- ffmpeg 命令转vp9
980205
ffmpeg
mp4转vp9./ffmpeg-itest.mp4-pix_fmtyuv420p10le-c:vlibvpx-vp9-b:v0-crf31-speed1-qualitygood-static-thresh4 -lag-in-frames25 -fwebmout.webmyuv转vp9,需要指定yuv的高宽//转vp9./ffmpeg-pix_fmtyuv420p-s704*576 -i out.y
- 自然语言处理系列四十》条件随机场CRF》CRF开源工具实战
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理人工智能aipython深度学习机器人机器学习
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十条件随机场(CRF)开源工具实战新词发现与短语提取总结自然语言处理系列四十条件随机场(CRF)开源工具实战目前条件随机场最流行的开源工具是CRF++。CRF++工具包最早是针对序列数据分析提出的,是一个可用于分词/连续数
- [Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解(异常解决中)
Eastmount
人工智能pythonbert实体识别bert4keras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究,构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主,介绍融合Bert的实体识别研究,使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而,该代码最终结果有些问题,目前还在解决中,但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章,希望对您有帮助,如
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
人工智能自然语言处理数据挖掘
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- [Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解
Eastmount
python人工智能实体识别BiGRU-CRFKeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现威胁情报实体识别,利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。这篇文章将以中文语料为主,介绍中文命名实体识别研究,并构建BiGRU-CRF模型实现。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!由于上一篇文章详细讲解ATT
- 实体命名识别详解(十三)
yousa_
self.add_pred_op()接下来是add_pred_op操作,看字面意思是预测用。defadd_pred_op(self):"""Definesself.labels_predThisopisdefinedonlyinthecasewherewedon'tuseaCRFsinceinthatcasewecanmaketheprediction"inthegraph"(thankstotf
- 军用水壶
彭莫山一束光
《军用水壶》原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Ep-eVcR-crfdubgMl2grXg刚退役回来,到当地银行办卡,工作人员专门送了一个军用水壶给我,很有纪念意义。这是个老式的军用水壶,虽然说新款的更酷,但我还是更偏爱旧式的。它朴素,看上去有些笨拙,老土,但可爱,坚定,无惧风霜,就像一位可靠的老战友。记得小时候看的老电影《上甘岭》里,它就曾出过场,不知道最近热映的《
- 传感网应用开发知识点总结
程序小鹿
传感网应用开发(中级)物联网stm32arm网络协议经验分享
传感网应用开发知识点总结1+X职业技能等级证书-传感网应用开发一、数据采集1、模拟量数据采集2、数字量传感器数据采集3、开关量传感器数据采集二、STM32微控制器基本外设应用开发STM32重要知识点总结三、RS-485总线通讯应用RS-485总线重要知识点四、CAN总线通讯应用1.CAN基础知识2.CAN通信帧类型3.CAN控制器与收发器五、基于BasicRf的无线通信应用BasicRf重要知识点
- okuex官方活动声明!
OKUEX
okuex为庆祝用户突破一千万,现推出经纪人活动,个人操作可获得20%手续费,介绍朋友最高可获得手续费60%!官方活动推广码:LCRF8E(此为申请经纪人推广码)参加活动需加客服QQ:547689144必加验证码:888
- [当人工智能遇上安全] 11.威胁情报实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解
Eastmount
当人工智能遇上安全人工智能实体识别BiGRU威胁情报Python
您或许知道,作者后续分享网络安全的文章会越来越少。但如果您想学习人工智能和安全结合的应用,您就有福利了,作者将重新打造一个《当人工智能遇上安全》系列博客,详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安
- 大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)
谁不学习揍谁!
深度学习bertlstm知识图谱人工智能神经网络机器学习
文章目录大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)获取项目资料方式在文章末尾获取项目资料方式在文章末尾一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
汀、人工智能
人工智能知识图谱LSTM分词算法信息抽取词性标注NLP
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- ORACLE拼接字符串
ruleslol
ORACLEoracle数据库
1、可以使用“||”来拼接字符串:selectb.province||'-'||b.city||'-'||b.Addressaslocation_descrFROMelearning.Opt_UseraJOINelearning.Opt_TrainingbONa.Trainingid=b.IdJOINelearning.Core_UserprofileuONa.Userid=u.IdWHEREa.
- 多路径配置问题和ACFS启用原因导致rac二节点不能正常启动
烟雨归来
数据库oracle
二节点启动时,crsd一直不能启动成功,crsctlstatres-t-init查看crsd是offline状态ora.asm1ONLINEONLINErac2Started,STABLEora.cluster_interconnect.haip1ONLINEOFFLINErac2STABLEora.crf1ONLINEONLINErac2STABLEora.crsd1ONLINEOFFLINES
- 汉语言处理包 HanLP v1.3.5,新功能、优化与维护
lanlantian123
HanLPv1.3.5更新内容:大幅优化CRF分词和二阶HMM分词,重构CharacterBasedGenerativeModelSegment自定义词典支持热更新:#563,ngram模型支持热加载:#580新增一个提高用户词典优先级的开关:#633支持98年人民日报的复合词语料格式,如"[中央/n人民/n广播/vn电台/n]nt"开放TextRank关键词提取中的最大迭代次数参数:#577为T
- 【转载】图像分割 DeepLab v2
dopami
https://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/72643479标题:DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs网站:http://liangchiehchen.com/projects/Dee
- 我们玩游戏,那是因为我们要拯救世界啊
游戏怎么你了
能力越大责任越大昨天的暴雪爸爸更新了一款《守望先锋》——粉红天使的新皮肤,新皮肤售价98人民币已经是《守望先锋》标准版游戏的价格了。抱歉放错图应该是这个不过特别的是暴雪与公益组织BCRF合作,将皮肤的销售收入百分百全部捐赠给了乳腺癌研究机构,用作乳腺癌治愈方法的研究。很酷对不对,为了信仰买买买!!!这不是你们暴雪爸爸第一次这样做了《守望先锋》玩家比较熟悉漓江塔英雄宏宇雕像的故事了。广州工业大学学生
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统
星川皆无恙
机器学习与深度学习知识图谱自然语言处理深度学习大数据知识图谱神经网络机器学习bertlstm
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- bert+crf可以做NER,那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?
Maann
NLPbertlstm深度学习
1.关于BERT做NER要不要加CRF层?关于BERT做NER,最简单的方式就是序列标注方法,以BERT得到token的embedding,后接softmax直接输出预测token的标签。其实这种方案做NER也不错,为什么有些人会采用CRF替代softmax,softmax比较简单就是基于tokenembedding进行标签概率计算。而CRF的原理上理解是,CRF是全局无向转移概率图,能有效考虑词
- NLP任务之Named Entity Recognition
sunshine2853
自然语言处理人工智能深度学习
深度学习的实现方法:双向长短期记忆网络(BiLSTM):BiLSTM是一种循环神经网络(RNN)的变体,能够捕捉序列数据中的长期依赖关系。在NER任务中,BiLSTM能有效地处理文本序列,捕捉前后文本的依赖关系。条件随机场(CRF):CRF经常与BiLSTM结合使用,形成BiLSTM-CRF模型。CRF层能够在序列标注任务中提供额外的约束,帮助模型更准确地预测实体标签。变压器(Transforme
- Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用
sunshine2853
深度学习lstm人工智能crf
这是一段使用百度ernie-1.0做特征提取的Bi-Lstm+crf的代码:classERNIE_LSTM_CRF(nn.Module):"""ernie_lstm_crfmodel"""def__init__(self,ernie_config,tagset_size,embedding_dim,hidden_dim,rnn_layers,dropout_ratio,dropout1,use_c
- 自然语言处理系列十五》中文分词》机器学习统计分词》CRF分词
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法分布式算法人工智能大数据自然语言处理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列十五中文分词CRF分词总结自然语言处理系列十五中文分词中文分词(ChineseWordSegmentation)指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。我们知道
- CRF条件随机场学习记录
V丶Chao
深度学习安全研究-威胁情报学习
阅读建议仔细阅读书[1]对应的序列标注章节,理解该方法面向的问题以及相关背景,然后理解基础的概念。引言威胁情报挖掘的相关论文中,均涉及到两部分任务:命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)和关系抽取,大多数网安实现NER的方法,采用比较多的方法包含:BiLstm+CRF或者Bert+CRF。其中条件随机场(conditionalrandomfields,CRF),这个模
- 基于BiLSTM-CRF对清华语料文本进行分类
伪_装
自然语言处理深度学习分类深度学习自然语言处理
安装TorchCRF!pipinstallTorchCRF==1.0.6构建BiLSTM-CRF#encoding:utf-8importtorchimporttorch.nnasnnfromTorchCRFimportCRFfromtorch.utils.dataimportDatasetfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimpor
- Deeplab系列语义分割模型
CPones
计算机视觉深度学习神经网络
目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络(DCNN)和条件随机场(CRF)相结合来解决像素级分类问题,最后一层的CRF提高模型捕捉细节和边缘分割的能力,对于大量使用最大池化和下采样导致分辨率下降的问题,通过空洞卷积来扩大感受野。2.deeplabv2ASP
- DeepLabV2网络简析
太阳花的小绿豆
深度学习网络解析语义分割深度学习计算机视觉DeepLabV2语义分割
论文名称:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1606.00915论文对应开源项目:http://liangchiehchen.com/projects/DeepLab.html视频讲解:https
- 机器学习-63-Structured Learning-04-Sequence Labeling Problem(结构化学习-序列标注(HMM,CRF))
迷雾总会解
李宏毅机器学习自然语言处理机器学习结构化学习
文章目录SequenceLabelingProblemSequenceLabelingDefinitionApplicationExampleTask:POStaggingOutline(大纲)HMM介绍什么样的问题需要HMM模型Howyougenerateasentence?step1step2HMM的数学表达Estimatingtheprobabilities(概率估计)HowtodoPOST
- 可能会绕过RNN了
我的昵称违规了
最近看了一些关于nlp技术路线的文章,自从2018年bert之后,nlp的重点似乎已经从rnn转移到transformer。在之前已经学习了lstm和gru,看了一下之后几天的学习安排,主要是基于crf的依存分析和命名实体辨别。我会尽量使用hanlp(这个库已经能够较好完成以上的需求)。因为Allenlp是基于pytorch,有可能还要看pytorch。进一步还会仔细拆一下transformer,
- NLP系列学习:CRF条件随机场(1)
云时之间
大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实
- deeplab 系列文章
horsetif
deeplabv1:semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs对于传统的DCNN网络来说,其实都是具有不变性的这个特征的,深度学习是十分适合高阶的计算机视觉任务。但是,对于底层的比如semanticsegmentation的任务来说,是十分不利的。目前的两个大问题就是:1,降采样问题。2,不变形问题
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR