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“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow导语:2023年,「大模型」走到了聚光灯下,技术圈的“头部玩家”们纷纷入场,其潜能和价值正在被不断挖掘与释放。与此同时,大模型相关的隐私安全问题也
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- Node.js RESTful API 框架
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- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
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随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
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在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
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引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- vertx
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vert.x是reactive(响应式编程),是一种思想,特点:事件驱动(发挥单台机器的性能):单台机器上,用少量线程处理大量并发异步处理请求(多个服务间通信阻塞较少,响应时间降低):https://vertx.io/官网基于netty的、运行在jvm之上的、支持多种编程语言的高性能异步、非阻塞、响应式全栈javaweb框架eclipse软件基金会顶级java开源项目之一在techempower.
- ASR技术与Whisper引擎
Catformon
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一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- chattts本地化python部署及采坑记录(2024年亲测可用)
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ChatTTS是一个文本转语音的开源项目,短短2周左右的时间,在GitHub上已经斩获了24.4k的Star!官网:https://chattts.com/zh开源地址:https://github.com/2noise/ChatTTSChatTTS模型:https://huggingface.co/2Noise/ChatTTSChatTTS在线网页Demo:https://huggingface
- KTransformers:告别天价显卡!国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型:推理速度飙升28倍
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡?清华团队用CPU/GPU协同计算,让4090跑起671B参数全量模型!”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖,微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂,为了
- Python 潮流周刊#89:Python 3.14 的新型解释器!(摘要)
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本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。分享了12篇文章,12个开源项目,2则热门讨论以下是本期摘要:文章&教程①Python3.14新特性:一种新型解释器②高效扩展Python:PyO3与Rust实战③使用uv开发和安装PythonC
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空青726
人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
近年来,人工智能(AI)的发展势头迅猛,它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,从智能家居到医疗诊断,AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事,为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习:深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用,深度学习算法能够从大量数据中提取出
- Github 2025-02-13Go开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
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根据GithubTrendings的统计,今日(2025-02-13统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Go项目10TypeScript项目1InnoSetup项目1Kubernetes:容器化应用程序管理系统创建周期:3618天开发语言:Go协议类型:ApacheLicense2.0Star数量:106913个Fork数量:38445次关注人数:10
- Github 2025-02-15 Rust开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
githubrust开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2025-02-15统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1Zed:由Atom和Tree-sitter的创建者开发的高性能多人代码编辑器创建周期:1071天开发语言:Rust协议类型:OtherStar数量:9436个Fork数量:261次关注人数:9436人贡献人数
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探索时间的脉络:Vue.js下的Timeline组件——TimelineVuejs项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/timeline-vuejs在数字时代,将信息以时间轴的形式展示变得日益重要,它帮助我们清晰地追踪事件的发展和变迁。今天,我们要推荐一个精巧且功能强大的Vue.js组件——TimelineVuejs。这款开源项目专为Vue爱好者设计,旨在优
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- 清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害
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KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目,旨在优化大语言模型(LLM)的推理性能,特别是在有限显存资源下运行大型模型。以下是KTransformers的详细介绍:1.核心特点高性能优化:KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术,显著加速模型推理速度,降低硬件门槛。灵活扩展性:KTransformers是一个以Python为中心的
- 通义模型Prompt调优的实用技巧
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1.目录1.prompt工程简介2.Prompt设计2.1Prompt主要构成要素2.2Prompt编写策略策略一:对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则,有助于提升效果策略二:适当冗余关键信息策略三:使用分隔符给Prompt分段策略四:增加学习示例策略五:编写清晰地说明-指定任务所需的步骤策略六:让大模型反思自己的推理过程策略七:语音场景下的prompt要点策略八:判断型的任务,建议先给依据
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大模型prompt人工智能python大模型LLM
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
- 多开工具与语音识别技术的融合与创新
程序员
多开工具与语音识别技术的融合与创新摘要:随着科技的不断进步,多开工具和语音识别技术的融合与创新正在为我们的日常生活带来更加便利和高效的体验。本文将探讨多开工具和语音识别技术的结合,以及这种融合与创新对于各行业的影响和发展。引言:在数字化时代,多开工具和语音识别技术是两个独立发展的领域。多开工具是一种能够使用户同时运行多个应用程序的软件,而语音识别技术则是通过将人类语音转化为可理解的文本或命令的技术
- 鸿蒙开发:文本合成语音
前言Android开发的同学都知道,在Android当中,实现一段文字合成语音播放,可以使用系统提供的对象TextToSpeech来很快的实现,如果不用系统自带的,也可以使用三方提供的,比如讯飞的语音合成等等,总之,实现起来多种多样,那么,在鸿蒙当中,如何实现根据指定的文本进行合成语音合成播放呢,其实也是非常的简单,因为鸿蒙当中也有textToSpeech。实现步骤第一步:创建引擎得到文本转语音类
- 【开发日志】数字人+LLM:从概念到实现的全程记录!
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大模型学习大模型教程大模型人工智能LLM数字人大模型入门
数字人是各种技术的集合,所以文章尽可能完整的介绍,项目中涉及的大小模型均可在本地部署并在我本人机器上运行。系统环境:CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS:GPT-SoVits语音转视频:Wav2Lip前端展示:WebRTC项目整体架构
- Node.js 版本与 npm 的关系及版本特性解析:从开源项目看演进
念九_ysl
node.jsnpm开源
引言Node.js的版本迭代和npm的协同演进,始终是开发者关注的焦点。本文将从版本特性、npm的依赖关系和开源项目实践三个角度,解析Node.js的版本演进,并通过实际项目案例帮助开发者理解升级的重要性。一、Node.js与npm的关系1.版本绑定Node.js安装包默认包含npm(NodePackageManager),但两者的版本独立更新:Node.js18.x➔默认npm8.xNode.j
- 麒麟990和麒麟8000哪个好
m0_50613577
智能手机
麒麟8000是华为针对中高端市场推出的一款5G芯片,支持卫星通信技术,可以通过北斗、GPS、GLONASS等卫星系统进行定位和导航,也可以通过北斗、天通等卫星系统进行语音和短信通信,为用户提供更广阔的联网空间。我买的华为手机就是活动时抢购的便宜了好几百太给力了http://www.adiannao.cn/dy麒麟990的处理器架构更加先进,采用2+2+4的CPU架构,包括两个主频为2.86GHz的
- 如何学BI大数据
想做富婆
大数据相关大数据BI大数据
职业规划建议1.短期目标(1-2年)积累经验:通过实习或初级岗位(如数据分析师、商业分析师)积累经验。提升技能:深入学习SQL、Python、BI工具,掌握数据分析和可视化技能。建立作品集:完成个人项目或参与开源项目,展示数据分析能力。2.中期目标(3-5年)专业化发展:根据兴趣选择细分方向,如数据可视化、BI开发或数据运营。提升软技能:加强沟通、项目管理能力,提升商业敏感度。行业深耕:选择感兴趣
- [转载] awesome big data
weixin_30343157
javascriptjavaruntimeViewUI
原文:https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata#graph-data-model作者把分布式领域相关的大部分开源项目和论文分类整理了一遍,造福人类啊.AwesomeBigDataAcuratedlistofawesomebigdataframeworks,resourcesandotherawesomeness.Inspiredbyawesome
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比