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三更科技公社
AI前沿与LLMchatGPT语言模型人工智能自然语言处理
CLUE数据集CLUE是一个中文语言理解测评基准,包括分类、命名实体识别和机器阅读理解任务。CLUE中的数据集为JSON格式。对于分类和命名实体识别数据集,我们将JSON格式转换为TSV格式,以便TencentPretrain可以直接加载它们;对于机器阅读理解数据集,我们保留原始格式,并将数据集预处理相关代码放在项目中。分类:数据集链接TNEWS---------------https://sha
- 将事件抽取看作机器阅读理解(EMNLP2020)
Ly大可爱
NLP事件抽取人工智能自然语言处理
1、写作动机:以前的事件抽取方法通常被建模为分类任务,这些任务需要大量数据,并且存在数据稀缺问题。2、用MRC解决事件抽取的优势:1)通过将EE作为MRC,我们可以利用MRC的最新进展(例如,BERT)来增强EE任务,这可能会极大地加强模型中的推理过程。2)我们可以直接利用丰富的MRC数据集来提高EE的性能,这可能会缓解数据稀缺问题(这被称为跨域数据增强)。第二个优势也为零样本EE打开了一扇门:对
- Naturali 论文 | 基于多篇章多答案的阅读理解系统
奇点机智
——Naturali奇点机智2018机器阅读理解技术竞赛系统报告摘要:机器阅读理解任务一直是自然语言处理领域的重要问题。2018机器阅读理解技术竞赛提供了一个基于真实场景的大规模中文阅读理解数据集,对中文阅读理解系统提出了很大的挑战。为了应对这些挑战,我们在数据预处理、特征表示、模型选择、损失函数的设定和训练目标的选择等方面基于以往的工作做出了对应的设计和改进,构建出一个最先进的中文阅读理解系统。
- 【机器阅读理解】System Report for CCL23-Eval Task 9: HUST1037 Explore Proper Prompt Strategy for LLM in MRC
辰阳星宇
科研论文prompt策略模式
Abstract本文对中国高考阅读理解的对抗鲁棒性评价进行了研究。虽然语文阅读理解任务近年来得到了广泛的关注,但以往的方法对这一具有挑战性的数据集并不有效。我们专注于探索快速工程如何影响模型的阅读理解能力。通过使用ChatGLM、GPT3.5和GPT4进行实验,我们发现提示语和LLM阅读理解能力之间存在相关性,提示语工程提高了每种模型的阅读理解能力。我们团队提交了系统评估结果,在三项指标和总分中均
- 【NLP】第 1 章 :机器阅读理解简介
Sonhhxg_柒
基于Transformer的NLP人工智能机器学习python
大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟文章目录
- (含源码)「自然语言处理(NLP)」Question Answering(QA)论文整理(六)
Shu灬下雨天
来源:AINLPer微信公众号(每日更新...)编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-03-25引言:本次整理的论文还是主要偏向于机器阅读理解的问答(MRC-QA),其中主要涉及到双向注意流(BIDAF)网络、GatedAttention模型、ASReader模型、问答句子识别、双向注意机制和层次表示学习的关系图神经网络、类人问答系统建立等。论文打包获取方式:关注AINLPer微
- BERT-as-service 时隔三年突然更新,这次连名儿都改了
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无需担心复杂的实现细节,只需简单调用API,就可以为文本和图像创建SOTA表征向量。从BERT到BERT-as-service2018年9月,Google一篇BERT模型相关论文引爆全网:该自然语言模型,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中,连破11项NLP测试记录,两个衡量指标全面超越人类。BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersf
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1BERT简介BERT是2018年10月由GoogleAI研究院提出的一种预训练模型.BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers.BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现。包括将GLUE基准推高至80.4%(绝对改进7.
- 用BERT进行机器阅读理解
javastart
自然语言
这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edwardcqian/bert_QA。本文将讨论如何设置此项功能.机器(阅读)理解是NLP的领域,我们使用非结构化文本教机器理解和回答问题。https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?ranMID=40328&ranEAID=J2RDoRlzkk&ra
- The BELEBELE Benchmark: a Parallel Reading Comprehension Dataset in 122 Language Variants
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LLM机器学习深度学习人工智能
本文是LLM系列文章,针对《TheBELEBELEBenchmark:aParallelReadingComprehensionDatasetin122LanguageVariants》的翻译。BELEBELE基准:122种语言变体的并行阅读理解数据集摘要1引言2背景3BELEBELE数据集4实验5结果6讨论7结论摘要我们提出了BELEBELE,一个包含122种语言变体的多项选择机器阅读理解(MR
- 新科技创业2019 | 「云从科技」:2019年在资本方面或有新进展
薇薇安是小仙女
新科技创业2019|「云从科技」:2019年在资本方面或有新进展Q1、2019年第一季度,公司在技术、产品、市场、商业化、融资、团队等方面取得了哪些进展?今年以来,云从科技已经在核心技术领域3次刷新世界纪录,分别在3D人体重建、机器阅读理解、跨镜追踪(Re-ID)技术上取得突破。与国美零售、东风日产数据公司、西南财经大学、老挝外贸银行等在零售、教育、金融等领域达成新的合作,同时发布了新一代“炬眼智
- 飞桨比赛春季上新啦!40万+奖池等你来拿
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点击左上方蓝字关注我们本月,多场飞桨大赛齐上线,无论你是CV领域开发者,还是NLP领域炼丹师,总有一款比赛适合你!CVPRNASworkshop开启双赛道,聚焦神经网络结构搜索(NAS)技术。中国计算机学会(CCF)和中国中文信息学会(CIPS)联合举办语言与智能技术竞赛,赛题涵盖机器阅读理解、多技能对话与多形态信息抽取三个任务方向。更有专门为在校大学生准备的软件设计大赛和智能车竞赛,以及Padd
- 自然语言处理重点 第11章 机器阅读理解 复习
SiYuanFeng
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机器阅读理解复习机器阅读理解概述机器阅读(MRC)理解与问答系统(QA)的区别:本章内容:MRC任务分类:完形填空形式(cloze-style)选项形式片段抽取形式(spanextraction)文本生成形式(free-answer/generation)阅读理解实现方法传统特征工程深层语义图匹配深度神经网络神经网络机器阅读理解基本框架嵌入编码:特征提取:文章-问题交互:答案预测:神经网络机器阅读
- BERT 论文笔记
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BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformerforLanguageUnderstanding谷歌AI团队发布,在机器阅读理解SQuAD1.1跑出的成绩,在两个指标上全面超越人类。GLUE基准80.04%(7.6%绝对提升),MultiNLI准确率86.7%(5.6%绝对提升)BERT=BidirectionalEncoderRepresentati
- 机器阅读理解之开山鼻祖Teaching Machines to Read and Comprehend
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NLP文献笔记nlp
原文链接:TeachingMachinestoReadandComprehend数据的构建命名实体替换例子:TheBBCwillbeclosed将BBC替换成一个entity的标志,比如e01。之后去预测这个entity是哪个。构建了CNN和DailyMail语料库:实体类,答案在原文中。不适用与训练答案推理型的问题。模型架构用两层的LSTM去编码原文和问题AttentiveReader左边对应的
- 微调BaiChuan13B来做命名实体识别
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传统上,一般把NLP的研究领域大致分为自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种。NLU侧重于如何理解文本,包括文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解等;NLG则侧重于理解文本后如何生成自然文本,包括自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人等。但是以ChatGPT为代表的大模型出来后,这些传统的NLP的细分研究领域基本可以说都失去了独立研究的价值。为什么呢?因为大模型可以
- [论文阅读]Bidirectional Machine Reading Comprehension for Aspect Sentiment Triplet Extraction
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摘要方面情感三元提取(ASTE)旨在识别评论句子中的方面及其相应的意见表达和情绪,是细粒度意见挖掘中的一项新兴任务。由于ASTE由多个子任务组成,包括意见实体提取、关系检测和情感分类,因此适当地捕获和利用它们之间的关联至关重要且具有挑战性。在本文中,我们将ASTE任务转换为多圈机器阅读理解(MTMRC)任务,并提出了一个双向MRC(BMRC)框架来应对这一挑战。具体来说,我们设计了三种类型的查询,
- 全球新闻数据可视化(3)--新闻文本情感分析
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一、Bert模型1、Bert介绍BERT是2018年10月由GoogleAI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现,包括将GLUE基准推高至80.
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主要内容AbstractIntroductionTheProposedDatasetEvaluationMetricsExperimentalResultsConclusionOpenChallenge参考论文:《ASpan-ExtractionDatasetforChineseMachineReadingComprehension》正文Abstract本文介绍了一个用于中文机器阅读理解的片段抽取
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普通人的搬砖日子python机器学习自然语言处理人工智能深度学习
阅读理解概述所谓的机器阅读理解(MachineReadingComprehension,MRC)就是给定一篇文章,以及基于文章的一个问题,让机器在阅读文章后对问题进行作答。机器阅读理解(MRC)是一项任务,用于测试机器通过要求机器根据给定的上下文回答问题来理解自然语言的程度。早期的MRC系统是基于规则的,性能非常差。随着深度学习和大规模数据集的兴起,基于深度学习的MRC显著优于基于规则的MRC。一
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机器阅读理解机器阅读理解文本问答概述
本篇博客主要基于微软亚洲研究院段楠老师的《智能问答》第七章文本问答进行整理。随着互联网的普及和搜索引擎的发展,人们可以越来越方便地从海量信息中检索到大量相关的文本。而海量的信息也催生了文本问答技术的发展,从而可以帮助人们更快速更精确地找到用户所需要的信息片段。在本节中,我们定义文本问答是从互联网或者线下收集的文本集合中,找到可以回答用户问题的文字片段作为答案的任务。目录1.文本问答整体框架2.答案
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本文参考了陈丹琦博士的毕业论文《NeuralReadingComprehensionandBeyond》以及国防科技大的神经机器阅读理解综述《NeuralMachineReadingComprehension:MethodsandTrends》,便于了解神经阅读理解的背景知识、基于深度网络的阅读理解模型和未来的研究趋势。1、背景知识机器阅读理解是指让机器根据给定的文本回答与文本相关的问题,来衡量机
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- ExpMRC: Explainability Evaluation for Machine ReadingComprehension
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题目:ExpMRC:机器阅读理解的可解释性评估作者:YimingCui,TingLiu,WanxiangChe,ZhigangChen,ShijinWang发布地方:arXiv面向任务:阅读理解类问答论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.04126论文代码:GitHub-ymcui/expmrc:ExpMRC:ExplainabilityEvaluationforMach
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ChineseBERT:利用字形和拼音信息加强中文预训练摘要介绍相关工作NLP中的大规模预训练模型学习字形信息模型概述输入输出预训练设置数据掩蔽策略预训练细节实验机器阅读理解(MRC)自然语言推断(NLI)文本分类(TC)句子对匹配(SPM)命名实体识别(NER)中文分词(CWS)消融研究字形嵌入和拼音嵌入的效果训练数据大小的影响总结论文源码摘要目前的中文预训练模型忽略了汉字特有的两个重要方面:字
- 深度学习技术在机器阅读理解应用的研究进展
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深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展:https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/52832134深度学习技术在机器阅读理解应用的研究进展:https://www.imooc.com/article/30060/*版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息.*/author:张俊林关于阅读理解,相信大家都不陌生,我们接受的传统
- SQuAD文本理解挑战赛十大模型解读
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教机器学会阅读是近期自然语言处理领域的研究热点之一,也是人工智能在处理和理解人类语言进程中的一个长期目标。得益于深度学习技术和大规模标注数据集的发展,用端到端的神经网络来解决阅读理解任务取得了长足的进步。转载:https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/79056446本文是一篇机器阅读理解的综述文章,主要聚焦于介绍公布在SQuAD
- 【论文笔记】QBSUM: 基于查找的文本摘要数据集
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论文笔记自然语言处理神经网络深度学习nlp
QBSUM:aLarge-ScaleQuery-BasedDocumentSummarizationDatasetfromReal-worldApplications论文下载地址https://arxiv.org/abs/2010.14108v2摘要基于查询的文档摘要旨在提取或生成直接回答或与搜索查询相关的文档的摘要。这是一项重要的技术,可以有益于各种应用程序,例如搜索引擎、文档级机器阅读理解和聊
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那