- 【AI】在Windows10下部署本地LLM RAG服务
每日出拳老爷子
ai人工智能ailangchainGPT
【背景】上一篇介绍了如何用Ubuntu命令行部署ollamaLLM+RAG服务。部署后等于拥有了基于内网的AISaas服务,其它内网用户可以通过默认的网址访问Playground对AI进行问答。【概念】RAG:通过词向量技术,将文件内容向量化后,通过语言模型以自然交流的形式得到文本相关的内容。可以形容为与文件库或知识库对话的系统。RAG的后台向量库并不需要对LLM产生影响,LLM是人与向量库(知识
- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- fastText 情感分类
dreampai
情感分类任务就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小的标记的训练集,你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子:“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作,得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量(可以通过TF-IDF
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的自然语言处理技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术,如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告,接下来会花些时间,逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据自然语言处理分类pythonchatgpt人工智能ai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五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N
- 每天一个数据分析题(五百二十)- 词嵌入模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
关于词嵌入模型,以下说法错误的是?A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 每天一个数据分析题(五百二十一)- 词袋模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
词袋模型(英语:Bag-of-wordsmodel)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(BagofWord,BoW)的说法正确的是?A.将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于C
- NLP中的词向量及其应用
喜欢打酱油的老鸟
NLP词向量
https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式,它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。词向量是文本在n维空间中的分布式表示。这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术,它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集,这些数据集都是用同一种语言编写的,但在语言上仍然不同。例如
- CnOpenData公共数据专区上新 | 中文金融情感词典
CnOpenData
数据列表深度学习python自然语言处理
中文金融情感词典一、数据简介 姜富伟教授及其研究团队于2021年第4期《经济学(季刊)》发表了《媒体文本情绪与股票回报预测》,并在文中介绍了一项极富创造力的金融学科研究成果——中文金融情感词典。 “本文在LoughranandMacDonald(2011)词典的基础上通过人工筛选和word2vec算法扩充,构建了一个更新更全面的中文金融情感词典。我们使用该情感词典计算我国财经媒体文本情绪指标,
- 深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型)
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,你知道RNNLM是啥不?简单来说,它就像是一个语言小魔法师。想象一下,RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢,就是预测一个句子出现的概率,或者当你给它一些上文的时候,它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢?它有一个像魔法盒子一样的结构,由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口,把词的表示,比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦,它就像有个记忆小口袋
- 深度学习100问10-什么是CBOW模型
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习深度学习
CBOW(ContinuousBagofWords)模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下,CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词,然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务,CBOW会先把这些线索词(周围的词)都转换成向量,然后把这些向量加起来或者求平均,得到一个综合的向量表示。接着,CBOW会用这个综合向量
- 单词向量化
西域记
1.使用CountVectorizer将文本转化为向量fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervect=CountVectorizer()dialog=['Ihaveaddictedintocybersecurityforyears']vect.fit(dialog)print(vect.vocabulary_)输出结果是一个
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行,将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中,比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型(例如word2vec或语言模型)来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候,一般不更新预训练好的模型在更换任务之后,还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- 使用Python实现文本向量化(一)——腾讯词向量
Shy960418
Python使用技巧深度学习python人工智能
Docs向量化(Embedding)Embedding也是文本语义含义的信息密集表示,每个嵌入都是一个浮点数向量,使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。例如,如果两个文本相似,则它们的向量表示也应该相似,这一组向量空间内的数组表示描述了文本之间的细微特征差异。简单来说,Embedding帮助计算机来理解如人类信息所代表的“含义”,Embedding可以用来获取
- Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型
Jiang_Immortals
人工智能自然语言处理transformerbert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型,它们之间有一些区别和联系。区别:架构:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于编码输入序列和解码输出序列。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于Transformer架构的双向编码模型,用于学习上下文无关的词向量表示。GP
- 计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人
iuerfee
python
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分:4.5评价NLP测试效果:4.6梯度截断,防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
- fasttext版本,有图有真相
阿喵要当程序员
fasttextnlp
切记:通过pipinstallfasttext的版本是老版本:https://pypi.org/project/fasttext/code时候一些函数会不同,且该版本的模型,新版本是无法load的。新版本需要到fasttext官网或者github上面下载官网:https://fasttext.cc/docs/en/english-vectors.htmlgithub:https://github.
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- 基于seq2seq的SKchat语言模型
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语言模型人工智能自然语言处理
SKchat语言模型是由小思框架开放的中文语言模型,基于seq2seq以及word2vec。v3模型的对话功能界面~在代码方面,我们优化了seq2seq算法,降低了内存的占用,并构建了新的模型。whileTrue:model.fit([x_encoder,x_decoder],y,batchsize,1,verbose=1,)"""解码模型"""decoder_h_input=Input(shap
- 【自然语言处理】:实验1布置,Word2Vec&TranE的实现
X.AI666
自然语言处理人工智能机器学习自然语言处理
清华大学驭风计划因为篇幅原因实验答案分开上传,答案链接http://t.csdnimg.cn/5cyMG如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~实验1:Word2Vec&TranE的实现案例简介Word2Vec是词嵌入的经典模型,它通过词之间的上下文信息来建模词的相似度。TransE是知识表示学习领域的经典模型,它借鉴了Word2Ve
- 自然语言处理N天-AllenNLP学习(实现简单的词性标注)
我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后,这个模型是否可用呢?现在遇到的问题是,目前试了几个模型(LSTM、GRU、Transformer),但是还没有放入实践中,具体应该怎么操作?有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词,建立词典,加载各种预训练词向量,Sentence->Wo
- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- 使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习自然语言处理word2vectensorflow机器学习深度学习神经网络
目录介绍:搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1:建模2:预测:介绍:Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量,使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务,如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍:one-hot:pad_sequences:建模:介绍:WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系,将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中,相似的单词在空间中的距离也比较接近,具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如Word2Vec和GloVe)和
- 大模型位置编码、长度外推问题、ALiBi知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1什么是位置编码?位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中,位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息,位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中,位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加,以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型
- 知识图谱与语言预训练:深度融合的智能问答时代
cooldream2009
AI技术NLP知识知识图谱知识图谱人工智能预训练
目录前言1直接使用预训练模型vs.知识图谱与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建知识图谱后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1Word2Vec和GloVe2.2ELMo2.3BERT3知识图谱对预训练的助力3.1弥补低频实体信息的不足3.2提供领域知识的支持4典型知识驱动的语言预训练模型4.1ERNIE4.2KnowBERT4.3WKLM4.4K-Adapter结语前言在自然语
- word2vec工具学习笔记
适说心语
今天是第一次听说这个工具,本来是为了解决非目标客户的问题,但是要从头了解这个内容,所以边找资料边记录一下!一、简介Word2vec,是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示
- 图解word2vec,入门自然语言处理必看
学术Fun
(关注'AI新视野'公众号,发送‘资料’二字,免费获取50G人工智能视频教程!)图解word2vec精翻版,加入了自己的理解,和稍微有点出入,http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入(embedding)是机器学习中最惊人的创造,如果你有使用过Siri、GoogleAssistant、Alexa、Google翻译,输入法打字预测
- Keras使用使用动态LSTM/RNN
Sailist
TensorFlow
padding:defgenerate(mtp=100,batch=50):#最长时间步,词向量长度为200,batch_size=50origin_input=np.random.random_sample([batch,np.random.randint(mtp/2,mtp),200])#时间长随机从mtp/2-mtp选择returnpad_sequences(origin_input,mtp
- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户