- 从取代到增强:AI如何与人类协作,共同创造未来
海棠AI实验室
人工智能理论与学术深度学习人工智能
人工智能(AI)的飞速发展正在改变全球各行各业。它不仅承诺提高效率、加速创新,还带来了前所未有的可能性。然而,随着这一技术的崛起,许多人开始担心:AI是否会取代人类?这个疑问在很多传统上被认为是“人类专属”的领域中尤为突出,尤其是在创意、决策和情感交流等方面。但如果我们将AI的发展方向从“取代”转向“增强”呢?如果我们将AI视为人类的强大协作伙伴,而不是冷冰冰的竞争对手,会有什么样的未来?这是我们
- 社交媒体文章内容与评论抓取:Python 爬虫实战教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目媒体python爬虫
社交媒体平台是全球信息交流的重要渠道,成千上万的文章、评论和动态每天都在各大平台上发布。这些数据包含了丰富的用户行为、意见和情感分析的潜力,因此抓取社交媒体平台上的文章内容与评论已成为数据分析、市场研究和情感分析等领域的重要任务。本篇教程将为大家详细介绍如何使用Python编写爬虫,抓取社交媒体平台(如微博、Twitter、Facebook等)的文章内容和评论。我们将涵盖如何使用现代爬虫技术,包括
- Python爬虫实战教程——如何抓取社交媒体用户信息(以Twitter和Instagram为例)
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫媒体开发语言信息可视化
1.引言社交媒体平台如Twitter和Instagram每天都会生成大量的用户内容,包括文本、图片、视频等。对于数据分析师和研究人员来说,抓取社交媒体平台的数据是进行趋势分析、情感分析、用户行为分析等工作的基础。本文将介绍如何通过Python爬虫技术抓取Twitter和Instagram的用户信息。我们将详细探讨如何使用最新的技术栈和API来实现社交媒体数据的抓取,并结合具体的代码示例,帮助您快速
- 从数据到情感:全维度解析哪吒2的212亿票房之战
数据分析
综合目前的数据来看,我分析一下哪吒2的最终票房和冲击第一名可能性。当前态势:票房现状说明目前票房:110亿国内贡献:90%以上(约108亿)海外表现:仅2300万已上映:春节档15天左右三条预测路径分析(含日均计算)A.基础预测线(160-170亿)目标缺口:50-60亿时间周期:45天具体路径:第一阶段(15天)日均要求:2亿阶段贡献:30亿工作日表现:1.5亿/天周末表现:3亿/天第二阶段(1
- 如何打造品牌忠诚度?这5大策略让顾客成为你的“铁杆粉丝”
人工智能ai开发自然语言处理
在流量红利见顶的今天,留住一个老客户比获取新客户更具商业价值。品牌忠诚度不仅是重复消费的代名词,更是消费者与品牌建立情感连接、主动传播口碑的信任纽带。本文将揭秘中国市场中构建品牌忠诚度的实战方法论。一、品牌忠诚度从“交易关系”到“情感共鸣”品牌忠诚度意味着消费者在众多选择中始终偏爱你的品牌,这种偏爱建立在品质信任、情感认同和价值观契合的基础上。例如,小米通过“参与感”让用户成为产品共创者,海底捞以
- 天童美语:社交能力决定幸福感
消息快传
其他
我们常常追求物质生活的丰富和经济的稳定,认为这是幸福感的来源。然而,心理学家们研究发现,与稳定的经济支持相比,孩子的幸福感往往更多地来自于社交。哈尔滨天童教育今天带大家聊聊,社交究竟拥有怎样的力量,让人感受到幸福?社交能力使人感受到归属感。作为群居动物,人类天生就有与他人建立联系的需求。在社交互动中,我们寻找志同道合的朋友,共同分享生活的喜怒哀乐。这种彼此关心、互相支持的情感纽带,让我们感受到自己
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(二):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
- 使用OpenAI API进行文本分类标注
dgay_hua
人工智能python
技术背景介绍文本分类标注(Tagging)是一种非常有用的技术,可以对文档进行分类,例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理(NLP)领域中有广泛的应用,例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中,我们将使用OpenAI的API,通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema),并通过实际代码演示实现文本分类
- 【DeepSeek变现】普通人怎么用deepseek捞到第一桶金
深度求索者
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对于普通人而言,利用DeepSeek赚取第一桶金的核心在于结合AI工具的高效性与市场需求,聚焦轻资产、低门槛的变现路径。以下是基于实际案例和行业动态总结的可行方案:一、内容创作与流量变现(低成本创业首选)核心逻辑:通过DeepSeek生成高质量内容,快速吸引流量并实现广告、带货或知识付费收入。落地路径:短视频/图文矩阵:使用DeepSeek批量生成短视频脚本(如情感故事、生活技巧类),搭配剪映等工
- GAEA的技术架构与系统集成 撸空投
空投小白
人工智能区块链去中心化ai网络
为构建AI情感数据层,GAEA整合了DePIN网络、GODHOODID和情感坐标系三大核心组件,有效、安全地整合用户数据,确保数据处理透明、高效、去中心化。架构如下:DePIN网络:这种去中心化基础设施为安全数据传输和存储提供了强大的解决方案,确保了用户数据的安全性、隐私性和完整性。通过利用基于区块链的协议,DePIN网络可确保数据不会被篡改,并能抵御集中化风险。GODHOODID:作为情绪坐标系
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
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以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 今晚直播,DeepSeek真的有意识了吗?|DeepSeek十日谈
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你是否曾凝视着ChatGPT,好奇Ta是否真的“听懂”了你的指令?你是否在科幻电影中,思考过机器人真的拥有情感吗?你是否惊讶于DeepSeek的分析过程,好奇它到底是「推理」还只是模拟人类思考的假象?这里不禁思考:AI是否真的有意识?在科幻巨著《云球》中,作者描绘了一个惊心动魄的未来——AI不再只是工具,而是拥有自我意识的存在。它们不仅能思考,还能创造,甚至形成自己的文明。书中预言,当AI的认知能
- Windows 11 新表情符号:为数字交流增添更多色彩
xueyunshengling
微软合作伙伴计划微软精华知识宝箱windows系统功能Win11Windows11新增功能win11
在当今数字化的交流时代,表情符号已经成为我们日常沟通中不可或缺的一部分。它们能够以简洁而生动的方式传达情感、态度和意图,让文字交流变得更加丰富多彩。而Windows11的推出,为我们带来了全新的表情符号体验,进一步提升了数字交流的趣味性和表达力。Windows11的独特魅力Windows11是微软在2021年10月5日发布的基于WindowsNT的操作系统,它为用户带来了一系列令人瞩目的功能特性。
- 大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70 余个数据集!
大F的智能小课
大模型实战人工智能
1.文本分类1.1.中文文本分类数据集:THUCNews:清华大学推出的中文新闻文本数据集,包含了74万篇新闻文章,覆盖了10个类别。LCQMC:哈尔滨工业大学发布的数据集,主要用于中文句子匹配任务,也常用于文本分类。BQCorpus:同样用于中文句子匹配,也可用于文本分类。1.2.英文文本分类数据集:IMDb:包含50,000条影评数据,分为正面和负面两类,常用于情感分析。20Newsgroup
- 毕设项目 基于大数据的b站数据分析
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毕业设计毕设大数据
文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- 人工智能能否超过人类智能
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论人工智能能否超过人类智能首先是智能的量纲问题:是逻辑、推理、抽象、想象、语言、情感、自我意识还是其它。这里没限定量纲的范围,姑且认为是所有范围,即人能具有的能力,人工智能都要具有并且超过人类,全面超过才算真的超过。其次有两个重点:一是人能不能制造出超过人类本身智能的物体。二是在第一个前提下,人会不会制造这样一个物体。最后一个关键性要素,这个智能物体能不能完全服从人,为人所用。所以这里的超过有两个
- 多模态人工智能的现状,类型与未来发展的全面综合性分析论述报告(包括deepseek,Gemini等,共计20000字+)
清风拂袖啦
人工智能大数据机器学习语音识别计算机视觉
截止2025年2月12日2点22。以类型+优缺点分类论述1.文生视频模型(如Sora、Pika、RunwayGen-2)功能与数据:OpenAISora:Sora模型于2024年2月发布,初期内部测试,2024年11月向部分创作者开放有限访问权限。Sora能够生成长达60秒的视频,包含精细的背景、复杂的多角度镜头切换和富有情感的角色。分辨率方面,Sora支持多种尺寸,包括1920x1080p、10
- 基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告
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1.大纲分析基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告引言随着互联网的发展,企业的客服体系面临着巨大的挑战和机遇。传统的客服模式依赖人工接听电话和处理邮件,这种方式效率低下且难以满足日益增长的服务需求。为了提高服务质量和服务效率,越来越多的企业开始引入智能化的客服系统。其中,基于自然语言处理(NLP)的客服情感分析系统逐渐成为热门的研究方向。这种系统能够自动识别客户的语气和情绪,从而帮助企业更好地
- 以假乱真,天工音乐大模型带来颠覆式 AI 体验
昨日,昆仑万维AI音乐生成大模型「天工SkyMusic」开启了免费邀测活动,诚邀媒体、行业专家以及感兴趣的音乐从业者们共同体验人声情感表达SOTA的音乐大模型产品。邀测开始后,广大用户对「天工SkyMusic」AI音乐生成大模型的热情远超我们的预期,工作人员在极短时间内收到了几十万份测试申请,其中包括众多专业的音乐创作人、媒体及行业专家,还有大量测试申请被源源不断地发至后台。同时,我们也收到了大量
- 品牌竞争理解
星尘幻宇科技
产品运营
1、品牌:清晰目标、切实的原创文化、兼顾功能与情感、对外联系、以人为本、伙伴协助关系、以客户为中心、面向未来、严谨、专业、战略引导、值得信赖、强大且具有驱动力的价值。2、持久的品牌,持久的战略性品牌--品牌引领企业,而不是企业引领品牌。3、品牌注重差异性4、关注基层面:即战略型品牌身份与特征:谁、为什么战略品牌表现:怎么运作;战略品牌影响:如何获得信任、品牌表现如何5、营销渠道:知晓、思考、决策;
- 电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT下载[AVI/1.28GB/2.35GB]高清百度云共享[HD1280p已更新]
视频php
《哪吒之魔童闹海》:一场视觉与心灵的双重盛宴《哪吒之魔童闹海》是由饺子编剧并执导,吕艳婷、囧森瑟夫、瀚墨、陈浩、绿绮担任主要配音的奇幻动画电影。影片于2025年1月29日在中国大陆上映,作为《哪吒》系列电影的第二部,该片延续了前作的经典元素,并在剧情、角色塑造、主题阐释等方面进行了全方位的升级和突破。影片不仅以其震撼的视觉效果和深刻的情感内核赢得了观众的喜爱,更以其独特的文化魅力和哲学深度引发了广
- Python实现简单的情感分析应用
CrMylive.
python开发语言
一、前言情感分析是人工智能和自然语言处理中十分重要的一部分。情感分析能够对文本进行分析,判断文本所表达的情感。随着社交媒体的普及,情感分析变得越来越重要,可以用来分析人们对于某个话题或事件的态度和情感。本文将介绍情感分析的基本概念、应用和实现过程。二、什么是情感分析?情感分析(SentimentAnalysis),也称为意见挖掘(OpinionMining),是一种通过自然语言处理、文本挖掘和计算
- Python 高级实战:基于自然语言处理的情感分析系统
摸五休二
python自然语言处理开发语言nlp
数据集下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_42120268/90041835前言在大数据和人工智能迅猛发展的今天,自然语言处理(NLP)作为人工智能的重要分支,已经深入到我们的日常生活和工作中。情感分析作为NLP中的一个重要应用,广泛应用于市场分析、舆情监控和客户反馈等领域。本文将讲述一个基于Python实现的情感分析系统,旨在帮助大家进一步提升在
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1大型语言模型的兴起近年来,随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长,大型语言模型(LLM)逐渐成为人工智能领域的研究热点。LLM基于深度学习技术,通过训练海量的文本数据,能够理解和生成自然语言,并在各种任务中展现出惊人的能力,例如:文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成:自动生成代码情感分析:分析文本的情感倾向1
- AI学习指南HuggingFace篇-项目实战:情感分析系统
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言情感分析是自然语言处理(NLP)中的一个重要应用,广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具,使得情感分析变得简单高效。本文将通过一个完整的项目案例,从数据收集、模型训练到部署,展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战:情感分析系统(一)数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。Huggi
- 如何将加密货币情感情绪得分转化为量化交易信号
朴拙Python交易猿
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如何将加密货币情感情绪得分转化为量化交易信号数据来源于lunarcrushhttps://lunarcrush.com/developers/api/public/coins/:coin/time-series/v2?coin=2&start=&end={时间:1738281600,//2025年1月31日星期五00:00:00GMTUnix时间戳(以秒为单位)打开:3,247.87,//该时间段
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- LDA主题分析—情感分析案例
rubyw
机器学习数据分析python机器学习
当然可以!以下是一个针对投诉内容进行情感分析的完整案例,包含数据准备、模型训练、情感分析以及结果展示的过程。案例:投诉内容情感分析步骤1:数据准备首先,我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。假设数据集是一个CSV文件,包含两列:id和complaint。importpandasaspd#读取数据data=pd.read_csv('complaints.csv')#查看数据data.head()步骤
- Python用langchain、OpenAI大语言模型LLM情感分析AAPL股票新闻数据及提示工程优化应用
数据挖掘深度学习机器学习
全文链接:https://tecdat.cn/?p=39614本文主要探讨了如何利用大语言模型(LLMs)进行股票分析。通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据,结合Python中的相关库,如Pandas、langchain等,实现对股票新闻的情感分析。利用大语言模型构建情感分析模型,通过提示工程等技术优化模型,最终通过可视化展示股票市场的情感倾向,为股票投资决策提供参考。关键词大语言模型;股票分
- 基于深度学习的文本情感分析
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
基于深度学习的文本情感分析关键词:深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析(TextSentimentAnalysis),又称情感计算(SentimentComputing),是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向,例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分