- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
api77
电商apiapipython自然语言处理easyui开发语言网络前端java
在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务,其中最常用的包括nltk(自然语言处理工具包)、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先,确保你
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- 使用Spacy做中文词频和词性分析
风暴之零
nlppython
文章目录1、为什么选择Spacy库2、Spacy库模型比较3、代码3.1、需要注意的问题3.2、整体代码如下:使用Spacypython库做中文词性和词频分析,读取word并给出其中每个词的词频和词性,写入excel表。1、为什么选择Spacy库相比与NLTK这个库更快和更准2、Spacy库模型比较2.1、zh_core_web_trf模型,模型大,准确性高。需要确保你的Spacy版本是最新的,因
- 手动下载spacy的en_core_web_sm模型
茫茫人海一粒沙
自然语言处理人工智能
手动下载首先,用下面连接下载模型。我下载了.tar.gz格式。然后提取它并通过指定所需子文件夹的路径将其加载到代码中。为了确保路径正确,您应该进入包含config.cfg文件的文件夹。https://github.com/explosion/spacy-models/releases例子代码importspacynlp=spacy.load("your/base/path/en_core_web_
- 【自然语言处理-工具篇】spaCy<2>--模型的使用
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记自然语言处理人工智能
前言之前已经介绍了spaCy的安装,接下来我们要通过下载和加载模型去开始使用spaCy。下载模型经过训练的spaCy管道可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的一个组件,就像任何其他模块一样。可以使用spaCydownload的命令安装模型,也可以通过将pip指向路径或URL来手动安装模型。文档可用管道详细的管道描述、准确性数据和基准。模型文档详细的使用和安装说明。训练如何根据数据训练
- 【自然语言处理-工具篇】spaCy<1>--介绍及安装指南
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记自然语言处理人工智能
目录前言安装指南pipcondaspaCy升级总结前言spaCy是一个开源的自然语言处理库,用于处理和分析文本数据。它提供了许多功能,包括分词、词性标注
- 【使用 Python 进行 NLP】 第 2 部分 NLTK
无水先生
NLP高级和ChatGPT人工智能python自然语言处理开发语言
一、说明Python有一些非常强大的NLP库,NLTK—自然语言工具包—NLTK是一个强大的开源库,用于NLP的研究和开发。它内置了50多个文本语料库和词汇资源。它支持文本标记化、词性标记、词干提取、词形还原、命名实体提取、分割、分类、语义推理。SpaCY—SpaCy也是一个开源Python库,用于构建现实世界项目的生产级别。它内置了对BERT等多重训练Transformer的支持,以及针对超过1
- 【自然语言处理】P3 spaCy 与 NLTK(分词、词形还原与词干提取)以及 Porter 和 Snowball
脚踏实地的大梦想家
#自然语言处理自然语言处理人工智能spaCyNLTK
目录准备工作spaCyNLTK文本分词spaCyNLTK词形还原spaCyNLTK词干提取PorterSnowballstemmers在自然语言处理(NLP)中,文本分词是将文本拆分为单词或词组的过程,这是理解文本含义和结构的基础。Python中两个流行库——spaCy和NLTK(NaturalLanguageToolkit),都提供了分词功能。下面将详细介绍如何使用这两个库进行文本分词等操作。准
- 各种中文分词工具的使用方法
诸神缄默不语
人工智能学习笔记python中文分词jiebaLACspacy
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文将介绍jieba、HanLP、LAC、THULAC、NLPIR、spacy、stanfordcorenlp、pkuseg等多种中文分词工具的简单使用方法。对于可以在多种语言上使用的工具,本文仅介绍其在Python语言上的使用。文章目录1.jieba2.HanLP3.LAC4.THULAC5.NLPIR6.spacy7.StanfordWordSegmenter
- 探索 Python:发现有趣的库——第 3 章:玩转自然语言处理
_rtf
探索Python:发现有趣的库python自然语言处理easyui
代码侠和算法仙正在一间充满科技感的实验室里探讨自然语言处理(NLP)的奥秘。代码侠:嘿,算法仙,我最近在研究自然语言处理,但感觉有点复杂啊。算法仙:呵呵,别担心,我来带你入门。首先,我们得安装两个强大的库,NLTK和spaCy。#安装NLTK和spaCypipinstallnltkspacy代码侠:好的,我已经安装好了。接下来呢?算法仙:第一步是学会分词,也就是将文本拆分成单独的词或标记。impo
- linux 安装en_core_web_sm
weixin_45840450
linux服务器
出现raiseIOError(Errors.E050.format(name=name))OSError:[E050]Can’tfindmodel‘en_core_web_sm’.Itdoesn’tseemtobeaPythonpackageoravalidpathtoadatadirectory.1、直接去https://github.com/explosion/spacy-models/rel
- 解决安装en_core_web_sm遇到的报错
卡皮巴玛拉巴卡
linux运维服务器
在安装spacy后遇到报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'en_core_web_lg'应该安装与spacy版本对应的en_core_web_sm。先下载spacycondainstallspacy根据你的spacy版本,选择对应的en_core_web_sm进行下载https://github.com/explosion/spacy-models/releas
- python中spacy和en_core_web_sm安装
卫卫卫
pythonnlp
1.用清华源安装spacypipinstall-Uspacy-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.下载语言模型python-mspacydownloaden_core_web_sm或condainstall-cconda-forgespacy-model-en_core_web_sm部分情况下可以成功,如果不成功,继续:3.到github上下载元模
- 2022.07, Spacy==3.4.0,en_core_web_md/sm/lg/trf下载
believe__m
pythonpytorch深度学习神经网络
由于直接通过pip大多都下载不了,然后一查CSDN上大多是旧版本的,于是特意自己下来放在上面,3.4.0版本的。离线下载:en_core_web_sm:链接:https://pan.baidu.com/s/1MppnMopRkHTDiO-pnez0ZA提取码:ht50en_core_web_md:链接:https://pan.baidu.com/s/1HSh4rNrk9vXrjtRcwRNhDw提
- python spacy_自然语言处理:使用Spacy和Python通过文本进行智能搜索
weixin_26746861
python人工智能自然语言处理nlp机器学习
pythonspacySearchingthroughtextisoneofthekeyfocusareasofMachineLearningApplicationsinthefieldofNaturalLanguage.在自然语言领域,通过文本搜索是机器学习应用程序的重点关注领域之一。Butwhatifwehavetosearchformultiplekeywordsfromalargedocu
- CogVLM多模态大模型训练代码详细教程(基于vscode调试与训练)
tangjunjun-owen
语言模型-多模态大模型vscode编辑器CogVLM模型训练
文章目录前言一、cogvlm环境安装1、apex问题2、en_core_web_sm问题二、launch.json文件配置1、finetune_cogvlm_lora.sh被配置内容2、launch.json文件配置3、debug调试展示三、训练源码解读1、权重问题2、数据问题3、训练模型参数修改4、训练源码解读5、训练结果展示前言今天(2023-12-29),我很开心,断断续续时间搞了一下Cog
- 安装spacy语言模型遇到的问题:OSError: [E050] Can‘t find model;以及解决pycharm命令行安装但import找不到库的问题
Holmes'K
pycharm语言模型pythonnlp
1-问题描述:安装zh_core_web_sm-3.3.0.tar.gz后导入模型报错OSError:[E050]Can’tfindmodel。即使是放在所使用的Python编译器所在文件夹路径下解压仍然不行2-问题原因:我遇到该原因是因为pycharm命令行安装所在的路径是:意味着语言模型安装在此目录下,而我的Python编译器使用的site-packages路径是其在虚拟环境下内的相应路径(可
- OSError: [E050] Can‘t find model ‘en_core_web_sm‘. It doesn‘t seem to be a Python package or a valid
you鬰
neo4jpython开发语言neo4j
OSError:[E050]Can’tfindmodel‘en_core_web_sm’.Itdoesn’tseemtobeaPythonpackageoravalidpathtoadatadirectory.1.学习《Neo4j图谱分析实战》Ch3时,运行代码:importspacy#载入英语模型nlp=spacy.load('en_core_web_sm')text='LeonardoDiCa
- python-spacy 加载模型报错Can‘t find model ‘zh_core_web_trf‘. It doesn‘t seem to be a Python package or a v
liwulin0506
python报错pythonspacy
spacy版本是3.3.1importspacyparser=spacy.load('zh_core_web_trf')报错OSError:[E050]Can'tfindmodel'zh_core_web_trf'.Itdoesn'tseemtobeaPythonpackageoravalidpathtoadatadirectory.当前我是下载了zh_core_web_sm-3.2.0-py3-
- can‘t find model ‘zh_core_web_sm‘. It doesn‘t seem to be a python package or a valid path to a data
qq_38603174
python包安装python
成功解决[E050]Can’tfindmodel‘en_core_web_sm’.Itdoesn’tseemtobeaPythonpackageoravalidpathtoadatadirectory.直接上解决方案步骤一:豆瓣源安装spacy包pipinstallspacy-ihttp://pypi.douban.com/simple--trusted-hostpypi.douban.com步骤
- Python-Spacy 从字符串中提取英文姓名
小小晓晓阳
NLPpythonnlp
环境准备#清华源安装spacy包pipinstall-Uspacy-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepython-mspacydownloaden_core_web_sm#如果安装失败可以使用手动安装的方法#wgethttps://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
数据小爬虫
电商apiapipython自然语言处理easyuijava开发语言笔记人工智能
在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘是两个密切相关的领域,它们都涉及到对人类语言的处理和分析。下面我们将分别介绍这两个领域,以及如何使用Python进行自然语言处理和文本挖掘。一、自然语言处理(NLP)自然语言处理是一种让计算机理解和生成人类语言的技术。在Python中,有许多库可用于进行自然语言处理,其中最常用的是NLTK(NaturalLanguageToolkit)和spaCy
- 自然语言处理1——探索自然语言处理的基础 - Python入门篇
theskylife
自然语言处理数据挖掘自然语言处理python人工智能深度学习
目录写在开头1.介绍自然语言处理的基本概念1.1NLP的核心目标1.2常见的NLP任务1.3应用场景详细介绍1.3.1医疗保健1.3.2金融领域1.3.3教育领域1.3.4社交媒体分析2.Python中常用的自然语言处理库简介2.1NLTK(NaturalLanguageToolkit)2.2Spacy2.3Transformers2.4TextBlob2.5Gensim2.6Textacy2.7
- nlp spacy_使用spacy nlp第4部分命名实体识别器
weixin_26721705
pythonjava
nlpspacyNamedEntityRecognitionisthemostimportant,orIwouldsay,thestartingstepinInformationRetrieval.InformationRetrievalisthetechniquetoextractimportantandusefulinformationfromunstructuredrawtextdocume
- spaCy V3.0 基于规则匹配(4)----举例说明基于规则与基于统计模型组件的组合命名实体识别NER
Cxrlyy
#spaCyV3.0自然语言处理NLP自然语言处理
可以通过多种方式组合基于统计模型和基于规则的组件。基于规则的组件可以通过为特定词符(Tokens)预先标记词性、命名实体或句子边界来提高统计模型的准确性。统计模型通常会采用这些预设标记,来提高其他判定的准确性。也可以在统计模型之后使用基于规则的组件来更正常见错误。最后,基于规则的组件可以引用统计模型设置的属性,以实现更抽象的匹配逻辑。例1:扩充命名实体当使用经过预训练的命名实体识别模型从文本中提取
- SpaCy 和 Flask API 构建 Python 命名实体自动提取器
亚图跨际
数据科学pythonflaskspacy
如果数据可以被结构化,那么当今可用的大量非结构化文本数据提供了丰富的信息来源。命名实体识别(NER)(也称为命名实体提取)是从半结构化和非结构化文本源构建知识的第一步。只有在NER之后,我们才能至少揭示信息包含的内容和内容。因此,数据科学团队将能够在语料库中看到所有人员、公司、地点等名称的结构化表示,可作为进一步分析和调查的出发点。在自然语言工具包(NLTK)和SpaCy构建Python命名实体识
- 【自然语言处理】扩展命名实体识别器(NER)以使用spaCy标记新实体
架构师研究会
Python人工智能自然语言处理自然语言处理easyui人工智能jupyterspaCy命名实体识别
自我介绍做一个简单介绍,酒架年近48,有20多年IT工作经历,目前在一家500强做企业架构.因为工作需要,另外也因为兴趣涉猎比较广,为了自己学习建立了三个博客,分别是【全球IT瞭望】,【架构师酒馆】和【开发者开聊】,有更多的内容分享,谢谢大家收藏。企业架构师需要比较广泛的知识面,了解一个企业的整体的业务,应用,技术,数据,治理和合规。之前4年主要负责企业整体的技术规划,标准的建立和项目治理。最近一
- python从零开始构建知识图谱
zeronose
codetips代码问题nlp自然语言处理知识图谱
又是帮着做作业。用Python实现了一个简单的知识图谱小demo。非常感谢这篇文章,对这篇文章做了一个复现,并记录遇到的问题。开发工具:jupyternotebook开发环境:Python3.7en_core_web_sm2.3.0spacy2.2.5数据集在文章中有,自行下载。#coding:utf-8#In[11]:importreimportpandasaspdimportbs4import
- Transformer代码理解(注释版本)
小趴菜日记
transformerpython深度学习
原文链接http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/#!pipinstall-rrequirements.txt##Uncommentforcolab###!pipinstall-qtorchdata==0.3.0torchtext==0.12spacy==3.2altairGPUtil#!python-mspacydownloadde_co
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http