【自然语言处理基础知识】Word Embedding

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结蜡笔小祎在线学习问题集合深度学习人工智能
Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参
Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别金外飞176 论文精读 transformer 深度学习人工智能
VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而，近年来，自然语言处理（NLP）领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天，我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer（ViT），它将Transformer的强大能力直接应用于图像
【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析... 985小水博一枚呀论文解读深度学习目标检测 YOLO 人工智能算法架构网络
【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…文章目录【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解
深度学习环境配置——Anaconda安装 tyyhmtyyhm 深度学习环境配置深度学习人工智能
目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系时光旅人01号深度学习 pytorch opencv
想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
FakeApp 技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能 AIGC 深度学习机器学习
FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的数据（如图像、视频
DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案爱吃青菜的大力水手人工智能自动化持续部署语言模型开源
deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制，智能生成最优的生产排程方案，减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂，deepseek可根据订单需求和设备
深度学习之目标检测的常用标注工具铭瑾熙人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。小宇爱深度学习-自学之路深度学习自然语言处理 rnn
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清... 雪停时偶遇一叶春流程图
合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
【自然语言处理|迁移学习-08】：中文语料完型填空爱学习不掉头发深度学习自然语言处理（NLP）自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍：完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题，[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析：使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征，后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍：数据文件有三个train.csv，test
《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
图像识别与应用狂踹瘸子那条好脚 python
图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习大模型应用人工智能 AI产品经理 llama 大模型 AI 大模型教程
目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘) 2301_82243733 程序员 python 学习面试
最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek 人工智能
大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式 IT修炼家大模型部署大模型 auto-gptq cuda
目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？” 海宁不掉头发软件工程人工智能人工智能 chatgpt deepseek
探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测 python 深度学习分类
专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战 AI实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
知识图谱的作用及其更新方式甜瓜瓜哥面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法，它包含了实体（如人物、地点、事物）以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言，进行信息检索，进行推荐系统等多种应用。作用1
机器学习·文本数据读写处理 AAA顶置摸鱼 python 深度学习机器学习人工智能数据处理
前言在自然语言处理的第一步，需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据，比如，txt、Excel中的表格数据，还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据，可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法：read()：读取整个文件，返回字符串。readline()：逐行读取，返回字符串。readlines(
AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战 Coderabo DeepSeek R1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命：AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下，传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的
深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来人工智能专属驿站人工智能
深度应用场景：DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展，数据的价值已不再局限于简单的存储与处理，它们正变得更加智能与高效。DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗：精准诊断，拯救生命想象一下，医生们不再是唯一的诊断专家，而是与AI
卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别知识鱼丸深度学习神经网络 cnn 人工智能深度学习 AlexNet 经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型 lozhyf 工作面试学习 tensorflow 人工智能 python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用 Echo_Wish 人工智能前沿技术深度学习人工智能
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术，特别是Python编程语言，来优化医疗影像分析，展示具体的代码实例，并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理） QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦 YOLO 人工智能人脸识别 yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
基于Python的搜索引擎的设计与实现 AI大模型应用之禅 DeepSeek R1 &AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁，扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法，对资源消耗较大，且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计，则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持，为开
书其实只有三类西蜀石兰类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linux IP
一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
Informatica update strategy transformation 18289753290
更新策略组件：标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态酷的飞上天空 request
现象就是：程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
利用预测分析技术来进行辅助医疗蓝儿唯美医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着什么。克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java 多线程线程
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Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：疑问：为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？分析之我见： doGet方法的
揭秘玖富的粉丝营销之谜与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。　　近日，一直坚持微信粉丝营销
Java web的会话跟踪技术百合不是茶 url会话 Cookie会话 Seession会话 Java Web 隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点会话:多次请求与响应的过程 1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术格式:传一个参数的 url?名=值传两个参数的 url?名=值 &名=值关键代码
web.xml之Servlet配置 bijian1013 java web.xml Servlet配置
定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN 同步 E000022 svnsync 镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库 svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件 cd test/hooks/ cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性一致性图表(Consistency Chart) 数据
Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法白糖_ Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用 window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？下面坐下总结： 1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等； 2
编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
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Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式 perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
[宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........ &
Oracle Profile 使用详解 daizj oracle profile 资源限制
Oracle Profile 使用详解转一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。二、条件：创建profile必须要有CREATE PROFIL
How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearch Lucene
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# include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
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sudo vim /etc/apache2/httpd.conf /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录重启Mac上的Apache服务这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查：停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
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Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
linux系统下的oracle安装本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
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http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb

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