JQW_FY
JQW_FY

自然语言处理-词向量与相关应用

计算机处理图像和文字的实质是在向量矩阵等基础上将其转化为数字，然后计算搜索的内容和库内容信息的匹配度

文字--->数值向量

算法案例：

词编码：N-gram 

权重：TF-IDF ---->word2vec---->sense2vec

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

NLP常见任务

自动摘要（百度，google）

指代消解 (代词理解指代是什么)          

机器翻译 （应用面很广， 但目前还不完善）

词性标注 

分词（中文，英文，日文）

主题识别 

文本分类

.............

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

NLP处理方法：

传统：基于规则

现代：基于统计机器学习

        HMM CRF SVM LDA  CNN......

        "规则"隐含在模型参数里

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

自然语言处理-词向量与相关应用_第1张图片

自然语言处理-词向量与相关应用_第2张图片

-----------------------------------------------------------------------------------------------------

数据决定结果上限

算法将以多大程度接近结果上限


词权重：（词在文档中的顺序没有被考虑）

TF-IDF  信息检索

Binary weighting 短文本相似性


离散表示缺点：

    词表维度随着语料库增长膨胀

    n-gram词序列随语料库膨胀更快

    数据稀疏问题

    无法衡量词向量之间的关系


分布式表示：

    用一个词附近的其他词来表示该词

    --》被称为现代统计自然语言处理中最有创见的想法之一

共现矩阵：

    主要发现主题，用于主题模型，如LSA

    局域窗中的word-word共现矩阵可以挖掘语法和语义信息


共现矩阵存的问题：

    向量维度随着词典大小线性增长

    存储整个词典的空间消耗非常大

    一些模型如文本分类模型会面临稀疏性问题

    模型会欠稳定


构造低维稠密向量作为词的分布式表示（25维~1000维）！

SVD降维

自然语言处理-词向量与相关应用_第3张图片

-----------------------------------------------------------------------------------------------------


-----------------------------------------------------------------------------------------------------


你可能感兴趣的:(自然语言处理,自然语言处理)

  • 一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 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深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
  • 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
  • 近期计算机领域的热点技术 0dayNu1L 云计算量子计算人工智能
    随着科技的飞速发展，计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势，并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在
  • 书籍-《动手学深度学习（英文版）》
    书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
  • 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
    本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后，本文将聚焦于文本数据，探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索，并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl
  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器 shuoac easyui前端javascriptpython
    在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具，通过n-gram重叠来筛选和排序示例，从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度，计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高，表示文本间的重叠越大。NGramOv
  • 文本纠错（Text Correction） dundunmm 人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
    文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）输出：修正后的规范文本（如“我明天要去北京，希望天气好。
  • 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分 bavDHAUO python
    在文本处理任务中，按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分，并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
  • 【产品小白】什么是AI产品经理 百事不可口y 产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
    一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
  • 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构 VYSAHF langchain语言模型人工智能python
    使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER，一种新兴的框架，如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建，以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型（如GPT-4和PaLM2）已
  • 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型 打酱油的葫芦娃 时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
    《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
  • 低代码平台未来发展趋势有哪些？ 低代码
    低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
  • Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。 数据集
    2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
  • 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • 用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例 Js_x 人工智能sql测试用例
    引言人工智能（AI）正在深刻改变软件开发行业。从代码自动补全到SQL查询优化，再到自动化测试，AI工具已经成为开发者提高生产力的重要助手。本文将介绍ChatGPT、GitHubCopilot、Tabnine等AI编程工具的实际应用，帮助开发者更高效地编写代码、优化数据库查询，并自动生成测试用例。1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以
  • RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成 hy098543 AIGC
    目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多模态的特性，即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
  • 理解深度学习1-简介 shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习人工智能
    人工智能（AI）旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法，涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
  • 李开复：AI 2.0 时代的价值 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复，作为一位享誉全球的人工智能专家，在《AI2.0时代的价值》一文中，深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战，以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统，例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
  • 李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
  • llama.cpp 和 LLM（大语言模型） 这个懒人 llama语言模型人工智能
    llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
  • AI在项目中的应用 酒江 人工智能
    AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
  • AI API：快速集成智能化功能的开发利器 桂花饼 AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
    AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务，将这些功能集成到自己的应用程序中，并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
  • 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系 技术流 Gavin AIoTpython语言模型ai
    近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
  • 基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战 zhz5214 AIai人工智能AI写作AI编程智能体
    1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域，帮助学生更直观地理解AI技术；在智能家居场景中，也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
  • RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型 从零开始学习人工智能 深度学习
    RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
  • 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊 冰蓝蓝 自然语言处理人工智能
    在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一，由Associ
  • 机器学习中输入输出Tokens的概念详解 爱吃土豆的程序员 机器学习基础机器学习人工智能Tokens
    随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
  • 312个免费高速HTTP代理IP（能隐藏自己真实IP地址） yangshangchuan 高速免费superwordHTTP代理
        124.88.67.20:843 190.36.223.93:8080 117.147.221.38:8123 122.228.92.103:3128 183.247.211.159:8123 124.88.67.35:81 112.18.51.167:8123 218.28.96.39:3128 49.94.160.198:3128 183.20
  • pull解析和json编码 百合不是茶 androidpull解析json
    n.json文件: [{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]   pull.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <stu>     <name>java
  • [能源与矿产]石油与地球生态系统 comsci 能源
          按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....       那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
  • 类与对象浅谈 沐刃青蛟 java基础
           类，字面理解，便是同一种事物的总称，比如人类，是对世界上所有人的一个总称。而对象，便是类的具体化，实例化，是一个具体事物，比如张飞这个人，就是人类的一个对象。但要注意的是：张飞这个人是对象，而不是张飞，张飞只是他这个人的名字，是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟，他们分别用来描述对象的行为和性质（感觉应该是
  • 新站开始被收录后，我们应该做什么？ IT独行者 PHPseo
    新站开始被收录后，我们应该做什么？         百度终于开始收录自己的网站了，作为站长，你是不是觉得那一刻很有成就感呢，同时，你是不是又很茫然，不知道下一步该做什么了？至少我当初就是这样，在这里和大家一份分享一下新站收录后，我们要做哪些工作。       至于如何让百度快速收录自己的网站，可以参考我之前的帖子《新站让百
  • oracle 连接碰到的问题 文强chu oracle
    Unable to find a java Virtual Machine－－安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案 作者：草根IT网 来源：未知 人气：813标签： 导读：安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径，找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
  • Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件（类中多借口共享同一数据） 小桔子 java继承swing接口监听
            都知道java中类只能单继承，但可以实现多个接口，但我发现实现多个接口之后，多个接口却不能共享同一个数据，应用开发中想实现：当用户按着ctrl键时，可以用鼠标点击拖动组件，比如说文本框。 编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口，重写方法。定义一个全局变量boolea
  • linux常用的命令 aichenglong linux常用命令
    1 startx切换到图形化界面 2 man命令:查看帮助信息 man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分 name:对命令的简单说明 synopsis:命令的使用格式说明 description:命令的详细说明信息 options:命令的各项说明 3 date:显示时间 语法：date [OPTION]... [+FORMAT]
  • eclipse内存优化 AILIKES javaeclipsejvmjdk
    一 基本说明      在JVM中，总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。     1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存，是留给开发人
  • 关键字的使用探讨 百合不是茶 关键字
    //关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final   类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖，但可以继承 final 变量 只能有一次赋值，赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
  • JS中定义对象的几种方式 bijian1013 js
        1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)： <html> <head> <title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title> </head> <script> var obj = new Object();
  • 表驱动法实例 bijian1013 java表驱动法TDD
    获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例，下面我们来展示一下： MonthDaysTest.java package com.study.test; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import com.study.MonthDays; public class MonthDaysTest { @T
  • LInux启停重启常用服务器的脚本 bit1129 linux
    启动，停止和重启常用服务器的Bash脚本，对于每个服务器，需要根据实际的安装路径做相应的修改   #! /bin/bash Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo); Ops=(Start, Stop, Restart); currentDir=$(pwd); echo
  • 【HBase六】REST操作HBase bit1129 hbase
    HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息，以及执行增删改查操作   1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务 前台启动（默认端口号8080） [hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start   后台启动 hbase-daemon.sh start rest   启动时指定
  • 大话zabbix 3.0设计假设 ronin47
    What’s new in Zabbix 2.0? 去年开始使用Zabbix的时候，是1.8.X的版本，今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes，和performance相关的有下面几个：          :: Performance improvements::Trigger related da
  • http错误码大全 byalias http协议javaweb
    响应码由三位十进制数字组成，它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。 响应码分五种类型，由它们的第一位数字表示： 1）1xx：信息，请求收到，继续处理 2）2xx：成功，行为被成功地接受、理解和采纳 3）3xx：重定向，为了完成请求，必须进一步执行的动作 4）4xx：客户端错误，请求包含语法错误或者请求无法实现 5）5xx：服务器错误，服务器不能实现一种明显无效的请求
  • J2EE设计模式-Intercepting Filter bylijinnan java设计模式数据结构
    Intercepting Filter类似于职责链模式 有两种实现 其中一种是Filter之间没有联系，全部Filter都存放在FilterChain中，由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下： package com.ljn.filter.custom; import java.util.ArrayList;
  • 修改jboss端口 chicony jboss
    修改jboss端口   %JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml   中找到 <!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
  • c++ 用类模版实现数组类 CrazyMizzz C++
    最近c++学到数组类，写了代码将他实现，基本具有vector类的功能 #include<iostream> #include<string> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Array { public: //构造函数
  • hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法 daizj hadoop预留空间
    对于datanode配置预留空间的方法 为：在hdfs-site.xml添加如下配置  <property>     <name>dfs.datanode.du.reserved</name>     <value>10737418240</value>    
  • mysql远程访问的设置 dcj3sjt126com mysql防火墙
    第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况，my.cnf放置于在以下目录： /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf （Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf，修改内容从以下行： [mysqld] 你所需要: 1
  • ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller dcj3sjt126com controller
    1、取navigationCtroller中的Controllers NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers; 2、取出后，执行， [self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
  • Linux正则表达式和通配符的区别 eksliang 正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/1976579 首先得明白二者是截然不同的 通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。 判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令 type -t commad 返回结果含义 file  表示为外部命令 alias  表示该
  • Ubuntu Mysql Install and CONF gengzg Install
    http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql Step1: 下载Navicat ，网址：http://www.navicat.com/en/download/download.html Step2：进入下载目录，解压压缩包：tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
  • 批处理，删除文件bat huqiji windowsdos
    @echo off ::演示：删除指定路径下指定天数之前（以文件名中包含的日期字符串为准）的文件。 ::如果演示结果无误，把del前面的echo去掉，即可实现真正删除。 ::本例假设文件名中包含的日期字符串（比如：bak-2009-12-25.log） rem 指定待删除文件的存放路径 set SrcDir=C:/Test/BatHome rem 指定天数 set DaysAgo=1
  • 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器 天梯梦 html5
    HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签，在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。   How to enable <video> and <audio> tags in
  • Bundle自定义数据传递 hm4123660 androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
          我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据，Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去，然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity   把数据放到Intent
  • C＃：异步编程和线程的使用（.NET 4.5 ） powertoolsteam .net线程C#异步编程
    异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程，可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲，将有助于我们更好的理解它们的特征。 本文中涉及关键知识点 1. 异步编程 2. 线程的使用 3. 基于任务的异步模式 4. 并行编程 5. 总结 异步编程 什么是异步操作？异步操作是指某些操作能够独立运行，不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下，C＃程序
  • spark 查看 job history 日志 Stark_Summer 日志sparkhistoryjob
    SPARK_HOME/conf 下: spark-defaults.conf 增加如下内容 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true spark-env.sh 增加如下内容 export SP
  • SSH框架搭建 wangxiukai2015eye springHibernatestruts
    MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate 1、new一个web project。 2、右键项目，为项目添加Struts支持。    选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>      点击Finish。src目录下多了struts
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他