落叶阳光
落叶阳光

【NLP】中文知识抽取工具

分词+词性标注

  • ‌jieba：多种分词模式，老牌健将
  • ‌LAC：百度出品，感觉最好用【推荐】
  • Spacy：全能选手，分词差了点

依存句法分析：

  • ‌Spacy：画图很棒

实体识别：

  • ‌LAC：配合自定义词典准确率很高

关系抽取：

  • ‌DeepKE：涵盖多种深度学习模型，如BERT，CNN，Transformer等，需要自己训练

标注工具：

  • ‌YEDDA：若只实体抽取，则很不错
  • ‌MarkTOOL：关系抽取首选，国产之光，免费好用。

标点符号恢复：

  • auto_punc：百度出品

文本纠错：

  • pycorrector

你可能感兴趣的:(算法篇,自然语言处理,nlp)

  • 大模型不确定性量化与提示词校准 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。首先，我们将介绍大模型不确定性的背景及其重要性，然后深入探讨不确定性量化的原理和方法，以及提示词校准在其中的作用。通过具体案例分析，我们将展示这些技术在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等领域的应用。最后，我们将讨论实现大模型不确定性量化与提示词
  • 基于NLP的客户意见分析：从数据到洞察 Echo_Wish Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
    友友们好！我的新专栏《Python进阶》正式启动啦！这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例：通过丰富的实战案例，带你一步步实现
  • DeepSeek：AI赋能的无限可能——从日常生活到职业进阶的全场景探索 Hello kele 人工智能人工智能
    引言在人工智能技术飞速发展的今天，DeepSeek作为一款国产AI工具，凭借其强大的推理能力、自然语言处理效率和场景化应用潜力，正在重塑人类解决问题的方式。从撰写演讲稿到制定投资策略，从家庭教育到企业管理，DeepSeek通过“自然语言对话”的交互模式，将复杂任务简化为几步提示词的输入，真正实现了“所想即所得”。本文将从七大核心场景出发，系统解析DeepSeek如何成为个人与组织的智能助手，推动效
  • RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望 君君学姐 RAG检索增强生成
    RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。其中，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）作为一种新兴的技术框架，正逐渐成为大模型应用中的热门选择。RAG通过结合信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的能力，旨在提升模型在回答问题、生成文本等任务中的准确性和可靠性。本文将深
  • 人工智能开发趋势 光影少年 人工智能
    人工智能开发趋势：未来技术的演进与创新引言人工智能（AI）正在以惊人的速度发展，并在各行各业中发挥越来越重要的作用。从自然语言处理到计算机视觉，从自动化决策到自主学习，AI的发展方向正变得更加智能化、自动化和人性化。本文将探讨当前AI开发的最新趋势，并展望未来的发展方向。1.生成式AI的崛起近年来，生成式AI（如ChatGPT、StableDiffusion、DALL·E）展现出强大的内容创作能力
  • 大模型驱动的智能代码生成系统 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先，我们分析了智能代码生成的背景与意义，随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着，我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程，包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后，本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用，展
  • LLM辅助编程：代码自动生成与优化 AI智能涌现深度研究 计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码，这不仅耗时费力，而且容易出现错误。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于大型语言模型（LLM）的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型，能够理解和生成人类语言。通过训练大量
  • 神经网络ＶＳ决策树 Persistence is gold 神经网络决策树人工智能
    神经网络（NeuralNetworks）和决策树（DecisionTrees）是两种不同的机器学习算法，各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层，神经网络可以逐层提
  • YOLOv12改进之A2(区域注意力) 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
    注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括：Transformer架构：引入了自注意力机制，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，
  • 11页PDF | DeepSeek平民化：AI助力数据治理整体方案（附下载） Leo.yuan 大数据人工智能
    一、前言这份报告介绍了一种基于人工智能（AI）的智能数据治理整体方案，旨在通过AI的自然语言处理、学习能力、理解与推理能力等技术手段，解决传统数据治理中存在的问题，提升企业数据管理能力和效率。方案以高质量数据资产知识库为基础，结合智能化技术工具箱，针对数据治理中的痛点场景（如文档编写、元数据管理、数据标准、数据质量、数据安全、数据资产盘点等）提供智能化解决方案。通过AI技术的应用，方案能够实现数据
  • 目前市场上的人工智能大模型有哪些？ 国货崛起 大模型人工智能人工智能
    截至最后更新时间（2024年3月中旬），以下是国内外部分知名的人工智能大模型，按类别和用途大致分类如下：国外：自然语言处理（NLP）大模型：OpenAIGPT系列：GPT-3：迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一，具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4：后续版本，性能和参数量比GPT-3更高，各项指标均有所提升。Google的Transformer系列：BERT（Bidirection
  • 详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用 人工智能
    GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一，GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用，尤其在数据分析、自然语言处理（NLP）、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息，并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优
  • 【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站 大模型入门学习 人工智能学习大模型入门llama大模型教程大模型学习大模型
    随着人工智能技术的快速发展，AI大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说，找到合适的学习资源至关重要。本文将为大家推荐十大必备网站，帮助你更好地理解和应用AI大模型。1.CourseraCoursera是一个在线学习平台，提供各类AI和机器学习课程，包括斯坦福大学的机器学习课程和深度学习专项课程。通过视频讲解
  • 如何结合NLP（自然语言处理）技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力？ 金智维科技官方 自然语言处理ocr人工智能
    光学字符识别（OCR）技术能够快速从文档、图像中提取文本信息，目前已经广泛应用于金融、教育、医疗、物流等领域。然而，传统OCR技术的功能主要集中在字符提取和简单的结构化输出上，难以处理复杂场景中涉及的语义理解与上下文感知问题。而通过将自然语言处理（NLP）技术与OCR相结合，可以极大提升系统对文本的语义理解能力，为多场景应用赋予更高的智能化水平。虽然OCR在文本识别的准确性和速度上不断提升，但面对
  • 基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类 修破立生 大模型python人工智能
    在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项非常重要的任务，它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。传统的文本分类方法有很多，而近年来，利用大模型进行文本分类逐渐成为一种流行且高效的方式。本文将介绍如何使用Python编写代码，结合DeepSeekAPI实现文本分类的功能，并探讨使用大模型方法进行文本分类与其他方法的区别。1代码概述我们的代码主要实现了以下几个功能：创建一个DeepS
  • OLMo 7B：推动自然语言处理领域的技术革新 单皎娥
    OLMo7B：推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。然而，在实际应用中，NLP技术仍然面临着诸多挑战，如语境理解、信息抽取、情感分析等。为了解决这些问题，艾伦人工智能研究所（AI2）推出了OLMo系列模型，其中
  • 大模型技术在网络安全领域的应用与发展 蓝色的香菇 web安全安全大模型
    一、概述大模型技术，尤其是深度学习和自然语言处理领域的大型预训练模型，近年来在网络安全领域得到了广泛应用。这些模型通过其强大的数据处理能力和泛化能力，为网络安全带来了新的机遇和挑战。本文将对大模型技术在网络安全领域的应用进行全面分析，识别关键应用进展，并探讨其对网络安全领域的潜在影响。二、大模型技术在网络安全领域的应用安全运营网络日志分析：大模型可以通过分析大量网络日志，自动识别异常行为和潜在威胁
  • 文本标注工具（brat） deepdata_cn 文本标注文本标注
    文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务，它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具，按照一定的规则和标准，对文本内容进行标记和注释，从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。具体来说，标注人员会根据任务需求，在文本中识别并标记出各种元素，比如将文本中的人名、地名、组织机构名等标注为不同的实体类型，确定文本中不同实体之间存在的关系，像因果关系、所属关系等，还会对文本中的特定事件进行标注，记
  • 职坐标AIGC课程实战项目深度解析 职坐标在线 其他
    内容概要在人工智能技术加速渗透各行业的背景下，职坐标IT培训体系中的AIGC课程以实战项目经验为核心，构建了从基础理论到产业落地的立体化培养框架。课程聚焦人工智能生成内容（AIGC）的核心技术链，涵盖自然语言处理、生成模型架构及多模态数据融合等模块，通过电商智能客服系统与新媒体文案生成工具两类典型场景的深度实践，强化学员对模型训练、参数调优及商业落地的综合能力。为适配行业需求，课程设计采用“三阶递
  • AI 外呼产品架构解读：让智能外呼更精准高效 MARS_AI_ 人工智能架构自然语言处理信息与通信
    在人工智能（AI）技术迅猛发展的今天，AI外呼系统已成为呼叫中心领域的新宠。本文将剖析AI外呼产品的基本架构，帮助读者理解其背后的技术逻辑和应用价值。一、支撑能力层：AI外呼的基石AI外呼系统的底层架构，即支撑能力层，为整个系统提供了坚实的技术基础。这一层主要包括以下三个核心组成部分：1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）等技术。这些技术使
  • 自然语言模型（NLP）介绍 Liudef06 StableDiffusion自然语言处理人工智能
    一、自然语言模型概述自然语言模型（NLP）通过模拟人类语言理解和生成能力，已成为人工智能领域的核心技术。近年来，以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如，DeepSeek通过强化学习提升推理能力，其混合专家架构（MoE）显著优化了计算效率‌。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型（MoE）：DeepSeek-V3采用Mo
  • Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习embedding人工智能python
    一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类，采用面向对象设计模式。核心架构包含编码器-解码器双塔结构，通过参数配置实现NLP任务的通用处理能力。TransformerEncoderDecoderMulti-HeadAttentionFeedForwardMaskedMulti-HeadAtten
  • 详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点 瞬间动力 语言模型机器学习AI编程云计算阿里云
    一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构，Transformer架构主要由编码器和解码器组成，在自然语言处理任务中，通常使用的是Transformer的解码器部分。它的核心是自注意力机制（Self-Attention），这个机制允许模型在处理输入序列时，关注序列中不同位置的信息。例如，在处理句子“Thecatchasedthemouse”时，自注意力机制
  • 沃丰科技AI浅谈｜语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTS 沃丰科技 人工智能科技自然语言处理
    在日常生活中，AI机器人离我们很近。你是否接到过这样的电话：“您好，检测到您已经购买某产品一周的时间了，请问您的使用感受如何？”“请问您对产品满意吗？有什么建议给到这边吗？”全程对话亲切无障碍，您可能觉得这是一个大型企业对于用户的恳切关注。如果我告诉您，这都是由外呼机器人拨打并且能够自行记录下您的意见和建议，以供企业改进，您会惊讶吗？基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人，它是融合自
  • 国内外优秀AI外呼产品推荐 MARS_AI_ 人工智能自然语言处理sassnlp信息与通信
    在数字化转型浪潮中，AI外呼系统凭借其高效率、低成本、精准交互的特点，成为企业客户触达与服务的核心工具。本文基于行业实践与技术测评，推荐国内外表现突出的AI外呼产品，重点解析国内标杆企业云蝠智能，并对比其他代表性产品，助企业快速选型。一、云蝠智能：大模型驱动的“性价比之王”作为国内AI外呼领域的领军者，云蝠智能以神鹤AI对话大模型为核心技术，深度融合自然语言处理（NLP）、语音识别（ASR）与语音
  • spaCy 入门：自然语言处理的高效工具 zru_9602 人工智能自然语言处理人工智能
    spaCy入门：自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库，专注于工业级的自然语言处理（NLP）。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。无论是进行文本分析、信息提取还是构建智能聊天机器人，spaCy都是一个不可或缺的工具。本文将从零开始，介绍spaCy的基本功能和使用方法，并通过示例代码帮助你快速上手。1.安装spaCy在开始之前，首先需要安装spaC
  • Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石 windwant 人工智能人工智能transformer架构
    2017年，一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世，提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的格局。它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展，更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。一、从RNN到Transformer：突破瓶颈，开创先河在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）是处理序列
  • 别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！ ai大模型应用开发 人工智能pdf机器学习面试AI
    在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余，你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么？假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进行学习。一、前置阶段数学：线性代数、高等数学自然语言处理：Word2Vec、Seq2SeqPython：Pyotch、Tensorflow二、基
  • DeepSeek 各版本的区别 dushky ai语言模型AI编程
    DeepSeek各版本的区别主要体现在参数规模、架构设计、性能表现、硬件需求以及适用场景等方面，具体对比如下：一、参数规模与模型架构基础版（DeepSeek-V3）参数规模：6710亿参数（671B），采用混合专家（MoE）架构，每个Token激活约37B参数。定位：通用NLP任务，如智能客服、内容创作、知识问答等，强调高性价比和可扩展性。训练数据：14.8万亿Token预训练，推理速度较快（每秒
  • 智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局 人工智能
    智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天，模型优化领域正经历着静默的革命。当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时，一个关键问题逐渐浮出水面：如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景？知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案，正在为AI技术的普惠化开辟新路径。一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式，构建了"师生传承"的新型学习
  • JAVA基础 灵静志远 位运算加载Date字符串池覆盖
    一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器 同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。 二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
  • keepalived实现redis主从高可用 bylijinnan redis
    方案说明 两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
  • java文件操作大全 0624chenhong java
    最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息    &nbs
  • android学习任务 不懂事的小屁孩 工作
    任务 完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog，并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程，并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果，写一个实例 已完成 复习fragem
  • zoom.js 换个号韩国红果果 oom
    它的基于bootstrap 的 https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js  transition.js模块引用顺序 <link rel="stylesheet" href="style/zoom.css"> <script src=&q
  • 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2 蓝儿唯美 Solaris
    当Oracle发布Solaris 11时，它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是，这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好，我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用：OpenStack、内核域、统一存档（UA）和弹性虚拟交换（EVS）。 
  • spring学习——springmvc（一） a-john springMVC
    Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。   1，跟踪Spring MVC的请求 请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
  • hdu4342 History repeat itself-------多校联合五 aijuans 数论
    水题就不多说什么了。 #include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
  • EJB和javabean的区别 asia007 beanejb
    EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了   1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
  • Struts的action和Result总结 百合不是茶 strutsAction配置Result配置
        一:Action的配置详解:      下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件     <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC &quo
  • 如何带好自已的团队 bijian1013 项目管理团队管理团队
    在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。 原文如下： 我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信         对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
  • Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
    Open Source Obfuscators ProGuard http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
  • 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
    在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。   什么是Sentine
  • 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务 白糖_ DAOspringAOP框架Hibernate
    都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好，但在只有hibernate这个框架情况下，我们开启session、管理事务就往往很麻烦。 public void save(Object obj){ Session session = this.getSession(); Transaction tran = session.beginTransaction(); try
  • maven3实战读书笔记 braveCS maven3
    Maven简介 是什么？ Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具 是基于POM概念(工程对象模型) [设计重复、编码重复、文档重复、构建重复，maven最大化消除了构建的重复] [与XP：简单、交流与反馈；测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]     功能：
  • 编程之美-子数组的最大乘积 bylijinnan 编程之美
    public class MaxProduct { /** * 编程之美 子数组的最大乘积 * 题目: 给定一个长度为N的整数数组，只允许使用乘法，不能用除法，计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组，并写出算法的时间复杂度。 * 以下程序对应书上两种方法，求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。 * 但按题目的意思，是要求得这个子数组，而不
  • 读书笔记-2 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、反射 2、oracle年-月-日 时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构 在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
  • [求学与房地产]慎重选择IT培训学校 comsci it
          关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题       培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题       我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
  • RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 daizj oraclermanfilespersetPARALLELISM
    RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转 PARALLELISM --- 我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道： RMAN > configure device type disk parallelism 3 ; 表示启动三个通道，可以加快备份恢复的速度。
  • 简单排序:冒泡排序 dieslrae 冒泡排序
    public void bubbleSort(int[] array){ for(int i=1;i<array.length;i++){ for(int k=0;k<array.length-i;k++){ if(array[k] > array[k+1]){
  • 初二上学期难记单词三 dcj3sjt126com sciet
    concert 音乐会 tonight 今晚 famous 有名的；著名的 song 歌曲 thousand 千 accident 事故；灾难 careless 粗心的，大意的 break 折断；断裂；破碎 heart 心（脏） happen  偶尔发生，碰巧 tourist 旅游者；观光者 science （自然）科学 marry 结婚 subject 题目；
  • I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码 dcj3sjt126com redis
    wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xvzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make   前面3步应该没有问题，主要的问题是执行make的时候，出现了异常。 异常一： make[2]: cc: Command not found 异常原因：没有安装g
  • 并发容器 shuizhaosi888 并发容器
       通过并发容器来改善同步容器的性能，同步容器将所有对容器状态的访问都串行化，来实现线程安全，这种方式严重降低并发性，当多个线程访问时，吞吐量严重降低。    并发容器ConcurrentHashMap       替代同步基于散列的Map，通过Lock控制。   &nb
  • Spring Security（12）——Remember-Me功能 234390216 Spring SecurityRemember Me记住我
    Remember-Me功能   目录   1.1     概述 1.2     基于简单加密token的方法 1.3     基于持久化token的方法 1.4     Remember-Me相关接口和实现
  • 位运算 焦志广 位运算
    一、位运算符Ｃ语言提供了六种位运算符： & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 ~ 取反 << 左移 >> 右移 1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时，结果位才为1 ，否则为0。参与运算的数以补码方式出现。 例如：9&am
  • nodejs 数据库连接 mongodb mysql liguangsong mongodbmysqlnode数据库连接
    1.mysql 连接    package.json中dependencies加入     "mysql":"~2.7.0"    执行 npm install      在config 下创建文件 database.js    
  • java动态编译 olive6615 javaHotSpotjvm动态编译
        在HotSpot虚拟机中，有两个技术是至关重要的，即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。     HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢？Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器，即Profile Monitor,专门监视
  • Storm0.9.5的集群部署配置优化 roadrunners 优化storm.yaml
    nimbus结点配置（storm.yaml）信息： # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional inf
  • 101个MySQL 的调节和优化的提示 tomcat_oracle mysql
    　1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 　　2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的，它的速度很慢。 　　3. 使用电池供电的RAM（注：RAM即随机存储器）。 　　4. 使用高级的RAID（注：Redundant Arrays of Inexpensive Disks，即磁盘阵列
  • zoj 3829 Known Notation(贪心) 阿尔萨斯 ZOJ
    题目链接：zoj 3829 Known Notation 题目大意：给定一个不完整的后缀表达式，要求有2种不同操作，用尽量少的操作使得表达式完整。 解题思路：贪心，数字的个数要要保证比∗的个数多1，不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串，碰到数字+1，碰到∗-1,保证数字的个数大于等1，如果不够减的话，可以和最后面的一个数字交换位置（用栈维护十分方便），因为添加和交换代价都是1
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他