- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
思通数科x
人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
随着数字化转型的不断深入,图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支,能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(NLP)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
- 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究
Encarta1993
自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异,这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术:多语言模型的构建,开发
- pytorch NLP自然语言处理入门一:文本表示
whyte王
pytorchNLP基础pytorch自然语言处理人工智能
开始编辑:2024/2/16;最后编辑2024/2/16教程出自:https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分:https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
- 【自然语言处理】第一章绪论
Ausgelebt
智能科学与技术自然语言处理人工智能
第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.自然语言处理的定义2.1自然语言处理NLP2.2计算语言学CL2.3NLP与CL3.自然语言处理的研究内容3.1研究对象3.2研究层次3.3研究问题3.4研究内容3.4.1资源建设3.4.2基础研究3.4.3应用技术研究3.4.4应用系统4.自然语言处理的流派5.自然语言处理的挑战1.什么是自然语言自然语言:通常指人类的语言是人类的思维和逻辑的载体
- python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统
什么任性
python深度学习开发语言djangoflaskhtml5javascript
一、引言在信息爆炸的时代,用户生成的内容(UGC)如社交媒体、博客和论坛上的评论等,已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的情感信息,从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向,如正面、负面或中性,为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
- NLP面试题(9月4日笔记)
好好学习Py
自然语言处理自然语言处理笔记人工智能
常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程,是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词,jieba分词支持多种分词模模式:精确模式,全模式,搜索引擎模式。1)精确模式:将句子最精确的进行切分,适合文本分析,在日常工作中最为常用;2)全模式:将句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但不能消除歧义。3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
机器学习机器学习神经网络rnn
引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- 多模态大模型:技术原理与实战 ChatGPT的诞生
AI大模型应用之禅
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多模态大模型:技术原理与实战ChatGPT的诞生作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习在NLP中的应用1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2预训练语言模型的发展1.3.3GPT系
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- 【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets
云天徽上
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成功解决“ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets”错误的全面指南在Python编程中,遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets这样的错误通常意味着Python解释器无法找到名为datasets的模块。datasets是一个流行的Python库,常用于加载和处理大型数据集,特别是在自然语言处理(NLP)和机器学
- Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
liuxin33445566
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Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用,并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它摆脱了传统的
- window系统运行pytorch找不到指定的模块,报错“fbgemm.dll“ or one of its dependencies.”
weixin_44598491
笔记
安装好pytorch后,importtorch报错如下:Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\work_space\01_code\BMCourse\exercises\L2_NLP_pipeline_pytorch\annotated_code\test.py",line1,inimporttorchFile"C:\Users\ZJ\AppData\Loca
- 【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block
云天徽上
python运行报错解决记录pandaspython机器学习numpy
【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的自然语言处理技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术,如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告,接下来会花些时间,逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 自然语言处理(NLP)
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自然语言处理(NLP)文章目录自然语言处理(NLP)一、什么是自然语言处理(NLP)?二、自然语言处理的发展历史三、自然语言处理的实际应用四、自然语言处理的相关方法五、自然语言处理中的模型六、自然语言处理的挑战一、什么是自然语言处理(NLP)?百度解释:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之
- 《深入浅出多模态》(九)多模态经典模型:MiniGPT-v2、MiniGPT5
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AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:</
- NLP-预训练模型-中文:封神榜系列【姜子牙(通用大模型)、太乙(多模态)、二郎神(语言理解)、闻仲(语言生成)、燃灯(语言转换)、余元(领域)、...】
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封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景,包括文本图像生成,蛋白质结构预测,语音-文本表示等
- 大模型--个人学习心得
挚爱清&虚
人工智能
大模型LLM定义大模型LLM,全称LargeLanguageModel,即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型,它通过驯良大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(NLP)领域具有广泛应用常见的13个大模型BERT、GPT系列、T5、Meta的Llama系列、华为盘古模型、阿里巴巴通义大模型、科大讯飞星火大模型、百度
- 用AI改变对话:ChatGPT的全面研究
AI立志传
chatgpt人工智能
近年来,人工智能在各个领域取得了突破性的进展,其中最显著的发明之一就是ChatGPT。这款由OpenAI开发的工具一经推出,便开始彻底变革AI辅助下的对话方式,使其更加快速且贴近人类。未来的可用性研究旨在更好地理解和发现ChatGPT的美,以及它的影响、背后的技术以及实际对话的未来。进化与影响实际上,ChatGPT的发展可以说是源于NLP(自然语言处理)和ML(机器学习)领域的整体进步。ChatG
- NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
人生百态,人生如梦
nlp从零开始自然语言处理人工智能
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
- 基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解)
一颗洋芋
bert分类自然语言处理
目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于深度学习在自然语言处理(NLP)领域近几年出现的、影响深远的创新模型之一。在BERT之前,已经有许多预训练语言模型,如ELMO和GPT,它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而,这些模型通常基于单向的上下文信息,即只考虑文本中
- 格局?境界?思想的维度的外衣!
晓小女子
日常生活中,我们常说一个人的格局小,境界低,这到底是用什么来衡量的?似乎不太容易解释清楚。我们把格局和境界,用NLP中的一个工具来解释!这个工具叫做“思想健身室”。通常,我们都知道保持良好的身体状态,需要健康饮食,充足睡眠,合理运动,思维也一样,想要达到更高的境界,需要刻意练习。一、NLP是什么?它是一项研究我们大脑如何工作的学问,也称为神经语言程序学。二、“思想健身室”的三个维度1、是思维的长度
- 【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
东华果汁哥
深度学习-文本分类深度学习transformerpytorch
HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理(NLP)和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成:Transformers:这是一个基于PyTorch的库,提供了各种预训练的NLP模型,如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型,并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets:这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库,与Tran
- NLP中的词向量及其应用
喜欢打酱油的老鸟
NLP词向量
https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式,它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。词向量是文本在n维空间中的分布式表示。这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术,它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集,这些数据集都是用同一种语言编写的,但在语言上仍然不同。例如
- 基于人工智能的智能客服系统
嵌入式详谈
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目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理(NLP)对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
- LLM大模型落地-从理论到实践
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简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径(可按需学习),后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM(Llama,ChatGLM,Qwen)的技术架构和技术细节;有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础,熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异,能快速掌握业界进展,有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架
- TorchText宝典:解锁PyTorch下的NLP炼金术
2401_85702623
pytorch自然语言处理人工智能
标题:TorchText宝典:解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中,PyTorch已经成为了一个强大的工具。而torchtext,作为PyTorch的扩展库,专注于简化文本数据的预处理流程,为NLP任务提供了极大的便利。本文将深入探讨torchtext的多种用途,并通过代码示例展示如何使用这一库来增强你的NLP项目。1.torchtext简介torcht
- 情感分析相关汇总
宁缺100
自然语言处理自然语言处理情感分析
文章目录情感分析语音情感识别句子or文档级别情感分析情感词汇字典大连理工大学中文情感词汇本体中文金融情感词典金融社交媒体数据应用的市场情绪词典中文情感分析常用词典台湾大学NTUSD简体中文情感词典BosonNLPABSA细腻度情感分析相关比赛【千言情感分析】SKEP句子级情感分析相关博客或者论文中文情感分析(SentimentAnalysis)的难点在哪?现在做得比较好的有哪几家?文本挖掘在商品评
- 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