Qiang__zi
Qiang__zi

卡方检验用于特征选择

卡方检验是特征选择中常用的算法之一。

（1）      卡方分布(chi-square distribution)：

定义：若k个独立的随机变量z1,z2,…,zk,并且符合标准正太分布N(0，1), 则这k个随机变量的平方和 为服从自由度为k的卡方分布，记为：x~x2(k)

卡方分布的期望：E(x2)=n, 方差：D(x2)=2n, n为分布的自由度

（2）      卡方检验

思想：根据样本数据推断总体的分布于期望分布是否有显著性差异

X2计算公式：x2=sum{(A-T)2/T}

其中 A为实际值，T为理论值

X2包含的信息：1.实际值与理论值偏差的绝对大小；2.差异程度与理论值得相对大小

（3）卡方检验做特征选择

卡方检验用于特征选择_第1张图片

你可能感兴趣的:(NLP)

  • 自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
    自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理，并通过丰富的实践案例与代码实现，帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员，还是希望提升NLP能力的研究
  • 大语言模型应用指南：ReAct 框架 AI大模型应用实战 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大语言模型应用指南：ReAct框架关键词：大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来，深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)，如BERT、GPT系列等，通过在大规模无标签数据上进行预训练，获得了强大的语言理解和生成能力。然而，预
  • 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
    大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：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，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
  • 从新闻到知识图谱：用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑 许泽宇的技术分享 知识图谱科技人工智能
    一句话摘要：本文带你用现代NLP和知识图谱技术，把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑，过程全景揭秘，理论与实战齐飞，代码只用伪代码，干货与段子齐发，助你成为AI知识工程老司机！前言：为什么要把新闻变成知识图谱？想象一下，你是个投资分析师，老板让你一周内梳理全球科技并购大事件，找出谁在买谁、花了多少钱、背后有哪些大佬、涉及哪些新技术……你会怎么做？A.手动Ctrl+F，Excel狂敲，熬夜爆肝？B
  • Longformer: The Long-Document Transformer（2020-4-10） 不负韶华ღ 深度学习（NLP）transformer深度学习人工智能
    模型介绍目前基于Transformer的预训练模型在各项NLP任务纷纷取得更好的效果，这些成功的部分原因在于Self-Attention机制，它运行模型能够快速便捷地从整个文本序列中捕获重要信息。然而传统的Self-Attention机制的时空复杂度与文本的序列长度呈平方的关系，这在很大程度上限制了模型的输入不能太长，因此需要将过长的文档进行截断传入模型进行处理，例如BERT中能够接受的最大序列长
  • 搜索架构中的NLP技术：提升搜索准确性的关键 搜索引擎技术 架构自然语言处理人工智能ai
    搜索架构中的NLP技术：提升搜索准确性的关键关键词：搜索架构、NLP技术、查询理解、语义搜索、相关性排序、意图识别、BERT模型摘要：本文将深入探讨现代搜索架构中NLP技术的核心应用，从查询理解到结果排序的全流程，揭示NLP如何提升搜索准确性。我们将通过生动的比喻解释复杂概念，分析关键技术原理，并提供实际代码示例，帮助读者全面理解搜索系统背后的NLP魔法。背景介绍目的和范围本文旨在解析NLP技术在
  • 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计 AI学长带你学AI 人工智能自然语言处理easyuiai
    探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词：人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要：本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发，逐步解析医疗文本处理的特殊性，详细介绍实体识别技术的核心原理，并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向，为医疗AI领域的从业者
  • RNN案例人名分类器（完整步骤） AI扶我青云志 rnn人工智能深度学习nlplstmgru
    今天给大家分享一个NLP（自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理，满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
  • 【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation AustinCyy 论文笔记论文阅读
    论文信息论文标题：RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者：XuanwangZhang-NanjingUniversity论文链接：https://arxiv.org/abs/2408.11381代码链接：https://github.com/fat
  • happy-llm 第一章 NLP 基础概念 weixin_38374194 自然语言处理人工智能学习
    文章目录一、什么是NLP？二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法：统计表征2.神经网络：语义向量化课程地址：happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP？核心目标：让计算机理解、生成、处理人类语言，实现人机自然交互。现状与挑战：成就：深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈：歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
  • 【AI】大语言模型（LLM）& NLP G皮T #大语言模型LLMNLP大模型大语言模型AI人工智能
    大语言模型（LLM）&NLP1.大语言模型（LLM）1.1一句话解释1.2更形象的比喻1.3为什么叫“大”模型1.4它能做什么1.5现实中的例子2.对比NLP2.1用“汽车进化”比喻NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型（LLM）1.1一句话解释大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个“超级文字预测器”，它通过
  • 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容 Python爬虫项目 python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
    1.引言在如今数据驱动的时代，网页爬虫（WebScraping）和自然语言处理（NLP）已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容，结合NLP技术进行文本分析和信息抽取，能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析，还是电商网站的商品评论挖掘，这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
  • 计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现 AI大模型应用工坊 计算机视觉transformer人工智能ai
    计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
  • AI 加持下的智能家居行业：变革、挑战与机遇 低代码老李 人工智能智能家居
    在当今科技迅猛发展的浪潮中，人工智能（AI）已深深融入智能家居领域，成为推动其蓬勃发展的关键力量，为人们的生活带来了诸多便利和创新体验，同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级（1）智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式，借助自然语言处理（NLP）技术，让用户仅通过简单的语音指令，就能轻松操控家中各类智能设备，如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
  • NLTK库全解析：用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
    引言你是否好奇过，手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话？电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词？这些看似神奇的自然语言处理（NLP）功能，背后都藏着一个“入门神器”——NLTK（NaturalLanguageToolkit）。作为Python生态中最经典的NLP库，NLTK就像一本“NLP百科全书”，从最基础的文本拆分到复杂的语义理解，它用简单的代码接口，带我们推开自然
  • Python 爬虫实战：微博话题讨论数趋势爬取与分析全流程 西攻城狮北 python爬虫开发语言
    1.项目背景与目标微博话题（#话题#）是社交媒体舆情监测、品牌营销、热点追踪的重要数据源。本实战要完成以下目标：爬取指定话题在7天内的讨论数、阅读量、热搜排名等关键指标。将数据存入MySQL，并每日增量更新。用Pandas+Matplotlib绘制趋势图，直观呈现热度变化。基于SnowNLP做情感倾向分析，输出正面/负面占比。生成一份可分享的HTML可视化报告。2.环境搭建与依赖2.1安装核心库p
  • 大语言模型应用指南：Gemini简介 AI大模型应用之禅 人工智能数学基础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.背景介绍自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中，Gemini是一种新型的大型语言模型，它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
  • 新华妙笔：AI智能写作助手，让高效写作触手可及 东风西巷 AI写作android软件需求智能手机
    在当今快节奏的时代，无论是职场人士、学生还是创作者，都面临着大量的写作任务。从工作总结、调研报告到公文写作、商业文案，高效且高质量的写作能力成为了提升个人竞争力的关键。然而，写作不仅需要丰富的知识储备和扎实的文字功底，还需要大量的时间和精力去打磨。为了帮助用户更高效地完成写作任务，新华妙笔APP应运而生。它是一款功能强大的AI智能写作助手，依托自然语言处理（NLP）和大数据分析技术，能够快速生成各
  • Day44
    1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN到Transformer、多模态4.预训练策略：数据增强、自监督/监督训练、模型微调、多模态学习作业1.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optima
  • Python, Rust 开发机关事业单位公文写作助手APP
    #机关事业单位公文写作助手应用设计基于Python和Rust开发机关事业单位公文写作APP的方案如下：##系统架构设计```桌面端/Web应用(Tauri/Vue.js)|RESTAPI/WebSocket|Rust核心服务(Actix-web/Axum)←───PythonNLP服务(FastAPI)|公文要素提取/模板生成/智能校对PostgreSQL数据库|Redis缓存(模板缓存/会话管理
  • 【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案 大模型知识 prompt人工智能开发语言pythonchatgpt深度学习大模型
    一、基础概念类1.什么是大模型？大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征，具备强大的泛化能力，可在多种任务上表现出色，如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么？传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在
  • AI产品经理技术篇：AI领域常用术语解析 让我看看好学吗 人工智能产品经理机器学习深度学习学习
    作为AI产品经理，深入理解人工智能领域的核心术语是高效沟通、需求定义和产品落地的关键。无论是与算法工程师协作优化模型，还是向业务方解释技术方案，准确掌握专业术语能显著提升决策效率，避免因概念混淆导致的开发偏差。本文系统梳理了模型与算法、NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、数据处理、核心评估指标等领域的核心术语，帮助产品经理快速构建AI技术认知框架。目录1.基础概念2.模型与算法3.自然语言
  • 大模型微调到底有没有技术含量？ DeepSeek-大模型系统教程 人工智能语言模型ai大模型大模型微调程序员AI大模型
    今天给大家带来知乎好友@ybq的一篇回答-大模型微调到底有没有技术含量，或者说技术含量到底有多大？老生常谈的一句话吧：有没有技术含量取决于这个工作你怎么做，尤其是llm方向，上手门槛相比传统NLP变得更低了。我举一些例子吧，针对大模型微调的几个重要环节，我列举的每一种做法大概率都能完成最终目标，甚至说训出来的模型效果都没什么差别。但对个人能力成长的帮助就大不相同了。数据工作做法1:继承实验室或者同
  • 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP 西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●) #深度学习深度学习自然语言处理人工智能
    在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000，整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些，Man与Woman会近一些，取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义：指把一个维数
  • 零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战 昊昊该干饭了 人工智能nlp深度学习gpu算力gru
    在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例（手动&自动）二、文本生成实战任务：微调GPT-21.
  • DAY 40 训练和测试的规范写法 acstdm python打卡60天人工智能深度学习机器学习
    目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程，发现和之前
  • SOTA是什么意思？ 有奇妙能力吗 AI知识分享自然语言处理人工智能ai
    最近看到一篇关于Transformer模型的论文，谷歌推出的BERT模型在11项NLP（naturallanguageprocessing）任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。而Transformer是BERT取得成功的一个关键因素。谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果，SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义：SO
  • 计算机专业毕业设计选题指南（2025创新版） 程序员小天00 课程设计毕业设计小程序pythoneclipsejava
    计算机专业毕业设计选题指南（2025创新版）一、选题方向全景图（按技术维度划分）智能服务系统开发技术架构：SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景：●智慧校园：实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康：电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理：垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点：融合OCR识别/NLP技术，实现无感化服务跨平台应用开发技术选型：Unia
  • 从零开始理解Transformer模型：架构与应用 淮橘√ transformer深度学习人工智能
    引言近年来，Transformer模型席卷了自然语言处理（NLP）领域，成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用，Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始，深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景，并提供一个简单的代码示例
  • 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
    揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词：自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要：本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并用Python源代码进行阐述。分
  • JAVA中的Enum 周凡杨 javaenum枚举
    Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。     例如，一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
  • 赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
    (一)核心军规 (1)不在数据库做运算    cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量    int型不超过1000w，含char则不超过500w；    合理分表；    限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量    字段少而精，字段数建议在20以内
  • Shell test命令 daizj shell字符串test数字文件比较
    Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真 实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
  • XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 javawebservice
       有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)： 两个java bean类： Course.java    package cn.com.bean; public class Course {     private
  • 重绘之画图板 朱辉辉33 画图板
           上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。        画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
  • Java的IO流 西蜀石兰 java
    刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。 每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？ 答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
  • No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
    java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!   网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
  • Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
    原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large   异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
  • JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
    /** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
  • 队列中数据的移除问题 百合不是茶 队列移除
         队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除,  代码如下;      // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
  • Runnable接口使用实例 bijian1013 javathreadRunnablejava多线程
    Runnable接口 a.       该接口只有一个方法：public void run(); b.       实现该接口的类必须覆盖该run方法 c.       实现了Runnable接口的类并不具有任何天
  • oracle里的extend详解 bijian1013 oracle数据库extend
    扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
  • 【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
    浏览器Form Post请求 浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
  • 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
     1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype      2. 创建avro格式的数据表   hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
  • nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
    在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。 一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
  • java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
  • Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan javaspringIOC
    以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
  • [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
         军事科研工程和项目 并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失”    而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
  • spring 定时器-两种方式 cuityang springquartz定时器
    方式一： 间隔一定时间 运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
  • 简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
    终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn   简述一下相关的技术点   前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。   后端：U
  • 运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
    1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页 解决方法： 后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。 后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。   2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足 网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
  • mac 下 安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
    MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下： 下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。 在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
  • MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodbMongodb更新文档
    MongoDB更新文档 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。 语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义 参数   
  • Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
    重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。 有问题不明的先注掉   cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
  • Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
      用事务通知声明式地管理事务   事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
  • GCD使用经验与技巧浅谈 啸笑天 GC
    前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量 这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
  • linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux工作ubuntu
    在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息：  ls / 显示/.下的所有文件和目录  ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
  • nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
    // db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
  • 一起学Hive系列文章 superlxw1234 hiveHive入门
      [一起学Hive]系列文章 目录贴，入门Hive，持续更新中。   [一起学Hive]之一—Hive概述，Hive是什么 [一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版 [一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table) [一起学Hive]之四-Hive的安装配置 [一起学Hive]之五-Hive的视图和分区 [一起学Hive
  • Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
    Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。   在3.7.0版本主要做了如下的更新：   将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他