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)

  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录ai人工智能AI编程python
    引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
  • NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
    1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
  • 数据安全审计平台的三大关键技术：日志分析、行为监测与智能告警 KKKlucifer 安全算法
    在数字化浪潮中，数据安全审计是企业守护核心资产的“瞭望塔”。通过日志分析、行为监测、智能告警三大技术，数据安全审计平台构建起“全流程监控-异常识别-快速响应”的闭环，为数据安全筑牢防线。以下从技术原理、实践价值与行业应用展开解析。日志分析：数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现：通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源，利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志（如“
  • 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
    TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
  • NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT 甄小胖 机器学习自然语言处理机器学习bert
    —0521今天4:30就起床了！真的是迫不及待想看新的课程！！！昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候，发现一个北理的大四做cv的同学，差距好大！！！我也要努力呀！！不是比较，只是别人可以做到这个程度，我也一定可以！！！要向他学习！！！开始看课程啦！-----0753看完了各种attention，由于attention自己计算的限制，当N很大的时候会产生计算速度问题，从各种不同角度（人工知识输入
  • PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用 Python编程之道 Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
    PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念，如词嵌入、循环神经网络等，并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理，结合Python代码进行详细
  • VIT视觉 妄想成为master opencv目标检测机器学习数据挖掘语音识别人工智能计算机视觉
    VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
  • RAG实战指南 Day 11：文本分块策略与最佳实践 在未来等你 RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
    【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节，直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术：1)固定大小分块的实现与调优技巧；2)基于语义的递归分割算法；3)文档结构感知的分块策略；4)LLM增强的智能分块方法；5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
  • 中文大模型的技术债问题 大鹏的NLP博客 大模型transformer大模型
    中文大模型的技术债问题摘要随着中文大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，其研发和部署过程中积累的“技术债”（TechnicalDebt）问题日益突出。本文系统性地分析了中文大模型在数据采集、预训练、微调、评估与部署等生命周期各阶段产生的技术债类型，包括代码复杂性、数据隐患、训练流程依赖、工具链碎片化、模型解释性差、隐性资源耦合等问题，
  • AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期，从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
    AI正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期，从需求分析到运维维护的每个环节都产生了范式级变革。以下从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析：一、AI重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析：GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图，准确率达89%（微软2023内部数据）情感计算应用：基于BERT的意图识别模型可捕捉用户需求中的隐性情绪，需求变更预测准
  • 新手向:中文语言识别的进化之路
    自然语言处理（NLP）技术正在以前所未有的速度改变我们与机器的交互方式，而中文作为世界上使用人数最多的语言，其处理技术面临着独特的挑战与机遇。本文将全面剖析中文自然语言识别模型的发展历程、核心技术原理、当前应用现状以及未来发展趋势，带您深入了解这一改变人机交互方式的关键技术。一、中文NLP的特殊挑战：为什么中文处理如此困难？中文自然语言处理面临着一系列西方语言所不具备的特殊挑战，这些挑战直接影响了
  • 深入详解 AI 与深度学习：从零开始掌握 BERT 模型架构 拉不拉斯AICoding 技术探索人工智能深度学习bert
    深入详解AI与深度学习：从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理（NLP）领域，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是近年来最具影响力的模型之一。它通过双向上下文理解彻底改变了NLP任务的处理方式。本文将从基础概念到核心原理、应用场景和实践技巧，深入浅出地讲解BERT，帮助初学者快速掌握这一技术。一、BERT的核心
  • Transformer模型架构深度讲解
    Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
  • AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显 AI学长带你学AI 人工智能gptai
    AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发，分析其独特的技术特点，包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比，揭
  • 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
  • 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