u013250861
u013250861

NLP标注工具：brat【可用于标注：实体、关系、事件、属性】【只能用于Linux下】【开源、免费】

brat是linux下的一款应用于webserver端的文本标注工具，可用于标注如下类型信息：

  1. 实体：命名实体，可用于NER；
  2. 关系：实体间关系，可用于关系抽取；
  3. 事件：实体参与的事件；
  4. 属性：事件或实体的属性，常用于知识图谱。

一、brat的安装

1、基本环境配置

【系统环境】
brat只能用于linux下，若为windows系统，请安装于linux虚拟机上。

【web环境】
官方建议使用使用Apache2进行web配置，用如下命令安装apache2：

参考资料：
【文本标注】文本标注工具brat的使用
brat的使用说明
Brat标注工具（本地）安装及使用

你可能感兴趣的:(数据集,标注,brat)

  • C++计算精解【20】 sakura_sea 游戏引擎与高性能计算c++开发语言
    动手做汇编解释器【3】跳转语句增加了条件跳转指令，无条件跳转指令增加了cmp，没有这个指令，无法进行跳转intcmp_flag=0;作为cmp比较结果的标志位opcode_map是指令hash，所有支持的指令都在这个hash的key中，不在hash的key中的指令运行抛出异常。labels标签hash，记录标签标注指令的ip（索引）。instructions存放指令集。registers为寄存器。
  • Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率 是Dream呀 python神经网络开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理 AGI大模型与大数据研究院 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
    从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构
  • 500多种目标检测数据集下载地址汇总（YOLO、VOC） 2401_85863780 目标检测YOLO目标跟踪数据集yolo
    名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318张2类别.7z【目标检测数据集】狗狗数据集5912张VOC+YOLO格式.zip【目标检测数据集】工地安全帽佩戴检测4000张VOC+YOLO格式.rar【目标检测数据集】手势识别0-9数字VO
  • 2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集 萌萌哒240 深度学习目标跟踪人工智能计算机视觉
    目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。这类数据集通常包含大量的标注图像，每张图像中都标记了多个物体的位置和类别。例如，COCO（CommonObjectsinContext）数据集就是一个常用的目标检测数据集，它包含了80个类别的日常物体，如人、车、动物等，并提供了
  • 水稻和杂草检测数据集VOC+YOLO格式1356张2类别 FL1623863129 数据集YOLO深度学习机器学习
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1356标注数量(xml文件个数)：1356标注数量(txt文件个数)：1356标注类别数：2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["crop","we
  • 定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标分析测评 天赐信息科技 arcgis
    【定西市房屋建筑轮廓面图层shp格式arcgis数据有高度字段+无偏移坐标+2022年】这一资源是GIS领域的重要数据集，主要用于城市规划、地理分析和建筑管理等方面。这份数据集包含了一系列关于定西市房屋建筑的信息，以下是其主要知识点的详细解释：SHP格式：SHP（Shapefile）是Esri公司开发的一种矢量数据格式，广泛用于地理信息系统中，它可以存储点、线、多边形等几何对象以及与之相关的属性数
  • Jupyter Notebook代码实现了一个简单的全连接神经网络，用于对MNIST手写数字数据集进行分类任务 pk_xz123456 PyTorch入门案例jupyter神经网络分类
    {"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{
  • 波士顿房价预测 苏轼喜欢玩电脑 浙师大506实验室
    波士顿房价预测任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，因为房价是一个连续值，所以房价预测显然是一个回归任务。用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用神经网络来实现这个模型。线性回归模型假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述：y=∑j=1Mxjwj+by={\sum_{j=1}^Mx_jw_
  • 索引的底层数据结构、B+树的结构、为什么InnoDB使用B+树而不是B树呢 因特麦克斯 数据库
    索引的底层数据结构MySQL中常用的是Hash索引和B+树索引Hash索引：基于哈希表实现的，查找速度非常快，但是由于哈希表的特性，不支持范围查找和排序，在MySQL中支持的哈希索引是自适应的，不能手动创建B+树的结构B+树是一种高效的多路平衡树，适合磁盘存储和范围查询。它的结构特点包括数据集中在叶子节点、叶子节点连接成链表、内部节点仅存储键值和指针。在数据库和文件系统中，B+树被广泛应用于索引和
  • 监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景 BugNest AI学习ai机器学习人工智能
    在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。学习方式：模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练，这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数
  • Scikit-learn_聚类算法_K均值聚类 飞Link Water算法机器学习人工智能
    一.描述首先从X数据集中选择k个样本作为质心，然后重复以下两个步骤来更新质心，直到质心不再显著移动为：第一步将每个样本分配到距离最近的质心第二步根据每二个质心所有样本的平均值来创建新的质心二.用法和参数KMeans类MiniBatchKMeans类：是KMeans类的变种，他是用小批量来减少计算时间，而多个批次仍然尝试优化相同的目标函数。小批量是输入数据的子集，是每次训练迭代中的随机抽样。小批量大
  • 【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】 是阿牛啊 机器学习回归预测大数据挖掘kmeans聚类python机器学习人工智能sklearn性能优化
    文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言  聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
  • 【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • 新浪微博签到数据集可视化系列（一）：数据介绍 雪山青木 微博数据爬取新浪微博python爬虫
    微博签到是指用户在发布微博内容的同时标记自身位置的行为。微博签到数据不仅反映了用户在特定时间的所处位置，还能体现其活动轨迹、兴趣偏好以及与周围环境的互动关系，具有高频性、实时性等特征，以及蕴含丰富的时间、空间和语义等多维信息，在社会科学、地理信息科学、城市研究、市场营销等领域应用广泛。微博签到数据主要由用户信息、地点（POI）信息与签到微博信息三部分组成，有用户昵称、性别、生日、注册地、IP归属地
  • 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习 2401_84239830 程序员深度学习机器学习数学建模
    现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
  • Python 批量下载 ERA-5 Reanalysis 数据 zhe是我呀 数据下载ERA-5数据下载python
    ECMWF大气再分析数据集ERA-interim已被ERA-5数据集取代，ERA-5详细信息看这里下面介绍下载的具体步骤：1.要下载ERA-5数据集，需要先注册一个CDS账号。登录之后进入ClimateDataStoreAPI页面复制自己的key和url，如下图2.创建.cdsapirc文件，windows系统就是自己的用户目录下面，linux就是根目录，内容为自己的key和url，示例如下图
  • Three.js + GIS：打造三维地理信息系统的教程 全栈探索者chen threeJSjavascript开发语言ecmascript学习three.js前端3d
    Three.js+GIS：打造三维地理信息系统的教程Three.js是构建WebGL3D应用的强大工具，而结合GIS（地理信息系统）后，可以实现炫酷的三维地理可视化效果。本教程将从基础入手，教你如何用Three.js打造一个简单的三维GIS应用。一、项目规划1.目标功能我们希望实现以下功能：加载三维地图：加载全球地图或指定区域。添加三维数据：在地图上展示建筑、标注等3D数据。交互功能：用户可以缩放
  • 【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现 道友老李 自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
    文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言
  • 攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法） AI_DL_CODE 深度学习运维算法数据质量DBSCAN聚类算法
    摘要：在深度学习赋能设备管理的浪潮中，数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案，助力打造高质量设备数据集，为深度学习模型高效运行筑牢根基，推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
  • PyTorch 官方文档 中文版本 圣心 pytorch机器学习
    文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数，并保存经过训练的模型。本教程向您介绍完整的ML工作流在PyTorch中实现，并提供了用于了解有关每个概念的更多信息的链接。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一：T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
  • Kafka 监控及使用 JMX 进行远程监控的安全注意事项 流华追梦 KafkakafkaKafka监控kafkamonitoringkafka使用jmxjmx远程监控messageinraterequestrate
    目录一.前言二.Kafka监控（KafkaMonitoring）2.1.概览2.2.使用JMX进行远程监控的安全注意事项一.前言众所周知，Kafka的集中式设计具有很强的耐用性和容错性。此外，由于Kafka是一个分布式系统，因此Topic在多个节点之间进行分区和复制。此外，Kafka可以成为数据集成的极具吸引力的选择，具有有意义的性能监控和对问题的及时警报。基本上，当对Kafka问题进行故障排除时
  • 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM） 和 最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model, MEMM） 苏西月 人工智能
    1.HMM（隐马尔可夫模型）HMM是生成式模型（GenerativeModel）HMM通过建模整个联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)来进行序列标注，其中：X=(x1,x2,...,xn)X=(x_1,x_2,...,x_n)X=(x1,x2,...,xn)是观测序列（例如一个句子中的单词）。Y=(y1,y2,...,yn)Y=(y_1,y_2,...,y_n)Y=(y1,y2,...
  • 深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox） AI研习图书馆 方法教程LabelImgBBox图像标注工具
    文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg（下载源码，需要编译）Windows和Linux系统可运行软件：http://tzutalin.github.io/label
  • 探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！ 孔旭澜Renata
    探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面（编辑器），提供强大的API和SDK，以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
  • Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解 goTsHgo spark-streaming分布式大数据sparkstreaming大数据分布式
    Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同：Spark主要处理静态的大数据集，而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来，我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
  • 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】 小李很执着 杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
    目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
  • Spark 学习-1 (python) 一二三四0123 spark学习python
    Spark官方文档快速入门指南Spark架构-Spark教程1.基本概念RDD（resilientdistributeddataset）弹性分布式数据集，对分布式数据和计算的基本抽象。每个Spark应用由一个驱动器程序（driverprogram）发起集群上的并行操作，驱动器程序一般要管理多个执行器（executor）节点。当我们在集群上执行一个操作，不同的节点会对文件不同部分展开计算。驱动器程序
  • 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数 qwe352633 python
    importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_scoredata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1
  • 学生成绩数据集 N1an9_ python
    学生成绩数据集通常具有以下几方面重要的功能：###教育教学分析方面-**教学效果评估**：-通过分析学生成绩数据集，可以了解不同学科、不同班级在特定时间段内的整体成绩情况。例如，计算某班级各个学科的平均分、及格率、优秀率（如90分及以上为优秀）等指标，教师能够直观地知晓自己的教学成果如何，哪部分知识学生掌握得较好，哪部分还存在不足，进而有针对性地调整教学策略和方法。-对比不同教师教授同一学科的班级
  • web前段跨域nginx代理配置 刘正强 nginxcmsWeb
    nginx代理配置可参考server部分 server {         listen       80;         server_name  localhost;
  • spring学习笔记 caoyong spring
    一、概述     a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现     接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
  • Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
    做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。 解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
  • Javascript 面向对面写法的必要性？ 一炮送你回车库 JavaScript
    现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架   我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
  • js array对象的迭代方法 换个号韩国红果果 array
    1.forEach 该方法接受一个函数作为参数， 对数组中的每个元素 使用该函数  return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
  • 对Hibernate缓存机制的理解 归来朝歌 session一级缓存对象持久化
    在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况： 问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？ 通过调试后解决方案如下： 对于问题一，如你在数据库里设置了
  • WebService调用错误合集 darkranger webservice
     Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错， 一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
  • JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
    JSP和Servlet的中文乱码处理 前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。 一、表单提交时出现乱码： 在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
  • 面试经典六问 atongyeye 工作面试
    题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。 以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍 关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。 我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
  • contentResolver.query()参数详解 百合不是茶 androidquery()详解
    收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名 一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java]  view plain copy   public void fetchAllContacts() {      
  • ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle数据库killnowait
            当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
  • web 开发乱码 征客丶 springWeb
    以下前端都是 utf-8 字符集编码 一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中； 乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
  • 【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
    Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源 准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
  • JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss-Xmn-Xms-Xmx
      堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： java -Xmx355
  • jqGrid 各种参数 详解(转帖) BreakingBad jqGrid
      jqGrid 各种参数 详解 分类：  源代码分享  个人随笔请勿参考  解决开发问题 2012-05-09 20:29   84282人阅读   评论(22)   收藏   举报 jquery 服务器 parameters function ajax string  
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
  • 应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8升级iOS8
    1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated  中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
  • 工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
      目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？   这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
  • Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
    insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
  • 二叉树:堆 dieslrae 二叉树
        这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:     一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2     一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1   &
  • C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
    为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
  • centos安装golang dcj3sjt126com centos
    #在国内镜像下载二进制包 wget -c  http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz   #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
  • 10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化MySQL慢查询
    1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径 查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
  • Java父类取得子类类名 happyqing javathis父类子类类名
      在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！   package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
  • Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
    @ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现：   @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
  • Java spring mvc多数据源配置 liuxihope spring
    转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html 1、首先配置两个数据库 <bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
  • 第12章 Ajax（下） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • BW / Universe Mappings blueoxygen BO
      BW Element OLAP Universe Element Cube  Dimension Class Charateristic A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription) Hi
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java多线程工作单元测试
    #1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收 测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
  • 推行国产操作系统的优劣 yananay windowslinux国产操作系统
    最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？ 先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他