- NLP_jieba中文分词的常用模块
Hiweir ·
NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
- 三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)
weixin_40002692
三国演义python分析系统
一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本,结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化,主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L
- 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
- 批判和展望:Python文本分析在“企业数字化转型”的“滥用”越走越远,远离初心
Python_魔力猿
python云计算开发语言
开文第一问:企业数字化转型真的可以用Python文本分析度量吗?在回答目前大行其道的Python文本分析法能否测算企业数字化转型的问题之前,我们有必要简单地熟悉一下企业数字化转型的基本定义。企业数字化转型是什么?数字化转型是数字技术与产业发展的深度融合,将数字技术的运用贯穿于企业经营管理的方方面面,企业数字化转型的本质是通过整合使用数字技术对企业经营活动进行重要变革的过程。其次,企业数字化转型的程
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
富士达幸运星
人工智能机器学习tf-idf
文本分析之关键词提取:解锁信息精髓的钥匙在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的文本数据所包围。无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子,还是电子邮件和聊天记录,文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而,面对如此庞大的数据量,如何快速准确地提取出其中的关键信息,成为了文本分析领域的一个重要课题。关键词提取,作为文本分析的核心技术之一,正是帮助我们解锁文本信息精髓的关键工具。一、什么是关键词提取?关键词
- 基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码
程序员奇奇
计算机毕设课程设计python人工智能LDA主题分析
摘要在机器学习和自然语言处理领域中,主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型,并被广泛地应用于文本文档集合的分析。近年来,各种主题建模技术,特别是概率图建模技术,取得了显著的进展,其中隐含狄利克雷分布(LDA)等最先进的技术已经成功地应用于可视化文本分析。然而,大多数基于概率模型的方法在多次运行的一致性和经验收敛性方面存在缺陷。此外,由于公式和算法的复杂性,LDA
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 学习笔记 | 文件处理grep、awk、sed这三个命令
大虎牙
#Linuxgrepawksed
文件处理grep、awk、sed这三个命令必知必会1)grepgrep(globalsearchregularexpression(RE)andprintouttheline,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。常用来在结果中搜索特定的内容。2)awkawk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk
- 自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
听忆.
自然语言处理机器学习人工智能
自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与NLP的结合4.NLP和ML的相互促进5.挑战与未来展望边走、边悟迟早会好自然语言处理(NLP)与机器学习(ML)有着密切的关系,二者结合在一起可以实现自动化文本分析、语音识别、
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- Linux Shell文本处理
Kali与编程~
LinuxShell入门到高级linuxphp数据库
预计更新1:基础知识简介和安装基本命令变量和环境变量2:流程控制条件语句循环语句函数3:文件处理文件读写文件权限和所有权文件搜索和替换4:网络和进程网络通信进程管理信号处理5:文本处理正则表达式文本分析和处理生成报告和日志6:用户界面命令行参数和选项菜单和交互式界面图形界面7:系统管理系统信息和监控定时任务和计划任务系统备份和恢复8:数据库操作数据库连接和查询数据库备份和恢复数据库管理和优化9:安
- 【Rust光年纪】深度探索:Rust语言中的文本分析与自然语言处理库综述
friklogff
Rust光年纪easyui前端javascript
内容分析从未如此简单!探索Rust语言文本处理库的奥秘前言在当今信息爆炸的时代,文本分析和自然语言处理技术变得愈发重要。Rust语言作为一种快速、安全、并发的编程语言,也逐渐走进了这一领域。本文将介绍几个用于Rust语言的文本分析和自然语言处理库,帮助读者更好地理解和应用这些工具。欢迎订阅专栏:Rust光年纪文章目录内容分析从未如此简单!探索Rust语言文本处理库的奥秘前言1.text_analy
- 探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术
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ruby自然语言处理开发语言
标题:探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了连接人类语言与机器理解的桥梁。Ruby,作为一种优雅而富有表现力的编程语言,拥有一系列强大的NLP库,它们使得文本分析、情感分析、机器翻译等任务变得简单而高效。本文将深入探索Ruby世界中的一些顶尖NLP库,并展示如何使用这些工具来执行实际的NLP任务。RubyNLP库的魔力Ruby的自然语言处理库
- 深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高要坚强
python信息可视化matplotlib算法分类
深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
- jieba安装和使用教程
Cachel wood
自然语言处理nlpwindows开发语言jieba知识图谱neo4j人工智能python
文章目录jieba安装自定义词典关键词提取词性标注jieba安装pipinstalljiebajieba常用的三种模式:精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义;搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。可使用jieba.cut和jieba.cut_for_search方法
- SPSSAU【文本分析】|我的词库
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
我的词库文本分析时,可能涉及到一些新词,比如‘内卷’,这个词很可能在词典中并未出现过,词库也不认识它。但研究者自己认识它,此时可将该词纳入到新词词库中,让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词,比如‘好了’,这个词没有实际的意义没有统计词频等必要,此时可对该词设置为停用词。除此之外,还可设置情感词,比如:‘元宇宙’可能是个正向词(也可能是负向情感,由研究者决定),那么可自主设置其
- SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
spssau
人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- 自然语言处理入门:使用Python和NLTK进行文本预处理
Evaporator Core
深度学习深度学习pythontensorflow
文章标题:自然语言处理入门:使用Python和NLTK进行文本预处理简介自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它致力于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK(NaturalLanguageToolkit)库进行文本预处理,为后续的文本分析和机器学习任务做准备。1.准备工作首先,确保你已经安装了Python和NLTK库。然后,我们需要准备
- 【1105】备课备什么
杜香开花2008
听干老师备课第一讲有感教了22年的书,最近四五年也特别重视学习,在我们这个十八线的小县城,自认为比较爱学习的人,可是今天听了干老师的文本分析、解读,以及对教学框架设计。我只有一个感受,我简直怀疑自己的教学能力了,自己的教学可能连合格也算不上吧。关于备课有几点感触:1.备课要备大概念2022版新课标颁布后,在加上当前双减背景下,教育必将会新来一场新的变革。真正好的教育,我们要带给孩子什么,不仅是知识
- 什么是jieba?
zg1g
easyui前端javascriptecmascript前端框架
简介jieba是一个流行的中文分词工具,它能够将一段文本切分成有意义的词语。它是目前Python中最常用的中文分词库之一,具有简单易用、高效准确的特点。该库能够处理多种文本分析任务,如情感分析、关键词提取、文本分类等。安装在使用jieba库之前,需要先安装它。可以通过pip命令来进行安装:pip install jieba分词方法jieba库提供了三种分词方法:精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确
- Shell之awk
b2105859
LinuxlinuxShell
awk是什么AWK是一种处理文本文件的语言,是一个强大的文本分析工具。语法awk[选项参数]‘script’var=valuefile(s)或awk[选项参数]-fscriptfilevar=valuefile(s)案例收集log.txt2thisisatest3DoyoulikeawkThis’satest10Thereareorange,apple,mongo#用法一#行匹配语句awk''只能
- Linux CentOS7 awk的反转功能
AWK是一种强大的文本分析工具,在Linux系统中常用于文本处理。然而,AWK本身并没有直接的反转功能,它能做的是通过一些编程技巧来实现文本或字段的反转。下面是一些示例,展示如何使用AWK实现反转功能:反转文本文件的行顺序:如果你需要反转文本文件的行顺序,你可以使用tac命令,而不是awk。但是,如果你坚持使用awk,你可以这样做:awk'{a[i++]=$0}END{for(j=i-1;j>=0
- C++课程设计:单词统计器
Feelings◎
c++课程设计easyui
一、项目背景1.1项目来源个人需求:个人在学习、工作或生活中需要对大量文本进行单词统计,以便更好地理解和分析文本内容。教育领域:教师或学生需要对阅读材料中的单词进行统计,以帮助学生提高词汇量和阅读理解能力。自然语言处理:在自然语言处理领域,单词统计是一种基本的文本分析技术,可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等应用。数据分析:在数据分析领域,单词统计可以用于分析文本数据的特征,例如词频分布、词汇多
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的Python库,提供了许多强大的功能,包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析,要开始使用Gensim,您需要安装它,
- 探索NLP中的N-grams:理解,应用与优化
冷冻工厂
程序人生
简介n-gram[1]是文本文档中n个连续项目的集合,其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。N-gram模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用,例如情感分析、文本分类和文本生成。N-gram建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。n-gram的替代方法是词嵌入技术,例如word2vec。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语
- HanziNLP 软件包介绍-中文自然语言处理,建模和可视化
miracles_S
自然语言处理nlp中文分词机器学习人工智能python
HanziNLP一个用户友好且易于使用的自然语言处理包,专为中文文本分析、建模和可视化而设计。HanziNLP中的所有功能都支持中文文本,并且非常适用于中文文本分析!如果需要详细信息,欢迎阅读软件包Github主页:https://github.com/samzshi0529/HanziNLP目录1.快速开始1.1相关链接1.2安装与使用1.3交互式仪表板2.字符和词汇计数3.字体管理4.文本分段
- 用Py做文本分析3:制作词云图
凡有言说
1.词频统计在词频统计之前,需要先完成分词工作。因为词频统计是基于分词后所构建的list进行的。importjieba#对小说文本第一回分词word_list=jieba.lcut(chapter.txt[1])word_list[:10]['第一回','','风雪','惊变','钱塘江','浩浩','江水',',','日日夜夜','无穷']1.1使用Pandas统计#使用pandas统计#将数据
- SPSSAU上线文本分析啦|“尔滨”旅游攻略文本分析
spssau
人工智能大数据机器学习
一、什么是文本分析?作为一种新兴的基于定性研究的量化分析方法,文本分析法能够揭示文本的变化与特征,为经典问题的研究提供了新思路。文本分析应用于多个领域,比如在旅游业中,可以通过文本分析去研究旅游形象感知情况,比如在经济学中,可以通过文本分析进行研究目前保险政策等等,以及还有其它领域都会应用到文本分析。二、文本分析常见研究步骤文本分析的常见步骤有五步,包括数据搜集、分词、数据清洗、特征提取以及建模和
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio