琪琪%￥%
琪琪%￥%

bert计算文本相似度

https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/128895085?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22128895085%22%2C%22source%22%3A%22qq_38735017%22%7D

你可能感兴趣的:(bert)

  • 在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
    在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
  • 在美国，现在有超过10万台atm机允许你用借记卡购买比特币 麦田财经
    在美国，通过普通自动取款机购买比特币已经成为现实。这一进展预示着Genmega和LibertyX之间最近的合作关系。通过这种合作，人们可以用借记卡从多台atm机上购买比特币。通过ATM机使用借记卡购买比特币“金融时报”2018年10月15日(星期一)发布的一份新闻稿显示，该国所有的Genmega自动取款机现在基本上都是比特币自动取款机。在合作的基础上，Genmega自动取款机现在将提供Freety
  • 多语言文本分类在AI应用中的实践 AI原生应用开发 人工智能分类数据挖掘ai
    多语言文本分类在AI应用中的实践关键词：多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要：本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发，逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法，并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术，特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
  • 敏捷史话（六）：也许这个人能拯救你的代码 —— Robert C. Martin 敏捷初级运动员
    本文摘自敏捷开发。RobertC.Martin（罗伯特·C·马丁），作为世界级软件开发大师、设计模式和敏捷开发先驱、C++Report杂志前主编，也是敏捷联盟（AgileAlliance）的第一任主席，我们尊称他为“Bob大叔（UncleBob）”。如今，年逾六十的Bob大叔过着典型的“斜杠”生活，他不仅是优秀的程序员、畅销书作家、演讲家，以及视频制作者，还是一名柔术爱好者。多年学习柔术的经历，带
  • [学习] Hilbert变换：从数学原理到物理意义的深度解析与仿真实验（完整实验代码） 极客不孤独 学习概率论信号处理python数学建模
    Hilbert变换：从数学原理到物理意义的深度解析与仿真实验文章目录Hilbert变换：从数学原理到物理意义的深度解析与仿真实验一、数学原理二、作用与物理意义1.构造解析信号2.相位移动特性3.应用场景三、仿真实验实验1：正弦信号的Hilbert变换实验2：调幅信号的Hilbert变换四、结论Hilbert变换是信号处理领域中一项经典而强大的工具，广泛应用于瞬时频率分析、调制解调、相位提取等场景。
  • 高效对接全球车企：知行之桥满足科伯舒特Kromberg & Schubert EDI核心需求
    科博舒特(Kromberg&Schubert,K&S)是德国顶尖的汽车线束系统供应商，服务于全球各大知名车企。作为其供应商，满足K&S严苛的EDI要求是实现高效合作、进入其全球供应链的关键环节。知行之桥EDI系统专为应对此类挑战设计，本文将详细解析K&S的核心EDI需求，并展示知行之桥如何提供稳定、高效、自动化的对接方案，助力供应商轻松达标。Kromberg&SchubertEDI项目目标与K&S
  • SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系 panshengnan NLPnlptransformer
    SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型（SBERT、CoSENT、BETR）和框架（Transformers）都是围绕自然语言处理（NLP）的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构，并针对特定任务做了优化；区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构：它们的核心编码
  • SFT：大型语言模型专业化定制的核心技术体系——原理、创新与应用全景 大千AI助手 人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习微调SFT
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！以下基于权威期刊、会议论文及技术报告，对监督微调（SupervisedFine-Tuning,SFT）的技术框架、创新方法与实际应用进行系统梳理：一、核心定义与技术原理基本概念SFT是在预训练语言模型（如GPT、BERT）基础上，利用标注数据集对模型进
  • LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM学习人工智能语言模型
    前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
  • HW prefetcher之CDP(Content-Directed Data Prefetching) Chip Design xPUChipDesignCPUGEM5
    CDP是Content-DirectedDataPrefetching的缩写，它基于RobertCooksey和StephanJourdan提出的"Stateless,Content-DirectedDataPrefetchingMechanism"论文实现。是一种内容导向的数据预取机制，CDP通过分析内存中的数据内容来识别可能的指针，当识别到指针时，它会预取指针指向的内存地址。CDP使用VPN表
  • 【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
  • bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思？
    [CLS]和[SEP]是BERT中的两个特殊标记符号，在BERT的输入文本中起到特殊的作用。[CLS]是"classification"的缩写，在文本分类任务中，它通常表示句子或文档的开头。在BERT中，[CLS]对应着输入文本中第一个词的词向量，输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。[SEP]是"separator"的缩写，它通常表示句子或文档的结尾。在BERT中，[SEP]对应着输
  • 新型BERT勒索软件肆虐：多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统
    趋势科技安全分析师发现，一个代号为BERT（内部追踪名WaterPombero）的新型勒索软件组织正在亚洲、欧洲和美国展开多线程攻击。该组织主要针对医疗保健、科技和会展服务行业，其活动范围显示其正成为勒索软件生态中的新兴威胁力量。攻击技术分析在Windows系统中，BERT通过PowerShell加载器（start.ps1）实施攻击，该脚本会执行以下操作：禁用WindowsDefender防火墙和
  • Ntfs!LfsReadRestart函数和Ntfs!_LFCB-＞LogHeadBuffer的关系 sitelist nt4源代码分析LfsReadRestartLogHeadBufferRESTART_PAGE_HERT_PAGE_HEADER
    Ntfs!LfsReadRestart函数和Ntfs!_LFCB->LogHeadBuffer的关系第0部分：////RememberthislogfileintheLfcb.//ThisLfcb->FileObject=LogFile;SetFlag(ThisLfcb->Flags,(LFCB_READ_FIRST_RESTART|LFCB_READ_SECOND_RESTART));if(Lf
  • Transformer、BERT等模型原理与应用案例 程序猿全栈の董（董翔） 人工智能热门技术领域transformerbert深度学习
    Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
  • 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
  • 量子计算的数学地基：解码希尔伯特空间的魔法 牧之112 量子计算
    在科技圈，“量子计算”早已不是陌生的名词。从谷歌的“量子霸权”实验到IBM的量子云服务，从药物研发的分子模拟到密码学的革命性突破，量子计算正以颠覆式的姿态重塑着人类对计算的认知。但在这些令人惊叹的应用背后，藏着一个关键的数学基石——希尔伯特空间（HilbertSpace）。它像一片隐形的“量子舞台”，支撑着量子比特的叠加、纠缠与计算，是理解量子计算本质绕不开的概念。一、从“普通空间”到“量子空间”
  • 【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎 我爱一条柴ya 学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
    预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
  • python transformers库笔记（BertForTokenClassification类） 夏末蝉未鸣01 自然语言处理pythontransformer自然语言处理
    BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务（如命名实体识别NER、词性标注POS）设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层，用于对每个token进行分类。1、特点任务类型：专为Token-level分类设计，即对输入序列中的每一个tok
  • 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
  • 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
  • SEO优化技巧深度解析：从算法逻辑到实战策略的全链路突破 boyedu 网站建设网站建设网站运营网站架构
    第一章搜索引擎算法逻辑：SEO优化的底层密码1.1算法进化史：从关键词匹配到意图理解搜索引擎算法经历了从简单关键词匹配到复杂语义理解的跨越式发展。早期算法以PageRank为核心，通过分析网页间链接关系评估权威性。随着Hummingbird算法的推出，搜索引擎开始解析自然语言，BERT算法进一步实现上下文语义理解。当前算法已形成多维度评估体系，涵盖内容质量、用户体验、权威性建设等层面。以Googl
  • 【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析 1989 0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
    本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练）前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
  • 深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践 北辰alk AI深度学习人工智能
    文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器3.1LAMB（Layer-wiseAdaptiveMoments）3.2Sophia（二阶优化启发）四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现（BERT-base微调）4.
  • 03每日简报20250705 Alvin_YD 每日简报人工智能娱乐社交电子媒体传媒
    每日简报新闻简报：AI行业信任危机浮现标题：知名科技作者AlbertoRomero发文《我对AI行业正在失去所有信任》来源：TheAlgorithmicBridge（算法之桥）核心内容：作者立场：长期支持AI技术的作者AlbertoRomero公开表达对行业信任的崩塌，称"作为一个支持者，我本不愿有这种感受"。行业痛点：未具体说明的行业乱象导致公众信任度下降暗示AI发展过程中存在伦理或透明度问题传
  • 模型微调方法Prefix-Tuning ballball~~ 大模型人工智能算法大数据
    简介：个人学习分享，如有错误，欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的广泛应用，如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调（Fine-Tuning）成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数，导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题，Prefix-Tuning（前缀调优）作为一种高效的微调技术被提出，旨在通过引入少量可训练的前缀参数，达到
  • 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码) 毕设工作室_wlzytw python论文项目知识图谱人工智能
    目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
  • 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
  • 四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
    当谈到人工智能大语言模型的微调技术时，我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中，我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术：SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分：SFT监
  • java杨辉三角 3213213333332132 java基础
    package com.algorithm; /** * @Description 杨辉三角 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:10:59 */ public class YangHui { public static void main(String[] args) { //初始化二维数组长度 int[][] y
  • 《大话重构》之大布局的辛酸历史 白糖_ 重构
    《大话重构》中提到“大布局你伤不起”，如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险，重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”，下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。   背景         公司专注于企业级管理产品软件，企业有大中小之分，在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
  • 电驴链接在线视频播放源码 dubinwei 源码电驴播放器视频ed2k
    本项目是个搜索电驴（ed2k）链接的应用,借助于磁力视频播放器（官网： http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台），可以实现在线播放视频，也可以用迅雷或者其他下载工具下载。 项目源码： http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。 项目源码依赖于两个库项目，库项目一链接： http://git.oschina.
  • Javascript中函数的toString()方法 周凡杨 JavaScriptjstoStringfunctionobject
    简述     The toString() method returns a string representing the source code of the function.     简译之，Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。 句法     function.
  • struts处理自定义异常 g21121 struts
    很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况，自定义异常比较简单，只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可，运行时异常不需要捕获，继承自RuntimeException，是由容器自己抛出，例如空指针异常。 非运行时异常继承自Exception，在抛出后需要捕获，例如文件未找到异常。 此处我们用的是非运行时异常，首先定义一个异常LoginException: /** * 类描述：登录相
  • Linux中find常见用法示例 510888780 linux
    Linux中find常见用法示例 ·find   path   -option   [   -print ]   [ -exec   -ok   command ]   {} \; find命令的参数；
  • SpringMVC的各种参数绑定方式 Harry642 springMVC绑定表单
    1. 基本数据类型(以int为例，其他类似)： Controller代码： @RequestMapping("saysth.do") public void test(int count) { } 表单代码： <form action="saysth.do" method="post&q
  • Java 获取Oracle ROWID aijuans javaoracle
    A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row. The oracle.sql.ROWID class i
  • java获取方法的参数名 antlove javajdkparametermethodreflect
    reflect.ClassInformationUtil.java package reflect; import javassist.ClassPool; import javassist.CtClass; import javassist.CtMethod; import javassist.Modifier; import javassist.bytecode.CodeAtt
  • JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作 百合不是茶 java正则表达式替换提取查找
    正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();       String str;      str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组   常见的截取规则: str.split("\\.")按照.来截取 str.
  • Java中equals()与hashCode()方法详解 bijian1013 javasetequals()hashCode()
    一.equals()方法详解     equals()方法在object类中定义如下：  public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); }    很明显是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们知道，String 、Math、I
  • 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句 bijian1013 oracle数据库plsql
    --工资级别表 create table SALGRADE ( GRADE NUMBER(10), LOSAL NUMBER(10,2), HISAL NUMBER(10,2) ) insert into SALGRADE values(1,0,100); insert into SALGRADE values(2,100,200); inser
  • 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器 bit1129 HTTP服务器
     Nginx作为静态文件HTTP服务器 在本地系统中创建/data/www目录，存放html文件(包括index.html) 创建/data/images目录，存放imags图片 在主配置文件中添加http指令   http { server { listen 80; server_name
  • kafka获得最新partition offset blackproof kafkapartitionoffset最新
    kafka获得partition下标，需要用到kafka的simpleconsumer   import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.
  • centos 7安装docker两种方式 ronin47
          第一种是采用yum 方式              yum install -y docker           
  • java-60-在O(1)时间删除链表结点 bylijinnan java
    public class DeleteNode_O1_Time { /** * Q 60 在O(1)时间删除链表结点 * 给定链表的头指针和一个结点指针(!!)，在O(1)时间删除该结点 * * Assume the list is: * head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
  • nginx利用proxy_cache来缓存文件 cfyme cache
    user  zhangy users; worker_processes 10; error_log  /var/vlogs/nginx_error.log  crit; pid        /var/vlogs/nginx.pid; #Specifies the value for ma
  • [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题 comsci 嵌入式
        假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式，直接在方程式之前添加负号是不正确的，而必须这样做：     string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"     定义一个0整数c,然后用这个整数c去
  • 如何集成支付宝官方文档 dai_lm android
    官方文档下载地址 https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash 集成的必要条件 1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息 2. 需要先制作app，然后提交支付宝审核，通过后才能集成 调试的时候估计会真的扣款，请注意
  • 应该在什么时候使用Hadoop datamachine hadoop
    原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html 存档，某些观点与我不谋而合，过度技术化不可取，且hadoop并非万能。 --------------------------------------------万能的分割线-------------------------------- 有人问我，“你在大数据和Hado
  • 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序 dcj3sjt126com yii
    在GridView中使用关联模型进行搜索和排序 首先我们有两个模型它们直接有关联: class Author extends CActiveRecord { ... } class Post extends CActiveRecord { ... function relations() { return array( '
  • 使用NSString 的格式化大全 dcj3sjt126com Objective-C
    格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
  • 使用activeX插件对象object滚动有重影 蕃薯耀 activeX插件滚动有重影
      使用activeX插件对象object滚动有重影   <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
  • SpringMVC4零配置 hanqunfeng springmvc4
    基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式，实现零xml配置，弄了个小demo，供交流讨论。     项目说明如下： 1.db.sql是项目中用到的表，数据库使用的是oracle11g 2.该项目使用mvn进行管理，私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar，就是oracle的驱动； 3.默认项目为零配置启动，如果需要更改启动方式，请
  • 《开源框架那点事儿16》：缓存相关代码的演变 j2eetop 开源框架
    问题引入 上次我参与某个大型项目的优化工作，由于系统要求有比较高的TPS，因此就免不了要使用缓冲。 该项目中用的缓冲比较多，有MemCache，有Redis，有的还需要提供二级缓冲，也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。 当然去看相关实现代代码的时候，大致是下面的样子。 [java] view plain copy print ? public vo
  • AngularJS浅析 kvhur JavaScript
    概念 AngularJS is a structural framework for dynamic web apps. 了解更多详情请见原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm Directive 扩展html，给html添加声明语句，以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称，ng是angular的命名空间
  • 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱 nannan408 split
    1.前言.    jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug. 2.代码 String[] paths = "object.object2.prop11".split("'"); System.ou
  • 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描 quentinXXZ mongodb
      本文链接:  http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440 一、正常情况下，不应该有这种需求 首先，大家应该有个概念，标题中的这个问题，在大多情况下是一个伪命题，不应该被提出来。要知道，对于一般较大数据量的数据库，全表查询，这种操作一般情况下是不应该出现的，在做正常查询的时候，如果是范围查询，你至少应该要加上limit。 说一下，
  • C语言算法之水仙花数 qiufeihu c算法
    /** * 水仙花数 */ #include <stdio.h> #define N 10 int main() { int x,y,z; for(x=1;x<=N;x++) for(y=0;y<=N;y++) for(z=0;z<=N;z++) if(x*100+y*10+z == x*x*x
  • JSP指令 wyzuomumu jsp
    jsp指令的一般语法格式： <%@ 指令名 属性 =”值 ” %> 常用的三种指令： page,include,taglib page指令语法形式： <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%> include指令语法形式： <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他