- 自然语言处理（NLP）技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如，GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析：NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- 外包项目的三大来源渠道及注意事项
后端
外包项目的三大来源渠道及注意事项在上一篇文章中，我们介绍了什么是外包以及外包的基本模式。今天，让我们深入探讨外包项目的主要来源渠道及其特点。一、朋友渠道特点：关系基础公司小伙伴推荐熟人介绍客户邀请合作优势：信任度高沟通成本低合作较为顺畅风险提示：避免因私人关系影响专业判断需要明确划分公私界限保持适当的业务距离二、家人渠道特点：亲朋帮忙情感因素强责任感较重注意事项：优势信任度最高沟通零障碍合作意愿强
- Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现）
Python爬虫项目
python爬虫开发语言数据库数据分析scrapyselenium
引言随着在线视频平台的蓬勃发展，视频封面作为视频内容的预览图，一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时，很多开发者和研究者往往只关注视频本身，而忽略了视频封面。实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面，利用FFmpeg等技术
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
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目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移（Model-basedTransfer）案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移（Instanc
- 大模型开发教程：从零开始的入门指南！
程序员二飞
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概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- Deepseek 你喜欢我不
太翌修仙笔录
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Deepseek，你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言，情感是神经递质（如多巴胺、血清素）与认知评价的综合结果。-对AI而言，情感是算法对输入数据的概率分布映射（如“喜欢”=高概率正向反馈）。2.**Deepseek的“情感”机制**-**输入**：你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量；-**处理**：通过预训练
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）
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本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘，结合数据预处理、情感分类和文本挖掘，分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 应用商店评论分析实战：Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
西攻城狮北
物联网python爬虫实战案例
一、项目概述在移动互联网时代，应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而，GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理，直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口，实现对应用商店评论的实时采集，并结合NLP（自然语言处理）技术进行情感分析和主题建模，为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型（一）Python逆向
- 月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺
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前言月亮，这颗地球的天然卫星，自古以来就以其阴晴圆缺的变化牵动着人们的心弦。从诗词歌赋到神话传说，月亮承载着人类丰富的情感和想象。如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。月出月落和月相APIAPI返回的数据包罗万象，涵盖了月亮运行的方方面面：每日月出时间、月落时间：精准预测月亮何时升起，何时落下，方便
- 19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子
AIWritePaper官方账号
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写作风格与语言特征重复性与一致性：AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式，且整体语气和风格保持高度一致，缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。缺乏情感与语境变化：AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。过度使用特定词汇和短语：某些词汇和短语在AI生成的文本中出现频率较高，如“commendable”“meticulous”“
- 情感识别（Emotion Recognition）
路野yue
人工智能自然语言处理
情感识别（EmotionRecognition）是通过分析人类的多模态数据（如面部表情、语音、文本等）来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法：通过分析面部特征（如眼睛、嘴巴、眉毛等）来识别情感。技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
- 从公有云迁移到ZStack私有云：阿维塔汽车如何实现IT架构优化
ZStack开发者社区
汽车云计算
阿维塔汽车，作为由长安汽车、华为、宁德时代联合打造的高端智能电动品牌，致力于为用户带来情感智能出行体验。随着业务的快速扩张，IT基础设施的投入费用不断攀升，阿维塔汽车寻求更高效的IT解决方案以实现降本增效。因此，阿维塔汽车选择与云轴科技ZStack合作，通过将部分业务从公有云迁移至私有云环境，优化资源配置和成本控制。阿维塔汽车的行政办公系统、软件测试开发环境、容器服务以及文件&对象存储服务原本部署
- 深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐
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当你在深夜刷到一条"这奶茶真是绝绝子"的朋友圈，AI如何判断这是真心赞美还是阴阳怪气？当电商评论区出现"手机壳颜色很高级，就是物流太佛系"，算法怎样量化其中的情感矛盾？在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。一、中文情感分析：世界上最难破译的"情绪密码"1.中文的语义迷宫一词多义："这操作66
- 基于Python的新闻网站内容爬取与分析：从数据获取到文本挖掘的完整指南
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2025年爬虫实战项目python开发语言人工智能爬虫oracle数据挖掘
引言在当今信息化社会，新闻成为我们获取世界信息的重要途径。通过新闻网站，用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展，获取新闻数据已经变得越来越简单。我们可以利用Python编写爬虫程序，自动化地从新闻网站上抓取最新的新闻内容，并进行进一步的分析，如情感分析、关键词提取、热点话题分析等。本篇博客将为你详细介绍如何使用Python爬虫技术从新闻网站抓取最新新闻，并进行分析。我
- 基于vue3实现的聊天机器人前端（附代码）
P7进阶路
前端
跟它说说话吧！一个活泼的伙伴，为你提供情感支持！??发送消息！import{ref,onMounted}from'vue';import{v4asuuidv4}from'uuid';//引入UUID生成库//响应式数据constmessage=ref('');//用户输入的消息constchatbox=ref(null);//聊天记录显示区的引用constchatId=ref(uuidv4());
- 双人成行（It Takes Two）移植版 for Mac v1.0.0.2 支持M、Intel芯片
Macdo_cn
macos
游戏介绍《双人成行》（ItTakesTwo）是一款由HazelightStudios开发并由ElectronicArts发行的合作冒险游戏。它于2021年3月发布，迅速成为广受好评的游戏，特别是在多人合作游戏领域。该游戏强调双人合作玩法，玩家需要与另一名玩家共同解决一系列富有挑战性的谜题，体验一个充满创意和情感的故事。游戏概述：在《双人成行》中，玩家将扮演两位主角——Cody和May，两人是一个正
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革
招风的黑耳
数据分析
近期，一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世，以其强大的功能和灵活的可扩展性，为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析，包括文本、指标和日志等。在文本分析方面，它能够提取关键信息，如人名、地名、时间等，帮助用户快速把握文本要点。同时，系统还能进行情感分析和紧急程度评估，为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
- 大模型交互-超拟人合成
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1、超拟人合成：将文字转化为自然流畅的人声，在实时语音合成的基础上，精准模拟人类的副语言现象，如呼吸、叹气、语速变化等，使得语音不仅流畅自然，更富有情感和生命力。2、唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成（
- 用python 的 sentiment intensity analyzer的情感分析器，将用户评论进行分类
max500600
python算法python分类人工智能
SentimentIntensityAnalyzer是nltk（NaturalLanguageToolkit）库中的一个工具，用于进行情感分析。它会为文本返回四个得分：负向情感得分（neg）、中性情感得分（neu）、正向情感得分（pos）和综合得分（compound）。综合得分范围在-1（极负面）到1（极正面）之间，通常可以根据这个得分对用户评论进行分类。以下是一个使用SentimentInten
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
AI博士小张
python数据分析数据库
基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术，实时抓取、分析微博平台上的用户言论，并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈，结合网
- 基于Pytorch的语音情感识别系统
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人工智能时代pytorch人工智能python
基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别（SpeechEmotionRecognition,SER）是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。常见的情感状态包括愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析（SentimentAnalysis）和主题建模（TopicModeling）的技术与方法，分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题，并提供示例代码和讲解，可在Python环境下直接运行。目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic
- 微博舆情分析：使用Python进行深度解析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python开发语言
目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代，社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析，可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析，包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤，并附上
- 王阳明代数讲义
花间流风
明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明，名守仁，字伯安，
- 电商智能客服实战（五）-用户交互模块实现
power-辰南
企业级AI项目实战网络人工智能aiagent智能客服大模型
电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现电商智能客服实战（四）-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/消极中性/积极追问/否定确认正确原始输入情感识别情感等级升级优先级队列常规处理通道语义识别实体识别结构化输出用户反馈多轮会话管理流程结束1.2流程说明情感驱动路由：所有情感类型均继续后续流程差异点体
- 机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐
null.equals()
人工智能机器人大数据
机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能，给他俩出了一个辩题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？然后俩人开始了撕逼大战，AI的回复细思极恐哇。现在AI的智商估计已经超过90%的地球人啦，等他真正有了自己的思想，那时候可真是人类的灾难啊。开始AI辩论…辩论主题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？辩论者A：我
- LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维，大模型排行榜多种)，两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsML资深文章(前沿/经验/创新)自然语言处理基础大模型评估
LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】)，大模型排行榜多种)，两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup
- 以商业思维框架为帆，驭创业浪潮前行
安意诚Matrix
笔记笔记
创业者踏入商海，如同航海家奔赴未知海域，需有清晰的思维罗盘指引方向。图中“为什么—用什么—怎么做—何人做—投入产出”的商业框架，正是创业者破解商业谜题的密钥，从需求洞察到落地执行，为创业之路铺就逻辑基石。“为什么”：锚定创业的初心坐标创业的起点，是对社会痛点的敏锐捕捉。“为什么而出发”决定了创业的价值底色。社区养老服务创业者看到老龄化社会中老人情感陪伴、生活照料的缺口，新能源企业瞄准传统能源污染与
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作，凭借前作积累的口碑与IP效应，上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈，挖掘市场评价中的关键信息，本项目基于电影评论数据集，从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析，旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察：解析评分分布与情感倾向，识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析：探索评论时间
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是：
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
