TerryBlog
TerryBlog

NLP中什么是span和token

1、token

        提到token，不得不提tokenization（分词）。分词就是将句子、段落、文章这类型的长文本，分解为以 字词（token） 为单位的数据结构。
        比方说，在句子 “我很开心” 中，利用中文分词得到的列表是 {“我”，“很”，“开心”}，列表中的每一个元素代表一个token。
        而论文中的token representation表达把文本分词后每个词表示成向量。

2、span

        通常span指一个片段，如下图所示，span指的是位置4-5（包含）对应的 “开心” 的这个文本片段。
NLP中什么是span和token_第1张图片
        PS:有帮助可以点个赞支持一下博主么，谢谢~

你可能感兴趣的:(#,NLP,nlp,经验分享)

  • 大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&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
    大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、LaMDA等，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
  • 第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段 Gemini技术窝 自然语言处理人工智能深度学习AIGC机器学习nlplangchain
    大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
  • NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评 左岸Jason 算法pythonkafkaflinkelasticsearch
    目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
  • Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理 西攻城狮北 python爬虫开发语言
    引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者，我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据，并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈，还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb（互联网电影数据库）是全球最大的电影数据库，用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论，并对评论进行自然语言处理（NLP），以提取情感、
  • 模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍 lmtealily 人工智能
    引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术，旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
  • Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践 云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho
  • 百度快速收录2025最新科普 SEORoal 百度
    跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后：✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧：标题智能提取引擎（支持38种语义变异）动态阻抗参数混淆（误差≤0.15μΩ）实时工商特征同步（每2小时更新）2025生存指南：采用神经网络语义映射（NLP准确率98.2%）部署质量监控系统（误差率≤0.15%）加
  • 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&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
    1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力，但它们仍然需要针对特
  • 大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 网络安全大白 科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • 【经验分享】SpringBoot集成Websocket开发 之 使用由 Jakarta EE 规范提供的 API开发 Xcong_Zhu 学习笔记经验分享springbootwebsocket
    在SpringBoot中整合、使用WebSocketWebSocket是一种基于TCP协议的全双工通信协议，它允许客户端和服务器之间建立持久的、双向的通信连接。相比传统的HTTP请求-响应模式，WebSocket提供了实时、低延迟的数据传输能力。通过WebSocket，客户端和服务器可以在任意时间点互相发送消息，实现实时更新和即时通信的功能。WebSocket协议经过了多个浏览器和服务器的支持，成
  • Python API接口 君王的羔羊 PythonAIpython
    人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人：http://www.turingapi.com/（需求实名制认证，并每天免费数量只有100条）青云客智能聊天机器人：http://api.qingyunke.com/（无须申请，无数量限制，但有点智障，分手神器。分手神器，慎用）智能闲聊（腾讯）：https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
  • 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
  • TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器 巷955 tf-idf
    引言在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，TF-IDF是一种常用的技术，用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用，还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理，并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF？TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成：-T
  • AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
    目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
  • HTML5拼图游戏开发经验分享 木木黄木木 html5前端html
    HTML5拼图游戏开发经验分享这里写目录标题HTML5拼图游戏开发经验分享前言项目架构1.文件结构2.核心功能模块技术要点解析1.响应式布局2.图片处理3.拖拽交互4.动画效果性能优化开发心得项目亮点总结源码分享写在最后前言在Web前端开发领域，通过实战项目来提升编程技能是最有效的学习方式之一。今天我要分享一个HTML5拼图游戏的开发经验，这个项目涵盖了现代前端开发的多个重要概念，包括响应式设计、
  • 大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？ 点我头像干啥 Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
    引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景，逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而，随着大模型的普及，一个备受关注的问题浮出水面：大模型是否会动摇AI工程师的工作？本文将从多个角度探讨这一问题，分析大模型对AI工程
  • 《 bilibili-起步级 用户模块接口文档 经验分享 ~》 撒乎乎不撒 大工程实时更新经验分享springboot后端前端
    bilibili-用户模块接口文档-经验分享~数据库er关系图:迅速跳转链接枚举码实体类:迅速跳转链接使用apifox.json格式导入接口文档步骤登录Apifox。新建文件,将代码粘贴到该文件,并更改后缀为.apifox.json进入项目，点击“导入”。选择“Apifox”格式，导入文件。代码{"apifoxProject":"1.0.0","$schema":{"app":"apifox","
  • 深度学习 bert与Transformer的区别联系 Humingway 深度学习berttransformer
    BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
  • PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习人工智能AI编程AIGC自然语言处理
    PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识，你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
  • 第81期 | GPTSecurity周报 aigc网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
  • AI基于深度学习的代码搜索案例（一） 人工智能MOS 人工智能深度学习机器学习
    1.背景近年来，人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域，也取得了惊人的成绩，在Atari系列游戏中，计算机很容易超过了大部分人类，在围棋比赛中，AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
  • DeepSeek在供热行业中的应用 杨航 AI 人工智能深度学习python机器学习算法
    目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断3.1.3维护计划优化3.2能源管理与优化3.2.1能耗数据分析3.2.2热负荷预测3.2.3节能优
  • 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
  • Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中，Transformer大模型无疑成为了自然语言处理（NLP）领域的璀璨明星。为了深入理解这一技术，我们特别撰写了《Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT》这篇文章，旨在为广大读者提供一场关于Transformer模型及其实战应用的技术盛宴。关键词：Transformer，BERT，ALBERT，自然语言处理，深度学习，模型对比，实战应用摘
  • Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景 AI大模型learner 深度学习人工智能机器学习
    引言Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的主流技术。随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
  • Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现） 阿正的梦工坊 DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
    VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而，2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
  • NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程 AI专题精讲 大模型专题系列自然语言处理机器人人工智能
    一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现：需求分析：明确机器人需要解决的问题范围和功能，例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理：数据收集：从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，
  • 基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效） Real Man★ 运维自动化
    基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力（如自然语言处理、时序预测、异常检测），可显著提升运维效率，实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。以下是结合企业级场景的实战方案：一、核心应用场景与实现路径智能监控与告警日志分析：使用DeepSeek-NLP模型自动解析日志，提取关键错误模式（如OutOfMemory、Timeout）。python复制fromdeeps
  • Adapter-Tuning：高效适配预训练模型的新任务 花千树-010 TuningpromptembeddingAIGC机器学习chatgptpytorch
    1.引言近年来，预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT和T5在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。然而，Fine-Tuning这些大型模型通常需要大量计算资源，并且每个新任务都需要存储一套完整的微调权重，这导致存储成本高昂。Adapter-Tuning作为一种高效的模型调优方法，允许我们在预训练模型的基础上，通过引入轻量级“Adapter”层来进行任务特定的学习。Adapter层只占用
  • ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑 lijingyao8206 字节码技术jvmAOP动态代理ASM
            这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇，知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道，同ClassVisitor改变类成员一样，MethodVIsistor如果需要改变方法成员，注入逻辑，也可以
  • java编程思想 --内部类 百合不是茶 java内部类匿名内部类
    内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅   1,内部类的创建  内部类是创建在类中的 package com.wj.InsideClass; /* * 内部类的创建 */ public class CreateInsideClass { public CreateInsideClass(
  • web.xml报错 crabdave web.xml
    web.xml报错   The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-  name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
  • 泛型类的自定义 麦田的设计者 javaandroid泛型
       为什么要定义泛型类，当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。 采用泛型类，完成扩展。   例如有一个学生类     Student{ Student(){ System.out.println("I'm a student....."); } }  有一个老师类  
  • CSS清除浮动的4中方法 IT独行者 JavaScriptUIcss
    清除浮动这个问题，做前端的应该再熟悉不过了，咱是个新人，所以还是记个笔记，做个积累，努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜，大概有N多种，用过几种，说下个人感受。 1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4 .div 1 { background : #000080 ; border : 1px   s
  • Cygwin使用windows的jdk 配置方法 _wy_ jdkwindowscygwin
    1.[vim /etc/profile]    JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43"  (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)    PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"    CLAS
  • linux下安装maven 无量 mavenlinux安装
    Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网 下载安装文件，目前最新版本为3.0.3，下载文件为 apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz，下载可以使用wget命令； 2.进入下载文件夹，找到下载的文件，运行如下命令解压 tar -xvf  apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz 解压后的文件夹
  • tomcat的https 配置,syslog-ng配置 aichenglong tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
    1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置     1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)      keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
  • 关于领号活动总结 alafqq 活动
    关于某彩票活动的总结 具体需求，每个用户进活动页面，领取一个号码，1000中的一个； 活动要求 1，随机性，一定要有随机性； 2，最少中奖概率，如果注数为3200注，则最多中4注 3，效率问题，（不能每个人来都产生一个随机数，这样效率不高）； 4，支持断电（仍然从下一个开始），重启服务；（存数据库有点大材小用，因此不能存放在数据库） 解决方案 1，事先产生随机数1000个，并打
  • java数据结构 冒泡排序的遍历与排序 百合不是茶 java
    java的冒泡排序是一种简单的排序规则   冒泡排序的原理：           比较两个相邻的数，首先将最大的排在第一个，第二次比较第二个 ，此后一样；         针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个     例题；将int array[]
  • JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法 bijian1013 js
    如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法： <form method=post target="_blank"> 数字：<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br> </form>
  • Test注解的两个属性：expected和timeout bijian1013 javaJUnitexpectedtimeout
    JUnit4：Test文档中的解释： 　　The Test annotation supports two optional parameters. 　　The first, expected, declares that a test method should throw an exception. 　　If it doesn't throw an exception or if it
  • [Gson二]继承关系的POJO的反序列化 bit1129 POJO
    父类     package inheritance.test2; import java.util.Map; public class Model { private String field1; private String field2; private Map<String, String> infoMap
  • 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录 bit1129 spark
    1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的 ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功，DAGScheduler会收到通知，在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中  
  • WAS各种脚本作用大全 ronin47 WAS 脚本
    　　　http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html 　　　无意中，在WAS官网上发现的各种脚本作用，感觉很有作用，先与各位分享一下 　　　 获取下载 这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
  • java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句 bylijinnan switch
    借鉴网上的思路，用java实现： public class NoIfWhile { /** * @param args * * find x=1+2+3+....n */ public static void main(String[] args) { int n=10; int re=find(n); System.o
  • Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder bylijinnan javanetty
    Netty中传递对象的思路很直观： Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer（也就是byte[]）； 那把对象序列化为字节流，就可以在Netty中传递对象了 相应的从ChannelBuffer恢复对象，就是反序列化的过程 Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder 先看ObjectEncoder ObjectEncoder是往外发送
  • spring 定时任务中cronExpression表达式含义 chicony cronExpression
    一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素，各个元素之间是以空格分隔的，从左至右，这些元素的含义如下表所示： 代表含义            是否必须 允许的取值范围         &nb
  • Nutz配置Jndi ctrain JNDI
    1、使用JNDI获取指定资源： var ioc = { dao : { type :"org.nutz.dao.impl.NutDao", args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ] } } 以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
  • 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory daizj shell
    在Linux中执行.sh脚本，异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。   分析：这是不同系统编码格式引起的：在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符，所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。 解决： 1）在windows下转换： 利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
  • [转]for 循环为何可恨？ dcj3sjt126com 程序员读书
      Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案，要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而，提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。 不久前，出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨？”[http://ju
  • Android实用小技巧 dcj3sjt126com android
    1、去掉所有Activity界面的标题栏 　　修改AndroidManifest.xml 　　在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"   2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar  　　修改AndroidManifes
  • Oracle 复习笔记之序列 eksliang Oracle 序列sequenceOracle sequence
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098859 1.序列的作用 序列是用于生成唯一、连续序号的对象 一般用序列来充当数据库表的主键值 2.创建序列语法如下：   create sequence s_emp start with 1 --开始值 increment by 1 --増长值 maxval
  • 有“品”的程序员 gongmeitao 工作
    完美程序员的10种品质　　   完美程序员的每种品质都有一个范围，这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的   完美程序员（至少在我们这个星球上），并且对于特定问题，完美程序员应该具有以下品质： 　　1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强   （范围：用简单方式解决复杂问题）　　
  • 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询 hvt sql.netC#asp.nethovertree
    本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询，支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码：http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
  • SVG 教程 （三）圆形，椭圆，直线 天梯梦 svg
    SVG <circle> SVG 圆形 - <circle> <circle> 标签可用来创建一个圆： 下面是SVG代码： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"> <circle cx="100" c
  • 链表栈 luyulong java数据结构
    public class Node { private Object object; private Node next; public Node() { this.next = null; this.object = null; } public Object getObject() { return object; } public
  • 基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm2-3 search tree
      Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
  • spring配置定时任务 stunizhengjia springtimer
    最近因工作的需要，用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下，以便以后用到：     //------------------------定时任务调用的方法------------------------------ /** * 存储过程定时器 */ publi
  • ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动
    ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 8月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2102830 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《跨终端Web》 gleams：http
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他