- Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
liuxin33445566
transformer深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用,并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它摆脱了传统的
- 深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习人工智能
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力,正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统,众多自然语言处理(NLP)任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列(Sequence-to
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 人工智能领域--RAG技术
胡萝卜不甜
机器学习人工智能python学习算法
今天带大家来学习一下RAG技术,尤其在在大模型中应用广泛。一.RAG(RetrievalAugmentedGeneration)检索增强生成RAG,即Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强的生成),是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)机制的人工智能技术,常用于提升自然语言处理(NLP)任务的性能,尤其是在问答系统、文本摘要、对话系统等领
- 自然语言处理NLP之中文分词和词性标注
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录一、Python第三方库jieba(中文分词、词性标注)特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
- NLP关键词提取:TF/IDF、TextRank、LSI和LDA分析
Chelseady
NLP机器学习
一.原理部分1.TF/IDF原理https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/814867002.TextRank原理https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/828695963.LSI原理https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/detail
- #LLM入门|Prompt#1.4_文本概括_Summarizing
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt人工智能AIGC
文本摘要的重要性和功能优势重要性帮助处理海量文本信息:在信息时代,处理大量文本信息是常见挑战之一。节省时间:通过摘要,可以迅速获取文本的核心内容,节省阅读时间。提高效率:摘要可以帮助用户快速了解文本的要点,提高工作效率。功能优势简化复杂文本:摘要功能能够将复杂文本内容简化,提炼出关键观点和信息。提取关键信息:摘要可以准确提取文本中的关键信息,帮助用户迅速获取所需内容。增强可读性:摘要生成的内容通常
- pyhanlp最全安装和使用教程
Cachel wood
自然语言处理nlp分类数据挖掘人工智能pythonpandaspyhanlpnlp
文章目录pyhanlp介绍pyhanlp安装分词关键词提取文本摘要依存句法分析短语提取NER中国人名识别音译名识别简繁转换拼音转换pyhanlp可视化pyhanlp介绍HanLP是一个由中国开发者何晗(hankcs)于2014年开发的自然语言处理库,自发布之后,HanLP不断更新迭代,进行了许多新功能和性能的优化,Github上Star数量已超过3w,其在主流自然语言工具包中非常受欢迎。HanLP
- Bert与ChatGPT
ALGORITHM LOL
bertchatgpt人工智能
1.Bert模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言表示的方法,由GoogleAI在2018年提出。它标志着自然语言处理(NLP)领域的一个重大进步,因为它能够理解单词在不同上下文中的含义,从而显著提高了机器翻译、问答系统、文本摘要等任务的性能。核心概念双向Transformer:BERT的核心是Tran
- Rouge评估方法介绍及使用
神奇的布欧
nlp自然语言处理深度学习人工智能python机器翻译
Rouge评估方法的使用文本摘要评估方法介绍:内部评价方法:提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量。系统摘要与参考摘要越吻合,质量越高。Edmundson:适于抽取式文本摘要,比较机械文摘(自动文摘系统得到的文摘)与目标文摘(从原文中抽取的句子)的句子重合率的高低对系统摘要进行评价。计算公式:重合率p=匹配句子数/专家文摘句子数*100%每一个机械文摘的重合率为按三个专家给出的文摘得到的
- 汉语言处理包 HanLP v1.3.5,新功能、优化与维护
lanlantian123
HanLPv1.3.5更新内容:大幅优化CRF分词和二阶HMM分词,重构CharacterBasedGenerativeModelSegment自定义词典支持热更新:#563,ngram模型支持热加载:#580新增一个提高用户词典优先级的开关:#633支持98年人民日报的复合词语料格式,如"[中央/n人民/n广播/vn电台/n]nt"开放TextRank关键词提取中的最大迭代次数参数:#577为T
- 通义千文大模型API调用示例(python)
孝钦显皇后给过版权费了
深度学习python
API详情通义千问是阿里云自主研发的大语言模型,能够在用户自然语言输入的基础上,通过自然语言理解和语义分析,理解用户意图,在不同领域、任务内为用户提供服务和帮助。您可以通过提供尽可能清晰详细的指令,来获取更符合您预期的结果。模型具备的能力包括但不限于:创作文字,如写故事、写公文、写邮件、写剧本、写诗歌等编写代码提供各类语言的翻译服务,如英语、日语、法语、西班牙语等进行文本润色和文本摘要等工作扮演角
- #NLP|TextRank #使用 TextRank 算法为文本生成关键字和摘要
向日葵花籽儿
NLP深度学习算法数据库TextRankNLP
TextRank算法基于PageRank,用于为文本生成关键字和摘要。其论文是:MihalceaR,TarauP.TextRank:Bringingorderintotexts[C].AssociationforComputationalLinguistics,2004.先从PageRank讲起在浅入浅出:PageRank算法这篇博客中我做过简要的介绍,这里再补充一下。PageRank最开始用来计
- #NLP|文本生成#全网最全方法 一篇搞定文本摘要\关键字提取,包含SnowNLP|TextRank4ZH|大模型|TF-IDF
向日葵花籽儿
NLP自然语言处理tf-idfAIGCNLPTextRank4ZHsnownlpLDA
SnowNLP介绍SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码,所以使用时请自行decode成unicode。
- 利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法
南七澄江
pythonpython开发语言算法
文本关键词抽取,是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段,通过3-5个词语准确概括文本的主题,帮助读者快速理解文本信息。目前,用于文本关键词提取的主要方法有四种:基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取,以及多种算法相融合的关键词抽取。笔者在使用前三种算法进行关键词抽取的学习过程中,发现采用TF-IDF和TextRank方法进行关键词抽取
- 自然语言处理中的查准率与查全率的关键技术,以及自然语言处理中的查准率与查全率具体实例与策略
代码讲故事
机器人智慧之心自然语言处理人工智能NLP情感分析文本分类查全率查准率
自然语言处理中的查准率与查全率的关键技术,以及自然语言处理中的查准率与查全率具体实例与策略。1.背景介绍自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是人工智能领域的一个重要分支,其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自然语言处理涉及到许多子领域,如语音识别、机器翻译、情感分析、文本摘要、文本分类等。在这些任务中,查准率(Precision)和查全率(Rec
- NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于多头自注意力机制和指针网络的文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.问题定义和解决问题的假设问题定义解决问题的假设三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Textsummarizationbasedonmulti-headself
- NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用预训练的序列到序列模型进行土耳其语抽象文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1预训练的序列到序列模型2.2抽象文本摘要三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Turkishabstractivetextsummarizatio
- NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 04.基于 XAI 的强化学习方法,用于社交物联网内容的文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言XAI-BasedReinforcementLearningApproachforTextSummarizatio
- 科普大语言模型中的Embedding技术
AI明说
AIGCchatgptAIGC语言模型人工智能
什么是大语言模型?大语言模型是指使用大量的文本数据来训练的深度神经网络,它们可以学习语言的规律和知识,并且可以生成自然的文本。大语言模型的代表有GPT-3、BERT、XLNet等,它们在各种自然语言处理任务中都取得了很好的效果,例如机器翻译、问答、文本摘要等。什么是Embedding?Embedding是指将一个内容实体映射为低维向量,从而可以获得内容之间的相似度。例如,我们可以将一个单词映射为一
- NLP深入学习(一):jieba 工具包介绍
Smaller、FL
NLP自然语言处理学习nlp
文章目录1.jieba介绍2.分词3.添加自定义词典3.1添加词典3.2调整词典4.关键词提取4.1基于TF-IDF算法的关键词抽取4.2基于TextRank算法的关键词抽取5.词性标注6.参考1.jieba介绍jieba(结巴)是一款用于中文文本处理的开源分词工具。它是基于Python编写的,具有简单易用、高效准确的特点,成为处理中文文本分词任务中常用的工具之一。jieba的github点击这里
- 基于Python的文本摘要提取
豆本-豆豆奶
python数据库算法爬虫开发语言深度学习
在今天的信息爆炸时代,我们每天都会接收到大量的信息,但是我们的时间和精力是有限的。因此,文本摘要提取成为了一种非常有价值的技术。本文将介绍如何使用Python进行文本摘要提取,让我们能够更快速地获取关键信息,提高工作效率。一、文本摘要任务简介文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要,多文档摘要从
- NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 02 使用 BERT 模型进行抽取式文本摘要的性能研究
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读bert
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文献综述2.1总结方法三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言PerformanceStudyonExtractiveTextSummarizationUsing
- NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 03 带有语义附加奖励的强化抽象文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ReinforcedAbstractiveTextSummarizationWithSemanticAddedRe
- NLP论文阅读记录 - 2022 | W0S 基于文本概念的多目标剪枝观点文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读剪枝
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.文本摘要的文献综述和分类2.1文本摘要分类2.2以前的作品三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Opiniontextssummarizationbasedon
- CNN/DailyMail训练文本摘要模型
朱雀333
人工智能人工智能
要使用TensorFlowDatasets(TFDS)来训练一个文本摘要模型,可以选择一个包含文章和摘要的数据集,例如CNN/DailyMail数据集。这个数据集通常用于训练和评估文本摘要模型。以下是使用TFDS加载数据集并训练一个简单的序列到序列(seq2seq)模型的过程。首先,确保安装了TensorFlowDatasets:pipinstalltensorflowtensorflow-dat
- NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza
- NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ImprovedTextSummarizationofNewsArticlesUsingGA-HCandPSO-HC(21)0、
- NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS01 通过对比学习增强 Seq2Seq 自动编码器进行抽象文本摘要
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读学习
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法A文档增强B.自我监督对比学习C.序列到序列架构四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言EnhancedSeq2SeqAutoencoderviaContrastiveLearningforAbstractiveTextSummar
- NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 数据驱动的英文文本摘要抽取模型的构建与应用
yuyuyu_xxx
NLP自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言ConstructionandApplicationofaData-DrivenAbstractExtractionModelforEnglishText(2204)0、论文摘
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l