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- 《一文吃透!NLTK与SpaCy,自然语言处理的神兵利器》
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在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言,极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中,NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑,各自散发着独特的光芒。今天,就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势,为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK:自然语言处理的瑞士军刀NLTK(NaturalLanguageToolk
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小赖同学啊
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清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
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了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 使用OpenAI API进行文本分类标注
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技术背景介绍文本分类标注(Tagging)是一种非常有用的技术,可以对文档进行分类,例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理(NLP)领域中有广泛的应用,例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中,我们将使用OpenAI的API,通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema),并通过实际代码演示实现文本分类
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型
AI天才研究院
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大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域,语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等,已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)则通过结合视觉和语言信息,进一步提升了模型在多模态任务中
- 26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序,怎么把现实的词翻译给机器识别。
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一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢,我们可以利用神经网络干很多的事情,那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢,现在很多的实际应用已经说明了这个问题,可以这么做。那我们考虑一下该怎么做,首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示:importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
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小宇爱
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一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
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《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少,视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer(整体还是CNN)本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好:在大量数据集上进行预训练的前提上,迁移到小数据集(作者说ImageNet是小数据集-_-)上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
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1.技术背景介绍在人工智能应用中,聊天机器人是一种非常流行的应用。得益于近几年自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,聊天机器人已经从简单的问答模式发展到能够进行复杂对话的智能助手。本篇文章将深入介绍如何使用OpenAI提供的API构建一个智能聊天机器人,并通过实际代码演示实现过程。2.核心原理解析OpenAI提供的GPT模型是目前最先进的语言生成模型之一,它可以生成自然流畅的文本。我们可以通过调用
- 人工智能之自然语言处理技术演进
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自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- RAG中的双编码器与跨编码器模型
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RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】检索增强生成(RAG)是一个强大的框架,它结合了基于检索和基于生成的自然语言处理(NLP)任务方法。RAG不只是依赖生成模型,而是通过检索相关文档或段落来利用外
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从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- DeepSeek 实现原理探析
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
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m1Python领域python自然语言处理开发语言
文章目录PythonNLP自然语言处理PythonNLP自然语言处理"""基于https://github.com/isnowfy/snownlp$pipinstallsnownlp"""fromsnownlpimportSnowNLP#分词defsnownlp_cut(text):returnSnowNLP(text).words#词性标准defsnownlp_tags(text):#返回积极情
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导语:2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer模型,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。Transformer以其独特的结构和强大的性能,迅速成为NLP领域的霸主,并逐渐向其他人工智能领域渗透。本文将带你深入了解Transformer的原理、优势以及应用,探讨其对人工智能发展的深远影响。一、从RNN到Transforme
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文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- 【2025版】最新AI大模型NLP全面解析,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
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近年来,随着深度学习技术的飞速发展,AI大模型作为人工智能领域的重要研究对象,正逐步成为学术界和产业界广泛关注的热点议题。AI大模型,作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型,如BERT、GPT等,已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效,极大地推动了相关领域的技术进步。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!AI大模型的价值不仅体现于其庞大的参数规模与强大的学
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本节旨在为读者提供一个实用指南,探讨如何有效地利用百度千帆大模型平台的强大功能。从基础的账号注册和密钥申请入手,逐步引领用户通过案例,理解并掌握如何调用文本和图像处理的大模型API,包括但不限于NLP、对话生成、文本续写以及图像生成等领域。1.千帆大模型平台简介在AI蓬勃发展的时代,大模型平台作为支撑大规模数据处理和复杂模型训练的基石,正逐渐成为推动科技创新和产业升级的重要力量。千帆大模型平台,凭
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0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中,做过一个文本翻译任务案例,多轮训练后,效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子,对于此类任务的处理会更为强大,下面将以基于Transformer模型来重新处理此任务,看看效果如何1、需求概述现有一个《data.txt》文件,里面存放了很多组翻译对(即:英文句子-中文句子的组合)要求针对此《data.txt》文件,使用Seq2Seq模型构建一
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
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linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
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2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
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功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
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public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
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mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
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①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
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*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
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资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
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- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
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centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep