- 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类:Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical
小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- 毕业论文AIGC高?5个方法有效降低AI率,消除AI痕迹!
我是宝库
AIGC人工智能经验分享论文抽检毕业论文AIGC检测学习方法
现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么,如何降低AIGC率呢?分享5种方法:1、改写句子结构。AI生成的句子通常比较长,句子结构僵
- 论文摘要生成器:用TextRank算法实现文献关键信息提取
Atlas Shepherd
python算法自然语言处理python信息可视化
我们基于python代码,使用PyQt5创建图形用户界面(GUI),同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5:用于创建GUI应用程序。jieba:中文分词库,用于中文文本的处理。re:正则表达式模块,用于文本清理和句子分割。numpy:提供数值计算能力,如数组操作、矩阵运算等,主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
hjehheje
算法人工智能python
在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- python基础题目练习19
码卡巴卡bug
python算法数据结构
说反话-加强版给定一句英语,要求你编写程序,将句中所有单词的顺序颠倒输出。输入格式:测试输入包含一个测试用例,在一行内给出总长度不超过500000的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成,其中单词是由英文字母(大小写有区分)组成的字符串,单词之间用若干个空格分开。输出格式:每个测试用例的输出占一行,输出倒序后的句子,并且保证单词间只有1个空格。输入样例:HelloWorldHereICome输出样
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- 【设计模式】——解释器模式(Interpreter Pattern)
J^T
设计模式C/C++解释器模式设计模式c++系统架构
目录引言一、解析器模式的基本概念核心思想解析器模式结构UML图应用场景二、解析器模式的优点与缺点优点缺点三、C++实现算术表达式解释器1.定义抽象表达式2.实现终结符表达式3.实现非终结符表达式4.构建和解释表达式四、总结引言在软件开发中,设计模式是解决常见软件设计问题的一种成熟方案。解释器模式(InterpreterPattern)是一种行为型设计模式,它提供了一种解释语言句子或表达式的方法。这
- Word2Vec向量化语句的计算原理
堕落年代
AIword2vec人工智能机器学习
一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出,是一种通过无监督学习生成词向量的模型。其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”,通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维(通常100-300维)、连续且稠密的特点,解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。二、向量化的核心步骤(以Skip-Gram模型为例)示例句子假设句子为:“Theq
- 大语言模型中的 Token:它们是什么,如何工作?
运维小子
语言模型人工智能自然语言处理
引言如果你使用过ChatGPT这样的AI工具,你可能会好奇:它是如何理解并生成文字的?大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)并不是直接处理整个句子或文章,而是拆分成一个个Token(标记)来进行计算。那么,什么是Token?它们在大语言模型中起到什么作用?这篇文章将用通俗易懂的语言帮你解开这些谜团。1.什么是Token?在大语言模型的世界里,Token(标记)是文本的最小单位,
- 详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点
瞬间动力
语言模型机器学习AI编程云计算阿里云
一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构,Transformer架构主要由编码器和解码器组成,在自然语言处理任务中,通常使用的是Transformer的解码器部分。它的核心是自注意力机制(Self-Attention),这个机制允许模型在处理输入序列时,关注序列中不同位置的信息。例如,在处理句子“Thecatchasedthemouse”时,自注意力机制
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程
结合BERT和Milvus构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程。下面Python代码示例和优化策略:一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型,通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量(如768维),捕捉上下文语义信息。例如,句子"Milvus是向量数据库"会被编码为类似[0.2,-1.3,0.5,...]的向量19。Milvus的向量检
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 系统调用read和write的疑问
唯瑞主义
疑问篇linux
问题背景:现在我有一个中文文档,里面是一些中文的句子,然后我有一个charbuffer[1]的缓冲区,我通过read中文文档,然后把数据写入到标准输出中,此时终端却正常打印,而不是显示乱码。代码展示:#include"unistd.h"#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"intmain(){//打开intfd=open("test.txt",O_R
- 用Meta的开源工具打造AI驱动的应用:LASER、Faiss与聊天加载器示例
dgay_hua
人工智能faisspython
MetaPlatforms(原Facebook)在AI技术领域持续创新,推出了多个优秀的开源工具,比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss,以及用于加载和处理Messenger和WhatsApp聊天记录的工具。这些工具可以帮助开发者快速构建AI驱动的应用。在本文中,我们将深入介绍这些工具的功能,并通过可运行的代码示例展示如何将它们应用到实际项目中。技术背景介绍LASER(
- 笔记:大模型Tokens是啥?为啥大模型按Tokens收费?
瞬间动力
硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位,代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景:1个token≈1个单词或标点符号。示例:句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"],共4个token。中文场景:1个token≈1个汉字或词语。示例:短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"],共4个token;若
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- 【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍
知识靠谱
深度学习深度学习transformer人工智能
【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的?五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害?九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理(N
- Python|基于Kimi大模型,实现对文本进行批量润色处理(4)
写python的鑫哥
AI大模型实战应用人工智能python大模型kimi语言模型润色prompt
前言本文是该专栏的第4篇,后面会持续分享AI大模型干货知识,记得关注。有的时候,我们在处理文本数据的时候,会需要对文本内容做润色处理。在介绍之前,我们先来了解“什么是润色”。文本润色,是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程,目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引
- 当你给大模型一段输入之后,它是怎么得到答案的
牛不才
000-大模型chatgptAIGC文心一言gptllamaagiprompt
1.先把问题“嚼碎”(输入处理)比如你问:“太阳为什么东升西落?”切分知识点:模型会把这句话拆解成词汇单元(比如:“太阳”“为什么”“东”“升”“西”“落”),就像你背单词时先拆解句子。2.动用毕生所学(模型“回想”知识)大模型并不是真有一个“数据库”,而是依靠训练时海量的知识联结:(类似人类的经验积累)内在规律:从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。猜测套路:统计
- 大语言模型训练数据集格式
香菜烤面包
#AI大模型语言模型人工智能深度学习
1.SFT(有监督微调)的数据集格式对于大语言模型的训练中,SFT(SupervisedFine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot编
- 大模型训练 && 微调数据格式
comli_cn
大模型笔记人工智能大模型
1.SFT(有监督微调)的数据集格式?对于大语言模型的训练中,SFT(SupervisedFine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot
- K8S大白话(●二●)
Jodie大白话
云计算大数据
目录什么是yaml文件yaml字段说明如何编写yaml文件这里是CS大白话专场,让枯燥的学习变得有趣!没有对象不要怕,我们new一个出来,每天对ta说不尽情话!好记性不如烂键盘,自己总结不如收藏别人!什么是yaml文件二话不说先翻译:YAML(YAMLAin'taMarkupLanguage/YetAnotherMarkupLanguage)中文名:%…标记语言。就是跟json、xml类似的配
- 自然语言处理5——词法分析
河篱
自然语言处理自然语言处理算法nlp
自然语言处理5——词法分析文章目录自然语言处理5——词法分析英文的词法分析中文的词法分析中文未登录词识别词:是语言信息处理的基本单位。词法分析步骤:词的识别:将句子序列转换为词序列形态分析:词的构成、形态变化、词形还原词性标注:标记句子中词的词性英文的词法分析英文的特点:曲折型语言,词与词之间有边界标记,词的形态变化丰富屈折变化:由于语法作用而造成的单词形态变化,但单词的词性基本不变派生变化:一个
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(七)Embedding概念介绍
Blankspace空白
人工智能自然语言处理embedding
Embedding(嵌入)是自然语言处理(NLP)中非常重要的概念。简单来说,embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象(比如词、字符或句子)转换为密集的、连续的向量表示的技术。这个向量通常是低维的,并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding?传统的计算机处理文本的
- 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧
雅俗共赏100
笔记搜索引擎
一、基础技巧精准关键词避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI发展史”vs“人工智能历史”)。排除干扰词使用减号-排除无关内容(例:苹果-手机排除科技公司结果)。精确匹配用英文引号""搜索完整短语(例:"量子力学基础教程")。二、高级搜索指令(以Google为例)限定网站site:域名关键词(例:site:zhihu.
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那