- fastText 情感分类
dreampai
情感分类任务就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小的标记的训练集,你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子:“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作,得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量(可以通过TF-IDF
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的自然语言处理技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术,如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告,接下来会花些时间,逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据自然语言处理分类pythonchatgpt人工智能ai机器学习
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】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N
- fasttext版本,有图有真相
阿喵要当程序员
fasttextnlp
切记:通过pipinstallfasttext的版本是老版本:https://pypi.org/project/fasttext/code时候一些函数会不同,且该版本的模型,新版本是无法load的。新版本需要到fasttext官网或者github上面下载官网:https://fasttext.cc/docs/en/english-vectors.htmlgithub:https://github.
- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
Bigcrab__
Python库介绍和使用python
Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim,suchasWord2Vec,FastText,LatentSemanticIndexing(LSI,LSA,LsiModel),LatentDirichletAllocation(LDA,Lda
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的Python库,提供了许多强大的功能,包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析,要开始使用Gensim,您需要安装它,
- NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification
机器不能学习
这是一个简单有效的文本分类算法优势:可以在排序限制、低损失近似值下以10Min极短的时间训练出百万级的模型架构:整体与cbow类似:cbow根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单,使用一个look-uptable查找表,把单词平均转化到文本形式-使用softmax来计算预定义类的概率分布,目的是为了加
- 技术动态 | LLM⊗KG范式下的知识图谱问答实现框架思想阅读
开放知识图谱
知识图谱easyui人工智能前端javascript
转载公众号|老刘说NLP分享一张有趣的图,意思是在分类场景下,使用大模型和fasttext的效果,评论也很逗。这其实背后的逻辑是,在类别众多的分类场景下,尤其是在标注数据量不缺的情况下,大模型的收益是否能够比有监督模型的收益更多。这个例子虽然没有说标注数据量,但估计量不会少。我们继续回到知识图谱与大模型的话题:读到一个大模型和知识图谱融合的有趣工作《Think-on-Graph:DeepandRe
- fastText
吹洞箫饮酒杏花下
Fasttext最大的特点是模型简单,只有一层的隐层以及输出层,因此训练速度非常快,在普通的CPU上可以实现分钟级别的训练,比深度模型的训练要快几个数量级。输入层:为了将wordorder考虑进来,fastext使用了N-gramfeature。这些输入是n-gram向量,这些向量是随机生成的。由于n-gram的量远比word大的多,完全存下所有的n-gram也不现实。Fasttext采用了Has
- Python文本向量化入门(五):自定义中文词袋
Dxy1239310216
Pythonpython人工智能开发语言
在文本向量化中,使用预训练的词向量,例如Word2Vec、GloVe或FastText等,是常见的做法。这些词向量已经在大量文本数据上进行了训练,为我们提供了现成的词嵌入表示。然而,有时候我们可能希望根据特定的任务或数据集来自定义词向量。这就需要我们自己构建一个词袋模型(BagofWords)。在之前的文章中,我们介绍了如何使用Python的CountVectorizer类将文本转换为词频矩阵。但
- 【深度学习】召回过程优化--BM25
OneTenTwo76
深度学习深度学习机器学习人工智能
文章目录一召回过程优化1.优化思路2.通过BM25算法代替TFIDF2.1BM25算法原理2.2BM25算法实现2.3修改之前的召回代码3.使用Fasttext实现获取句子向量3.1基础方法介绍3.2训练模型和封装代码3.2.1分词写入文件3.2.2训练模型3.2.3基础封装一召回过程优化1.优化思路前迈进能够返回相似的召回结果,但是,如何让这些结果更加准确呢?可以从下面的角度出发:tfidf使用
- 【已解决】安装fasttext、py2neo失败
intmain_S
深度学习pythonlinux深度学习
安装fasttext1.官方方法(不好使)pyfasttext·PyPIpipinstallcysignalspipinstallpyfasttext报错:Buildingwheelsforcollectedpackages:cysignalsBuildingwheelforcysignals(PEP517)...errorERROR:Commanderroredoutwithexitstatus
- 工智能基础知识总结--词嵌入之FastText
北航程序员小C
机器学习专栏人工智能学习专栏深度学习专栏机器学习人工智能深度学习神经网络
什么是FastTextFastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具,它提出了子词嵌入的方法,试图在词嵌入向量中引入构词信息。一般情况下,使用fastText进行文本分类的同时也会产生词的embedding,即embedding是fastText分类的产物。FastText流程FastText的架构图为:分为输入层、隐含层、输出层,下面分别介绍这三层:输入层输入层
- FastText模型具有的强大功能!
人工智能小豪
人工智能深度学习机器学习
1.什么是fastText英语单词通常有其内部结构和形成⽅式。例如,我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字⾯上推测它们的关系。这些词都有同⼀个词根“dog”,但使⽤不同的后缀来改变词的含义。而且,这个关联可以推⼴⾄其他词汇。在word2vec中,我们并没有直接利⽤构词学中的信息。⽆论是在跳字模型还是连续词袋模型中,我们都将形态不同的单词⽤不同的向量来表⽰。例如,“dog”和
- cs224n-笔记-lecture13-contextual-representations
AugBoost
之前的WordRepresentation方法如Word2Vec,GloVe,fastText等对每个单词仅有一种表示,而通常单词的含义依赖于其上下文会有所不同,而且每个单词不仅有一方面特征,而应有各方面特征如语义特征,语法特征等,这一讲集中讨论contextualwordrepresentation,主要比较了ELMO,GPT与BERT模型。ELMOELMO的基本思想是利用双向的LSTM结构,对
- 1 NLP分类之:FastText
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#6自然语言处理自然语言处理人工智能
0数据https://download.csdn.net/download/qq_28611929/88580520?spm=1001.2014.3001.5503数据集合:0NLP:数据获取与EDA-CSDN博客词嵌入向量文件:embedding_SougouNews.npz词典文件:vocab.pkl1模型基于fastText做词向量嵌入然后引入2-gram,3-gram扩充,最后接入一个ML
- 【nlp】4.1 fasttext工具介绍(文本分类、训练词向量、词向量迁移)
lys_828
NLP自然语言处理自然语言处理分类人工智能
fasttext工具介绍与文本分类1fasttext介绍1.1fasttext作用1.2fasttext工具包的优势1.3fasttext的安装1.4验证安装2fasttext文本分类2.1文本分类概念2.2文本分类种类2.3文本分类的过程2.4文本分类代码实现2.4.1获取数据2.4.2训练集与验证集的划分2.4.3训练模型2.4.4使用模型进行预测评估2.4.5模型调优3fasttext训练词
- cs224n-笔记-lecture12-subwords
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目录字符级模型介绍Subword-models:BytePairEncodingandfriends混合了字符和单词的模型(介于二者之间)fasttext字符级模型介绍一个用于句子级分类的字符级模型:非常深的卷积网络,用于文本分类Conneau,Schwenk,Lecun,Barrault.EACL2017通过卷积层的堆叠,可以实现很好的结果字符级的NMT模型1.一开始,效果一般(Vilareta
- 2021秋招-总目录
LBJ_King2020
2021秋招数据结构
2021秋招-目录知识点总结预训练语言模型:Bert家族1.1BERT、attention、transformer理解部分B站讲解–强烈推荐可视化推倒结合代码理解代码部分常见面试考点以及问题:word2vec、fasttext、elmo;BN、LN、CN、WNNLP中的loss与评价总结4.1loss_function:深度学习-Loss函数L1、L2正则化总结:L1,L2正则所有问题-视频-PP
- 文本分类方法有哪些
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文本分类问题:给定文档p(可能含有标题t),将文档分类为n个类别中的一个或多个文本分类应用:常见的有垃圾邮件识别,情感分析文本分类方向:主要有二分类,多分类,多标签分类文本分类方法:传统机器学习方法(贝叶斯,svm等),深度学习方法(fastText,TextCNN等)本文的思路:本文主要介绍文本分类的处理过程,主要哪些方法。致力让读者明白在处理文本分类问题时应该从什么方向入手,重点关注什么问题,
- 秋招算法岗,面试复盘
文文学霸
算法机器学习面试人工智能深度学习
作者|leonlin96NewBeeNLP公众号楼主是21届毕业,秋招主要投算法岗(偏NLP方向)和数据岗方向,下面分享我的一些面试经历。一、科大讯飞(NLP)简要介绍自己Python里面哈希表对应哪种结构,是如何解决哈希冲突的DSSM模型和ESIM模型的区别Word2vec原理,word2vec和fasttext原理上的区别Bert原理,bert随机mask掉15%的词,为什么要随机有80%替换
- NLP-词向量-发展:词袋模型【onehot、tf-idf】 -> 主题模型【LSA、LDA】 -> 词向量静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】 -> 词向量动态表征【Bert】
u013250861
#NLP/词向量_预训练模型word2vecbert自然语言处理
NLP-词向量-发展:词袋模型【onehot、tf-idf】主题模型【LSA、LDA】基于词向量的静态表征【Word2vec、GloVe、FastText】基于词向量的动态表征【Bert】一、词袋模型(Bag-Of-Words)1、One-Hot词向量的维数为整个词汇表的长度,对于每个词,将其对应词汇表中的位置置为1,其余维度都置为0。缺点是:维度非常高,编码过于稀疏,易出现维数灾难问题;不能体现
- #最全面# NLP获取词向量的方法(Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 对比分析)
energy_百分百
NLP深度学习elmo词向量embeddingword2vecNLP
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- FastText.zip compressing text classification models
丫头片子不懂事
深度学习论文文本分类
FastText.zip:compressingtextclassificationmodels作者ArmandJoulin,EdouardGrave,PiotrBojanowski,MatthijsDouze,HervéJégou&TomasMikolov单位FacebookAIResearch关键词textclassification,compression,FastText文章来源Under
- 灵魂20问帮你彻底搞定词向量
biuHeartBurn
深度学习NLP学习笔记人工智能深度学习人工智能
文章目录1.灵魂20问帮你彻底搞定词向量2.W2C模型篇--一个词通过Word2vec训练之后,可以得到几个词向量?3.W2C优化方式篇4.W2C-负采样/霍夫曼之后模型是否等价5.Word2vec训练参数的选定?6.W2C为什么需要二次采样?7.Word2vec的负采样8.W2C模型究竟是如何获得词向量的9.CBOW和skip-gram相较而言,彼此相对适合哪些场景10.Fasttext解读-文
- Fasttext解读(1)
biuHeartBurn
深度学习人工智能NLP学习笔记自然语言处理人工智能
我先说一个小问题,估计很多人也有疑惑。看了很多文章,有的说是fasttext是CBOW的简单变种,有的说是Skip-gram的变种。究竟哪个是对的?带着这个问题,我们来聊一聊Fasttext。首先Fasttext涉及到两个论文:第一个是BagofTricksforEfficientTextClassification(201607)。它解决的问题是使用Fasttext进行文本分类第二个是Enric
- 聊一下Glove
biuHeartBurn
机器学习人工智能
本文大概需要阅读4.75分钟先问大家两个问题,看能不能解答Glove中词向量的表达是使用的中心词向量还是背景词向量还是有其他方法?能不能分别用一句话概括出Glove和Fasttext的核心要点?先来谈Glove。中文全称GlobalVectorsforWordRepresentation。它做的事情概括出来就是:基于全局语料,获得词频统计,学习词语表征。我们从语料之中,学习到X共现词频矩阵,词频矩
- 4个可以写进简历的京东 NLP 项目实战
Amusi(CVer)
神经网络人工智能机器学习编程语言深度学习
01京东AI项目实战课程安排覆盖了从经典的机器学习、文本处理技术、序列模型、深度学习、预训练模型、知识图谱、图神经网络所有必要的技术。项目一、京东健康智能分诊项目第一周:文本处理与特征工程|BagofWords模型|从tf-idf到Word2Vec|SkipGram与CBOW|HierarhicalSoftmax与NegativeSampling|FastText|N-gram与平滑操作|文本特征
- FastText:Bag of Tricks for Efficient Text Classification
张寂黯
AIpaperSummary自然语言处理人工智能
FastText:BagofTricksforEfficientTextClassification摘要简而言之,FastText快而准,标准多核CPU就能满足很多文本分类需求,是一个不错的baseline。介绍深度学习模型在文本分类任务上的表现不错,但训练和测试速度令人堪忧,在大数据集上使用受限。传统线性模型依赖特征质量,而且在大数据集上(样本普遍不均衡)表现不佳。为了解决线性模型这个问题,作者
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
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spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
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xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
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运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
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Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
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在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
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软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
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得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
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一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa