- 自然语言处理_tf-idf
_feivirus_
算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
- 关键字提取
蓝色滑行
关键词提取importpandasaspdimportjieba.analyse#导入关键词库读取文本fn=open('d:/collect.txt',encoding='UTF-8')string_data=fn.read()fn.close()关键词提取"TF-IDF(termfrequency-inversedocumentfrequency)是一种针对关键字的统计分析方法,用来评估关键字或
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- 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
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
富士达幸运星
人工智能机器学习tf-idf
文本分析之关键词提取:解锁信息精髓的钥匙在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的文本数据所包围。无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子,还是电子邮件和聊天记录,文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而,面对如此庞大的数据量,如何快速准确地提取出其中的关键信息,成为了文本分析领域的一个重要课题。关键词提取,作为文本分析的核心技术之一,正是帮助我们解锁文本信息精髓的关键工具。一、什么是关键词提取?关键词
- 文本数据分析-(TF-IDF)(2)
红米煮粥
数据分析tf-idfpython
文章目录一、TF-IDF与jieba库介绍1.TF-IDF概述2.jieba库概述二、TF-IDF与jieba库的结合1.结合2.提取步骤三,代码实现1.导入必要的库读取文件:3.将文件路径和内容存储到DataFrame4.加载自定义词典和停用词5.分词并去除停用词TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)与jieba库在文本处理领域有着紧密的联系
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- vue 精选评论词云 集成echarts-wordcloud TF-IDF算法
麦麦大数据
可视化研究vue.jsecharts前端tf-idf
这一期在我们的系统里集成词云组件,开发的功能是景区精选评论的词云展示功能。这个界面的逻辑是这样的:在数据框里输入城市,可以是模糊搜索的,选择城市;选择城市后,发往后台去查询该城市的精选评论,由于一个城市会有很多景点,所以精选评论也有很多,采用TF-IDF算法,计算关键词,返回给前端,使用echarts词云组件进行可视化;再次输入城市,可以切换城市,同时词云会重新渲染。1词云页面开发首先前端安装词云
- spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
weixin_39956182
spark应用程序转换
在实际机器学习项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
- 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
- 自然语言处理系列三十七》词频-逆文档频率TF-IDF》Java代码实现
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理javanlpaiAI编程chatgptgpt
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三十七Java代码实现词频-逆文档频率(TF-IDF)TF-IDF的Python代码实现总结自然语言处理系列三十七Java代码实现词频-逆文档频率(TF-IDF)上篇文章讲了算法原理,这篇文章通过Java实现TF-IDF,再
- 数据库面试题-ElasticSearch
@Corgi
Java面试题数据库elasticsearch大数据java面试题
数据库面试题-ElasticSearch1、ElasticSearch是什么?2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理?3、说说ElasticSearch分段存储的思想?4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识?5、知道什么是文本相似度TF-IDF吗?6、说说ElasticSearch写索引的逻辑?7、说说ElasticSearch集群中搜索数据的过程?8、说说E
- gensim 实现 TF-IDF
木下瞳
NLP大模型tf-idf人工智能
目录介绍代码介绍TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)含义:TF(TermFrequency):词频,是指一个词语在当前文档中出现的次数。它衡量的是词语在文档内部的重要性,直观上讲,一个词语在文档中出现越频繁,表明它对该文档内容描述的贡献越大。IDF(InverseDocumentFrequency):逆文档频率,是一个词语在整个文档集合中的稀
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
spssau
人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- Elasticsearch实战阅读笔记
Wyat,sahar
elasticsearchelasticsearch
firstday1.默认情况所有数据全部索引2.es索引为倒排序索引.3.计算文档相关性得分的算法是TF-IDF词频-逆文档频率4.elasticsearch不支持事务!!5.索引文本"bicyclerace"分析步骤将产生"bicycle""race""cycling""racing"(还有现代分词..nb)6.面向文档,意味着索引和搜索数据的最小单位是文档7.文档是无模式的理解索引相当于库27
- Spark MLlib
Francek Chen
Spark编程基础spark-mlsparkmllib机器学习
目录一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习(二)基于大数据的机器学习(三)Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线(一)机器学习流水线概念(二)流水线工作过程(三)构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换(一)特征提取:TF-IDF(二)特征转换:标签和索引的转化四、分类与回归(一)逻辑斯蒂回归分类器(二)决策树分类器一、SparkMLlib简介(一)什么是机器学习机器学习可以看
- 特征工程:特征构建
林浩杨
数据探索与可视化机器学习数据分析python机器学习算法
目录一、前言二、正文Ⅰ.分类特征重新编码①分类特征②离散特征③多标签类别编码Ⅱ.数值特征重新编码①多项式②多个变量的多项式特征Ⅲ.文本数据的特征构建①文本词频条形图②词袋模型③TF-IDF矩阵三、结语一、前言特征工程中的特征构建的主要目的是生成新的特征,而针对不同的特征,有多种方式可以形成新的特征,例如有针对分类特征、针对数值特征和针对文本特征对其进行生成新的特征。二、正文Ⅰ.分类特征重新编码①分
- 基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统(完整系统+开发文档+部署教程等资料)
谁不学习揍谁!
大数据自然语言处理可视化python大数据机器学习
基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术,对景区数据进行爬取和收集。以旅游景点数据为基础分析景区热度,挖掘客流量、景区评价等信息,并对分析的结果进行统计。智慧旅游数据分析系统拟实现景区热度、景区展示、游客统计、景区评价、旅游路线等部分。拟定景
- 如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析?
小小晓晓阳
LLM文心一言pythonnlp
常规的文本相似度计算有TF-IDF,Simhash、编辑距离等方式,但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算,并不能结合语义分析,而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力,效果也不一定能达到我们满意的状态,随着大模型技术的日渐成熟,我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢?本文将结合文心一言4.0来介绍两种文本相似度分析的方法:方式一提供prompt,直接调用大模型接口
- TF-IDF入门与实例
lawenliu
我们对文档分析的时候,通常需要提取关键词,中文分词可以使用jieba分词,英文通过空格和特殊字符分割即可。那么分割之后是不是出现频率越高这些词就能越好代表这篇文章描述的内容呢?答案是否定的,比如英文中常见的词a、an等,中文中常见的“的”、“你”等等。有一些词可以通过过滤stopWord词表去掉,但是对于领域文档分析就会遇到更复杂的情况,比如需要把100份文档分到不同的领域,提取每个领域的关键词;
- 大数据笔记--Spark(第五篇)
是小先生
大数据08-Sparkspark
目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景,用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量2、计数器三、VSM算法1、什么是倒排索引表?2、什么是相似度的概念?3、什么是TF-IDF算法4、VSM算法Ⅰ、概念Ⅱ、算法原理Ⅲ、举例一、Spark的调优1、更改序列化为kryoSpark
- 100 个 NLP 面试问题
无水先生
NLP入门到精通人工智能综合自然语言处理面试人工智能
100个NLP面试问题一、说明 对于技术磨练中,其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前,您将此文档复制给自己,做一个系统的模拟实战。二、经典NLP问题(共8题)TF-IDF和ML;从头开始编写TF-IDF。什么是TF-IDF中的归一化?为什么在我们这个时代需要了解TF-IDF,如何在复杂的模型中使用它?解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用
- 【自然语言处理】P1 对文本编码(One-Hot 与 TF-IDF)
脚踏实地的大梦想家
#自然语言处理自然语言处理tf-idf人工智能
目录独热表示(One-hot)TF-IDF此外对文本编码,目标是将自然语言文本表示为向量,从而便于继续处理和分析文本数据。三种常用对文本编码方法如下:独热表示(One-hot)独热表示(One-hotencoding)将句子中的每个单词转换为一个固定长度的二进制向量,其中每个向量表示句子中单词的独热编码。这个过程通常包括建立词库、独热编码两个步骤:#以这两个句子建立独热表示:Timefliesli
- python3.6.国家政策文本分析代码
Luzichang
养老政策神经网络python政策TF/IDF文本处理
根据学习至今的python,和导师吩咐的方向,一共做了5件事:1.政府网http://www.gov.cn/index.htm中养老政策特殊文本爬取与保存。2.基于的TF/IDF多文档关键词抽取。-基于TF-IDF算法的关键词抽取(原文:https://blog.csdn.net/zhangyu132/article/details/52128924)importjieba.analysejieb
- 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
周润发的弟弟
spark-mltf-idfword2vec
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors(特征提取器)###
- [机器学习]TF-IDF算法
不知迷踪
机器学习机器学习tf-idf人工智能
一.TF-IDF算法概述什么是TF-IDF?词频-逆文档频率(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,TF-IDF)是一种常用于文本处理的统计方法,可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。简单来说就是可以用于文档关键词的提取。TF-IDF的基本思想:看到下面这段文本,我们应该很容易就能看出“梅西”应该是一个关键词,但是我们如何通过算法的形式让计算机也能够辨别呢
- 使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理
Yuki_lsq
Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象,不需过多地关注概念,只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法,同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一,兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩
- 剖析Elasticsearch面试题:分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF,揭秘分段存储与段合并,解密写索引技巧,应对深翻页问题的实用解决方案!
LiuSirzz
elasticsearch分布式大数据面试
1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时,分词与倒排索引是两个关键的概念,理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。「1.分词(Tokenization):」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中,分词是搜索引擎索引和查询的基础。以下是一些关键点:分词器(Tokenizer):Elasticsearch使用
- 自然语言处理 TF-IDF
小嗷犬
深度学习自然语言处理tf-idf人工智能
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文档频率)是
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h