- 用python实现词频分析与可视化
qianqianaao
人工智能实验python开发语言图像处理人工智能计算机视觉nlp
目标:通过统计文本中各个词汇的出现频率,找出文本中的关键词,帮助我们了解文本的核心内容。方案:统计词频:计算每个词汇在文本中的出现次数。常用方法有TF(词频)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。TF:词汇在文档中的出现频率。TF-IDF:不仅统计词频,还会考虑词汇在其他文档中的出现情况,减少常见词汇的影响。可视化:使用词云图或柱状图可视化高频词,帮助直观展示文本中的关键词。词云图:显示频率较高的词
- 如何在Python中实现文本相似度比较?
CodeJourney代码之旅
python学习python开发语言
在Python中实现文本相似度比较可以通过多种方法,每种方法都有其适用场景和优缺点。以下是一些常见的文本相似度比较方法:1.余弦相似度(CosineSimilarity)余弦相似度是通过计算两个向量之间夹角的余弦值来确定它们之间的相似度。在文本处理中,可以使用TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)将文本转换为向量。fromsklearn.fea
- 【Elasticsearch】TF-IDF 和 BM25相似性算法
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,TF-IDF和BM25是两种常用的文本相似性评分算法,但它们的实现和应用场景有所不同。以下是对这两种算法的对比以及在Elasticsearch中的使用情况:TF-IDF-定义与原理:TF-IDF是一种经典的信息检索算法,用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中某份文件的重要程度。它由两部分组成:-TF(TermFrequency):词频,即词语在文档中出现的次数。-
- 【Elasticsearch】自定义相似性算法
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,可以通过自定义相似度算法来优化搜索结果的相关性。以下是几种常见的自定义相似度算法的方法:1.使用内置相似度算法Elasticsearch默认使用BM25算法,但也可以切换到其他内置的相似度算法,如TF-IDF或布尔相似度。例如:```jsonPUT/my_index{"settings":{"similarity":{"my_similarity":{"type":
- 【RAG排序】rag排序代码示例-简单版
weixin_37763484
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claude生成的一个排序的例子,有几种简单的方法。示例数据查询:“人工智能在医疗领域的应用前景如何?”文档库:8个相关文档,涵盖AI在医疗、金融、教育、自动驾驶等领域的应用实现的排序方法SimpleBM25Ranker-中文BM25排序器使用jieba进行中文分词计算TF-IDF和文档长度归一化处理中文停用词ChineseKeywordRanker-关键词匹配排序器Jaccard相似度+查询词覆
- 搜索领域必知算法:TF-IDF原理详解与Python实现
搜索引擎技术
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搜索领域必知算法:TF-IDF原理详解与Python实现关键词:TF-IDF、搜索算法、词频、逆文档频率、Python实现摘要:本文深入探讨了搜索领域中至关重要的TF-IDF算法。首先介绍了TF-IDF算法的背景和基本概念,包括词频(TF)和逆文档频率(IDF)的含义。接着用通俗易懂的语言解释了这些核心概念之间的关系,并通过具体的例子和数学公式进行详细说明。然后给出了使用Python实现TF-ID
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BERT微调与传统机器学习的区别和联系:传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤:特征工程:手动设计特征(如TF-IDF、词袋模型)模型训练:使用分类器(如SVM、随机森林、逻辑回归)特征和模型调优:反复调整特征和超参数BERT微调流程BERT微调的典型流程:预训练:使用大规模无标注数据预训练BERT模型数据准备:将文本转换为BERT输入格式(tokenize、添加特殊标记)模型微
- BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较
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一、核心原理对比维度预训练模型(如BERT)朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型,基于Transformer架构,通过大规模无监督预训练学习语言表示。传统机器学习模型,基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示(contextualembeddings),捕捉长距离语义依赖。通常使用词袋模型(BagofWords)或TF-IDF,忽略词序和上下文,仅考虑词频。训练方式两
- Python爬虫与数据挖掘:搜索引擎背后的技术
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Python爬虫与数据挖掘:搜索引擎背后的技术关键词:Python爬虫、数据挖掘、搜索引擎、网络爬虫、信息检索、自然语言处理、机器学习摘要:本文深入解析搜索引擎核心技术架构,结合Python爬虫与数据挖掘技术,系统阐述从网页抓取、数据清洗到索引构建、检索排序的完整流程。通过数学模型推导、代码实现和实战案例,揭示搜索引擎背后的技术原理,包括网络爬虫的抓取策略、倒排索引构建算法、TF-IDF与Page
- K-Means文档聚类 - 关键代码详解
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kmeans聚类算法
1.数据加载与预处理importnet.sf.javaml.core.Dataset;importnet.sf.javaml.core.DefaultDataset;importnet.sf.javaml.core.DenseInstance;/***从实验二的TF-IDF结果加载数据*@paramtfidfVectors实验二生成的TF-IDF矩阵(double[][]类型)*@returnJa
- NLP-gensim库
安替-AnTi
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料(Corpus):一组原始文
- Python自然语言处理:gensim库的探索与应用
丶本心灬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档介绍了gensim库——一个专为Python设计的开源自然语言处理工具,它支持词向量模型、主题模型、相似度计算、TF-IDF和LSA等核心功能。该库适用于文档相似性和主题建模任务,特别强调其在处理大规模语料库中的高效性和准确性。包含gensim-4.0.0版本的预编译安装包,为64位Windows系统上的Python3.6版本提供便捷安装体验。文档还提供
- 搜索领域索引构建的索引文本挖掘技术
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搜索领域索引构建的索引文本挖掘技术关键词:倒排索引、文本预处理、TF-IDF、BM25、分布式索引、查询扩展、语义索引摘要:本文深入探讨搜索引擎核心组件索引构建中的文本挖掘技术。从基础倒排索引原理到现代语义索引技术,通过算法解析、数学建模和代码实现,系统讲解索引构建中的关键环节。重点分析TF-IDF、BM25等经典算法,探讨分布式索引架构设计,并展示基于深度学习的语义索引前沿进展。1.背景介绍1.
- 【NLP-01】文本相似度算法:Cosine Similarity、Levenshtein Distance、Word2Vec等介绍和使用
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文本相似度计算的算法是自然语言处理领域中的关键技术,主要用于衡量两段文本在内容、语义或结构上的相似程度。以下是一些常用的文本相似度计算算法:余弦相似度(CosineSimilarity):余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。在文本相似度计算中,首先将文本转换为向量表示(如TF-IDF向量),然后计算这些向量之间的余弦值。余弦值越接近1,表示文本越相似。Jaccard相似度:
- 中文分词与数据可视化02
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jieba库简介jieba(结巴分词)是一个高效的中文分词工具,广泛用于中文自然语言处理(NLP)任务。它支持以下功能:分词:将句子切分为独立的词语。自定义词典:添加专业词汇或新词,提升分词准确性。关键词提取:基于TF-IDF或TextRank算法提取文本关键词。词性标注:识别词语的词性(如名词、动词)。并行分词:加速大规模文本处理。核心函数与用法1.分词功能jieba.cut(sentence,
- 建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南
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一、模型选择与实现针对文本分类任务(如垃圾邮件识别),多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)是最优选择:适用场景:处理离散型特征(如词频、TF-IDF值)核心优势:直接利用整数型词频特征,无需假设数据分布对比区别:高斯朴素贝叶斯:假设特征符合正态分布,适合连续型数据伯努利朴素贝叶斯:处理二值化特征(是否存在某个词)python复制下载fromsklearn.naive_bayesimpor
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一、美联储政策文本的量化解构与市场响应追踪技术框架说明:采用自然语言处理(NLP)领域的主流模型BERT-CNN,对美联储政策声明进行语义权重分析。通过TF-IDF算法量化"观望"等政策关键词的文本显著性,结合LSTM网络对发布会语录进行情感极性分类(情感强度值区间[-1,1]),构建政策立场的多维度量化表征。市场数据关联:运用向量自回归(VAR)模型捕捉政策信号与资产价格的动态关系。实证结果显示
- 从零开始大模型开发与微调:文本主题的提取:基于TFIDF
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计算AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
引言文本主题提取是自然语言处理(NLP)领域的一项重要技术,它通过对大规模文本数据的分析,识别出文本所涉及的主要主题或概念。在信息检索、文本分类、推荐系统以及知识图谱构建等多个应用场景中,文本主题提取发挥着至关重要的作用。有效的文本主题提取不仅能提高文本分析的精度和效率,还能帮助我们更好地理解和利用文本数据中的隐含信息。本文旨在为读者提供一份全面的文本主题提取指南,重点介绍基于TF-IDF(Ter
- 开放域问答的密集段落检索(以密集检索的角度解决 QA 问题)
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开放域问答的密集段落检索摘要开放域问答依赖于有效的段落检索去选择候选内容,传统的稀疏向量空间模型,比如TF-IDF恶和BM25,确实是一个方法。在这项工作中,我们证明了检索实际上可以单独使用密集表示来实现,其中嵌入是通过一个简单的双编码器框架从少量的问题和段落中学习到的。在广泛的开放域QA数据集上进行评估时,我们的密集检索器在前20个段落检索准确率方面的绝对性能大大超过强大的Lucene-BM25
- 常用回环检测算法对比(SLAM)
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算法人工智能技术人工智能算法人工智能回环检测SLAM
回环检测本质上是一种数据相似性检测算法,原理是通过识别机器人是否回到历史位置,建立位姿约束以优化全局地图,纠正长期的里程计漂移实现全局地图的一致性,简单讲就是识别场景中的重复特征以修正累积误差。1.概述算法类别原理特点优势劣势词袋模型特征聚类为单词,TF-IDF加权相似度依赖手工特征,倒排索引加速检索实时性高,适合移动端忽略空间信息,误判相似场景概率改进模型贝叶斯滤波动态更新概率分布结合里程计与场
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2301_79975534
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结构化解析能力需实现三级标题自动识别(H1/H2/H3),支持主流文档格式(Word/PDF/Markdown/纯文本)。通过正则表达式匹配标题层级特征,结合语义分析验证标题有效性。章节段落划分准确率需达到95%以上,项目符号列表识别支持数字/字母/符号多种格式。内容提炼机制关键句提取:融合TF-IDF权重分析与TextRank算法,构建句子重要性网络。实验数据显示核心句提取准确率达82%,召回率
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```htmlPython计算文本相似度(Levenshtein、Jaccard、TF-IDF)Python计算文本相似度(Levenshtein、Jaccard、TF-IDF)在自然语言处理(NLP)中,计算文本相似度是一个常见的任务。文本相似度可以用于搜索引擎优化、抄袭检测、推荐系统等多个领域。本文将介绍三种常用的文本相似度计算方法:Levenshtein距离、Jaccard相似系数和TF-I
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TF-IDF的传统实现面临增量学习困难,因为IDF计算依赖全局文档统计信息。但是实际的工作当中往往数据是增量的,并且定期增量和不定期增量混合,所以为了实际考虑,还是有必要思考如何解决TF-IDF增量问题的。一、增量学习核心挑战IDF的全局依赖性:新文档加入需要重新计算所有文档的IDF值原始公式:IDF(t)=log(总文档数/包含t的文档数)特征维度变化:新文档可能引入新词项需要动态扩展特征空间历
- Elasticsearch多字段搜索与价格范围过滤的Go语言实现
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文章目录Elasticsearch多字段搜索与价格范围过滤的Go语言实现1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲解TF-IDF计算示例BM25计算示例向量空间模型示例实际应用中的考虑因素5.项目实践:代码实例和详细解释
- TF-IDF算法及sklearn实现
雪顶猫的鳄
pythontf-idf算法sklearnpython
一、TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency-inversedoumentfrequency,词频-逆向文档频率)是一种用于信息检索(informationretrieval)与文本挖掘(textmining)的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对与一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比的增加,但同时会
- TF-IDF算法详解
听风Q
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文章目录TF-IDF算法TF-IDF算法介绍TF=>词频(TermFrequency)IDF=>逆向文件频率(InverseDocumentFrequency)TF-IDF实际上是:TF*IDFpython3实现NLTK实现Sklearn实现jiaba实现TF-IDF算法缺点TF-IWF算法TF-IDF算法TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency–inversedocument
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
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文章目录前言一、TF-IDF:关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算:拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用:从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现:从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame:2.2.2分词与停用词过滤
- 深入解析BM25:LangChain中的高效检索算法
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1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- 从经典到现代:BM25在LangChain中的应用与优势
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1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
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引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- 多线程编程之理财
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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