- python使用nltk进行中文语料库的词频分布统计
Love _YourSelf_CS
自然语言处理python自然语言处理nlp
文章目录问题描述构建语料库统计字数统计词频分布问题描述根据给定的语料库，统计其中共包含多少字、平均每个词使用了多少次以及常用词的分布以及累计分布情况。本文就以大秦帝国第一部小说为例进行实验本文可以使用在毕业设计中，如果有帮助采用请点赞关注下呗，欢迎大家交流技术，也可以私聊毕设题目交流解决方法构建语料库因为我们要处理的语言是中文，部分方法NLTK是针对英文语料的，中文语料不通用（典型的就是分词）。这
- ChatGPT 和文心一言哪个更好用？
小桥流水---人工智能
机器学习算法chatgpt文心一言人工智能
ChatGPT和文心一言哪个更好用？我认为是文心一言，我的理由尽管目前文心一言在某些方面可能不如ChatGPT，但是随着技术的不断进步和模型的不断优化，文心一言有望在未来几年内成为中国乃至全球范围内最受欢迎的AI语言模型。文心一言具有中文语言处理的优势，并且拥有庞大的中文语料库和知识图谱资源，这使得它在处理中文语言任务方面具有很高的准确率和效果。此外，百度在人工智能领域拥有深厚的技术积累和研发实力
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型--2019最新
锅巴QAQ
NLP自然语言处理word2vecgensimwiki中文语料库词向量模型
目录一、数据获取二、将xml格式数据转为txt三、繁体转为简体方法1---自己使用opencc库手动了1个转换程序，pipinstallopencc进行安装方法2---网上有一个exe应用程序进行转换，详情见：https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC四、分词五、Word2Vec模型训练六、Word2Vec模型检测一、数据获取使用的
- HMM与LTP词性标注之LTP介绍
赵孝正
#1.自然语言处理&知识图谱人工智能
文章目录LTP牛刀小试上图缺点：参数太多，中文语料库匮乏注意力机制，相当于给每一个词赋予一个权重，权重越大的越重要。bert的缺点：神经元太多，较慢。LTP如果只是需要做词性的识别，那么用LTP就可以了，由哈工大自主研发。主页：http://ltp.ai/index.html目前python主要用LTP，目前已经发展到4.0的版本。牛刀小试在最后一个章节，就用LTP完成词性标注、包括分词，最后再把
- ChatGLM2部署实战体验
Spielberg_1
人工智能大规模语言模型（LLM）自然语言处理语言模型nlpchatgpt
ChatGPT在自然语言处理领域的表现让人振奋，开启了大模型在通用人工智能领域的大门。许多工作随之跟进，并开源，凭借相对小的参数量达到近似GPT的效果，包括LLama，alpace等。然而，这些模型大都对中文的支持能力相当有限，国内清华大学针对这个问题，扩充中文token，采用自建的中文语料库进行训练，生成ChatGLM2模型，较上一代ChatGLM1性能有了显著提升，在答复内容的可靠性和推理速度
- Llama2-Chinese项目：2.2-大语言模型词表扩充
NLP工程化
人工智能自然语言处理Llama大语言模型
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese-LLaMA-Alpaca开源项目详细说明了词表扩展[2]。一.对LLaMAtokenizer扩
- 中文语料库
wendy云泽
下载链接：https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus包括：
- Matlab统计字符串中共有多少种字符以及每种字符出现次数的功能实现（Matlab R2021a）
KeepLearners
数学建模Matlab编程matlab数学建模全文检索
在做2023年深圳杯B题的时候，需要使用隐写技术（将特定信息嵌入信息载体且不易被察觉，可被广泛地应用于著作权保护、数据附加等领域）将《中华人民共和国著作权法》全篇10314个字符写入图片，首先我想到的是利用霍夫曼编码原理将字符串进行压缩，这样的话，相同的隐写算法就可以保存更多的信息。所以我需要统计字符串中共有多少种字符以及每种字符出现的次数，其实更优的做法是利用中文语料库进行分词，或直接应用中文词
- ChatterBot+第三方中文语料库实现在线聊天机器人
骑行去看海
自然语言处理python自然语言处理聊天机器人
设计并实现一个在线聊天机器人案例1、ChatterBotChatterBot是Python自带的基于机器学习的语音对话引擎，可以基于已知的对话库来产生回应。ChatterBot独特的语言设计可以使它可以通过训练来用任何一种语言进行对话。该项目的开源代码链接：https://github.com/gunthercox/ChatterBot2、应用案例描述ChatterBot包含的工具有助于简化训练聊
- 搜狗语料库word2vec获取词向量
qi_700
一、中文语料库本文采用的是搜狗实验室的搜狗新闻语料库，数据链接http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php首先对搜狗语料库的样例文件进行分析。搜狗语料库由搜狗实验室提供，我们使用搜狗新闻语料库，下载地址在：http://www.sogou.com/labs/resource/cs.php。分析语料格式时先下载迷你版分析。下载下来的文件名为：news_sohus
- 【NLP】使用Word Embedding实现中文自动摘要
镰刀韭菜
NatureLanguageProcess自然语言处理wordembedding关键词提取gensim
使用WordEmbedding实现中文自动摘要主要步骤中文语料库数据预处理生成词向量把文档的词转换为词向量生成各主题的关键词检查运行结果参考资料本文通过一个实例介绍如何使用WordEmbedding实现中文自动摘要，使用Gensim中的word2vec模型来生成WordEmbedding。主要步骤1）导入一个中文语料库2）基于这个中文语料库，搭建word2vec模型，训练得到各单词的词向量；3）导
- Sougou语料库word2vec训练demo
hhy不许摸鱼
NLP自然语言处理nlp深度学习机器学习python
Sougou语料库word2vec训练demo文章参考：https://www.cnblogs.com/Newsteinwell/p/6034747.html利用jieba对中文语料库进行分词这里首先将Sougou中的语料库进行解压，对解压后的dat文件catnews_sohusite_xml.dat|iconv-fgbk-tutf-8-c|grep"">sougou.txt提取出内的文本再使用j
- NLP语料库学习
欢桑
自然语言处理学习人工智能
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言中文语料库前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：语料库有的是标记过的（annotated），意味着文本或文档已经标记出监督学习算法的正确响应（例如，用于构建检测垃圾邮件的过滤器），有的则是未标记（unannotated）的，可用于主题建模和文档聚类（例如，探索文本随时间推移潜在主题的变化）。语料库可分解为文档或单个文
- wiki语料库训练检索式聊天机器人
飞鸟malred
ai机器人人工智能
环境：python3.7~9，chatterbot库语料库：中文语料库github.com/brightmart/nlp_chinese_corpus可以从我的网盘下:trained_txt:(我训练时踩坑然后去掉每一步遇到的非法json处理后的txt）https://www.aliyundrive.com/s/GwtwpfH56fj原始语料库:https://pan.baidu.com/s/1c
- （一）利用Wikipedia中文语料训练词向量word2vec——获取Wikipedia简体中文语料库
风度翩翩猪肉王子
MachineLearningword2vecwikipedia语料库
利用Wikipedia中文语料训练词向量一共分为两个篇章，这篇文章属于第一部分，包括下载Wikipedia语料库，并将其从繁体转换为简体。目录第一步下载语料库第二步将下载好的bz2文件转换为txt(text)文件第三步繁体转换为简体第一步下载语料库Wikipedia中文语料库链接：https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/打开网址后，就会看到如下的内容：点进去之后，根据
- 自然语言处理NLP——中文抽取式自动文摘（包括中文语料库处理、三种方法实现自动文摘、Rouge评价方法对自动文摘进行打分）
_神仙鱼_
自然语言处理（NLP）python自然语言处理
利用三种方法实现抽取式自动摘要，并给摘要结果打分（一、textrank二、word2vec+textrank三、MMR四、Rouge评测）具体代码我上传到了Github上，其中有45篇小论文（包括三种摘要方法生成的摘要、标准摘要和各摘要方法生成的摘要的p、r、f值），地址如下：https://github.com/God-Fish-X/Extractable-automatic-Text网上有很多
- 使用全局优化方法识别中文事件因果关系
懒人的理想主义
论文总结个人见解
使用全局优化方法识别中文事件因果关系目录使用全局优化方法识别中文事件因果关系一、语料库标注及基准系统1、因果语料库标注1.显示因果关系2.隐式因果关系3.非因果关系2、基准系统二、全局优化模型1.目标函数2.基本约束条件3.限定性约束条件三、实验结果1.实验设置2.实验结果总结一、语料库标注及基准系统本文使用ACE2005中文语料库作为基础语料1、因果语料库标注本文标注一个中文事件因果关系语料库；
- 下载Wikidata并转成TXT文档
五彩神石
ubuntupythonlinux自然语言处理
1.下载wikidataWikipedia中文语料库链接：wikidata页面里面是不同时间段的数据，本人选择的是20221001目录下的文件。接下来就是要下载好的bz2文件转成txt格式的。2.将bz2文件转码成TXT文件此处，我先尝试了下使用gensim下的Corpus工具转码，但是失败了，报了如下错误，也没尝试去修改，先记录下来吧。有空子阿来看看。我的思路：bz2→json→TXT2.1使用
- 【自然语言处理】对评论进行处理的推荐系统的论文总结
ciecus_csdn
推荐系统自然语言处理自然语言处理推荐系统
【自然语言处理】对评论进行处理的推荐系统的论文总结NLP语料库介绍的以及连接腾讯语料库github上40个nlp中文语料库推荐系统中常见的文本处理方法词袋模型BOW推荐系统中的应用存在的问题解决思路词袋模型升级版N-gram词袋模型TF-IDF权重计算方法隐语义模型LSA（LatentSemanticAnalysis）阿里自然语言处理部总监分享：NLP技术的应用及思考标题分析舆情文本分析NLP语料
- M6-中文多模态预训练模型
Necther
自然语言处理深度学习计算机视觉机器学习
M6：一种中文的多模式预训练机目录：回顾方法下游应用程序可扩展到具有万亿个参数的模型1.回顾多模态预训练模型架构：l基于transformerl单流或者双流图像特征：l目标特征lPatch特征l原始像素下游任务：l理解：VQA，检索l生成：图像字幕对M6的预期l在中文语料库上的预训练模型l兼容理解和生成任务l与图像文本和明文任务兼容l与文本和图像生成兼容2.方法M6概述规模：Dense模型：0.3
- 维基百科的语料库下载以及信息提取笔记
ㄣ知冷煖★
自然语言处理深度学习自然语言处理python
目录前言一、前提知识1-1、中文维基百科的下载1-2、抽取正文内容，繁体转换为简体1-2-1、抽取正文内容1-2-2、繁体转换为简体1-3、特征工程1-4、训练词向量二、实战训练总结前言中文语料库一般都是极为稀少的，要进行中文词向量的训练可能是极为困难的，这时候我们需要使用中文维基百科来进行词向量的训练。一、前提知识1-1、中文维基百科的下载wiki语料库下载网址：https://dumps.wi
- 维基百科中文语料分析（附实际评论案例）
py学习小白
笔记pytorch深度学习python中文分词word2vec
Lz的研究方向大概定了下来，应该会涉及到评论文本分析，所以最近导师让我看看文本数据预处理这块，然后我上Github上找到了这个项目，跟着做了一下。然后通过自己爬取的某多多平台评论数据进行了实际操作，最后也是能够出结果。（这个出结果的意思是能够把文本数据转化成词向量，并且可以得出某词的余弦相似度，随后的主题提取，情感分析我还在看）。话不多说，直接进入正题。这个维基百科中文语料库在网上有很多资源，我就
- 初学NLPday1笔记部分
WJY991202
人工智能深度学习自然语言处理python
1.首先了解什么是NLP，自然语言处理就是将人类能懂的语言文字，及字符类型的东西，转换成一种电脑能懂的语言：比如换成二进制编码或者是一串数字。2.了解两个最常见的语料库：nltk（英文语料库，具有分类，分词多种功能）jieba（中文语料库，这个库是github开源并且在不断更新的一个语料库，随着网络语言的发展，词汇与语料不断增多）3.一条文本的处理流程①首先处理一整句话例如：importnltks
- 华为开源预训练语言模型「哪吒、TinyBERT」可直接下载使用
imalg图像算法
图像算法图像算法华为开源预训神经网络语言模型
近日，华为诺亚方舟实验室的NLP团队开源了两个重要的预训练语言模型-哪吒和TinyBERT，可以直接下载，预先训练和微调这两个模型。该项目是诺亚方舟实验室用于开放各种预训练模型的源代码的项目。当前有两个，并且不排除将来会添加更多模型。Nezha是基于BERT优化和改进的预训练语言模型。中文使用的语料库是Wikipedia和BaikeandNews，而Google的中文语料库仅使用Wikipedia
- 词向量 - 实际动手使用word2vec
贾磊_cd
在自然语言处理的任务中，无论哪种算法都需要将文本形态的词转换成为向量形式的词向量（wordembedding）。良好的词向量可以达到语义相近的词在词向量空间里聚集在一起，这对后续的文本分类，文本聚类等等算法提供良好的数据样本，本文将详细介绍如何使用word2vec构建中文词向量这里所需要用到的包，这些包需要首先使用pip或者conda安装jiabagensimsklearn一、中文语料库本文采用的
- 【NLP】3 word2vec库与基于搜狗全网新闻数据集实例
Yang SiCheng
【自然语言处理】python自然语言处理nlp
word2vec库基于中文语料库实战1.语料库获取2.读取dat文件中有效内容、生成txt文件3.分词4.构建词向量小结思路参考word2vec构建中文词向量，原文是Linux环境，这里是win101.语料库获取在搜狗实验室注册并下载全网新闻数据(SogouCA)，完整版共711MB，格式为tar.gz格式，格式如下所示：解压之后得到一个名为"news_tensite_xml.dat"的文件，解压
- R语言自然语言处理1:中文语料库构造
ZhenniLi
R语言R语言
欢迎关注我的新浪微博：Jenny爱学习微信公众号：R语言数据分析与实践如论文借鉴,请标明引用.作者:李珍妮邮箱:
[email protected]李珍妮.R语言自然语言处理:中文语料库构造[EB/OL]网址.2018-8-17本文将介绍徐志摩诗集的文本挖掘方法NLP(NaturalLanguageProcessing)自然语言处理,旨在让计算机理解人类的语言,并实现人机智能交互.商业
- 简易中文自动文摘系统（合集）
安藤青司
深度学习自动文摘深度学习
目录简易中文自动文摘系统（一）：绪论自动文摘的介绍自动文摘分类简易中文自动文摘系统（二）：中文语料库的准备中文语料库jieba分词简易中文自动文摘系统（三）：模型训练词向量word2vec与自然语言模型模型训练简易中文自动文摘系统（四）：TextRank算法实现PageRank算法TextRank1.文本预处理2.句子相似度计算3.句子权重计算4.句子排序5.生成文摘6.主函数简易中文自动文摘系统
- 最全NLP中文文本分类实践（上）——中文分词获取和Word2Vec模型构建
我是你博哥啊
中文分词Word2Vec自然语言处理机器学习python
1简介最近在学习NLP的相关知识，想通过实践来加深对所学知识的认知。因此，自己从网上找了一个中文语料库进行尝试。本文的实践内容包括文件的读取、中文分词、词向量表达、模型构建和模型融合。本文所采用的语料库为复旦中文文本分类语料库，包含20个类别。但是，这个网盘里面只有train一个文件夹，我就自己人工把它分成了训练集和测试集。网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1833mT2r
- 数据挖掘 文本分类（二）搜集中文语料库与ICTCLAS分词
Carry_yang
大数据
在上一篇博客中简单介绍了实验环境和流程，这一篇我们继续。第一步，下载搜狗中文语料库。链接：http://www.sogou.com/labs/dl/c.html我们下载24M大小的精简版（tar.gz格式）下载完了，解压缩，放到做本次实验的目录里存好。（这不废话嘛！）打开语料库看下，它一共是9类，每类由编号为10到1999大约1900篇txt文件构成。手动将每一类的1900篇文章分开，分成两份，一
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一：概念 二分查找又称
折半查找（
折半搜索/
二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。
原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式：
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致：
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下：
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
- java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法：
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表：
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外，不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解： zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。
栗子1号：
假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包：
1.1 spring包：
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别（_）
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。 如果安装了JDK，会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。
文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
- Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
