- EMQX 社区版单机和集群部署
pcj_888
MQTTMQTTEMQ
EMQ支持Docker,宿主机,k8s部署;支持单机或集群部署。以下给出EMQX社区版单机和集群部署方法1.Docker单机部署官方推荐最小配置:2核4G下载容器镜像dockerpullemqx/emqx:5.3.2启动容器dockerrun-d--nameemqx\-p1883:1883\-p8083:8083\-p8883:8883\-p8084:8084\-p18083:18083\emqx
- 基于Python的健身数据分析工具的搭建流程day1
weixin_45677320
python开发语言数据挖掘爬虫
基于Python的健身数据分析工具的搭建流程分数据挖掘、数据存储和数据分析三个步骤。本文主要介绍利用Python实现健身数据分析工具的数据挖掘部分。第一步:加载库加载本文需要的库,如下代码所示。若库未安装,请按照python如何安装各种库(保姆级教程)_python安装库-CSDN博客https://blog.csdn.net/aobulaien001/article/details/133298
- Rocky Linux 8.5/CentOS 8 安装Wine
chen_teacher
linux运维服务器
RockyLinux8.5/CentOS8安装Wine首先配置EPEL镜像配置方法安装Wine首先配置EPEL镜像EPEL(ExtraPackagesforEnterpriseLinux),是由FedoraSpecialInterestGroup维护的EnterpriseLinux(RHEL、CentOS)中经常用到的包。下载地址:https://mirrors.aliyun.com/epel/相
- flutter redux状态管理
liao277218962
Flutterflutterstateredux
Flutter状态管理系列文章目录Flutter状态管理(setState、InheritedWidget、Provider、Riverpod、BLoC/Cubit、GetX、MobX、Redux)setState()使用详解:原理及注意事项InheritedWidget组件使用及原理Flutter中Provider的使用、注意事项与原理解析(含代码实战)GetX用法详细解析以及注意事项Flutt
- GoView 强势入驻 GitCode:拖拽低代码,打造高颜值数据大屏
GitCode 代码君
gitcode低代码开源
信息可视化时代,数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而,用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题?1.繁复的数据源集成,各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑,调动艰难的样式、布局、动画,和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构,就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在,一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- 《Effective Python》第十三章 测试与调试——使用 pdb 进行交互式调试
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言本文基于《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》第十三章:测试与调试中的Item114:ConsiderInteractiveDebuggingwithpdb,旨在系统总结书中关于Python内置调试器pdb的使用方法,结合笔者在实际开发中的调试经验,探讨其应用场景、技巧以及延伸思考。Python开发过程中,
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 三、【docker】docker和docker-compose的常用命令
文章目录一、docker常用命令1、镜像管理2、容器管理3、容器监控和调试4、网络管理5、数据卷管理6、系统维护7、实用组合命令8、常用技巧二、docker-compose常用命令1、基本命令2、构建相关3、运行维护4、常用组合命令5、实用参数一、docker常用命令1、镜像管理#查看本地镜像dockerimages#拉取镜像dockerpull:#删除镜像dockerrmi#构建镜像docker
- mac挂载阿里云盘做本地盘【webdav-aliyundriver】【CloudMounter】
木有会
杂七杂八家庭工作站鼓捣鼓捣
转自:提升工作效率-mac挂载阿里云盘做本地盘webdav-aliyundriver用来把阿里云盘变成本地文件服务器。CloudMounter这个工具可以用来挂载文件服务器当做本地磁盘。webdav-aliyundriver安装:github:https://github.com/messense/aliyundrive-webdav比较喜欢用docker,感觉干净些。下载镜像dockerpull
- python-pandas数据分析+案例分析
文章目录前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比2.车辆销售规模及环比、不同价位车销量及环比3.各车系、厂商、品牌车销量及环比,市占率及变化趋势4.品牌、车类、车型、级别的各top销量二、地质灾害航空公司客户价值分析1.原始数据存在少量的缺失值和异常值前言一、汽车销售数据可视化分析1.各年度汽车总销量及环比,各车类、级别车辆销量及环比importnump
- 12. 说一下 https 的加密过程
yqcoder
前端面试-服务协议https网络协议http
总结客户端发送一个http请求,告诉服务器支持哪些hash算法。服务端发送证书(公钥、网址、证书机构等)给客户端。验证证书生成随机密码(RSA签名):对称密码用公钥加密,服务器用私钥解密。进行传输生成对称加密算法说一下HTTPS的加密过程HTTPS(HyperTextTransferProtocolSecure)是HTTP协议的安全版本,通过SSL/TLS协议实现数据加密传输,确保客户端与服务器之
- 数据分析案例-电脑笔记本价格数据可视化分析3
艾派森
数据分析信息可视化python数据分析数据挖掘电脑
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具
- 用Python做数据分析之数据统计
学掌门
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接下来说说数据统计部分,这里主要介绍数据采样,标准差,协方差和相关系数的使用方法。1、数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能,如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。2、数据抽样Sample是进行数据采样的函数,设置n的数量就可以了。函数自动返回参与的结果。1#简单的数据采样2df_inner.sample(n=3)3、简单随机采样Weights参数是采样的权重,
- pandas销售数据分析
pandas销售数据分析数据保存在data目录消费者数据:customers.csv商品数据:products.csv交易数据:transactions.csvcustomers.csv数据结构:字段描述customer_id客户IDgender性别age年龄region地区membership_date会员日期products.csv数据结构:字段描述product_id产品IDcategory
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图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
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- Python提取PDF中的文字和图片
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一,使用Python提取PDF中的文字#只能处理包含文本的PDF文件#coding=utf-8importsysimportimportlibimportlib.reload(sys)frompdfminer.pdfparserimportPDFParser,PDFDocumentfrompdfminer.pdfinterpimportPDFResourceManager,PDFPageInter
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引言在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和组织做出明智决策的关键。Python作为一种强大的编程语言,因其简洁性和丰富的数据分析库而成为数据科学领域的首选工具。无论你是初学者还是有一定经验的数据分析师,本指南都将带你从入门到精通Python数据分析,掌握必备技能和最佳实践。数据分析的重要性与Python的角色数据分析涉及收集、处理和解释数据,以揭示模式、趋势和见解。它有助于解决复杂问题,优化业
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一、核心分析框架(TheBigPictureFrameworks)描述性分析(WhatHappened?)目的:了解过去发生了什么,描述现状,监控业务健康。核心工作:汇总、聚合、计算基础指标(KPI),生成报表和仪表盘。常用方法/指标:计数/求和/平均值/中位数:DAU/MAU,总销售额,客单价等。比率:转化率,点击率,流失率,毛利率等。分布:用户活跃度分布、订单金额分布、地域分布等。常用于理解群
- python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
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核心结构体概览FFmpeg滤镜系统由多个关键结构体组成,构成了完整的滤镜处理框架。以下是滤镜系统中最重要的结构体及其相互关系:AVFilterGraph┬─AVFilterContext┬─AVFilter│├─AVFilterLink│└─AVFilterPad└─AVFilterInOut详细结构体分析1.AVFilterGraph(滤镜图容器)功能:管理整个滤镜图的所有组件和状态重要成员:t
- SpringMVC中的常用注解
SpringMVC中使用servlet的对象:(Request,Response,Session,Cookie)springmvc已经帮我们封装好了这些对象,只需在方法参数上使用所需要的对象即可@ControllerpublicclassServletController{/***只要在控制器方法上加入request,response,session类型的参数,springmvc框架会把这些对象准
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1.参数传递的形式:多态的语法:父类变量名=new子类名();packageTest;importdomin.Cat;importdomin.Master;importdomin.Per;publicclasstest{publicstaticvoidmain(String[]args){//多态实现Perper=newCat();Mastermaster=newMaster();master.f
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摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作,确保数据质量可靠。在可视化展示方面,系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库,通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是,所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案,这种设计不仅美观大方,更能突出体现
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linux基础与进阶shell脚本编写实战kafkalinux分布式kafka安装配置kafka优化
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,PyQt5和Tkinter桌面应用开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,云原生K8S,Prometheus监控,数据分析,Django
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比