- NLP随机插入
Humbunklung
机器学习自然语言处理人工智能pythonnlp
文章目录随机插入示例Python代码示例随机插入随机插入是一种文本数据增强方法,其核心思想是在原句中随机选择若干位置,插入与上下文相关的词语,从而生成新的训练样本。这种方法能够增加句子的多样性,提高模型对不同词序和表达方式的鲁棒性。示例原句:机器学习可以提升数据分析的效率。随机插入后(插入“显著”):机器学习可以显著提升数据分析的效率。Python代码示例下面是一个简单的随机插入实现,假设我们有一
- RNN循环神经网络原理解读
zhishidi
ai笔记rnn人工智能深度学习
我们把循环神经网络想象成一个有记忆的助手,特别擅长处理按顺序出现的信息,比如句子、语音、股票价格、音乐旋律等。核心思想:记住过去的信息,帮助理解现在。普通神经网络的局限(没有记忆)想象一个普通的神经网络(比如用于识别图片的):输入:你给它一张图片。处理:它分析这张图片的像素。输出:告诉你图片里是“猫”还是“狗”。问题:它每次只看一个独立的输入(一张图片),输入之间没有联系。给它看一个视频(连续很多
- 燕山大学编译原理期末考试
能运行就算成功
经验分享
软件工程专业的首先,这一门课无法在三四天内速成(指零基础的)要是有考前才开始学到同学至少要提前一周开始学习(我觉得这都比较紧张,两周才算宽裕),b站上的速成课不全!不全!不全!不要想着完全看速成课,你要非这样我也没办法。考试范围如下:编译程序构成、编译程序与解释程序区别,词法分析、语法分折、语义分折及其任务,文法,语言,句型,句子,短语,推导,归约,句柄,文法、语言二义性,文法分类,有穷自动机、正
- 从CoNLL-U格式文件读取文本的实战指南
yunwu12777
langchain交互深度学习
在自然语言处理任务中,使用标准化的文本格式能够显著简化数据处理工作。CoNLL-U格式就是这样一种被广泛应用的文本格式,它是CoNLL-X格式的修订版,主要用于句法分析和词法标注任务。技术背景介绍CoNLL-U格式的文件是纯文本文件,采用UTF-8编码,文本内容包括三类行:词行:每个行代表一个词或标记,包含10个字段,用单个制表符分隔。空行:用于表示句子边界。注释行:以哈希符号(#)开头,用于附加
- 6月19日复盘
四万二千
人工智能transformer
6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- 文本表示的发展概述
抱抱宝
大模型自然语言处理
文本表示的目的是将人类语言的自然形式转化为计算机可以处理的形式,也就是将文本数据数字化,使计算机能够对文本进行有效的分析和处理。文本表示是NLP领域中的一项基础性和必要性工作,它直接影响甚至决定着NLP系统的质量和性能。在NLP中,文本表示涉及到将文本中的语言单位(如字、词、短语、句子等)以及它们之间的关系和结构信息转换为计算机能够理解和操作的形式,例如向量、矩阵或其他数据结构。这样的表示不仅需要
- 大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
promptLangChainpython面经工作流扣子difynlp
什么是Few-shotPrompting?与Zero-shot、One-shot有什么区别?Few-shotPrompting是一种提示工程技术,指在向模型提出问题时,同时提供少量的示例作为参考,让模型通过这些示例理解任务要求并生成相应输出。比如询问模型“将以下句子翻译成法语”时,先给出“Hello->Bonjour”“Thankyou->Merci”这样的几个例子,再提供需要翻译的句子,模型就能
- Transformer结构介绍
大写-凌祁
transformer深度学习人工智能
[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器:输入:源语言序列输出:每个词的上下文表示(embedding)解码器:输入:目标语言序列+编码器输出输出:下一个词的概率分布(目标句子生成)inputs->inputsEmbedding+PositionalEncoding->N*encoderoutput->outputsEmbedding+PositionalEncoding->N*
- 自然语言处理文本分类
愚者大大
NLP自然语言处理分类人工智能
一、文本分类基础定义:将文本文档或句子分类到预定义类别,包括单标签多类别(如新闻分娱乐/体育)和多标签多类别(如文档同时属“相机”“芯片”类)。基准公开数据集|Dataset|Type|Labels|Size(train/test)|Avg.length||---------|------|--------|------------------|-------------||SST|情感|5/2|
- 如何使用递归字符文本分割器进行文本分割
在文本处理中,分割文本是一项常见的任务,尤其在处理大段文本时,我们需要将其分割成更小的部分,以便进一步分析或处理。本文将通过一个简单易懂的示例展示如何使用递归字符文本分割器来实现这一目标。该分割器通过参数化字符列表来分割文本,默认列表为["\n\n","\n","",""],这些字符有助于尽量保持段落、句子和词语的完整性。技术背景介绍在自然语言处理中,理解文本的结构和语义关系至关重要。递归字符文本
- Transformer为何强大?揭秘多头注意力的核心机制
和老莫一起学AI
transformer深度学习人工智能大模型程序员转行ai
注意力机制首先简单回顾一下transformer的流程。我们有一句话我是秦始皇。这个内容会首先进行token分词,然后映射为tokenid,接着我们会对token_id进行词嵌入,得到然后加入位置编码,得到X。整个步骤如下:Tokenization:将句子分割成token,["我","是","秦始皇"]。TokentoID:将token映射为数字ID,[259,372,5892]。Embeddin
- 深度学习聊天机器人 需要考虑
MYH516
深度学习机器人人工智能
要让深度学习聊天机器人表现更优,需从多维度综合优化,以下从数据、模型架构、训练策略、评估及工程落地等方面展开分析:一、数据层面:质量与多样性是核心1.数据规模与多样性多场景覆盖:覆盖日常对话、专业领域(如医疗、客服)、情感交流等场景,避免数据集中在单一话题(如仅闲聊)。多轮对话结构:包含上下文连贯的多轮对话数据(如用户追问、话题跳转),而非孤立的单轮句子,让模型学习对话逻辑。负样本构建:加入不相关
- 智能工厂的设计软件 之 语言设计 之 一个通用的信息系统的架构以及其构建基础 之1
一水鉴天
智能制造软件智能中台人工智能架构
Q1、今天我们继续“智能工厂的设计软件”的“程序”语言设计。回顾-昨天将“程序”所指的software,application,source视为程序语言三种方言,具有固定的语法句子(简化后的):PrivateBehavior((()))(τ,δ,λ);PublicRule{{{}}}(Atom,Term,Formula);ProtectedStructure[[[]](actor,element,
- 机器学习中的正则化(Regularization)详解
DuHz
机器学习人工智能信息与通信概率论信号处理
机器学习中的正则化(Regularization)详解正则化的本质:为什么需要它?想象一下,你正在学习一门新的语言,如果你把遇到的每一个句子都完全背诵下来,你可能在重复那些句子时表现完美,但面对新的句子时却束手无策。这就是机器学习中"过拟合"的本质。正则化就像是告诉模型"不要记住每个细节,而要学会概括规律"的一种机制。从数学角度看,正则化通过在原始损失函数中添加一个惩罚项来实现这个目标。标准的正则
- 从 npm 迁移至yarn
zl1zl2zl3
npmyarn前端npmyarn
NPMnpm是Node.js能够如此成功的主要原因之一。npm团队做了很多的工作,以确保npm保持向后兼容,并在不同的环境中保持一致。npm是围绕着语义版本控制(semver)的思想而设计的,下面是从他们的网站摘抄过来的:给定一个版本号:主版本号.次版本号.补丁版本号,以下这三种情况需要增加相应的版本号:主版本号:当API发生改变,并与之前的版本不兼容的时候次版本号:当增加了功能,但是向后兼容的时
- 基于深度学习的文本摘要
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的文本摘要技术利用深度学习模型从大量文本中提取关键信息,并生成简洁的摘要。这项技术在新闻摘要、文档概要、研究报告、法律文件等领域有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标文本摘要的主要任务和目标包括:抽取式摘要:从原始文本中提取最重要的句子或段落,生成摘要。生成式摘要:生成与原文意义相似但表达更简洁的文本。混合式摘要:结合抽取和生成两种方法,生成高质量的摘要。2.技术和方法
- 解释器模式(Interpreter Pattern)
lpfasd123
深入解读软件设计模式解释器模式java设计模式
解释器模式(InterpreterPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一个语言的文法表示,并定义一个解释器用来处理该语言中的句子。这种模式常用于解析表达式或特定领域语言(DSL,Domain-SpecificLanguage),比如数学表达式、正则表达式、SQL语句等。体现的设计原则单一职责原则:每个解释器类只负责解释一种语法结构,从而简化了每个类的职责。开闭原则:可以在不修改现有代码的
- non-autoregressive sequence generation
D11PMINDER
deeplearning深度学习自然语言处理人工智能
非自回归non-autoregressive传统rnn是autoregressive,而且encode和decode都是根据上一个input/output,这样花费的时间就和句子长度成正比transformer的输入是并行的,但是decode阶段还是autoregressive单纯把影像当成N×M个独立像素去拟合,会缺乏像素之间的依赖,也无法产生多样化样本,就是普通的network无法学到多样化样
- BERT
D11PMINDER
deeplearningbert人工智能深度学习
BERT简介BERT,全称是“双向编码器表示来自变换器”(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers),听起来可能有点复杂,但其实它就像一个超级聪明的“阅读理解机器”。想象你读一篇文章,想理解某个词的意思,不仅看它前面的句子,还要看后面的内容,BERT就是这样工作的。它能同时考虑一个词的前后上下文,这样理解得更准确。BERT是基于Tran
- python打卡第46天
zdy1263574688
python打卡python深度学习人工智能
一、什么是注意力机制?注意力机制(AttentionMechanism)的核心思想是模拟人类的认知过程:让模型学会“有选择地聚焦”输入信息中的关键部分,同时抑制次要或无关信息。就像人眼观察图片时,会自然忽略背景而聚焦于主体(如一只猫或一辆汽车)。在Transformer中:被称为自注意力(Self-Attention)。它允许序列(如句子中的词、图像中的区域)中的每个元素“查看”序列中的所有其他元
- 2025-03-14-Google检索技巧
ttkqwe
工具推荐问题解决检索搜索引擎
title:2025-03-14-Google检索技巧tags:问题解决参考博客如何像专家一样高效使用Google搜索13个高效使用Google搜索的技巧1.使用引号精确搜索(“”)当你需要搜索特定的短语或句子时,使用双引号可以告诉Google只返回包含该确切内容的结果。例如:搜索:"learnJavaScriptarray"结果:只显示包含“learnJavaScriptarray”这一完整短语
- 为什么你的医学英语总是学不好?从盲学到精学的第一步
麦迪可医学
医学考博医学博士OET
“你不是学不会英语,只是没有找到最适合你的方式。”--写给每一个努力在生活缝隙中学习的医生医学英语,就像是一座语言的雪山。很多人一开始就望而却步:词汇太多、句子太长、听不懂、写不出。但真正让人止步的,并不是难度本身,而是看不到通往山顶的路径。今天,我们不谈技巧,只聊“起点”。因为你只有知道自己为什么学不好,才能真正找对方向,走好每一步。你不是基础差,你是“方向不清”很多医生在复习英语时都有这样的体
- Python文本数据切分及HTML数据处理
小李飞刀李寻欢
NLP与推荐算法python开发语言文本分割NLPembedding
要实现这个功能,你可以使用Python的字符串处理方法,结合正则表达式来找到合适的切分点。下面是一个简单的实现示例:importredefsplit_text(text,max_length=50):#使用正则表达式匹配句子结束符"。!"等,并尝试在此处分割sentences=re.split('(?<=[。!])',text)result=[]current_sentence=""forsent
- 自然语言处理之语言模型:Word2Vec:Word2Vec模型的训练与优化
自然语言处理之语言模型:Word2Vec:Word2Vec模型的训练与优化自然语言处理基础文本预处理文本预处理是自然语言处理(NLP)中至关重要的第一步,它包括多个子步骤,旨在将原始文本转换为适合机器学习模型的格式。以下是一些常见的文本预处理技术:分词(Tokenization):将文本分割成单词或短语。例如,将句子“我喜欢自然语言处理”分割为“我”,“喜欢”,“自然语言处理”。转换为小写(Low
- BLEU及一些其它的机器翻译评估指标
道风杰韵
VLNM机器翻译人工智能自然语言处理
BLEU(BilingualEvaluationUnderstudy)即双语互译质量评估辅助工具,是一种在机器翻译任务中广泛使用的评估指标。一、原理基于n-gram的匹配BLEU主要基于n-gram(n元语法)的概念。n-gram是指文本中连续的n个单词的序列。例如,在句子“Thecatsatonthemat”中,1-gram(一元语法)有“the”“cat”“sat”“on”“the”“mat”
- bug处理流程规范
csdnhnma
质量管理软件测试bug
1概述本文档定义bug的整个生命周期,规范bug的解决方案及管理流程。Bug在流转的过程中有章可循。规范bug严重等级与bug解决优先级,使开发人员与测试人员能根据此文档准确判断bug的严重程度并加以解决;2关键角色及职责3Bug生命周期4Bug书写规范4.1主题1)以一个简短的句子描述某个模块存在的问题;或者某个操作导致了什么问题;2)描述问题时要简练、直接切入主题,但是要抓住要点;3)偶现bu
- 【RAG召回】bge实现向量相似度索引
weixin_37763484
大模型人工智能搜索引擎
sentence-transformers是一个非常强大的Python框架,它可以将句子或段落转换成高质量、高信息密度的数字向量(称为“嵌入”或Embeddings)。它厉害的地方在于,语义上相似的句子,其向量在空间中的距离也更近。这使得我们能够超越简单的关键词匹配,去实现真正理解“意思”的搜索。例如,用户搜索“手提电脑”,我们能轻松地找出包含“笔记本电脑”的文档。下面,我们同样通过一系列代码示例
- 6.5本日总结
大雪深埋0854
考研
一、英语复习+默写list8+list21,订正翻译07年第二篇阅读二、数学学习线代第一讲三、408学习计组2.2,写计组习题四、总结这篇阅读全对,整体题目不算难,但是对文意的翻译差点,后续要多练习句子翻译五、明日计划英语:复习l+默写sit9+list20,07年第三篇数学:写15讲课后习题,订正习题,学习线代第一讲408:计组题目,学习计组第二章剩余
- BERT, GPT, Transformer之间的关系
D11PMINDER
deeplearningbertgpttransformer
1.Transformer是什么?简单介绍1.1通俗理解想象你是一个翻译员,要把一句话从中文翻译成英文。你需要同时看句子里的每个词,理解它们之间的关系。Transformer就像一个超级翻译助手,它用“自注意力机制”(Attention)一次处理所有词,快速找出重要联系,比老式的翻译机(RNN)更快更聪明。1.2技术定义Transformer是2017年由Vaswani等人提出的神经网络架构(论文
- 第1天:认识RNN及RNN初步实验(预测下一个数字)
deflag
人工智能学习rnn人工智能深度学习
RNN(循环神经网络)是一种专门设计用来处理序列数据的人工神经网络。它的核心思想是能够“记住”之前处理过的信息,并将其用于当前的计算,这使得它非常适合处理具有时间顺序或上下文依赖关系的数据。核心概念:循环连接RNN与普通的前馈神经网络(如多层感知机)最根本的区别在于它引入了循环连接:输入序列:RNN接收一个序列作为输入,例如:一个句子(单词序列)一段语音(音频帧序列)股票价格(时间点上的价格序列)
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1