- (Python基础篇)字典的操作
EternityArt
基础篇python开发语言
一、引言在Python编程中,字典(Dictionary)是一种极具灵活性的数据结构,它通过“键-值对”(key-valuepair)的形式存储数据,如同现实生活中的字典——通过“词语(键)”快速查找“释义(值)”。相较于列表和元组的有序索引访问,字典的优势在于基于键的快速查找,这使得它在处理需要频繁通过唯一标识获取数据的场景中极为高效。掌握字典的操作,能让我们更高效地组织和管理复杂数据,是Pyt
- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 基于KANO模型的调研问卷设计避坑
Alex艾力的IT数字空间
产品经理原型模式产品运营交互设计规范腾讯会议蓝湖
KANO模型调研中,设计无引导性偏差的问卷需遵循中立表述、选项平衡、逻辑验证原则。一、避免引导性偏差的核心策略1.问题中性化设计禁用倾向性词汇:避免“优化”“提升”等暗示性词语,改用中性描述。❌引导性:“增加扫码支付功能会让体验更好吗?”✅中性化:“扫码支付功能的存在对您来说如何?”对称性表述:正向/反向问题结构完全对仗,仅改变核心条件。正向:“提供XX功能时,您的满意度如何?”反向:“不提供XX
- 云计算和云服务有啥区别
云计算技术在近些年成为了很多人口中的口头禅,然而我们还注意到,在谈论云计算这种技术的过程当中,除了“云计算”这个词之外,往往还会提及“云服务”,对于这样两个词语来说,其在商业模式的运作以及平台管理等方面究竟有何区别呢?云计算和云服务区别是什么?提到云计算,不少人会想起三个词汇——IaaS、PaaS和SaaS,单从字面来讲,其中的S是Service(服务)的缩写,也是云计算最典型的三种服务模式。不太
- 机器学习路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么?
勤奋的大熊猫
MachineLearning机器学习人工智能自动寻路
机器学习路径规划中的net是什么?引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时,通常,我们会遇到一个名为net的词语,这里我们将对这个单词的意思进行解释。正文net含义net:中文翻译为网络,在机器学习中其中文应该翻译为连线任务。通常在连线任务中我们需要将给定的两个端点连接起来。比如给定的端点为:self.netlist=[('mmi:out1','mm
- 扎根理论编码的操作
编码是一个对于深度访谈资料中的词句、段落等片段不断进行分析概括和归纳标识的过程。开放式编码是指对访谈资料的词句和片段进行概念化、抽象化的标示。它既可以是访谈对象所使用的生动、鲜明的词语,也可以是研究人员从资料阅读中所抽象出的名词和概念。关联式编码的目的就是理清各个概念及其之间的相互关系,通过对概念之间关系的反复思考和分析,整合出更高抽象层次的范畴,并确定相关范畴的性质和维度。选择式编码的任务则是系
- 解释LLM怎么预测下一个词语的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型python深度学习人工智能机器学习
解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
- [AI笔记]-Word2Vec面试考点
Micheal超
AI笔记人工智能笔记word2vec
✅一、基础认知类什么是Word2Vec?它的基本思想是什么?关键词:将词语转换为向量表示;捕捉语义关系;基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别?关键词:维度灾难(维度过高,存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念,无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么?它们有何区别?答案:Word2Vec的重要假设:文本中离得越近的词语相似度越高。主要有:CBOW(
- 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
- AIDeepSeekLe - Typecho AI摘要生成插件
独立开发者阿乐
原创人工智能数据库aiAI写作
文章目录生成文章标题的方法标题优化技巧功能特点安装方法配置说明使用方法手动生成摘要自动生成摘要摘要显示插件优势框架设计核心文件工作流程数据存储常见问题生成文章标题的方法理解文章的核心主题和关键信息,确保标题能准确概括内容。分析目标读者群体,根据受众的兴趣和需求调整标题风格。使用简洁有力的词语,避免冗长或复杂的表达,保持标题清晰易懂。考虑使用疑问句或数字列表等吸引眼球的句式,增加标题的吸引力。标题优
- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 人工智能100问☞第48问:GPT是怎么生成文本的?
AI算力那些事儿
人工智能100问人工智能gpt
目录一、通俗解释二、专业解释三、权威参考GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型,基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇,循环迭代直至形成完整文本。一、通俗解释GPT生成文本就像玩文字接龙游戏,但拥有超强记忆力:1、海量阅读:它先“啃完”整个互联网的书籍文章(预训练),像学霸记下所有词语搭配规律。2、逐词接龙:当你输入提示(如“夏天午后...”),它根据前文预测最可能
- 【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。-
- Python实现小说词频统计
I_Scholar
pythonwindows开发语言
源码地址:python实现小说词频统计资源-CSDN文库这段代码实现了一个简单的文本分析工具,主要用于统计用户指定的词语在小说中的出现次数、位置和频次。以下是代码的详细解析和功能说明:1.功能概述选择文件:通过文件对话框选择一个小说文件。读取文件内容:将小说文件的内容读取到一个字符串中。去除标点符号:从文本中去除指定的标点符号。统计词频:统计用户指定的词语在小说中的出现次数、位置和频次。输出结果:
- 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
- 实测DeepSeek分词机制:你的输入如何变成计费Token?
大千AI助手
人工智能#DeepSeek人工智能分词deepseektransformerstransformer
什么是tokentoken是DeepSeek模型处理文本的基本单位,也是API计费的核心依据。虽然可理解为“字词”,但实际分词规则比表面更复杂,通常1个中文词语、1个英文单词、1个数字或1个符号计为1个token。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!往期文章推荐:11.英语分词进化论:B
- LLM基础1_语言模型如何处理文本
激进小猪1002
语言模型人工智能自然语言处理
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn工具介绍tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器"torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器理解词嵌入:给词语画"肖像"传统方法:给每个词一个编号(就像学生学号)词嵌入:给每个词画一幅多维画像(就像用颜色、形状、纹理描述一幅画),但是计算机
- LLM基础2_语言模型如何文本编码
激进小猪1002
java服务器前端
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn字节对编码(BPE)上一篇博文说到为什么GPT模型不需要[PAD]和[UNK]?GPT使用更先进的字节对编码(BPE),总能将词语拆分成已知子词为什么需要BPE?简单分词器的问题:遇到新词就卡住(如"Hello")BPE的解决方案:把陌生词拆成已知的小零件BPE如何工作
- 基于本体的自动问答系统
奇文王语
自然语言处理语言自动信息检索
自然语言处理的一个分支–自动问答系统本体(Ontology)的应用:(1)信息检索(2)自动问答分词停用此词处理相似度计算词语相似度计算句子相似度计算改进(1)分词算法(2)词语相似度计算的算法(3)句子相似度计算的算法提高:查全率查准率存在问题:无法充分反映用户查询目的无法反映用户想要的内容无法对用户检索需求进行语义方面的理解:关键词匹配语义方面(欠缺)自动问答系统的工作原理:使用自然语言理解的
- 自然语言处理基础:词的表示(共现矩阵)
数字化与智能化
人工智能大模型教程自然语言处理人工智能共现矩阵
1、什么是共现矩阵共现矩阵是一种用于统计文本中词语共现关系的二维矩阵。矩阵中的元素值表示两个词语在特定窗口(如句子、段落或文档)内共同出现的频率或次数,通过量化词语间的共现关系,反映词语在语义或语境上的关联程度。例如,在句子“苹果是红色的水果,苹果汁也很美味”中,“苹果”与“水果”“汁”的共现次数会增加,暗示它们在语义上相关。2、共现矩阵的特点(1)对称性若矩阵表示无向共现(如不考虑词语顺序),则
- 论文DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION之conclusions
six.学长
DeBERTabert人工智能深度学习
论文DEBERTA:DECODING-ENHANCEDBERTWITHDISENTANGLEDATTENTION之conclusions这篇论文提出了一种新的模型架构DeBERTa(解码增强的BERT,带有解缠结注意力机制),该架构通过两种新技术改进了BERT和RoBERTa模型。第一种技术是解缠结注意力机制,其中每个词语分别用两个向量表示,一个向量编码词语的内容,另一个向量编码词语的位置。词语之
- 使用Python安装jieba库
qq_39605374
python开发语言Python
jieba是一个流行的中文分词库,用于将中文文本切分成单个词语。它是在Python中进行自然语言处理和文本分析时的常用工具之一。本文将介绍如何在Python中安装jieba库,并提供相应的源代码。安装jieba库的步骤如下:步骤1:安装Python首先,确保你已经安装了Python。jieba库兼容Python2.7和Python3.x版本。你可以从Python官方网站(https://www.p
- 计算机名称是pc是什么意思,pc是什么意思
Ma Daniel
计算机名称是pc是什么意思
PC的英文全称是:PersonalComputer翻译成中文的意思是:个人计算机或者个人电脑。PC是一个具有广泛含义的词语,也是电脑的统称。就目前而言个人电脑种类有很多,比如传统的台式电脑、DIY电脑、笔记本电脑、以及近年来开始流行的平板电脑、一体机电脑、超级本、掌上电脑、嵌入式计算机均属于PC的范畴。也就是说PC是一个广泛词,属于电脑的总称。PC在中国大陆又称为个人计算机,是在大小、性能以及价位
- 自然语言处理核心技术:词向量(Word Embedding)解析
扉间798
python
自然语言处理核心技术:词向量(WordEmbedding)全面解析在自然语言处理(NLP)领域,如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。词向量(WordVector),又称词嵌入(WordEmbedding),通过将词语映射到连续的实数向量空间,为机器理解语言开辟了新路径。本文将从原理、发展历程、主流模型及应用场景等方面,深入解析这一关键技术。一、词向量:让语言可计算的“桥梁”词向量的核心目
- HTML5-语义化标签
H-今非昔比
HTML&CSShtml5htmljavascript
HTML5发布新增了多个语义化标签,所谓语义化标签的意思就是使用含有具体意义的词语作为标签。从网页的布局来说,一般会分成几个区域,如头部、地图、标题等等,在HTML5之前都是使用div、span添加不同的样式来区分。HTML5之后就对这块做了优化,使用了含有具体意义的词语来表示对应的布局模块。语义化标签包括:1.header网页头部2.nav网页导航3.footer网页底部4.aside网页侧边栏
- 巧用生活实例,快速分清 23 种设计模式,软考中级软件设计师,快速了解与记忆。UML
2301_77640853
生活设计模式uml
设计模式就像生活中的智慧妙招,每种都有独特的解决问题思路。通过生活实例比喻设计模式,再结合软考真题,能帮我们轻松分清23种设计模式,快速从题目中找到关键线索锁定答案。一、创建型模式(CreationalPatterns)1.单例模式Singleton比喻:班级唯一的班长,整个班级只有一个班长管理事务。标志性词语:唯一、全局访问软考分析:题目中出现“系统中只有一个实例”“全局唯一”等表述,就可判断为
- 依存句法分析
ox180x
自然语言处理人工智能知识图谱nlp
捂脸欢迎star^_^定义HanLP的定义依存句法分析,是指识别语句中词与词之间的依存关系,并揭示其句法结构,包括主谓关系、动宾关系、核心关系等。用依存语言学来理解语义,精准掌握用户意图百度ddparser的定义依存句法分析是自然语言处理核心技术之一,旨在通过分析句子中词语之间的依存关系来确定句子的句法结构。依存句法分析作为底层技术,可直接用于提升其他NLP任务的效果,这些任务包括但不限于语义角色
- 从 Word2Vec 到 BERT:AI 不止是词向量,更是语言理解
ox180x
程序员转战大模型人工智能word2vecbert
一、前言在上篇文章中,我们介绍了Word2Vec以及它的作用,总的来说:Word2Vec是我们理解NLP的第一站Word2Vec将词变成了“向量”——终于可以用机器理解词语的相似度我们获得了例如“国王-男人+女人≈女王”的类比能力我们可以将Word2Vec这种算法能力,应用到各种创新场景,例如基于Graph的推荐系统,后续如果小伙伴有需要,可以一起深入交流。但同时也指出了它的不足:一个词=一个固定
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
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运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa