- 基于BERTopic模型的中文文本主题聚类及可视化
Cachel wood
自然语言处理nlp聚类数据挖掘机器学习python知识图谱BERTBERTopic
文章目录BERTopic简介模型加载地址文本加载数据处理BERTopic模型构建模型结果展示主题可视化总结BERTopic简介BERTopic论文地址:BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedureBERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题建模的强大工具。它允许我们将大规模文本数据集中的文档映射到主题空间,并自动识别
- nlp文本主题提取算法总结
mqdlff_python
自然语言处理人工智能
BERTopic:简介:基于预训练的语言模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)的主题模型,通过将文档嵌入到BERT空间中并进行聚类,实现主题提取。作者:出自Cherubin等人的研究(2021)。BigARTM(BigAdditiveRegularizationTopicModel):简介:BigARTM是一种多模态、
- [python]bertopic安装后测试代码
FL1623863129
Pythonpython前端linux
frombertopicimportBERTopicfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsdocs=fetch_20newsgroups(subset='all',remove=('headers','footers','quotes'))['data']topic_model=BERTopic()print('startfittransform.
- NLP实战之BERTopic主题分析
分毫析厘
自然语言处理python
在自然语言处理(NLP)领域,主题分析一直是一个讨论比较火热的话题。通过主题分析,我们可以揭示文本数据中的隐藏主题,这对于信息检索、文本分类、舆情分析等任务非常有用。本篇博客将介绍一种基于BERT和TopicModeling的主题分析方法——BERTopic,它的强大之处在于可以自动发现文本数据中的主题,而无需预先定义主题数。BERTopic简介BERTopic是一种结合了预训练模型BERT和主题
- 【论文阅读】BERTopic:采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模
沐兮Krystal
NLP论文阅读神经网络聚类
摘要主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic,它是一个话题模型,它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发,抽取一致的话题表示。具体来说,BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入,对这些文档嵌入进行聚类,并最后利用基于类的TF-IDF过程来产生话题的表示。BERT
- 主题模型--BERTopic python解析
Andy_shenzl
NLP1024程序员节BERTopic
一、概念1.1主题模型主题模型(TopicModel)是自然语言处理中的一种常用模型,是一种无监督学习方法,它用于从大量文档中自动提取主题信息。主题模型的核心思想是,每篇文档都可以看作是多个主题的混合,而每个主题则由一组词构成。主题模型能够帮助我们理解文档集中的主题结构,有助于文档分类、聚类和信息检索。主题模型能够将高维的文本数据降维到低维的主题空间,便于后续的分析和处理。1.2BERTopicB
- 基于Bert的文本聚类工具:BERTopic
致Great
pythonjava机器学习githublinux
【干货推荐]基于Bert的聚类工具:BERTopic【简介】:BERTopic是一种主题建模技术,它利用变换器和c-TF-IDF创建聚类簇,使主题易于理解,同时在主题描述中保留重要的单词。同时可以支持类似于LDAvis的可视化。【快速上手】安装pipinstallbertopic[visualization]frombertopicimportBERTopicfromsklearn.dataset
- BERTopic
just do it now
深度学习机器学习人工智能
论文标题:BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedure论文作者:MaartenGrootendorst论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.05794.pdfgithub:https://github.com/MaartenGr/BERTopic1.原理BERTopic方法的步骤如下:首先使用预训练
- Bertopic主题模型原理详解
PD我是你的真爱粉
Tensorflow自然语言处理机器学习人工智能
Bertopic主题模型原理详解–潘登同学的NLP笔记文章目录Bertopic主题模型原理详解--潘登同学的NLP笔记Bertopic主题建模Nearest-Neighbor-Descent(构建K近邻图)算法详解理论推导算法步骤UMAP降维算法原理学习高维空间中的流形结构寻找最近的邻居UMAP的高维表示UMAP的低维表示构造Loss使得高维表示与低维表示相近总结UMAP算法TF-IDF算法TF是
- Bertopic库安装(二)
编程小白_娟
python深度学习开发语言
实在是被hdbscan和bertopic的依赖库版本不匹配给搞晕了,索性直接重新搭建一个环境,从头开始首先,在Anacondaprompt中输入以下代码新建环境、激活环境:condacreate--nameBERTopic_Envpython=3.8#3.8基本够用了,3.9很多库的版本不匹配activateBERTopic_Env其次,在新环境中添加清华镜像:condaconfig--addch
- 解决Windows下pip安装bertopic报错:Failed building wheel for hdbscan
狛枫
程序设计windowspippython
在安装bertopic的过程中,遇到了Failedbuildingwheelforhdbscan,我先去网站:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#hdbscan下载了hdbscan‑0.8.28‑cp310‑cp310‑win_amd64.whl,并且用pip进行了本地安装,依然报错。然后仔细阅读报错信息,发现是build报错,我在Linux系统
- 安装bertopic库入的坑们
小猴子跳跳
pythonpythonanacondapycharmbertopichdbscan
天掉进坑里好多次,得记录下来,以便别人和自己再次犯类似的错误。最近发现了python的bertopic这个库,通过学习了解到它很适合短文本的处理,我正好要处理评论性的文本,所以想着好好学习下。看了库的说明也觉得很简单,短短几行代码就能解决问题,然而,事实并不如此,可能和我这个python小白有关,本来python基础就不好,所以遇到了很多意想不到的问题。一、安装bertopic时总是提示Could
- Anaconda 安装 bertopic 过程中 下载hdbscan 失败
m0_74293024
python
报错:ERROR:Failedbuildingwheelforhdbscan报错:Couldnotbuildwheelsforhdbscan,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects求助大神
- bertopic从安装踩坑到成功运行
f�f�
pythonbertnlp语言模型
之前的博文也是下载包。。然后跑一跑。。然后跑出来效果不好。又没继续了。。希望这次能让bertopic成功用起来。。star这么多应该没问题吧555我真的要哭。introGitHubBERTopic文档用途:在一堆文档中发现潜在的主题分类。背景:主题模型可以看作是聚类任务。intro:bertopic搞出了一个文档嵌入模型,先用基于transformer的预训练玉莲模型搞出一堆嵌入向量(?),给他们
- 【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法:BERTopic(实战篇)
G皮T
#主题建模自然语言处理主题建模BERTopicSBERT文本挖掘
本系列包含:主题建模:BERTopic(理论篇)主题建模:BERTopic(实战篇)主题建模:BERTopic(实战篇)1.加载数据2.数据预处理3.BERTopic建模3.1嵌入(Embeddings)3.2降维(DimensionalityReduction)3.3聚类(Clustering)3.4序列化(Tokenizer)3.5加权(Weightingscheme)4.训练模型5.可视化结
- 【主题建模】一种基于深度学习的主题建模方法:BERTopic(理论篇)
G皮T
#主题建模自然语言处理人工智能BERTopic主题建模文本分析
本系列包含:主题建模:BERTopic(理论篇)主题建模:BERTopic(实战篇)一种基于深度学习的主题建模方法:BERTopic(理论篇)1.总体概述2.代码示例3.步骤详解3.1文档嵌入(Embeddocuments)3.2降维(Dimensionalityreduction)3.3聚类(ClusterDocuments)3.4词袋表示(Bag-of-words)3.5主题表示(Topicr
- Bertopic 运行中报错记录
Andy_shenzl
bertopic
1、下载模型报错ConnectionError:(ProtocolError(‘Connectionaborted.’,ConnectionResetError(54,‘Connectionresetbypeer’))运行代码:topics,probabilities=model.fit_transform(docs)报错内容:ConnectionError:(ProtocolError(‘Con
- Google colab 基于BERTopic 特朗普推文的动态主题建模
timberman666
Pytorch个人学习记录总结人工智能学习笔记深度学习python机器学习娱乐
目录动态主题模型下载BERTopic数据处理基本主题模型随时间推移的主题注意参数docstimestampsglobal_tuningevolution_tuningnr_bins随时间推移可视化主题我们将使用动态主题建模和BERTopic来可视化特朗普推文中的主题如何随着时间的推移而演变。这些主题将被可视化和彻底探索。动态主题模型动态主题模型可用于分析文档集合的主题随时间推移的演变。下载BERT
- 【实验】主题建模工具BERTopic的安装及使用过程中的报错解决方案
沐兮Krystal
NLPpython开发语言
代码网址:https://github.com/MaartenGr/BERTopic安装BERTopicPackage在本地Pycharm新建一个项目,安装bertopic包的时候出现报错,找不到对应的version尝试手动安装。首先查看python对应可以安装的whl文件格式:pipdebug--verbose之后再官网上搜索对应的包:https://pypi.org/点击进入下载:点击下载.t
- BERTopic
汉江岳
BERTopicdoc2vec(sentenceBERT)doc_embreducedimension(UMAP)clusteringtogeneratetopics(HDBSCAN)findkeywordsforeverytopic(classTF-IDF)BERTopic.pngUMAP属于降维技术核心思想是在高纬度空间相近的点在低纬度空间也应该相近,反之亦然。涉及到:计算每个点跟其他点的si
- 【 BERTopic应用 02/3】 分析卡塔尔世界杯推特数据
无水先生
LLM人工智能深度学习
摄影:FauzanSaarionUnsplash一、说明这是我们对世界杯推特数据分析的第3部分,我们放弃了。我们将对我们的数据进行情绪分析,以了解人们对卡塔尔世界杯的感受。我将在这里介绍的一个功能强大的工具包是HuggingFace,您可以在其中找到各种模型,任务,数据集,它还为刚开始学习机器学习的人提供课程。在这篇文章中,我们将使用一个情绪分析模型和拥抱面孔令牌来完成我们的任务。二、情绪分析情感
- Python安装bertopic库踩的坑
编程小白_娟
pythonnumpy开发语言
首次pipinstall出错,提示:ERROR:CouldnotbuildwheelsforhdbscanwhichusePEP517andcannotbeinstalleddirectly参考博客:https://blog.csdn.net/lyy_fighting/article/details/125495717安装hdbscan:先pipdebug--verbose查看当前环境以及Pyth
- 【深度学习】基于BRET的高级主题检测
无水先生
NLP入门到精通深度学习人工智能
一、说明使用BERT,UMAP和HDBSCAN捕获文档主题,紧随最先进的BERTopic架构(transformer编码器)。主题检测是一项NLP任务,旨在从文本文档语料库中提取全局“主题”。例如,如果正在查看书籍描述的数据集,主题检测将使我们能够将书籍分类,例如:“浪漫”、“科幻”、“旅行”等。在本教程中,我们将使用BERT的HuggingFace库实现以及用于聚类的HDBSCAN和用于降维的U
- NLP-基于bertopic工具的新闻文本分析与挖掘
风吹落叶花飘荡
AI参与的学习自然语言处理人工智能
NLP-基于bertopic工具的新闻文本分析与挖掘一,前言最近简单接触了一些NLP的内容,练一下如何结合ChatGPT进行学习。二,具体过程(1)预处理文本,记录处理过程。在使用Bertopic进行主题建模之前,需要对文本进行预处理。下面是如何使用Bertopic预处理文本的具体处理过程1.安装Bertopic库:在Python环境中安装Bertopic库。你可以使用pip命令来安装Bertop
- 【自然语言处理】不同策略的主题建模方法比较
G皮T
自然语言处理数据挖掘数据分析自然语言处理数据挖掘文本分析主题建模nlp
不同策略的主题建模方法比较本文将介绍利用LSA、pLSA、LDA、NMF、BERTopic、Top2Vec这六种策略进行主题建模之间的比较。1.简介在自然语言处理(NLP)中,主题建模一词包含了一系列的统计和深度学习技术,用于寻找文档集中的隐藏语义结构。主题建模是一个无监督的机器学习问题。无监督的意思是,算法在没有标签的情况下学习模式。我们作为人类产生和交换的大部分信息都具有文本性质。文件、对话、
- 【自然语言处理】基于 LDA 和 BERTopic 的 COVID-19 论文内容分析
皮皮要HAPPY
自然语言处理数据挖掘自然语言处理人工智能主题建模文本分析BERTopic
基于LDA和BERTopic的COVID-19论文内容分析关于COVID-19的研究不胜枚举,截至2022年初,已发表了超过800000800000800000篇与COVID-19相关的论文。对这些论文进行梳理是一项非常具有挑战性的任务,但这可以帮助我们确定哪些领域可以更多的从研究或研究基金中受益。在本文中,我将评估这些COVID-19研究论文的主题,尝试揭示这些统计数据和趋势。数据集来自TheC
- bertopic TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘cachedir‘
条件漫步
NLPBERTopic
@创建于:2022.10.12@修改于:2022.10.12文章目录1、问题描述2、解决办法3、出现新问题4、参考链接1、问题描述安装bertopic(condainstallbertopic==0.11.0)后,在导出相关包模块时,报错。frombertopicimportBERTopicfrombertopicimportBERTopic#执行后错误新如下Traceback(mostrecen
- NLP实战学习(2):基于Bertopic的新闻主题建模
银河小铁骑plus
自然语言处理学习机器学习
代码参考:【文本分析实操干货】短文本主题建模利器-BERTopic开箱即用的工具:bertopic•https://github.com/MaartenGr/BERTopic(论文:https://arxiv.org/abs/2203.05794)•深度语义向量+传统聚类方法:(1)通过Bert计算得到语句的深度语义向量(2)通过HDBSCAN进行聚簇处理(3)通过c-tfidf进行调整聚簇的粒度
- 导入bertopic报错问题:
dare_kz
pythonnlp深度学习pytorchtensorflowbert
frombertopicimportBERTopic报错如下:TypeError:init()gotanunexpectedkeywordargument‘cachedir’lib/python3.7/site-packages/hdbscan/hdbscan_.py",line509memory=Memory(cachedir=None,verbose=0)故,只需要把相关文件楼里面的memor
- 【自然语言处理】主题建模:基于 LDA 实现
皮皮要HAPPY
自然语言处理自然语言处理主题建模LDA
主题建模:基于LDA实现主题建模是一种常见的自然语言处理任务。隐含的狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation,LDA)是其中一种实现算法,其核心思想如下图所示。主题建模的方法也比较多,除了本文提到的LDA,还有LSA、pLSA、NMF、BERTopic、Top2Vec等。后续我会针对这几种主题建模方法出一篇博客,进行一个详细的对比。本文代码已上传至我的GitHub,需要可自
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round