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夏末蝉未鸣01
自然语言处理pythontransformer自然语言处理
BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务(如命名实体识别NER、词性标注POS)设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层,用于对每个token进行分类。1、特点任务类型:专为Token-level分类设计,即对输入序列中的每一个tok
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致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- BERT-NER-Pytorch 深度学习教程
富茉钰Ida
BERT-NER-Pytorch深度学习教程BERT-NER-PytorchChineseNER(NamedEntityRecognition)usingBERT(Softmax,CRF,Span)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-Pytorch1.项目介绍BERT-NER-Pytorch是一个基于PyTorch实现的中文命名实体识别(
- 使用 Python 构建知识图谱(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程Python源码大全python知识图谱开发语言
介绍这篇文章概述了使用Python构建知识图谱的全面方法,重点介绍文本分析技术,例如命名实体识别(NER)、句法分析和关系提取。它详细介绍了清理和预处理文本、识别关键实体及其关系以及将数据可视化为结构化图的过程。该方法利用Spacy等库进行NER和大型语言模型(LLM)进行关系提取。该文档还提供了用于实现这些技术的代码片段和示例,强调了事件检测和共现分析在生成富有洞察力的知识图谱方面的重要性。最后
- 《Python自然语言处理(第二版)-Steven Bird等》学习笔记:第02章 获得文本语料和词汇资源
miniAI学堂
2015年度Python自然语言处理语料库中文资源
第02章获得文本语料和词汇资源2.1获取文本语料库古腾堡语料库网络和聊天文本布朗语料库路透社语料库就职演说语料库标注文本语料库在其他语言的语料库文本语料库的结构载入你自己的语料库中文自然语言处理语料/数据集情感/观点/评论倾向性分析中文命名实体识别推荐系统2.2条件频率分布条件和事件按文体计数词汇绘制分布图和分布表使用双连词生成随机文本2.3更多关于Python代码重用使用文本编辑器创建程序函数模
- 规范化信息抽取:原理流程与Python实战
闲人编程
pythonNLPNEREE信息抽取pythonRE模型角色联合
目录怎样规范化实现信息抽取:原理、流程与Python实战一、引言二、信息抽取系统架构与流程2.1总体架构2.2主要组件三、核心算法与模型原理3.1命名实体识别(NER)3.1.1序列标注模型(BiLSTM-CRF)3.2关系抽取(RE)3.2.1基于依存路径的卷积网络(DepCNN)3.3事件抽取(EE)四、规范化流程可视化五、端到端Python实现示例5.1环境依赖5.2文本预处理模块5.3NE
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zhubeibei168
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自然语言处理之命名实体识别:Flair:Flair框架概览与安装自然语言处理之命名实体识别:Flair框架概览与安装Flair框架的起源与目标Flair,一个开源的自然语言处理(NLP)框架,由荷兰的InstituteforLanguage,LogicandInformation(ILLI)开发。其目标是提供一个易于使用、高度可扩展的平台,用于执行各种NLP任务,包括命名实体识别(NER)、情感分
- 【大模型:知识图谱】--命名实体识别(NER)详解
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在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤。今天介绍知识图谱里面的NER的环节。命名实体识别(NamedEntityRecognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分:(1)实体边界识别;(2)确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)。目录1.NER--中文问题2.NER--方法总结2.1基于
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BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER:NER任务中的融合创新【下载地址】BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NERNER任务中的融合创新BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER是一款专注于命名实体识别(NER)任务的创新模型,结合了BERT、双向长短期记忆网络(BILSTM)、图卷积网络(GCN)和条件随机场(CRF)的优势。该模型通过引入GCN捕捉实体
- MATLAB 自然语言处理入门教程
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MATLAB教程MATLAB下载安装教程matlab自然语言处理开发语言
文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类(传统机器学习)4.深度学习文本分类(LSTM)三、实战案例:情感分析四、高级应用1.命名实体识别(NER)2.主题模型(LDA)前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)的入门教程,涵盖基础概念、核心功能。环境配置MATLAB下载安装教程:https://blog.csdn.net/
- [自然语言处理] NLP-文本预处理-详解
AIAdvocate
自然语言处理easyui人工智能python文本预处理
一、认识文本预处理1文本预处理及其作用文本语料在输送给模型前一般需要一系列的预处理工作,才能符合模型输入的要求,如:将文本转化成模型需要的张量,规范张量的尺寸等,而且科学的文本预处理环节还将有效指导模型超参数的选择,提升模型的评估指标.2文本预处理中包含的主要环节文本处理的基本方法文本张量表示方法文本语料的数据分析文本特征处理数据增强方法2.1文本处理的基本方法分词词性标注命名实体识别2.2文本张
- 提取微博文本中的具体地名有哪些方法
DarthP
深度学习人工智能
提取微博文本中的具体地名有以下几种方法:基于正则表达式:对微博文本进行正则匹配,提取出文本中符合某种特定格式的地名。基于词典匹配:使用一个预先编制的词典,在微博文本中查找是否有在词典中出现过的地名。基于命名实体识别(NER):利用自然语言处理技术中的命名实体识别方法,对微博文本进行语言分析,从中提取出地名。基于地理信息抽取:利用地理信息处理技术,从微博文本中提取出经纬度信息或地理位置信息,然后根据
- 自然语言处理之命名实体识别:Bi-LSTM-CRF在信息抽取中的实战革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点自然语言处理
**从海量文本中精准捕捉关键信息,是AI时代企业的核心竞争力**在医疗报告中快速定位疾病与药物、从法律文书中提取关键条款、在新闻中实时追踪热点事件——这些场景的背后,都离不开**命名实体识别(NER)**技术的支撑。而作为NER领域的“黄金搭档”,**Bi-LSTM-CRF模型**凭借其独特的序列建模能力,正在推动信息抽取技术进入工业级应用时代。本文将深入解析该模型在信息抽取中的实战价值,并揭示其
- 利用Python进行自然语言处理——从基础到高级应用
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本文将详细介绍如何使用Python进行自然语言处理(NLP),涵盖从基础概念、常用工具和库,到高级特性和实际案例的全面内容。通过实际代码示例和项目实践,帮助读者掌握这一强大技术的应用方法。目录自然语言处理概述PythonNLP库介绍数据预处理词向量与嵌入文本分类命名实体识别(NER)问答系统(QA)机器翻译情感分析实战案例:构建一个简单的聊天机器人总结与未来展望1.自然语言处理概述1.1什么是NL
- 自然语言处理之命名实体识别:Flair:命名实体识别基础概念
zhubeibei168
自然语言(二)自然语言处理easyui人工智能深度学习
自然语言处理之命名实体识别:Flair:命名实体识别基础概念一、命名实体识别简介1.1什么是命名实体识别命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务,旨在从文本中识别并分类特定类型的实体,如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。这一过程对于信息抽取、问答系统、机器翻译等应用至关重要,因为它帮助系统理解文本中的关键信息,从而做出更准确
- Python NLTK库【NLP核心库】全面解析
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以下是关于PythonNLTK(NaturalLanguageToolkit)库的全面深入讲解,涵盖核心功能、应用场景及代码示例:NLTK库基础一、NLTK简介NLTK是Python中用于自然语言处理(NLP)的核心库,提供了丰富的文本处理工具、算法和语料库。主要功能包括:文本预处理(分词、词干提取、词形还原)句法分析(词性标注、分块、句法解析)语义分析(命名实体识别、情感分析)语料库管理(内置多
- 青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 29课题、自然语言处理算法
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青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法29课题、自然语言处理算法一、文本预处理1.分词(Tokenization)2.停用词过滤(StopWordsRemoval)二、词性标注(Part-of-SpeechTagging)1.基于规则的词性标注2.基于统计的词性标注三、命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)1.基于规则的NER2.基于深度学习的NER四
- Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs(于双向LSTM神经网络的命名实体识别)论文阅读
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自然语言处理深度学习论文阅读神经网络lstm论文阅读自然语言处理
标题:NamedEntityRecognitionwithBidirectionalLSTM-CNNs(于双向LSTM神经网络的命名实体识别)作者:JasonP.C.Chiu,EricNichols单位:哥伦比亚大学,本田研究所发表期刊:CL发表时间:2016年论文研究主题归类:自然语言处理1.论文解决什么问题本文提出了提出了一种新的神经网络架构,这个架构可以通过使用双向LSTM和CNN的混合模型
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介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。Github地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇隐马尔科夫算法HMM常见面试篇一、基础信息介绍篇1.1什么是概率图模
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脚本之家
本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应用,涉及文本分类、数据科学和数据处理、社交媒体挖掘和大规模文本挖掘等方面。目录第1章自然语言处理简介11.
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本书主要介绍如何通过NLTK库与一些Python库的结合从而实现复杂的NLP任务和机器学习应用。全书共分为10章。第1章对NLP进行了简单介绍。第2章、第3章和第4章主要介绍一些通用的预处理技术、专属于NLP领域的预处理技术以及命名实体识别技术等。第5章之后的内容侧重于介绍如何构建一些NLP应用,涉及文本分类、数据科学和数据处理、社交媒体挖掘和大规模文本挖掘等方面。第1章自然语言处理简介11.1为
- 细品CLUENER2020中文细粒度命名实体识别
Panesle
总结机器学习人工智能ner
CLUENER2020中文细粒度命名实体识别研读与总结1.CLUENER2020数据集的构建与特点1.1数据来源与标注方法CLUENER2020数据集是从THUCNews中创建的,THUCNews包含约740,000篇来自新浪新闻RSS的新闻文章,涵盖14个不同领域的新闻类别(如金融、教育、娱乐等)。数据集的构建过程如下:采样与预标注:从THUCNews中随机采样新闻文章,每篇文章包含多个句子。通
- 英文命名实体识别:Flair
Panesle
总结ner
Flair是一种基于深度学习的自然语言处理框架,它通过字符级语言模型和上下文字符串嵌入(contextualstringembeddings)实现了高质量的命名实体识别(NER)。1.核心思想:上下文字符串嵌入Flair的核心创新在于提出了一种新的词嵌入方法——上下文字符串嵌入(contextualstringembeddings)。这种嵌入方法具有以下特点:基于字符:直接将单词视为字符序列进行建
- DeepSeek:揭秘支持的AI模型与算法全览
鸭鸭鸭进京赶烤
人工智能机器人agiaiopencv算法计算机网络
以下是一些常见的AI模型和算法类型,DeepSeek可能支持的内容:1.自然语言处理(NLP)文本分类:用于情感分析、垃圾邮件检测等。命名实体识别(NER):从文本中提取人名、地点、组织等信息。机器翻译:支持多语言之间的自动翻译。文本生成:如GPT系列模型,用于生成文章、对话等。问答系统:基于BERT等模型的智能问答。语义相似度计算:判断两段文本的语义是否相似。2.计算机视觉(CV)图像分类:识别
- 知识图谱问答系列文档(一)——思知机器人简介
AI小波哥
智能问答自然语言处理知识图谱
(一)思知项目介绍思知机器人项目简介知识图谱对话机器人思知机器人项目简介思知项目开放了对话机器人、知识图谱、语义理解、自然语言处理工具。知识图谱融合了两千五百多万的实体,拥有亿级别的实体属性关系,机器人采用了基于知识图谱的语义感知与理解,致力于最强认知大脑。自然语言处理工具包的功能有:中文分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、文本摘要、新词发现、情感分析等。开放的项目有:-知识图谱-对话机器人
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
软件职业规划
语言模型unity人工智能
1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- 完整代码详解:Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估
mosquito_lover1
python开发语言
主要应用场景:社交网络隐私风险评估实现一个基于文本内容的用户隐私泄露风险评估系统,涉及多个步骤和技术。以下是一个完整的Python代码示例,涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。1.安装所需的库首先,确保你已经安装了以下Python库:pipinstalltransformersscikit-learnnumpypa
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- 基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现
风清扬【coder】
自然语言分析处理自然语言处理bertnlptransformer
基于BERT的自定义中文命名实体识别实现在自然语言处理中,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是一项重要的任务,旨在识别文本中的特定实体,如人名、地名、组织机构名等。本文将介绍如何使用BERT模型实现自定义中文命名实体识别,并提供详细的代码分析和解读。一、项目背景命名实体识别在许多领域都有广泛的应用,如信息提取、问答系统、机器翻译等。传统的命名实体识别方法通常基于规
- Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例
袁袁袁袁满
Python实用技巧大全python自然语言处理easyui
文章目录spacy模块介绍安装spacy常见操作案例及代码1.加载模型并处理文本2.词性标注3.命名实体识别4.依存句法分析5.可视化(在JupyterNotebook中)spacy模块介绍spacy是一个强大的Python库,用于自然语言处理(NLP)。它提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等,并且支持多种语言。spacy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。安
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo