- 一种基于门控空洞卷积的高效中文命名实体识别方法
Johann_Liang
Screenshotfrom2019-10-1617-01-17.pngScreenshotfrom2019-10-1617-01-23.pngScreenshotfrom2019-10-1617-01-57.png
- 小琳AI课堂:Llama——NLP界的多面手
小琳ai
小琳AI课堂人工智能llama自然语言处理
Llama:NLP界的多面手引言:大家好,这里是小琳AI课堂。今天,我们要探索的是自然语言处理(NLP)领域的一位明星——Llama。Llama,由MetaAI(原FacebookAI)开发,以其轻量级、高效和易用性著称,是处理快速、灵活文本需求的理想选择。核心功能:Llama提供了一系列NLP工具,包括词性标注、句法分析、命名实体识别等,帮助开发者深入理解和处理自然语言文本。语言支持:Llama
- [Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解(异常解决中)
Eastmount
人工智能pythonbert实体识别bert4keras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究,构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主,介绍融合Bert的实体识别研究,使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而,该代码最终结果有些问题,目前还在解决中,但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章,希望对您有帮助,如
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- HanLP实战教程:离线本地版分词与命名实体识别
Tim_Van
中文分词命名实体识别自然语言处理
HanLP是一个功能强大的自然语言处理库,提供了多种语言的分词、命名实体识别等功能。然而,网上关于HanLP的说明往往比较混乱,很多教程都是针对很多年前的API用法。而HanLP官网主要讲述的是RESTful格式的在线请求,但很少提到离线本地版本。本文将介绍如何在离线本地环境中使用HanLP2.1的nativeAPI进行中文分词和命名实体识别。本文使用的HanLP版本为HanLP2.1.0-bet
- [Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解
Eastmount
python人工智能实体识别BiGRU-CRFKeras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现威胁情报实体识别,利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。这篇文章将以中文语料为主,介绍中文命名实体识别研究,并构建BiGRU-CRF模型实现。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!由于上一篇文章详细讲解ATT
- 使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习自然语言处理word2vectensorflow机器学习深度学习神经网络
目录介绍:搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1:建模2:预测:介绍:Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量,使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务,如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或
- 2022-03-19
跨象乘云
自然语言处理实验演示-09.命名实体识别(NamedEntityRecognition(NER))命名实体识别(NamedEntityRecognition,简称:NER),又称作专名识别,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。简单而言就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。Chunking是把单词组合成分块(chunk)的过程,可以用来查找名词组和动词组,
- 文本信息抽取模型介绍——实体抽取方法:NER模型(下)
合合技术团队
【通用文本信息抽取技术白皮书】ocr人工智能
3.1.4常用的实体抽取模型LatticeLSTM新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《ChineseNERUsingLatticeLSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法LatticeLSTM。作为信息抽取的一项基本任务,命名实体识别(NER)近年来一直受到研究人员的关注。该任务一直被作为序列标注问题来解决,其中实体边界和类别标签被联合预测。英文NER目前的最高水准是使用LSTM-CR
- 命名实体识别(NER)评测
乔咏田
简介命名实体识别评测方式分为两种,一是通用的基于token标签进行直接评测,二是考虑实体边界+实体类型的评测。标签评测不考虑实体类型与实体边界,直接进行评测。实体边界+实体类型A、完全匹配1、实体边界与实体类型都匹配正确;2、预测出的实体在测试集中不存在;3、测试集中的实体,没有被预测出来;B、部分匹配(重叠)4、实体边界正确,类型不正确;5、边界错误(边界重叠);6、边界错误,实体类型也错误评估
- NLP学习(二)—中文分词技术
陈易德
NLP自然语言处理
本次代码的环境:运行平台:WindowsPython版本:Python3.xIDE:PyCharm一、前言这篇内容主要是讲解的中文分词,词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。一直在说中文分词,那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢?主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异
- 解析基于检索排序的知识图谱问答系统
cooldream2009
AI技术NLP知识知识图谱知识图谱人工智能问答技术检索排序
目录前言1问句的表示与语义理解1.1问句表示的重要性1.2端到端网络的优势2知识图谱中的排序问题2.1知识图谱的核心作用2.2查询匹配的转化与排序问题2.3实体链接的关键性2.4路径的构建与系统优化3难点与挑战3.1实体链接、命名实体识别和消歧3.2排序模型的挑战4优势4.1框架的灵活性4.2容易整合的端到端网络优化4.3综合运用排序模型5劣势5.1依赖特征工程5.2语义组合和推理问题的挑战结语前
- 大语言模型微调数据集(2)
三更科技公社
AI前沿与LLMchatGPT语言模型人工智能自然语言处理
CLUE数据集CLUE是一个中文语言理解测评基准,包括分类、命名实体识别和机器阅读理解任务。CLUE中的数据集为JSON格式。对于分类和命名实体识别数据集,我们将JSON格式转换为TSV格式,以便TencentPretrain可以直接加载它们;对于机器阅读理解数据集,我们保留原始格式,并将数据集预处理相关代码放在项目中。分类:数据集链接TNEWS---------------https://sha
- 利用Bert模型进行命名实体识别
刘单纯
之前两天也写了word2vec和Transformer,其实都是在为今天的内容做铺垫。最近正好使用bert做了命名实体识别项目,借这个契机分享出来,希望能帮到有需要的人。自然语言的表示之所以之前自然语言处理的发展没有达到CV领域,很大一部分原因是很难把抽象的语言用准确的数学方式表示。one-hot只能说对词进行编码,毫无“相似度”的概念,例如【川老师】和【特朗普】的距离与【川老师】和【苍老师】的距
- NER
zelda2333
基操:超详细保姆级讲解&提供代码:基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结:中文命名实体识别总结师兄给的教程:GithubChineseNER针对教程讲解的文章:用深度学习做命名实体识别(附代码)
- Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)
小小晓晓阳
NLPpython开发语言nlpNER
一、什么是Flair库?Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理(NLP)库。Flair的框架直接构建在PyTorch上,PyTorch是最好的深度学习框架之一。ZalandoResearch团队还为以下NLP任务发布了几个预先训练的模型:1.名称-实体识别(NER):它可以识别单词是代表文本中的人,位置还是名称。2.词性标注(PoS):将给定文本中的所有单词标记为
- 举例说明自然语言处理(NLP)技术
做一个AC梦
自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)技术是一种使计算机能够理解和处理人类自然语言的领域。以下是一些常见的NLP技术的例子:文本分类:将文本按类别进行分类,例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。语音识别:将语音信号转换为文本,例如将语音命令转换为文字指令。命名实体识别:从文本中识别出特定的实体,如人名、地名和组织名。情感分析:分析文本中的情感倾向,如判断一段文字是正面的、负面的还是中性的。机器翻译:将一种语言
- 深度学习之循环神经网络
懒猫gg
机器学习深度学习rnn循环神经网络
前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个NLP很常见的问题,命名实体识别,举个例子,现在有两句话:第一句话:Ilikeeatingapple!(我喜欢吃苹果!)第二句话:TheAppleisagreatcompany!(苹果真是一家
- 基于BERT Adapter的词汇增强型中文序列标注模型
NLP论文解读
©原创作者|疯狂的Max论文LexiconEnhancedChineseSequenceLabellingUsingBERTAdapter解读01背景与动机近年来,多项研究致力于将词汇信息融入中文预训练模型中以提升命名实体识别、分词和词性标注等序列标注类任务的效果。但其中的大多数方法为都是直接在预训练模型中加入浅层的且随机初始化的序列层,其局限性在于不能在BERT模型的底部的层中加入词汇信息,导致
- Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用
sunshine2853
深度学习lstm人工智能crf
这是一段使用百度ernie-1.0做特征提取的Bi-Lstm+crf的代码:classERNIE_LSTM_CRF(nn.Module):"""ernie_lstm_crfmodel"""def__init__(self,ernie_config,tagset_size,embedding_dim,hidden_dim,rnn_layers,dropout_ratio,dropout1,use_c
- CRF条件随机场学习记录
V丶Chao
深度学习安全研究-威胁情报学习
阅读建议仔细阅读书[1]对应的序列标注章节,理解该方法面向的问题以及相关背景,然后理解基础的概念。引言威胁情报挖掘的相关论文中,均涉及到两部分任务:命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)和关系抽取,大多数网安实现NER的方法,采用比较多的方法包含:BiLstm+CRF或者Bert+CRF。其中条件随机场(conditionalrandomfields,CRF),这个模
- kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别(NER)、词性标注(PoS)和文本分类任务)
javastart
自然语言pythonkeras深度学习
简单而强大的NLP框架,在5分钟内为命名实体识别(NER)、词性标注(PoS)和文本分类任务构建最新模型喀什是:人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的,有很好的文档和测试,这使得它非常容易理解和修改。功能强大且简单。喀什允许您将最先进的自然语言处理(nlp)模型应用于文本,如命名实体识别(ner)、词性标注(pos)和分类。keras基础。Kashgare直接构建在Keras上,使您可以轻松地训练模型
- python使用PaddleOCR实现《命名实体识别项目》OCR(已实现)(ai领域必看,简单易用)
热爱生活的五柒
AI相关ocrpythonai
1.简介:PaddleOCR是飞桨(PaddlePaddle)推出的一个端到端的光学字符识别开源工具集,支持中文、英文、数字以及特殊符号等各种类型的文字检测、识别和词语整体识别。该工具集使用PaddlePaddle深度学习框架技术,提供了多种OCR模型和算法,包括基于CNN+CTC、DenseNet+CTC等模型,能够针对不同场景和应用提供最优的OCR解决方案。同时,PaddleOCR还集成了OC
- FinBert模型:金融领域的预训练模型
dzysunshine
金融领域
文章目录模型及预训练方式模型结构训练语料预训练方式下游任务实验结果实验一:金融短讯类型分类实验任务数据集实验结果实验二:金融短讯行业分类实验任务数据集实验结果实验三:金融情绪分类实验任务数据集实验结果实验四:金融领域的命名实体识别实验任务数据集结果展示总结FinBERT是熵简科技AILab开源的基于BERT架构的金融领域预训练语言模型,相比于Google发布的原生中文BERT、哈工大讯飞实验室开源
- 使用Transformers微调基于BERT模型做中文命名实体识别任务
Shy960418
bert人工智能深度学习
注意版本!!python==3.8.6torch==1.10.0transformers==4.36.2datasets==2.15.0importjson#数据集下载地址:https://www.cluebenchmarks.com/introduce.html#细粒度命名实体识别->下载#将数据转为BIO标注形式defdimension_label(path,save_path,labels_
- (二)NLP-中文分词-HMM-维特比算法
淡定的炮仗
NLPnlp
中文分词一、词词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。1中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢?主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异甚大,对词的构成边界方面很难进行界定。比如,在英语中,单词本身就是“词”的表达,一篇英文文章就是“单词”加分隔符(空格)来表示的,而在汉语中,词以字为基本单位的,但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。因此
- 2021-03-01 ner最新进展
你若安好_4a49
2021.3.11.ACL2020|TriggerNER:高效命名实体识别框架摘要:本文由南加州大学和亚马逊联合发布,文章题目为《TriggerNER:LearningwithEntityTriggersasExplanationsforNamedEntityRecognition》,已经被ACL2020录用。文章针对命名实体识别中存在的需要大量耗时耗力的人工标注工作现状提出了方法TriggerN
- 自然语言处理(NLP)
先------------------
自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)技术是一种人工智能领域的技术,用于使计算机能够理解、解释和处理人类语言。以下是一些常见的NLP技术和应用的例子:语音识别:将人类语言转换为计算机可理解的文本。例如,虚拟助手如Siri和Alexa可以通过识别用户的语音指令来执行特定的任务。机器翻译:将一种语言的文本转换为另一种语言。例如,谷歌翻译使用NLP技术将输入的文本从一种语言翻译成另一种语言。命名实体识别:识别文本中的特
- 中文自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)任务中,加入注意力(attention)机制
sagima_sdu
自然语言处理人工智能
在中文自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)任务中,加入注意力(attention)机制可以极大地提升模型的性能。注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息和上下文依赖关系,从而提高对命名实体的识别准确度。下面是一些关于注意力机制的具体作用和不同类型的概述:注意力机制的作用:捕捉长距离依赖:注意力机制可以帮助模型更好地处理长距离的依赖关系,这在处理长句子时尤为重要。关注关键信息:通
- 中文自然语言处理(NLP)的命名实体识别(NER)任务常见序列标注方法
sagima_sdu
自然语言处理人工智能
中文NLP的NER任务中的数据集序列标注方法,主要有以下几种常用的标注方案:BIO标注法(Begin-Inside-Outside):B(Begin)表示实体的开始部分。I(Inside)表示实体的中间部分。O(Outside)表示非实体部分。例如,“北京是中国的首都”,如果要标注“北京”为地名,会标为“B-地名I-地名OOOOO”。BIOES标注法(Begin-Inside-Outside-En
- 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