- 揭秘影评数据的金矿:基于 Python 的豆瓣电影排行榜热度挖掘与数据智能分析实战
程序员威哥
python开发语言
前言:从数据出发,看见银幕之外的流行密码在内容为王的时代,影视作品既是大众娱乐的主阵地,也是数据分析的重要入口。豆瓣作为中国最具影响力的影视评分平台之一,凝聚了数千万用户对电影、剧集的真实反馈。本文将带你一步步深入,从爬取豆瓣电影排行榜数据出发,结合Python技术栈,构建一个完整的热门电影数据采集+分析+可视化系统。我们不仅要采数据,更要从中挖掘背后的价值:哪些类型影片最受欢迎?评分是否与评论数
- Python 爬虫实战:抓取猫眼电影详情(评论情感分析 + 评分预测模型)
yansideyucsdn
python爬虫实战python爬虫开发语言
一、前言在互联网时代,数据成为了宝贵的资源。猫眼电影作为国内知名的电影信息平台,拥有海量的电影数据和用户评论,这些数据蕴含着丰富的信息,对于电影爱好者、研究人员以及相关行业从业者都具有极高的价值。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的详细信息,包括电影评论,并进行情感分析和评分预测,从而深入挖掘数据背后的价值。本文将详细讲解如何实现这一过程,从环境搭建到数据处理与分析,助你轻松掌握Pyt
- 实战项目中文影评情感分析系统
中文影评情感分析系统:root{--primary:#23408e;--secondary:#4a7bb7;--accent:#3dc47e;--danger:#e24a4a;--neutral:#2988e5;--bg-grad:linear-gradient(120deg,#e7eaf640%,#b4c7e7100%);--bg-dark:linear-gradient(120deg,#232
- Python 爬虫实战:猫眼电影登录与票房数据爬取(请求签名算法解析)
yansideyucsdn
python爬虫实战python爬虫算法
一、引言猫眼电影作为国内知名的电影票务平台,提供了丰富的电影票房数据和影评信息。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的票房数据,进行数据分析和可视化展示。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取猫眼电影的票房数据,并解析请求签名算法,实现合法合规的数据采集。二、项目背景与目标2.1项目背景猫眼电影平台拥有海量的电影票房数据和用户评价,这些数据对于电影行业从业者、研究人员以及普通观众
- MATLAB NLP 工具箱 文本预处理教程
tyatyatya
MATLAB教程matlab自然语言处理开发语言
文章目录前言一、文本预处理核心步骤二、MATLAB实现示例三、高级预处理技术四、预处理流程整合五、性能优化与注意事项六、实战案例:IMDB影评预处理前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)工具箱的文本预处理教程,涵盖核心步骤、代码实现及最佳实践。一、文本预处理核心步骤文本清理:去除HTML标签、特殊字符、数字等分词:将文本拆分为单词或子词大小写统一:通常转换为小写停用词过滤:移除无实际意义的高
- python项目开发案例集锦 豆瓣-Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》 短评...
weixin_37988176
前面爬完网站信息图片之后,今天的又有了个小目标,最近的电影哪吒很火,去豆瓣上看了一下影评,决定了今天主要是实现Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》短评,然后下载在excel表格里面查看。在网上找了一个开源的小例子,但是豆瓣的网页结构以及有所调整,爬到的时间和评论都是空的,对代码进行了一些修改,可以爬取豆瓣最新的网页里面某部电影的短评,如果需要其他电影短评,直接改一下参数链接即可。#_
- ⭐️白嫖的阿里云认证⭐️ 【真题&参考答案】:大模型Clouder认证:利用大模型提升内容生产能力
Charles茶总
模拟题阿里云人工智能大模型Clouder认证提示词Prompt
Tips:请做完以后再查看参考答案。一、单选题(每题5分,共计15题)某位设计师正在开发一款新的电影评论应用,希望利用大语言模型为用户提供自动化的影评服务。设计师应如何指导模型生成符合特定风格的影评?a.直接向大模型提问b.使用思维链提示一步步询问大模型c.要求大模型限定输出风格d.提示词使用分隔符号某用户正在为一个相对复杂的任务设计提示词,使用思维链提示相较于标准提示的优势在于什么?a.更快得出
- Python 基于 Bert 的中文情歌分析,多分类中文情感分析
程序员徐师兄
Python入门专栏pythonbert分类中文情感分析
前言在自然语言处理(NLP)领域中,情感分析是一项非常常见的任务。它的目标是判断文本的情感倾向,例如在社交媒体上的评论、产品评价、电影评论等数据中,识别文本是正面的、负面的,还是中性的。与传统的二分类情感分析不同,许多应用场景下需要将情感分为更多类别,例如正面、负面和中性,这就是所谓的多分类情感分析。本指南将带你一步步使用BERT(BidirectionalEncoderRepresentatio
- 《岁月深处的童真》
父子俩
python
在那片广袤而质朴的黄土地上,时光仿佛放慢了脚步,悠悠地流淌着。画面的中央,是一个扎着双髻的小女孩,她静静地伫立着,宛如一朵绽放在岁月缝隙中的小花。小女孩身着一件略显陈旧的中式上衣,布料的纹理间似乎藏着岁月的痕迹,那补丁像是时光特意留下的印记,诉说着生活的质朴与真实。她的脸颊泛着淡淡的红晕,像是被山间的晨露轻吻过,又似被冬日的暖阳温柔抚摸。那一双眼睛,清澈而明亮,宛如一汪深不见底的清泉,倒映着这片生
- Python爬虫实战:获取douban最新战争电影评论数据并分析,为影评人提供素材
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言rpcajax
一、系统架构设计与关键技术定义1.1网络爬虫技术定义网络爬虫(WebCrawler)是一种按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本,核心功能包括:HTTP请求:通过requests库模拟浏览器发送请求,遵循豆瓣服务器响应协议页面解析:利用BeautifulSoup解析HTML文档,提取结构化数据(如评论内容、评分等)状态管理:维护请求队列、处理Cookie/Session,应对动态网页渲染1.2
- 自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)
全息架构师
Python实战项目大揭秘python人工智能深度学习
自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)摘要:本文为零基础读者系统讲解自然语言处理(NLP)核心原理,基于BERT模型实现电影评论情感分析实战项目。从词向量到Transformer架构,包含数据预处理、模型微调、性能评估全流程详解,助你快速掌握NLP开发技能!关键词:自然语言处理、BERT、Transformer、情感分析、PyTorch一、为什么选择情感分析作为NLP入门项
- 毕业设计:基于机器学习的热播电影评价和票房预测系统
Krin_IT
机器学习人工智能毕业设计
目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1自然语言处理2.2情感分析三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到
- MovieLens 数据集介绍与下载指南
古月฿
软件安装教程数据集人工智能
目录一、数据集简介二、数据集包含的内容三、数据集的用途四、数据集安装(一)在线下载(二)借助Python库安装(三)文章置顶数据集一、数据集简介MovieLens数据集在推荐系统领域极具影响力,由明尼苏达大学GroupLens研究小组精心收集并持续维护。该数据集整合了大量电影评分、标签及相关元数据,为推荐算法的研究与优化提供了坚实的数据基础,助力学者和开发者构建更精准的用户观影偏好推荐系统。二、数
- 昨日种种,昨日死.今日种种,今日生.--看了几篇影评有感
喜欢小马的小曹同学
杂记diary
看了姜文的一步之遥的影评.顺便看了一下关于他的其他作品的解析吧,算是类似的视频.感觉这个人很有意思,拍的电影和很有意思.可以拍一些观众容易懂的,赚钱的.但是,没有迎合,不过也用让子弹飞证明了自己可以排出赚钱的那种电影.一步之遥的一个贴吧解读,挺有意思.然后又看了高晓松采访姜文的晓说.一个人的成长和他所处的时代背景是有关系的.感兴趣的可以看一下.姜文说的关于史书.资治通鉴和史记的个人评价,我觉得让我
- (源码)TensorFlow自然语言处理深度解析:从理论到工业级实践
qq_16226939
人工智能tensorflow自然语言处理人工智能python深度学习bertnlp
本文是关于另一篇文章TensorFlow自然语言处理深度解析:从理论到工业级实践-CSDN博客的后续,以下是一个完整的、可执行的TensorFlowNLP代码实现,整合了文章中提到的核心技术点(注意力机制、BERT实现、混合精度训练、模型量化等),基于IMDB电影评论数据集构建文本分类系统:importtensorflowastfimporttensorflow_hubashubimportten
- 推荐算法分析
乘秋川
毕设推荐算法
一、性能分析指标1.准确性指标(AccuracyMetrics)衡量推荐系统预测评分的准确性,包括:✅RMSE(均方根误差,RootMeanSquaredError)解释:衡量预测评分(\hat{r}_i)和真实评分(r_i)之间的偏差,数值越低表示误差越小。适用场景:适用于评分预测任务,比如电影评分推荐(1~5星)。缺点:对大误差更敏感,如果有极端值(outliers),RMSE可能会偏大。✅M
- 【从零开始的LeetCode-SQL】SQL题库练习5
九圣残炎
leetcodesql数据库
高级查询和连接1341.电影评分表:Movies+---------------+---------+|ColumnName|Type|+---------------+---------+|movie_id|int||title|varchar|+---------------+---------+movie_id是这个表的主键(具有唯一值的列)。title是电影的名字。表:Users+----
- python学习笔记--实现简单的爬虫(一)
moxiaoran5753
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任务:爬取豆瓣最受欢迎的250个电影的资料链接:豆瓣电影Top250用浏览器打开后,使用F12或鼠标右键--检查,查看网页的源代码,分析网页结构,如下图所示:分析后得知:1.电影名位于class为hd的div中,里边嵌套中一层a标签和span标签,最终目的地为;2.电影评分位于class_="rating_num"的span中;3.电影资料位于class_="bd"的div中;参见下图:下面通过编
- 基于Hugging Face的Transformer实战
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一、为什么选择HuggingFace?HuggingFace生态提供:30,000+预训练模型(BERT、GPT、T5等)统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具(Optimum、InferenceEndpoints)二、文本分类实战:IMDB影评情感分析1.环境安装与数据准备pipinstalltransformersdatasetsevaluateacc
- Python 爬虫实战:电影评论数据抓取与自然语言处理
西攻城狮北
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引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者,我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据,并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈,还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb(互联网电影数据库)是全球最大的电影数据库,用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论,并对评论进行自然语言处理(NLP),以提取情感、
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
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一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- Python与数据可视化案例:电影评分可视化
master_chenchengg
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Python与数据可视化案例:电影评分可视化电影评分数据的魅力:为什么可视化很重要数据收集:如何获取电影评分数据使用API接口网络爬虫技术数据清洗与预处理:让数据变得干净整洁可视化实战:用Matplotlib和Seaborn绘制电影评分图表电影评分数据的魅力:为什么可视化很重要对于电影爱好者而言,电影评分不仅仅是数字那么简单,它承载着无数影迷的期待与梦想。想象一下,当你站在电影院门口,面对琳琅满目
- Python提取评论(使用pycharm+Python)
发光的大猫
Python+pycharmpythonpycharm
一、安装调用所要用到的库函数importrequestsfrombs4importBeautifulSoup二、自定义根据每页影评的url爬取影评的方法#1.请求urldefgetData(url):三、请求头为字典格式headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,l
- 基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
- 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论,来判断电影评论是积极的,还是消极的。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70 余个数据集!
大F的智能小课
大模型实战人工智能
1.文本分类1.1.中文文本分类数据集:THUCNews:清华大学推出的中文新闻文本数据集,包含了74万篇新闻文章,覆盖了10个类别。LCQMC:哈尔滨工业大学发布的数据集,主要用于中文句子匹配任务,也常用于文本分类。BQCorpus:同样用于中文句子匹配,也可用于文本分类。1.2.英文文本分类数据集:IMDb:包含50,000条影评数据,分为正面和负面两类,常用于情感分析。20Newsgroup
- 如何使用 Python 爬虫获取猫眼电影数据:电影评分与评论分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据分析数据挖掘
引言随着互联网的快速发展,越来越多的人开始使用各种在线平台来了解电影信息,猫眼电影作为一个非常流行的在线电影票务平台,提供了详细的电影评分、评论和票房数据。这些数据对于影迷、电影行业从业者、市场分析人员等群体来说都非常有价值。通过爬取猫眼电影平台上的数据,我们可以分析电影的市场表现、用户反馈以及电影的评分趋势。本篇博客将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取猫眼电影平台上的电影数据,重点关注电影
- TensorFlow 学习笔记--基础文本分类
小陈加油中···
tensorflow学习笔记
电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题:1.调用文件夹时,官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回,3.模型编译时,metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
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开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio