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python基于图卷积神经网络GCN模型开发构建文本数据分类模型（以论文领域数据为例）

GCN（Graph Convolutional Network）图卷积神经网络是一种用于处理图数据的深度学习模型。它是基于图结构的卷积操作进行信息传递和特征学习的。

GCN模型的核心思想是通过利用邻居节点的特征来更新中心节点的表示。它通过迭代地聚集邻居节点的信息，逐渐将全局的图结构信息融入到节点的特征表示中。

具体来说，GCN模型的计算过程如下：

初始化节点的特征表示，通常是一个节点特征矩阵。
迭代地进行图卷积操作，每一次迭代都更新节点的特征表示。在每次迭代中，节点会聚集其邻居节点的特征，并将聚集后的特征进行转换和更新。
重复进行多次迭代，直到节点的特征表示达到稳定状态或达到预定的迭代轮数。

GCN模型的优点包括：

能够处理不定长的图结构数据，适用于各种类型的图数据，如社交网络、推荐系统、生物信息学等领域。
能够捕捉节点之间的关系和全局的图结构信息，从而提高节点特征的表示能力。
可以进行端到端的学习，不需要手工设计特征。

GCN模型的应用包括节点分类、图分类、链接预测等任务。

下面是实例代码实现：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers



class GraphConvLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, output_dim):
        super(GraphConvLayer, self).__init__()
        self.output_dim = output_dim

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            name="kernel",
            shape=(input_shape[1], self.output_dim),
            initializer="glorot_uniform",
            trainable=True,
        )

    def call(self, inputs, adjacency_matrix):
        adjacency_matrix = tf.cast(adjacency_matrix, tf.float32)
        output = tf.matmul(adjacency_matrix, inputs)
        output = tf.matmul(output, self.kernel)
        return tf.nn.relu(output)



class GCNModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_classes):
        super(GCNModel, self).__init__()
        self.graph_conv1 = GraphConvLayer(64)
        self.graph_conv2 = GraphConvLayer(num_classes)

    def call(self, inputs, adjacency_matrix):
        x = self.graph_conv1(inputs, adjacency_matrix)
        x = self.graph_conv2(x, adjacency_matrix)
        return tf.nn.softmax(x)



model = GCNModel(num_classes)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这里本文的核心目的是想要初始尝试基于GCN模型来开发构建文本分类模型，这里选择的是一个论文相关的数据集，如下所示：

节点引用关系如下：

【论文内容数据】如下：

可以看到：这里论文内容数据已经是记过词袋模型处理过后的向量数据集了，可以直接使用。

共分为以下七个类别，如下所示：

案例型

遗传算法

神经网络

概率论

强化学习

规则学习

理论

接下来我们来具体实现，首先加载数据集，如下所示：

def load4Split():
    """
    加载数据,随机划分
    """
    X, A, y = load_data(dataset='cora')
    print("X_shape: ", X.shape)
    print("A_shape: ", A.shape)
    print("y_shape: ", y.shape)
    y_train, y_val, y_test, idx_train, idx_val, idx_test, train_mask = get_splits(y)
    return y_train, y_val, y_test, idx_train, idx_val, idx_test, train_mask, X, A, y


y_train, y_val, y_test, idx_train, idx_val, idx_test, train_mask, X, A, y = load4Split()

之后对数据进行缩放处理，构建graph，如下所示：

X /= X.sum(1).reshape(-1, 1)
print('Using local pooling filters...')
A_ = preprocess_adj(A, SYM_NORM)
support = 1
graph = [X, A_]
G = [Input(shape=(None, None), batch_shape=(None, None), sparse=True)]
print("G: ", G)
print("graph: ", graph)

接着初始化搭建模型，如下所示：

X_in = Input(shape=(X.shape[1],))
H = Dropout(0.5)(X_in)
H = GraphConvolution(16, support, activation='relu', kernel_regularizer=l2(5e-4))([H]+G)
H = Dropout(0.5)(H)
Y = GraphConvolution(y.shape[1], support, activation='softmax')([H]+G)
# 编译
model = Model(inputs=[X_in]+G, outputs=Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.01))

完成模型构建后就可以开始模型的训练了，如下所示：

for epoch in range(1, NB_EPOCH+1):
    # Log wall-clock time
    t = time.time()
    # Single training iteration (we mask nodes without labels for loss calculation)
    model.fit(graph, y_train, sample_weight=train_mask,
              batch_size=A.shape[0], epochs=1, shuffle=False, verbose=0)
    # Predict on full dataset
    preds = model.predict(graph, batch_size=A.shape[0])
    # Train / validation scores
    train_val_loss, train_val_acc = evaluate_preds(preds, [y_train, y_val],
                                                   [idx_train, idx_val])
    print("Epoch: {:04d}".format(epoch),
          "train_loss= {:.4f}".format(train_val_loss[0]),
          "train_acc= {:.4f}".format(train_val_acc[0]),
          "val_loss= {:.4f}".format(train_val_loss[1]),
          "val_acc= {:.4f}".format(train_val_acc[1]),
          "time= {:.4f}".format(time.time() - t))
    train_loss_list.append(train_val_loss[0])
    val_loss_list.append(train_val_loss[1])
    train_acc_list.append(train_val_acc[0])
    val_acc_list.append(train_val_acc[1])
    # Early stopping
    if train_val_loss[1] < best_val_loss:
        best_val_loss = train_val_loss[1]
        wait = 0
    else:
        if wait >= PATIENCE:
            print('Epoch {}: early stopping'.format(epoch))
            break
        wait += 1

最后对模型进行测试评估与可视化分析，如下所示：

# 测试
test_loss, test_acc = evaluate_preds(preds, [y_test], [idx_test])
print("Test set results:",
      "loss= {:.4f}".format(test_loss[0]),
      "accuracy= {:.4f}".format(test_acc[0]))


# 可视化
plt.clf()
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(train_loss_list,c='blue',label="train loss cruve")
plt.plot(val_loss_list,c='red',label="val loss cruve")
plt.plot(train_acc_list,c='green',label="train acc cruve")
plt.plot(val_acc_list,c='yellow',label="val acc cruve")
plt.legend()
plt.title("GCN Model Train Details")
plt.savefig("gcn_train.png")

训练详情日志信息如下所示：

Epoch: 0001 train_loss= 1.9328 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.9372 val_acc= 0.1567 time= 0.3660
Epoch: 0002 train_loss= 1.9194 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.9261 val_acc= 0.1567 time= 0.0680
Epoch: 0003 train_loss= 1.9047 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.9152 val_acc= 0.1567 time= 0.0720
Epoch: 0004 train_loss= 1.8888 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.9036 val_acc= 0.1567 time= 0.0710
Epoch: 0005 train_loss= 1.8731 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8922 val_acc= 0.1567 time= 0.0660
Epoch: 0006 train_loss= 1.8571 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8802 val_acc= 0.1567 time= 0.0660
Epoch: 0007 train_loss= 1.8408 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8681 val_acc= 0.1567 time= 0.0630
Epoch: 0008 train_loss= 1.8246 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8557 val_acc= 0.1567 time= 0.0600
Epoch: 0009 train_loss= 1.8084 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8434 val_acc= 0.1567 time= 0.0670
Epoch: 0010 train_loss= 1.7926 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8316 val_acc= 0.1567 time= 0.0630
Epoch: 0011 train_loss= 1.7773 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8200 val_acc= 0.1567 time= 0.0640
Epoch: 0012 train_loss= 1.7624 train_acc= 0.2000 val_loss= 1.8089 val_acc= 0.1567 time= 0.0740
Epoch: 0013 train_loss= 1.7482 train_acc= 0.2286 val_loss= 1.7985 val_acc= 0.1733 time= 0.0670
Epoch: 0014 train_loss= 1.7347 train_acc= 0.2714 val_loss= 1.7886 val_acc= 0.1867 time= 0.0680
Epoch: 0015 train_loss= 1.7218 train_acc= 0.3214 val_loss= 1.7791 val_acc= 0.2400 time= 0.0660
Epoch: 0016 train_loss= 1.7094 train_acc= 0.3857 val_loss= 1.7698 val_acc= 0.3300 time= 0.0700
Epoch: 0017 train_loss= 1.6977 train_acc= 0.4429 val_loss= 1.7605 val_acc= 0.3900 time= 0.0750
Epoch: 0018 train_loss= 1.6863 train_acc= 0.4643 val_loss= 1.7515 val_acc= 0.4267 time= 0.0740
Epoch: 0019 train_loss= 1.6754 train_acc= 0.4857 val_loss= 1.7429 val_acc= 0.4533 time= 0.0700
Epoch: 0020 train_loss= 1.6648 train_acc= 0.4929 val_loss= 1.7344 val_acc= 0.4700 time= 0.0650
Epoch: 0021 train_loss= 1.6543 train_acc= 0.4857 val_loss= 1.7260 val_acc= 0.4833 time= 0.0640
Epoch: 0022 train_loss= 1.6441 train_acc= 0.4714 val_loss= 1.7176 val_acc= 0.4567 time= 0.0630
Epoch: 0023 train_loss= 1.6339 train_acc= 0.4571 val_loss= 1.7094 val_acc= 0.4367 time= 0.0630
Epoch: 0024 train_loss= 1.6235 train_acc= 0.4500 val_loss= 1.7015 val_acc= 0.4167 time= 0.0630
Epoch: 0025 train_loss= 1.6128 train_acc= 0.4500 val_loss= 1.6939 val_acc= 0.4167 time= 0.0630
Epoch: 0026 train_loss= 1.6018 train_acc= 0.4500 val_loss= 1.6864 val_acc= 0.4167 time= 0.0640
Epoch: 0027 train_loss= 1.5905 train_acc= 0.4500 val_loss= 1.6792 val_acc= 0.4167 time= 0.0660
Epoch: 0028 train_loss= 1.5791 train_acc= 0.4571 val_loss= 1.6719 val_acc= 0.4167 time= 0.0650
Epoch: 0029 train_loss= 1.5675 train_acc= 0.4571 val_loss= 1.6646 val_acc= 0.4333 time= 0.0740
Epoch: 0030 train_loss= 1.5558 train_acc= 0.4643 val_loss= 1.6571 val_acc= 0.4367 time= 0.0670
Epoch: 0031 train_loss= 1.5440 train_acc= 0.4643 val_loss= 1.6499 val_acc= 0.4400 time= 0.0670
Epoch: 0032 train_loss= 1.5322 train_acc= 0.4929 val_loss= 1.6425 val_acc= 0.4500 time= 0.0670
Epoch: 0033 train_loss= 1.5204 train_acc= 0.4929 val_loss= 1.6350 val_acc= 0.4633 time= 0.0699
Epoch: 0034 train_loss= 1.5085 train_acc= 0.5000 val_loss= 1.6273 val_acc= 0.4667 time= 0.0750
Epoch: 0035 train_loss= 1.4967 train_acc= 0.5071 val_loss= 1.6194 val_acc= 0.4700 time= 0.0650
Epoch: 0036 train_loss= 1.4847 train_acc= 0.5071 val_loss= 1.6114 val_acc= 0.4900 time= 0.0610
Epoch: 0037 train_loss= 1.4726 train_acc= 0.5071 val_loss= 1.6031 val_acc= 0.5000 time= 0.0640
Epoch: 0038 train_loss= 1.4603 train_acc= 0.5214 val_loss= 1.5946 val_acc= 0.4933 time= 0.0610
Epoch: 0039 train_loss= 1.4480 train_acc= 0.5286 val_loss= 1.5856 val_acc= 0.4933 time= 0.0630
Epoch: 0040 train_loss= 1.4357 train_acc= 0.5357 val_loss= 1.5767 val_acc= 0.4933 time= 0.0630
Epoch: 0041 train_loss= 1.4235 train_acc= 0.5357 val_loss= 1.5677 val_acc= 0.4967 time= 0.0650
Epoch: 0042 train_loss= 1.4112 train_acc= 0.5429 val_loss= 1.5586 val_acc= 0.5033 time= 0.0680
Epoch: 0043 train_loss= 1.3989 train_acc= 0.5500 val_loss= 1.5496 val_acc= 0.5100 time= 0.0650
Epoch: 0044 train_loss= 1.3866 train_acc= 0.5500 val_loss= 1.5406 val_acc= 0.5033 time= 0.0670
Epoch: 0045 train_loss= 1.3742 train_acc= 0.5643 val_loss= 1.5317 val_acc= 0.5033 time= 0.0680
Epoch: 0046 train_loss= 1.3619 train_acc= 0.5786 val_loss= 1.5228 val_acc= 0.5100 time= 0.0660
Epoch: 0047 train_loss= 1.3497 train_acc= 0.5929 val_loss= 1.5140 val_acc= 0.5133 time= 0.0670
Epoch: 0048 train_loss= 1.3376 train_acc= 0.6071 val_loss= 1.5056 val_acc= 0.5267 time= 0.0730
Epoch: 0049 train_loss= 1.3258 train_acc= 0.6143 val_loss= 1.4973 val_acc= 0.5333 time= 0.0720
Epoch: 0050 train_loss= 1.3140 train_acc= 0.6286 val_loss= 1.4887 val_acc= 0.5400 time= 0.0655
Epoch: 0051 train_loss= 1.3024 train_acc= 0.6286 val_loss= 1.4800 val_acc= 0.5433 time= 0.0610
Epoch: 0052 train_loss= 1.2908 train_acc= 0.6357 val_loss= 1.4714 val_acc= 0.5467 time= 0.0630
Epoch: 0053 train_loss= 1.2790 train_acc= 0.6500 val_loss= 1.4623 val_acc= 0.5500 time= 0.0640
Epoch: 0054 train_loss= 1.2672 train_acc= 0.6571 val_loss= 1.4529 val_acc= 0.5533 time= 0.0620
Epoch: 0055 train_loss= 1.2556 train_acc= 0.6571 val_loss= 1.4435 val_acc= 0.5567 time= 0.0640
Epoch: 0056 train_loss= 1.2441 train_acc= 0.6714 val_loss= 1.4342 val_acc= 0.5633 time= 0.0640
Epoch: 0057 train_loss= 1.2325 train_acc= 0.6786 val_loss= 1.4251 val_acc= 0.5700 time= 0.0740
Epoch: 0058 train_loss= 1.2208 train_acc= 0.7143 val_loss= 1.4162 val_acc= 0.5833 time= 0.0670
Epoch: 0059 train_loss= 1.2093 train_acc= 0.7286 val_loss= 1.4074 val_acc= 0.6033 time= 0.0650
Epoch: 0060 train_loss= 1.1977 train_acc= 0.7429 val_loss= 1.3988 val_acc= 0.6100 time= 0.0670
Epoch: 0061 train_loss= 1.1861 train_acc= 0.7500 val_loss= 1.3904 val_acc= 0.6167 time= 0.0680
Epoch: 0062 train_loss= 1.1745 train_acc= 0.7714 val_loss= 1.3818 val_acc= 0.6167 time= 0.0670
Epoch: 0063 train_loss= 1.1633 train_acc= 0.7786 val_loss= 1.3735 val_acc= 0.6233 time= 0.0690
Epoch: 0064 train_loss= 1.1524 train_acc= 0.7857 val_loss= 1.3652 val_acc= 0.6333 time= 0.0724
Epoch: 0065 train_loss= 1.1414 train_acc= 0.7929 val_loss= 1.3566 val_acc= 0.6400 time= 0.0760
Epoch: 0066 train_loss= 1.1304 train_acc= 0.7929 val_loss= 1.3477 val_acc= 0.6400 time= 0.0660
Epoch: 0067 train_loss= 1.1195 train_acc= 0.8000 val_loss= 1.3389 val_acc= 0.6433 time= 0.0640
Epoch: 0068 train_loss= 1.1086 train_acc= 0.8000 val_loss= 1.3298 val_acc= 0.6467 time= 0.0630
Epoch: 0069 train_loss= 1.0978 train_acc= 0.8071 val_loss= 1.3208 val_acc= 0.6500 time= 0.0650
Epoch: 0070 train_loss= 1.0873 train_acc= 0.8071 val_loss= 1.3121 val_acc= 0.6567 time= 0.0620
Epoch: 0071 train_loss= 1.0767 train_acc= 0.8071 val_loss= 1.3036 val_acc= 0.6600 time= 0.0620
Epoch: 0072 train_loss= 1.0662 train_acc= 0.8071 val_loss= 1.2952 val_acc= 0.6633 time= 0.0650
Epoch: 0073 train_loss= 1.0556 train_acc= 0.8071 val_loss= 1.2866 val_acc= 0.6733 time= 0.0660
Epoch: 0074 train_loss= 1.0452 train_acc= 0.8143 val_loss= 1.2783 val_acc= 0.6800 time= 0.0665
Epoch: 0075 train_loss= 1.0348 train_acc= 0.8143 val_loss= 1.2703 val_acc= 0.6800 time= 0.0670
Epoch: 0076 train_loss= 1.0245 train_acc= 0.8143 val_loss= 1.2625 val_acc= 0.6900 time= 0.0670
Epoch: 0077 train_loss= 1.0144 train_acc= 0.8286 val_loss= 1.2548 val_acc= 0.6967 time= 0.0670
Epoch: 0078 train_loss= 1.0043 train_acc= 0.8286 val_loss= 1.2469 val_acc= 0.7000 time= 0.0690
Epoch: 0079 train_loss= 0.9946 train_acc= 0.8286 val_loss= 1.2391 val_acc= 0.7033 time= 0.0710
Epoch: 0080 train_loss= 0.9852 train_acc= 0.8357 val_loss= 1.2309 val_acc= 0.7033 time= 0.0680
Epoch: 0081 train_loss= 0.9764 train_acc= 0.8429 val_loss= 1.2230 val_acc= 0.7100 time= 0.0625
Epoch: 0082 train_loss= 0.9676 train_acc= 0.8429 val_loss= 1.2155 val_acc= 0.7133 time= 0.0620
Epoch: 0083 train_loss= 0.9585 train_acc= 0.8429 val_loss= 1.2086 val_acc= 0.7133 time= 0.0640
Epoch: 0084 train_loss= 0.9491 train_acc= 0.8571 val_loss= 1.2017 val_acc= 0.7200 time= 0.0610
Epoch: 0085 train_loss= 0.9400 train_acc= 0.8571 val_loss= 1.1952 val_acc= 0.7267 time= 0.0620
Epoch: 0086 train_loss= 0.9314 train_acc= 0.8643 val_loss= 1.1888 val_acc= 0.7300 time= 0.0612
Epoch: 0087 train_loss= 0.9229 train_acc= 0.8643 val_loss= 1.1826 val_acc= 0.7400 time= 0.0650
Epoch: 0088 train_loss= 0.9149 train_acc= 0.8714 val_loss= 1.1767 val_acc= 0.7467 time= 0.0670
Epoch: 0089 train_loss= 0.9069 train_acc= 0.8714 val_loss= 1.1703 val_acc= 0.7500 time= 0.0650
Epoch: 0090 train_loss= 0.8989 train_acc= 0.8786 val_loss= 1.1639 val_acc= 0.7533 time= 0.0670
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Epoch: 0092 train_loss= 0.8828 train_acc= 0.8786 val_loss= 1.1506 val_acc= 0.7533 time= 0.0660
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Epoch: 0277 train_loss= 0.3476 train_acc= 0.9714 val_loss= 0.7277 val_acc= 0.8233 time= 0.0630
Epoch: 0278 train_loss= 0.3466 train_acc= 0.9857 val_loss= 0.7289 val_acc= 0.8267 time= 0.0630
Epoch: 0279 train_loss= 0.3463 train_acc= 0.9857 val_loss= 0.7312 val_acc= 0.8267 time= 0.0620
Epoch: 0280 train_loss= 0.3459 train_acc= 0.9857 val_loss= 0.7325 val_acc= 0.8233 time= 0.0621
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Epoch: 0285 train_loss= 0.3413 train_acc= 0.9714 val_loss= 0.7261 val_acc= 0.8167 time= 0.0660
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Epoch: 0288 train_loss= 0.3392 train_acc= 0.9714 val_loss= 0.7251 val_acc= 0.8167 time= 0.0670
Epoch: 0289 train_loss= 0.3372 train_acc= 0.9714 val_loss= 0.7238 val_acc= 0.8167 time= 0.0650
Epoch: 0290 train_loss= 0.3356 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7233 val_acc= 0.8167 time= 0.0730
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Epoch: 0292 train_loss= 0.3349 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7255 val_acc= 0.8200 time= 0.0630
Epoch: 0293 train_loss= 0.3348 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7262 val_acc= 0.8167 time= 0.0660
Epoch: 0294 train_loss= 0.3333 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7255 val_acc= 0.8233 time= 0.0620
Epoch: 0295 train_loss= 0.3313 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7241 val_acc= 0.8233 time= 0.0630
Epoch: 0296 train_loss= 0.3295 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7235 val_acc= 0.8167 time= 0.0623
Epoch: 0297 train_loss= 0.3285 train_acc= 0.9857 val_loss= 0.7224 val_acc= 0.8167 time= 0.0640
Epoch: 0298 train_loss= 0.3286 train_acc= 0.9857 val_loss= 0.7217 val_acc= 0.8100 time= 0.0660
Epoch: 0299 train_loss= 0.3284 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7219 val_acc= 0.8133 time= 0.0650
Epoch: 0300 train_loss= 0.3284 train_acc= 0.9786 val_loss= 0.7220 val_acc= 0.8133 time= 0.0640
Test set results: loss= 0.7690 accuracy= 0.8090

我们监控整个训练过程中的loss和accuracy指标，对其进行对比可视化，如下所示：

感兴趣都可以自行尝试实践下！

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极简生活抄书第101天：断舍“离”的能力断舍离从知识理论到实践，经过了不少的纠结与坚定，从刚开始的盲从，认为扔就完事了，到后来需要对物品进行分类和校对作用，最后把可以用但不用的物品做了舍弃，这中间经历的时间就不短。断舍离，从字面上来理解就是要从已经拥有的物品中，把没用的破烂收拾出来，将它们送到更加有用的地方，于此同时了解自己的喜好范围，确定哪些是自己需要的，哪些合适自己的，和哪些物品相处起来舒服的
python numpy安装步骤-NumPy 安装编程大乐趣
NumPy安装Python官网上的发行版是不包含NumPy模块的。我们可以使用以下几种方法来安装。1、使用已有的发行版本对于许多用户，尤其是在Windows上，最简单的方法是下载以下的Python发行版，它们包含了所有的关键包（包括NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，SymPy以及Python核心自带的其它包）：Anaconda:免费Python发行版，用于进行大规模数据
python中列表的常见操作 945048125 python python
列表的相关操作列表中存放的数据是可以进行修改的，比如"增"、"删"、"改""添加元素("增"append,extend,insert)1.append:在列表的末尾进行添加>>>a=[123,345]>>>a.append(678)>>>a[123,345,678]2.extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中a=['a','b','c']b=['d','e','f']>>>a.exte
当天事情当天毕吴庞炜
曾几何时，有过很多计划，可是总是夜里想法千万种，白天又走回原路。除了没有胆量去付诸实践，拖拉也是一种很不好的习惯，所以从今天起要列清单并分类，逐个目标完成，否则要狠狠地罚自己一下。正所谓“一屋不扫，何以扫天下。”
Python的字符串操作心繁 python 开发语言
1、获取元素1.1索引索引是最简单的获取元素的方式。根据元素在字符串的下标位置直接输出想要获取的一个元素。例：print（str[1])str="Imissyousomuch,let'smeet."print(str[2])#输出结果为：“m”1.2切片切片可以根据元素的下标位置获取想要的多个元素。例:print(str[2:10:1]),即：print(字符串名称[起始元素下标：结束元素下标+1
戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7 戴尔改装系统 win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述第一步：使用U盘制作虚拟光驱： 1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。 2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
发送邮件不懂事的小屁孩 send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
动画合集换个号韩国红果果 html css
动画指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入蓝儿唯美 sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
java笔记2 a-john java
类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性： 4.1设置
[Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java 转换繁体 filter 简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
android意图和意图监听器技术百合不是茶 android 显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。隐式意图;不指明调用的名称,根据设
spring3中新增的@value注解 bijian1013 java spring @Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入： <beans xmlns="http://www.springframework.
Jboss启用CXF日志 sunjing log jboss CXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties： <system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包 Firebugs3.0.0 http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
struts2验证框架的使用和扩展白糖_ 框架 xml bean struts 正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
记录-感悟 braveCS 感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。 2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交 struts2的token验证
1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
[时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验至今给我们大家留下很多迷团..... 关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了在这里,我的意思是,现在
easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracle ORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
\0 为字符串结束符，比如说： abcd (空格)cdefg；存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
用法：有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
/** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); } /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
三点定位的算法 haoningabc c 算法
三点定位，已知a,b,c三个顶点的x,y坐标和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
epoll使用详解 jimmee c linux 服务端编程 epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enum Hibernate
枚举 /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
第10章高级事件（下） onestopweb 事件
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
始计第一孙子曰：兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校之以计，而索其情，曰
MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
本文包括: 主机配置从机配置建立主-从复制建立双向复制背景按照以下简单的步骤: 参考一下：在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点步骤1：机器A设置主机在主机中打开配置文件 ,
zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理