- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的自然语言处理技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术,如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告,接下来会花些时间,逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据自然语言处理分类pythonchatgpt人工智能ai机器学习
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N
- 每天一个数据分析题(五百二十)- 词嵌入模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
关于词嵌入模型,以下说法错误的是?A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- CnOpenData公共数据专区上新 | 中文金融情感词典
CnOpenData
数据列表深度学习python自然语言处理
中文金融情感词典一、数据简介 姜富伟教授及其研究团队于2021年第4期《经济学(季刊)》发表了《媒体文本情绪与股票回报预测》,并在文中介绍了一项极富创造力的金融学科研究成果——中文金融情感词典。 “本文在LoughranandMacDonald(2011)词典的基础上通过人工筛选和word2vec算法扩充,构建了一个更新更全面的中文金融情感词典。我们使用该情感词典计算我国财经媒体文本情绪指标,
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行,将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中,比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型(例如word2vec或语言模型)来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候,一般不更新预训练好的模型在更换任务之后,还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- 基于seq2seq的SKchat语言模型
eric-sjq
语言模型人工智能自然语言处理
SKchat语言模型是由小思框架开放的中文语言模型,基于seq2seq以及word2vec。v3模型的对话功能界面~在代码方面,我们优化了seq2seq算法,降低了内存的占用,并构建了新的模型。whileTrue:model.fit([x_encoder,x_decoder],y,batchsize,1,verbose=1,)"""解码模型"""decoder_h_input=Input(shap
- 【自然语言处理】:实验1布置,Word2Vec&TranE的实现
X.AI666
自然语言处理人工智能机器学习自然语言处理
清华大学驭风计划因为篇幅原因实验答案分开上传,答案链接http://t.csdnimg.cn/5cyMG如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~实验1:Word2Vec&TranE的实现案例简介Word2Vec是词嵌入的经典模型,它通过词之间的上下文信息来建模词的相似度。TransE是知识表示学习领域的经典模型,它借鉴了Word2Ve
- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节,我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型,但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- 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
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍:one-hot:pad_sequences:建模:介绍:WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系,将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中,相似的单词在空间中的距离也比较接近,具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如Word2Vec和GloVe)和
- 知识图谱与语言预训练:深度融合的智能问答时代
cooldream2009
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目录前言1直接使用预训练模型vs.知识图谱与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建知识图谱后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1Word2Vec和GloVe2.2ELMo2.3BERT3知识图谱对预训练的助力3.1弥补低频实体信息的不足3.2提供领域知识的支持4典型知识驱动的语言预训练模型4.1ERNIE4.2KnowBERT4.3WKLM4.4K-Adapter结语前言在自然语
- word2vec工具学习笔记
适说心语
今天是第一次听说这个工具,本来是为了解决非目标客户的问题,但是要从头了解这个内容,所以边找资料边记录一下!一、简介Word2vec,是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络,用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现,并且需猜测相邻位置的输入词,在word2vec中词袋模型假设下,词的顺序是不重要的。训练完成之后,word2vec模型可用来映射每个词到一个向量,可用来表示
- 图解word2vec,入门自然语言处理必看
学术Fun
(关注'AI新视野'公众号,发送‘资料’二字,免费获取50G人工智能视频教程!)图解word2vec精翻版,加入了自己的理解,和稍微有点出入,http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入(embedding)是机器学习中最惊人的创造,如果你有使用过Siri、GoogleAssistant、Alexa、Google翻译,输入法打字预测
- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容,利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子,现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- 自然语言处理N天-Day0503句向量模型 Doc2Vec
我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg说明:本文依据《中文自然语言处理入门实战》完成。目前网上有不少转载的课程,我是从GitChat上购买。第五课句向量模型Doc2VecDoc2VecDoc2Vec模型是在Word2Vec模型上提出的计算长文本向量的工具。Doc2vec接收一个由LabeledSentence对象组成的迭代器作为其构造函数的输入参数。其中,LabeledS
- 揭秘Word2Vec:探索语言的魔法世界
洞深视界
word2veceasyui人工智能机器学习深度学习git自然语言处理
欢迎来到Word2Vec的世界!在自然语言处理的舞台上,Word2Vec犹如一位神秘的魔术师,带领我们探索语言的魔法世界。今天,让我们一同踏上这段充满惊喜的旅程,揭秘Word2Vec的神秘面纱。背景:语言的奥秘语言是人类沟通交流的重要工具,但其中隐藏着许多奥秘。在过去,计算机很难理解和处理语言,直到Word2Vec的出现,才让计算机开始懂得了语言的奥秘。Word2Vec的基本原理Word2Vec是
- gensim模型(1)——Word2Vec
qqqh777
Word2Vec模型介绍Gensim的Word2Vec模型且展示其在LeeEvaluationCorpus上的用法。importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示,Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法,通常被称为"深度学习
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文章目录神经网络基础基本构成如何训练?Word2Vec例子负采样:循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称:人工神经网络。启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用:没有激活函数的话,多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出:回归问题sigmoid:二分类softmax:多
- Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
Bigcrab__
Python库介绍和使用python
Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim,suchasWord2Vec,FastText,LatentSemanticIndexing(LSI,LSA,LsiModel),LatentDirichletAllocation(LDA,Lda
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的Python库,提供了许多强大的功能,包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析,要开始使用Gensim,您需要安装它,
- 探索NLP中的N-grams:理解,应用与优化
冷冻工厂
程序人生
简介n-gram[1]是文本文档中n个连续项目的集合,其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。N-gram模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用,例如情感分析、文本分类和文本生成。N-gram建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。n-gram的替代方法是词嵌入技术,例如word2vec。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语
- 智慧海洋建设-Task3 特征工程
1598903c9dd7
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征(x、y、v)、DataFrame特征(计数特征和偏移量特征)、统计特征(聚合)、embedding特征(word2vec、NMF)这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性:一般在建立分类模型时,需要对连续变量离散化,特征离散化后,模型会更稳定,降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易,易于模型的快速迭代;稀疏向量内积乘法运算速度快,计算结果
- Vision Transformer及其变体(自用)
ST-Naive
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0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前,先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多,我选了一遍最通俗易懂的放在这:Transformer通俗笔记:从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT所谓注意力机制,就是Attention=∑similarity(Query,Key)*Value,Q可以理解为单词在当前的表示,K为单词的标签,V
- 学习知识记录
想努力的人
面试算法cnn深度学习tensorflow
1、nnlm神经网络语言模型:ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的softmax:本质是将N分类问题转换成logN(底数为2)次的二分类
- NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理word2vecembedding
文章目录词向量Word2Vec:CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量,从而捕捉词与词之间的语义和句法关系,使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息,都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时,会将这个词和它周围的一些词语一起学习,这就
- 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
- 【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型
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自然语言处理(NLP)自然语言处理word2vec机器学习
大家好,我是Sonhhxg_柒,希望你看完之后,能对你有所帮助,不足请指正!共同学习交流个人主页-Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习(ML)、深度学习(DL)、自然语言处理(NLP)等内容。如果你对这个系列感兴趣的话,可以关注订阅哟Word
- 大模型|基础_word2vec
晓源Galois
word2vec人工智能自然语言处理
文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后,会发现king和queen的差别与man和woman的差别是类似的,而在几何空间上,这样的差别将会以平行的关系进行表达。会使用滑动窗口的机制。滑动窗口内会有一个target目标词(上图蓝色部分),滑动窗口其他部分就是c
- 自然语言处理中的深度学习
qiufeng1ye
教材选用《动手学深度学习》,李沐等著;词嵌⼊(word2vec)⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊(wordembedding)。近年来,词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。Word2vec⼯具包含了两个模型:跳字模型(skip-gram)和连续词袋模型(continuousbagofwords,简称CBOW)。跳字模型假设基于中⼼词来⽣成背景词,连续词
- JVM StackMapTable 属性的作用及理解
lijingyao8206
jvm字节码Class文件StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率,在字节码规范中添加了Stack Map Table属性,以下简称栈图,其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
- 回调函数调用方法
百合不是茶
java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下
代码很简单:
MainDemo :调用方法 得到方法的返回结果
- [时间机器]制造时间机器需要一些材料
comsci
制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质
和材料...
甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
 
- 开口埋怨不如闭口做事
邓集海
邓集海 做人 做事 工作
“开口埋怨,不如闭口做事。”不是名人名言,而是一个普通父亲对儿子的训导。但是,因为这句训导,这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子,叫张明正。 张明正出身贫寒,读书时成绩差,常挨老师批评。高中毕业,张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后,平时开口怨这怨那的张明正,不从自身找原因,而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。
- jQuery插件开发全解析,类级别与对象级别开发
IT独行者
jquery开发插件 函数
jQuery插件的开发包括两种: 一种是类级别的插件开发,即给
jQuery添加新的全局函数,相当于给
jQuery类本身添加方法。
jQuery的全局函数就是属于
jQuery命名空间的函数,另一种是对象级别的插件开发,即给
jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。
1
、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
- Rome解析Rss
413277409
Rome解析Rss
import java.net.URL;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;
import com.sun.syndication.feed.synd.S
- RSA加密解密
无量
加密解密rsa
RSA加密解密代码
代码有待整理
package com.tongbanjie.commons.util;
import java.security.Key;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.KeyPair;
import java.security.KeyPairGenerat
- linux 软件安装遇到的问题
aichenglong
linux遇到的问题ftp
1 ftp配置中遇到的问题
500 OOPS: cannot change directory
出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了
修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled
2 source /etc
- 面试心得
alafqq
面试
最近面试了好几家公司。记录下;
支付宝,面试我的人胖胖的,看着人挺好的;博彦外包的职位,面试失败;
阿里金融,面试官人也挺和善,只不过我让他吐血了。。。
由于印象比较深,记录下;
1,自我介绍
2,说下八种基本类型;(算上string。楼主才答了3种,哈哈,string其实不是基本类型,是引用类型)
3,什么是包装类,包装类的优点;
4,平时看过什么书?NND,什么书都没看过。。照样
- java的多态性探讨
百合不是茶
java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况
//package 1;
class A{
public void test(){
System.out.println("A");
}
}
class D extends A{
public void test(){
S
- 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记
bijian1013
JavaScript
1.documentWrite
<html>
<head>
<script language="JavaScript">
document.write("这是电脑网络学校");
document.close();
</script>
</h
- 探索JUnit4扩展:深入Rule
bijian1013
JUnitRule单元测试
本文将进一步探究Rule的应用,展示如何使用Rule来替代@BeforeClass,@AfterClass,@Before和@After的功能。
在上一篇中提到,可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展,而且也不提倡对Runner中的withBefores(),withAfte
- [CSS]CSS浮动十五条规则
bit1129
css
这些浮动规则,主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结,然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。
1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后,会成为块级元素,比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动,会向最近的块级父元素的左上角移动,直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界;如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
- 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景
bit1129
partition
0.Kafka服务器配置
3个broker
1个topic,6个partition,副本因子是2
2个consumer,每个consumer三个线程并发读取
1. Producer
package kafka.examples.multibrokers.producers;
import java.util.Properties;
import java.util.
- zabbix_agentd.conf配置文件详解
ronin47
zabbix 配置文件
Aliaskey的别名,例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1], 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1],也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复,但是可以有多个
- java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项
bylijinnan
fibonacci
参考了网上的思路,写了个Java版的:
public class Fibonacci {
final static int[] A={1,1,1,0};
public static void main(String[] args) {
int n=7;
for(int i=0;i<=n;i++){
int f=fibonac
- Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API
http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html
API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制,如下:
实
- AES加密解密
chicony
加密解密
AES加解密算法,使用Base64做转码以及辅助加密:
package com.wintv.common;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.IvParameterSpec;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import sun.misc.BASE64Decod
- 文件编码格式转换
ctrain
编码格式
package com.test;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
- mysql 在linux客户端插入数据中文乱码
daizj
mysql中文乱码
1、查看系统客户端,数据库,连接层的编码
查看方法: http://daizj.iteye.com/blog/2174993
进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式: mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
- 好代码是廉价的代码
dcj3sjt126com
程序员读书
长久以来我一直主张:好代码是廉价的代码。
当我跟做开发的同事说出这话时,他们的第一反应是一种惊愕,然后是将近一个星期的嘲笑,把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时,才收敛一点。
当最初的惊愕消退后,他们会用一些这样的话来反驳: “好代码不廉价,好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。”
我只
- Android网络请求库——android-async-http
dcj3sjt126com
android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库,用来处理网络请求操作,今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http,目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库,网络处理均基于Android的非UI线程,通
- ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化
eksliang
SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097999
SQL语句的优化总结如下
sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行:
合理使用索引
避免或者简化排序
消除对大表的扫描
避免复杂的通配符匹配
调整子查询的性能
EXISTS和IN运算符
下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结:
- 浅析:Android 嵌套滑动机制(NestedScrolling)
gg163
android移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后,为了更好的用户体验,Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性
NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢?<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]-->
比如你使用了Toolbar,下面一个ScrollView,向上滚
- 使用hovertree菜单作为后台导航
hvt
JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
hovertree是一个jquery菜单插件,官方网址:http://keleyi.com/jq/hovertree/ ,可以登录该网址体验效果。
0.1.3版本:http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm
hovertree插件包含文件:
http://keleyi.com/jq/hovertree/css
- SVG 教程 (二)矩形
天梯梦
svg
SVG <rect> SVG Shapes
SVG有一些预定义的形状元素,可被开发者使用和操作:
矩形 <rect>
圆形 <circle>
椭圆 <ellipse>
线 <line>
折线 <polyline>
多边形 <polygon>
路径 <path>
- 一个简单的队列
luyulong
java数据结构队列
public class MyQueue {
private long[] arr;
private int front;
private int end;
// 有效数据的大小
private int elements;
public MyQueue() {
arr = new long[10];
elements = 0;
front
- 基础数据结构和算法九:Binary Search Tree
sunwinner
Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
- 项目出现的一些问题和体会
Steven-Walker
DAOWebservlet
第一篇博客不知道要写点什么,就先来点近阶段的感悟吧。
这几天学了servlet和数据库等知识,就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的,完成了最简单的一些功能,使用了三层架构。
dao层完成的是对数据库具体的功能实现,service层调用了dao层的实现方法,具体对servlet提供支持。
&
- 高手问答:Java老A带你全面提升Java单兵作战能力!
ITeye管理员
java
本期特邀《Java特种兵》作者:谢宇,CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答,欢迎网友积极提问,与专家一起讨论!
作者简介:
淘宝网资深Java工程师,CSDN超人气博主,人称“胖哥”。
CSDN博客地址:
http://blog.csdn.net/xieyuooo
作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴,曾经被人笑话过不懂鼠标是什么,