mtj66
mtj66

用户APP安装tfidf&woe特征之间的差异&联系

形式

tf=bad/ttl_bad      -- 限制APP安装

idf=1/log(good/ttl_good) --限制APP安装

tfidf=(bad/ttl_bad)/log(good/ttl_good) -- 限制安装该APP 

woe =log(bad/ttl_bad)/(good/ttl_good)--不限制用户的APP安装

所以 tfidf跟woe的形式很像，一个是对数的位置，一个是筛选条件，但是表达的含义很相近

你可能感兴趣的:(tf-idf)

  • 自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
    importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
  • 关键字提取 蓝色滑行
    关键词提取importpandasaspdimportjieba.analyse#导入关键词库读取文本fn=open('d:/collect.txt',encoding='UTF-8')string_data=fn.read()fn.close()关键词提取"TF-IDF(termfrequency-inversedocumentfrequency)是一种针对关键字的统计分析方法，用来评估关键字或
  • 01-30 姬汉斯
    今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值，以此计算出文档中的词频，文档频率等数据属性，TFIDFVectorizer类用于进行整理，NTLK包进行标注处理，计算文档中各个字符的权重，通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用，还在熟悉其特性
  • fastText 情感分类 dreampai
    情感分类任务就是看一段文本，然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作，得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量（可以通过TF-IDF
  • 文本分析之关键词提取（TF-IDF算法） 富士达幸运星 人工智能机器学习tf-idf
    文本分析之关键词提取：解锁信息精髓的钥匙在信息爆炸的时代，我们每天都被海量的文本数据所包围。无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子，还是电子邮件和聊天记录，文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而，面对如此庞大的数据量，如何快速准确地提取出其中的关键信息，成为了文本分析领域的一个重要课题。关键词提取，作为文本分析的核心技术之一，正是帮助我们解锁文本信息精髓的关键工具。一、什么是关键词提取？关键词
  • 文本数据分析-（TF-IDF）（2） 红米煮粥 数据分析tf-idfpython
    文章目录一、TF-IDF与jieba库介绍1.TF-IDF概述2.jieba库概述二、TF-IDF与jieba库的结合1.结合2.提取步骤三，代码实现1.导入必要的库读取文件：3.将文件路径和内容存储到DataFrame4.加载自定义词典和停用词5.分词并去除停用词TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）与jieba库在文本处理领域有着紧密的联系
  • 文本分析之关键词提取（TF-IDF算法） SEVEN-YEARS tf-idf
    键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤，可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种常用的关键词提取方法，它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先，我们需要准备一些工具和库，包括Pandas、jieba（结巴分词）、sklearn等。Pandas：用于数据处理。jieba：用于中文分词。skl
  • vue 精选评论词云 集成echarts-wordcloud TF-IDF算法 麦麦大数据 可视化研究vue.jsecharts前端tf-idf
    这一期在我们的系统里集成词云组件，开发的功能是景区精选评论的词云展示功能。这个界面的逻辑是这样的：在数据框里输入城市，可以是模糊搜索的，选择城市；选择城市后，发往后台去查询该城市的精选评论，由于一个城市会有很多景点，所以精选评论也有很多，采用TF-IDF算法，计算关键词，返回给前端，使用echarts词云组件进行可视化；再次输入城市，可以切换城市，同时词云会重新渲染。1词云页面开发首先前端安装词云
  • spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书 weixin_39956182 spark应用程序转换
    在实际机器学习项目中，我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据，甚至不少错误数据，这些数据有时又称为脏数据或噪音，在模型训练前，务必对这些脏数据进行处理，否则，再好的模型，也只能脏数据进，脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作，主要包括：特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频－逆向文件频率(TF-IDF)词频－逆向文件频率(T
  • 自然语言处理NLP之中文分词和词性标注 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 自然语言处理
    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】文章目录一、Python第三方库jieba（中文分词、词性标注）特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
  • 自然语言处理系列三十七》词频-逆文档频率TF-IDF》Java代码实现 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 自然语言处理javanlpaiAI编程chatgptgpt
    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三十七Java代码实现词频-逆文档频率(TF-IDF)TF-IDF的Python代码实现总结自然语言处理系列三十七Java代码实现词频-逆文档频率(TF-IDF)上篇文章讲了算法原理，这篇文章通过Java实现TF-IDF，再
  • 数据库面试题-ElasticSearch @Corgi Java面试题数据库elasticsearch大数据java面试题
    数据库面试题-ElasticSearch1、ElasticSearch是什么？2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理？3、说说ElasticSearch分段存储的思想？4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识？5、知道什么是文本相似度TF-IDF吗？6、说说ElasticSearch写索引的逻辑？7、说说ElasticSearch集群中搜索数据的过程？8、说说E
  • gensim 实现 TF-IDF 木下瞳 NLP大模型tf-idf人工智能
    目录介绍代码介绍TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）含义：TF(TermFrequency):词频，是指一个词语在当前文档中出现的次数。它衡量的是词语在文档内部的重要性，直观上讲，一个词语在文档中出现越频繁，表明它对该文档内容描述的贡献越大。IDF(InverseDocumentFrequency):逆文档频率，是一个词语在整个文档集合中的稀
  • 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF 涓涓自然卷
    一、特征提取概要：1、定义：将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化。1、API：fromsklearn.feature_extracti
  • SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等 spssau 人工智能文本分析文本挖掘数据分析
    词云分析等文本分析模块中，最重要和最基础的为展示分词结果，通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中，SPSSAU提供四种功能，分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf，本文档使用‘体验DEMO数据’，其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容，共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时，首先可以看到词云结果，本案例时结果如下：词
  • Elasticsearch实战阅读笔记 Wyat,sahar elasticsearchelasticsearch
    firstday1.默认情况所有数据全部索引2.es索引为倒排序索引.3.计算文档相关性得分的算法是TF-IDF词频-逆文档频率4.elasticsearch不支持事务!!5.索引文本"bicyclerace"分析步骤将产生"bicycle""race""cycling""racing"(还有现代分词..nb)6.面向文档,意味着索引和搜索数据的最小单位是文档7.文档是无模式的理解索引相当于库27
  • Spark MLlib Francek Chen Spark编程基础spark-mlsparkmllib机器学习
    目录一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习（二）基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四、分类与回归（一）逻辑斯蒂回归分类器（二）决策树分类器一、SparkMLlib简介（一）什么是机器学习机器学习可以看
  • 特征工程:特征构建 林浩杨 数据探索与可视化机器学习数据分析python机器学习算法
    目录一、前言二、正文Ⅰ.分类特征重新编码①分类特征②离散特征③多标签类别编码Ⅱ.数值特征重新编码①多项式②多个变量的多项式特征Ⅲ.文本数据的特征构建①文本词频条形图②词袋模型③TF-IDF矩阵三、结语一、前言特征工程中的特征构建的主要目的是生成新的特征，而针对不同的特征，有多种方式可以形成新的特征，例如有针对分类特征、针对数值特征和针对文本特征对其进行生成新的特征。二、正文Ⅰ.分类特征重新编码①分
  • 基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统（完整系统+开发文档+部署教程等资料） 谁不学习揍谁！ 大数据自然语言处理可视化python大数据机器学习
    基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术，对景区数据进行爬取和收集。以旅游景点数据为基础分析景区热度，挖掘客流量、景区评价等信息，并对分析的结果进行统计。智慧旅游数据分析系统拟实现景区热度、景区展示、游客统计、景区评价、旅游路线等部分。拟定景
  • 如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析？ 小小晓晓阳 LLM文心一言pythonnlp
    常规的文本相似度计算有TF-IDF，Simhash、编辑距离等方式，但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算，并不能结合语义分析，而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力，效果也不一定能达到我们满意的状态，随着大模型技术的日渐成熟，我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢？本文将结合文心一言4.0来介绍两种文本相似度分析的方法：方式一提供prompt，直接调用大模型接口
  • TF-IDF入门与实例 lawenliu
    我们对文档分析的时候，通常需要提取关键词，中文分词可以使用jieba分词，英文通过空格和特殊字符分割即可。那么分割之后是不是出现频率越高这些词就能越好代表这篇文章描述的内容呢？答案是否定的，比如英文中常见的词a、an等，中文中常见的“的”、“你”等等。有一些词可以通过过滤stopWord词表去掉，但是对于领域文档分析就会遇到更复杂的情况，比如需要把100份文档分到不同的领域，提取每个领域的关键词；
  • 大数据笔记--Spark（第五篇） 是小先生 大数据08-Sparkspark
    目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景，用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量2、计数器三、VSM算法1、什么是倒排索引表？2、什么是相似度的概念？3、什么是TF-IDF算法4、VSM算法Ⅰ、概念Ⅱ、算法原理Ⅲ、举例一、Spark的调优1、更改序列化为kryoSpark
  • 100 个 NLP 面试问题 无水先生 NLP入门到精通人工智能综合自然语言处理面试人工智能
    100个NLP面试问题一、说明  对于技术磨练中，其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前，您将此文档复制给自己，做一个系统的模拟实战。二、经典NLP问题（共8题）TF-IDF和ML；从头开始编写TF-IDF。什么是TF-IDF中的归一化？为什么在我们这个时代需要了解TF-IDF，如何在复杂的模型中使用它？解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用
  • 【自然语言处理】P1 对文本编码（One-Hot 与 TF-IDF） 脚踏实地的大梦想家 #自然语言处理自然语言处理tf-idf人工智能
    目录独热表示（One-hot）TF-IDF此外对文本编码，目标是将自然语言文本表示为向量，从而便于继续处理和分析文本数据。三种常用对文本编码方法如下：独热表示（One-hot）独热表示（One-hotencoding）将句子中的每个单词转换为一个固定长度的二进制向量，其中每个向量表示句子中单词的独热编码。这个过程通常包括建立词库、独热编码两个步骤：#以这两个句子建立独热表示：Timefliesli
  • python3.6.国家政策文本分析代码 Luzichang 养老政策神经网络python政策TF/IDF文本处理
    根据学习至今的python，和导师吩咐的方向，一共做了5件事：1.政府网http://www.gov.cn/index.htm中养老政策特殊文本爬取与保存。2.基于的TF/IDF多文档关键词抽取。-基于TF-IDF算法的关键词抽取（原文：https://blog.csdn.net/zhangyu132/article/details/52128924）importjieba.analysejieb
  • 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer 周润发的弟弟 spark-mltf-idfword2vec
    本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。选择（Selection）：从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希（LocalitySensitiveHashing,LSH）：这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors（特征提取器）###
  • [机器学习]TF-IDF算法 不知迷踪 机器学习机器学习tf-idf人工智能
    一.TF-IDF算法概述什么是TF-IDF？词频-逆文档频率（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，TF-IDF）是一种常用于文本处理的统计方法，可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。简单来说就是可以用于文档关键词的提取。TF-IDF的基本思想：看到下面这段文本，我们应该很容易就能看出“梅西”应该是一个关键词，但是我们如何通过算法的形式让计算机也能够辨别呢
  • 使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理 Yuki_lsq
    Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测，对于文本数据来说，因为算法执行的是关于矩形的数学运算，这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看，向量是具有大小和方向的几何对象，不需过多地关注概念，只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法，同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一，兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩
  • 剖析Elasticsearch面试题：分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF，揭秘分段存储与段合并，解密写索引技巧，应对深翻页问题的实用解决方案！ LiuSirzz elasticsearch分布式大数据面试
    1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时，分词与倒排索引是两个关键的概念，理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。「1.分词（Tokenization）：」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中，分词是搜索引擎索引和查询的基础。以下是一些关键点：分词器（Tokenizer）：Elasticsearch使用
  • 自然语言处理 TF-IDF 小嗷犬 深度学习自然语言处理tf-idf人工智能
    ✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，词频-逆文档频率）是
  • html页面js获取参数值 0624chenhong html
    1.js获取参数值js function GetQueryString(name) {      var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");      var r = windo
  • MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodbDB高并发重复数据
    最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫 展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 ： com.mongodb.DB 这个类有
  • c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
  • 最近情况 麦田的设计者 感慨考试生活
       在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。   
  • linux系统中用pkill踢出在线登录用户 被触发 linux
    由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who   查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root     pts/0        2010-10-28 09:36 (192
  • 仿QQ聊天第二版 肆无忌惮_ qq
    在第一版之上的改进内容:  第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893   用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.   信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
  • java读取配置文件 知了ing
    1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
  • __attribute__ 你知多少？ 矮蛋蛋 C++gcc
    原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
  • jsoup使用笔记 alleni123 java爬虫JSoup
    <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
  • JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法 百合不是茶 listmapset
             List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念：     Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素  ，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
  • 杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linuxunix
    今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉   系统环境：    ORACLE 10G    Linux操作系统   操作步骤如下： 第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
  • Spring AOP详解 bijian1013 javaspringAOP
            最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
  • [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
    TypeAdapter的使用动机  Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。   以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
  • 【spark八十七】给定Driver Program， 如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
    Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分 作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。 计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
  • nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
    　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。 　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）            获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ 　　　获取uri,以$arg_XX      &n
  • 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
  • Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java多线程netty
    Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助 参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
  • AOP通俗理解 cngolon springAOP
    1.我所知道的aop     初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
  • cursor variable 实例 ctrain variable
    create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
  • shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linuxshellservicejps
    今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：   脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
  • 40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式PHP正则表达式oop
    你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
  • Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
    一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
  • java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linuxganymed-ssh2
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862        Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)   使用步骤如下： 1.导包 官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
  • adb端口被占用问题 gqdy365 adb
    最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。 一个比较彻底的解决办法就是修改
  • ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .netC#hovertreeasp.netwebform
    前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
  • 代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜IEEE
    在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说， 一点都不简单。 单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。 一次面试 记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试， 多年以后，他已经称为了一名很出色的
  • 数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第一章   1.数据结构包括数据的 逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是 顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是  查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：  输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
  • linux的会话和进程组 网络接口 linux
    会话： 一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？ 先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
  • 二维数组 元素的连续求解 1140566087 二维数组ACM
    import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
  • 也谈什么时候Java比C++快 windshome javaC++
      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他