- 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
- 一只亚洲水牛跳水视频提示词-一语乾坤韵芳华-仙界AI——仙盟创梦IDE
未来之窗软件服务
人工智能人工智能东方仙盟仙盟创梦IDEAI视频
提示词奥运会期间,一只亚洲水牛,从10米高的跳水板,跳向游泳池,慢走几步起跳,跳跃过程中进行后空翻转,进入游泳池溅起水花,电视镜头英文DuringtheOlympicGames,anAsianwaterbuffalojumpedintotheswimmingpoolfroma10-meter-highdivingboard.Itwalkedslowlyforafewstepsbeforetakin
- 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
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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
- 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
- “高定美学”品牌矩阵:「莲玉芳华」「琢我」「佐我」佐我气运系列之进击
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稻美学馆FinRise奋睿资本TOY++美私奢玩高阶生活美学高阶私定高定美学
WinderRoad稳略全球家族办公室旗下的中国式高阶生活美学代表:FinRise奋睿资本的“高定美学”品牌矩阵内「莲玉芳华」「琢我」「佐我」又在海内外塑造中国式美学新形象与帮助建立海外文化节点。两年前,2017年,“高定美学”概念与系列美学品牌矩阵随着@ArtWing+著名的美学跨界斜杠派展「美私奢玩」TOY++@HiFi++在上海锦江饭店及台北圆山大酒店与亿万级台币顶级音响同时展现,2018作
- 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
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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
python
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
小诸葛IT课堂
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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
python爬虫开发语言
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
数据分析大数据数据挖掘
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
pythonpython办公效率python开发IT
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
AI智能涌现深度研究
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
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$