微学AI
微学AI

自然语言处理23-NLP中关键步骤：句子嵌入的原理与应用，并通过多种形式实现

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理23-NLP中关键步骤：句子嵌入的原理与应用，并通过多种形式实现。句子嵌入是将句子映射到一个固定维度的向量表示形式，它在NLP中有着广泛的应用，也是词语输入到模型的构建一步。通过将句子转化为向量表示，可以使得计算机能够更好地理解和处理文本数据。本文采用多模型实现方式词嵌入，包括：Word2Vec 、Doc2Vec、BERT模型，将其应用于句子嵌入任务。这些预训练模型通过大规模的无监督学习从海量文本数据中学习到了丰富的语义信息，并能够产生高质量的句子嵌入。

目录

  1. 引言
  2. 项目背景与意义
  3. 句子嵌入基础
  4. 实现方式
    1. Word2Vec
    2. Doc2Vec
    3. BERT

你可能感兴趣的:(自然语言处理实战,自然语言处理,人工智能,NLP,词嵌入)

  • AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：面向服务计算中的代理工作流管理 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据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
    AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：面向服务计算中的代理工作流管理关键词：人工智能，代理工作流，服务计算，自动执行，智能调度，协同处理，流程管理1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和云计算的快速发展，服务计算作为一种分布式计算模式，已经成为企业信息化建设的重要方向。在服务计算中，工作流技术被广泛应用于业务流程的建模、执行和管理。然而，传统的基于BPM（业务流程管理）的工作流管理
  • 解决 Lombok 与 Java 模块系统的兼容性问题：从错误到解决方案 码农阿豪@新空间代码工作室 包罗万象java开发语言
    个人名片作者简介：java领域优质创作者个人主页：码农阿豪工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务)个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15279484656个人导航网站：www.forff.top座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
  • JavaScript逆向高阶指南：突破基础，掌握核心逆向技术 不做超级小白 web逆向知识碎片web前端javascript开发语言ecmascript
    JavaScript逆向高阶指南：突破基础，掌握核心逆向技术JavaScript逆向工程是Web开发者和安全分析师的核心竞争力。无论是解析混淆代码、分析压缩脚本，还是逆向Web应用架构，掌握高阶逆向技术都将助您深入理解复杂JavaScript逻辑。本文将通过实战案例，带您探索JavaScript逆向的深层技术原理。1.JavaScript反混淆实战现代Web应用常采用多重混淆技术保护代码，以下为高
  • 基于面向对象技术的异构系统整合 Shimizu 工作xsl工作流引擎xml工具workflow
    作者：吴上荣摘要:本文研究了XMI技术的核心概念，提出了整合系统的XMI集成模型,并研究了其表达和处理，给出了基于XMI模型的异构系统之间的信息交换模式。工作流技术在异构系统的整合中，已经有很丰富的研究成果。本文将XMI/XML与工作流技术相结合，提出了基于XMI/XML技术的工作流模型，以用于异构系统的整合。关键词:系统整合XMI工作流技术随着信息技术在企业的运营和管理中应用的不断深入，不同信息
  • [创业之路-269]：《创业讨论会》- 系统之韵：从麻雀到5G系统的共通性探索 文火冰糖的硅基工坊 创业之路创业架构
    关键词：从系统的角度，麻雀、人体系统、企业系统、软硬件系统、软件系统、通信系统、5G系统是类似的：都有：内在看不见的规律、外在显性各种现象都是：输入、处理、输出都是：静态、要素、组成、结构、组织都是：运行、场景、流程、时序都是：规则、准则、规章、制度都是：目标、功能、性能、绩效、指标都是：不变、稳定、易变、随变都是：自顶向下设计、分解、分层、模块都是：自底向上实现、聚合、集成都是：需求、规划、设计
  • OpenAI 函数调用 功能入门 AI火箭 chatgptopenai
    Javascript版Langchain入门作者：AI小火箭的HB我是AI小火箭的HB，我探索和写作人工智能和语言交叉点的所有事物，范围从LLM，聊天机器人，语音机器人，开发框架，以数据为中心的潜在空间等。介绍LangChain是一个开源Python库，用于构建由大型语言模型（LLM）支持的应用程序。它提供了一个框架，将LLM与其他数据源（如互联网或个人文件）连接起来，允许开发人员将多个命令链接在
  • Python 库的记录 weixin_40895135 python
    GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单的Python版本管理工具。Vex–可以在虚拟环境中执行命令。vir
  • 世界一流|深化数智财务共享，夯实央企财务数智化转型根基 用友智能财务 大数据金融国企科技会计
    摘要：数智财务，共享先行。企业财务数智化建设历经三大阶段：1.0阶段，企业构建财务共享中心，变革组织架构与职能，优化融合流程，支撑企业高效运营；2.0阶段，在财务共享稳定运行基础上，推进全财务领域数智化升级，助力企业打造世界一流财务管理体系；3.0阶段，深度整合智能技术，深化数智财务应用。不断深化的数智财务共享体系是中央企业财务数智化转型的有力支撑。关键词：数智财务；财务数智化；财务共享；财务管理
  • 轻松搞定 Mac 读写 NTFS 移动硬盘：免费实用的 Mounty & NTFS-3G 完整指南20241029 Narutolxy 技术干货分享生活洞察：我的思考与感悟电脑生活macos
    轻松搞定Mac读写NTFS移动硬盘：免费实用的Mounty&NTFS-3G完整指南引言很多Mac用户在使用NTFS格式的硬盘或U盘时发现，虽然能读，却无法写入文件。大多数人会选择安装商业软件来实现NTFS写入，但其实有一些免费的解决方案也能满足我们的需求！今天，我将带你深入了解两款免费工具——Mounty和NTFS-3G，通过实战的安装步骤和配置技巧，教你如何在Mac上轻松实现NTFS读写，让你的
  • lucene 查询是如何把倒排索引、BKD树 、fdt 的数据合并起来的 学会了没 lucene全文检索搜索引擎
    在ApacheLucene中，查询过程涉及多个步骤和数据结构，包括倒排索引、BKD树（用于数值范围查询和地理空间查询）以及.fdt文件（存储文档的字段值）。下面是一个详细的解释，描述了Lucene如何在查询过程中将这些数据结构的结果合并起来。1.倒排索引倒排索引是Lucene的核心数据结构，用于快速查找包含特定词项（term）的文档。它的结构类似于一个词典，每个词项映射到一个包含该词项的文档列表。
  • CVPR‘24开源 | ADA-Track：端到端3D多目标跟踪最新SOTA！ 计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
    编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，欢迎扫码加入！
  • 词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨 东方佑 开发语言
    在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。Tokenizer不仅决定了文本如何被分割成更小的单位（即token），还决定了这些token如何被映射到模型可以理解的形式。本文将详细探讨一种特殊的Tokenizer设计方法——特殊Token区域与共享去区域的设计理念，并介绍其应用场景和实现方式。特殊Token区域概述特殊Token区域通常包括一些特定的标识符，
  • 深入探索SQL中修改表字段属性的技巧与策略 不一样的信息安全 数据库oraclesql
    摘要在SQL中，修改表字段属性是一项常见的数据库管理任务。用户可以调整字段的数据类型、长度、默认值或注释，而无需更改字段名称。例如，varchar类型可转换为mediumtext或text，NVARCHAR2类型可转换为NCLOB。若需同时变更字段名称及其属性，亦可通过特定SQL语句实现。此外，修改字段的默认值同样可行。这些操作有助于优化数据库结构，提升数据存储和查询效率。关键词SQL修改字段,数
  • Python3 【集合】项目实战：3 个新颖的学习案例 李智 - 重庆 Python精讲精练-从入门到实战python经验分享案例学习编程技巧
    Python3【集合】项目实战：3个新颖的学习案例以下是3个应用“Python集合”知识的综合应用项目，这些项目具有新颖性、前瞻性和实用性，每个项目都包含完整的代码、解释说明、测试案例和执行结果。基因序列比对文章推荐系统运行日志分析项目1：基因序列比对（集合运算与去重）项目描述在生物信息学中，比对两个基因序列的相似性。使用集合的交集和并集计算相似度。代码实现#基因序列（简化为字符串集合）seque
  • spring mvc java 8 rest idea_springmvc学习笔记---面向移动端支持REST API 射命丸咲 springmvcjava8restidea
    前言:springmvc对注解的支持非常灵活和飘逸,也得web编程少了以往很大一坨配置项.另一方面移动互联网的到来,使得RESTAPI变得流行,甚至成为主流.因此我们来关注下springmvc对restapi的支持程度,以及需要做的工作评估.样例设计和准备:springmvc学习笔记系列的文章目录:•idea创建springmvc项目RESTAPI的设计原则遵循之前的博文来实现•移动互联网实战--
  • Python语言的安全开发 慕璃嫣 包罗万象golang开发语言后端
    Python语言的安全开发引言在信息技术迅速发展的今天，网络安全问题愈发凸显。随着Python语言的广泛应用，尤其是在数据分析、人工智能、Web开发等领域，其安全问题越来越受到重视。Python作为一门高效且易于学习的编程语言，虽然在开发过程中为我们提供了很多便利，但如果忽视了安全性，将可能导致严重的安全漏洞和数据泄露等问题。因此，本文将围绕Python语言的安全开发展开讨论，重点分析常见的安全问
  • Deepseek技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—概述大模型AIGC人工智能深度学习自然语言处理
    DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌，专注于大语言模型（LLM）的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面，展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型（LLM）DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型，其主要特点包括：(1)基于Transfor
  • Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC—虚拟现实AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能AIGC
    Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。一、文本转语音（TTS）1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用，将文本转换为高质量的语音。2.过程模型详解2.1文本预处理文本预处理是TTS的第一步，包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。分词（
  • 启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
    启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
  • Lumen5——AI视频制作，提取关键信息生成带有视觉效果的视频 爱研究的小牛 AIGC—视频人工智能AIGC深度学习
    一、Lumen5介绍Lumen5是一款基于人工智能的自动化视频制作平台，专为非专业用户设计，帮助其将博客、文章、新闻等文字内容快速转换为视频。Lumen5的目标是简化视频制作流程，让内容创作者、市场营销人员、社交媒体团队等无需视频制作经验即可轻松制作吸引观众的高质量视频。二、Lumen5的主要功能文字转视频Lumen5最具特色的功能是通过AI自动将文本转化为视频。用户可以输入一段文字或直接粘贴文章
  • React 19 深度剖析：从架构升级到性能优化 九情丶 react.js架构性能优化
    React19深度剖析：从架构升级到性能优化目录React19架构升级新特性深度解析性能优化最佳实践高级功能应用工程化实践迁移策略实战案例常见问题解决1.React19架构升级1.1新一代并发渲染引擎React19采用全新的并发渲染架构，显著提升了应用性能：//新的并发模式配置constroot=createRoot(document.getElementById('root'),{concurr
  • python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型 小明技术分享 python神经网络深度学习
    人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S
  • React应用深度优化与调试实战指南 python算法(魔法师版) javascript开发语言ecmascriptreact.js前端
    一、渲染性能优化进阶1.1精细化渲染控制typescript复制//components/HeavyComponent.tsximportReact,{memo,useMemo}from'react';interfaceItem{id:string;complexData:{//复杂嵌套结构};}constHeavyComponent=memo(({items}:{items:Item[]})=>
  • 第八届蓝桥杯嵌入式省赛程序设计题解析（基于HAL库） SZPU领跑 蓝桥杯蓝桥杯职场和发展
    一.题目分析（1）.题目（2）.题目分析1.按键功能分析----过程控制a.选择按键按下的个数和目标层数（每个按键都要在一秒之内按下，否则就结束）b.当升降机到达目标平台，LED灯熄灭c.按下当前平台对于按键无效d.一次可以设定多个目标平台，上下平台都有按键的时候，运行顺序是先下后上2.PWM输出a.两路PWM输出控制上下行和开关门电机b.频率转换成自动重装载值c.比较值逻辑导图二．CubeMX配
  • stm32芯片包_“蓝桥杯”嵌入式stm32入门（3）搞定竞赛资源包，这都不是事儿 weixin_39997695 stm32芯片包蓝桥杯入门训练fibonacci数列
    在文章“蓝桥杯”嵌入式stm32开发入门(1)概述和“蓝桥杯”嵌入式stm32开发入门(2)ARM?Cortex？确定明白？中对“蓝桥杯”以及“蓝桥杯”比赛中嵌入式设计与开发(大学组、研究生组)中所用开发板CT117E和扩展板板上资源以及什么是ARM和Cortex概念做了简要介绍。这篇文章将介绍“蓝桥杯”嵌入式stm32竞赛官方所提供的资源包，这些资源包有一些重要的内容对参赛者来说非常重要。因此这
  • 华为2024校招AI芯片开发工程师面试题详解 AI天才研究院 ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    引言核心关键词华为2024校招AI芯片开发工程师面试题详解摘要本文旨在详细解析华为2024校招AI芯片开发工程师的面试题，通过系统的分析，帮助读者深入了解AI芯片的基础知识、设计原理以及面试策略。文章将分为七个主要部分，从AI芯片的概述到面试经验分享，再到行业动态和未来展望，全面覆盖AI芯片开发的核心内容。通过实际案例分析，本文还将展示如何将理论知识应用于实际项目中，为读者提供宝贵的开发实践经验和
  • 人工智能的前景与未来就业市场：机遇、挑战与社会影响 苹果酱0567 面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
    随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，它不仅引领着技术革新的浪潮，更在无声中重塑着我们的就业市场和社会结构。站在这个时代的交汇点上，我们不禁要问：人工智能将如何影响我们的未来就业市场？它带来的究竟是机遇还是挑战？回望过去，每一次科技革命都伴随着就业市场的剧烈震荡。而今，人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力，正以前所未有的速度改变着劳动力市场的格局。从自动化生产线上
  • LVGL+FreeRTOS实战项目：智能健康助手（软件篇） 爱学电子的刻刻帝 stm32LVGLfreertos
    简介在智能健康助手项目中，软件部分是整个系统的核心，包括外设控制、操作系统管理、图形界面交互等功能。本文将对软件部分进行整体介绍，并划分为三个主要模块：STM32外设部分、FreeRTOS部分和LVGL部分，为后续的详细讲解铺垫。项目概述本项目采用STM32F411CEU6作为主控，结合LVGL图形界面库和FreeRTOS实时操作系统，实现智能健康监测与交互功能。系统集成多个传感器（MPU6050
  • 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
    1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统，又称聊天机器人(Chatbots)，是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段：基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如，ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序，通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
  • 利用长尾关键词优化SEO策略提升网站流量的实用建议 老陈头聊SEO 其他
    内容概要在当今数字营销的环境中，网站流量的获取是一项至关重要的任务。随着搜索引擎优化（SEO）技术的发展，长尾关键词逐渐被越来越多的网站管理员和内容创作者所重视。长尾关键词一般指的是那些较长且具体的搜索词组，虽然搜索量相对较少，但通常具有更高的转化率和更低的竞争度。因此，理解和利用长尾关键词，将为提升网站流量提供了有效手段。“要想在竞争激烈的网络环境中脱颖而出，主动挖掘和应用长尾关键词，将为您带来
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他