- 社交媒体文章内容与评论抓取:Python 爬虫实战教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目媒体python爬虫
社交媒体平台是全球信息交流的重要渠道,成千上万的文章、评论和动态每天都在各大平台上发布。这些数据包含了丰富的用户行为、意见和情感分析的潜力,因此抓取社交媒体平台上的文章内容与评论已成为数据分析、市场研究和情感分析等领域的重要任务。本篇教程将为大家详细介绍如何使用Python编写爬虫,抓取社交媒体平台(如微博、Twitter、Facebook等)的文章内容和评论。我们将涵盖如何使用现代爬虫技术,包括
- Python爬虫实战教程——如何抓取社交媒体用户信息(以Twitter和Instagram为例)
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫媒体开发语言信息可视化
1.引言社交媒体平台如Twitter和Instagram每天都会生成大量的用户内容,包括文本、图片、视频等。对于数据分析师和研究人员来说,抓取社交媒体平台的数据是进行趋势分析、情感分析、用户行为分析等工作的基础。本文将介绍如何通过Python爬虫技术抓取Twitter和Instagram的用户信息。我们将详细探讨如何使用最新的技术栈和API来实现社交媒体数据的抓取,并结合具体的代码示例,帮助您快速
- 从数据到情感:全维度解析哪吒2的212亿票房之战
数据分析
综合目前的数据来看,我分析一下哪吒2的最终票房和冲击第一名可能性。当前态势:票房现状说明目前票房:110亿国内贡献:90%以上(约108亿)海外表现:仅2300万已上映:春节档15天左右三条预测路径分析(含日均计算)A.基础预测线(160-170亿)目标缺口:50-60亿时间周期:45天具体路径:第一阶段(15天)日均要求:2亿阶段贡献:30亿工作日表现:1.5亿/天周末表现:3亿/天第二阶段(1
- 如何打造品牌忠诚度?这5大策略让顾客成为你的“铁杆粉丝”
人工智能ai开发自然语言处理
在流量红利见顶的今天,留住一个老客户比获取新客户更具商业价值。品牌忠诚度不仅是重复消费的代名词,更是消费者与品牌建立情感连接、主动传播口碑的信任纽带。本文将揭秘中国市场中构建品牌忠诚度的实战方法论。一、品牌忠诚度从“交易关系”到“情感共鸣”品牌忠诚度意味着消费者在众多选择中始终偏爱你的品牌,这种偏爱建立在品质信任、情感认同和价值观契合的基础上。例如,小米通过“参与感”让用户成为产品共创者,海底捞以
- 天童美语:社交能力决定幸福感
消息快传
其他
我们常常追求物质生活的丰富和经济的稳定,认为这是幸福感的来源。然而,心理学家们研究发现,与稳定的经济支持相比,孩子的幸福感往往更多地来自于社交。哈尔滨天童教育今天带大家聊聊,社交究竟拥有怎样的力量,让人感受到幸福?社交能力使人感受到归属感。作为群居动物,人类天生就有与他人建立联系的需求。在社交互动中,我们寻找志同道合的朋友,共同分享生活的喜怒哀乐。这种彼此关心、互相支持的情感纽带,让我们感受到自己
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(二):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
- 使用OpenAI API进行文本分类标注
dgay_hua
人工智能python
技术背景介绍文本分类标注(Tagging)是一种非常有用的技术,可以对文档进行分类,例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理(NLP)领域中有广泛的应用,例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中,我们将使用OpenAI的API,通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema),并通过实际代码演示实现文本分类
- 【DeepSeek变现】普通人怎么用deepseek捞到第一桶金
深度求索者
大数据人工智能
对于普通人而言,利用DeepSeek赚取第一桶金的核心在于结合AI工具的高效性与市场需求,聚焦轻资产、低门槛的变现路径。以下是基于实际案例和行业动态总结的可行方案:一、内容创作与流量变现(低成本创业首选)核心逻辑:通过DeepSeek生成高质量内容,快速吸引流量并实现广告、带货或知识付费收入。落地路径:短视频/图文矩阵:使用DeepSeek批量生成短视频脚本(如情感故事、生活技巧类),搭配剪映等工
- GAEA的技术架构与系统集成 撸空投
空投小白
人工智能区块链去中心化ai网络
为构建AI情感数据层,GAEA整合了DePIN网络、GODHOODID和情感坐标系三大核心组件,有效、安全地整合用户数据,确保数据处理透明、高效、去中心化。架构如下:DePIN网络:这种去中心化基础设施为安全数据传输和存储提供了强大的解决方案,确保了用户数据的安全性、隐私性和完整性。通过利用基于区块链的协议,DePIN网络可确保数据不会被篡改,并能抵御集中化风险。GODHOODID:作为情绪坐标系
- 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
- 今晚直播,DeepSeek真的有意识了吗?|DeepSeek十日谈
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人工智能
你是否曾凝视着ChatGPT,好奇Ta是否真的“听懂”了你的指令?你是否在科幻电影中,思考过机器人真的拥有情感吗?你是否惊讶于DeepSeek的分析过程,好奇它到底是「推理」还只是模拟人类思考的假象?这里不禁思考:AI是否真的有意识?在科幻巨著《云球》中,作者描绘了一个惊心动魄的未来——AI不再只是工具,而是拥有自我意识的存在。它们不仅能思考,还能创造,甚至形成自己的文明。书中预言,当AI的认知能
- Windows 11 新表情符号:为数字交流增添更多色彩
xueyunshengling
微软合作伙伴计划微软精华知识宝箱windows系统功能Win11Windows11新增功能win11
在当今数字化的交流时代,表情符号已经成为我们日常沟通中不可或缺的一部分。它们能够以简洁而生动的方式传达情感、态度和意图,让文字交流变得更加丰富多彩。而Windows11的推出,为我们带来了全新的表情符号体验,进一步提升了数字交流的趣味性和表达力。Windows11的独特魅力Windows11是微软在2021年10月5日发布的基于WindowsNT的操作系统,它为用户带来了一系列令人瞩目的功能特性。
- 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
- 毕设项目 基于大数据的b站数据分析
nange12330a
毕业设计毕设大数据
文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- 人工智能能否超过人类智能
CaiGbro
哲学思考人工智能
论人工智能能否超过人类智能首先是智能的量纲问题:是逻辑、推理、抽象、想象、语言、情感、自我意识还是其它。这里没限定量纲的范围,姑且认为是所有范围,即人能具有的能力,人工智能都要具有并且超过人类,全面超过才算真的超过。其次有两个重点:一是人能不能制造出超过人类本身智能的物体。二是在第一个前提下,人会不会制造这样一个物体。最后一个关键性要素,这个智能物体能不能完全服从人,为人所用。所以这里的超过有两个
- 多模态人工智能的现状,类型与未来发展的全面综合性分析论述报告(包括deepseek,Gemini等,共计20000字+)
清风拂袖啦
人工智能大数据机器学习语音识别计算机视觉
截止2025年2月12日2点22。以类型+优缺点分类论述1.文生视频模型(如Sora、Pika、RunwayGen-2)功能与数据:OpenAISora:Sora模型于2024年2月发布,初期内部测试,2024年11月向部分创作者开放有限访问权限。Sora能够生成长达60秒的视频,包含精细的背景、复杂的多角度镜头切换和富有情感的角色。分辨率方面,Sora支持多种尺寸,包括1920x1080p、10
- 【机器学习】嘿马机器学习(算法篇)第6篇:线性回归,学习目标【附代码文档】...
广江鹏
算法机器学习线性回归学习人工智能
本教程的知识点为:机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例:鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例:鸢尾花种类预测1.8案例:鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2:预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
- 基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告
大霸王龙
系统分析业务人工智能知识图谱python
1.大纲分析基于自然语言处理的客服情感分析系统分析报告引言随着互联网的发展,企业的客服体系面临着巨大的挑战和机遇。传统的客服模式依赖人工接听电话和处理邮件,这种方式效率低下且难以满足日益增长的服务需求。为了提高服务质量和服务效率,越来越多的企业开始引入智能化的客服系统。其中,基于自然语言处理(NLP)的客服情感分析系统逐渐成为热门的研究方向。这种系统能够自动识别客户的语气和情绪,从而帮助企业更好地
- 以假乱真,天工音乐大模型带来颠覆式 AI 体验
昨日,昆仑万维AI音乐生成大模型「天工SkyMusic」开启了免费邀测活动,诚邀媒体、行业专家以及感兴趣的音乐从业者们共同体验人声情感表达SOTA的音乐大模型产品。邀测开始后,广大用户对「天工SkyMusic」AI音乐生成大模型的热情远超我们的预期,工作人员在极短时间内收到了几十万份测试申请,其中包括众多专业的音乐创作人、媒体及行业专家,还有大量测试申请被源源不断地发至后台。同时,我们也收到了大量
- 品牌竞争理解
星尘幻宇科技
产品运营
1、品牌:清晰目标、切实的原创文化、兼顾功能与情感、对外联系、以人为本、伙伴协助关系、以客户为中心、面向未来、严谨、专业、战略引导、值得信赖、强大且具有驱动力的价值。2、持久的品牌,持久的战略性品牌--品牌引领企业,而不是企业引领品牌。3、品牌注重差异性4、关注基层面:即战略型品牌身份与特征:谁、为什么战略品牌表现:怎么运作;战略品牌影响:如何获得信任、品牌表现如何5、营销渠道:知晓、思考、决策;
- 电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT下载[AVI/1.28GB/2.35GB]高清百度云共享[HD1280p已更新]
视频php
《哪吒之魔童闹海》:一场视觉与心灵的双重盛宴《哪吒之魔童闹海》是由饺子编剧并执导,吕艳婷、囧森瑟夫、瀚墨、陈浩、绿绮担任主要配音的奇幻动画电影。影片于2025年1月29日在中国大陆上映,作为《哪吒》系列电影的第二部,该片延续了前作的经典元素,并在剧情、角色塑造、主题阐释等方面进行了全方位的升级和突破。影片不仅以其震撼的视觉效果和深刻的情感内核赢得了观众的喜爱,更以其独特的文化魅力和哲学深度引发了广
- Python实现简单的情感分析应用
CrMylive.
python开发语言
一、前言情感分析是人工智能和自然语言处理中十分重要的一部分。情感分析能够对文本进行分析,判断文本所表达的情感。随着社交媒体的普及,情感分析变得越来越重要,可以用来分析人们对于某个话题或事件的态度和情感。本文将介绍情感分析的基本概念、应用和实现过程。二、什么是情感分析?情感分析(SentimentAnalysis),也称为意见挖掘(OpinionMining),是一种通过自然语言处理、文本挖掘和计算
- Python 高级实战:基于自然语言处理的情感分析系统
摸五休二
python自然语言处理开发语言nlp
数据集下载链接:https://download.csdn.net/download/qq_42120268/90041835前言在大数据和人工智能迅猛发展的今天,自然语言处理(NLP)作为人工智能的重要分支,已经深入到我们的日常生活和工作中。情感分析作为NLP中的一个重要应用,广泛应用于市场分析、舆情监控和客户反馈等领域。本文将讲述一个基于Python实现的情感分析系统,旨在帮助大家进一步提升在
- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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大型语言模型的兴起近年来,随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长,大型语言模型(LLM)逐渐成为人工智能领域的研究热点。LLM基于深度学习技术,通过训练海量的文本数据,能够理解和生成自然语言,并在各种任务中展现出惊人的能力,例如:文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成:自动生成代码情感分析:分析文本的情感倾向1
- AI学习指南HuggingFace篇-项目实战:情感分析系统
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言情感分析是自然语言处理(NLP)中的一个重要应用,广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具,使得情感分析变得简单高效。本文将通过一个完整的项目案例,从数据收集、模型训练到部署,展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战:情感分析系统(一)数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。Huggi
- 如何将加密货币情感情绪得分转化为量化交易信号
朴拙Python交易猿
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如何将加密货币情感情绪得分转化为量化交易信号数据来源于lunarcrushhttps://lunarcrush.com/developers/api/public/coins/:coin/time-series/v2?coin=2&start=&end={时间:1738281600,//2025年1月31日星期五00:00:00GMTUnix时间戳(以秒为单位)打开:3,247.87,//该时间段
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《哪吒之魔童闹海》:一场视觉与心灵的双重盛宴《哪吒之魔童闹海》是由饺子编剧并执导,吕艳婷、囧森瑟夫、瀚墨、陈浩、绿绮担任主要配音的奇幻动画电影。影片于2025年1月29日在中国大陆上映,作为《哪吒》系列电影的第二部,该片延续了前作的经典元素,并在剧情、角色塑造、主题阐释等方面进行了全方位的升级和突破。影片不仅以其震撼的视觉效果和深刻的情感内核赢得了观众的喜爱,更以其独特的文化魅力和哲学深度引发了广
- LDA主题分析—情感分析案例
rubyw
机器学习数据分析python机器学习
当然可以!以下是一个针对投诉内容进行情感分析的完整案例,包含数据准备、模型训练、情感分析以及结果展示的过程。案例:投诉内容情感分析步骤1:数据准备首先,我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。假设数据集是一个CSV文件,包含两列:id和complaint。importpandasaspd#读取数据data=pd.read_csv('complaints.csv')#查看数据data.head()步骤
- Python用langchain、OpenAI大语言模型LLM情感分析AAPL股票新闻数据及提示工程优化应用
数据挖掘深度学习机器学习
全文链接:https://tecdat.cn/?p=39614本文主要探讨了如何利用大语言模型(LLMs)进行股票分析。通过使用提供的股票市场和金融新闻获取数据,结合Python中的相关库,如Pandas、langchain等,实现对股票新闻的情感分析。利用大语言模型构建情感分析模型,通过提示工程等技术优化模型,最终通过可视化展示股票市场的情感倾向,为股票投资决策提供参考。关键词大语言模型;股票分
- 基于深度学习的文本情感分析
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
基于深度学习的文本情感分析关键词:深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析(TextSentimentAnalysis),又称情感计算(SentimentComputing),是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向,例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f