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bobob_
Testing
您所熟悉的测试用例设计方法都有哪些?请分别以具体的例子来说明这些方法在测试用例设计工作中的应用。答:有黑盒和白盒两种测试种类,黑盒有等价类划分法,边界分析法,因果图法和错误猜测法。白盒有逻辑覆盖法,循环测试路径选择,基本路径测试。例子:在一次输入多个条件的完整性查询中。利用等价类划分法则和边界分析法则,首先利用等价划分法,可以一个或多个结果是OK的测试用例,然后确认多个NG的测试用例,然后利用边界
- 机器学习的下一个前沿是因果推理吗?——探索机器学习的未来方向!
真智AI
人工智能机器学习
机器学习的进化:从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力,已经彻底改变了多个行业。然而,要实现真正的突破,机器学习还需要克服实践和计算上的挑战,特别是在因果推理方面的应用。未来,因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理,它如何与机器学习相关?如果你和我一样没有数学背景,你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么?它与机器学习又有什么关系?当我刚开始学习机器学习时,第一次听到“因果推
- 算法手撕面经系列(1)--手撕多头注意力机制
夜半罟霖
算法python深度学习
多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤:先不分多头,对输入张量分别做变换,得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split;用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码 给出一个d
- 模型可解释性:基于因果推理的反事实生成与决策可视化
燃灯工作室
Ai人工智能数学建模学习机器学习
1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型(SEM):X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合,UXU_XUX为外生变量反事实定义:YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)Y_{X=x}(u)=Y_{do(X=x)}(u)YX=x(u)=Ydo(X=x)(u)表示在相同背景条件uuu下,强制变量XXX取xxx时的结果
- 搜广推校招面经四十四
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能pytorch开发语言
快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么(Front-DoorCriterion)前门准则是因果推断中的一个重要概念,用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)提出,是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况:存在一个中介变量MMM,它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
- 【学习思维模型】
宇希啊
思维模型学习
学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆(ActiveRecall)****3.鱼骨图(因果图/IshikawaDiagram)****4.MECE原则(MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive)****5.
- AIGC实战——Transformer模型
盼小辉丶
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AIGC实战——Transformer模型0.前言1.T52.GPT-3和GPT-43.ChatGPT小结系列链接0.前言我们在GPT(GenerativePre-trainedTransformer)一节所构建的GPT模型是一个解码器Transformer,它逐字符地生成文本字符串,并使用因果掩码只关注输入字符串中的前一个单词。另一些编码器Transformer,不使用因果掩码,而是关注整个输入
- 文本标注工具(brat)
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文本标注文本标注
文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务,它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具,按照一定的规则和标准,对文本内容进行标记和注释,从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。具体来说,标注人员会根据任务需求,在文本中识别并标记出各种元素,比如将文本中的人名、地名、组织机构名等标注为不同的实体类型,确定文本中不同实体之间存在的关系,像因果关系、所属关系等,还会对文本中的特定事件进行标注,记
- 双盲机制(信念,欲望):模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力人工智能androidpython自然语言处理pycharm
如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流目录如何让人工智能生成的说服性对话更接近真实的日常交流**一、核心创新点解析****1.双盲对话生成机制****2.因果心理理论指导****3.多智能体协作框架ToMMA****二、实验结论****三、论文贡献**怎么代码中实现Agent的双盲场景假设代码实现代码解释注意事项模型上下文通常会包含所有信,双盲机制屏蔽:每个智能体分别进行独立的模型调用
- 因果推断在智能广告中的实践
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
非常感谢您提出这个有趣的话题。让我们一步步设计一个关于"因果推断在智能广告中的实践"的系统架构。这个项目将涉及复杂的数据分析、机器学习和广告投放系统,我们需要仔细考虑各个方面以确保系统的有效性和可扩展性。文章目录因果推断在智能广告中的实践-系统架构设计1.需求分析1.1功能需求1.2非功能性需求2.系统概述2.1高层次系统描述2.2主要组件及关系2.3系统核心流程3.详细架构设计3.1数据收集模块
- 音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
山河君
#语音信号处理学习信号处理音视频
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和ROC3.稳定性与ROC二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容,这里会将差分方程和有理分式进行结合来看。主要是通过有理分式进行对于冲激响应的表达,以及根据导函数对于频率响应的介绍。本文会对Z变换的频率响应中的幅频响应、相频响应以及群延迟的表达式进行推
- 在数据分析工作中运用因果推断模型的实践指南
theskylife
#因果分析数据分析大数据人工智能AI因果分析
目录1.写在开头2.因果推断模型的基础2.1因果关系vs.相关关系2.2基本概念和术语3.常见的因果推断方法3.1随机对照试验(RCTs)3.2工具变量法(IV)3.3回归不连续设计(RDD)4.因果推断的实际应用4.1案例研究1:使用RCTs分析营销活动的效果4.1.1背景和问题描述4.1.2实验设计和数据收集4.1.3数据分析和结果解释4.2案例研究2:应用工具变量法解决价格对销量的影响问题4
- 困惑度的估计
转码的小石
语言模型
固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
- 推理模型时代:大语言模型如何从对话走向深度思考?
深度学习机器
优质项目RAG大语言模型语言模型人工智能开源
一、对话模型和推理模型的区别概述对话模型是专门用于问答交互的语言模型,符合人类的聊天方式,返回的内容可能仅仅只是一个简短的答案,一般模型名称后面会带有「chat」字样。推理模型是比较新的产物,没有明确的定义,一般是指输出过程中带有和或其他表示思考过程的模型,在返回的内容中可以明确看到模型自身存在思考和反思行为。两者的区别可以概括如下:维度推理模型对话模型核心目标解决复杂逻辑推理、数学计算、因果推断
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之113 详细设计之54 Chance:偶然和适配 之2
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言开发语言人工智能
本文要点要点祖传代码中的”槽“(占位符变量)和它在实操中的三种槽(占据槽,请求槽和填充槽,实时数据库(source)中数据(流入ETL的一个正序流程行列并发靶向整形绑定变量)是如何通过“命名所依的AI行为”、“分类所缘的因果结构”和“求实所据的机器特征”(元数据仓库OLAP的三个行式并行服务进程锚定配形-限定变量)来精确锚定ETL任务绑定中的这个绑定到底是,谁和谁的什么绑定(资源存储库随着ETL的
- 软件工程-软件测试
Wlq0415
软件工程软件工程
目录测试的目的测试原则测试过程传统软件的测试策略单元测试的测试内容(考点)集成测试确认测试准则/有效性测试测试方法黑盒测试等价类划分边界值分析错误推测因果图判定表白盒测试WEB服务器测试测试的目的就是希望能以最少的人力和时间发现潜在的各种错误和缺陷。测试原则应尽早、不断地进行测试。测试工作应该避免由原开发软件的人或小组承担在设计测试方案时,不仅要确定输入数据,而且要根据系统功能确定预期输出结果。在
- 【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系
我的青春不太冷
人工智能机器学习数学
目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数图像变换:想象我们有一张二维图片,图片里有个点,它的位置用坐标((x,y))表示。现在我们想把这个点绕着图片的原点(就像把纸钉在墙上,以钉子的位置为中心)逆时针旋转一定角度
- 软件测试用例设计方法:正交试验冲锋
测试老哥
测试用例python软件测试自动化测试测试工具功能测试职场和发展
点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快1、引言上篇讲了因果图和判定表法,而这两种方法在变量值很多、排列组合数量极大的场景下,会生成非常庞大且冗余的测试用例,此时我们很难对所有组合场景进行全量测试用例覆盖,基于此短板,正交试验法应运而生。2、概念及原理2.1定义正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验思想:用部分试验
- 【时序预测】-深度学习系列
TIM老师
时序预测深度学习时序预测
Wavenet(2016)重点:CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心:确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据,核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野,从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR(2017Amazon)DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点:RNN系列+多元
- 主题聚类:精炼信息的关键步骤
XianxinMao
聚类数据挖掘机器学习
标题:主题聚类:精炼信息的关键步骤文章信息摘要:主题聚类是一种关键的信息整合方法,通过识别相似主题、合并重复内容并保留最完整、准确的版本来优化信息结构。这一过程不仅减少了信息冗余,还提高了信息的质量和可用性,广泛应用于学术研究、内容创作和数据分析等领域。逻辑层级的建立则帮助区分主要和次要观点,识别因果关系,构建清晰的逻辑框架,使观点更具说服力。信息完整性要求每个观点都得到完整表达,补充必要的上下文
- 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力
樱花的浪漫
因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来,深度学习在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中,其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息,进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程,有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
- 第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
python算法(魔法师版)
动态规划
——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命:时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题,DeepSeek提出「时空同步对比学习」(ST-CL)框架:视觉-语言对
- 因果关系推断与机器学习
hhhh106
读书笔记大数据
因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因,即因果关系X→Y存在,当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况:X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况,我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
2401_84239830
程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
樱花的浪漫
因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 5. 言语理解与表达 5-中心理解题-关联词因果
上岸学堂
行测小白到上岸-言语理解与表达行测百日上岸计划人工智能经验分享学习职场和发展大数据java
关联词-因果核心特征结论是重点:在因果关系中,结论通常是文段的中心内容。典型格式:因为……所以……由于……因此……结论句位置结论句的位置对解题有重要影响,主要有以下几种情况:结论句在结尾这是最常见的情况,也是最容易识别的。例:“近年来,我国持续加大环境保护力度,实施了一系列严格的污染防治措施。因此,空气质量明显改善,PM2.5浓度大幅下降。”在这个例子中,结论"空气质量明显改善,PM2.5浓度大幅
- 软件测试学习路线
IT菇凉
单元测试jmeter功能测试
软件测试学习路线1.软件测试基础知识内容软件测试职业以及发展定位软件测试的概述&原则软件测试的策略及详细讲解软件测试的生命周期软件测试工作流程软件需求分析制作详解软件测试计划的编写软件测试用例的常用方法–等价类,边界值软件测试用例的常用方法–因果图,判定表测试用例的常用方法–状态迁移图;场景法软件测试环境准备&团队组织架构&职责划分bug编写规范,教你写出不low的缺陷bug的流转与状态处理缺陷编
- 嵌入式工程师必学(99):直流电路定理
芯片-嵌入式
嵌入式硬件
线性度属性LinearityProperty线性是描述因果之间线性关系的元素的属性。它是均匀性和可加性特性的组合。齐次性属性要求,如果输入(激励)乘以一个常数,则输出(响应)乘以相同的常数。例如,对于电阻,欧姆定律将输入i与输出v相关联:v=iR。如果i增加一个常数k,则v相应地增加k;那是可加性属性要求对输入之和的响应是对单独应用的每个输入的响应之和。因此,对于电阻,如果V1=i1R
- 分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
为了创建一个关于“分布式因果推断在美团履约平台的探索与实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,我们可以将这个主题分解为几个关键领域。这包括:项目背景、因果推断的基本概念、数据收集与预处理、分布式系统设计、算法选择与实现、性能优化策略、以及效果评估与迭代。以下是这个主题的思维导图结构建议:思维导图结构1.项目背景美团履约平台简介平台业务流程(如外卖配送、闪购等)履约效率的重要性分布式因果推
- PyTorch FlexAttention技术实践:基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理
本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础,如需了解更多技术细节,建议参考PyTorch官方
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag