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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
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- 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)
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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
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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...
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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
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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
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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
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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
- 自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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+----
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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
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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
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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
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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
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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
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发光的大猫
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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
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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
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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]+"\
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山海青风
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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
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小赖同学啊
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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
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大F的智能小课
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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
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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
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小陈加油中···
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电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题:1.调用文件夹时,官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回,3.模型编译时,metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
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前言随着k8s作为容器编排解决方案变得越来越流行,有些人开始拿Docker和k8s进行对比,不禁问道:Docker不香吗?k8s是kubernets的缩写,’8‘代表中间的八个字符。其实Docker和k8s并非直接的竞争对手,它俩相互依存。Docker是一个容器化平台,而k8s是Docker等容器平台的协调器。SpringSecurity观后感——手绘思维脑(供参考)SpringSecurity手
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用Python分析豆瓣电影TOP250既然要分析豆瓣电影TOP250,那么肯定就要把相关的数据采集下来,比如排名,电影名,导演,主演等信息.那就肯定使用一下爬虫咯,如果还不会的话,欢迎看之前的文章:Python爬虫学习(一)概述Python爬虫学习(二)urllib基础使用Python爬虫学习(三)urllib进阶使用Python爬虫学习(四)正则表达式Python爬虫学习(五)爬取电影排行榜及其
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香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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查询id不等于3的数据。
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&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
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hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
{
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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D