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蓝色滑行
关键词提取importpandasaspdimportjieba.analyse#导入关键词库读取文本fn=open('d:/collect.txt',encoding='UTF-8')string_data=fn.read()fn.close()关键词提取"TF-IDF(termfrequency-inversedocumentfrequency)是一种针对关键字的统计分析方法,用来评估关键字或
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- fastText 情感分类
dreampai
情感分类任务就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小的标记的训练集,你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子:“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作,得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量(可以通过TF-IDF
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
富士达幸运星
人工智能机器学习tf-idf
文本分析之关键词提取:解锁信息精髓的钥匙在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的文本数据所包围。无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子,还是电子邮件和聊天记录,文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而,面对如此庞大的数据量,如何快速准确地提取出其中的关键信息,成为了文本分析领域的一个重要课题。关键词提取,作为文本分析的核心技术之一,正是帮助我们解锁文本信息精髓的关键工具。一、什么是关键词提取?关键词
- 文本数据分析-(TF-IDF)(2)
红米煮粥
数据分析tf-idfpython
文章目录一、TF-IDF与jieba库介绍1.TF-IDF概述2.jieba库概述二、TF-IDF与jieba库的结合1.结合2.提取步骤三,代码实现1.导入必要的库读取文件:3.将文件路径和内容存储到DataFrame4.加载自定义词典和停用词5.分词并去除停用词TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)与jieba库在文本处理领域有着紧密的联系
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- vue 精选评论词云 集成echarts-wordcloud TF-IDF算法
麦麦大数据
可视化研究vue.jsecharts前端tf-idf
这一期在我们的系统里集成词云组件,开发的功能是景区精选评论的词云展示功能。这个界面的逻辑是这样的:在数据框里输入城市,可以是模糊搜索的,选择城市;选择城市后,发往后台去查询该城市的精选评论,由于一个城市会有很多景点,所以精选评论也有很多,采用TF-IDF算法,计算关键词,返回给前端,使用echarts词云组件进行可视化;再次输入城市,可以切换城市,同时词云会重新渲染。1词云页面开发首先前端安装词云
- spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
weixin_39956182
spark应用程序转换
在实际机器学习项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录一、Python第三方库jieba(中文分词、词性标注)特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
- 自然语言处理系列三十七》词频-逆文档频率TF-IDF》Java代码实现
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理javanlpaiAI编程chatgptgpt
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列三十七Java代码实现词频-逆文档频率(TF-IDF)TF-IDF的Python代码实现总结自然语言处理系列三十七Java代码实现词频-逆文档频率(TF-IDF)上篇文章讲了算法原理,这篇文章通过Java实现TF-IDF,再
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@Corgi
Java面试题数据库elasticsearch大数据java面试题
数据库面试题-ElasticSearch1、ElasticSearch是什么?2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理?3、说说ElasticSearch分段存储的思想?4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识?5、知道什么是文本相似度TF-IDF吗?6、说说ElasticSearch写索引的逻辑?7、说说ElasticSearch集群中搜索数据的过程?8、说说E
- gensim 实现 TF-IDF
木下瞳
NLP大模型tf-idf人工智能
目录介绍代码介绍TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)含义:TF(TermFrequency):词频,是指一个词语在当前文档中出现的次数。它衡量的是词语在文档内部的重要性,直观上讲,一个词语在文档中出现越频繁,表明它对该文档内容描述的贡献越大。IDF(InverseDocumentFrequency):逆文档频率,是一个词语在整个文档集合中的稀
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
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人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- Elasticsearch实战阅读笔记
Wyat,sahar
elasticsearchelasticsearch
firstday1.默认情况所有数据全部索引2.es索引为倒排序索引.3.计算文档相关性得分的算法是TF-IDF词频-逆文档频率4.elasticsearch不支持事务!!5.索引文本"bicyclerace"分析步骤将产生"bicycle""race""cycling""racing"(还有现代分词..nb)6.面向文档,意味着索引和搜索数据的最小单位是文档7.文档是无模式的理解索引相当于库27
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Francek Chen
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目录一、前言二、正文Ⅰ.分类特征重新编码①分类特征②离散特征③多标签类别编码Ⅱ.数值特征重新编码①多项式②多个变量的多项式特征Ⅲ.文本数据的特征构建①文本词频条形图②词袋模型③TF-IDF矩阵三、结语一、前言特征工程中的特征构建的主要目的是生成新的特征,而针对不同的特征,有多种方式可以形成新的特征,例如有针对分类特征、针对数值特征和针对文本特征对其进行生成新的特征。二、正文Ⅰ.分类特征重新编码①分
- 基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统(完整系统+开发文档+部署教程等资料)
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基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统一、项目概述基于机器学习TF-IDF算法SnowNLP大数据的智慧旅游数据分析可视化推荐系统通过数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化的技术,对景区数据进行爬取和收集。以旅游景点数据为基础分析景区热度,挖掘客流量、景区评价等信息,并对分析的结果进行统计。智慧旅游数据分析系统拟实现景区热度、景区展示、游客统计、景区评价、旅游路线等部分。拟定景
- 如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析?
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LLM文心一言pythonnlp
常规的文本相似度计算有TF-IDF,Simhash、编辑距离等方式,但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算,并不能结合语义分析,而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力,效果也不一定能达到我们满意的状态,随着大模型技术的日渐成熟,我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢?本文将结合文心一言4.0来介绍两种文本相似度分析的方法:方式一提供prompt,直接调用大模型接口
- TF-IDF入门与实例
lawenliu
我们对文档分析的时候,通常需要提取关键词,中文分词可以使用jieba分词,英文通过空格和特殊字符分割即可。那么分割之后是不是出现频率越高这些词就能越好代表这篇文章描述的内容呢?答案是否定的,比如英文中常见的词a、an等,中文中常见的“的”、“你”等等。有一些词可以通过过滤stopWord词表去掉,但是对于领域文档分析就会遇到更复杂的情况,比如需要把100份文档分到不同的领域,提取每个领域的关键词;
- 大数据笔记--Spark(第五篇)
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目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景,用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量2、计数器三、VSM算法1、什么是倒排索引表?2、什么是相似度的概念?3、什么是TF-IDF算法4、VSM算法Ⅰ、概念Ⅱ、算法原理Ⅲ、举例一、Spark的调优1、更改序列化为kryoSpark
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无水先生
NLP入门到精通人工智能综合自然语言处理面试人工智能
100个NLP面试问题一、说明 对于技术磨练中,其中一项很酷的技能培训是提问。不知道答案并没有多大的错;错就错在不谷歌这些疑问。本篇就是在面试之前,您将此文档复制给自己,做一个系统的模拟实战。二、经典NLP问题(共8题)TF-IDF和ML;从头开始编写TF-IDF。什么是TF-IDF中的归一化?为什么在我们这个时代需要了解TF-IDF,如何在复杂的模型中使用它?解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用
- 【自然语言处理】P1 对文本编码(One-Hot 与 TF-IDF)
脚踏实地的大梦想家
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目录独热表示(One-hot)TF-IDF此外对文本编码,目标是将自然语言文本表示为向量,从而便于继续处理和分析文本数据。三种常用对文本编码方法如下:独热表示(One-hot)独热表示(One-hotencoding)将句子中的每个单词转换为一个固定长度的二进制向量,其中每个向量表示句子中单词的独热编码。这个过程通常包括建立词库、独热编码两个步骤:#以这两个句子建立独热表示:Timefliesli
- python3.6.国家政策文本分析代码
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根据学习至今的python,和导师吩咐的方向,一共做了5件事:1.政府网http://www.gov.cn/index.htm中养老政策特殊文本爬取与保存。2.基于的TF/IDF多文档关键词抽取。-基于TF-IDF算法的关键词抽取(原文:https://blog.csdn.net/zhangyu132/article/details/52128924)importjieba.analysejieb
- 【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer
周润发的弟弟
spark-mltf-idfword2vec
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。###FeatureExtractors(特征提取器)###
- [机器学习]TF-IDF算法
不知迷踪
机器学习机器学习tf-idf人工智能
一.TF-IDF算法概述什么是TF-IDF?词频-逆文档频率(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,TF-IDF)是一种常用于文本处理的统计方法,可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。简单来说就是可以用于文档关键词的提取。TF-IDF的基本思想:看到下面这段文本,我们应该很容易就能看出“梅西”应该是一个关键词,但是我们如何通过算法的形式让计算机也能够辨别呢
- 使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理
Yuki_lsq
Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象,不需过多地关注概念,只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法,同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一,兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩
- 剖析Elasticsearch面试题:分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF,揭秘分段存储与段合并,解密写索引技巧,应对深翻页问题的实用解决方案!
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elasticsearch分布式大数据面试
1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时,分词与倒排索引是两个关键的概念,理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。「1.分词(Tokenization):」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中,分词是搜索引擎索引和查询的基础。以下是一些关键点:分词器(Tokenizer):Elasticsearch使用
- 自然语言处理 TF-IDF
小嗷犬
深度学习自然语言处理tf-idf人工智能
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录TF-IDF简介TF-IDF算法TFIDFTF-IDFTF-IDF的缺点TF-IDF简介TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency,词频-逆文档频率)是
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超级圈
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目录:一、TF-IDF基础知识1.TF-IDF2.举例介绍二、TF-IDF调用两个方法1.CountVectorizer2.TfidfTransformer3.别人示例一、TF-IDF基础知识1.TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InversDocumentFrequency)是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。该技术采用一种统计方法,根据字词的在文本中出现的次数和在整个
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d