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yava_free
python大数据人工智能
一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification)都是非常重要的文本挖掘手段。情感分析的基本流程如下图所示,通常包括:自定义爬虫抓取文本信息;使用Jieba工具进行中文分词、词性标注;定义情感词典提取每行文本的情感词;通过情感词构建情感矩阵,并计算情感分数;结果评估,包括将情感分数置于0.5到-0.5之间,并可视化显示。目
- RNN及其变体
豫儿啊~
lstm人工智能rnn
RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输出是一个,输出为N,应用场景:图片文本生成NVsM:输入和输出不等长,应用场景
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 自然语言处理NLP之中文分词和词性标注
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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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
- 小琳AI课堂:Llama——NLP界的多面手
小琳ai
小琳AI课堂人工智能llama自然语言处理
Llama:NLP界的多面手引言:大家好,这里是小琳AI课堂。今天,我们要探索的是自然语言处理(NLP)领域的一位明星——Llama。Llama,由MetaAI(原FacebookAI)开发,以其轻量级、高效和易用性著称,是处理快速、灵活文本需求的理想选择。核心功能:Llama提供了一系列NLP工具,包括词性标注、句法分析、命名实体识别等,帮助开发者深入理解和处理自然语言文本。语言支持:Llama
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- jieba安装和使用教程
Cachel wood
自然语言处理nlpwindows开发语言jieba知识图谱neo4j人工智能python
文章目录jieba安装自定义词典关键词提取词性标注jieba安装pipinstalljiebajieba常用的三种模式:精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义;搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。可使用jieba.cut和jieba.cut_for_search方法
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
人工智能自然语言处理数据挖掘
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
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我的昵称违规了
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- NLP学习(二)—中文分词技术
陈易德
NLP自然语言处理
本次代码的环境:运行平台:WindowsPython版本:Python3.xIDE:PyCharm一、前言这篇内容主要是讲解的中文分词,词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。一直在说中文分词,那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢?主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异
- python nltk中文_NLTK中文词性标注
weixin_39560064
pythonnltk中文
1.说明学习自然语言处理,一定会参考NLTK,主要是学习它的思路,从设计地角度看看能做什么.其本质就是把语言看成字符串,字符串组,字符串集,寻找其间规律.NLTK是多语言支持的,但目前网上的例程几乎没有用NLTK处理中文的,其实可以做。比如标注功能,它自身提供了带标注的中文语库(繁体语料库sinica_treebank).下面来看看怎样通过数据训练来实现中文词性自动标注.可以利用它来标注中本,也可
- 【自然语言处理-工具篇】spaCy<1>--介绍及安装指南
大表哥汽车人
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目录前言安装指南pipcondaspaCy升级总结前言spaCy是一个开源的自然语言处理库,用于处理和分析文本数据。它提供了许多功能,包括分词、词性标注
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
汀、人工智能
人工智能知识图谱LSTM分词算法信息抽取词性标注NLP
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- Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)
小小晓晓阳
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一、什么是Flair库?Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理(NLP)库。Flair的框架直接构建在PyTorch上,PyTorch是最好的深度学习框架之一。ZalandoResearch团队还为以下NLP任务发布了几个预先训练的模型:1.名称-实体识别(NER):它可以识别单词是代表文本中的人,位置还是名称。2.词性标注(PoS):将给定文本中的所有单词标记为
- 用Stanford corenlp进行词性标注时遇到的问题
20c5bd2d61e1
因为毕业设计的需要,得对中英文双语语料进行词性标注了,中文我就用了jieba,英文的没找到别的工具,用了Stanfordcorenlp了,首先用一片短文试运行了一下,运行没问题,但是用我自己的语料(十万行),就提示错误raiseJSONDecodeError("Expectingvalue",s,err.value)fromNonejson.decoder.JSONDecodeError:Expe
- NLP自然语言处理的基本语言任务介绍
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
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自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支,它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP的基本任务包括以下几个方面:1.分词(Tokenization):将文本分割成单词、短语或其他有意义的元素(称为tokens)。分词是许多NLP任务的第一步。2.词性标注(Part-of-SpeechTagging):为文本中的
- Python 中 jieba 库
SteveKenny
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文章目录jieba库一、简介1、是什么2、安装二、基本使用1、三种模式2、使用语法2.1对词组的基本操作2.2关键字提取2.3词性标注2.4返回词语在原文的起止位置jieba库一、简介1、是什么(1)jieba是优秀的中文分词第三方库中文文本需要通过分词获得单个的词语jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数(2)jieba分词的原理jie
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©原创作者|疯狂的Max论文LexiconEnhancedChineseSequenceLabellingUsingBERTAdapter解读01背景与动机近年来,多项研究致力于将词汇信息融入中文预训练模型中以提升命名实体识别、分词和词性标注等序列标注类任务的效果。但其中的大多数方法为都是直接在预训练模型中加入浅层的且随机初始化的序列层,其局限性在于不能在BERT模型的底部的层中加入词汇信息,导致
- 自然语言处理系列二十二》词性标注》词性标注原理》词性介绍
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大数据算法人工智能算法分布式大数据编程语言机器学习
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- 隐马尔可夫模型系列——(六)总结与展望
飞影铠甲
人工智能机器学习数学建模
一、总结:隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种用于建模序列数据的统计模型,在语音识别、自然语言处理、金融领域等多个领域都有广泛的应用。其优势包括可以处理动态序列数据、具有一定的鲁棒性、可以灵活地建模不同状态之间的转移关系等。在语音识别中,HMM可以帮助解决噪声和失真对识别准确率的影响;在自然语言处理中,HMM可以用于词性标注、语法分析等任务;在金融领域,HMM可以帮助
- 自然语言处理(NLP)技术使用
数据科学与艺术的贺公子
自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)技术使用以下是一些自然语言处理(NLP)技术的例子:以上只是一些NLP技术的例子,还有许多其他的技术和应用,如文本分类、文本生成、问答系统等。NLP技术的发展正逐渐改变人们与计算机之间的交互方式,并提供了许多新的商业和研究机会。以下是一些自然语言处理(NLP)技术的例子:词性标注:这个技术可以自动识别文本中的每个单词的词性,例如名词、动词、形容词等。词性标注在自动翻译、文本摘
- kashgari的Python项目-NLP框架(实体识别(NER)、词性标注(PoS)和文本分类任务)
javastart
自然语言pythonkeras深度学习
简单而强大的NLP框架,在5分钟内为命名实体识别(NER)、词性标注(PoS)和文本分类任务构建最新模型喀什是:人性化。喀什噶尔的代码是直截了当的,有很好的文档和测试,这使得它非常容易理解和修改。功能强大且简单。喀什允许您将最先进的自然语言处理(nlp)模型应用于文本,如命名实体识别(ner)、词性标注(pos)和分类。keras基础。Kashgare直接构建在Keras上,使您可以轻松地训练模型
- 自然语言处理-文本标注
白云如幻
PyTorch深度学习代码笔记自然语言处理人工智能
文本标注现在让我们考虑词元级任务,比如文本标注(texttagging),其中每个词元都被分配了一个标签。在文本标注任务中,词性标注为每个单词分配词性标记(例如,形容词和限定词)。根据单词在句子中的作用。如,在Penn树库II标注集中,句子“JohnSmith‘scarisnew”应该被标记为“NNP(名词,专有单数)NNPPOS(所有格结尾)NN(名词,单数或质量)VB(动词,基本形式)JJ(形
- 2022-04-02
跨象乘云
自然语言处理实验演示-20.单复数变换TextBlob是一个用Python编写的开源的文本处理库,属于NLTK的扩展库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务,比如:词性标注,名词性成分提取,情感分析,文本翻译等等。相对与NLTK,对于小型NLP项目TextBlob是一个更为理想的选择。在本实验中,我们将使用TextBlob进行单词的单复数变换,操作过程中,你能初步感受到TextBlob操作的便捷性
- HMM隐马尔可夫模型和维特比算法
Y·Not·Try
NLPHMM维特比算法自然语言处理算法机器学习
前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习(监督学习)四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型,属于生成模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型常用来处理诸如分词,词性标注,命名
- (二)NLP-中文分词-HMM-维特比算法
淡定的炮仗
NLPnlp
中文分词一、词词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。1中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢?主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异甚大,对词的构成边界方面很难进行界定。比如,在英语中,单词本身就是“词”的表达,一篇英文文章就是“单词”加分隔符(空格)来表示的,而在汉语中,词以字为基本单位的,但是一篇文章的语义表达却仍然是以词来划分的。因此
- 自然语言处理--基于HMM+维特比算法的词性标注
Java之弟
自然语言处理自然语言处理算法人工智能
自然语言处理作业2--基于HMM+维特比算法的词性标注一、理论描述词性标注是一种自然语言处理技术,用于识别文本中每个词的词性,例如名词、动词、形容词等;词性标注也被称为语法标注或词类消疑,是语料库语言学中将语料库内单词的词性按其含义和上下文内容进行标记的文本数据处理技术;词性标注可以由人工或特定算法完成,使用机器学习方法实现词性标注是自然语言处理的研究内容。常见的词性标注算法包括隐马尔可夫模型、条
- NLP学习(1)
Tang_Genie
一NER任务的认识参考:https://www.6aiq.com/article/15938787526711.Overiew/Introduction文本数据结构化是NLP最有价值的任务。一个句子中,命名实体更受到人们的关注。中文分词任务关注句子中的词汇之间的边界,词性标注关注这些被分出边界的词在词法上的类型。而命名实体识别关注的是命名实体的边界。它的粒度通常比中文分词要粗——是多个单词构成的复
- NLP深入学习(二):nltk 工具包介绍
Smaller、FL
NLP自然语言处理学习人工智能nlp中文分词
文章目录0.引言1.什么是NLTK1.1主要特点1.2NLTK使用示例2.句子和单词标记化(tokenization)3.移除停用词(Stopwords)4.词干提取5.词性标注6.命名实体识别7.理解同义词集8.频率分布9.情绪分析10.参考0.引言前情提要:《NLP深入学习(一):jieba工具包介绍》1.什么是NLTKNLTK(NaturalLanguageToolkit)是一个强大的Pyt
- NLP深入学习(一):jieba 工具包介绍
Smaller、FL
NLP自然语言处理学习nlp
文章目录1.jieba介绍2.分词3.添加自定义词典3.1添加词典3.2调整词典4.关键词提取4.1基于TF-IDF算法的关键词抽取4.2基于TextRank算法的关键词抽取5.词性标注6.参考1.jieba介绍jieba(结巴)是一款用于中文文本处理的开源分词工具。它是基于Python编写的,具有简单易用、高效准确的特点,成为处理中文文本分词任务中常用的工具之一。jieba的github点击这里
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多