- 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取
梦落青云
知识图谱javaHanLP
一、引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务,它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
- 052_爬虫_爬虫相关概念(引用《尚硅谷Python爬虫教程(小)小 白零基础速通》052章)
一个有趣的昵称
python爬虫开发语言
爬虫解释:通过程序,根据url(http://taobao.com)进行网页的爬取获取有用的信息实用程序模拟浏览器,去向服务发送请求,获取响应信息爬虫的核心爬取网页:爬取整个网页包含了网页中所的内容解析数据:将网页中得到的数据进行解析难点:爬虫和但爬虫之间的博弈爬虫的类型实例通用爬虫百度,360,Google,搜狗等搜索引擎功能访问网页-》抓取数据-》数据储存-》数据处理-》提供检索服务robot
- 搜狗快速排名软件到底哪家更强大?
Anders wind
SEOpythonPHP搜索引擎
自百度快速排名诞生以下,各大SEO软件厂商都在研究快速排名,除了百度以外,搜狗也成了快快速排名市场攻占的必要场地。搜狗SEO排名工作的诞生,并不是作弊,而是为了让搜索引擎更快的发现网站的优点,因为只有底子好的网站,才能更快速的提升排名,如果你不做SEO快排,你的内容做的现好,也不会有排名。网上的SEO快排厂家有很多,但核心技术就那么几个老司机掌握,像精易论坛的280270312就是最早做这个的,如
- Jieba分词算法应用
C嘎嘎嵌入式开发
算法服务器数据库c++linux
1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库,其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界,因此分词是中文处理中的一个重要任务。Jieba提供了以下几种主要的分词模式:精确模式:尽可能准确地切分句子,适合用于文本分析。全模式:将句子中所有可能的词语都切分出来,适合用于搜索引擎。搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,适合用于搜索引擎
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Hugo_Hoo
AI大模型应用开发人工智能AI编程agi
使用tiktoken计算token数量tiktoken是OpenAI开发的一种BPE分词器。给定一段文本字符串(例如,"tiktokenisgreat!")和一种编码方式(例如,"cl100k_base"),分词器可以将文本字符串切分成一系列的token(例如,["t","ik","token","is","great","!"])。将文本字符串切分成token非常有用,因为GPT模型看到的文本就
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2401_89285701
数据库服务器linux
这是因为:**「依赖检测」和「软件安装」不是apt做的,而是dpkg做的。依赖不满足「自动修复依赖」**才是apt做的。所以,如果你下载了一个deb的安装包通过dpkg安装,但依赖不满足的话,他只会提示你依赖缺失,但他不会自动寻找并安装依赖,虽然你仍然可以去下载安装缺失的依赖,但他如果缺失十个八个的,你再手动下载然后dpkg安装也不现实了。举个例子:我这里下载了一个搜狗输入法的安装包,dpkg-i
- Python:第三方库
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1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 【科普】大模型应用中一个 Token 占多少汉字?答案超乎想象!
大模型.
easyui前端人工智能程序人生语言模型文心一言自然语言处理
先说答案:不同模型可能采用各自的切分方法,因此,一个Token所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字,通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字,对于英文文本来说,1个token通常对应3至4个字母,不同的模型对相同的输入分词,分词结果是不一样的。同样可以说,一个汉字占约0.5个Token。Token是大模型中最基础、最常见的概念,它既可以是一个完整的单词,也可以是一个
- 算法练习|Leetcode49字母异位词分词 ,Leetcode128最长连续序列,Leetcode3无重复字符的最长子串,sql总结
ambitious_Rgr
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目录一、Leetcode49字母异位词分词题目描述解题思路方法:哈希总结二、Leetcode128最长连续序列题目描述解题思路方法:总结三、Leetcode3无重复字符的最长子串题目描述解题思路方法:双指针法总结sql总结一、Leetcode49字母异位词分词题目描述给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。
- 微服务es搜索关键词,实现关键词高亮,来自黑马头条的总结
菜鸡且互啄69
elasticsearch大数据搜索引擎java
为了加快搜索效率从es数据库中查询实现的效果,要求从标题和内容中搜索关键词,然后让关键词高亮步骤ElasticSearch环境搭建索引库创建文章搜索多条件复合查询索引数据同步ElasticSearch环境搭建这些都是死步骤,直接cvik分词器下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik下载完后,解压安装包到ElasticSearch
- golang使用redis实现全文搜索
千年死缓
golangredis开发语言
简介使用redis实现全部文章精确到段落的搜索实现思路文章分段,使用一张表单独记录下段落信息段落分词,把段落划分成词分词后使用有序集合记录到redis中,每个词语后记录含有该分词的段落ID集使用一个哈希键记录下每个段落的分词,用于分词信息的删除查询时先分词,再根据分的词把分词查到的对应的段落返回结果具体实现文章分段文章段落表结构typeTextModelstruct{gorm.ModelArtic
- 【Elasticsearch】文本分析Text analysis概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
文本分析概述文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索,搜索结果会返回所有相关的结果,而不仅仅是完全匹配的结果。如果你搜索“Quickfoxjumps”,你可能希望找到包含“Aquickbrownfoxjumpsoverthelazydog”的文档,你也可能希望找到包含相关词汇(如“fastfox”或“foxesleap”)的文档。分析通过分词实现全文搜索:将文本分解成更小的单元,称为词
- 【Elasticsearch】token filter分词过滤器
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
以下是Elasticsearch中常见的分词过滤器(TokenFilter)的详细说明,基于搜索结果中的信息整理:1.Apostrophe•功能:处理文本中的撇号(apostrophe),例如将“O'Reilly”转换为“oreilly”或“oreilly”。•应用场景:适用于处理包含撇号的名称或术语。2.ASCIIFolding•功能:将非ASCII字符转换为ASCII字符。例如,将“é”转换为
- 【Elasticsearch】字符过滤器Character Filters
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,字符过滤器(CharacterFilters)是文本分析器的重要组成部分,用于在分词之前对原始文本进行预处理。它们可以对字符流进行转换,例如添加、删除或更改字符。Elasticsearch提供了三种内置的字符过滤器:`html_strip`、`mapping`和`pattern_replace`。以下是它们的详细说明和使用示例:1.HTML剥离字符过滤器(HTMLS
- 【Elasticsearch】分词器概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词,这些分词被编码为向量,供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。分词器接收一个字符流,将其分解为单独的分词(通常是单个单词),并输出一个分词流。例如,`whitespa
- 百科词条创建审核不通过的原因有哪些?
小马识途营销杂记
百度百科创建
我们知道的国内有名的百科网站有百度百科、快懂百科、搜狗百科、360百科,这些有名的百科网站。一般来说,百科的词条排名都是在第一页的,无论是名人、明星、软件、影视名称,还是其他名称,大多排名都在首页,这就拥有了更多的曝光量和流量,而且由于百科是人们获取信息、查找资料的可信任网站,如果你大家通过百科能够找到你的公司或网站或个人,就相当于获得了共识认可与流量的入口。百科词条如何写?1、中立不自夸。无论你
- Python NLP 自然语言处理
简简单单OnlineZuozuo
m1Python领域python自然语言处理开发语言
文章目录PythonNLP自然语言处理PythonNLP自然语言处理"""基于https://github.com/isnowfy/snownlp$pipinstallsnownlp"""fromsnownlpimportSnowNLP#分词defsnownlp_cut(text):returnSnowNLP(text).words#词性标准defsnownlp_tags(text):#返回积极情
- LTP/pyltp安装和使用教程
Cachel wood
自然语言处理nlpeasyui前端javascriptpyltpltp人工智能nlp
文章目录LTP介绍分句分词加载外部词典个性化分词词性标注命名实体识别NER依存句法分析语义角色标注LTP介绍官网:https://ltp.ai/下载可以到官网的下载专区:https://ltp.ai/download.html语言技术平台(LanguageTechnologyPlatform,LTP):是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年研制的一整套开放中文自然语言处理系统。提供了一整套自底
- docker pgsql实现pg_jieba全文检索
敏捷利齐
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安装pg_jieba分词器安装依赖工具查看docker运行的所有容器dockerps进入pg数据库容器dockerexec-itpostgres4postgisbash安装必要的工具和依赖apt-getinstall-ygitbuild-essentialcmakelibpq-devpostgresql-server-dev-all安装pg_jieba分词gitclonehttps://githu
- 0 Token 间间隔 100% GPU 利用率,百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS
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01什么是大模型推理引擎大模型推理引擎是生成式语言模型运转的发动机,是接受客户输入prompt和生成返回response的枢纽,也是拉起异构硬件,将物理电能转换为人类知识的变形金刚。大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为,接收包括输入prompt和采样参数的并发请求,分词并且组装成batch输入给引擎,调度GPU执行前向推理,处理计算结果并转为词元返回给用户。和人类大脑处理语言的机制类似,大模型首
- jieba库的使用
è¤è²çåºå
Python相关知识
中文文本需要分词获得单个的词语分词依靠中文词库,确定汉字之间的关联概率除了分词,用户还可以添加自定义的词组;精确模式:把文本精确分开,不存在冗余模式全模式:把文本中所有可能的词语都扫描出来,有冗余搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分cut=jieba.lcut(s):精确模式,返回一个列表类型的分词结果print(cut);cut=jieba.lcut(s,cut_all=True)
- python --jieba 分词
好好学习的顾顾
python二级备考python
jieba库是什么jieba库中文分词第三方库,中文文本需要通过分词获得单个的词语。jieba库的原理:利用中文字库,确定汉字之间的关联概率,汉字件概率大的组成词组,形成分词结果,还可以添加自定义的词组。jieba库的使用jieba库分词有3种1.精确模式:一段文本精确地切分成若干个中文单词,若干个中文单词经过组合,精确还原原先地文本,不存在冗余单词。2.全模式:一段文本种所有可能出现地词语都扫描
- LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector
Overman..
LLMembedding人工智能LLM大模型
vocabulary将自然语言转换为tokenid是根据模型使用的词汇表(vocabulary)进行的。这个过程通常分为两个步骤:分词(Tokenization)将输入的自然语言文本按照某种规则分割成一系列的token,可以是单词、子词或者字符等。分词的规则需要事先定义好,通常使用诸如基于词典、基于规则、基于统计等方法。查表(Lookup)将分词得到的每个token在词汇表中查找对应的数值id。词
- NLP_[2]-认识文本预处理
闵少搞AI
NLP自然语言处理人工智能
文章目录1认识文本预处理1文本预处理及其作用2.文本预处理中包含的主要环节2.1文本处理的基本方法2.2文本张量表示方法2.3文本语料的数据分析2.4文本特征处理2.5数据增强方法2.6重要说明2文本处理的基本方法1.什么是分词2什么是命名实体识别3什么是词性标注¶1认识文本预处理1文本预处理及其作用文本语料在输送给模型钱一般需要一系列的预处理工作才能符合模型输入的要求,如将文本转化成模型需要的张
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xiamu_CDA
人工智能python机器人
想做Python聊天机器人,有什么好用的中文分词、数据挖掘、AI方面的Python库或者开源项目推荐?在当今数字化时代,聊天机器人已经成为了连接人与机器的重要桥梁。从客户服务到娱乐互动,从智能家居到医疗咨询,聊天机器人的应用场景越来越广泛。而作为一门强大的编程语言,Python在构建聊天机器人方面拥有得天独厚的优势。如果你正打算开发一个Python聊天机器人,尤其是涉及到中文分词、数据挖掘和AI技
- Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解
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
Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解关键词:搜索引擎,全文检索,倒排索引,查询优化,索引构建,分词,评分器1.背景介绍1.1问题由来在信息爆炸的互联网时代,如何高效地管理和搜索信息成为了一个严峻的挑战。传统的数据库系统尽管可以处理结构化数据,但在处理非结构化的文本信息时,效率和效果均不尽人意。搜索引擎作为帮助用户快速获取所需信息的重要工具,成为了当下解决信息管理问题的重要手段。Lucene是一个
- ElasticSearch IK热词自动热更新原理与Golang实现
Go和分布式IM
Golang学习和进阶后端开发elasticsearchik热词更新ik分词器
热更新概述ik分词器本身可以从配置文件加载扩张词库,也可以从远程HTTP服务器加载。从本地加载,则需要重启ES生效,影响比较大。所以,一般我们都会把词库放在远程服务器上。这里主要有2种方式:借助Nginx,在其某个目录结构下放一个dic.txt,我们只要更新这个文件,不需要重启ES也能达到热更新的目的。优点是简单,无需开发,缺点就是不够灵活。自己开发一个HTTP接口,返回词库。注意:一行代表一个词
- docker安装es及分词器ik
陈墨1234
dockerelasticsearch容器
系统是macos,docker是docker-desktop拉取镜像dockerpullbitnami/elasticsearch启动docker镜像dockercreate-e"discovery.type=single-node"\--nameelasticsearch1-p9200:9200-p9300:9300\bitnami/elasticsearch:8.17.1测试是否好使http:
- 产品经理的人工智能课 02 - 自然语言处理
平头某
人工智能产品经理自然语言处理
产品经理的人工智能课02-自然语言处理1自然语言处理是什么2一个NLP算法的例子——n-gram模型3预处理与重要概念3.1分词Token3.2词向量化表示与Word2Vec4与大语言模型的交互过程参考链接大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要分支和核心技术,两者关系密切。所以我们先了解一些自然语言处理的基础概念,为后续了解大语言模型做
- 【Elasticsearch】学习笔记-p2(索引库操作&文档操作)
2401_84010836
程序员elasticsearch学习笔记
索引库就类似数据库表,mapping映射就类似表的结构。我们要向es中存储数据,必须先创建“库”和“表”。1.1mapping映射属性mapping是对索引库中文档的约束,常见的mapping属性包括:type:字段数据类型,常见的简单类型有:字符串:text(可分词的文本)、keyword(精确值,例如:品牌、国家、ip地址)数值:long、integer、short、byte、double、f
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号