- 基于用户的协同过滤以及ALS的混合召回算法
山水阳泉曲
算法机器学习人工智能矩阵python推荐算法线性代数
文章目录需求基于用户的协同过滤基本步骤相似度计算代码示例(使用余弦相似度)基于用户的协同过滤的缺点实际推荐系统中的替代方案ALSuserBaseCF+ALS混合推荐设计代码说明需求要将基于用户的协同过滤(User-BasedCollaborativeFiltering,UBCF)与交替最小二乘(AlternatingLeastSquares,ALS)结合起来,设计一个混合推荐系统。这种系统可以利用
- 向量数据库 Milvus:智能检索新时代
三余知行
「数智通识」「机器学习」数据库milvus智能检索高维数据检索AIGC维护
文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步,向量数据库的应用场景愈发广泛。Milvus作为一款优秀的开源向量数据库,凭借其强
- 探秘Elasticsearch:高性能搜索引擎的原理与应用场景(一)
凛鼕将至
搜索引擎elasticsearch大数据
本系列文章简介:本系列文章将探秘Elasticsearch的原理与应用场景,从基本原理到具体应用,带领读者全面了解这一强大的搜索引擎。首先我们将介绍Elasticsearch的基本原理,包括分布式架构、倒排索引和分片等核心概念。然后我们将深入探讨Elasticsearch的搜索原理,包括查询解析、相似度计算和布尔搜索等关键技术。接着我们将讨论Elasticsearch的索引和映射,了解如何对文档进
- 人工智能学习与实训笔记(六):神经网络之智能推荐系统
穿越光年
人工智能技术学习人工智能学习笔记
人工智能专栏文章汇总:人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理7.3.4数据读取器7.3.4网络构建7.3.4.1用户特征提取7.3.4.2电影特征提取7.3.4.3相似度计算7.3.4.4网络模型完整代码7.3根据推荐案例的思考七、智能推荐系统处理7.1常用
- hadoot离线与实时的电影推荐系统-计算机毕业设计源码10338
FYKJ_2010
mysqlajaxcssbootstrapvue.js
摘要随着互联网与移动互联网迅速普及,网络上的电影娱乐信息数量相当庞大,人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂,己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势,导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂,因此,如何综合各种算法的优势给用
- 使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习自然语言处理word2vectensorflow机器学习深度学习神经网络
目录介绍:搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1:建模2:预测:介绍:Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量,使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务,如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或
- HNSW的基本原理及使用
查叔笔录
本文首发于:http://xzyin.top/hnsw/转载请注明出处:http://xzyin.top/相关系列文章可参考:《大规模向量相似度计算(一)——hnswlib的基本使用示例》《大规模向量相似度计算(二)——hnswlib的参数含义》关注微信公众号:【charlie_mouse】进入技术交流群。1.Smallworldvs.Randomgraph在正式的介绍NSW和HNSW之前,先来了
- LLM大语言模型(六):RAG模式下基于PostgreSQL pgvector插件实现vector向量相似性检索
Hugo Lei
LLM工程语言模型postgresql人工智能LLM向量数据库embedding
目录HightLightMac上安装PostgreSQLDBever图形界面管理端创建DB使用向量检索vector相似度计算近似近邻索引HNSW近似近邻索引示例HightLight使用PostgreSQL来存储和检索vector,在数据规模非庞大的情况下,简单高效。可以和在线业务共用一套DB,减少其他组件的引入,降低复杂度,在业务初期可以极大的提升效率。Mac上安装PostgreSQL强烈建议使用
- Python与自然语言处理库Gensim实战
心梓知识
python自然语言处理easyui
一、Gensim简介Gensim是一款Python自然语言处理库。它能够自动化训练出一个文本语料库,然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中,每个语料库都是由一个个文档组成,每个文档则是由若干个单词组成。Gensim相对于其他Python自然语言处理库的优点在于它的速度和内存占用率较低。同时它还提供了许多文本处理的功能,比如文档相似度计算和主题建模等。二、安装Gensim在安装Gensim
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的Python库,提供了许多强大的功能,包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析,要开始使用Gensim,您需要安装它,
- 如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析?
小小晓晓阳
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
- 相似度计算
hzhj
评价指标机器学习人工智能
衡量相同维度的不同向量之间的距离称之为两向量的相似度,其计算方法具体可查看这里参考文献:机器学习中的数学——距离定义:基础知识_知识距离定义-CSDN博客
- Python 库 Difflib
人帝
python开发语言
Python的difflib库豪气现身,它拥有强大的文字比较功能,能帮你快速地找出不同点,使整合过程变得轻松愉快。什么是difflibdifflib是Python标准库的一部分,无需额外安装即可使用。这个库由多个部分组成,主要提供了用于比较序列之间的差异和相似度计算的类和函数。它可以用来比较文件、字符串等,并可以生成差异结果的多种报告,这样我们便可以直观地看到不同之处。由于difflib是随Pyt
- 我用Java写了一个协调过滤算法案例
还得是你大哥
java服务端java算法开发语言
协调过滤算法(CollaborativeFiltering)是一种基于用户行为数据的推荐算法。这里给出一个简单的Java实现案例,使用余弦相似度计算物品之间的相似度,并根据相似度为用户推荐物品。importjava.util.*;publicclassCollaborativeFiltering{publicstaticvoidmain(String[]args){//用户评分数据Map>user
- 基于BERT模型实现文本相似度计算
伪_装
自然语言处理深度学习bert深度学习自然语言
配置所需的包!pipinstalltransformers==2.10.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple!pipinstallHanziConv-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据预处理#-*-coding:utf-8-*-fromtorch.utils.dataimportDatasetfr
- LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解
BIT_666
Python深度学习transformer深度学习人工智能
目录一.引言二.传统Q/K/V三.TransformerQ/K/V-InputQuery-Q/K/V获取-Q/K相似度计算-注意力向量-MultiHead四.代码测试-初始化-Attention-Main五.总结一.引言Transformer的输入是我们的一个query句子,例如"我爱中国",但是Transformer处理时却1生3得到了Q/K/V,下面我们从传统机器学习和Transformer两
- 文本相似度计算
Logan_addoil
python大数据学习之旅python
相似度度量:计算个体间相似度相似度值越小,距离越大,相似度越大,距离越小余弦相似度:一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似例如:文本相似度计算1.找出两篇文章的关键词2.每篇文章各取出若干关键词,合并成一个集合,计算每篇文章对于这个词的词频3.生成两篇文章各自的词频向量4.计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似import
- 全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求
代码讲故事
机器人智慧之心算法图搜索算法相似度语义匹配图文搜索图像搜索
全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求。Similarities:精准相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,覆盖文本、图像等领域,支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索Similarities相似度计算、语义匹配搜索工具包,实现了多种相似度计算、匹配搜索算法,支持文本、图像等。文本相似度计算(文本匹配)余弦相
- 文本相似度计算(一):距离方法
Jarkata
文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离(L2范数)、曼哈顿距离(L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1-Jaccard相似系数)2.4、余弦距离2.5、皮尔森相关系数2.5、编辑距离场景举例:1)计算Query和文档的相关度、2)问答系统中计算问题和答案的相似度、3)广
- 基于Python实现人脸识别相似度对比
摔跤猫子
python人脸识别相似度对比opencv
目录引言背景介绍目的和意义人脸识别的原理人脸图像获取人脸检测与定位人脸特征提取相似度计算基于Python的人脸相似度对比实现数据集准备人脸图像预处理特征提取相似度计算引言背景介绍人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和处理,从而实现自动识别和辨认人脸的技术。随着计算机视觉和模式识别领域的快速发展,人脸识别技术取得了长足的进步。从最早的基于特征点的方法到后来的基于深度学习的方法,人脸识别技术
- python计算地址相似度以及抽取省市区信息的库
AndersonHuang
数据挖掘GISNLPpythonnlp
前言 平时工作上会经常处理地理数据上关于地址地名的相似度计算,或者从地址中抽取省市区信息的内容,所以记录一下一些好用的python库。[MGeo应用]使用AI模型比较地址相似度#pipinstallcryptography#pipinstall"modelscope[nlp]"-fhttps://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/rep
- 推荐系统|1.3 相似度计算与推荐实例
晓源Galois
推荐系统深度学习推荐算法
二维矩阵中的第i行表示的第i首歌曲在各个用户的评价,而第j列代表的是第j个用户对各个歌曲的评价。如上图,整张二维表是有所空缺的,也就是说一些歌曲的评价信息是不全的。可以先行计算电影之间的相似度,并借由电影之间的相似度,预测电影的评分。比如sim(i,j)代表第i不电影和第j部电影的相似度,如果越相近,则评分将会越相像,且如果两者不像的话,甚至会起到负作用。
- 探索图像检索:从理论到实战的应用
TechLead KrisChang
机器学习深度学习人工智能
目录一、引言二、图像检索技术概述图像检索的基本概念图像检索与文本检索的区别特征提取技术相似度计算索引技术三、图像检索技术代码示例图像特征提取示例相似度计算索引技术四、图像搜索流程架构数据采集与预处理特征提取相似度计算与排名结果呈现与优化五、实际应用图像检索在电子商务领域的应用图像检索在社交媒体中的应用图像检索在云存储服务中的应用本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用,涵盖了特征提取、相
- 聚类算法(KMeans)模型评估方法(SSE、SC)及案例
小林打怪中
机器学习人工智能聚类算法模型评估
一、概述将相似的样本自动归到一个类别中,不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用欧式距离法;聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式。是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度:细聚类、粗聚类根据实现方法K-means:按照质心分类,主要介绍K-means,通用、普遍;层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚类的类别个数;DBSCAN聚类:一种基于密度的聚类算法
- PyTorch 中的距离函数深度解析:掌握向量间的距离和相似度计算
E寻数据
pytorchpython深度学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
目录Pytorch中Distancefunctions详解pairwise_distance用途用法参数数学理论公式示例代码cosine_similarity用途用法参数数学理论示例代码输出结果pdist用途用法参数数学理论示例代码总结Pytorch中Distancefunctions详解pairwise_distancetorch.nn.functional.pairwise_distance是
- 使用ES的快速实现内容相似性推荐
易企秀工程师
问答系统:通过用户给出的一段描述性文本,通过相似度计算查找与用户输入接近的问题相似推荐:用户在浏览当前文章时,基于内容相似性推荐与本篇文章相似的文章more_like_this顾名思义就是帮我找到更多像这个文档的数据,为了便于讲解,这里先构建一个索引库,该索引库包含title和desc两个字段:PUT/search_data{"mappings":{"properties":{"title":{"
- 聚类算法之Kmeans聚类详解
进击的卡特琳娜
机器学习聚类kmeanspython肘方法轮廓系数法
聚类算法是无监督学习算法,它根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度计算方法,会得到不同的聚类结果,常用的相似度计算方法有欧氏距离法。聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式。聚类算法的分类:按照聚类细粒度分类:细聚类和粗聚类根据实现方法分类:K-means:按照质心分类,主要介绍K-means,通用、普遍层次聚类:对数据进行逐层划分,直到达到聚
- NLP-文本处理:实体消歧/词义消歧(Entity Disambiguiation / Word Sense Disambiguation)
u013250861
#NLP基础/句法语义分析
一、简单方法1、提前构建好实体库(描述库)2、将文本转为向量将含有待消歧实体的文本句子AAA(实体前后各取10~20个单词),实体库中该实体的各种描述的句子(A1,A2,...A_1,A_2,...A1,A2,...)都转为向量,然后通过余弦相似度计算cos(A,A1),cos(A,A2),...cos(A,A_1),cos(A,A_2),...cos(A,A1),cos(A,A2),...,最后
- 余弦相似度的计算以及公式
爱打网球的小哥哥一枚吖
信息检索信息检索
公式:思想:余弦相似度的思想是通过计算两个向量之间的余弦值来衡量它们的相似程度。如果两个向量之间的夹角越小,它们的余弦值就越接近1,也就意味着它们越相似。而如果它们的夹角越大,余弦值就越接近0,也就意味着它们越不相似。因此,余弦相似度常用于文本分类、推荐系统、图像处理等领域,以评估两个向量之间的相似程度。计算:引用:余弦相似度计算_计算两个向量的余弦相似度-CSDN博客
- 深度学习理论方法:相似度计算
缘起性空、
深度学习人工智能神经网络
深度学习理论中的相似度计算,是衡量两个输入之间相似性或关联性的重要方法。它常用于比较输入是否相似或相关,广泛应用于推荐系统、图像识别、自然语言处理等领域。通过相似度计算,我们能更好地了解数据的内在结构和关系,从而进行更高效的数据分析和处理。例如,在自然语言处理中,利用相似度计算可以比较两个文本的语义相似度,进而实现文本分类、聚类、情感分析等任务。而在图像识别领域,借助相似度计算可以比较两个图像的相
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro