- 好用的文本内容抽取关键词API接口调用示例
天聚数行
天行数据天行数据API接口tianapipython
用户输入的内容通常是一个不那么简洁的长尾词,通过抽取关键词接口就能快速抽取其中的核心词。该接口支持指定抽取数量和词性,其中num参数为可选,默认返回10个词语,999为不限数量。当指定wordtag参数为1时,返回一个包含词性的列表,例如把一大段文本中的人名或者把一篇文章里提到的地名单独提取出来。词性代码释义请参考中文智能分词接口词性代码释义。接口信息抽取一段文本信息中的核心关键词接口地址:htt
- AI时代来临,AI基础数据服务行业未来发展有哪些变化
标贝科技
人工智能数据库语言模型数据挖掘数据分析
AI基础数据服务是针对人工智能(AI)领域提供的一项服务,它包括数据采集、数据清洗、信息抽取和数据标注等服务。AI基础数据服务旨在为AI算法的训练和优化提供必要的数据支持,为AI算法的性能提供保障。标贝科技提供专业的数据采集、数据标注、训练数据集等AI基础数据服务内容,在基础数据行业拥有丰富的落地实践经验,据标贝科技的市场调研统计,2020中国AI行业核心产业市场规模将超过1500亿元,市场发展向
- NLP-预训练模型-中文:封神榜系列【姜子牙(通用大模型)、太乙(多模态)、二郎神(语言理解)、闻仲(语言生成)、燃灯(语言转换)、余元(领域)、...】
u013250861
LLM自然语言处理人工智能深度学习
封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景,包括文本图像生成,蛋白质结构预测,语音-文本表示等
- NLP学习——信息抽取
P-ShineBeam
NLP基础学习
信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类:实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。实体抽取任务中的复杂问题:重复嵌套,原文中多个实体之间共享片段不连续,一个实体由多个不连续片段组成2、关系抽取从文本中抽取一对实体和预定义的关系类型。传统的关系抽取任务实现方案是先进行实体抽取,再输入头尾实体与原文进行关系分
- 信息抽取技术:电商领域的智能化革命与市场策略优化
思通数科x
运维大数据
一、引言在当今快速发展的互联网电商领域,信息抽取技术的应用已经成为商家优化供应链、降低成本、提高响应速度的关键手段。随着消费者需求的日益多样化和个性化,电子商务平台需要更高效、智能的数据处理能力来应对市场的挑战。从供应商管理到库存优化,再到物流协调,信息抽取技术正逐步渗透到电商运营的每一个环节。本文将探讨信息抽取技术如何帮助电商企业在激烈的市场竞争中保持领先地位,实现供应链的透明化、自动化和智能化
- 【8】知识加工
铁盒薄荷糖
知识图谱实战6+3天人工智能
一、概述对信息抽取/知识融合后得到的“事实”进行知识推理以拓展现有知识、得到新知识。知识加工主要包括三方面内容:本体构建、知识推理和质量评估。二、本体构建1.本体定义:本体是用于描述一个领域的术语集合,其组织结构是层次结构化的。简而言之,本体是用于描述一个领域的数据集合,是知识库的骨架。作用:获取、描述和表示相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定领域内共同认可的词汇,提供该领域特定的概念
- 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
- 文本信息抽取模型介绍——实体抽取方法:NER模型(下)
合合技术团队
【通用文本信息抽取技术白皮书】ocr人工智能
3.1.4常用的实体抽取模型LatticeLSTM新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《ChineseNERUsingLatticeLSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法LatticeLSTM。作为信息抽取的一项基本任务,命名实体识别(NER)近年来一直受到研究人员的关注。该任务一直被作为序列标注问题来解决,其中实体边界和类别标签被联合预测。英文NER目前的最高水准是使用LSTM-CR
- 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
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
- 教你打造智能知识图谱平台-构建企业知识图谱方法和应用
罗川社
1.知识图谱平台架构如何搭建上一篇文章讲过基础的搜索引擎可先不部署OCR功能,此时搭建的图谱功能只能称为一个简单的专家系统。如果想打造出成熟的图谱系统,还是不能偷懒,按照完整的图谱平台框架构建。如下图:图谱架构图2.模型训练工具(知识获取+知识融合):1.开放形知识领域:业内广泛采用NLP训练模型,实现海量数据的自动化抽取和构建。StandfordNLP提供了开放信息抽取OpenIE功能用于提取三
- (一)知识图谱原理与应用概述 上
韩韩吖吼
学习KG知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)本质上是基于图的语义网络,表示实体和实体之间的关系构建知识图谱的目的,就是让机器人具备认知能力,理解这个世界。知识图谱与知识工程知识图谱是web和大数据时代的知识工程新的发展形态。知识工程的核心:知识库和推理引擎。领域本体的构建:面向特定领域的形式化地对于共享概念体系的明确而详细的说明。知识抽取:从海量的数据中通过信息抽取的方式获取知识。知识融合:通过对多个
- 通过与chatGPT交流实现零样本事件抽取
Ly大可爱
NLP事件抽取chatgpt人工智能
1、写作动机:近来的大规模语言模型(例如ChatGPT)在零样本设置下取得了很好的表现,这启发作者探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。2、主要贡献:提出了基于chatgpt的多阶段的信息抽取方法:在第一阶段找出可能存在于句子中的相应元素类型。然后在第二阶段,对第一阶段中的每个元素类型执行链式信息抽取。每个阶段都采用了多轮QA过程。在每一轮中,基于设计的模板和先前提取的信息构造提示,作为输入向C
- Deepdive关系抽取:特征源码分析及优化加快信息提取
weixin_42001089
人工智能机器学习DDLIBNLPdeepdive
前言本篇不是Deepdive入门教程,而是对其一些源码细节进行了解读,换句话说要深入到内部去看看其具体是怎么做的,所以看本篇的前提是假设读者已经大概清楚了deepdive的使用流程,如果不是很熟悉,或是第一次使用建议先去看一下入门教程。本篇先是分析特征方面的源码,接着是实践部分,即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内,最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关
- 多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践
文文学霸
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总第556篇2023年第008篇美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中,基于多场景的业务背景,提出了分层信息抽取网络,提升了多场景多任务的建模效果。相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE2023收录,本文详细阐述了多场景多任务学习的解决方案,希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。1.背景2.层次化信息抽取网络2.1问题定义2.2方法介绍2.3训练目标3.实验3
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Citroooon
深度学习人工智能
ICDE2023|多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践背景:·多场景:美食关键词搜索、限时秒杀推荐、套餐推荐、商家商品推荐等。随着推荐场景数量的增加,传统地针对单个场景独立开发推荐模型有很多劣势和局限性·多任务:在这些场景中需要优化的指标是点击(CTR)和转化(CVR)本文提出了一种层次化信息抽取网络(HiNet)也就是一个端到端的两层信息抽取框架,来共同建模场景间和任务间的信息共享和协作,其
- 基于Prompt Learning的信息抽取
wang2008start
prompt信息抽取关系抽取实体识别文本分类
PTR:PromptTuningwithRulesforTextClassification清华;liuzhiyuan;通过规则制定subpromptRelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval-enhancedPromptTuningRelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval-enh
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wang2008start
对比学习信息抽取自然语言处理
LabelRefinementviaContrastiveLearningforDistantly-SupervisedNamedEntityRecognitionNAACL2022;做的远程监督NER,通过知识库构建伪标签,通过对比学习构建负样本,负样本是entity的多余部分或其他不相关部分。即对entity的start和end上面做负样本的构造和生成RCL:RelationContrasti
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iKang_dlut
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文章目录自然语言处理应用任务1.信息抽取2.情感分析3.问答系统4.机器翻译5.对话系统自然语言处理应用任务1.信息抽取信息抽取(InformationExtraction,IE),是从非结构化的文本中,抽取出结构化信息的过程,通常包含以下这些子任务下面举一个例子,来说明这些子任务分别是干什么的,以及它们之间的差别是什么。不同信息抽取子任务,抽取的结果如下方表格所示:信息抽取子任务抽取结果命名实体
- 用通俗易懂的方式讲解:实体关系抽取入门教程
深度学习算法与自然语言处理
机器学习自然语言处理人工智能深度学习
信息抽取主要包括3项子任务:实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节。实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系。本文为《实体关系抽取方法研究综述》论文的阅读笔记。文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合
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这是一个简单的Python爬虫代码,用于从安居客网站爬取房地产信息。该爬虫使用了代理IP来绕过可能的封禁,并提供了一些基本的信息抽取功能。如果访问过多,那么可能出现了验证码对此,最好的方法就是换ip。使用代理IP的主要目的是保护爬虫的稳定性和隐私。以下是一些常见的原因:反爬虫机制:很多网站为了防止被爬虫频繁访问,会采取一些反爬虫策略,比如IP封锁、验证码等。通过使用代理IP,可以更换请求的源IP,
- 文本挖掘与信息抽取:从非结构化数据中提取知识的关键技术
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人工智能的学习之路非常漫长,不少人因为学习路线不对或者学习内容不够专业而举步难行。不过别担心,我为大家整理了一份600多G的学习资源,基本上涵盖了人工智能学习的所有内容。点击下方链接,0元进群领取学习资源,让你的学习之路更加顺畅!记得点赞、关注、收藏、转发哦!进群扫码领资料文本挖掘和信息抽取是自然语言处理领域中的重要技术,它们可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有用的信息和知识。本文将对文本挖掘和
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人工智能编程语言深度学习自然语言处理nlp
点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造,提供了从词向量、预训练语言模型,到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解,旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法,并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
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dzysunshine
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如何解决大模型的「幻觉」问题?如何解决大模型的「幻觉」问题?幻觉产生原因?模型原因数据层面幻觉怎么评估?Reference-based(基于参考信息)基于模型的输入、预先定义的目标输出基于模型的输入Reference-Free(无参考信息)基于IE(信息抽取)基于QA(问题回答)基于NLI(自然语言推理)基于FactualnessClassificationMetric(使用一个度量标准)人工评估
- 一篇关于大模型在信息抽取(实体识别、关系抽取、事件抽取)的研究进展综述
AI知识图谱大本营
chatgpat知识图谱gpt
信息提取(IE)旨在从普通自然语言文本中提取结构化知识(如实体、关系和事件)。最近,生成式大型语言模型(LLMs)展现了在文本理解和生成方面的卓越能力,使得它们能够广泛应用于各种领域和任务。因此,已经有许多研究致力于利用LLMs的能力,为信息提取任务提供可行的解决方案。为了全面系统地回顾和探索LLMs在信息提取任务中的应用,本研究对这一领域的最新进展进行了调查。首先,我们进行了广泛的概述,将这些研
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc