- 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
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- windows下GitHub中.sh文件下载的问题解决方案
Anpedestrian
NLP
一些github中的项目为了加快开发者的下载速度,一般不会将项目的数据集与项目绑定到一起,一般都是以.sh后缀的文件格式与项目绑定。比如实体关系抽取项目中的数据集下载问题:对于.sh格式的文件安装需要sh命令,而sh指令是git系统下的操作指令。Git是分布式版本控制系统,那么它就没有中央服务器的,每个人的电脑就是一个完整的版本库,这样,工作的时候就不需要联网了,因为版本都是在自己的电脑上。A.首
- 低资源学习与知识图谱:构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能低资源
目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域,低资源学习成为一个备受关注的话题,尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
- 【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控知识图谱人工智能
生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题:如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组?CRVAE模型提出背景论文:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220010以条件关系变分自编码器(CRVAE)模型为基础,解决关系医疗实体对发现问题,并生成新的、有意义的医疗实体对。尽管有些疾病与症状之间的关系已经被广泛记录,但仍然
- NER
zelda2333
基操:超详细保姆级讲解&提供代码:基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结:中文命名实体识别总结师兄给的教程:GithubChineseNER针对教程讲解的文章:用深度学习做命名实体识别(附代码)
- CRF条件随机场学习记录
V丶Chao
深度学习安全研究-威胁情报学习
阅读建议仔细阅读书[1]对应的序列标注章节,理解该方法面向的问题以及相关背景,然后理解基础的概念。引言威胁情报挖掘的相关论文中,均涉及到两部分任务:命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)和关系抽取,大多数网安实现NER的方法,采用比较多的方法包含:BiLstm+CRF或者Bert+CRF。其中条件随机场(conditionalrandomfields,CRF),这个模
- 学习笔记CB003:分块、标记、关系抽取、文法特征结构
利炳根
分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体。常见实体,组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记、规则识别,通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。分块标记,IOB标记,I(inside,内部)、O(outside,外部)、B(begin,开始)。树结构存储分块。多级分块,多重分块方法。级联分块。关系抽取,找出实
- 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
- 实体关系抽取与属性补全的技术浅析
cooldream2009
NLP知识AI技术知识图谱实体关系抽取关系抽取
目录前言1.实体关系抽取2实体关系抽取的方法2.1基于模板的方法2.2基于监督学习的关系抽取2.3基于深度学习的关系抽取2.4基于预训练语言模型的关系抽取3属性补全3.1属性补全任务简介3.1抽取式属性补全3.2生成式属性补全4未来发展趋势结语前言在信息爆炸时代,文本数据蕴含着丰富的知识,但要将这些知识整理成结构化的形式,关系抽取和属性补全成为至关重要的任务。本文将深入探讨实体关系抽取的任务定义、
- 面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络
精分天秤座的mystery
自然语言处理神经网络知识图谱人工智能
面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络论文原文:论文原文摘要:为了帮助金融从业人员有效识别高风险企业、法人或股东,国内外学者构建了风险预警的企业知识图谱。从财经新闻等非结构化数据中提取企业关系是构建企业知识图的重要手段,但其数据结构的不规则性和处理工具的匮乏给关系提取带来了挑战。针对这一问题,本文提出了SDP-BGRU模型,从非结构化数据中提取企业关系,将企业关系提取视为一个分类问题。该模
- 知识图谱技术综述:构建智能信息网络的关键元素
cooldream2009
知识图谱AI技术知识图谱人工智能
目录前言1知识图谱表示:有向标记图1.1节点表示1.2边的表示1.3知识图谱的动态性2知识图谱存储与查询:图数据存储2.1关系图存储技术2.2图查询语言2.3数据存储的优化3知识抽取:从多结构数据中抽取知识3.1概念抽取3.2实体识别3.3关系抽取3.4事件抽取4知识融合:多源数据的统一命名空间4.1实体对齐4.2本体映射4.3概念匹配5知识推理:基于符号和图结构的推理5.1基于符号的推理5.2基
- 知识抽取-事件抽取
Jarkata
此文为转载,原文链接:知识抽取-事件抽取-徐阿衡的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/50903358接上一篇知识抽取-实体及关系抽取。事件是促使事情状态和关系改变的条件[Donget.al.,2010]。目前已存在的知识资源(如维基百科等)所描述实体及实体间的关系大多是静态的,而事件能描述粒度更大的、动态的、结构化的知识,是现有知识资源的重要补充。与[关系抽取]相
- 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
- IT行业都有哪些职位,初学者该如何选择
活字印刷
互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型?1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP)8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11
- 国科大-自然语言处理复习
Kilig*
自然语言处理人工智能
自然语言处理复习实体关系联合抽取流水线式端到端方法检索式问答系统流水线方式信息检索(IR)阶段阅读理解(RC)阶段基于证据强度的重排基于证据覆盖的重排结合不同类型的聚合端到端方式Retriever-Reader的联合学习基于预训练的Retriever-Free方法情感分析联合三元组抽取谨以此博客作为复习期间的记录实体关系联合抽取流水线式流水线式抽取(Pipline):把关系抽取的任务分为两个步骤,
- 图机器学习年度汇集
道亦无名
人工智能机器学习人工智能
一、深度学习模型优化在图机器学习领域,深度学习模型的优化尤为重要。今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。部分团队还推出了定制化的深度学习模型,特别适用于复杂的图形结构和交互。二、知识图谱技术升级随着知识图谱在多个领域的广泛应用,技术层面也在迅速进化。今年,知识图谱的语义理解、实体链接、关系抽取等技术取得了显著突破。此外,多模态知识图谱的发展,使
- 人工智能论文解读精选 | PRGC:一种新的联合关系抽取模型
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©NLP论文解读原创•作者|小欣论文标题:PRGC:PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC前言1.论文的相关背景关系抽取是信息抽
- 论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习
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本文转载自公众号:PaperWeekly。作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习,文本分类,实体识别联合学习(Jointlearning)一词并不是一个最近才出现的术语,在自然语言处理领域,很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型(Jointmodel)来对一些有些密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习,分词和词性标注联合学习等等。最近,研究者们
- 论文浅尝 | 通过对比学习优化用于命名实体识别的双编码器
开放知识图谱
学习深度学习机器学习自然语言处理人工智能
笔记整理:陆星宇,东南大学硕士,研究方向为自然语言处理链接:https://arxiv.org/abs/2208.14565动机命名实体识别(NER)是识别与命名实体相关的文本片段并将其分类到预定义的实体类型(如人物、位置等)的任务。作为信息提取系统中的基本组件,NER已被证明对各种下游任务如关系抽取、指代消解和细粒度观点挖掘有益。以往的工作主要将NER作为序列标记或跨度分类来处理,存在许多局限性
- 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
- 不用再找了,这就是 NLP 方向最全面试题库
深度学习算法与自然语言处理
大模型实战大模型NLP与大模型自然语言处理人工智能深度学习机器学习python
大家好,本篇文章总结了自然语言处理(NLP)面试需要准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。热门面试题(校招、社招)、公司级专项真题、大厂常考题等,在我们社群具有总结,喜欢记得收藏、关注、点赞。文章目录技术交流群四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇4.1.2关系抽取常见面试篇4.1.3事件抽取常见面试篇4.2NLP预训练算
- 大型语言模型在实体关系提取中的应用探索(二)
colorknight
人工智能自然语言处理LLM知识图谱实体关系抽取ChatGPTLlama2
上一篇文章我们探讨了如何使用大语言模型进行实体关系的抽取。本篇文章我们将进一步探索这个话题。比较一下国内外几款知名大模型在相同的实体关系提取任务下的表现。由于精力有限,我们无法全面测试各模型的实体关系抽取能力,因此,看到的效果以及分析的结论,也仅限于在该任务下的探讨,不能作为各大模型在该方面能力的结论。这次我们选中用于实验的大模型如下:国外:ChatGPT3.5(OpenAI)、Bard(Goog
- 文档级关系抽取中一个指标 Ign F1的计算方法
wanncy
相信很多做document-level关系抽取的朋友在实验部分都会遇到一个叫IgnF1的参数,这个参数大致是image.png具体参考文章DocRED:ALarge-ScaleDocument-LevelRelationExtractionDataset,Yao,2019ACLReasoningwithLatentStructureRefinementforDocument-LevelRelati
- 24 LLM错误代码补全:机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估:自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
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科研笔记与实践机器学习AIGC人工智能论文阅读AI编程copilot笔记
LargeLanguageModelsofCodeFailatCompletingCodewithPotentialBugs写在最前面论文名片对于命名实体识别、关系抽取任务的启发课堂讨论实验自己构建的数据集价值1、论文介绍相关工作:代码补全存在的问题研究的重点论文结论与改进2、Buggy-CodeCompletion代码补全任务的基本概念有错误的代码补全的挑战方案设计的其他考虑3.评估方法评估方法
- 23REPEAT方法:软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习 代表性样本重放(选择信息丰富且多样化的示例) + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化 【网安AIGC专题11.22】
是Yu欸
科研笔记与实践#大模型学习AIGCAI编程软件工程论文阅读笔记经验分享
KeepingPacewithEver-IncreasingData:TowardsContinualLearningofCodeIntelligenceModels写在最前面论文名片nlp中的命名实体识别NER和关系抽取任务RE的启发课堂讨论噪声数据排除基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化代码克隆检测准确率比较低绪论代码生成大模型PPT学习,连贯动画感(方框是后期添加的)研究方法与思路持续学
- 21Discrete Adversarial Attack(DaK)攻击——针对语义依附代码模型的对抗攻击方法:Destroyer篡改输入程序,Finder寻找关键特征,Merger将关键特征注入
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科研笔记与实践AIGC生成对抗网络安全人工智能论文阅读
DiscreteAdversarialAttacktoModelsofCode写在最前面一些对关系抽取和事件抽取相关的启发和思考摘要总结与展望课堂讨论研究背景与意义对抗攻击针对代码模型的对抗攻击Semantic-adhering语义依附的代码模型针对Semantic-adhering的对抗攻击Dak的意义主要贡献研究内容与方案形式化定义DaK的工作流程DestroyerFinderMerger针对
- 7篇论文梳理关系抽取的经典范式
PaperWeekly
机器学习人工智能深度学习自然语言处理nlp
©作者|眼睛里进砖头了单位|东华大学研究方向|自然语言处理最近在做关系抽取的任务,就花了些时间把关系抽取的经典范式全部cover了一遍,总结对比了一下,7篇文章带你一览关系抽取范式。先说说关系抽取存在的问题下面以关系抽取的存在场景问题以及模型本身存在的问题,来看这个关系抽取这个任务存在哪些问题。1.1抽取的场景问题不同的模型往往在不同的场景下表现出不同的优越性,关系抽取可以分为实体识别及关系抽取两
- #gStore-weekly | gBuilder功能详解之非结构化数据抽取模型
PKUMOD
人工智能python机器学习知识图谱算法图数据库
对于非结构化数据进行数据抽取时需要用到实体识别、关系抽取、属性抽取等众多信息抽取算法。gBuilder在非结构化抽取功能中提供了一系列算法和算子,可通过拖拽的方式进行抽取流程流水线设计。但在实际业务场景中,gBuilder内置的信息抽取模型并不能满足业务的需要,或者使用者本身具有较强研发能力,能够设计准确度更高的算法和模型。因此gBuilder提供了模型标注和训练功能,能够对现在平台已经提供的算法
- NLP在网安领域中的应用(初级)
是Yu欸
自然语言处理人工智能笔记安全网络安全chatgpt
NLP在网安领域的应用写在最前面1.威胁情报分析1.1社交媒体情报分析(后面有详细叙述)1.2暗网监测与威胁漏洞挖掘2.恶意软件检测2.1威胁预测与趋势分析3.漏洞管理和响应4.社交工程攻击识别4.1情感分析与实时监测4.2实体识别与攻击者画像构建4.3文本分析与实体关系抽取5.未来发展趋势与应用前景5.1深度学习与增强学习的整合5.2区块链与分布式技术的融合5.3多模态数据分析的兴起结语写在最前
- 矩阵求逆(JAVA)利用伴随矩阵
qiuwanchi
利用伴随矩阵求逆矩阵
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(利用伴随矩阵)
* @author 邱万迟
- 单例(Singleton)模式
aoyouzi
单例模式Singleton
3.1 概述 如果要保证系统里一个类最多只能存在一个实例时,我们就需要单例模式。这种情况在我们应用中经常碰到,例如缓存池,数据库连接池,线程池,一些应用服务实例等。在多线程环境中,为了保证实例的唯一性其实并不简单,这章将和读者一起探讨如何实现单例模式。 3.2
- [开源与自主研发]就算可以轻易获得外部技术支持,自己也必须研发
comsci
开源
现在国内有大量的信息技术产品,都是通过盗版,免费下载,开源,附送等方式从国外的开发者那里获得的。。。。。。
虽然这种情况带来了国内信息产业的短暂繁荣,也促进了电子商务和互联网产业的快速发展,但是实际上,我们应该清醒的看到,这些产业的核心力量是被国外的
- 页面有两个frame,怎样点击一个的链接改变另一个的内容
Array_06
UIXHTML
<a src="地址" targets="这里写你要操作的Frame的名字" />搜索
然后你点击连接以后你的新页面就会显示在你设置的Frame名字的框那里
targerts="",就是你要填写目标的显示页面位置
=====================
例如:
<frame src=&
- Struts2实现单个/多个文件上传和下载
oloz
文件上传struts
struts2单文件上传:
步骤01:jsp页面
<!--在进行文件上传时,表单提交方式一定要是post的方式,因为文件上传时二进制文件可能会很大,还有就是enctype属性,这个属性一定要写成multipart/form-data,不然就会以二进制文本上传到服务器端-->
<form action="fileUplo
- 推荐10个在线logo设计网站
362217990
logo
在线设计Logo网站。
1、http://flickr.nosv.org(这个太简单)
2、http://www.logomaker.com/?source=1.5770.1
3、http://www.simwebsol.com/ImageTool
4、http://www.logogenerator.com/logo.php?nal=1&tpl_catlist[]=2
5、ht
- jsp上传文件
香水浓
jspfileupload
1. jsp上传
Notice:
1. form表单 method 属性必须设置为 POST 方法 ,不能使用 GET 方法
2. form表单 enctype 属性需要设置为 multipart/form-data
3. form表单 action 属性需要设置为提交到后台处理文件上传的jsp文件地址或者servlet地址。例如 uploadFile.jsp 程序文件用来处理上传的文
- 我的架构经验系列文章 - 前端架构
agevs
JavaScriptWeb框架UIjQuer
框架层面:近几年前端发展很快,前端之所以叫前端因为前端是已经可以独立成为一种职业了,js也不再是十年前的玩具了,以前富客户端RIA的应用可能会用flash/flex或是silverlight,现在可以使用js来完成大部分的功能,因此js作为一门前端的支撑语言也不仅仅是进行的简单的编码,越来越多框架性的东西出现了。越来越多的开发模式转变为后端只是吐json的数据源,而前端做所有UI的事情。MVCMV
- android ksoap2 中把XML(DataSet) 当做参数传递
aijuans
android
我的android app中需要发送webservice ,于是我使用了 ksop2 进行发送,在测试过程中不是很顺利,不能正常工作.我的web service 请求格式如下
[html]
view plain
copy
<Envelope xmlns="http://schemas.
- 使用Spring进行统一日志管理 + 统一异常管理
baalwolf
spring
统一日志和异常管理配置好后,SSH项目中,代码以往散落的log.info() 和 try..catch..finally 再也不见踪影!
统一日志异常实现类:
[java]
view plain
copy
package com.pilelot.web.util;
impor
- Android SDK 国内镜像
BigBird2012
android sdk
一、镜像地址:
1、东软信息学院的 Android SDK 镜像,比配置代理下载快多了。
配置地址, http://mirrors.neusoft.edu.cn/configurations.we#android
2、北京化工大学的:
IPV4:ubuntu.buct.edu.cn
IPV4:ubuntu.buct.cn
IPV6:ubuntu.buct6.edu.cn
- HTML无害化和Sanitize模块
bijian1013
JavaScriptAngularJSLinkySanitize
一.ng-bind-html、ng-bind-html-unsafe
AngularJS非常注重安全方面的问题,它会尽一切可能把大多数攻击手段最小化。其中一个攻击手段是向你的web页面里注入不安全的HTML,然后利用它触发跨站攻击或者注入攻击。
考虑这样一个例子,假设我们有一个变量存
- [Maven学习笔记二]Maven命令
bit1129
maven
mvn compile
compile编译命令将src/main/java和src/main/resources中的代码和配置文件编译到target/classes中,不会对src/test/java中的测试类进行编译
MVN编译使用
maven-resources-plugin:2.6:resources
maven-compiler-plugin:2.5.1:compile
&nbs
- 【Java命令二】jhat
bit1129
Java命令
jhat用于分析使用jmap dump的文件,,可以将堆中的对象以html的形式显示出来,包括对象的数量,大小等等,并支持对象查询语言。 jhat默认开启监听端口7000的HTTP服务,jhat是Java Heap Analysis Tool的缩写
1. 用法:
[hadoop@hadoop bin]$ jhat -help
Usage: jhat [-stack <bool&g
- JBoss 5.1.0 GA:Error installing to Instantiated: name=AttachmentStore state=Desc
ronin47
进到类似目录 server/default/conf/bootstrap,打开文件 profile.xml找到: Xml代码<bean
name="AttachmentStore"
class="org.jboss.system.server.profileservice.repository.AbstractAtta
- 写给初学者的6条网页设计安全配色指南
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
网页设计中最基本的原则之一是,不管你花多长时间创造一个华丽的设计,其最终的角色都是这场秀中真正的明星——内容的衬托
我仍然清楚地记得我最早的一次美术课,那时我还是一个小小的、对凡事都充满渴望的孩子,我摆放出一大堆漂亮的彩色颜料。我仍然记得当我第一次看到原色与另一种颜色混合变成第二种颜色时的那种兴奋,并且我想,既然两种颜色能创造出一种全新的美丽色彩,那所有颜色
- 有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。写一个函数实现。复杂度是什么。
bylijinnan
java算法面试
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* http://weibo.com/1915548291/z7HtOF4sx
* #面试题#有一个数组,每次从中间随机取一个,然后放回去,当所有的元素都被取过,返回总共的取的次数。
* 写一个函数实现。复杂度是什么
- struts2获得request、session、application方式
chiangfai
application
1、与Servlet API解耦的访问方式。
a.Struts2对HttpServletRequest、HttpSession、ServletContext进行了封装,构造了三个Map对象来替代这三种对象要获取这三个Map对象,使用ActionContext类。
----->
package pro.action;
import java.util.Map;
imp
- 改变python的默认语言设置
chenchao051
python
import sys
sys.getdefaultencoding()
可以测试出默认语言,要改变的话,需要在python lib的site-packages文件夹下新建:
sitecustomize.py, 这个文件比较特殊,会在python启动时来加载,所以就可以在里面写上:
import sys
sys.setdefaultencoding('utf-8')
&n
- mysql导入数据load data infile用法
daizj
mysql导入数据
我们常常导入数据!mysql有一个高效导入方法,那就是load data infile 下面来看案例说明
基本语法:
load data [low_priority] [local] infile 'file_name txt' [replace | ignore]
into table tbl_name
[fields
[terminated by't']
[OPTI
- phpexcel导入excel表到数据库简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcel
跟导出相对应的,同一个数据表,也是将phpexcel类放在class目录下,将Excel表格中的内容读取出来放到数据库中
<?php
error_reporting(E_ALL);
set_time_limit(0);
?>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type"
- 22岁到72岁的男人对女人的要求
dcj3sjt126com
22岁男人对女人的要求是:一,美丽,二,性感,三,有份具品味的职业,四,极有耐性,善解人意,五,该聪明的时候聪明,六,作小鸟依人状时尽量自然,七,怎样穿都好看,八,懂得适当地撒娇,九,虽作惊喜反应,但看起来自然,十,上了床就是个无条件荡妇。 32岁的男人对女人的要求,略作修定,是:一,入得厨房,进得睡房,二,不必服侍皇太后,三,不介意浪漫蜡烛配盒饭,四,听多过说,五,不再傻笑,六,懂得独
- Spring和HIbernate对DDM设计的支持
e200702084
DAO设计模式springHibernate领域模型
A:数据访问对象
DAO和资源库在领域驱动设计中都很重要。DAO是关系型数据库和应用之间的契约。它封装了Web应用中的数据库CRUD操作细节。另一方面,资源库是一个独立的抽象,它与DAO进行交互,并提供到领域模型的“业务接口”。
资源库使用领域的通用语言,处理所有必要的DAO,并使用领域理解的语言提供对领域模型的数据访问服务。
- NoSql 数据库的特性比较
geeksun
NoSQL
Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。目前由VMware主持开发工作。
1. 数据模型
作为Key-value型数据库,Redis也提供了键(Key)和值(Value)的映射关系。除了常规的数值或字符串,Redis的键值还可以是以下形式之一:
Lists (列表)
Sets
- 使用 Nginx Upload Module 实现上传文件功能
hongtoushizi
nginx
转载自: http://www.tuicool.com/wx/aUrAzm
普通网站在实现文件上传功能的时候,一般是使用Python,Java等后端程序实现,比较麻烦。Nginx有一个Upload模块,可以非常简单的实现文件上传功能。此模块的原理是先把用户上传的文件保存到临时文件,然后在交由后台页面处理,并且把文件的原名,上传后的名称,文件类型,文件大小set到页面。下
- spring-boot-web-ui及thymeleaf基本使用
jishiweili
springthymeleaf
视图控制层代码demo如下:
@Controller
@RequestMapping("/")
public class MessageController {
private final MessageRepository messageRepository;
@Autowired
public MessageController(Mes
- 数据源架构模式之活动记录
home198979
PHP架构活动记录数据映射
hello!架构
一、概念
活动记录(Active Record):一个对象,它包装数据库表或视图中某一行,封装数据库访问,并在这些数据上增加了领域逻辑。
对象既有数据又有行为。活动记录使用直截了当的方法,把数据访问逻辑置于领域对象中。
二、实现简单活动记录
活动记录在php许多框架中都有应用,如cakephp。
<?php
/**
* 行数据入口类
*
- Linux Shell脚本之自动修改IP
pda158
linuxcentosDebian脚本
作为一名
Linux SA,日常运维中很多地方都会用到脚本,而服务器的ip一般采用静态ip或者MAC绑定,当然后者比较操作起来相对繁琐,而前者我们可以设置主机名、ip信息、网关等配置。修改成特定的主机名在维护和管理方面也比较方便。如下脚本用途为:修改ip和主机名等相关信息,可以根据实际需求修改,举一反三!
#!/bin/sh
#auto Change ip netmask ga
- 开发环境搭建
独浮云
eclipsejdktomcat
最近在开发过程中,经常出现MyEclipse内存溢出等错误,需要重启的情况,好麻烦。对于一般的JAVA+TOMCAT项目开发,其实没有必要使用重量级的MyEclipse,使用eclipse就足够了。尤其是开发机器硬件配置一般的人。
&n
- 操作日期和时间的工具类
vipbooks
工具类
大家好啊,好久没有来这里发文章了,今天来逛逛,分享一篇刚写不久的操作日期和时间的工具类,希望对大家有所帮助。
/*
* @(#)DataFormatUtils.java 2010-10-10
*
* Copyright 2010 BianJing,All rights reserved.
*/
package test;
impor