hu_zhenghui
hu_zhenghui

试验网站#3搜索引擎优化收录情况记录2007-11-16

试验网站#3搜索引擎优化收录情况记录
日期 Yahoo google baidu sogou
每日收录 每日收录增量 每日收录 每日收录增量 每日收录 每日收录增量 每日收录 每日收录增量
2007-7-7 迁移至不限带宽的服务器，地理位置在美国
2007-7-19 3650   1   6   0 　
2007-7-25 3703 53 114 113 22 16 0 0
2007-7-26 3705 2 125 11 154 132 0 0
2007-7-27 3702 -3 148 23 183 29 0 0
2007-7-28 解决了url rewrite的问题，预计对收录有一定的促进作用
2007-7-28 3684 -18 161 13 178 -5 0 0
2007-7-29 3684 0 165 4 203 25 0 0
2007-7-30 3692 8 232 67 190 -13 0 0
2007-8-1 3695 3 304 72 182 -8 1 1
2007-8-3 百度的收录有了突破性进展
2007-8-3 3787 92 548 244 1090 908 1 0
2007-8-4 3794 7 690 142 1080 -10 1 0
2007-8-5 3797 3 689 -1 1080 0 1 0
2007-8-6 百度的收录又一次明显增多，猜测为三天更新一次
2007-8-6 3774 -23 688 -1 2300 1220 1 0
2007-8-7 3693 -81 685 -3 2320 20 1 0
2007-8-8 3821 128 634 -51 2320 0 1 0
2007-8-9 3979 158 662 28 1620 -700 1 0
2007-8-10 4133 154 663 1 1610 -10 1 0
2007-8-11 4264 131 664 1 1570 -40 1 0
2007-8-12 4308 44 664 0 1570 0 1 0
2007-8-13 4229 -79 664 0 1570 0 1 0
2007-8-14 4024 -205 667 3 1330 -240 1 0
2007-8-15 3766 -258 476 -191 1230 -100 1 0
2007-8-16 3624 -142 482 6 2260 1030 1 0
2007-8-17 3624 0 482 0 2310 50 1 0
2007-8-18 3186 -438 487 5 2260 -50 1 0
2007-8-19 3186 0 483 -4 2310 50 1 0
2007-8-20 2480 -706 312 -171 2290 -20 1 0
2007-8-21 2480 0 313 1 2240 -50 1 0
2007-8-22 2074 -406 346 33 2200 -40 1 0
2007-8-23 1250 -824 345 -1 2270 70 1 0
2007-8-24 1250 0 345 0 2570 300 1 0
2007-8-25 605 -645 344 -1 2560 -10 1 0
2007-8-26 385 -220 131 -213 2550 -10 1 0
2007-8-27 288 -97 132 1 2330 -220 0 -1
2007-8-29 211 -77 134 2 2300 -30 1 1
2007-8-30 153 -58 135 1 1210 -1090 1 0
2007-8-31 147 -6 153 18 1640 430 1 0
2007-9-1 148 1 152 -1 1620 -20 1 0
2007-9-2 144 -4 154 2 1600 -20 1 0
2007-9-3 144 0 152 -2 1550 -50 1 0
2007-9-4 141 -3 153 1 1570 20 1 0
2007-9-5 136 -5 153 0 1570 0 1 0
2007-9-6 136 0 150 -3 962 -608 1 0
2007-9-7 136 0 166 16 547 -415 1 0
2007-9-8 145 9 180 14 577 30 1 0
2007-9-9 1 -144 177 -3 589 12 1 0
2007-9-10 133 132 161 -16 458 -131 1 0
2007-9-11 132 -1 160 -1 447 -11 1 0
2007-9-12 122 -10 161 1 447 0 1 0
2007-9-13 113 -9 161 0 407 -40 1 0
2007-9-14 114 1 161 0 1 -406 1 0
2007-9-15 113 -1 189 28 313 312 1 0
2007-9-16 113 0 190 1 67 -246 1 0
2007-9-17 113 0 183 -7 1 -66 1 0
2007-9-18 111 -2 183 0 61 60 1 0
2007-9-19 111 0 264 81 61 0 1 0
2007-9-20 108 -3 708 444 339 278 1 0
2007-9-21 109 1 982 274 5 -334 1 0
2007-9-22 112 3 983 1 1 -4 1 0
2007-9-23 112 0 977 -6 83 82 1 0
2007-9-24 112 0 982 5 84 1 1 0
2007-9-25 112 0 982 0 71 -13 1 0
2007-9-26 113 1 1670 688 69 -2 1 0
2007-9-27 113 0 1670 0 71 2 1 0
2007-9-28 113 0 1680 10 71 0 1 0
2007-9-29 109 -4 1680 0 0 -71 1 0
2007-9-30 109 0 1680 0 0 0 1 0
2007-10-1 5 -104 1670 -10 0 0 1 0
2007-10-2 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-3 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-4 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-5 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-6 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-7 5 0 1550 -120 0 0 1 0
2007-10-8 5 0 1650 100 0 0 1 0
2007-10-10 5 0 1650 0 0 0 1 0
2007-10-11 5 0 1650 0 0 0 1 0
2007-10-12 5 0 1660 10 0 0 1 0
2007-10-13 5 0 1670 10 0 0 1 0
2007-10-14 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-15 5 0 1670 0 0 0 1 0
2007-10-16 5 0 1700 30 0 0 1 0
2007-10-17 5 0 1700 0 0 0 1 0
2007-10-18 5 0 1830 130 0 0 1 0
2007-10-19 5 0 1850 20 0 0 1 0
2007-10-20 5 0 1910 60 0 0 1 0
2007-10-21 5 0 1960 50 0 0 1 0
2007-10-22 5 0 1920 -40 0 0 1 0
2007-10-23 5 0 1920 0 0 0 1 0
2007-10-24 5 0 1910 -10 0 0 1 0
2007-10-25 5 0 1970 60 0 0 1 0
2007-10-26 5 0 1970 0 0 0 1 0
2007-10-27 5 0 2000 30 0 0 1 0
2007-10-28 5 0 2000 0 0 0 1 0
2007-10-29 5 0 2010 10 0 0 1 0
2007-10-30 5 0 2010 0 0 0 1 0
2007-10-31 5 0 2010 0 0 0 1 0
2007-11-1 5 0 2010 0 0 0 1 0
2007-11-2 5 0 2010 0 0 0 1 0
2007-11-3 5 0 4250 2240 0 0 1 0
2007-11-4 5 0 4250 0 0 0 1 0
2007-11-5 5 0 4240 -10 0 0 1 0
2007-11-6 5 0 4240 0 0 0 1 0
2007-11-7 5 0 4230 -10 0 0 1 0
2007-11-8 5 0 7000 2770 0 0 1 0
2007-11-9 5 0 5950 -1050 0 0 1 0
2007-11-10 5 0 7620 1670 0 0 1 0
2007-11-11 5 0 6710 -910 0 0 1 0
2007-11-12 5 0 6720 10 0 0 1 0
2007-11-13 5 0 7840 1120 0 0 1 0
2007-11-14 5 0 7840 0 0 0 1 0
2007-11-15 5 0 7840 0 0 0 1 0
2007-11-16 5 0 7840 0 0 0 1 0
　 　 　 　 　 　 　 　 　

你可能感兴趣的:(优化,搜索引擎,百度,Yahoo,Google,2010)

  • L2-4 吉利矩阵（优化剪枝版） 终相守丶空白 深度优先算法图论
    L2-4吉利矩阵暴力解法：L2-4吉利矩阵-CSDN博客作者陈越单位浙江大学所有元素为非负整数，且各行各列的元素和都等于7的3×3方阵称为“吉利矩阵”，因为这样的矩阵一共有666种。本题就请你统计一下，把7换成任何一个[2,9]区间内的正整数L，把矩阵阶数换成任何一个[2,4]区间内的正整数N，满足条件“所有元素为非负整数，且各行各列的元素和都等于L”的N×N方阵一共有多少种？输入格式：输入在一行
  • 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化! 运维
    随着OceanBase数据库应用的日益深入，数据量不断攀升，单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
  • 用Acceldata数据可观测性方案管理云数据平台Snowflake 茵赛飞3D CAD数据转换软件 Acceldata大数据云计算大数据数据库数据挖掘
    一、云数据平台Snowflake简介在现代数据堆栈的所有部分中，没有一个像云数据平台Snowflake一样迅速崛起。虽然作为Databricks、AmazonRedshift和GoogleBigQuery等云数据库的一部分，云数据平台Snowflake短短十年间凭借易于启动、低运营成本、即时和近乎于无限的可扩展性等优点赢得了6500多家企业客户的信赖并获得了12亿美元的年收入。二、Snowflak
  • 场景题：100G的文件里有很多id，用1G内存的机器排序，怎么做？
    海量数据排序思路核心方案：外排序（分治+多路归并）MapReduce外排序是指数据量太大，无法全部加载到内存中，需要将数据分成多个小块进行排序，然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序（Map阶段）分块策略按1G内存容量限制，将100G文件拆分为200个500MB分块（保留内存用于排序计算和系统开销）内存排序每个分块加载至内存后：①使用快速排序（时间复杂度O(nlogn)）②去重优化：若
  • 账本 1.01 版本：样式优化升级分享 烂蜻蜓 html前端css
    在开发账本应用的过程中，持续的样式优化对于提升用户体验起着至关重要的作用。本次账本1.02版本着重对样式进行了全面优化，让应用在视觉上更加美观、操作上更加便捷。下面就为大家分享一些关键代码及优化思路。话不多说，先上效果图。一、整体布局优化在index.vue和add.vue中，整体布局都采用了flex布局方式。以index.vue为例：.container{display:flex;flex-di
  • 【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
    随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。随机搜索（RandomizedSearch）是一种高效的超参数优化方法，它通过在候选超参数的数值分布（如正态分布、均匀分布等）中随机选择超参数组合，从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数，例如
  • 南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航
    3月9日，教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上，谈到了人工智能+教育的重要性。他强调，要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节，研究其有效性和适应性，让青年一代更加主动地学习，让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性，在新学期工作布置会上，发布了一个前瞻性决策：24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”，南京大学党委
  • 李彦宏官宣第二届“文心杯”创业大赛，最高投资奖励翻5倍达5000万
    4月16日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create2024百度AI开发者大会上宣布，第二届“文心杯”创业大赛正式启动，参赛选手有机会获得最高5000万人民币投资。李彦宏在Create2024百度AI开发者大会的演讲主题是“人人都是开发者”，他指出，“AI正在掀起一场创造力革命，未来开发应用就像拍个短视频一样简单，人人都是开发者，人人都是创造者。”李彦宏表示：“去年5月份，百度启动了‘文
  • 百度官方！打造「大模型全开发周期系列课程」，AI应用开发入门课率先发布！（内含英雄帖）
    在这个大模型技术日新月异的时代，AI的潜力正被无限释放，改变着我们的工作和生活方式。你是否渴望成为这场变革的参与者？你是否也想在这个大模型时代中抢占先机？那“学习AI”、“使用AI”、“入局AI”我们真的可以受益吗？学习辅助：将AI使用融入学习当中，依据当前学习情况，整理重点难点，让复习有的放矢，更高效掌握知识点。效率提升：帮助处理繁琐重复的工具，如数据分析师使用AI识别数据中的关键信息，自动整理
  • 图片加载框架Glide与Picasso原理剖析 Ya-Jun glideandroid
    图片加载框架Glide与Picasso原理剖析一、前言图片加载是Android应用开发中的一个重要环节，良好的图片加载机制可以提升应用性能和用户体验。Glide和Picasso是目前最流行的两个图片加载框架，本文将深入分析这两个框架的核心原理和实现机制。二、图片加载基础2.1图片加载的挑战内存管理OOM（OutOfMemory）问题内存缓存策略图片复用性能优化异步加载图片压缩缓存机制用户体验加载占
  • Android电量与流量优化 Ya-Jun android
    Android电量与流量优化一、电量优化基础1.1电量消耗原理Android设备的电量消耗主要来源于以下几个方面：屏幕显示：屏幕是耗电量最大的硬件之一，尤其是高亮度和高刷新率的屏幕。CPU处理：CPU执行计算任务时会消耗大量电量，尤其是高负载运算。网络通信：移动数据、Wi-Fi和蓝牙等网络通信会持续消耗电量。GPS定位：GPS定位是非常耗电的操作，尤其是高精度定位。传感器使用：加速度计、陀螺仪等传
  • 深度学习模块缝合教程：从理论到实践 RockLiu@805 深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
    深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块，以实现更高效的计算和更强大的功能，是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中，我们将从基础概念出发，详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者，都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
  • Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略 云端源想 stablediffusion
    StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件，可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化（进阶）显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数（StableDiffusionWebUI），通过分层加载模型降低显存占用（适合6GB以下显卡）。分块推理（TiledDiffusion）：将图像分割为512×512区块，逐块生成后无缝拼接，支持4096×40
  • GPU底层优化的关键语言（深入解析PTX）；PTX相比汇编语言的核心优势 AI-AIGC-7744423 rust开发语言后端
    PTX作为英伟达GPU的底层语言，既是性能优化的利器，也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权，但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。随着AI技术的介入和开源生态的成熟，PTX或将成为下一代算力竞争的关键战场。一、PTX的技术定位与核心特性中间指令集的角色PTX（ParallelThreadExecution）是英伟达GPU架构中的中间指令集架构，介于高级编程语言（
  • 开源项目的企业级性能优化服务：高价值咨询 AI天才研究院 计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    文章标题《开源项目的企业级性能优化服务：高价值咨询》关键词：开源项目、企业级性能优化、性能评估、性能瓶颈、高可用性、性能优化服务、案例研究、优化策略摘要：本文章深入探讨了开源项目在企业环境中的性能优化问题，详细介绍了企业级性能优化服务的核心概念、方法、策略和实战案例。文章结构清晰，内容丰富，旨在为企业和开发人员提供高价值的性能优化咨询。目录第一部分：背景与核心概念第1章：开源项目的企业级性能优化概
  • 群体智能优化算法-黄金正余弦优化算法（含Matlab源代码） EOL_HRZ 算法matlab开发语言群体智能优化优化
    摘要黄金正余弦优化算法（GoldenSineAlgorithm，GoldSA）是一种数学启发式算法，基于黄金分割系数（GoldenRatio）以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围，同时结合正弦与余弦变化，为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码，并附上中文详细注释，以帮助读者深入
  • GAN生成对抗网络小记 文弱_书生 乱七八糟生成对抗网络人工智能神经网络
    生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练，生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD，而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大（Minimax）优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
  • C# 通过 CLR 调用 C++ 代码无法命中断点问题解决 qzy0621 C++调试c++c#
    C#通过CLR调用C++代码无法命中断点问题解决一、启用混合模式调试二、C++项目配置核查三、确保生成配置一致四、确认编译器配置符号路径设置，在VS调试时查看模块窗口强制附加调试器（备选方案）常见陷阱排查表C#通过CLR调用C++代码无法命中断点问题解决以下是解决C#通过CLR调用C++代码时无法命中断点的综合解决方案，结合了调试配置优化、符号加载及常见陷阱排查：一、启用混合模式调试在C#项目的属
  • XGBoost算法深度解析：从原理到实践 彩旗工作室 人工智能算法机器学习人工智能
    一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛
  • Vim忍者速成秘卷：让你的键盘冒出残影の奥义 ivwdcwso 操作系统与云原生vim编辑器程序员忍道终端美学效率革命linux
    核心原理通过超低延迟配置+肌肉记忆优化+视觉欺骗技术，达成行云流水的操作体验。就像《火影忍者》结印般流畅！⚡残影生成术（基础篇）"️贴地飞行模式（.vimrc极速配置）settimeoutlen=300"快捷键响应时间压缩至300ms（武士刀级响应）setttyfast"激活终端极速传输模式setlazyredraw"执行宏时暂停界面刷新（性能提升50%）"手里剑光标追踪术autocmdCurso
  • 多线程程序的测试和调试_第11章_《C++并发编程实战》笔记 郭涤生 #并发线程c/c++c++笔记并发编程
    多线程程序的测试和调试1.并发相关Bug的核心类型1.1数据竞争（DataRace）1.2死锁（Deadlock）1.3活锁（Livelock）2.定位并发Bug的技巧3.代码优化与修复示例3.1修复数据竞争（使用原子操作）3.2避免死锁（统一锁顺序）4.总结5.多选题目及答案6.设计题目7.设计题目参考答案1.并发相关Bug的核心类型1.1数据竞争（DataRace）定义：多线程同时访问共享数据
  • 并发设计_第八章_《C++并发编程实战》笔记 郭涤生 #并发线程c/c++c++并发编程
    并发设计1.线程间工作划分（工作窃取）2.性能优化（伪共享与缓存行对齐）3.设计并发数据结构（无锁队列）4.多选题目5.多选题目答案4.设计题目5.设计题目参考答案1.线程间工作划分（工作窃取）概念：使用工作窃取（WorkStealing）策略平衡负载。空闲线程从其他线程的任务队列尾部“偷”任务执行，减少闲置线程。代码示例：线程池实现工作窃取队列#include#include#include#i
  • GoogleTest学习实践 郭涤生 c/c++c++单元测试功能测试
    第1步：环境安装与配置对于Linux系统#安装编译依赖sudoapt-getinstallbuild-essentialcmakelibgtest-dev#编译安装cd/usr/src/gtestsudocmakeCMakeLists.txtsudomakesudocp*.a/usr/libCMake集成示例cmake_minimum_required(VERSION3.14)project(My
  • php mysql中几个版本的进化史_PHP 进化史 — 从 v5.6 到 v8.0 插门胡的小背心 phpmysql中几个版本的进化史
    在此篇文章中，我们将用15分钟对PHPv7.x版本更改进行简要回顾。PHP7.3版本发布后，为了更好地理解这门广泛流行的编程语言的新特性和优化之处，我决定详细地研究下PHP开发：正在开发什么以及其开发方向。在查看了PHP在PHP7.x版本开发过程中实现的一系列特性的简要列表之后，我决定自己整合这个列表作为一个很好的补充，我相信也会有人觉得有用的。我们将从PHP5.6作为基准开始，研究添加或者更改了
  • 文件关键字搜索技术要点与实战 体制教科书
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在IT行业中，能够通过输入关键字高效定位和管理大量文档是一项重要的技能。此功能通常集成于文件管理软件、搜索引擎或脚本程序中。技术实现包括文件系统API、文本搜索算法和文件过滤规则。本文将详细介绍这些技术要点，例如使用文件系统API遍历文件、采用高效文本搜索算法（如Boyer-Moore）以及应用文件过滤规则（包括类型筛选和正则表达式匹配）。特殊文件格式如Out
  • ChromeDriver介绍和使用 Chen_Chance chrome
    什么是ChromeDriver？ChromeDriver是一个用于在自动化测试中控制GoogleChrome浏览器的工具。它是SeleniumWebDriver的一部分，可以让开发者通过编程的方式操作浏览器进行各种测试。ChromeDriver充当了WebDriver和Chrome浏览器之间的桥梁，使得测试脚本能够与浏览器交互。为什么使用ChromeDriver？在现代软件开发中，确保网页在不同浏
  • 目前人工智能的发展，判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向，或者带动的主要产业 meisongqing 人工智能
    根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势，结合历史发展轨迹，未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势：一、算力革命与底层架构优化核心地位：算力将成为类似“新能源电池”的基础设施，支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新（如MLA注意力机制、FP8混合精度训练）突破算力瓶颈，实现与美国顶尖模型性能对标，成本降低至558万美元/项目。技术突破：量子
  • C# WPF学习总结 战族狼魂 WPFC#c#wpf学习
    经过一段时间的学习和实践，我对C#WPF（WindowsPresentationFoundation）有了更深入的理解。WPF作为一个强大的桌面应用程序开发框架，为开发者提供了丰富的UI控件、强大的数据绑定和灵活的布局系统。以下是我对C#WPF学习的一些总结：目录1.基础知识2.UI设计3.数据绑定4.动画和特效5.命令和路由事件6.自定义控件和扩展性7.性能优化和内存管理8.实战项目经验9.学习
  • 深度学习之优化器Optimizer介绍 yueguang8 人工智能深度学习人工智能
    优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
  • 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析） 请为小H留灯 聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
    本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘，结合数据预处理、情感分类和文本挖掘，分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
  • 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
    ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
  • mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
      本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;          -------------------  自然连接查询           查询 smith 的上司(两种方法) &
  • 深入学习Thread类 bijian1013 javathread多线程java多线程
    一．             线程的名字 下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。 同时，Thr
  • JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 javafastjsonnet.sf.json
            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
  • 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
  • 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
    #!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
  • nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
  • java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
    参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。 由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
  • BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtilsBeanUtils
     BeanUtils.copyProperties VS  PropertyUtils.copyProperties  作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
  • [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
  • vi区段删除 Cwind linuxvi区段删除
    区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。   vi概述    引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。   vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号 非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
  • 清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat缓存
    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他