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目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
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概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- Deepseek 你喜欢我不
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能人工智能神经网络
Deepseek,你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言,情感是神经递质(如多巴胺、血清素)与认知评价的综合结果。-对AI而言,情感是算法对输入数据的概率分布映射(如“喜欢”=高概率正向反馈)。2.**Deepseek的“情感”机制**-**输入**:你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量;-**处理**:通过预训练
- 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)
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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
- 应用商店评论分析实战:Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
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一、项目概述在移动互联网时代,应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而,GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理,直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口,实现对应用商店评论的实时采集,并结合NLP(自然语言处理)技术进行情感分析和主题建模,为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型(一)Python逆向
- 月出月落与月相API:洞悉月亮的阴晴圆缺
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前言月亮,这颗地球的天然卫星,自古以来就以其阴晴圆缺的变化牵动着人们的心弦。从诗词歌赋到神话传说,月亮承载着人类丰富的情感和想象。如今,借助科技的力量,我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹,预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生,为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。月出月落和月相APIAPI返回的数据包罗万象,涵盖了月亮运行的方方面面:每日月出时间、月落时间:精准预测月亮何时升起,何时落下,方便
- 19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子
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写作风格与语言特征重复性与一致性:AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式,且整体语气和风格保持高度一致,缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。缺乏情感与语境变化:AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。过度使用特定词汇和短语:某些词汇和短语在AI生成的文本中出现频率较高,如“commendable”“meticulous”“
- 情感识别(Emotion Recognition)
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情感识别(EmotionRecognition)是通过分析人类的多模态数据(如面部表情、语音、文本等)来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法:通过分析面部特征(如眼睛、嘴巴、眉毛等)来识别情感。技术:传统方法:使用特征提取(如Gabor滤波器、LBP)和分类器(如SVM)。深度学习方法:使用卷积神经网络(CN
- 从公有云迁移到ZStack私有云:阿维塔汽车如何实现IT架构优化
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阿维塔汽车,作为由长安汽车、华为、宁德时代联合打造的高端智能电动品牌,致力于为用户带来情感智能出行体验。随着业务的快速扩张,IT基础设施的投入费用不断攀升,阿维塔汽车寻求更高效的IT解决方案以实现降本增效。因此,阿维塔汽车选择与云轴科技ZStack合作,通过将部分业务从公有云迁移至私有云环境,优化资源配置和成本控制。阿维塔汽车的行政办公系统、软件测试开发环境、容器服务以及文件&对象存储服务原本部署
- 深度学习赋能中文情感分析:让机器读懂中国人的喜怒哀乐
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当你在深夜刷到一条"这奶茶真是绝绝子"的朋友圈,AI如何判断这是真心赞美还是阴阳怪气?当电商评论区出现"手机壳颜色很高级,就是物流太佛系",算法怎样量化其中的情感矛盾?在表情包与网络黑话齐飞的数字时代,中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。一、中文情感分析:世界上最难破译的"情绪密码"1.中文的语义迷宫一词多义:"这操作66
- 基于Python的新闻网站内容爬取与分析:从数据获取到文本挖掘的完整指南
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2025年爬虫实战项目python开发语言人工智能爬虫oracle数据挖掘
引言在当今信息化社会,新闻成为我们获取世界信息的重要途径。通过新闻网站,用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展,获取新闻数据已经变得越来越简单。我们可以利用Python编写爬虫程序,自动化地从新闻网站上抓取最新的新闻内容,并进行进一步的分析,如情感分析、关键词提取、热点话题分析等。本篇博客将为你详细介绍如何使用Python爬虫技术从新闻网站抓取最新新闻,并进行分析。我
- 基于vue3实现的聊天机器人前端(附代码)
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跟它说说话吧!一个活泼的伙伴,为你提供情感支持!??发送消息!import{ref,onMounted}from'vue';import{v4asuuidv4}from'uuid';//引入UUID生成库//响应式数据constmessage=ref('');//用户输入的消息constchatbox=ref(null);//聊天记录显示区的引用constchatId=ref(uuidv4());
- 双人成行(It Takes Two)移植版 for Mac v1.0.0.2 支持M、Intel芯片
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游戏介绍《双人成行》(ItTakesTwo)是一款由HazelightStudios开发并由ElectronicArts发行的合作冒险游戏。它于2021年3月发布,迅速成为广受好评的游戏,特别是在多人合作游戏领域。该游戏强调双人合作玩法,玩家需要与另一名玩家共同解决一系列富有挑战性的谜题,体验一个充满创意和情感的故事。游戏概述:在《双人成行》中,玩家将扮演两位主角——Cody和May,两人是一个正
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统:引领BI行业新变革
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近期,一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世,以其强大的功能和灵活的可扩展性,为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析,包括文本、指标和日志等。在文本分析方面,它能够提取关键信息,如人名、地名、时间等,帮助用户快速把握文本要点。同时,系统还能进行情感分析和紧急程度评估,为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上,系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测,助力
- 大模型交互-超拟人合成
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1、超拟人合成:将文字转化为自然流畅的人声,在实时语音合成的基础上,精准模拟人类的副语言现象,如呼吸、叹气、语速变化等,使得语音不仅流畅自然,更富有情感和生命力。2、唤醒的持久运行--->合成能力加持(唤醒成功后语音答复:主人我在)--->调用在线或离线听写能力(建议用讯飞在线效果好)--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成(
- 用python 的 sentiment intensity analyzer的情感分析器,将用户评论进行分类
max500600
python算法python分类人工智能
SentimentIntensityAnalyzer是nltk(NaturalLanguageToolkit)库中的一个工具,用于进行情感分析。它会为文本返回四个得分:负向情感得分(neg)、中性情感得分(neu)、正向情感得分(pos)和综合得分(compound)。综合得分范围在-1(极负面)到1(极正面)之间,通常可以根据这个得分对用户评论进行分类。以下是一个使用SentimentInten
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
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python数据分析数据库
基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术,实时抓取、分析微博平台上的用户言论,并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈,结合网
- 基于Pytorch的语音情感识别系统
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基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别(SpeechEmotionRecognition,SER)是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。常见的情感状态包括愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术,通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心:自动识别客户情绪,提供有针对性的服务。智能语音助手:提升人机交互体验,更加智
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
- 微博舆情分析:使用Python进行深度解析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python开发语言
目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代,社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析,可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析,包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤,并附上
- 王阳明代数讲义
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明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明,名守仁,字伯安,
- 电商智能客服实战(五)-用户交互模块实现
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企业级AI项目实战网络人工智能aiagent智能客服大模型
电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现电商智能客服实战(四)-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/消极中性/积极追问/否定确认正确原始输入情感识别情感等级升级优先级队列常规处理通道语义识别实体识别结构化输出用户反馈多轮会话管理流程结束1.2流程说明情感驱动路由:所有情感类型均继续后续流程差异点体
- 机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?两个机器人开始了激烈的讨论,最终AI的回复细思极恐
null.equals()
人工智能机器人大数据
机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?两个机器人开始了激烈的讨论,最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能,给他俩出了一个辩题:机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?然后俩人开始了撕逼大战,AI的回复细思极恐哇。现在AI的智商估计已经超过90%的地球人啦,等他真正有了自己的思想,那时候可真是人类的灾难啊。开始AI辩论…辩论主题:机器人有了思想和情感之后会统治人类吗?辩论者A:我
- LLMs:LLMs大语言模型评估的简介(两标+六性+九维,大模型排行榜多种),两类基准—通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/Chatbot Arena】、多任务【Super
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsML资深文章(前沿/经验/创新)自然语言处理基础大模型评估
LLMs:LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】),大模型排行榜多种),两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup
- 以商业思维框架为帆,驭创业浪潮前行
安意诚Matrix
笔记笔记
创业者踏入商海,如同航海家奔赴未知海域,需有清晰的思维罗盘指引方向。图中“为什么—用什么—怎么做—何人做—投入产出”的商业框架,正是创业者破解商业谜题的密钥,从需求洞察到落地执行,为创业之路铺就逻辑基石。“为什么”:锚定创业的初心坐标创业的起点,是对社会痛点的敏锐捕捉。“为什么而出发”决定了创业的价值底色。社区养老服务创业者看到老龄化社会中老人情感陪伴、生活照料的缺口,新能源企业瞄准传统能源污染与
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
2302_80651048
数据分析大数据数据挖掘
一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
- 基于 Python 对百度热搜 “Manus 推出引发科技圈震动” 的数据分析
萧十一郎@
pythonpython百度科技
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4关键词提取与词频统计2.5情感分析(简单示例,实际可采用更复杂模型)2.6数据可视化三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-文本预处理3.3关键词提取与词频统计3.4情感分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2文本预处理改进4.3关键词提取改进4.4情感分析改进4.5可视化改进一、案
- 电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现
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电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元,负责对用户输入进行多维度解析,输出结构化语义理解结果,为下游决策引擎提供数据支撑。1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识
- OLMo 7B:推动自然语言处理领域的技术革新
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OLMo7B:推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。然而,在实际应用中,NLP技术仍然面临着诸多挑战,如语境理解、信息抽取、情感分析等。为了解决这些问题,艾伦人工智能研究所(AI2)推出了OLMo系列模型,其中
- 深度学习进阶:TensorFlow实战指南
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow,涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作,深度学习基础如CNN和RNN,以及自定义层和优化算法。书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例,包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU,并通过图像分类和文本情感分析等实战案例,
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。