- Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《RevisitingZero-ShotAbstractiveSummarizationintheEraofLargeLanguageModelsfromthePerspectiveofPositionBias》的翻译。从位置偏差看大型语言模型时代零样本抽象概括摘要1引言2相关工作3提出的方法4结果5讨论6结论摘要我们通过测量位置偏差来表征和研究大型语言模型(LLM)中的
- Power BI 如何取消数据自动汇总?
牛猫Data
PowerBIpowerbimicrosoft数据分析数据可视化
今天有朋友询问,“在PowerBI中,如何取消数据自动汇总的设置?”PowerBI在导入数据后,会自动对数值列进行汇总(数值列前面有会有一个自动求和的标识符)。如果不想自动汇总,则可以follow下面操作步骤取消自动汇总。操作步骤:以我导入的Sales表的Sales字段为例,是带有求和符号的。1,首先点击带有求和符号【Sales】字段->然后点击Summarization(默认是自动汇总)->修改
- NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 12 Improving Consistency for Text Summarization with Energy Functions
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读EMNLP23自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1背景:基于能量的模型3.2一致性能量函数3.3训练损失3.4联合推理四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结局限性前言使用能量函数提高文本摘要的一致性(2310)code项目没有放出代码paper0、论文摘要当前的抽象摘要模型经常
- 【论文笔记】An Extractive-and-Abstractive Framework for Source Code Summarization
落啦啦
论文代码摘要生成论文阅读
AnExtractive-and-AbstractiveFrameworkforSourceCodeSummarization1.Introduction2.Model2.1Overview2.2TrainingofEACS2.2.1Parti:TrainingofExtractor2.2.2Partii:TrainingofAbstracter3.Evaluation1.Introduction
- A Prompt Learning Framework for Source Code Summarization
步子哥
prompt人工智能
Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文试图解决的问题是自动生成代码片段的自然语言摘要(也称为注释),这对于帮助开发人员理解和维护源代码至关重要。最近,随着大型语言模型(LLMs)在许多领域的成功应用,软件工程研究人员也尝试将LLMs应用于代码摘要任务。然而,现有的适应LLMs的方案,如指令提示和面向任务的微调,要么需要用户设计精心制作的提示,要么需要高昂的训练成本。因此,作者提出了一种新颖的提
- SEOpinion: Summarization and Exploration Opinion of E-Commerce Websites
步子哥
人工智能深度学习
Authors:AlhassanMabrouk;RebecaP.Díaz-Redondo;MohammedKayedQ:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文试图解决的问题是电子商务(EC)网站上的产品评论中意见的总结和探索。具体来说,它旨在通过结合产品模板信息和客户评论来提供产品方面的摘要,并突出显示关于它们的一个或多个意见。该论文提出了一种名为SEOpinion(意见的总结和探索)的方法,通过
- NLP论文阅读记录 - | 使用GPT对大型文档集合进行抽象总结
yuyuyu_xxx
自然语言处理论文阅读gpt
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.相关工作2.1Summarization2.2神经网络抽象概括2.2.1训练和测试数据集。2.2.2评估。2.3最先进的抽象摘要器三.本文方法3.1查询支持3.2文档聚类3.3主题句提取3.4语义分块3.5GPT零样本总结四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结前言ABSTRACTIVESUMMAR
- NLP论文阅读记录-ACL 2023 | 09 Improving Factuality of Abstractive Summarization without Sacrificing Summar
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读ACL2023自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法3.1候选集生成3.2排名策略四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果真实性与抽象性的权衡消融研究候选人选择过程。双重评分技术五总结局限性前言在不牺牲摘要质量的情况下提高抽象摘要的真实性(2305)codepaper0、论文摘要提高抽象概括的
- NLP论文阅读记录-EMNLP 2023 | 03 Citance-Contextualized Summarization of Scientific Papers
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读EMNLP23自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的工作1.2.1概括总结GenericSummarizationAbstract-basedsummarizationTL;DRsummarizationComprehensivesummarization1.2.2基于引文的摘要Citation-basedSummarization1.3本文贡献二.本文方法3.1情境总结
- NLP论文阅读记录-EMNLP2023| 09 Background Summarization of Event Timelines
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读EMNLP23自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.背景总结3.1任务3.2数据集构建3.3数据集分割3.4注释者间协议3.5后台效用分数(BUS)四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.5.1自动评估4.5.2人工评价五BUSAnalysis5.1BUS–GPT5.2BUS–Human5.3Co
- NLP论文阅读记录-ACL 2023 | Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual Augmentation
yuyuyu_xxx
#自动摘要论文阅读ACL2023自然语言处理论文阅读人工智能
文章目录前言一、论文摘要二、论文动机2.1目标问题2.2相关工作三.本文工作3.1摘要攻击器受攻击的词选择器使用LM和梯度进行攻击3.2双重增强漏洞分析增强设计输入空间增强潜在语义空间增强四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果SummAttackerEvaluationRobustnessEvaluation噪声数据集的鲁棒性。受对抗性攻击干扰的数据集的鲁棒
- GPT-2 模型 Part (3)
LittleTreeT
Part3:BeyondLanguageModeling#机器翻译:Summarization:TransferLearning:MusicGeneration:ResourcesTheGPT2ImplementationfromOpenAICheckoutthepytorch-transformerslibraryfromHuggingFaceinadditiontoGPT2,itimpleme
- 【论文笔记】SCRIPT:Source Code Summarization with Structural Relative Position Guided Transformer
Luo_LA
论文论文阅读transformer深度学习语言模型
SCRIPT1Introduction2ProposedApproachA.RelativeDistanceWeightedTransformerB.StructuralRPE-InducedTransformerSelf-AttentionSequentialRelativePositionalEncodingASTRelativePositionalEncodingStructuralRPE-
- 【论文笔记】A Transformer-based Approach for Source Code Summarization
Luo_LA
论文深度学习论文阅读transformer深度学习
ATransformer-basedApproachforSourceCodeSummarization1.Introduction2.Approach2.1ArchitectureSelf-AttentionCopyAttention2.2PositionRepresentations编码绝对位置编码成对关系1.Introduction生成描述程序功能的可读摘要称为源代码摘要。在此任务中,通过对
- 论文笔记1:SummaRuNNer: A RNN based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents
Jayson365
自然语言处理RNN自动文摘自然语言处理RNN
引言自动文摘(autotextsummarization)在信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)领域有很多应用,自动文摘主要分成extractive,抽取式,从原文中找到一些关键的句子,另一种是abstractive,摘要式,这需要计算机读懂原文内容,并用自己的意思将其表达出来。现在大多数的研究是基于抽取式的自动文摘,传统的抽取式自动文摘可分为三类:基于贪心算法的(greedyapproach
- 论文阅读:Pointer over Attention: An Improved Bangla Text Summarization Approach Using Hybrid Pointer Gen
张
OpenQA论文阅读学习笔记计算机论文阅读
结合指针和注意力:一种改进的基于混合指针生成器网络的孟加拉语文本摘要方法摘要:尽管神经序列到序列模型在抽象文本摘要中取得了成功,但它也有一些缺点,例如重复不准确的事实细节,并倾向于重复自己。我们提出了一种混合指针生成器网络来解决事实细节再现不充分和短语重复的缺点。我们使用混合指针生成器网络来增强基于注意力的序列到序列,该网络可以生成词汇表外的单词,并提高再现真实细节的准确性,以及防止重复的覆盖机制
- 【论文复现】DAE:《Annotating and Modeling Fine-grained Factuality in Summarization》
一饭名厨姚鲲鲲
论文学习nlp
以下是复现论文《AnnotatingandModelingFine-grainedFactualityinSummarization》(NAACL2021)代码https://github.com/tagoyal/factuality-datasets的流程记录:在服务器上conda创建虚拟环境dae(python版本于readme保持一致,為3.6)condacreate-ndaepython=
- 【论文复现】QAFactEval: 《QAFactEval: Improved QA-Based Factual Consistency Evaluation for Summarization》
一饭名厨姚鲲鲲
论文学习nlp
论文《QAFactEval:ImprovedQA-BasedFactualConsistencyEvaluationforSummarization》(NAACL2022)代码https://github.com/salesforce/QAFactEval本人的服务器:学校实验室服务器,不支持正常访问huggingface因为本论文的时间是2021年,当时使用的transformers库为3.0.
- 【论文复现】QuestEval:《QuestEval: Summarization Asks for Fact-based Evaluation》
一饭名厨姚鲲鲲
论文学习nlp
以下是复现论文《QuestEval:SummarizationAsksforFact-basedEvaluation》(NAACL2021)代码https://github.com/ThomasScialom/QuestEval/的流程记录:在服务器上conda创建虚拟环境questeval(python版本于readme保持一致,為3.9)condacreate-nquestevalpython
- 论文导读 | 图流的分割和摘要
PKUMOD
知识图谱论文导读知识图谱
前言本次论文导读介绍有关图流的分割和摘要问题的3篇文章。第1篇是partition的,第2篇是summarization的。首先介绍第一篇文章。文章一:图分割在分布式系统中有广泛的应用文章的问题定义是用划分边的方式来分割图。如图所示,把图(图流)中的边分割到p个集合中(p预先给定)。我们的目标是,在最小化顶点重复(最小化所有集合中顶点总数)的同时,最大化loadbalance(最大化最小集合的边数
- 长文预警:一图胜千言!Python 数据可视化多维讲解
宋宋讲编程
Python宋宋讲编程数据分析python人工智能数据挖掘
数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来,数据可视化都是一个强有力的工具,被业界广泛使用,却受限于2维。在本文中,作者将探索一些有效的多维数据可视化策略(范围从1维到6维)。一、可视化介绍描述性分析(descriptiveanalytics)是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合(aggregation)、汇总(summarization)和可视
- 文本摘要-A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization
sinnamm
1.总述【论文名称】ANeuralAttentionModelforAbstractiveSentenceSummarization【论文地址】https://arxiv.org/pdf/1509.00685.pdf【开源model代码】https://github.com/facebookarchive/NAMAS【发表时间】2015-09【主要内容】本文是采用的生成式的方式解决文本摘要任务,主
- 大厂面试机器学习算法(6)时间序列分析
我是女生,我不做程序媛
数据分析与机器学习机器学习算法面试
文章目录序列特征构造时间序列分析任务-Indexing/QuerybyContent-Clustering-Classification-Segmentation/Summarization-Prediction-AnomalyDetection-MotifDiscovery时间序列分析算法Autoregression,MovingAverage系列-Autoregression(AR)-Movi
- 【翻译】Global Voices: Crossing Borders in Automatic News Summarization
Violet_Stray
论文跨语言摘要CLS数据集
Abstract我们构建了一个名为“GlobalVoices”的多语言数据集,用于评估跨语言摘要方法。我们从GlobalVoices新闻文章中提取社交网络描述,以廉价的方式收集评估数据,用于15种语言的英译和译英摘要。特别是对于英译摘要任务,我们通过众包方式创建了一个高质量的评估数据集,基于强调准确性、覆盖范围和可理解性的指南。为了确保这个数据集的质量,我们收集了人工评级来筛选掉糟糕的摘要,并对人
- 【翻译】NCLS: Neural Cross-Lingual Summarization
Violet_Stray
论文跨语言摘要人工智能
Abstract跨语言摘要(CLS)是为不同语言的源文件生成特定语言摘要的任务。现有方法通常将此任务分为两个步骤:摘要和翻译,导致错误传播的问题。为了解决这个问题,我们首次提出了一种端到端的CLS框架,我们称之为神经跨语言摘要(NCLS)。此外,我们建议通过将两个相关任务,即单语摘要和机器翻译,纳入多任务学习的CLS培训过程中,进一步改进NCLS。由于缺乏监督CLS数据,我们提出了一种往返翻译策略
- From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting
UnknownBody
LLM语言模型人工智能
本文是LLM系列的文章,针对《FromSparsetoDense:GPT-4SummarizationwithChainofDensityPrompting》的翻译。从稀疏到密集:密度链提示下的GPT-4摘要摘要1引言2密度提升链3统计数据4结果5相关工作6结论7局限性摘要选择要包含在摘要中的“正确”信息量是一项艰巨的任务。一个好的总结应该是详细的、以实体为中心的,而不是过于密集和难以遵循。为了更
- 一图胜千言!数据可视化多维讲解(Python)
aobulaien001
python数据分析
数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来,数据可视化都是一个强有力的工具,被业界广泛使用,却受限于2维。在本文中,作者将探索一些有效的多维数据可视化策略(范围从1维到6维)。一、可视化介绍描述性分析(descriptiveanalytics)是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合(aggregation)、汇总(summarization)和可视
- 论文笔记----DEPCOMM: Graph Summarization on System Audit Logs for Attack Investigation
Mazeltov&&Iliua
论文阅读论文阅读威胁分析
本篇文章是最近IEEE的一篇论文-----DEPCOMM:GraphSummarizationonSystemAuditLogsforAttackInvestigation的阅读笔记,其中包含对DEPCOMM的基本介绍以及相关的一些扩展资料,水平有限,仅做学习记载。目录背景介绍高级持续威胁APT攻击的主要特点APT的攻击阶段基本概念介绍系统审计日志溯源图攻击检测攻击溯源依赖爆炸依赖爆炸问题为什么会
- 【LangChain】概要(Summarization)
山鬼谣me
LangChainAIlangchain
LangChain学习文档流行【LangChain】RetrievalQA【LangChain】对话式问答(ConversationalRetrievalQA)【LangChain】SQL【LangChain】概要(Summarization)概要summarizationchain可用于汇总多个文档。一种方法是输入多个较小的文档,将它们分为块后,并使用MapReduceDocumentsChai
- NLP——Summarization
暖仔会飞
机器学习与深度学习自然语言处理人工智能深度学习
文章目录ExtractivesummarisationSingle-documentcontentselectionTFIDFMethodLogLikelihoodRatioMethod对数似然比SentenceCentralityMethod句子中心法RSTParsingMulti-documentContentselectionMaximumMarginalRelevance最大边际相关性In
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>