- LDA主题分析—情感分析案例
rubyw
机器学习数据分析python机器学习
当然可以!以下是一个针对投诉内容进行情感分析的完整案例,包含数据准备、模型训练、情感分析以及结果展示的过程。案例:投诉内容情感分析步骤1:数据准备首先,我们准备一份包含用户投诉内容的数据集。假设数据集是一个CSV文件,包含两列:id和complaint。importpandasaspd#读取数据data=pd.read_csv('complaints.csv')#查看数据data.head()步骤
- 《深度揭秘LDA:开启人工智能降维与分类优化的大门》
前端人工智能算法
在当今人工智能蓬勃发展的时代,数据成为了驱动技术进步的核心要素。随着数据采集和存储技术的飞速发展,我们所面临的数据量不仅日益庞大,其维度也愈发复杂。高维数据虽然蕴含着丰富的信息,但却给机器学习算法带来了一系列严峻的挑战,这便是著名的“维度诅咒”。在众多应对这一难题的技术中,线性判别分析(LDA)脱颖而出,作为一种强大的监督学习降维方法,它在提升分类性能方面发挥着关键作用。一、LDA:核心原理大起底
- 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
纠结哥_Shrek
自然语言处理人工智能
词嵌入(WordEmbedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec(Google提
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习潜在狄利克雷分配LDA
定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 线性判别分析 (Linear Discriminant Analysis, LDA)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)通俗易懂算法线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种用于分类和降维的技术。其主要目的是找到一个线性变换,将数据投影到一个低维空间,使得在这个新空间中,不同类别的数据能够更好地分离。线性判别分析的核心思想LDA的基本思路是最大化类间方差(between-classvariance)与
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 自然语言处理系列五十五》文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能大数据算法算法自然语言处理聚类AIGCaigcchatgpt大数据
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十五文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型代码实战总结自然语言处理系列五十五文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理LDA是潜在狄利克雷分布模型的简称,也
- 基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码
程序员奇奇
计算机毕设课程设计python人工智能LDA主题分析
摘要在机器学习和自然语言处理领域中,主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型,并被广泛地应用于文本文档集合的分析。近年来,各种主题建模技术,特别是概率图建模技术,取得了显著的进展,其中隐含狄利克雷分布(LDA)等最先进的技术已经成功地应用于可视化文本分析。然而,大多数基于概率模型的方法在多次运行的一致性和经验收敛性方面存在缺陷。此外,由于公式和算法的复杂性,LDA
- 深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高要坚强
python信息可视化matplotlib算法分类
深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
- NLP关键词提取:TF/IDF、TextRank、LSI和LDA分析
Chelseady
NLP机器学习
一.原理部分1.TF/IDF原理https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/814867002.TextRank原理https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/828695963.LSI原理https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/detail
- OpenLDAP接入NineData SSO
NineData
云数据库技术SQL开发数据库数据库开发sqlmysql云计算安全dba
本文面向使用OpenLDAP管理人员账户信息的企业,提供将OpenLDAP接入单点登录(SSO)的最佳实践指南,以实现统一认证和授权管理。通过集成OpenLDAP、phpLDAPadmin、Keycloak,您可以轻松通过SSO功能登录NineData。1.背景信息OpenLDAP(OpenLightweightDirectoryAccessProtocol)是一个开源的轻量级目录访问协议(LDA
- SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
- 机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量,降维算法属于无监督学习的范畴,用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多,但它们都可以归为两大类:线性和非线性。线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时,NLDR
- vgg19-dcbb9e9d.pth文件网盘下载
Sherry_Yue
pytorchVGG
VGG19pth文件网盘链接官网下载地址(特别慢):https://download.pytorch.org/models/vgg19-dcbb9e9d.pth网盘下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1Z0H1E9vv3aL5u4BHUw5LdA提取码:bwma
- 机器学习LDA线性判别器代码实现
Longlongaaago
机器学习LDA线性判别分析代码实现
机器学习LDA线性判别器代码实现西瓜书P60线性判别器LDA代码实现:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data(file_name):'''数据导入函数:paramfile_name:(string)训练数据位置:return:feature_data(mat)特征lable_data(mat)标签'''fr=open(file
- 基于python旅游景点评论数据分析系统+可视化+LDA主题分析+NLP情感分析+Bayes评论分类 计算机毕业设计✅
源码之家
biyesheji0001biyesheji0002毕业设计python自然语言处理分类毕业设计LDAnlp评论数据
博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路✌毕业设计:2023-2024年计算机毕业设计1000套(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕业设计选题汇总1、项目介绍项目技术说明:python语言、Flask框架、MySQL
- 数据处理方法—— 7 种数据降维操作 !!
JOYCE_Leo16
Python数据降维python数据处理
文章目录数据降维1.主成分分析(PCA)2.线性判别分析(LDA)3.t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)4.局部线性嵌入(LLE)5.多维缩放(MDS)6.奇异值分解(SVD)7.自动编码器(Autoencoders)总结数据降维数据降维是一种将高维数据转换为低纬数据的技术,同时尽量保留原始数据的重要信息。这对于处理大规模数据集非常有用,因为它有助于减少计算资源的需要,并提高算法的效率。以下是一些
- Gensim详细介绍和使用:一个Python文本建模库
Bigcrab__
Python库介绍和使用python
Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim,suchasWord2Vec,FastText,LatentSemanticIndexing(LSI,LSA,LsiModel),LatentDirichletAllocation(LDA,Lda
- 大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据可视化分析推荐系统(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)
谁不学习揍谁!
大数据可视化毕业设计信息可视化算法django机器学习数据库python前端
文章目录大数据可视化/算法推荐/情感分析——基于Django电影评论数据情感分析可视化分析推荐系统源码资料获取方式在文章末尾一、选题背景二、研究目的三、开发技术介绍1、Django框架2、LDA3、机器学习推荐算法4、大数据爬虫5、大数据Echarts可视化四、系统设计思想五、部分代码讲解六、系统实现七、源码资料获取(完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程)大数据可视化/算法推荐/情感分析
- 【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总
溢流眼泪
【科研】机器学习自然语言处理人工智能
【NLP概念合集:一】预训练Pre-Training,微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念:标签PCA主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)降维算法LSA潜在语义分析(LatentSemanticAnalysis)降维算法LDA隐含狄利克雷分布(LatentDiri
- 西瓜书学习笔记——核化线性降维(公式推导+举例应用)
Nie同学
机器学习学习笔记机器学习
文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法(KernelMethods)来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中,例如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA),数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧,将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间,然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
- 白铁时代 —— (监督学习)原理推导
人生简洁之道
2020年-面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例:高斯混合模型(
- 机器学习:线性判别分析LDA(Python)
捕捉一只Diu
机器学习算法线性回归笔记python
一、线性判别分析的定义二、线性判别分析——二分类模型lda2classify.pyimportnumpyasnpclassLDABinaryClassifier:"""线性判别分析二分类模型"""def__init__(self):self.mu=None#各类别均值向量self.Sw_i=None#各类内散度矩阵self.Sw=None#类内散度矩阵(within-classscattermat
- 中国文化之光:微博数据的探索与可视化分析
八块腹肌的小胖
python数据可视化数据挖掘
大家好,我是八块腹肌的小胖下面我们针对主题“中国文化”相关的微博数据进行爬取使用LDA、情感分析、情感演化、词云等可视化操作进行相关的展示1、导包第一步我们开始导包工作下面这段代码,首先,pandas被请来了,因为它是处理数据的高手,能把数据弄得井井有条。然后,gensim也加入了,它擅长于自然语言处理,就像是让数据说话的魔术师。接着,咱们用了simple_preprocess,这个就像是个文本切
- C languange DGEQRF 示例,link liblapack.a
Eloudy
c语言算法开发语言
1.示例源码#includeintmin(intm,intn){returnm
- 基于大数据的B站数据分析系统的设计与实现
叫我:松哥
大数据信息可视化数据分析python数据挖掘网络爬虫
摘要:随着B站(哔哩哔哩网)在国内视频分享平台的崛起,用户规模和数据量不断增加。为了更好地理解和利用这些海量的B站数据,设计并实现了一套基于Python的B站数据分析系统。该系统采用了layui作为前端框架、Flask作为后端框架,以及Echarts作为可视化工具,数据库选择MySQL,使用gensim库进行LDA主题建模。在系统设计方面,前端使用layui框架进行开发,提供了用户友好的界面,支持
- Fisher线性判别分析
Sanchez·J
美赛算法机器学习人工智能
Fisher线性判别分析原理LDA(LinearDiscriminantAnalysis)是一种经典的线性判别方法,又称Fisher判别分析。该方法思想比较简单:给定训练集样例,设法将样例投影到一维的直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近和密集,异类投影点尽可能远离。Fisher线性判别分析主要包括两个目标:最大化类间方差(MaximizeBetween-ClassVariance):通过找到一个
- RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasGemmEx报错
sh1186
linux
解决方案:unsetLD_LIBRARY_PATH之前还出现错误:RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUEwhencalling`cublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)`在进行上述解决方案后,也没有报这个错误,两者应该是同一个原因造成的
- CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling cublasSgemm 解决方法
han_mj
pytorch深度学习pytorch神经网络
问题描述在运行pytorch项目的时候遇到了这个问题RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单描述一下我遇到的情况:在运行Bert的SelfAttention操作时出错,定位在一个n
- RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb
woshicaiji12138
深度学习常见错误pytorch深度学习python
今天跑一个项目时遇到了如下问题:RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencallingcublasSgemm(handle,opa,opb,m,n,k,&alpha,a,lda,b,ldb,&beta,c,ldc)简单查了一下,有说:1不同模块对device设置不同的;2cuda和pytorch版本不匹配;3shape维度不
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,Django@Python2.x 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f