- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
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NLP相关
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学:经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
- 大模型书籍推荐:从头开始构建一个大型语言模型(含PDF免费)《Build a Large Language Model (From Scratch)》
AI女王
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通过从头开始构建一个大型语言模型,了解如何创建、训练和调整大型语言模型(LLMs)!一、构建大型语言模型(从头开始)在《构建大型语言模型(从头开始)》中,你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中,畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡(SebastianRaschka)将指导你逐步创建自己的LLM,用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练,一直到特定任
- 【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点
奔跑草-
人工智能人工智能promptRAGAI编程大模型LLMAIAgent
Prompt是什么?Prompt是一种技术,它通过自然语言处理来引导用户与机器之间的交互。在人工智能领域,Prompt通常用于生成文本,例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型,以使其能够理解和生成人类语言。Prompt的工作原理是通过建立相应的语料库和语义解析模型,将自然语言转换为机器可识别的指令。在大模型时代,Prompt的使用尤为重要,因为它可以帮助模型更好地理解用户的意图并
- 基于Langchain的大模型RAG技术介绍(附示例代码)
赵放-AI
AIlangchain人工智能chatgptpython
一、RAG简介在大模型技术的迅速发展下,涌现了各种庞大的模型,形成了一场所谓的‘百模大战’。这些模型在大小和性能上各有所长,但大多数都是在通用语料库上进行训练的,因此它们只具备通用知识,对于专业领域的知识了解较少。由于训练大模型的成本颇高,许多专业领域难以负担这一费用,但专业人士又希望利用大模型的强大能力解决专业问题。为解决这一问题,出现了两种技术路线:一种是通过使用专业领域的数据集微调通用大模型
- RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG
UnknownBody
RAGforLLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《RAFT:AdaptingLanguageModeltoDomainSpecificRAG》的翻译。RAFT:使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型(LLM)现在是一种标准范式。当将这些LLM用于许多下游应用程序时,通常会通过基于RAG的计
- 【大模型系列篇】预训练模型:BERT & GPT
木亦汐丫
大模型bertgpt人工智能预训练模型大模型
2018年,Google首次推出BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)。该模型是在大量文本语料库上结合无监督和监督学习进行训练的。BERT的目标是创建一种语言模型,可以理解句子中单词的上下文和含义,同时考虑到它前后出现的单词。2018年,OpenAI首次推出GPT(GenerativePre-trainedTransfor
- NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
人生百态,人生如梦
nlp从零开始自然语言处理人工智能
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
- graphrag论文精读
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人工智能
论文精读:FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型(LLMs)的应用中,检索增强生成(RAG)方法通常用于从外部知识源检索相关信息,从而回答用户的问题。然而,RAG方法在处理涉及整个文本语料库的全局问题时效果不佳,比如“数据集中主要的主题是什么?”这些问题本质上是一个面向查询的总结任
- FrameNet介绍——从同义词语义知识库到框架语义知识库
禾风wyh
语义通信语义知识库
FrameNet是一个为期三年的项目,获得了NSF(美国国家科学基金会)的支持,专注于基于语料库的计算词典编纂。项目特点FrameNet承诺使用语料库证据(corpusevidence)来进行语义和句法的概括;并对目标词(主要是名词、形容词和动词)的搭配方式进行表示,其中语义部分使用了框架语义学。最终的数据库将包含所描述词语的语义框架描述,以及几千个词语和短语的搭配表示(语义和句法),每个词语或短
- 语料清洗软件工具测评推荐
热爱分享的博士僧
数据分析学习python人工智能深度学习
确定哪个语料清洗软件工具更好用,实际上取决于你的具体需求、使用场景以及个人偏好。每个工具都有其独特的优势和适用场景。以下是对之前提到的几个工具的简要评估,以帮助你做出选择:MicrosoftWord:如果你已经熟悉Word的操作,并且需要处理的语料库规模不大,那么Word可能是一个很好的选择。它提供了直观的界面和易于使用的查找与替换功能,特别是通过通配符可以实现复杂的文本匹配和替换。但是,对于大规
- 常见的NLP处理框架介绍!
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自然语言处理(NLP)处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。以下是一些主要的NLP处理框架的介绍:一、NLTK(NaturalLanguageToolkit)概述:NLTK是Python编程语言中最著名的NLP库之一,由StevenBird、EwanKlein和EdwardLoper等人开发。它提供了丰富的资源,包括文本处理、语料库、分类、标记、解析、语义推理
- ChatGPT:智能论文写作指南,让您成为写作高手
AI臻蚌
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ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环,然而,对于许多人来说,写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是,现在有了ChatGPT,您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手,并为您提供一些示例,展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型,它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
- 汉语教学备课工具推荐
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BCC语料库网站地址:http://bcc.blcu.edu.cn150亿字的超大容量,堪称全面反映当前社会语言生活的大规模语料库。既有书面语体,又有口语体语料。它的搜索功能堪称经典,输入相关的文字和代码可以实现语料精确查找,这个对于老师想确定词语用法和搭配非常有用。BCC语料库汉语分级阅读指南针网站地址:www.languagedata.net初级词,高级词分别是哪些?教案准备的词句会不会超纲?
- 认知篇-剖析LLM基座
随着深度学习技术的不断发展,语言模型(LanguageModel,LM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。其中,基于Transformer架构的预训练语言模型(PretrainedLanguageModel,PLM)更是成为了研究的热点。在众多PLM中,基于大规模语料库的预训练语言模型(LargeLanguageModel,LLM)以其强大的语言生成和理解能力,受到了广泛的关注。本文将深入探讨L
- openai公司的chatgpt-3.5参数库内还未增加sora的语料信息
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神经网络技术gpt-3人工智能深度学习
openai公司的chatgpt-3.5参数库内还未增加sora的语料信息!我想通过openai公司的chatgpt3.5来了解一下关于sora的技术信息,结果呢,它竟然回答不知道sora是什么。看来,sora的语料库信息还未来得及加入chatgpt3.5的训练模型中。如图,chatgpt3.5回答了,说它不知道。以后我会陆续和大家分享,各种前言的大数据模型技术信息,以及和人工智能,神经网络技术有
- 【摸鱼分享】2021年度网络用语大盘点!里面有你今年的关键词吗?
摸鱼人日历
转眼间,我们的2021年余额已不足每年这个时候各种各样的年度盘点层出不穷国家语言资源监测与研究中心发布《2021年度十大网络用语》来看看你最爱说的词上榜没?收录方法“2021年度十大网络用语”是基于国家语言资源监测语料库(网络媒体部分),采用“以智能信息处理技术为主,兼顾领域专家意见和相关站点收录情况”的方式获得的。监测语料库包含视频弹幕、网络论坛、新闻等不同媒体形式的语言资源。其中,本次发布涉及
- 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)
骆驼穿针眼
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基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中,Finetune(微调)是一种技术,用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。这种方法通常涉及以下步骤:预训练模型:首先,需要一个预训练的大型语言模型,如GPT、BERT或其他变体。这些模型通常在大型文本语料库上训练,以学习语言的广泛特征和结构。特定任务的数据:接着,收集和准备针对特
- gpt4国内怎么用 gpt4和chatGPT的区别是什么
氧惠佣金真的高
一、GPT是什么?GPT是一种人工智能技术,全称为"GenerativePre-trainedTransformer",即生成式预训练转换器。它由OpenAI开发,通过大规模的预训练模型和深度学习算法,能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练,从而使模型能够理解语言的结构和上下文。这使得GPT能够以人类般的方式生成自然语言文本,回答问题,进行对话等。大家好,我
- DL4J中文文档/DataVec/读取器
hello风一样的男子
读取器读取器从存储中的数据集迭代记录,并将数据加载到数据向量中。除了数据集中的单个条目之外,阅读器的用处包括:如果想要在语料库上训练文本生成器,或是以编程方式将两个条目组合在一起形成新的记录的时候该怎么办?读取器实现对于复杂的文件类型或分布式存储机制是有用的。读取器返回记录记录中每一列的Writable类。这些类用于将每个记录转换为张量/NDArray格式。使用每个读取器实现都扩展了BaseRec
- 神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集
suoge223
机器学习实用指南自然语言处理人工智能python大数据
一个聊天机器人需要大量的训练数据,以便在无需人工干预的情况下快速解决用户的询问。然而,聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集,包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。用于聊天机器人训练的问答数据集问题-答案数据集:该语料库包括维基百科文章、从中手动生成的事实问题以及这些问题的手动生成的答案,用于学术研
- LLM之RAG实战(二十五)| 使用LlamaIndex和BM25重排序实践
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RAG笔记easyui前端javascript
本文,我们将研究高级RAG方法的中的重排序优化方法以及其与普通RAG相比的关键差异。一、什么是RAG?检索增强生成(RAG)是一种复杂的自然语言处理方法,它包括两个不同的步骤:信息检索和生成语言建模。这种方法旨在为语言模型提供访问外部数据源,来提高其在生成响应时的准确性和相关性,从而增强语言模型的能力。1.1检索组件:目的:检索组件的主要功能是响应查询或提示,从大型数据库或语料库中提取相关文档或信
- python使用nltk进行中文语料库的词频分布统计
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文章目录问题描述构建语料库统计字数统计词频分布问题描述根据给定的语料库,统计其中共包含多少字、平均每个词使用了多少次以及常用词的分布以及累计分布情况。本文就以大秦帝国第一部小说为例进行实验本文可以使用在毕业设计中,如果有帮助采用请点赞关注下呗,欢迎大家交流技术,也可以私聊毕设题目交流解决方法构建语料库因为我们要处理的语言是中文,部分方法NLTK是针对英文语料的,中文语料不通用(典型的就是分词)。这
- python nltk中文_NLTK中文词性标注
weixin_39560064
pythonnltk中文
1.说明学习自然语言处理,一定会参考NLTK,主要是学习它的思路,从设计地角度看看能做什么.其本质就是把语言看成字符串,字符串组,字符串集,寻找其间规律.NLTK是多语言支持的,但目前网上的例程几乎没有用NLTK处理中文的,其实可以做。比如标注功能,它自身提供了带标注的中文语库(繁体语料库sinica_treebank).下面来看看怎样通过数据训练来实现中文词性自动标注.可以利用它来标注中本,也可
- Python与自然语言处理库Gensim实战
心梓知识
python自然语言处理easyui
一、Gensim简介Gensim是一款Python自然语言处理库。它能够自动化训练出一个文本语料库,然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中,每个语料库都是由一个个文档组成,每个文档则是由若干个单词组成。Gensim相对于其他Python自然语言处理库的优点在于它的速度和内存占用率较低。同时它还提供了许多文本处理的功能,比如文档相似度计算和主题建模等。二、安装Gensim在安装Gensim
- 使用ChatGpt和文心一言辅助文章创作
skywalk8163
人工智能水浒英雄学ITchatgpt飞桨文心一言人工智能
近期在写数字水浒系列文章,使用了ChatGpt和文心一言进行辅助创作,整体感受不错,提高了工作效率。在使用过程中,感觉文心的中文能力更强一些,主要体现在:1语料库更大,比如对水浒传了解的更多2对中文的理解更细致一些。所以大部分都是使用文心一言进行辅助文章创作。写作过程中,主要使用了润色、缩写、剧情承转、自我创作和文生图等五部分。润色部分是最可靠的帮手,一般润色的时候会让它顺便改错(或者它已经自动把
- NLP_Seq2Seq编码器-解码器架构
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理人工智能
文章目录Seq2Seq架构构建简单Seq2Seq架构1.构建实验语料库和词汇表2.生成Seq2Seq训练数据3.定义编码器和解码器类4.定义Seq2Seq架构5.训练Seq2Seq架构6.测试Seq2Seq架构归纳Seq2Seq编码器-解码器架构小结Seq2Seq架构起初,人们尝试使用一个独立的RNN来解决这种序列到序列的NLP任务,但发现效果并不理想。这是因为RNN在同时处理输入和输出序列(既负
- NLP_神经概率语言模型(NPLM)
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理语言模型人工智能
文章目录NPLM的起源NPLM的实现1.构建实验语料库2.生成NPLM训练数据3.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前,传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram技术,通过统计词汇的共现频率来计算词汇组合的概率。然而,这种方法在处理稀疏数据和长距离依剌时遇到了困难。NPLM是一种将词汇映射到连续向量空间的方法,其核心思想是利
- NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理人工智能
文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法,也是自然语言处理的一个经典模型。它将文本中的词看作一个个独立的个体,不考虑它们在句子中的顺序,只关心每个词出现的频次,如下图所示用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库#构建一个数据集corpus=["我
- NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理word2vecembedding
文章目录词向量Word2Vec:CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量,从而捕捉词与词之间的语义和句法关系,使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息,都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时,会将这个词和它周围的一些词语一起学习,这就
- GPT原始论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文翻译
iKang_dlut
gpt人工智能深度学习
1摘要自然语理解包括文本蕴含、问题回答、语义相似性评估和文档分类等一系列多样化的任务。尽管大量未标注的文本语料库很丰富,但用于学习这些特定任务的标注数据却很稀缺,这使得基于区分性训练的模型难以充分发挥作用。我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练,随后对每个特定任务进行区分性微调,可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同,我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换,
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p