- 使用提示词进行信息抽取的实用方法
scaFHIO
windowspython
在大规模语言模型(LLM)中进行信息抽取时,我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词(prompt)可以指导模型输出特定格式的信息,然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词,并将LLM的输出解析为所需的Python对象。技术背景介绍大规模语言模型可以根据提示词生成特定格式的文本。例如,我们可以要求模型以JSON格式输出所需的信息。在信息抽取的场景中,设计良好的提示词
- SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
数据集
2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址:SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景:在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
- OLMo 7B:推动自然语言处理领域的技术革新
单皎娥
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
- 【AI大模型】Transformers大模型库(九):大模型微调之计算微调参数占比
LDG_AGI
人工智能
目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
- 深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档:从基础操作到高级应用
m0_57781768
pythonlangchainhtml
深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档:从基础操作到高级应用在现代互联网时代,HTML(超文本标记语言)作为一种标准的网页文档格式,广泛应用于各类网站和应用中。无论是网页开发、数据爬取、信息抽取,还是自然语言处理和数据分析,处理HTML文档都是开发者和数据科学家不可避免的任务。然而,HTML文档的结构复杂且多变,往往需要使用专业的工具和库来解析和处理。在Python生态
- 1. 什么是Scrapy框架?
杨胜增
scrapy爬虫
1.什么是Scrapy框架?1.1Scrapy简介爬虫框架的定义与作用在网络数据采集的过程中,爬虫(Spider)是用来从网页上抓取信息的程序。爬虫框架则是一个封装了网络请求、数据提取、存储等功能的工具集,帮助开发者更高效、简便地完成爬虫的开发。Scrapy是一个流行的Python爬虫框架,它以高效、灵活和易扩展的特点,被广泛应用于数据抓取、网页爬取、信息抽取等多个领域。Scrapy作为一个开源框
- NLTK命名实体识别(NER)
Mr数据杨
Python自然语言技术NLTK自然语言处理1024程序员节
命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理,NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据,为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK(NaturalLanguageToolkit)是一个广泛使用的Python库,提供
- python爬取百度学术文献搜索引擎_通用爬虫探索(一):适用一般网站的爬虫
吃货组长
这是笔者参加今年的泰迪杯C题的论文简化版。虽然最后只评上了一个安慰奖,但个人感觉里边有些思路对爬虫工作还是有些参加价值的。所以还是放出来供大家参考一下。简介#一个爬虫可以分为两个步骤:1.把网页下载下来;2.从网页中把所需要的信息抽取出来。这两个步骤都存在相应的技术难点。对于第一个步骤,难度在于如何应对各大网站的反爬虫措施,如访问频率过高则封IP或者给出验证码等,这需要根据不同网站的不同反爬虫措施
- JsonPath用法详解
吴少凡
python开发语言自动化pycharm
JSONPath是一种信息抽取类库,是从JSON文档中抽取指定信息的工具,提供多种语言实现版本,包括Javascript、Python、PHP和Java。1、JSONPath安装:pipinstalljsonpath#如果安装太慢可以使用清华源来加速安装pipinstalljsonpath-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2、JSONPath语法J
- 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱,特别是在Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤,并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
- 使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整指南
sagvWSRJHMNEB
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随着生成式AI技术的迅猛发展,如何高效地利用GPT模型进行信息抽取和知识增强(RAG:Retrieval-AugmentedGeneration)成为了开发者关注的焦点。本文将深入探讨如何使用gpt-crawler工具来抓取网页内容并在LangChain项目中实现RAG应用。技术背景介绍在生成式AI应用中,RAG是一种结合信息检索和生成技术的方法。通过将外部知识融入到生成模型中,RAG能够在特定领
- OpenSPG docker 安装教程
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文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统,过程中也遇到了很多困难,在模型微调上,在数据集收集整理上,在知识图谱的信息抽取上等等,咬咬牙,多学习就可以解决,本文主要写一下利用openspg做技术规范的信息抽取的部署安装过程。一、OpenSPG1.介绍OpenSPG是蚂蚁集
- 好用的文本内容抽取关键词API接口调用示例
天聚数行
天行数据天行数据API接口tianapipython
用户输入的内容通常是一个不那么简洁的长尾词,通过抽取关键词接口就能快速抽取其中的核心词。该接口支持指定抽取数量和词性,其中num参数为可选,默认返回10个词语,999为不限数量。当指定wordtag参数为1时,返回一个包含词性的列表,例如把一大段文本中的人名或者把一篇文章里提到的地名单独提取出来。词性代码释义请参考中文智能分词接口词性代码释义。接口信息抽取一段文本信息中的核心关键词接口地址:htt
- AI时代来临,AI基础数据服务行业未来发展有哪些变化
标贝科技
人工智能数据库语言模型数据挖掘数据分析
AI基础数据服务是针对人工智能(AI)领域提供的一项服务,它包括数据采集、数据清洗、信息抽取和数据标注等服务。AI基础数据服务旨在为AI算法的训练和优化提供必要的数据支持,为AI算法的性能提供保障。标贝科技提供专业的数据采集、数据标注、训练数据集等AI基础数据服务内容,在基础数据行业拥有丰富的落地实践经验,据标贝科技的市场调研统计,2020中国AI行业核心产业市场规模将超过1500亿元,市场发展向
- NLP-预训练模型-中文:封神榜系列【姜子牙(通用大模型)、太乙(多模态)、二郎神(语言理解)、闻仲(语言生成)、燃灯(语言转换)、余元(领域)、...】
u013250861
LLM自然语言处理人工智能深度学习
封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景,包括文本图像生成,蛋白质结构预测,语音-文本表示等
- NLP学习——信息抽取
P-ShineBeam
NLP基础学习
信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类:实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。实体抽取任务中的复杂问题:重复嵌套,原文中多个实体之间共享片段不连续,一个实体由多个不连续片段组成2、关系抽取从文本中抽取一对实体和预定义的关系类型。传统的关系抽取任务实现方案是先进行实体抽取,再输入头尾实体与原文进行关系分
- 信息抽取技术:电商领域的智能化革命与市场策略优化
思通数科x
运维大数据
一、引言在当今快速发展的互联网电商领域,信息抽取技术的应用已经成为商家优化供应链、降低成本、提高响应速度的关键手段。随着消费者需求的日益多样化和个性化,电子商务平台需要更高效、智能的数据处理能力来应对市场的挑战。从供应商管理到库存优化,再到物流协调,信息抽取技术正逐步渗透到电商运营的每一个环节。本文将探讨信息抽取技术如何帮助电商企业在激烈的市场竞争中保持领先地位,实现供应链的透明化、自动化和智能化
- 【8】知识加工
铁盒薄荷糖
知识图谱实战6+3天人工智能
一、概述对信息抽取/知识融合后得到的“事实”进行知识推理以拓展现有知识、得到新知识。知识加工主要包括三方面内容:本体构建、知识推理和质量评估。二、本体构建1.本体定义:本体是用于描述一个领域的术语集合,其组织结构是层次结构化的。简而言之,本体是用于描述一个领域的数据集合,是知识库的骨架。作用:获取、描述和表示相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定领域内共同认可的词汇,提供该领域特定的概念
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
人工智能自然语言处理数据挖掘
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- 文本信息抽取模型介绍——实体抽取方法:NER模型(下)
合合技术团队
【通用文本信息抽取技术白皮书】ocr人工智能
3.1.4常用的实体抽取模型LatticeLSTM新加坡科技设计大学的研究者2018年在论文《ChineseNERUsingLatticeLSTM》中提出了新型中文命名实体地识别方法LatticeLSTM。作为信息抽取的一项基本任务,命名实体识别(NER)近年来一直受到研究人员的关注。该任务一直被作为序列标注问题来解决,其中实体边界和类别标签被联合预测。英文NER目前的最高水准是使用LSTM-CR
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汀、人工智能
人工智能知识图谱LSTM分词算法信息抽取词性标注NLP
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- 教你打造智能知识图谱平台-构建企业知识图谱方法和应用
罗川社
1.知识图谱平台架构如何搭建上一篇文章讲过基础的搜索引擎可先不部署OCR功能,此时搭建的图谱功能只能称为一个简单的专家系统。如果想打造出成熟的图谱系统,还是不能偷懒,按照完整的图谱平台框架构建。如下图:图谱架构图2.模型训练工具(知识获取+知识融合):1.开放形知识领域:业内广泛采用NLP训练模型,实现海量数据的自动化抽取和构建。StandfordNLP提供了开放信息抽取OpenIE功能用于提取三
- (一)知识图谱原理与应用概述 上
韩韩吖吼
学习KG知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)本质上是基于图的语义网络,表示实体和实体之间的关系构建知识图谱的目的,就是让机器人具备认知能力,理解这个世界。知识图谱与知识工程知识图谱是web和大数据时代的知识工程新的发展形态。知识工程的核心:知识库和推理引擎。领域本体的构建:面向特定领域的形式化地对于共享概念体系的明确而详细的说明。知识抽取:从海量的数据中通过信息抽取的方式获取知识。知识融合:通过对多个
- 通过与chatGPT交流实现零样本事件抽取
Ly大可爱
NLP事件抽取chatgpt人工智能
1、写作动机:近来的大规模语言模型(例如ChatGPT)在零样本设置下取得了很好的表现,这启发作者探索基于提示的方法来解决零样本IE任务。2、主要贡献:提出了基于chatgpt的多阶段的信息抽取方法:在第一阶段找出可能存在于句子中的相应元素类型。然后在第二阶段,对第一阶段中的每个元素类型执行链式信息抽取。每个阶段都采用了多轮QA过程。在每一轮中,基于设计的模板和先前提取的信息构造提示,作为输入向C
- Deepdive关系抽取:特征源码分析及优化加快信息提取
weixin_42001089
人工智能机器学习DDLIBNLPdeepdive
前言本篇不是Deepdive入门教程,而是对其一些源码细节进行了解读,换句话说要深入到内部去看看其具体是怎么做的,所以看本篇的前提是假设读者已经大概清楚了deepdive的使用流程,如果不是很熟悉,或是第一次使用建议先去看一下入门教程。本篇先是分析特征方面的源码,接着是实践部分,即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内,最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关
- 多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践
文文学霸
学习人工智能深度学习
总第556篇2023年第008篇美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中,基于多场景的业务背景,提出了分层信息抽取网络,提升了多场景多任务的建模效果。相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE2023收录,本文详细阐述了多场景多任务学习的解决方案,希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。1.背景2.层次化信息抽取网络2.1问题定义2.2方法介绍2.3训练目标3.实验3
- 【论文】多场景多任务推荐
Citroooon
深度学习人工智能
ICDE2023|多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践背景:·多场景:美食关键词搜索、限时秒杀推荐、套餐推荐、商家商品推荐等。随着推荐场景数量的增加,传统地针对单个场景独立开发推荐模型有很多劣势和局限性·多任务:在这些场景中需要优化的指标是点击(CTR)和转化(CVR)本文提出了一种层次化信息抽取网络(HiNet)也就是一个端到端的两层信息抽取框架,来共同建模场景间和任务间的信息共享和协作,其
- 基于Prompt Learning的信息抽取
wang2008start
prompt信息抽取关系抽取实体识别文本分类
PTR:PromptTuningwithRulesforTextClassification清华;liuzhiyuan;通过规则制定subpromptRelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval-enhancedPromptTuningRelationExtractionasOpen-bookExamination:Retrieval-enh
- 基于对比学习的信息抽取
wang2008start
对比学习信息抽取自然语言处理
LabelRefinementviaContrastiveLearningforDistantly-SupervisedNamedEntityRecognitionNAACL2022;做的远程监督NER,通过知识库构建伪标签,通过对比学习构建负样本,负样本是entity的多余部分或其他不相关部分。即对entity的start和end上面做负样本的构造和生成RCL:RelationContrasti
- 自然语言处理,基于预训练语言模型的方法,车万翔,引言部分
iKang_dlut
自然语言处理语言模型人工智能
文章目录自然语言处理应用任务1.信息抽取2.情感分析3.问答系统4.机器翻译5.对话系统自然语言处理应用任务1.信息抽取信息抽取(InformationExtraction,IE),是从非结构化的文本中,抽取出结构化信息的过程,通常包含以下这些子任务下面举一个例子,来说明这些子任务分别是干什么的,以及它们之间的差别是什么。不同信息抽取子任务,抽取的结果如下方表格所示:信息抽取子任务抽取结果命名实体
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key