- 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
- 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
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
- 用通俗易懂的方式讲解:实体关系抽取入门教程
深度学习算法与自然语言处理
机器学习自然语言处理人工智能深度学习
信息抽取主要包括3项子任务:实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节。实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系。本文为《实体关系抽取方法研究综述》论文的阅读笔记。文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合
- 13 | 使用代理ip爬取安居客房源信息
RunsenLIu
玩转Python爬虫tcp/ip网络协议网络
这是一个简单的Python爬虫代码,用于从安居客网站爬取房地产信息。该爬虫使用了代理IP来绕过可能的封禁,并提供了一些基本的信息抽取功能。如果访问过多,那么可能出现了验证码对此,最好的方法就是换ip。使用代理IP的主要目的是保护爬虫的稳定性和隐私。以下是一些常见的原因:反爬虫机制:很多网站为了防止被爬虫频繁访问,会采取一些反爬虫策略,比如IP封锁、验证码等。通过使用代理IP,可以更换请求的源IP,
- 文本挖掘与信息抽取:从非结构化数据中提取知识的关键技术
人工智能的光信号
人工智能
人工智能的学习之路非常漫长,不少人因为学习路线不对或者学习内容不够专业而举步难行。不过别担心,我为大家整理了一份600多G的学习资源,基本上涵盖了人工智能学习的所有内容。点击下方链接,0元进群领取学习资源,让你的学习之路更加顺畅!记得点赞、关注、收藏、转发哦!进群扫码领资料文本挖掘和信息抽取是自然语言处理领域中的重要技术,它们可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有用的信息和知识。本文将对文本挖掘和
- AAAI 2021 | 情感分析最新进展解读
智源社区
编程语言机器学习人工智能深度学习大数据
图片来源:网络作者:陆鑫,赵妍妍,秦兵单位:哈尔滨工业大学情感分析是自然语言处理中的一个重要研究领域,其相关应用在各种真实场景中发挥着重要作用。近年来,基于深度学习的方法逐渐成为情感分析的主流,一方面极大地提高了诸多传统情感分析任务的性能,如情感分类、情感信息抽取等;另一方面还促进了情感分析与其他领域的交叉融合,并衍生出了一系列新任务,如对话情感任务、多模态情感分析任务等。在AAAI2021上出现
- NLP应用场景及流程
MRfanfan
NLP自然语言处理机器学习人工智能
一、NLP主要应用场景:1.问答系统。2.情感分析:##股票价格预测##舆情监控##产品评论##事件监测3.机器翻译4.自动摘要(难度大)5.聊天机器人6.信息抽取具体问题为(李宏毅NLP):文本-----文本文本-----语音文本-----class(类别)语音-----文本语音-----语音语音-----class(类别)二、主要流程
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天池小天
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Qwen进行NER识别目录Qwen进行NER识别前言一、QWEN_NER1.引入库2.封装主函数相似度处理实际匹配标签(例子)获取结果总结前言chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面,后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文,比如之前收集过的::https://github.com/cocacola-lab/GPT4IEhttps://github.com/RidongHan
- 用于生成信息提取的大型语言模型综述
AI知识图谱大本营
大模型人工智能
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.17617.pdf代码仓库:https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers信息抽取(IE)旨在从纯自然语言文本中提取结构化知识(如实体、关系和事件)。最近,生成式大型语言模型(LLMs)在文本理解和生成方面展示出了非凡的能力,可以在各个领域和任务中进行泛化。因此,许多研究提出了利用LLM
- “不缺钱,只缺人” ,同传翻译的那些事儿
飞桨PaddlePaddle
人工智能编程语言深度学习自然语言处理nlp
点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造,提供了从词向量、预训练语言模型,到信息抽取、情感分析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话系统等实践项目的全流程讲解,旨在帮助开发者更全面清晰地掌握百度飞桨框架在NLP领域的用法,并能够举一反三、灵活使用飞桨框架和PaddleNLP进行NLP深度学习实践
- JioNLP:预处理、信息抽取、数据增强、NLP简单功能与词典,找它就对了!
jionlp数据分析
NLPPython数据增强自然语言处理数据挖掘深度学习神经网络信息抽取
⭐戳这里->JioNLP⭐戳这里=>在线直接使用版->JioNLP pipinstalljionlp来看看JioNLP能干什么?Ctrl+F搜索一下功能主要包括:文本清洗,去除HTML标签、异常字符、冗余字符,转换全角字母、数字、空格为半角,抽取及删除E-mail及域名、电话号码、QQ号、括号内容、身份证号、IP地址、URL超链接、货币金额与单位,解析身份证号信息、手机号码归属地、座机区号归属地
- KnowLM知识抽取大模型
dzysunshine
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文章目录KnowLM项目介绍KnowLM项目的动机ChatGPT存在的问题基于LLama的知识抽取的智析大模型数据集构建及训练过程预训练数据集构建预训练训练过程指令微调数据集构建指令微调训练过程开源的数据集及模型局限性信息抽取Prompt部署环境配置模型下载预训练模型使用LoRA模型使用KnowLM项目介绍KnowLM是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目,是一种将LLM与知识图
- 如何解决大模型的「幻觉」问题?
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医学大模型算法
如何解决大模型的「幻觉」问题?如何解决大模型的「幻觉」问题?幻觉产生原因?模型原因数据层面幻觉怎么评估?Reference-based(基于参考信息)基于模型的输入、预先定义的目标输出基于模型的输入Reference-Free(无参考信息)基于IE(信息抽取)基于QA(问题回答)基于NLI(自然语言推理)基于FactualnessClassificationMetric(使用一个度量标准)人工评估
- 一篇关于大模型在信息抽取(实体识别、关系抽取、事件抽取)的研究进展综述
AI知识图谱大本营
chatgpat知识图谱gpt
信息提取(IE)旨在从普通自然语言文本中提取结构化知识(如实体、关系和事件)。最近,生成式大型语言模型(LLMs)展现了在文本理解和生成方面的卓越能力,使得它们能够广泛应用于各种领域和任务。因此,已经有许多研究致力于利用LLMs的能力,为信息提取任务提供可行的解决方案。为了全面系统地回顾和探索LLMs在信息提取任务中的应用,本研究对这一领域的最新进展进行了调查。首先,我们进行了广泛的概述,将这些研
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多