NLP常用英文数据集

神奇的平静漫步的小马驹
我们七组色香味俱全的特色菜百家宴我们七组的仙女们仙女们在舞动上图是今晚上海nlp课堂的晚会照片。熟悉的场地，熟悉的伙伴们。只是，我从画面里，跑到了画面外。决定不去二阶的时候，我以为在这样的时刻，我会有很多情绪：郁闷、遗憾、羡慕、纠结……没想到，这一刻真的来临的时候，我心里是满满的喜悦、平静。其实，在读到惠安的时，我内心有些小波动：惠安和我工作类似，她也面临突击检查，她因为领导的理解、同事的护援而得
使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python 语言模型开发语言
**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？无心水架构 transformer Mamba Mamba架构 AI大模型系统开发实战 AI大模型高手开发 AI大模型系统实战
Transformer架构自2017年诞生以来，一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长（如128K长文本处理、基因组学超长序列分析），其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底，由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构，通过创新的“选择性状态空间模型（SelectiveSSM）”实现了线性复杂度（
【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现 java1234_小锋 NLP NLLP微博舆情分析 python 自然语言处理 flask
大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址：2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程（火爆连载更
Rouge：面向摘要自动评估的召回导向型指标——原理、演进与应用全景大千AI助手深度学习人工智能神经网络 Rouge 文本摘要 Summary 评估
“以n-gram重叠量化文本生成质量，为摘要评估提供可计算标尺”Rouge（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）是由南加州大学信息科学研究所（ISI）的Chin-YewLin于2004年提出的自动文本摘要评估指标，其核心思想是通过计算生成文本与参考摘要之间的n-gram重叠率，量化摘要的内容覆盖度与忠实度。作为自然语言处理（NLP）领域最权威
甘超波：NLP权谋中谈判流程甘超波
哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助今天主要分享权谋中的谈判流程一:什么是谈判？有的伙伴认为:谈判就是勾心斗角有的伙伴认为:只有商业和国家用到谈判还有的伙伴认为:谈判是一种很高大上的方法和技巧这是不同的伙伴对谈判的看法，这些都是不全面的到底什么是谈判？谈判:处理事情设计出一系列巧妙的方法、技巧、流程，让对方配合你、支持你的
百度文心大模型ERNIE全面解析 KENYCHEN奉孝 python实践大全 AI ERNIE 人工智能后端文心大模型 python
百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型（ERNIE，EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）系列是结合知识增强技术的预训练大模型，涵盖自然语言处理（NLP）、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强：通过多源知识图谱（如百度百科、专业领域数据）注入，提升模型对实
AI办公（综合）课程内容框架建模中… AI-native
AI办公（综合）课程内容框架：深度挖掘与分析一、课程定位深化：从“技能学习”到“价值创造体系构建”传统办公课程聚焦单点工具，本课程定位突破技能培训边界，构建“技术-场景-价值”闭环：-技术穿透性：不局限于AI工具表层操作，深入讲解自然语言处理（NLP）、生成式对抗网络（GANs）等技术在办公场景的底层逻辑，让学员理解“AI为何能优化流程”，而非仅知“如何用工具”。-场景延展性：覆盖内容运营、协作管
自然语言处理技术应用领域深度解析：从理论到实践的全面探索
1.引言：自然语言处理的技术革命与应用前景自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为人工智能领域的核心分支，正在以前所未有的速度改变着我们的数字化生活。从最初的规则基础系统到如今基于深度学习的大语言模型，NLP技术经历了从理论探索到实际应用的深刻变革。在当今信息爆炸的时代，人类每天产生的文本数据量达到了惊人的规模，如何让计算机理解、处理和生成人类语言，已经成为推
大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理与工程实践：RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,
主要分布在背侧海马体（dHPC）CA1区域（dCA1）的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示金井PRATHAMA 脑神经科学与NLP 自然语言处理人工智能神经网络
时空联合细胞（SpatiotemporalConjunctiveCells）主要分布在背侧海马体CA1区（dCA1），其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图，形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理（NLP）中的深层语义分析提供了突破性的启示，尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径：一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
Transformer：颠覆NLP的自注意力革命 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python transformer 自然语言处理深度学习
Transformer：颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构，以下是对其的详细介绍：提出背景与应用：2017年，Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构，它主要用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本生成等。核心原理：文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
Swin Transformer原理与代码精讲 bai666ai 深度学习之计算机视觉 transformer swin CV 深度学习图像分类
课程链接：SwinTransformer原理与代码精讲--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。SwinTransformer是在ViT基础上发展而来，是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络，用于图片分类的CV任务，以及下游的CV任务，如目标检测、实例分
深入探讨 Transformer 模型架构年纪轻轻头已凉 transformer 深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，并在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全依赖于自注意力机制（Self-AttentionMechanism），这使得它在处理长序
星图云开发者平台新功能速递|AI大模型赋能开发应用效率提升三倍！星图易码人工智能
还在为技术文档检索耗费数小时？还在重复编写基础CRUD代码？星图云开发者平台发布「三大AI核心能力」，将自然语言大模型深度融入开发全流程。这不是替代开发者，而是让每位工程师拥有超级辅助——从此复杂算法封装、接口调试、业务逻辑设计效率全面跃升。一、智能化多源知识问答技术当开发者以自然语言形式提出技术问题时，多模态自然语言处理（NLP）模型与知识图谱融合技术，实现三重突破：1.跨域知识检索：联动平台专
基于自然语言处理的财报分析：量化价值投资新视角 AI量化价值投资入门到精通自然语言处理 easyui 人工智能 ai
基于自然语言处理的财报分析：量化价值投资新视角关键词：自然语言处理；财报分析；量化价值投资；文本挖掘；金融科技摘要：本研究聚焦于基于自然语言处理（NLP）的财报分析，为量化价值投资开辟了新的视角。首先介绍了该领域的背景与历史发展，明确了问题空间和关键术语。接着从第一性原理推导构建理论框架，分析其局限性与竞争范式。阐述了系统架构设计、实现机制，涵盖算法复杂度、代码实现等。探讨了在实际应用中的策略、集
奥威BI+AI：绘就企业决策智能的新诗篇
一、技术交响：BI与AI的浪漫邂逅在技术的浩瀚宇宙中，‌奥威BI+AI‌正引领一场前所未有的智慧风暴。这是一场‌技术革命‌，巧妙地将商业智能（BI）与人工智能（AI）深度融合，编织出独一无二的“双引擎”分析平台梦想。智能数据治理、预测建模与自然语言交互，三大核心功能如璀璨星辰，照亮企业前行的道路。·‌智能数据治理‌：通过NLP技术，非结构化数据得以自动清洗，ETL效率飙升300%，数据治理从未如此
PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南慕婉0307 自然语言处理 pytorch embedding 人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术，它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入，语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入？解决维度灾难：传统one-hot编码维度等于词汇表大小，而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系：通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习：预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
甘超波：NLP权谋的谋略思维甘超波
哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助今天我们主要来分享一下NLP中权谋的谋略思维对于权谋这个词，相信很多人都不陌生，有一部分伙伴可能在电视上看一些后宫剧，对权谋有所认识、有一部分伙伴可能在看过相关权谋书籍，对权谋有所了解有一部分伙伴可能在自媒体看过权谋文章，对权谋有了解这是不同的伙伴对权谋的认知，那我们今天就来看一下NLP
基础NLP | 01 机器学习深度学习基础介绍是娜个二叉树！ NLP 自然语言处理机器学习深度学习
文章目录机器学习简介有监督学习无监督学习一般流程常用概念深度学习简介隐含层/中间层例子and流程如果想要猜测的又快又准，调整的方向有哪些？随机初始化损失函数导数与梯度梯度下降优化器MiniBatchepoch流程深度学习的基本思想机器学习简介有监督学习核心目标：建立一个模型（函数），来描述输入（X）和输出（Y）之间的映射关系价值：对于新的输入，通过模型给出预测的输出要点：有一定数量的训练样本输入和
【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 主页-评论用户时间占比环形饼状图实现
大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解主页-评论用户时间占比环形饼状图实现视频在线地址：2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程（火爆连载更新中.
NLP--自然语言处理学习-day1 啊波阿波波自然语言处理学习 easyui
一.初步认识NLP自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是计算机科学和人工智能（AI）的一个交叉领域，旨在使计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言的能力。它结合了计算语言学、人工智能、机器学习和语言学等多个领域的知识。NLP的主要任务文本分类：将文本内容分配到一个或多个类别中，例如垃圾邮件分类、情感分析等。命名实体识别（NER）：从文本中识别出特定类型的实体，
Python 解析 RAG（检索增强生成）的核心概念产品挨打师 python 开发语言
```htmlPython解析RAG（检索增强生成）的核心概念Python解析RAG（检索增强生成）的核心概念RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合了检索和生成能力的模型架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息，并将其与生成模型相结合，从而实现更高质量的文本生成任务。本文将介绍RAG的核心概念及其在P
主要分布在背侧海马体（dHPC）CA1区域（dCA1）的时间细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示金井PRATHAMA 脑神经科学与NLP 神经网络自然语言处理人工智能知识图谱
时间细胞（timecells）作为海马体CA1区域中编码时间信息的神经元，其工作机制对自然语言处理（NLP）中的深层语义分析具有多方面的启示。这些神经元通过整合时空信息、动态竞争机制和序列编码能力，为解决NLP中语义连贯性、上下文依赖性和长期依赖等挑战提供了生物神经基础。以下是具体的影响和启示：一、时间细胞的特性与深层语义分析的挑战关联时间编码的动态性与语义上下文依赖时间细胞通过速率编码（firi
【2025版】最新大模型就业方向，零基础入门到精通，收藏这篇就够了程序员_大白大模型程序员职业与发展大模型人工智能
大模型就业方向主要集中在以下几个核心领域：数据治理方向：涉及爬虫、数据清洗、ETL、DataEngine、Pipeline等工作，确保数据质量和可用性，支持模型训练和运行。平台搭建方向：负责分布式训练、大模型集群以及工程基建，构建高效的模型运行平台，支持高性能计算。模型算法方向：专注于开发新的预训练模型和优化算法，提升模型的准确性和效率，适用于NLP、语音助手、对话机器人等领域。部署落地方向：包括
AI产品经理面试宝典第48天：产品设计与用户体验优化策略 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题产品经理 AI产品经理面试大模型产品经理面试大模型面试 AI面试 AI产品
1.用户体验分析与产品设计逻辑1.1问：如何通过用户反馈优化AI产品体验？答：建立反馈闭环机制：通过应用内评分、用户访谈、行为埋点三维度收集数据，例如某语音助手产品通过NLP分析用户纠错语句，发现"误唤醒"问题占比37%；优先级排序模型：采用Kano模型量化需求，将"语音响应延迟降低至200ms内"列为基本型需求，"方言识别"设为期望型需求；敏捷迭代验证：针对某智能客服产品，采用灰度发布策略，先在
LoRA中的低秩矩阵估计
LoRA（Low-RankAdaptation）是一种用于微调大型语言模型（LLM）的高效方法，尤其在资源有限的环境下表现出色。其核心思想是通过低秩矩阵来近似微调过程中权重矩阵的变化，从而大幅减少需要训练的参数数量。---\paragraph{1.背景：微调与参数效率}在自然语言处理（NLP）中，大型语言模型（如GPT、BERT等）通过预训练学习了丰富的语言知识。然而，为了适应特定任务或新数据，通
[特殊字符]️用Python打造全能型新闻爬虫：抓取全文+图片+视频的完整攻略（含最新Playwright方案） Python爬虫项目 python 爬虫数据分析开发语言音视频 javascript 数据挖掘
一、前言：为什么要抓取新闻网站全文？在大数据、人工智能风口之上，构建新闻语料库用于训练自然语言处理（NLP）模型、情感分析、热点追踪等任务变得愈发重要。然而，大多数新闻网站并不提供开放的API，内容分散在网页的各个结构中，因此我们必须编写一个功能齐全的爬虫来抓取文章、图片、视频等多种内容。️二、技术选型与环境准备主要依赖库库名用途Playwright最新浏览器自动化技术，支持动态页面渲染Beaut
信而泰×DeepSeek：AI推理引擎驱动网络智能诊断迈向 “自愈”时代
DeepSeek-R1：强大的AI推理引擎底座DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的新一代AI大模型。其核心优势在于强大的推理引擎能力，融合了自然语言处理（NLP）、深度学习、大规模数据分析等前沿技术。DeepSeek-R1具备卓越的逻辑推理、多模态分析（文本/图像/语音）和实时交互能力，能够高效处理代码生成、复杂问题求解、跨模态学习等高阶任务。凭借其开源、高效、多模态
NLP论文速读|chameleon：一个即插即用的组合推理模块Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models Power2024666 NLP论文速读自然语言处理人工智能机器学习深度学习 nlp 语言模型
论文速读|Chameleon:Plug-and-PlayCompositionalReasoningwithLargeLanguageModels论文信息：简介:该论文介绍了一个名为Chameleon的人工智能系统，旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务时存在的固有限制，例如无法访问最新信息、使用外部工具以及执行精确的数学和逻辑推理。Chameleon通过插入即用模块增强LLMs，使其
桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？换个号韩国红果果 html 小球碰撞
稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容白糖_ html5
读后感先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。
[JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop 商城系统 jshop 电商系统
在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。在jshop中，对RequestContextHolder的
算法之时间复杂度周凡杨 java 算法时间复杂度效率
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
Java事务处理 g21121 java
一、什么是Java事务通常的观念认为，事务仅与数据库相关。事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
Linux awk命令详解 510888780 linux
一. AWK 说明 awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。 awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
android permission 布衣凌宇 Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans java oracle
北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
linux shell 常用命令 antlove linux shell command
grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术 Java解析xml文档 dom技术 XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习 XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML: DOM解析XML文件 SA
underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScript underscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素，设置了参数n，就
plSql介绍 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jquery Ajax springMVC 浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件. 在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。 1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
[轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？
重复执行某段代码 dai_lm android
用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DB backup
一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com github git webhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！工具/原料 github 方法/步骤
">的作用" target="_blank">JSP中的作用蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
局域网使用的文件共享服务。一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
guava cache IXHONG cache
缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScript jquery css
这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码： (
美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
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XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL. 私有DTD <!DOCTYPErootSYST

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