- 【Python】Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别
宅男很神经
python开发语言
第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- PostgreSQL 中的 pg_trgm 扩展详解
Yashar Qian
数据库(SQL)随笔postgresql数据库
PostgreSQL中的pg_trgm扩展详解pg_trgm是PostgreSQL提供的一个核心扩展,用于实现基于三元组(trigram)的文本相似度计算和高效搜索。它特别适合优化模糊匹配、部分匹配和相似度查询。核心功能三元组(trigram)概念:将字符串拆解为连续的3个字符组例如:“hello”→["h","he",“hel”,“ell”,“llo”,"lo"]主要用途:优化LIKE'%pat
- ali PaddleNLP docker
大熊程序猿
AI大模型docker容器运维
一、添加文件nano /root/projects/paddlenlp_similarity_server.pyfromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpaddlefrompaddlenlpimportTaskflowimportjsonimportuuidapp=Flask(__name__)#初始化文本相似度模型similarity=Taskflow
- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- 如何在Python中实现文本相似度比较?
CodeJourney代码之旅
python学习python开发语言
在Python中实现文本相似度比较可以通过多种方法,每种方法都有其适用场景和优缺点。以下是一些常见的文本相似度比较方法:1.余弦相似度(CosineSimilarity)余弦相似度是通过计算两个向量之间夹角的余弦值来确定它们之间的相似度。在文本处理中,可以使用TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)将文本转换为向量。fromsklearn.fea
- NLP-数据集
hello,你好呀
NLP自然语言处理人工智能
目录第一章STS(语义文本相似度)(重点)一、SemEvalSTS年度任务(2012-2017)1.SemEval-2012STS2.SemEval-2013STS3.SemEval-2014STS4.SemEval-2015STS5.SemEval-2016STS6.SemEval-2017STS二、STSBenchmark(2017)三、跨语言STS(XSTS)1.XSTS-20162.XLM
- 解锁C++编辑距离:文本相似度的度量密码
zhengddzz
c++c++
编辑距离是什么在文本处理的广袤领域中,编辑距离就像一位默默守护的卫士,发挥着不可或缺的重要作用。无论是在拼写检查功能中,帮助我们快速揪出那些错别字;还是在语音识别系统里,助力系统精准识别语音转化成正确文本;又或是在搜索引擎优化方面,提升搜索结果与用户需求的匹配度,编辑距离都展现出了它强大的实力和独特的价值。编辑距离,又称Levenshtein距离,它衡量的是两个字符串之间的差异程度,具体来说,是指
- 【NLP-01】文本相似度算法:Cosine Similarity、Levenshtein Distance、Word2Vec等介绍和使用
云天徽上
NLP算法机器学习人工智能word2vec自然语言处理nlp
文本相似度计算的算法是自然语言处理领域中的关键技术,主要用于衡量两段文本在内容、语义或结构上的相似程度。以下是一些常用的文本相似度计算算法:余弦相似度(CosineSimilarity):余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度。在文本相似度计算中,首先将文本转换为向量表示(如TF-IDF向量),然后计算这些向量之间的余弦值。余弦值越接近1,表示文本越相似。Jaccard相似度:
- 文本主题模型之潜在语义索引(LSI)
多尝试多记录多积累
好文章的搬运工:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6805861.html先对矩阵做SVD分解,然后利用V矩阵,计算LSI,LSI得到的文本主题矩阵可以用于文本相似度计算。而计算方法一般是通过余弦相似度。需要选取主题的k值。LSI是最早出现的主题模型了,它的算法原理很简单,一次奇异值分解就可以得到主题模型,同时解决词义的问题,非常漂亮。但是LSI有很多不足,导致它在
- Python 计算文本相似度(Levenshtein、Jaccard、TF-IDF)
数据库管理员的恶梦fB
pythontf-idf开发语言
```htmlPython计算文本相似度(Levenshtein、Jaccard、TF-IDF)Python计算文本相似度(Levenshtein、Jaccard、TF-IDF)在自然语言处理(NLP)中,计算文本相似度是一个常见的任务。文本相似度可以用于搜索引擎优化、抄袭检测、推荐系统等多个领域。本文将介绍三种常用的文本相似度计算方法:Levenshtein距离、Jaccard相似系数和TF-I
- 如何将大型语言模型(LLM)转换为嵌入模型
极道亦有道
语言模型人工智能自然语言处理
实验证明,LLM2Vec模型在嵌入任务上具有更好的性能,它可以为组织开辟新的场所,并以非常低的成本快速创建专门的嵌入模型。嵌入模型已经成为大型语言模型(LLM)应用的重要组成部分,可以实现检测文本相似度、信息检索和聚类等任务。然而,与生成任务中使用的架构不同,嵌入模型主要基于Transformer架构。这使得很难将生成模型上的大量工作转移到改进的嵌入模型上,并且需要额外的并行工作。在一项新的研究中
- 动态规划——编辑距离
皮蛋瘦肉没有肉
经典算法动态规划算法
参考博客:https://blog.csdn.net/ghsau/article/details/78903076题目编辑距离又称Leveinshtein距离,是由俄罗斯科学家VladimirLevenshtein在1965年提出。编辑距离是计算两个文本相似度的算法之一,以字符串为例,字符串a和字符串b的编辑距离是将a转换成b的最小操作次数,这里的操作包括三种:插入一个字符删除一个字符替换一个字符
- 论文中自己写的内容会被标红吗?
kexiaoya2013
人工智能论文阅读论文笔记
很多人在写论文时,会担心一个问题,如果内容完全是自己写的,查重时会不会被系统标红?一、查重系统工作原理查重系统的核心功能是比对文本相似度。它会将你的论文与数据库中的海量文献进行对比,找出重复或高度相似的片段。要注意的是,查重系统并不会区分内容是谁写的,它只能关注文字本身的重复率。即使某段话是你原创的,但如果数据库中存在相似的表达,系统依然会判定为重复。二、为什么自己写的内容也可能被标红1、常用术语
- BERT 模型 和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」
结合BERT模型和Milvus向量数据库,通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为:文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。1️⃣环境准备安装必要的库:pipinstallpymilvustransformerstorch2️⃣流程图解BERT模型↓将文本转为向量Milvus数据库(存储所有向量)↓输入问题文本Milvus搜索相似向量→返回最相似的答案3️⃣完
- 如何利用USearch实现快速向量搜索:更轻量、更高效的替代方案
sdfugyd
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引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统,向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。这种引擎与FAISS在功能上相似,但在设计上更为精简,具备更高的兼容性。接下来,我们将详细讲解如何安装和使用USearch,并提供实用的代码示例。主要内容1.USearch与FAISS的对比USearch的基础功能与
- 使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入
dgay_hua
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在自然语言处理(NLP)领域中,嵌入(Embedding)是一种将文本转换为向量表示的方法。今天,我们将通过AnyscaleEmbeddings类来演示如何进行文本嵌入,它能有效地将文本转换为高维向量,这在文本相似度计算、文本分类等任务中非常有用。1.技术背景介绍嵌入模型是NLP中的一种常见技术,它能够将语言数据映射为固定长度的高维向量。通过预训练模型(如BERT、GPT等),我们可以获得语义丰富
- 使用SingleStoreDB构建高效的AI检索器
qahaj
人工智能python
在构建现代AI应用时,高效存储和检索向量数据是不可或缺的一环。SingleStoreDB是一款高性能的分布式SQL数据库,不仅支持云端和本地部署,还具备向量存储能力及相关函数(如dot_product和euclidean_distance),能够很好地支持基于向量的应用场景,如文本相似度匹配。本文将以SingleStoreDB为核心,结合LangChain生态系统,展示如何实现一个简单但功能强大的
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 数据库面试题-ElasticSearch
@Corgi
Java面试题数据库elasticsearch大数据java面试题
数据库面试题-ElasticSearch1、ElasticSearch是什么?2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理?3、说说ElasticSearch分段存储的思想?4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识?5、知道什么是文本相似度TF-IDF吗?6、说说ElasticSearch写索引的逻辑?7、说说ElasticSearch集群中搜索数据的过程?8、说说E
- 【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 )
XNB's Not a Beginner
算法哈希算法算法c++数据结构链表hashtable
两个文本的相似度的指标有很多,常见的有词袋分析,词向量余弦,LCS(子串,子序列),Jaccard相似度分析(单词集合的对称差和最小全集比值),编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标:1单词重复度2最长公共子序列长度首先用c++builtin的字符输入流对象istringstream做单词分割然后用我自己写的patriacatrie树当作词袋,把词量小的string做映射集合(类似重链合并),
- 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
- 如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析?
小小晓晓阳
LLM文心一言pythonnlp
常规的文本相似度计算有TF-IDF,Simhash、编辑距离等方式,但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算,并不能结合语义分析,而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力,效果也不一定能达到我们满意的状态,随着大模型技术的日渐成熟,我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢?本文将结合文心一言4.0来介绍两种文本相似度分析的方法:方式一提供prompt,直接调用大模型接口
- bert+np.memap+faiss文本相似度匹配 topN
木下瞳
NLP机器学习深度学习模型bertfaiss人工智能
目录任务代码结果说明任务使用bert-base-chinese预训练模型将文本数据向量化后,使用np.memap进行保存,再使用faiss进行相似度匹配出每个文本与它最相似的topN此篇文章使用了地址数据,目的是为了跑通这个流程,数据可以自己构建模型下载:bert预训练模型下载-CSDN博客np.memap:是NumPy库中的一种内存映射文件(Memory-MappedFile)对象,它允许你将硬
- 基于BERT模型实现文本相似度计算
伪_装
自然语言处理深度学习bert深度学习自然语言
配置所需的包!pipinstalltransformers==2.10.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple!pipinstallHanziConv-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据预处理#-*-coding:utf-8-*-fromtorch.utils.dataimportDatasetfr
- 剖析Elasticsearch面试题:分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF,揭秘分段存储与段合并,解密写索引技巧,应对深翻页问题的实用解决方案!
LiuSirzz
elasticsearch分布式大数据面试
1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时,分词与倒排索引是两个关键的概念,理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。「1.分词(Tokenization):」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中,分词是搜索引擎索引和查询的基础。以下是一些关键点:分词器(Tokenizer):Elasticsearch使用
- bert提取词向量比较两文本相似度
木下瞳
NLP机器学习深度学习模型bert深度学习人工智能
使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入(文本转向量)模型下载:bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章:使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer,BertModelimporttorch#加载中文BERT模型和分词器model_name="../bert-base-chinese"t
- 文本相似度计算
Logan_addoil
python大数据学习之旅python
相似度度量:计算个体间相似度相似度值越小,距离越大,相似度越大,距离越小余弦相似度:一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似例如:文本相似度计算1.找出两篇文章的关键词2.每篇文章各取出若干关键词,合并成一个集合,计算每篇文章对于这个词的词频3.生成两篇文章各自的词频向量4.计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似import
- 全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求
代码讲故事
机器人智慧之心算法图搜索算法相似度语义匹配图文搜索图像搜索
全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求。Similarities:精准相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,覆盖文本、图像等领域,支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索Similarities相似度计算、语义匹配搜索工具包,实现了多种相似度计算、匹配搜索算法,支持文本、图像等。文本相似度计算(文本匹配)余弦相
- OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-07:Embedding之Text Similarity文本相似度
aiXpert
笔记embedding
语义相似性semanticsimilarity背景结果背景OpenAIhasmadewavesonlinewithitsinnovativeembeddingandtranscriptionmodels,leadingtobreakthroughsinNLPandspeechrecognition.Thesemodelsenhanceaccuracy,efficiency,andflexibili
- 自然语言处理-文本对分类或回归
白云如幻
PyTorch深度学习代码笔记自然语言处理人工智能回归
我们研究了自然语言推断。它属于文本对分类,这是一种对文本进行分类的应用类型。以一对文本作为输入但输出连续值,语义文本相似度是一个流行的“文本对回归”任务。这项任务评估句子的语义相似度。例如,在语义文本相似度基准数据集(SemanticTextualSimilarityBenchmark)中,句子对的相似度得分是从0(无语义重叠)到5(语义等价)的分数区间。我们的目标是预测这些分数。来自语义文本相似
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s