- AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词:知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要:本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发,详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程,介绍最新的图神经网络方法,并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略,以及在不同
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
- 规范化信息抽取:原理流程与Python实战
闲人编程
pythonNLPNEREE信息抽取pythonRE模型角色联合
目录怎样规范化实现信息抽取:原理、流程与Python实战一、引言二、信息抽取系统架构与流程2.1总体架构2.2主要组件三、核心算法与模型原理3.1命名实体识别(NER)3.1.1序列标注模型(BiLSTM-CRF)3.2关系抽取(RE)3.2.1基于依存路径的卷积网络(DepCNN)3.3事件抽取(EE)四、规范化流程可视化五、端到端Python实现示例5.1环境依赖5.2文本预处理模块5.3NE
- 从零开始构建程序员菜谱知识图谱:LightRAG实战指南
CarlowZJ
RAG+知识图谱AI开发知识图谱人工智能LightRAG
目录摘要知识图谱基础核心概念构建知识图谱的意义构建程序员菜谱知识图谱的步骤1.数据收集2.实体识别与关系抽取3.知识融合4.图谱存储与查询使用LightRAG构建知识图谱环境搭建数据收集与预处理实体识别与关系抽取图谱存储与查询应用场景菜谱推荐菜谱优化注意事项数据质量问题实体消歧性能优化架构图与流程图架构图流程图知识脑图甘特图饼图总结准备数据:把里面关于做饭的方法文件全部都上传上去并解析。编辑检索效
- 知识图谱系列(3):构建方法与流程
程序员查理
#知识图谱知识图谱人工智能架构数据结构AI学术
1.引言在前两篇文章中,我们分别介绍了知识图谱的基础概念与发展历程,以及知识图谱的技术架构与组成要素。了解了这些基础知识后,我们需要进一步探讨如何构建一个高质量的知识图谱,这是知识图谱应用的关键步骤。知识图谱的构建是一个复杂的系统工程,涉及多个环节和技术,包括知识获取、实体识别、关系抽取、知识融合和质量评估等。每个环节都有其特定的方法和挑战,需要综合运用自然语言处理、机器学习、信息检索等多种技术。
- 智能客服系统中长尾问题的知识库构建与解决方案
北辰alk
AI网络
文章目录1.长尾问题概述与挑战1.1什么是长尾问题1.2长尾问题的特点1.3传统解决方案的不足2.知识库系统架构设计2.1整体架构2.2核心组件3.知识库构建具体步骤3.1知识收集与挖掘3.1.1多源数据采集3.1.2长尾问题挖掘算法3.2知识结构化处理3.2.1知识图谱构建流程3.2.2实体关系抽取示例3.3知识存储方案3.3.1混合存储结构3.3.2知识图谱片段4.长尾问题解决方案4.1分层处
- 知识图谱、对话系统、协同过滤
heine162
知识图谱人工智能
1.R-BERT用于知识图谱中的关系抽取,关系抽取分为pipeline抽取和联合抽取。pipeline抽取是先试用序列标注模型提取实体,然后实体之间做文本分类任务提取他们之间的关系。联合抽取是文本送入模型同时抽取实体+关系。三元组是知识图谱通用表示方式:实体-关系-实体,实体-属性-属性值,实体-标签-标签值,rbert可以训练实体-关系-实体。loader:#-*-coding:utf-8-*-
- PaddleNLP UIE 通过OCR识别银行回执信息
冲上云霄的Jayden
AIocr银行回执PaddleNLPPaddleUIE信息提取NLP
概述UIE(UniversalInformationExtraction):YaojieLu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模,并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力,PaddleNLP借鉴该论文的方法,基于ERNIE3.0知识增强预训练模型,训练并开源了首个中文通用信息抽
- 智能知识图谱:大模型如何实现高效实体识别与关系抽取
python大模型人工智能
摘要知识图谱(KnowledgeGraph,KG)是人工智能领域的重要技术之一,广泛应用于搜索引擎、推荐系统、问答系统等场景。然而,传统知识图谱构建依赖大量人工标注,成本高且效率低。近年来,随着大模型(如GPT、BERT等)的快速发展,利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。本文将详细讲解如何利用大模型实现知识图谱的自动化构建,包括实体识别、关系抽取和图谱更新,并提供可运行的示例代码和相关配图。引言
- 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
- 什么是预训练?
卡卡大怪兽
自然语言处理
一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种结构化的知识表示方法
- 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取
梦落青云
知识图谱javaHanLP
一、引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务,它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
- python 命名实体识别_Python NLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)
weixin_39630762
python命名实体识别
PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外,本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。命名实体识别命名实体识别(NER)系统的目标是识别所有文字提及的命名实体。可以分解成两个子任务:确定NE的边界和确定其类型。命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有
- 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
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- windows下GitHub中.sh文件下载的问题解决方案
Anpedestrian
NLP
一些github中的项目为了加快开发者的下载速度,一般不会将项目的数据集与项目绑定到一起,一般都是以.sh后缀的文件格式与项目绑定。比如实体关系抽取项目中的数据集下载问题:对于.sh格式的文件安装需要sh命令,而sh指令是git系统下的操作指令。Git是分布式版本控制系统,那么它就没有中央服务器的,每个人的电脑就是一个完整的版本库,这样,工作的时候就不需要联网了,因为版本都是在自己的电脑上。A.首
- 低资源学习与知识图谱:构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能低资源
目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域,低资源学习成为一个备受关注的话题,尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
- 【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控知识图谱人工智能
生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题:如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组?CRVAE模型提出背景论文:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220010以条件关系变分自编码器(CRVAE)模型为基础,解决关系医疗实体对发现问题,并生成新的、有意义的医疗实体对。尽管有些疾病与症状之间的关系已经被广泛记录,但仍然
- NER
zelda2333
基操:超详细保姆级讲解&提供代码:基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结:中文命名实体识别总结师兄给的教程:GithubChineseNER针对教程讲解的文章:用深度学习做命名实体识别(附代码)
- CRF条件随机场学习记录
V丶Chao
深度学习安全研究-威胁情报学习
阅读建议仔细阅读书[1]对应的序列标注章节,理解该方法面向的问题以及相关背景,然后理解基础的概念。引言威胁情报挖掘的相关论文中,均涉及到两部分任务:命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)和关系抽取,大多数网安实现NER的方法,采用比较多的方法包含:BiLstm+CRF或者Bert+CRF。其中条件随机场(conditionalrandomfields,CRF),这个模
- 学习笔记CB003:分块、标记、关系抽取、文法特征结构
利炳根
分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体。常见实体,组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记、规则识别,通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。分块标记,IOB标记,I(inside,内部)、O(outside,外部)、B(begin,开始)。树结构存储分块。多级分块,多重分块方法。级联分块。关系抽取,找出实
- 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
- 实体关系抽取与属性补全的技术浅析
cooldream2009
NLP知识AI技术知识图谱实体关系抽取关系抽取
目录前言1.实体关系抽取2实体关系抽取的方法2.1基于模板的方法2.2基于监督学习的关系抽取2.3基于深度学习的关系抽取2.4基于预训练语言模型的关系抽取3属性补全3.1属性补全任务简介3.1抽取式属性补全3.2生成式属性补全4未来发展趋势结语前言在信息爆炸时代,文本数据蕴含着丰富的知识,但要将这些知识整理成结构化的形式,关系抽取和属性补全成为至关重要的任务。本文将深入探讨实体关系抽取的任务定义、
- 面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络
精分天秤座的mystery
自然语言处理神经网络知识图谱人工智能
面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络论文原文:论文原文摘要:为了帮助金融从业人员有效识别高风险企业、法人或股东,国内外学者构建了风险预警的企业知识图谱。从财经新闻等非结构化数据中提取企业关系是构建企业知识图的重要手段,但其数据结构的不规则性和处理工具的匮乏给关系提取带来了挑战。针对这一问题,本文提出了SDP-BGRU模型,从非结构化数据中提取企业关系,将企业关系提取视为一个分类问题。该模
- 知识图谱技术综述:构建智能信息网络的关键元素
cooldream2009
知识图谱AI技术知识图谱人工智能
目录前言1知识图谱表示:有向标记图1.1节点表示1.2边的表示1.3知识图谱的动态性2知识图谱存储与查询:图数据存储2.1关系图存储技术2.2图查询语言2.3数据存储的优化3知识抽取:从多结构数据中抽取知识3.1概念抽取3.2实体识别3.3关系抽取3.4事件抽取4知识融合:多源数据的统一命名空间4.1实体对齐4.2本体映射4.3概念匹配5知识推理:基于符号和图结构的推理5.1基于符号的推理5.2基
- 知识抽取-事件抽取
Jarkata
此文为转载,原文链接:知识抽取-事件抽取-徐阿衡的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/50903358接上一篇知识抽取-实体及关系抽取。事件是促使事情状态和关系改变的条件[Donget.al.,2010]。目前已存在的知识资源(如维基百科等)所描述实体及实体间的关系大多是静态的,而事件能描述粒度更大的、动态的、结构化的知识,是现有知识资源的重要补充。与[关系抽取]相
- 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
- IT行业都有哪些职位,初学者该如何选择
活字印刷
互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型?1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP)8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11
- jdk tomcat 环境变量配置
Array_06
javajdktomcat
Win7 下如何配置java环境变量
1。准备jdk包,win7系统,tomcat安装包(均上网下载即可)
2。进行对jdk的安装,尽量为默认路径(但要记住啊!!以防以后配置用。。。)
3。分别配置高级环境变量。
电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。
分别配置 :
path
&nbs
- Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误
bijian1013
javaspring
在工作中调另一个系统的SDK包,出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。
org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
- LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数
Cwind
java题解位运算LeetCodeAlgorithm
原题链接:#136 Single Number
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现两次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
题目限定了线性的时间复杂度,同时不使用额外的空间,即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,故将数组中的每个元素进
- qq登陆界面开发
15700786134
qq
今天我们来开发一个qq登陆界面,首先写一个界面程序,一个界面首先是一个Frame对象,即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下:
public class First { public void initul(){ jf=ne
- Linux的程序包管理器RPM
被触发
linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时,都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序,然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装,这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤,便于广大用户的安装部署程序,程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包,提供给大家下载,我们只需要根据自己的
- socket通信遇到EOFException
肆无忌惮_
EOFException
java.io.EOFException
at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281)
at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
- 基于spring的web项目定时操作
知了ing
javaWeb
废话不多说,直接上代码,很简单 配置一下项目启动就行
1,web.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="h
- 树形结构的数据库表Schema设计
矮蛋蛋
schema
原文地址:
http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488
程序设计过程中,我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系,如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等,通常而言,这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库,都是以二维表的形式记录存储数据信息,
- maven将jar包和源码一起打包到本地仓库
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository
<project>
...
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupI
- java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小,可读,等属性!!!
百合不是茶
类 File
File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。
1,何为文件:
标准文件(txt doc mp3...)
目录文件(文件夹)
虚拟内存文件
2,File类中有可以创建文件的 createNewFile()方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(){}因为可能会抛出异常;也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
- Spring注入有继承关系的类(2)
bijian1013
javaspring
被注入类的父类有相应的属性,Spring可以直接注入相应的属性,如下所例:1.AClass类
package com.bijian.spring.test4;
public class AClass {
private String a;
private String b;
public String getA() {
retu
- 30岁转型期你能否成为成功人士
bijian1013
成长励志
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- 【Velocity四】Velocity与Java互操作
bit1129
velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发,用于替代JSP标签技术,那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础,
POJO
package com.tom.servlets;
public
- 【Hive十一】Hive数据倾斜优化
bit1129
hive
什么是Hive数据倾斜问题
操作:join,group by,count distinct
现象:任务进度长时间维持在99%(或100%),查看任务监控页面,发现只有少量(1个或几个)reduce子任务未完成;查看未完成的子任务,可以看到本地读写数据量积累非常大,通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。
原因:key分布不均匀
倾斜度衡量:平均记录数超过50w且
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-3.求子数组的最大和
bylijinnan
java
package beautyOfCoding;
public class MaxSubArraySum {
/**
* 3.求子数组的最大和
题目描述:
输入一个整形数组,数组里有正数也有负数。
数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和。
求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。
例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
- Netty源码学习-FileRegion
bylijinnan
javanetty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java
可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象,而不需要相应的encoder:
//pipeline(没有诸如“FileRegionEncoder”的handler):
public ChannelPipeline ge
- 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题
cngolon
跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理
Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上,这样其实点击的不是按钮而是 Flash ,这样将需要的内容传入Flash,再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。
Zero Clipboard的安装方法
首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包,解压后把文件夹中两个文件:ZeroClipboard.js
- 单例模式
cuishikuan
单例模式
第一种(懒汉,线程不安全):
public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
- spring+websocket的使用
dalan_123
一、spring配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
- 细节问题:ZEROFILL的用法范围。
dcj3sjt126com
mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1,2,3等加前导0
mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
- Android开发10——Activity的跳转与传值
dcj3sjt126com
Android开发
Activity跳转与传值,主要是通过Intent类,Intent的作用是激活组件和附带数据。
一、Activity跳转
方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)
方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
- jdbc 得到表结构、主键
eksliang
jdbc 得到表结构、主键
转自博客:http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042
假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
- Android 应用程序开关GPS
gqdy365
android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限:
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" />
但在配置文件中添加此权限之后会报错,无法再eclipse里面正常编译,怎么办?
1、方法一:将项目放到Android源码中编译;
2、方法二:网上有人说cl
- Windows上调试MapReduce
zhiquanliu
mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
- 如何看待一些知名博客推广软文的行为?
justjavac
博客
本文来自我在知乎上的一个回答:http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621
互联网上的两种典型心态:
当初求种像条狗,如今撸完嫌人丑
当初搜贴像条犬,如今读完嫌人软
你为啥感觉不舒服呢?
难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用,你才舒服?
就如同 Google 关闭了 Gooled Reader,那是
- sql优化总结
macroli
sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性,在这里做一下总结,个人原则如有不对请多多指教。谢谢!
要知道一个简单的sql语句执行效率,就要有查看方式,一遍更好的进行优化。
一、简单的统计语句执行时间
declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
- Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结
超声波
oraclelinux
1.linux更改主机名
(1)#hostname oracledb 临时修改主机名
(2) vi /etc/sysconfig/network 修改hostname
(3) vi /etc/hosts 修改IP对应的主机名
2.linux重启oracle实例及监听的各种方法
(注意操作的顺序应该是先监听,后数据库实例)
&nbs
- hive函数大全及使用示例
superlxw1234
hadoophive函数
具体说明及示例参 见附件文档。
文档目录:
目录
一、关系运算: 4
1. 等值比较: = 4
2. 不等值比较: <> 4
3. 小于比较: < 4
4. 小于等于比较: <= 4
5. 大于比较: > 5
6. 大于等于比较: >= 5
7. 空值判断: IS NULL 5
- Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序
wiselyman
spring 4
4.1 @Order
Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序
4.2 演示
两个演示bean
package com.wisely.spring4_2.order;
public class Demo1Service {
}
package com.wisely.spring4_2.order;
public class