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weixin_42245644
word2vec人工智能自然语言处理
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、数据预处理1.加载数据importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningswarnings.filterwarnings("ignore")#忽略警告信息#w
- 基于Python根据两个字符串给出相似度/近似度_Python实现字符串语义相似度算法(附上多种实现算法)
袁袁袁袁满
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以下是几种基于语义的字符串相似度计算方法,每种方法都会返回0.0到1.0之间的相似度分数(保留一位小数)。文章目录方法1:计算Levenshtein距离(基于字符的相似度)方法2:使用Sentence-BERT预训练模型方法3:使用spaCy进行语义相似度比较方法4:使用spaCy和词向量方法5:使用UniversalSentenceEncoder(USE)方法6:使用BERT-as-Servic
- Class11数值稳定性
Morning的呀
深度学习深度学习人工智能pytorch
Class11数值稳定性一.神经网络的梯度计算假设你有一个输入,比如图像的像素、文本的词向量等等。然后神经网络中有多层神经元,每层做一次变换。其中h指的就是隐藏层第层的输出是:其中,是第层的激活函数或线性变换等网络的最终输出:这里的ℓ是损失函数,也就是每一层的损失函数作用于原始的X。加上损失函数,神经网络才有一个标准,指导什么是好的结果。损失函数衡量的是神经网络预测结果和真实标签之间的差距。作用是
- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思?
[CLS]和[SEP]是BERT中的两个特殊标记符号,在BERT的输入文本中起到特殊的作用。[CLS]是"classification"的缩写,在文本分类任务中,它通常表示句子或文档的开头。在BERT中,[CLS]对应着输入文本中第一个词的词向量,输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。[SEP]是"separator"的缩写,它通常表示句子或文档的结尾。在BERT中,[SEP]对应着输
- 如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码(One-hot Encoding,1950s)
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- 机器学习19-Transformer和AlexNet思考
坐吃山猪
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- 踏入真实:具身智能与物理世界的认知交响
当大型语言模型在文本的海洋中纵横捭阖,生成式AI在数字画布上挥洒创意时,人工智能仍有一个根本性的疆域尚未完全征服——真实的三维物理世界。理解一个苹果,不能仅靠词向量坐标;学会行走,无法通过阅读说明书达成;在拥挤的街道导航,远非处理符号逻辑那般简单。智能的进化,自生命诞生之初,便与具身性(Embodiment)和环境交互(Interaction)密不可分。我们的认知、学习、乃至意识的雏形,都源于身体
- 解释LLM怎么预测下一个词语的
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解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
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在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000,整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些,Man与Woman会近一些,取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义:指把一个维数
- [AI笔记]-Word2Vec面试考点
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✅一、基础认知类什么是Word2Vec?它的基本思想是什么?关键词:将词语转换为向量表示;捕捉语义关系;基于上下文预测Word2Vec与One-hot编码的区别?关键词:维度灾难(维度过高,存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念,无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么?它们有何区别?答案:Word2Vec的重要假设:文本中离得越近的词语相似度越高。主要有:CBOW(
- embedding模型有哪些?如何选择合适的embedding模型?
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embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
- Prompt Engineering终极手册:构建高效AI提示词库的完整技术路线
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目录一、提示词库构建核心架构二、关键技术实现步骤1.数据采集与清洗2.提示词向量化编码3.聚类分析与分类存储三、API服务化部署四、性能优化方案五、监控与持续优化六、应用效果展示本文将深入探讨构建企业级AI提示词库的完整技术方案,含数据处理、模型训练、部署监控全流程代码实现在AI应用爆炸式增长的今天,提示词质量直接决定模型输出效果。本文将手把手教你构建企业级提示词库,涵盖以下核心技术环节:一、提示
- 自然语言处理基础知识入门(三) RNN,LSTM,GRU模型详解
这个男人是小帅
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文章目录前言一、RNN模型1.1RNN的作用1.2RNN基本结构1.3双向循环神经网络1.4深层双向循环神经网络1.5RNN的梯度爆炸和消失问题二、LSTM模型2.1LSTM和RNN的结构对比2.2LSTM模型细节三、GRU模型总结前言在上一章节中,深入探讨了Word2vec模型的两种训练策略以及创新的优化方法,从而得到了优质的词嵌入表示。不仅如此,Word2vec作为一种语言模型,也具备根据上下
- Word2Vec 原理是什么
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Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- 【AI大模型】数据处理
用心分享技术
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一、源文档读取为构建我们的本地知识库,我们需要对以多种类型存储的本地文档进行处理,读取本地文档并通过前文描述的Embedding方法将本地文档的内容转化为词向量来构建向量数据库。在本节中,我们以一些实际示例入手,来讲解如何对本地文档进行处理。二、数据读取1.PDF文档我们可以使用LangChain的PyMuPDFLoader来读取知识库的PDF文件。PyMuPDFLoader是PDF解析器中速度最
- 怎么对词编码进行可视化:Embedding Projector
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怎么对词编码进行可视化:EmbeddingProjectorhttps://projector.tensorflow.org/EmbeddingProjector是用于可视化高维向量嵌入(如词向量、图像特征向量等)的工具,能帮你理解向量间的关系,下面以词向量分析和**简单自定义数据(比如特征向量)**为例,教你怎么用:一、词向量分析场景(以图中Word2Vec数据为例)1.加载数据与基础查看图里已
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6月19日复盘二、分词与词向量分词和词向量是NLP的基础技术。1.分词分词是将连续的文本分割成独立的词汇单元(tokens)的过程。这些单元可以是单词、符号或子词。1.1中文特性中文句子由连续的汉字组成,没有明显的词边界:词与词之间没有分隔符英文:Ilovenaturallanguageprocessing.中文:我喜欢自然语言处理。词是最基本的语义单元。为了处理文本信息,须将连续的序列分割成有意
- python哈夫曼树压缩_哈夫曼树及python实现
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最近在看《tensorflow实战》中关于RNN一节,里面关于word2vec中涉及到了哈夫曼树,因此在查看了很多博客(文末)介绍后,按自己的理解对概念进行了整理(拼凑了下TXT..),最后自己用python实现Haffuman树的构建及编码。哈夫曼(huffman)树基本概念路径和路径长度:树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径;路径上的分枝数目称作路径长度,它等于路径上的结
- 词编码模型有哪些
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词编码模型有哪些词编码模型在高维向量空间的关系解析与实例说明如Word2Vec、BERT、Qwen等一、高维向量空间的基础概念词编码模型(如Word2Vec、BERT、Qwen等)的核心是将自然语言符号映射为稠密的高维向量,使语义相近的词汇在向量空间中位置接近。以Qwen模型为例,其15万字符的词表规模(通常基于字节对编码BPE)本质是在高维空间中为每个词分配唯一的坐标点,而向量之间的几何关系(如
- 从代码学习深度学习 - 词的相似性和类比任务 PyTorch版
飞雪白鹿€
#自然语言处理深度学习pytorch
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言加载预训练词向量TokenEmbedding类详解预训练词向量简介(GloVe)具体含义总结建议应用预训练词向量词相似度knn函数get_similar_tokens函数相似词查找示例词类比get_analogy函数词类比任务示例总结前言词向量(WordEmbeddings)是自然语言处理(NLP)中的基石之一。它们是将词
- NLP学习路线图(四十五):偏见与公平性
摸鱼许可证
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一、偏见:算法中的“隐形歧视者”NLP模型本身并无立场,其偏见主要源于训练数据及算法设计:数据根源:人类偏见的镜像历史与社会刻板印象:大量文本数据记录着人类社会固有的偏见。词嵌入模型(如Word2Vec,GloVe)曾显示:“男人”与“程序员”的关联度远高于“女人”;“非裔美国人姓名”更易与负面词汇关联。训练语料库若包含带有性别歧视、种族歧视或地域歧视的文本,模型便可能吸收并重现这些关联。代表性偏
- 多模态核心实现技术
charles666666
自然语言处理神经网络人工智能机器学习语言模型
一、模态表示(ModalRepresentation)模态表示是将不同模态数据(文本、图像、音频等)编码为计算机可处理的向量形式的核心步骤。1.单模态编码技术文本表示:采用词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe)或预训练语言模型(如BERT、RoBERTa),通过Transformer层提取上下文特征,生成动态词向量。高阶表示:通过句向量模型(如Sentence-BERT)将整段文本映射为固定
- 自然语言处理之语言模型:Word2Vec:Word2Vec模型的训练与优化
自然语言处理之语言模型:Word2Vec:Word2Vec模型的训练与优化自然语言处理基础文本预处理文本预处理是自然语言处理(NLP)中至关重要的第一步,它包括多个子步骤,旨在将原始文本转换为适合机器学习模型的格式。以下是一些常见的文本预处理技术:分词(Tokenization):将文本分割成单词或短语。例如,将句子“我喜欢自然语言处理”分割为“我”,“喜欢”,“自然语言处理”。转换为小写(Low
- 基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股
许愿与你永世安宁
自用大模型八股rnnnlpberttransformer人工智能深度学习word2vec
目录项目项目背景个人贡献成果产出词嵌入Word2Vec两种训练方式:两种加速训练的方法:GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation)FastTextMHA、GQA、MLApromptengineering位置编码正余弦编码(三角式)可学习位置编码(训练式)经典相对位置编码T5相对位置编码RotaryPositionEmbedding(RoPE)attentio
- Python自然语言处理库之gensim使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Gensim是一个专门用于无监督主题建模和自然语言处理的Python开源库,由捷克共和国的RadimŘehůřek开发。该库专注于处理大规模文本数据,提供了多种经典的主题建模算法,如LDA(潜在狄利克雷分配)、LSI(潜在语义索引)等,以及现代化的词向量模型Word2Vec、Doc2Vec、FastText等。Gensim的设计理念是"为人类而非机器",强调易用性和可扩展性,特别适合处理无标签
- 深度学习中的负采样
洪小帅
深度学习人工智能
深度学习中的负采样负采样(NegativeSampling)是一种在训练大型分类或概率模型(尤其是在输出类别很多时)中,用来加速训练、降低计算量的方法。它常用于:词向量训练(如Word2Vec)推荐系统(从大量候选项中学正例与负例)语言模型、对比学习、信息检索等场景本质概念在许多任务中,我们的模型要从上万个候选中预测正确类别。例如:给定单词“cat”,预测它上下文中出现的词(如Word2Vec的S
- NLP资源汇总和工具汇总
AI拉呱
机器学习深度学习实例讲解与分析
NLP资源汇总和工具汇总涉及内容包括:中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库
- LLM的工作原理详解
我就是全世界
大模型技术与应用人工智能
文章目录1.LLM的核心概念1.1什么是token?1.2tokenization过程1.3embedding层的作用1.3.1词嵌入1.3.2嵌入矩阵1.4位置编码的重要性1.4.1位置编码的作用1.4.2位置编码的实现1.5词向量的表示1.5.1One-Hot编码1.5.2分布式表示1.6Transformer架构1.6.1自注意力机制1.6.2前馈神经网络1.6.3Transformer的层
- NLP学习路线图(十八):Word2Vec (CBOW & Skip-gram)
摸鱼许可证
NLP学习路线图nlp学习自然语言处理
自然语言处理(NLP)的核心挑战在于让机器“理解”人类语言。传统方法依赖独热编码(One-hotEncoding)表示单词,但它存在严重缺陷:每个单词被视为孤立的符号,无法捕捉词义关联(如“国王”与“王后”的关系),且维度灾难使计算效率低下。词向量(WordEmbedding)革命性地解决了这些问题。它将单词映射为稠密、低维的实数向量(如50-300维),其核心思想是:具有相似上下文(Contex
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户