- 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,
- 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
- python transformers库笔记(BertForTokenClassification类)
夏末蝉未鸣01
自然语言处理pythontransformer自然语言处理
BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务(如命名实体识别NER、词性标注POS)设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层,用于对每个token进行分类。1、特点任务类型:专为Token-level分类设计,即对输入序列中的每一个tok
- 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
- BERT-NER-Pytorch 深度学习教程
富茉钰Ida
BERT-NER-Pytorch深度学习教程BERT-NER-PytorchChineseNER(NamedEntityRecognition)usingBERT(Softmax,CRF,Span)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-Pytorch1.项目介绍BERT-NER-Pytorch是一个基于PyTorch实现的中文命名实体识别(
- 【深度学习】条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿
白熊188
深度学习深度学习人工智能
条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征(节点特征)转移特征(边特征)2.3线性链CRF结构2.4训练与解码2.5前向-后向算法三、模型评估3.1评估指标3.2评估方法对比3.3性能基准(CoNLL-2003NER)四、应用案例4.1自然语言处理4.2生物信息学4.3计算机视觉五
- 使用 Python 构建知识图谱(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程Python源码大全python知识图谱开发语言
介绍这篇文章概述了使用Python构建知识图谱的全面方法,重点介绍文本分析技术,例如命名实体识别(NER)、句法分析和关系提取。它详细介绍了清理和预处理文本、识别关键实体及其关系以及将数据可视化为结构化图的过程。该方法利用Spacy等库进行NER和大型语言模型(LLM)进行关系提取。该文档还提供了用于实现这些技术的代码片段和示例,强调了事件检测和共现分析在生成富有洞察力的知识图谱方面的重要性。最后
- 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。
- 自然语言处理之命名实体识别:Flair:Flair框架概览与安装
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理人工智能中文分词bert
自然语言处理之命名实体识别:Flair:Flair框架概览与安装自然语言处理之命名实体识别:Flair框架概览与安装Flair框架的起源与目标Flair,一个开源的自然语言处理(NLP)框架,由荷兰的InstituteforLanguage,LogicandInformation(ILLI)开发。其目标是提供一个易于使用、高度可扩展的平台,用于执行各种NLP任务,包括命名实体识别(NER)、情感分
- 【大模型:知识图谱】--命名实体识别(NER)详解
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
大模型知识图谱人工智能
在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤。今天介绍知识图谱里面的NER的环节。命名实体识别(NamedEntityRecognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分:(1)实体边界识别;(2)确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)。目录1.NER--中文问题2.NER--方法总结2.1基于
- BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER: NER任务中的融合创新
傅阳轩
BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER:NER任务中的融合创新【下载地址】BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NERNER任务中的融合创新BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER是一款专注于命名实体识别(NER)任务的创新模型,结合了BERT、双向长短期记忆网络(BILSTM)、图卷积网络(GCN)和条件随机场(CRF)的优势。该模型通过引入GCN捕捉实体
- MATLAB 自然语言处理入门教程
tyatyatya
MATLAB教程MATLAB下载安装教程matlab自然语言处理开发语言
文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类(传统机器学习)4.深度学习文本分类(LSTM)三、实战案例:情感分析四、高级应用1.命名实体识别(NER)2.主题模型(LDA)前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)的入门教程,涵盖基础概念、核心功能。环境配置MATLAB下载安装教程:https://blog.csdn.net/
- 中文小样本NER模型方法总结和实战
程序员.小富
知识图谱人工智能知识图谱
一、简介在UIE出来以前,小样本NER主要针对的是英文数据集,目前主流的小样本NER方法大多是基于prompt,在英文上效果好的方法,在中文上不一定适用,其主要原因可能是:中文长实体相对英文较多,英文是按word进行切割,很多实体就是一个词;边界相对来说更清晰;生成方法对于长实体来说更加困难。但是随着UIE的出现,中文小样本NER的效果得到了突破。二、主流小样本NER方法2.1、EntLMEntL
- 提取微博文本中的具体地名有哪些方法
DarthP
深度学习人工智能
提取微博文本中的具体地名有以下几种方法:基于正则表达式:对微博文本进行正则匹配,提取出文本中符合某种特定格式的地名。基于词典匹配:使用一个预先编制的词典,在微博文本中查找是否有在词典中出现过的地名。基于命名实体识别(NER):利用自然语言处理技术中的命名实体识别方法,对微博文本进行语言分析,从中提取出地名。基于地理信息抽取:利用地理信息处理技术,从微博文本中提取出经纬度信息或地理位置信息,然后根据
- 当前人工智能领域的主流高级技术及其核心方向
小赖同学啊
人工智能人工智能
以下是当前人工智能领域的主流高级技术及其核心方向,涵盖理论突破与产业应用:一、基础架构创新Transformer架构突破点:通过自注意力机制(Self-Attention)实现长距离依赖建模,颠覆传统RNN/CNN架构。代表模型:BERT(NLP理解)、GPT(生成式对话)、ViT(视觉Transformer)。应用场景:机器翻译、文本生成、蛋白质结构预测(AlphaFold)。神经辐射场(NeR
- 医学实体识别(NER)训练流程/医学关系识别(RE)训练流程
AI Agent首席体验官
python3.11人工智能
知识图谱知识抽取的主流流程数据获取与预处理(DataAcquisitionandPreprocessing)网络爬虫采集数据(Webcrawling)数据清洗(Datacleaning)文本分词与标准化(Texttokenizationandnormalization)实体识别(NamedEntityRecognition,NER)识别文本中的命名实体(Identifyingnamedentiti
- 自然语言处理之命名实体识别:Bi-LSTM-CRF在信息抽取中的实战革命
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点自然语言处理
**从海量文本中精准捕捉关键信息,是AI时代企业的核心竞争力**在医疗报告中快速定位疾病与药物、从法律文书中提取关键条款、在新闻中实时追踪热点事件——这些场景的背后,都离不开**命名实体识别(NER)**技术的支撑。而作为NER领域的“黄金搭档”,**Bi-LSTM-CRF模型**凭借其独特的序列建模能力,正在推动信息抽取技术进入工业级应用时代。本文将深入解析该模型在信息抽取中的实战价值,并揭示其
- 利用Python进行自然语言处理——从基础到高级应用
egzosn
python自然语言处理easyui开发语言人工智能
本文将详细介绍如何使用Python进行自然语言处理(NLP),涵盖从基础概念、常用工具和库,到高级特性和实际案例的全面内容。通过实际代码示例和项目实践,帮助读者掌握这一强大技术的应用方法。目录自然语言处理概述PythonNLP库介绍数据预处理词向量与嵌入文本分类命名实体识别(NER)问答系统(QA)机器翻译情感分析实战案例:构建一个简单的聊天机器人总结与未来展望1.自然语言处理概述1.1什么是NL
- 自然语言处理之命名实体识别:Flair:命名实体识别基础概念
zhubeibei168
自然语言(二)自然语言处理easyui人工智能深度学习
自然语言处理之命名实体识别:Flair:命名实体识别基础概念一、命名实体识别简介1.1什么是命名实体识别命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NLP)领域的一个重要任务,旨在从文本中识别并分类特定类型的实体,如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。这一过程对于信息抽取、问答系统、机器翻译等应用至关重要,因为它帮助系统理解文本中的关键信息,从而做出更准确
- 机器学习 第一章
小白猿同学
机器学习人工智能
机器学习第一章一、什么是机器学习(MachineLearning)让计算机自己从数据中学习出规律,无需人手写规则输入:特征x输出:标签y学习目标:学习出f(x)等价于y二、三大类型任务类型英文特点示例回归Regression输出是连续值房价预测分类Classification输出是类别标签图像识别结构化学习StructuredPrediction输出是结构机器翻译、NER三、模型核心公式y=wx+
- 青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 29课题、自然语言处理算法
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python自然语言处理编程与数学算法
青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法29课题、自然语言处理算法一、文本预处理1.分词(Tokenization)2.停用词过滤(StopWordsRemoval)二、词性标注(Part-of-SpeechTagging)1.基于规则的词性标注2.基于统计的词性标注三、命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)1.基于规则的NER2.基于深度学习的NER四
- 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
- Rasa中config.yml文件信息详细解释
YiHanXii
Rasa人工智能
在Rasa中,config.yml是非常关键的配置文件之一,它的作用是定义你的对话机器人使用哪些模型组件来完成:意图识别(NLU)实体抽取(NER)对话管理(Core)作用简述部分功能recipe指定使用哪种Rasa模型训练流程assistant_id项目的唯一标识符,用于部署和版本管理language机器人处理的语言pipeline定义NLU模块的组件流水线(意图识别+实体识别)policies
- 3DGS与NeRF的区别
失舵之舟-
3dNeRF3DGS3dguassian三维重建重构
3DGS与NeRF的区别0论文链接1简要1.1nerf1.23dgs2隐式几何与显式几何3采样与渲染4光栅化5可微性0论文链接nerf:https://arxiv.org/abs/2003.089343dgs:https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdf1简要1.1ner
- 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-*-
- 英文命名实体识别:Flair
Panesle
总结ner
Flair是一种基于深度学习的自然语言处理框架,它通过字符级语言模型和上下文字符串嵌入(contextualstringembeddings)实现了高质量的命名实体识别(NER)。1.核心思想:上下文字符串嵌入Flair的核心创新在于提出了一种新的词嵌入方法——上下文字符串嵌入(contextualstringembeddings)。这种嵌入方法具有以下特点:基于字符:直接将单词视为字符序列进行建
- 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
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交