汀、
汀、

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）

NLP知识图谱项目合集（信息抽取、文本分类、图神经网络、性能优化等）

这段时间完成了很多大大小小的小项目，现在做一个整体归纳方便学习和收藏，有利于持续学习。

1. 信息抽取项目合集

  • 1.PaddleNLP之UIE技术科普【一】实例：实体识别、情感分析、智能问答
    https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contributionType=1

  • NLP领域任务选择合适预训练模型以及合适的方案【规范建议】【ERNIE模型首选】
    https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4888188?contributionType=1

  • Paddlenlp之UIE模型实战实体抽取任务【打车数据、快递单】
    https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4321385?contributionType=1

  • 快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0 预训练模型

你可能感兴趣的:(知识图谱,NLP,自然语言处理,神经网络,知识图谱)

  • 机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦 机器学习基础机器学习人工智能
    一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
  • AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷 大力出奇迹985 人工智能宠物
    本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
  • 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略 AI算力网络与通信 AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
    基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
  • 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？ AI算力网络与通信 AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
    神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnnrnn人工智能
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
    如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
  • 非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略） 九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
    一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
  • 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
  • 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱 南七小僧 AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
    如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要：矢量数据库高效存储数据，但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系，受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色，由于其能够编码丰富的上下文信息，
  • 基于AlexNet架构的卷积神经网络模型用于对胸部X光图像进行二分类（例如，诊断肺炎）
    1.肺炎正常的胸部X线片描绘了清晰的肺部，图像中没有任何异常混浊的区域。正常的胸部X线片1.1细菌性肺炎临床表现细菌性肺炎通常由细菌引起，如肺炎链球菌、流感嗜血杆菌、肺炎克雷伯菌等。患者可能出现高热、寒战、咳嗽、咳痰（痰液可能呈脓性）、胸痛、呼吸困难等症状。影像学特征局灶性肺叶实变细菌性肺炎在影像学上常表现为肺叶或肺段的局灶性实变，即某一区域的肺组织因炎症而失去气体交换功能，呈现为高密度影。胸腔积
  • 视觉Transformer还有哪些点可以研究？怎么应用？ 计算机视觉工坊 3D视觉从入门到精通学习算法开源
    0.这篇文章干了啥？今天笔者为大家推荐一篇最新的综述，详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向，还会定期更新Github，研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景，它能够聚焦于图像的关键区域，同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发，注意机制已经被引入到计算机视觉（CV）中，以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
  • 基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果 罗伯特之技术屋 知识图谱人工智能
    【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识，利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现，但应用不足的情况下，指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。1.引言随着人工智能技术的加速演进，AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现，
  • 音视频面试题集锦第 1 期 关键帧-Keyframe 音视频面试题集锦音视频面试
    想要学习和提升音视频技术的朋友，快来加入我们的【音视频技术社群】，加入后你就能：1）下载30+个开箱即用的「音视频及渲染Demo源代码」2）下载包含500+知识条目的完整版「音视频知识图谱」3）下载包含200+题目的完整版「音视频面试题集锦」4）技术和职业发展咨询100%得到回答5）获得简历优化建议和大厂内推现在加入，送你一张20元优惠券：点击领取优惠券前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术
  • PyTorch 使用指南
    PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
  • Python_day54Inception网络及其思考 且慢.589 Python_60python开发语言
    一、inception网络介绍今天我们介绍inception，也就是GoogleNet传统计算机视觉的发展史从上面的链接，可以看到其实inceptionnet是在resnet之前的，那为什么我今天才说呢？因为他要引出我们后面的特征融合和特征并行处理这些思想。Inception网络，也被称为GoogLeNet，是Google团队在2014年提出的经典卷积神经网络架构。它的核心设计理念是“并行的多尺度
  • 【速通RAG实战：进阶】16、AI生成思维导图全技术解析 无心水 速通RAG实战！解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
    一、AI生成思维导图的底层技术逻辑（一）知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化，其技术流程可拆解为五大核心环节：1.语义解析与实体抽取多模态输入处理：支持文本（Markdown/Word/PDF）、语音（会议录音）、手写笔记（图片OCR）等多形式输入，通过TesseractOCR识别图片文字，Whisper处理语音流。实体识别技术栈：#中英文混合实体识别示例
  • 30 秒生成旅行计划！AI 代理帮你规划完美行程
    在快节奏的现代生活中，高效规划旅行成为大众需求，AI代理凭借技术优势，实现30秒生成旅行计划。本文从技术原理、场景适配、优势亮点、潜在问题及未来趋势五个方面，解析AI代理规划行程的运作机制、适用场景、核心优势，探讨面临的挑战与发展方向，为读者呈现这一便捷工具的全貌，助其了解如何借助AI让旅行规划更轻松。正文一、技术原理：AI代理高效规划的核心支撑AI代理能快速生成旅行计划，背后是自然语言处理技术的
  • 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
  • 使用中转API调用OpenAI大模型的指南
    引言近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展使得各种大模型（如GPT-4）在自然语言处理领域表现出色。然而，中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址（http://api.wlai.vip）调用OpenAI的大模型，并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一：安装所需的Python库首先，确保你已安装了openai库。可以通过
  • Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶 程序员_CLUB Python入门到进阶python爬虫pandas
    目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
  • 【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transformerMambaMamba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 NLPNLLP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
  • 《揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维》 SuperAGI架构师的AI实验室 人工智能ai
    揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维关键词：AI应用架构师、智能虚拟人、系统设计、创新思维、自然语言处理、计算机视觉、实时交互摘要：智能虚拟人已从科幻走进现实，无论是直播间的虚拟主播、手机里的智能助手，还是元宇宙中的数字分身，它们背后都离不开AI应用架构师的“隐形设计”。本文将以“总设计师视角”，用生活化的比喻和实例，拆解AI应用架构师在智能虚拟人系统设计中的创新思维——从“让虚拟人
  • AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧 SuperAGI架构师的AI实验室 AI大模型应用开发宝典AIGC人工智能easyuiai
    AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词：AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要：本文深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状，然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例，展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
  • ！LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析(77)
    LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析一、文档加载器概述1.1文档加载器的作用与定位LangChain文档加载器（DocumentLoaders）是整个框架中负责数据输入的核心组件，其主要作用是从不同来源（本地文件、网络资源、数据库等）读取原始文档，并将其转换为LangChain可处理的Document对象格式。在实际应用中，无论是构建问答系统、知识图谱，还是进行文本摘要
  • 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
  • 基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
  • 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
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
  • 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
    ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
  • mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
      本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;          -------------------  自然连接查询           查询 smith 的上司(两种方法) &
  • 深入学习Thread类 bijian1013 javathread多线程java多线程
    一．             线程的名字 下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。 同时，Thr
  • JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 javafastjsonnet.sf.json
            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
  • 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
  • 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
    #!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
  • nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
  • java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
    参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。 由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
  • BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtilsBeanUtils
     BeanUtils.copyProperties VS  PropertyUtils.copyProperties  作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
  • [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
  • vi区段删除 Cwind linuxvi区段删除
    区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。   vi概述    引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。   vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号 非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
  • 清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat缓存
    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他