- 【c++】问答系统代码改进解析:新增日志系统提升可维护性——关于我用AI编写了一个聊天机器人……(14)
gfdhy
c++开发语言算法人工智能c语言tf-idf
在软件开发中,代码的迭代优化往往从提升可维护性、可追踪性入手。本文将详细解析新增的日志系统改进,以及这些改进如何提升系统的实用性和可调试性。一、代码整体背景代码实现了一个基于TF-IDF算法的问答系统,核心功能包括:加载训练数据(training_data.txt)构建问答库提取中英文关键词(支持GBK编码中文处理)通过精确匹配和TF-IDF相似度计算返回最佳答案支持基础交互命令(help/top
- 【Elasticsearch】dfsPhase
`dfsPhase`(即DFS阶段)是在每个数据节点本地执行的,而不是在协调节点执行的。在Elasticsearch的查询流程中,`dfsPhase`是为了在进行“评分”时更准确地计算全局的term频率(TF-IDF),它需要先在每个数据节点上执行一次本地的DFS操作,收集该节点上每个字段的term统计信息(如docFreq、totalTermFreq),然后将这些信息回传给协调节点。协调节点再合
- 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
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 【c++】提升用户体验:问答系统的交互优化实践——关于我用AI编写了一个聊天机器人……(12)
gfdhy
算法数据结构c++c语言人工智能tf-idf
本期依旧使用豆包辅助完成代码。从功能到体验的转变上个版本已经实现了问答系统的核心功能:基于TF-IDF算法的问题匹配和回答。它能够读取训练数据,处理用户输入,并返回最相关的答案。但在用户体验方面还有很大提升空间。让我们看看改进版做了哪些关键优化:1.引导系统上个版本仅在启动时显示简单的"Hello!输入'exit'结束对话。"提示,对于初次使用的用户来说不够友好。改进版增加了:详细的欢迎信息和功能
- 用python实现词频分析与可视化
qianqianaao
人工智能实验python开发语言图像处理人工智能计算机视觉nlp
目标:通过统计文本中各个词汇的出现频率,找出文本中的关键词,帮助我们了解文本的核心内容。方案:统计词频:计算每个词汇在文本中的出现次数。常用方法有TF(词频)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。TF:词汇在文档中的出现频率。TF-IDF:不仅统计词频,还会考虑词汇在其他文档中的出现情况,减少常见词汇的影响。可视化:使用词云图或柱状图可视化高频词,帮助直观展示文本中的关键词。词云图:显示频率较高的词
- 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
- 【Elasticsearch】TF-IDF 和 BM25相似性算法
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,TF-IDF和BM25是两种常用的文本相似性评分算法,但它们的实现和应用场景有所不同。以下是对这两种算法的对比以及在Elasticsearch中的使用情况:TF-IDF-定义与原理:TF-IDF是一种经典的信息检索算法,用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中某份文件的重要程度。它由两部分组成:-TF(TermFrequency):词频,即词语在文档中出现的次数。-
- 【Elasticsearch】自定义相似性算法
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,可以通过自定义相似度算法来优化搜索结果的相关性。以下是几种常见的自定义相似度算法的方法:1.使用内置相似度算法Elasticsearch默认使用BM25算法,但也可以切换到其他内置的相似度算法,如TF-IDF或布尔相似度。例如:```jsonPUT/my_index{"settings":{"similarity":{"my_similarity":{"type":
- 【RAG排序】rag排序代码示例-简单版
weixin_37763484
大模型人工智能算法搜索引擎
claude生成的一个排序的例子,有几种简单的方法。示例数据查询:“人工智能在医疗领域的应用前景如何?”文档库:8个相关文档,涵盖AI在医疗、金融、教育、自动驾驶等领域的应用实现的排序方法SimpleBM25Ranker-中文BM25排序器使用jieba进行中文分词计算TF-IDF和文档长度归一化处理中文停用词ChineseKeywordRanker-关键词匹配排序器Jaccard相似度+查询词覆
- 搜索领域必知算法:TF-IDF原理详解与Python实现
搜索引擎技术
算法tf-idfpythonai
搜索领域必知算法:TF-IDF原理详解与Python实现关键词:TF-IDF、搜索算法、词频、逆文档频率、Python实现摘要:本文深入探讨了搜索领域中至关重要的TF-IDF算法。首先介绍了TF-IDF算法的背景和基本概念,包括词频(TF)和逆文档频率(IDF)的含义。接着用通俗易懂的语言解释了这些核心概念之间的关系,并通过具体的例子和数学公式进行详细说明。然后给出了使用Python实现TF-ID
- BERT 模型微调与传统机器学习的对比
MYH516
bert机器学习人工智能
BERT微调与传统机器学习的区别和联系:传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤:特征工程:手动设计特征(如TF-IDF、词袋模型)模型训练:使用分类器(如SVM、随机森林、逻辑回归)特征和模型调优:反复调整特征和超参数BERT微调流程BERT微调的典型流程:预训练:使用大规模无标注数据预训练BERT模型数据准备:将文本转换为BERT输入格式(tokenize、添加特殊标记)模型微
- BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较
非小号
AIbert人工智能深度学习
一、核心原理对比维度预训练模型(如BERT)朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型,基于Transformer架构,通过大规模无监督预训练学习语言表示。传统机器学习模型,基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示(contextualembeddings),捕捉长距离语义依赖。通常使用词袋模型(BagofWords)或TF-IDF,忽略词序和上下文,仅考虑词频。训练方式两
- Python爬虫与数据挖掘:搜索引擎背后的技术
搜索引擎技术
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Python爬虫与数据挖掘:搜索引擎背后的技术关键词:Python爬虫、数据挖掘、搜索引擎、网络爬虫、信息检索、自然语言处理、机器学习摘要:本文深入解析搜索引擎核心技术架构,结合Python爬虫与数据挖掘技术,系统阐述从网页抓取、数据清洗到索引构建、检索排序的完整流程。通过数学模型推导、代码实现和实战案例,揭示搜索引擎背后的技术原理,包括网络爬虫的抓取策略、倒排索引构建算法、TF-IDF与Page
- K-Means文档聚类 - 关键代码详解
Yungoal
kmeans聚类算法
1.数据加载与预处理importnet.sf.javaml.core.Dataset;importnet.sf.javaml.core.DefaultDataset;importnet.sf.javaml.core.DenseInstance;/***从实验二的TF-IDF结果加载数据*@paramtfidfVectors实验二生成的TF-IDF矩阵(double[][]类型)*@returnJa
- NLP-gensim库
安替-AnTi
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Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料(Corpus):一组原始文
- Python自然语言处理:gensim库的探索与应用
丶本心灬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档介绍了gensim库——一个专为Python设计的开源自然语言处理工具,它支持词向量模型、主题模型、相似度计算、TF-IDF和LSA等核心功能。该库适用于文档相似性和主题建模任务,特别强调其在处理大规模语料库中的高效性和准确性。包含gensim-4.0.0版本的预编译安装包,为64位Windows系统上的Python3.6版本提供便捷安装体验。文档还提供
- 搜索领域索引构建的索引文本挖掘技术
搜索引擎技术
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搜索领域索引构建的索引文本挖掘技术关键词:倒排索引、文本预处理、TF-IDF、BM25、分布式索引、查询扩展、语义索引摘要:本文深入探讨搜索引擎核心组件索引构建中的文本挖掘技术。从基础倒排索引原理到现代语义索引技术,通过算法解析、数学建模和代码实现,系统讲解索引构建中的关键环节。重点分析TF-IDF、BM25等经典算法,探讨分布式索引架构设计,并展示基于深度学习的语义索引前沿进展。1.背景介绍1.
- 【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:
- 中文分词与数据可视化02
晨曦543210
中文分词自然语言处理
jieba库简介jieba(结巴分词)是一个高效的中文分词工具,广泛用于中文自然语言处理(NLP)任务。它支持以下功能:分词:将句子切分为独立的词语。自定义词典:添加专业词汇或新词,提升分词准确性。关键词提取:基于TF-IDF或TextRank算法提取文本关键词。词性标注:识别词语的词性(如名词、动词)。并行分词:加速大规模文本处理。核心函数与用法1.分词功能jieba.cut(sentence,
- 建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南
万能小贤哥
机器学习人工智能算法
一、模型选择与实现针对文本分类任务(如垃圾邮件识别),多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)是最优选择:适用场景:处理离散型特征(如词频、TF-IDF值)核心优势:直接利用整数型词频特征,无需假设数据分布对比区别:高斯朴素贝叶斯:假设特征符合正态分布,适合连续型数据伯努利朴素贝叶斯:处理二值化特征(是否存在某个词)python复制下载fromsklearn.naive_bayesimpor
- AI技术视角:美联储信号与黄金动态的量化研究——基于多模态数据分析框架
金融小师妹
人工智能大数据算法
一、美联储政策文本的量化解构与市场响应追踪技术框架说明:采用自然语言处理(NLP)领域的主流模型BERT-CNN,对美联储政策声明进行语义权重分析。通过TF-IDF算法量化"观望"等政策关键词的文本显著性,结合LSTM网络对发布会语录进行情感极性分类(情感强度值区间[-1,1]),构建政策立场的多维度量化表征。市场数据关联:运用向量自回归(VAR)模型捕捉政策信号与资产价格的动态关系。实证结果显示
- 从零开始大模型开发与微调:文本主题的提取:基于TFIDF
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战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
引言文本主题提取是自然语言处理(NLP)领域的一项重要技术,它通过对大规模文本数据的分析,识别出文本所涉及的主要主题或概念。在信息检索、文本分类、推荐系统以及知识图谱构建等多个应用场景中,文本主题提取发挥着至关重要的作用。有效的文本主题提取不仅能提高文本分析的精度和效率,还能帮助我们更好地理解和利用文本数据中的隐含信息。本文旨在为读者提供一份全面的文本主题提取指南,重点介绍基于TF-IDF(Ter
- 开放域问答的密集段落检索(以密集检索的角度解决 QA 问题)
多吃轻食
深度解析:RAG与大模型检索机器学习自然语言处理深度学习人工智能QA
开放域问答的密集段落检索摘要开放域问答依赖于有效的段落检索去选择候选内容,传统的稀疏向量空间模型,比如TF-IDF恶和BM25,确实是一个方法。在这项工作中,我们证明了检索实际上可以单独使用密集表示来实现,其中嵌入是通过一个简单的双编码器框架从少量的问题和段落中学习到的。在广泛的开放域QA数据集上进行评估时,我们的密集检索器在前20个段落检索准确率方面的绝对性能大大超过强大的Lucene-BM25
- 常用回环检测算法对比(SLAM)
具身小站
算法人工智能技术人工智能算法人工智能回环检测SLAM
回环检测本质上是一种数据相似性检测算法,原理是通过识别机器人是否回到历史位置,建立位姿约束以优化全局地图,纠正长期的里程计漂移实现全局地图的一致性,简单讲就是识别场景中的重复特征以修正累积误差。1.概述算法类别原理特点优势劣势词袋模型特征聚类为单词,TF-IDF加权相似度依赖手工特征,倒排索引加速检索实时性高,适合移动端忽略空间信息,误判相似场景概率改进模型贝叶斯滤波动态更新概率分布结合里程计与场
- 文件内容课堂总结
2301_79975534
人工智能
结构化解析能力需实现三级标题自动识别(H1/H2/H3),支持主流文档格式(Word/PDF/Markdown/纯文本)。通过正则表达式匹配标题层级特征,结合语义分析验证标题有效性。章节段落划分准确率需达到95%以上,项目符号列表识别支持数字/字母/符号多种格式。内容提炼机制关键句提取:融合TF-IDF权重分析与TextRank算法,构建句子重要性网络。实验数据显示核心句提取准确率达82%,召回率
- 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
- 解决TF-IDF增量学习问题的思路与方案
大泽九章
python开发语言TF-IDF
TF-IDF的传统实现面临增量学习困难,因为IDF计算依赖全局文档统计信息。但是实际的工作当中往往数据是增量的,并且定期增量和不定期增量混合,所以为了实际考虑,还是有必要思考如何解决TF-IDF增量问题的。一、增量学习核心挑战IDF的全局依赖性:新文档加入需要重新计算所有文档的IDF值原始公式:IDF(t)=log(总文档数/包含t的文档数)特征维度变化:新文档可能引入新词项需要动态扩展特征空间历
- Elasticsearch多字段搜索与价格范围过滤的Go语言实现
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型elasticsearchgolang大数据
文章目录Elasticsearch多字段搜索与价格范围过滤的Go语言实现1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲解TF-IDF计算示例BM25计算示例向量空间模型示例实际应用中的考虑因素5.项目实践:代码实例和详细解释
- TF-IDF算法及sklearn实现
雪顶猫的鳄
pythontf-idf算法sklearnpython
一、TF-IDF算法介绍TF-IDF(termfrequency-inversedoumentfrequency,词频-逆向文档频率)是一种用于信息检索(informationretrieval)与文本挖掘(textmining)的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对与一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比的增加,但同时会
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C