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憨寒hh
大多数人只是别人一夜暴富的见证者经常一觉起来拿起手机,就能看到哪个网红又日进斗金了,哪个KOL又月销量几千万了。再看看自己的腰包和自己每日的工作回报,隔着屏幕都想骂街。以前没有互联网我不用了解更多人的生活,但如今,李佳琦、草根网红,年入千万,价值几亿,风头,大鳄,豪宅......这种词频繁出现在你的手机上,我又怎么能像上个时代的前辈们那么处之泰然?为什么越来越多的人抱怨自己的原生家庭和出生的不公平
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2005新质生产力政府关注度(2002-2025)数据简介本研究整理了2002至2025年间地级市政府与省级政府工作报告中关于新质生产力的文本内容,旨在为研究新质生产力的发展特征和趋势提供数据支持。通过分析相关关键词的词频,揭示地方政府在推动新质生产力方面的关注重点和政策导向,助力相关领域的研究与实践。数据来源省、地级市政府工作报告时间跨度2002年-2025年数据范围地级市、省级行政单位数据形式
- 掌握正则表达式:在Python中检测重复词的实战演练
Kimgoeunlaogong
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:正则表达式是IT领域中用于文本处理的强大工具,本示例将介绍如何使用正则表达式检测字符串中的重复词,这在数据清洗、文本分析和日志处理等场景下非常有用。通过Python的re模块,我们将详细介绍检测重复词的步骤,包括字符串的处理、单词频率的统计以及重复词的筛选和输出。同时,解释如何使用不同的正则表达式元字符和修饰符来满足特定需求,例如不区分大小写或处理特殊字符。此
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文章目录零、本讲学习目标一、使用SparkSQL实现词频统计(一)提出任务(二)实现任务1、准备数据文件2、创建Maven项目3、修改源程序目录4、添加依赖和设置源程序目录5、创建日志属性文件6、创建HDFS配置文件7、创建词频统计单例对象8、启动程序,查看结果9、词频统计数据转化流程图二、使用SparkSQL计算总分与平均分(一)提出任务(二)完成任务1、准备数据文件2、新建Maven项目3、修
- 数字孪生工厂
Frontop_2002
一、前言近几年“数字孪生”“三维可视化”等新一代技术热词频发,以及结合近期的“元宇宙”概念的大火,各巨头纷纷入局元宇宙,也顺道带火了一波数字孪生。再加之《“十四五”数字经济发展规划》再次重点提及“数字孪生”这一技术,也使得更多的个人以及企业开始关注到这一项技术。另外在规划中也提到重点发展的就是智能制造。其实现在很多智能制造行业的巨头在早些年就已经开始重视以及布局数字孪生工厂的建设。相信有很多制造类
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Java皇帝
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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
- 警方认定网红用濒危大白鲨做美食,网友神吐槽
赛鲁斯
“天必像烟云消散,地必如衣服渐渐旧了;其上的居民也要如此死亡。唯有我的救恩永远长存;我的公义也不废掉。”——圣经话说这两天“濒危物种”这个词频繁出现,前些日子是长江白鲟被确定灭绝,同时其它鲟鱼被列为及其濒危,之后有一位网络美食博主在视频里烧烤鲨鱼,被怀疑是国际濒危的大白鲨。据光明网报道,7月14日,一位名叫“提子”的美食网红博主拍摄水煮鲨鱼和烧烤鲨鱼的视频火爆网络,有科普博主反映,这条鲨鱼是国际濒
- LLM词频规律:Zipf定律
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pytorch语言模型python
LLM词频规律:Zipf定律Zipf定律(Zipf’sLaw)是语言学和信息论中描述文本中词语出现频率分布的规律,由美国语言学家乔治·金斯利·齐夫(GeorgeKingsleyZipf)提出。其核心结论是:在自然语言的大型文本语料中,若将所有词语按出现频率从高到低排序,第n个词语的频率与n的倒数大致成正比。Zipf定律的数学表达若用f(n)f(n)f(n)表示排序后第n个词语的出现频率,CC
- 洛谷 B4262:[GESP202503 三级] 词频统计 ← STL map
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【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/B4262【题目描述】在文本处理中,统计单词出现的频率是一个常见的任务。现在,给定n个单词,你需要找出其中出现次数最多的单词。在本题中,忽略单词中字母的大小写(即Apple、apple、APPLE、aPPle等均视为同一个单词)。请你编写一个程序,输入n个单词,输出其中出现次数最多的单词。【输入格式】第一行,一个整数n,
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happydog007
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本文展示如何用Python脚本:批量读取文件夹中的多篇中文文档;用jieba分词并统计词频(过滤停用词与单字符);将各文档词频输出为对应Excel文件;是文本分析、内容审查、报告编写中的实用技巧。Step1:批量加载文件夹中文本文件路径importospath='主要业务'files=[os.path.join(path,f)forfinos.listdir(path)]使用标准库os.listd
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小王毕业啦
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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
- 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
- 力扣shell刷题
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面试leetcodebash算法
192.统计词频写一个bash脚本以统计一个文本文件words.txt中每个单词出现的频率。为了简单起见,你可以假设:words.txt只包括小写字母和''。每个单词只由小写字母组成。单词间由一个或多个空格字符分隔。示例:假设words.txt内容如下:thedayissunnythethethesunnyisis你的脚本应当输出(以词频降序排列):the4is3sunny2day1说明:不要担心
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risc123456
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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。-
- 基于C++实现(控制台)机械提取词频
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机械提取词频环境在Windows10系统下,使用VisualStudio2019编译运行的C++控制台程序。任务分析根据大作业要求,主要有以下两个任务需要完成:统计两个文档多少字符相同,多少字符不相同统计前十高频字或词第一个任务比较简单,我们只需要记录第一个文档中各字符出现的次数,再和第二个文档进行比较即可。第二个任务我认为相对来说比较复杂。对于一篇汉语文档,我们并不能像对一篇英语文档那样通过标点
- Python实训题目(1)实现文本中的词频统计和排序
目录目录目录题目题干解析功能函数说明各部分代码功能分析选项解析选项A选项B选项C选项D知识点笔记1.字符串方法join()的基本用法2.列表方法append()的基本用法3.字典方法values()的基本用法4.函数list()的基本用法5.函数sort()的基本用法(1)基本排序(2)降序排序(3)使用key进行自定义排序①按字符串长度排序②按绝对值排序③按对象的属性排序(4)综合使用key和r
- python 英语词频统计软件_Python文本分析基本库——wordcloud
Andy Kwong
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一、wordcloud简介词云,又称文字云、标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。创建于文本分析及其可视化中。除了网上现成的Wordle、Tagxedo、Tagul、Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现。官网:https://pypi
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Python词频统计终极指南:字典与排序的完美结合importrefromcollectionsimportdefaultdictdefword_frequency_analysis(file_path,top_n=10):"""完整的词频统计解决方案:paramfile_path:文本文件路径:paramtop_n:显示前N个高频词:return:排序后的词频列表"""#文本预处理管道witho
- Python实现小说词频统计
I_Scholar
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源码地址:python实现小说词频统计资源-CSDN文库这段代码实现了一个简单的文本分析工具,主要用于统计用户指定的词语在小说中的出现次数、位置和频次。以下是代码的详细解析和功能说明:1.功能概述选择文件:通过文件对话框选择一个小说文件。读取文件内容:将小说文件的内容读取到一个字符串中。去除标点符号:从文本中去除指定的标点符号。统计词频:统计用户指定的词语在小说中的出现次数、位置和频次。输出结果:
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晨曦543210
信息可视化
目录一、程序工作流程二、完善代码1.导入库2.WordFrequencyAnalyzer类初始化方法__init__文本加载方法核心文本处理方法_process_text信息获取方法结果展示方法3.主函数main()4.程序入口5.关键功能解析文本处理词频统计可视化展示多行文本输入三、完整代码一、程序工作流程启动程序,显示主菜单用户选择加载文本的方式:直接输入文本从文件加载程序处理文本,统计词频用
- LangChain 与 Milvus 的碰撞:全文检索技术实践
金汐脉动 | PulseTide
禅与LangChainlangchainmilvus全文检索
一、全文搜索全文搜索是一种通过匹配文本中特定关键词或短语来检索文档的传统方法。它根据词频等因素计算出的相关性分数对结果进行排序。语义搜索更善于理解含义和上下文,而全文搜索则擅长精确的关键词匹配,因此是语义搜索的有益补充。BM25算法被广泛用于全文搜索的排序,并在检索增强生成(RAG)中发挥着关键作用。Milvus2.5引入了使用BM25的本地全文搜索功能。这种方法将文本转换为代表BM25分数的稀疏
- 字典树的数据结构
算法数据结构
字典树的数据结构字典树,即Trie树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。字典树的基本性质结点本身不存完整单词。从根结点到某一结点,路径上经过的字符连接起来,为该结点对应的字符串。每个结点的所有子结点路径代表的字符都不相同。字典树的核心
- Python生成词云图实战教程
小虾汉斯
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python中的词云图生成是一项重要技能,它通过可视化展示文本数据中词汇的频率。本教程包含Python源码实例,教授如何使用wordcloud库来生成词云图,涵盖了自定义形状、调整词频权重、过滤停用词等高级定制功能。实例将引导读者通过实际操作来理解和掌握词云图的生成过程,同时提供了在数据可视化和文本分析中的应用示例。1.Python词云图生成生成词云图是数据分
- 搜索领域必知算法:TF-IDF原理详解与Python实现
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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
- 自然语言处理通关手册--文本的表征
辣椒种子
从零开始自然语言处理自然语言处理easyui人工智能
文本的表征基于频次的文本表征基于频次的文本表征,专业术语称为词袋模型(Bag-of-Words,BOW),顾名思义,即把文本中的词用袋子装起来统一作为文本的表示。基于词频的词袋模型是将文本进行数值化表示的一种简单模型。具体地,文本的表示与词典的大小、词的索引以及词在文本中的出现频次相关,下面以一个简单的例子表述其构建过程。假设数据集(现代诗人卞之琳于1935年创作的一首现代诗歌《断章》)为两个经过
- BM25检索与向量检索
BM25检索与向量检索是信息检索领域的两种核心技术,二者在技术原理、适用场景、优缺点等方面存在显著差异。以下从多个维度对两者进行对比分析:1.技术原理BM25检索BM25是一种基于词频(TF)和逆文档频率(IDF)的统计模型,属于稀疏检索方法。其核心思想是通过计算查询词在文档中的出现频率(TF)和查询词在整个文档集合中的稀有程度(IDF),结合文档长度归一化因子,对文档进行相关性评分。BM25公式
- 用Python掌握QQ群聊天记录数据分析
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Python数据分析师python数据分析开发语言
在数据分析的工作中,数据清洗是非常重要的步骤。通过数据清洗,能够有效去除无用信息,保证数据质量,进而提升分析结果的准确性。本教程将展示如何使用Python进行数据清洗和分析,涵盖用户名称提取、时间分段统计、词频分析等实用功能,帮助读者掌握如何从复杂的数据中提取有价值的信息。文章目录提取QQ群消息数据处理操作总结提取QQ群消息进入QQ消息管理器,选择导出全部消息并保存成txt文档。选择好数据保存路径
- BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较
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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
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
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nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一