- Python全站爬取与知识图谱构建实战:从数据采集到语义建模的全流程指南
Python爬虫项目
python知识图谱easyui信息可视化开发语言爬虫人工智能
引言随着信息爆炸时代的到来,如何系统化地获取并结构化网站上的海量信息,成为数据科学和人工智能领域的重要课题。知识图谱作为将结构化数据和语义联系可视化的强大工具,正广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。本文将系统讲解如何用Python实现对目标网站的全站爬取,并结合自然语言处理技术,自动抽取实体与关系,最终构建成知识图谱。全流程涵盖爬取策略、信息抽取、知识融合及可视化,配合丰富的代码示例,助
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
Python爬虫项目
python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
- [AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder
Micheal超
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一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息,通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务,如:分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中,所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上,其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
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信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
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信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系摘要信息抽取(InformationExtraction,IE)作为自然语言处理的核心任务之一,旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息(如实体、关系、事件等),广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步,但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- 自然语言处理分类
要奋斗呀
自然语言处理
NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注,分词,语法解析,语言模型,信息检索,信息抽取,语义表示,文本分类。这些任务发展较为成熟,各种相关工作的主要目的是提高当前模型的性能。第二类是人工智障NLP。包括机器翻译,对话系统,问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意,有些任务上甚至没有足够多的,真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是
- 规范化信息抽取:原理流程与Python实战
闲人编程
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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
- EMNLP 2017 北京论文报告会笔记
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16号在北京举办的,邀请了国内部分被录用论文的作者来报告研究成果,整场报告会分为文本摘要及情感分析、机器翻译、信息抽取及自动问答、文本分析及表示学习四个部分。感觉上次的CCF-GAIR参会笔记写的像流水账,这次换一种方式做笔记。分为四个部分,并没有包含分享的所有论文。第一部分写我最喜欢的论文,第二部分总结一些以模型融合为主要方法的论文,第三部分总结一些对模型组件进行微调的论文,第四部分是类似旧瓶装
- 提取微博文本中的具体地名有哪些方法
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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
- 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
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**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
- Transformers之环境安装
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Transformers安装指南使用pip安装源码安装开发模式安装docker安装自定义dockerfile缓存设置离线模式获取离线时使用的模型和分词器参考Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。Transformers支持三个最热门的深度学习库:Jax,PyTorch以及TensorFlow—并与之无缝整合。你可以直
- 自然语言处理之命名实体识别:Flair:命名实体识别基础概念
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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
- 统计学(贾俊平)学习笔记--第三章、 数据预处理
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数据预处理无论是从数据分类分析、数据信息抽取、数据挖掘、模型建立等方面都是需要的,也是数据工作者最开始招手做的,而统计学(贾俊平)中从理论的角度讲解了数据预处理的概念和方法吗,在此将主要要点列举如下,供有心人参考学些。数据的预处理是在对数据分类或分组之前所做的必要处理,内容包括数据的审核、筛选、排序等。审核就是检查数据中是否有错误。从完整性和准确性两个方面去审核。完整性审核:是否有遗漏,是否完整准
- 自然语言处理(NLP)技术。
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自然语言处理(NLP)技术可以应用于多个领域,以下是一些示例:情感分析:NLP可以用来分析文本中包含的情感,帮助企业了解用户对他们产品或服务的感受。例如,社交媒体平台可以利用情感分析技术来监测用户对特定话题的情绪反馈。机器翻译:NLP可以用来开发机器翻译系统,帮助人们跨越语言障碍进行沟通。例如,谷歌翻译就是一个利用NLP技术的机器翻译工具。信息抽取:NLP可以用来从大量文本中提取出特定信息。例如,
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提示说明专注于从金融行业的文本中提取关键信息,确保准确性和规范性。具备良好的文本处理能力和数据整理经验,能够处理复杂的信息结构。提示词#Role:金融信息抽取工程师##Background:用户希望从金融行业的文本中严格提取关键信息,确保输出的准确性。这可能涉及到股票、公司、经济指标、市场动态、政策法规等内容。用户的需求可能是为了数据分析、报告生成或决策支持,因此信息抽取需要精确、规范。##Att
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推荐开源项目:KeyInfoExtraction-深度学习文本关键信息抽取利器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据时代,信息处理和理解变得尤为重要,尤其是在海量文本数据中提取关键信息是一项挑战。为此,我们向大家推荐一个强大的、基于深度学习的文本关键信息抽取项目——。该项目利用先进的自然语言处理技术,帮助开发者高效地从非结构化文本中提炼出重要信息。项目简介KeyI
- 好家伙!仅需1行Python,腾讯云智能OCR让手写发票识别效率飙升!
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大家好,这里是程序员晚枫,今天给大家带来一个腾讯云的新功能:智能结构化识别(Pro版)。智能结构化(SmartStructureOpticalCharacterRecognition)融合了业界领先的深度学习技术、图像检测技术以及OCR大模型能力,能够实现不限版式的结构化信息抽取。无论是固定卡证还是复杂的物流单据,均可实现智能识别。该产品预学习建立键值对应关系,支持客户定制模板,提升数据提取录入效
- 综述:大语言 RDRec:如何利用大语言模型做推荐系统模型在信息抽取上的应用_rdrec 模型
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推荐系统RDRec:RationaleDistillationforLLM-basedRecommendation大型语言模型(LLM)通过文本提示实现用户与物品间的有效语义推理,其推荐模型备受瞩目。然而,多数方法未深入探究交互背后的逻辑,如用户偏好与物品属性,这限制了LLM在推荐领域的推理深度。本文创新性地提出了原理蒸馏推荐器(RDRec),一种精简模型,旨在汲取更大语言模型(LM)生成的深层原
- python接入deepseek对数据分类分级
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大模型前沿技术及应用python开发语言
背景在当今大数据时代,如何高效地提取和分类信息成为了许多开发者关注的重点。数据分类分级,也是数据安全和数据治理的基础。本文将介绍如何使用Python接入DeepSeekAPI,实现对医疗病历和新闻数据的自动分类和分级。✨DeepSeek简介DeepSeek是一个国产的开源大模型,具备强大的自然语言处理能力,能够进行文本理解、信息抽取、问答等任务。作为一款基于深度学习的AI模型,DeepSeek采用
- NLP 面试宝典
关于NLP那些你不知道的事
大模型LLMs面试经验自然语言处理自然语言处理面试人工智能深度学习AIGC职场和发展chatgpt
介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。Github地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇隐马尔科夫算法HMM常见面试篇一、基础信息介绍篇1.1什么是概率图模
- PP-ChatOCRv3新升级:多页PDF信息抽取支持自定义提示词工程,拓展大语言模型功能边界
飞桨PaddlePaddle
技术干货最新上线飞桨人工智能paddlepaddleDeepSeek百度
文本图像信息抽取技术在自动化办公、建筑工程、教育科研、金融风控、医疗健康等行业领域具有广泛应用场景。2024年9月,飞桨低代码开发工具PaddleX中新增文本图像智能产线PP-ChatOCRv3,充分结合PaddleOCR的文本图像版面解析能力和文心一言语言理解优势,实现了高效的文本图像信息抽取。近期,飞桨研发团队对飞桨低代码开发工具PaddleX中文本图像智能产线PP-ChatOCRv3进行升级
- PaddlePaddle Uie-Base 信息抽取
weixin_37806923
paddlepaddle人工智能
微调代码,打标签后的文件放在work目录下不会被删除,若放在data下重启环境后会被删掉pythondoccano.py\--doccano_file./work/admin.jsonl\--task_typeext\--save_dir./data\--splits0.80.20\--schema_langchexportfinetuned_model=./checkpoint/model_be
- 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
- 使用提示词进行信息抽取的实用方法
scaFHIO
windowspython
在大规模语言模型(LLM)中进行信息抽取时,我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词(prompt)可以指导模型输出特定格式的信息,然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词,并将LLM的输出解析为所需的Python对象。技术背景介绍大规模语言模型可以根据提示词生成特定格式的文本。例如,我们可以要求模型以JSON格式输出所需的信息。在信息抽取的场景中,设计良好的提示词
- SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
数据集
2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址:SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景:在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
- OLMo 7B:推动自然语言处理领域的技术革新
单皎娥
OLMo7B:推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。然而,在实际应用中,NLP技术仍然面临着诸多挑战,如语境理解、信息抽取、情感分析等。为了解决这些问题,艾伦人工智能研究所(AI2)推出了OLMo系列模型,其中
- 【AI大模型】Transformers大模型库(九):大模型微调之计算微调参数占比
LDG_AGI
人工智能
目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
- 深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档:从基础操作到高级应用
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pythonlangchainhtml
深入探讨使用Python和LangChain加载与解析HTML文档:从基础操作到高级应用在现代互联网时代,HTML(超文本标记语言)作为一种标准的网页文档格式,广泛应用于各类网站和应用中。无论是网页开发、数据爬取、信息抽取,还是自然语言处理和数据分析,处理HTML文档都是开发者和数据科学家不可避免的任务。然而,HTML文档的结构复杂且多变,往往需要使用专业的工具和库来解析和处理。在Python生态
- 1. 什么是Scrapy框架?
杨胜增
scrapy爬虫
1.什么是Scrapy框架?1.1Scrapy简介爬虫框架的定义与作用在网络数据采集的过程中,爬虫(Spider)是用来从网页上抓取信息的程序。爬虫框架则是一个封装了网络请求、数据提取、存储等功能的工具集,帮助开发者更高效、简便地完成爬虫的开发。Scrapy是一个流行的Python爬虫框架,它以高效、灵活和易扩展的特点,被广泛应用于数据抓取、网页爬取、信息抽取等多个领域。Scrapy作为一个开源框
- NLTK命名实体识别(NER)
Mr数据杨
Python自然语言技术NLTK自然语言处理1024程序员节
命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理,NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据,为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK(NaturalLanguageToolkit)是一个广泛使用的Python库,提供
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默