其他

HashSet是實現Set介面的一個類，具有以下的特點：Ø         不能保證元素的排列順序，順序有可能發生變化。Ø         另外HashSet不是同步的，如果多個線程同時訪問一個Set，只要有一個線程修改Set中的值，就必須進行同步處理，通常通過同步封裝這個Set的對象來完成同步，如果不存在這樣的對象，可以使用Collections.synchronizedSet()方法完成。Set s = Collections.synchronizedSet(new HashSet(...)

1.Google PageRank 演算法1.1、PageRank(網頁層級)的概念    互連網發展早期的搜尋引擎，對web頁面的排序，是根據搜尋的片語（短語）在頁面中的出現次數（occurence ），並用頁面長度和html標籤的重要性提示等進行權重修訂。連結名氣(link popularity)技術通過其它文檔連結到當前頁面（inbound

一.遍曆HashMapMap<Integer, String> map = new HashMap<Integer, String>();  for(int i=0;i<100;i++)  {   map.put(i, "123");  }方法一：效率比方法二高for(Entry<Integer, String> entry:map.entrySet())  {   System.out.println(entry.getKey()+"="+entry.

當使用svn時，有時會碰到svn死掉的問題，然後再使用snv時會說　　svn: 工作複本“某某某某”已經鎖定　　svn: 運行“svn cleanup 某某某某”刪除鎖定 (輸入“svn help cleanup”得到用法)　　運行“svn cleanup 某某某某”。SVN又報告一個錯誤　　svn: 在目錄“某某某某”中　　svn: 處理命令 “modify-wcprop” 於 “某某某某” 出錯　　svn: “.gitattributes” 尚未納入版本控制　　遇到這種情況，在相應的目錄中，

TrainTClassifier，基於TF/IDF演算法的分類器，必須先把要語料庫放到各自所屬的分類檔案夾中，比如：與金融相關的文章就放到金融這個檔案夾中，我這的根目錄是f:/data/category，訓練完後會產生一個分類器模型tclassifier，之後其它文本的分類的確定就是通過它。/** * 使用 Lingpipe的TF/IDF分類器訓練語料 * * @author laigood */public class TrainTClassifier {//訓練語料檔案夾private

本文主要是以安裝和使用hadoop-0.12.0為例，指出在部署Hadoop的時候容易遇到的問題以及如何解決。硬體環境共有3台機器，均使用的FC5系統，Java使用的是jdk1.6.0。IP配置如下：dbrg-1：202.197.18.72dbrg-2：202.197.18.73dbrg-3：202.197.18.74這裡有一點需要強調的就是，務必要確保每台機器的主機名稱和IP地址之間能正確解析。一個很簡單的測試辦法就是ping一下主機名稱，比如在dbrg-1上ping

MMSEG是中文分詞中一個常見的、基於詞典的分詞演算法（作者首頁：http://chtsai.org/index_tw.html），簡單、效果相對較好。由於它的簡易直觀性，實現起來不是很複雜，運行速度也比較快。關於演算法的原文，可以參

Rsync 常用組合rsync -avzSHP -e 'ssh -p 22' root@21andy.com:/www/21andy.com /21andy.com/*rsync -avzSHP root@21andy.com::21andy ./rsync -avzP --ignore-existing --exclude='cache/*' root@21andy.com::21andy ./Rsync 參數選項說明-v, --verbose 詳細模式輸出-q, --quiet

1. "切分標誌字串"預先處理方法是一個毫無必要的技術,它增加了一遍掃描"切分標誌詞典"的時空複雜性，卻並沒有提高分詞精度，因為所謂的切分標誌其實都已經隱含在詞典之中，是對詞典功能的重複。實際上"切分標誌"也沒有標記歧義欄位的任何資訊。2. 詞性分詞一體化：存在詞的兼類問題和規則集的確定問題。3. 未登入詞的介入會引起新的切分歧義，從而使分詞系統所面臨的形勢更加複雜化。Sun M.S. and Shen D.Y., et al. (1997)

1》安裝基本編譯環境代碼:sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install gdb2》安裝codeblock代碼:sudo apt-get install codeblockssudo apt-get install codeblocks-dbgsudo apt-get install

elasticsearch官方只提供smartcn這個中文分詞外掛程式，效果不是很好，好在國內有medcl大神（國內最早研究es的人之一）寫的兩個中文分詞外掛程式，一個是ik的，一個是mmseg的，下面分別介紹下兩者的用法，其實都差不多的，先安裝外掛程式，命令列：安裝ik外掛程式：plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik/1.1.0下載ik相關配置詞典檔案到config目錄cd configwget

cas官方已經在開發cas與oauth整合的外掛程式，使用的是scribe-up這個項目來擷取授權後的使用者基本資料。計劃在cas3.5.0版本時推出，不過現在已經可以用了，下面將以新浪微博為例，說明如何用新浪微博的帳號登入cas，到https://github.com/Jasig/cas/tree/master/cas-server-support-oauth下載源碼，把cas-server-support-oauth的依賴添加到你的cas項目中。先定義兩個類，SinaWeiboApi20.j

最近在研究nutch，我根據網上教程用外掛程式方法把中文分詞整合到nutch1.2中，運行爬蟲可以，但把項目ant成war後，在網頁中搜尋索引裡沒有的詞時能顯示頁面，但如果搜尋索引裡有的詞語就會出現一個空白頁，什麼也沒有，tomcat的控制台能顯示出搜尋結果，也沒報錯。於是我就一點一點地把新增代碼移除，結果發現是替換了nutch原本分詞的問題。網上的有些教程說要修改NutchDocumentAnalyzer.java把nutch原來的分詞替換成自己的分詞，代碼是public

 1.     OneNand        要分析OneNand,首先我們必須回顧一下NOR與NAND。        兩者在讀寫速度、密度、成本、使用壽命等方面各有千秋。與NOR Flash相比，NAND Flash的讀資料速度稍慢，但是擦寫速度快得多，並且在容量、使用壽命、成本上也佔有較大優勢。NOR Flash的編程簡單，而NAND Flash的編程較為複雜。NAND Flash一般用於儲存資料，而NOR Flash一般用於儲存啟動代碼。        NOR

        _cdecl和_stdcall的最大區別就是__cdecl是由調用者釋放堆棧，而__stdcall由被調用者釋放堆棧。        預設情況下，c/c++編譯器都是_cdecl，除非顯示指名為_stdcall。當然，一般在C/C++層次下，我們是不用關心具體這是怎麼實現的，因為編譯器已經協助我們處理了，但是看看彙編代碼有助於我們理解這兩種函數調用方式是怎麼回事。_cdecl由主調函數清棧//執行個體代碼  

       使用Codec Engine開發DaVinci系統，最令人頭痛的莫過於調試。由於evm6446開發過程分成DSP端和GPP端，因此我們無法使用IDE下的調試工具對程式進行跟蹤調試。為此，TI在Codec Engine中提供了一套名為Generic Trace Support 的模組，專門用來列印Debug資訊。       要使用GT_Trace，需要在應用程式檔案夾下的remote.cfg檔案中將GT_Trace的配置：           //TraceUtil.attrs =

之前那篇文章介紹了普通web項目中單點登入cas與許可權管理架構shiro整合方式，這裡說下spring項目中的整合方式，首先還是配置一個filter<filter> <filter-name>shiroFilter</filter-name> <filter-class>org.springframework.web.filter.DelegatingFilterProxy</filter-class>

       最後發現了elasticsearch這個分布式搜尋方塊架，我一看它的介紹就覺得，就是它了。它基本上所有我想要的特性都包含了，分布式搜尋，分布式索引，零配置，自動分區，索引自動負載，自動探索，restful風格介面。於是就開始使用，部署了四台機器，並把索引導了進去，我設定的分區為3，即把索引分成三片，副本為2，即有兩份完整的索引。     

 第一課 什麼是卷積 卷積有什麼用 什麼是傅利葉變換 什麼是拉普拉斯變換  引子很多朋友和我一樣，工科電子類專業，學了一堆訊號方面的課，什麼都沒學懂，背了公式考了試，然後畢業了。   先說"卷積有什麼用"這個問題。(有人搶答，"卷積"是為了學習"訊號與系統"這門課的後續章節而存在的。我大吼一聲，把他拖出去槍斃！)   講一個故事: