处理专题
Go语言使用Buffer实现高性能处理字节和字符
《Go语言使用Buffer实现高性能处理字节和字符》在Go中,bytes.Buffer是一个非常高效的类型,用于处理字节数据的读写操作,本文将详细介绍一下如何使用Buffer实现高性能处理字节和... 目录1. bytes.Buffer 的基本用法1.1. 创建和初始化 Buffer1.2. 使用 Writ
Python视频处理库VidGear使用小结
《Python视频处理库VidGear使用小结》VidGear是一个高性能的Python视频处理库,本文主要介绍了Python视频处理库VidGear使用小结,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的... 目录一、VidGear的安装二、VidGear的主要功能三、VidGear的使用示例四、VidGea
Python结合requests和Cheerio处理网页内容的操作步骤
《Python结合requests和Cheerio处理网页内容的操作步骤》Python因其简洁明了的语法和强大的库支持,成为了编写爬虫程序的首选语言之一,requests库是Python中用于发送HT... 目录一、前言二、环境搭建三、requests库的基本使用四、Cheerio库的基本使用五、结合req
使用Python处理CSV和Excel文件的操作方法
《使用Python处理CSV和Excel文件的操作方法》在数据分析、自动化和日常开发中,CSV和Excel文件是非常常见的数据存储格式,ython提供了强大的工具来读取、编辑和保存这两种文件,满足从基... 目录1. CSV 文件概述和处理方法1.1 CSV 文件格式的基本介绍1.2 使用 python 内
如何使用celery进行异步处理和定时任务(django)
《如何使用celery进行异步处理和定时任务(django)》文章介绍了Celery的基本概念、安装方法、如何使用Celery进行异步任务处理以及如何设置定时任务,通过Celery,可以在Web应用中... 目录一、celery的作用二、安装celery三、使用celery 异步执行任务四、使用celery
SpringBoot操作spark处理hdfs文件的操作方法
《SpringBoot操作spark处理hdfs文件的操作方法》本文介绍了如何使用SpringBoot操作Spark处理HDFS文件,包括导入依赖、配置Spark信息、编写Controller和Ser... 目录SpringBoot操作spark处理hdfs文件1、导入依赖2、配置spark信息3、cont
MyBatis延迟加载的处理方案
《MyBatis延迟加载的处理方案》MyBatis支持延迟加载（LazyLoading）,允许在需要数据时才从数据库加载,而不是在查询结果第一次返回时就立即加载所有数据,延迟加载的核心思想是,将关联对... 目录MyBATis如何处理延迟加载？延迟加载的原理1. 开启延迟加载2. 延迟加载的配置2.1 使用
Android WebView的加载超时处理方案
《AndroidWebView的加载超时处理方案》在Android开发中,WebView是一个常用的组件,用于在应用中嵌入网页,然而,当网络状况不佳或页面加载过慢时,用户可能会遇到加载超时的问题,本... 目录引言一、WebView加载超时的原因二、加载超时处理方案1. 使用Handler和Timer进行超
Python中处理NaN值的技巧分享
《Python中处理NaN值的技巧分享》在数据科学和数据分析领域,NaN（NotaNumber）是一个常见的概念,它表示一个缺失或未定义的数值,在Python中,尤其是在使用pandas库处理数据时,... 目录NaN 值的来源和影响使用 pandas 的 isna()和 isnull()函数直接比较 Na
详解Python中通用工具类与异常处理
《详解Python中通用工具类与异常处理》在Python开发中,编写可重用的工具类和通用的异常处理机制是提高代码质量和开发效率的关键,本文将介绍如何将特定的异常类改写为更通用的ValidationEx... 目录1. 通用异常类：ValidationException2. 通用工具类：Utils3. 示例文
无人叉车3d激光slam多房间建图定位异常处理方案-墙体画线地图切分方案
墙体画线地图切分方案 针对问题：墙体两侧特征混淆误匹配，导致建图和定位偏差，表现为过门跳变、外月台走歪等 ·解决思路：预期的根治方案IGICP需要较长时间完成上线，先使用切分地图的工程化方案，即墙体两侧切分为不同地图，在某一侧只使用该侧地图进行定位 方案思路 切分原理：切分地图基于关键帧位置，而非点云。 理论基础：光照是直线的，一帧点云必定只能照射到墙的一侧，无法同时照到两侧实践考虑：关
【生成模型系列（初级）】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】
【通俗理解】嵌入（Embedding）方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节：嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”，它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式，即向量。 正如翻译机将一种语言
Thymeleaf：生成静态文件及异常处理java.lang.NoClassDefFoundError: ognl/PropertyAccessor
我们需要引入包： <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>sp
jenkins 插件执行shell命令时，提示“Command not found”处理方法
首先提示找不到“Command not found，可能我们第一反应是查看目标机器是否已支持该命令，不过如果相信能找到这里来的朋友估计遇到的跟我一样，其实目标机器是没有问题的通过一些远程工具执行shell命令是可以执行。奇怪的就是通过jenkinsSSH插件无法执行，经一番折腾各种搜索发现是jenkins没有加载/etc/profile导致。 【解决办法】： 需要在jenkins调用shell脚
明明的随机数处理问题分析与解决方案
明明的随机数处理问题分析与解决方案 引言问题描述解决方案数据结构设计具体步骤伪代码C语言实现详细解释读取输入去重操作排序操作输出结果复杂度分析 引言 明明生成了N个1到500之间的随机整数，我们需要对这些整数进行处理，删去重复的数字，然后进行排序并输出结果。本文将详细讲解如何通过算法、数据结构以及C语言来解决这个问题。我们将会使用数组和哈希表来实现去重操作，再利用排序算法对结果
8. 自然语言处理中的深度学习：从词向量到BERT
引言 深度学习在自然语言处理（NLP）领域的应用极大地推动了语言理解和生成技术的发展。通过从词向量到预训练模型（如BERT）的演进，NLP技术在机器翻译、情感分析、问答系统等任务中取得了显著成果。本篇博文将探讨深度学习在NLP中的核心技术，包括词向量、序列模型（如RNN、LSTM），以及BERT等预训练模型的崛起及其实际应用。 1. 词向量的生成与应用 词向量（Word Embedding）
使用协程实现高并发的I/O处理
文章目录 1. 协程简介1.1 什么是协程？1.2 协程的特点1.3 Python 中的协程 2. 协程的基本概念2.1 事件循环2.2 协程函数2.3 Future 对象 3. 使用协程实现高并发的 I/O 处理3.1 网络请求3.2 文件读写 4. 实际应用场景4.1 网络爬虫4.2 文件处理 5. 性能分析5.1 上下文切换开销5.2 I/O 等待时间 6. 最佳实践6.1 使用 as
Level3 — PART 3 — 自然语言处理与文本分析
目录 自然语言处理概要 分词与词性标注 N-Gram 分词 分词及词性标注的难点 法则式分词法 全切分 FMM和BMM Bi-direction MM 优缺点 统计式分词法 N-Gram概率模型 HMM概率模型 词性标注（Part-of-Speech Tagging） HMM 文本挖掘概要 信息检索（Information Retrieval） 全文扫描 关键词
PHP7扩展开发之数组处理
前言 这次，我们将演示如何在PHP扩展中如何对数组进行处理。要实现的PHP代码如下： <?phpfunction array_concat ($arr, $prefix) {foreach($arr as $key => $val) {if (isset($prefix[$key]) && is_string($val) && is_string($prefix[$key])) {$arr[
PHP7扩展开发之字符串处理
前言 这次，我们来看看字符串在PHP扩展里面如何处理。 示例代码如下： <?phpfunction str_concat($prefix, $string) {$len = strlen($prefix);$substr = substr($string, 0, $len);if ($substr != $prefix) {return $prefix." ".$string;} else
PHP7扩展开发之类型处理
前言 这次，我们将演示如何在PHP扩展中如何对类型进行一些操作。如，判断变量类型。要实现的PHP代码如下： <?phpfunction get_size ($value) {if (is_string($value)) {return "string size is ". strlen($value);} else if (is_array($value)) {return "array si
ORACLE语法-包(package)、存储过程(procedure)、游标(cursor)以及java对Result结果集的处理
陈科肇 示例： 包规范 CREATE OR REPLACE PACKAGE PACK_WMS_YX IS-- Author : CKZ-- Created : 2015/8/28 9:52:29-- Purpose : 同步数据-- Public type declarations，游标 退休订单TYPE retCursor IS REF CURSOR;-- RETURN vi_co_co
win7系统中C盘空间缩水的有效处理方法
一、深度剖析和完美解决 1、 休眠文件 hiberfil.sys : 该文件在C盘根目录为隐藏的系统文件，隐藏的这个hiberfil.sys文件大小正好和自己的物理内存是一致的，当你让电脑进入休眠状态时，Windows 7在关闭系统前将所有的内存内容写入Hiberfil.sys文件。 而后，当你重新打开电脑，操作系统使用Hiberfil.sys把所有信息放回内存，电脑
Python知识点：使用Python进行PDF文档处理
使用 Python 进行 PDF 文档处理可以通过多种库来实现，包括 PyPDF2、pdfplumber、reportlab、pdfminer 等。这些库可以处理不同的 PDF 任务，例如 提取文本、拆分合并 PDF、修改 PDF、生成 PDF 等。以下是几种常见操作及对应的库和代码示例。 1. 安装常用库 首先，安装常用的 PDF 处理库： pip install PyPDF2 pdfpl
基于Python的自然语言处理系列（1）：Word2Vec
在自然语言处理（NLP）领域，Word2Vec是一种广泛使用的词向量表示方法。它通过将词汇映射到连续的向量空间中，使得计算机可以更好地理解和处理文本数据。本系列的第一篇文章将详细介绍Word2Vec模型的原理、实现方法及应用场景。 1. Word2Vec 原理 Word2Vec模型由Google的Tomas Mikolov等人在2013年提出，主要有两种训练方式
自动化表格处理的革命：智能文档系统技术解析
在当今数据驱动的商业环境中，表格数据的自动化处理成为了企业提高效率、降低成本的关键。企业智能文档系统在智能表格识别方面展现出卓越的性能，通过精准识别和处理各种通用表格，显著提升了企业文档管理的智能化水平。本文将深入探讨该系统在表格识别方面的关键技术和应用优势，以及如何通过行业定制化服务满足不同行业的需求。 1. 通用表格识别 智能文档系统通过先进的OCR技术和表格结构识别算法，能够精准