电商系统的大规模使用使得电商开发技术也在日渐进步和成熟，目前常见的多商户商城开发语言主要有PHP语言和java语言为主流的开发语言，那多商户商城开发PHP和java两种语言哪个

普通方式： > JAVA自带的commons-codec包提供的获取16进制MD5值的方法 DigestUtils.md5Hex(new FileInputSt

-- 使用sqlserver自带的函数hashbytes() select hashbytes('MD5','hello') -- 计算'hello'字符串的m

准备 安装VS Code。安装Debugger for Chrome插件。编写配置，放到.vscode目录，名字是launch.json： { "v

前言   `RAC`，全称是`ReactiveCocoa`，RAC就是一个简化代码的第三方库[ReactiveCocoa][]；是函数式编程和响应式编程的结合。函数式编程

类似于特征筛选的过程，如果不过滤掉它们，很可能对我们的语言模型产生负面的影响。 停用词，对于理解文章没有太大意义的词，比如"the"、“an”、“his”、“their

有成熟的工具 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9n

分词（tokenization）：英文通过空格或者标点符号，就可以将词分开；而中文的分词会涉及很多问题（未登录词问题、分词歧义问题、分词不一致问题），所以会有各种不同分词的算法

摘 要 本毕业设计的内容是设计并且实现一个基于JSP技术的网上图书商城。它是在Windows下，以MYSQL为数据库开发平台，Tomcat网络信息服务作为应用服务器。网上图书

Plan 在本地运行ids项目. Do 执行`npm run serve`,报如下错误 npm ERR! code ELIFECYCLE npm

摘 要 21世纪的今天，随着社会的不断发展与进步，人们对于信息科学化的认识，已由低层次向高层次发展，由原来的感性认识向理性认识提高，管理工作的重要性已逐渐被人们所认识，科学化

摘 要 21世纪的今天，随着社会的不断发展与进步，人们对于信息科学化的认识，已由低层次向高层次发展，由原来的感性认识向理性认识提高，管理工作的重要性已逐渐被人们所认识，科学化

文章目录 一、理论描述 二、算法描述 正向最大匹配算法: 反向最大匹配算法: 双向最大匹配算法： 三、详例描述

[NLP 中的对抗训练（附 PyTorch 实现）博文][NLP _ PyTorch] [NLP 中的对抗训练（附 PyTorch 实现）视频讲解][NLP _ PyTor

首先准备一个txt文件，这是一个库。 按行循环读取txt(库)中的字符串存入数组 输入一句话，逆向进行数据字典比对，从后往前数n个字，n为数组中单个最大字符串 一样

hashCode就是对象的散列码，是根据对象的某些信息推导出的一个整数值，默认情况下表示是对象的存储地址。通过散列码，可以提高检索的效率，主要用于在散列存储结构中快速确定对象

Druid monitor中数据源只显示(\) property for user to setup（已解决） 在pom.xml中加入改jar包即可 <depe

hashcode方法返回该对象的哈希码值。支持该方法是为哈希表提供一些优点，例如，java.util.Hashtable 提供的哈希表。 hashCode 的常规协定

CRF：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。 以一组词性标注为例，给定输入X=\{我，喜欢，学习\}，那么输出为Y

例子：“经常有意见分歧” 词典：["经常","有","意见","意","见","有意见","分歧","分","歧"] 概率P(x)：{"经常":0.08,"有

目录 [入门][Link 1] [路线][Link 2] [多条路线][Link 3] [奇异路线][Link 4]

目录 文章目录 目录 Python gRPC demo 1、使用 Protocol Buffers 来定义 gRPC API 2、实现 Re

为什么.short s1 = 5; short s2 = 6; short s3 = s1+s2;编译时报错？解决问题之前先给大家回忆一下基本类型之前的转换 Java基本类

以下都是Java的基础面试题，相信大家都会有种及眼熟又陌生的感觉、看过可能在短暂的面试后又马上忘记了。JavaPub在这里整理这些容易忘记的重点知识及解答，`建议收藏，经常温习

停用词是一些在自然语言处理中被过滤掉的常见词语，如“的”、“是”、“在”等。它们在文本中出现频率非常高，但通常不包含特定含义，因此被视为噪声。 以下是中国网上最主流的4个中文

GLUE的论文为：GLUE: A Multi-Task Benchmark and Analysis Platform for Natural Language Underst

> 提示：此项目仅作为本博主的学习笔记记录，不作为商品售卖，文中某个方法或单词或许会因为马虎写错，但本文重点讲的是思路，资源可找博主私聊 文章目录 前言 M

一、AutoTokenizer、BertTokenizer的区别 AutoTokenizer是通用封装，根据载入预训练模型来自适应。 auto_tokenize

![watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBA6LaFMzM4_size_20_color_FFFFFF_t_7

[《原始论文：The value of semantic parse labeling for knowledge base question answering》][The

一 : BUG的范围 想要尽可能的避免BUG，首先需要知道BUG大概的分类，可以简单概括成3类 1 : 阻断性BUG 该类型BUG为不应该出现的问题，即会影响正常

QALD是一系列关于在关联数据上回答问题的评估活动, 其使用的知识库是DBpedia。QALD是一个开放的挑战，它针对的是在用户(用自然语言表达他或她的信息需求)和结构化(特别

在生产环境中，直接登录服务器是非常不方便的，我们可以使用Kiali配置Istio的流量管理。 本文以Istio官方提供的Bookinfo应用示例为例，使用Kiali配置Ist

场景：表中因早起原因分别创建两套部门表。概述登录人为A/B不同类型，可选的部门范围不同。 但是后来发现B类人员可选A类中部门，故对于B来说 部门取并集！ 问题：相同名称或类

JSON.parse和JSON.stringify的区别 1.parse 用于从一个字符串中解析出json 对象。例如 var str='\{name:cpf,age