近二十年来，经验软件工程(ESE)在软件工程研究中扮演了越来越重要的角色。主要研究经验型数据的ESE在人工智能技术全面接管软件工程之前，都将占据极其重要的地位。对ESE方法学的研究，关系到为什么要进行以及如何进行ESE的研究，为ESE夯实理论基础和提供方法支撑，在ESE中处于核心地位。南京大学软件学院张贺教授团队围绕如何进行经验软件工程研究这个核心话题，开展了全面深入的研究，在经验研究的数据源、数
转载
2024-01-09 12:07:41
53阅读
上周三，MariaDB在其官网宣布，正式把阿里云数据库工程师彭立勋列为Mariadb基金会个人成员（Staff）。作为Mariadb高级开发人员，彭立勋将主要从事Replication模块的优化；同时，他也致力于MariaDB在中国的普及以及技术社区工作。彭立勋在接受云栖社区采访时表示，他是今年四月份收到MariaDB邀请的——询问他是否能以合适的方式在MariaDB中参与开源项目的开发。“跟公司
转载
2023-10-04 10:20:38
270阅读
需求分析1）模拟实现基于文本界面的《客户信息管理软件》。2）该软件能够实现对客户对象的插入、修改和删除（用切片实现），并能够打印客户明细表。思路分析目录结构样例代码Customer.gopackage Model
import "fmt"
//声明一个Customer结构体，表示一个客户信息
type Customer struct {
Id int
Name string
Gender s
转载
2024-06-12 06:23:41
34阅读
Codis 是豌豆荚公司开发的一个分布式 Redis 解决方案，用Go语言开发的。对于上层的应用来说，连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别 （不支持的命令列表），Codis 底层会处理请求的转发，不停机的数据迁移等工作。所有后边的一切事情，对于前面的客户端来说是透明的，可以简单的认为后边连接的是一个内存无限大的 Redis 服务。Codi
转载
2024-06-02 15:54:17
33阅读
获取数据首先，我们来明确一下我们想要爬取的数据是哪些，这里为了方便起见，我们先以目前国内最热门的城市——杭州为例：图中的景点名称，地址，评分，景区质量等级、点评数量就是我们本次要获取的数据。其中点评数量正是本次作为判断该景点是否人数会多的重要依据。翻页即可发现页码变化的规律这次采用requests+美丽的汤（BeautifulSoup）来爬取。def get_list(urls,city):
原创
2021-04-11 16:29:43
89阅读
爬取3万景点，分析十一哪里人从众从人？朱小五凹凸数据作为一名普通上班族，每个星期都在无休止的上班（没准还加班）之中度过。几个月前一直心心念念的可就是这十一的“小长假”(还调班两天)。朱小五这次爬取分析携程国内150个热点城市的景点数据，简单的分析一下哪些景点比较受欢迎。用来预计分析一下这个十一哪里最可能人从众从人？让我们来分析一下。获取数据首先，我们来明确一下我们想要爬取的数据是哪些，这里为了方便
原创
2021-01-19 20:09:36
210阅读
# 在Python中获取人名的实现教程
欢迎你进入Python开发的世界！今天，我们将一起学习如何通过Python获取一个字符串中的人名。要实现这个功能，我们将需要几个步骤，从准备环境到编写代码，逐步完成。下面，我将为你提供一个清晰的流程图表以及每一步所需的详细代码和注释。
## 实现流程
首先，我们来看看整个流程包含了哪些步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
阿里盘古是ceph吗？这是一个备受讨论的问题，值得我们深入探讨。
首先，我们来了解一下阿里盘古和ceph的背景。阿里盘古是阿里巴巴集团旗下的一款分布式存储系统，广泛应用于云计算、大数据等领域。而ceph是一款开源的分布式存储系统，由众多贡献者共同开发和维护。两者都具有高可靠性、可扩展性强等特点，因此被广泛应用于云计算领域。
但是，阿里盘古并不是ceph。尽管它们都是分布式存储系统，具有一定的相
原创
2024-03-12 10:07:40
190阅读
# 盘古NLP预训练模型下载及使用指南
近年来，随着自然语言处理（NLP）领域的迅猛发展，预训练模型逐渐成为了研究和实际应用中的重要工具。其中，盘古NLP预训练模型因其高效性和优越性能而受到广泛关注。本文将为大家介绍如何下载和使用盘古NLP预训练模型，同时示例代码将帮助大家快速上手。
## 1. 盘古NLP模型概述
盘古NLP模型是由华为云推出的一套基于深度学习的自然语言处理模型。该模型在多
盘古分词是一个基于 .net framework 的中英文分词组件。主要功能中文未登录词识别
盘古分词可以对一些不在字典中的未登录词自动识别词频优先
盘古分词可以根据词频来解决分词的歧义问题多元分词
盘古分词提供多重输出解决分词粒度和分词精度权衡的问题中文人名识别
输入： “张三说的确实在理”分词结果：张三/说/的/确实/在理/输入 “李三买了一张三角桌子”分词结果
转载
2023-09-06 08:28:08
36阅读
盘古NLP是一种以自然语言处理为核心的技术，旨在提升文本挖掘和理解的能力。然而，在其发展的初期，团队面临着许多技术痛点，包括处理效率低下、模型精度不足以及语言适应性差等问题。这些挑战不仅影响了用户体验，还导致了开发过程中出现了技术债务。为了更好地引导大家理解这些痛点，下面呈现了一个技术债务的四象限图，帮助我们清晰地识别并定位问题所在。
```mermaid
quadrantChart
t
本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古：飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。他主要从以下三个方面进行了分享：盘古是什么？盘古是用来解决什么问题的？盘古是怎么解决问题的？他主要介绍了盘古的分布式系统架构和设计理念。上图列举了目前主流的云计算厂商，我们发现一个很有趣的事情：所有云计算厂商都是“富二代”，它们的分布式存储技术全部采用自研技术，而没有用大家耳熟能详的开源分布式系统。飞天梦第一代飞天人的梦想是
转载
2023-11-08 23:18:41
232阅读
# 实现“盘古架构”教程
## 介绍
在软件开发领域，"盘古架构"是一种常见的架构模式，它可以帮助开发者将系统分解为模块化的组件，提高系统的可维护性和可扩展性。在本教程中，我将向你介绍如何实现"盘古架构"，以及每一步所需的代码和操作。
## 盘古架构流程
下面是实现"盘古架构"的步骤的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[理解需求] --> B[设计架构]
原创
2023-08-22 06:54:37
303阅读
1、下载PanGu.dll dll地址：http://download.csdn.net/detail/dhfekl/7493687 2、将PanGu.dll和词库引入到项目 最新词库地址：http://download.csdn.net/detail/dhfekl/7493711 3、初始化 us
转载
2017-05-08 15:56:00
317阅读
2评论
如果您认为可以从IBM导出BPMN，并希望能够在盘古BPM Modeler中打开它，那么您可能会感到惊讶。正如已经发现的那样，IBM BPMN导出不包含诸如盘古BPM Modeler之类的工具用来绘制图的图信息。在本教程中，我们将引导您通过两种方法，利用我们咨询团队开发的实用程序来帮助您创建一个完整的图，不仅可以在盘古BPM Model
转载
2023-12-16 20:19:55
104阅读
1、你离职或者加盟某处的消息是否在不在1小时内被QQ群以及MSN等工具传得天翻地覆。 原来自己有N个QQ或者是MSN的群，可是嫌它太吵，自己退出来了，估计自己的死活别人也不会知道了。
2、你刚到某处或者刚离开某处是否有人在QQ或者MSN上有大堆人跑过来向你证实或者证伪。 这个是有可能的，自己离开的话，还是有一部分人会关注的，特别是跟自己有相关业务关系的那群人。
3、Go
原创
2006-07-29 09:27:00
125阅读
详细文档列表：1、绩效考核管理 2、企业文化资料 3、人力资源规划 4、招聘面试选拔 5、培训资料 6、员工关系 7、薪酬福利管理 1、阿里巴巴的高绩效之道.ppt 2、阿里巴巴绩效管理制度.ppt 3、阿里巴巴绩效管理培训课件（员工版）.ppt 4、阿里巴巴绩效考核制度.pdf 5、阿里巴巴绩效考核方案.ppt 6、绩效评估——阿里巴巴（62页ppt）.ppt 7、阿里巴巴KPI考核.xlsx
转载
2023-07-26 23:19:14
183阅读
# 盘古分词Java
盘古分词是一款开源的中文分词工具，它能够将中文文本进行分词处理，将一段文本按照词语的边界进行切分，从而方便后续的文本处理和分析。在Java开发中，我们可以使用盘古分词Java版来进行中文分词处理。
## 盘古分词Java的安装与配置
首先，我们需要下载盘古分词Java的jar包，并将其引入到我们的Java项目中。可以在GitHub上搜索“盘古分词Java”并下载最新的r
原创
2024-06-24 04:09:20
39阅读
## 盘古分词 Python 实现指南
### 一、整体流程
下面是实现盘古分词 Python 版本的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装盘古分词库 |
| 2 | 导入分词库 |
| 3 | 调用分词函数进行分词 |
### 二、具体步骤及代码
#### 1. 安装盘古分词库
首先，你需要安装盘古分词库。你可以通过 pip 来安装：
``
原创
2024-03-26 07:36:46
47阅读
