在 Eclipse 中部署应用到服务器
在之前的文章《在 Intellij IDEA 中部署 Java 应用到 阿里云 ECS》中讲解了如何将一个本地应用部署到阿里云 ECS 上去,有些读者反馈目前还有一些测试机器是在本地的,咨询是否可以通过 Cloud Toolkit 插件将应用部署到这些服务器上去?最新版本的 Cloud Toolkit 已经发布,完全支持啦。
本地开发
无论是编写云端运行的,还是编写本地运行的 Java 应用程序,代码编写本身并没有特别大的变化,因此本文采用一个及其基础的样例《在 Web 页面打印 HelloWorld 的 Java Servlet 》为例,做参考。
public class IndexServlet extends HttpServlet { private static final long serialVersionUID
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Python零基础学习笔记(二十二)—— set
''' set:类似dict,是一组key的集合,不存储value 本质:无序和无重复元素的集合 用途:经常用于去除list和tuple中的重复元素 ''' #创建 #创建set 需要一个list或者tuple或者dict作为输入集合 #重复元素在set中会自动被过滤 set1 = set([1, 2, 2, 2, 3, 4, 5]) print(set1) set2 = set((1, 2, 3, 1, 2, 3)) print(set2) set3 = set({1:"2" , 3: "4", 5: "2"}) print(set3) #添加 注意;列表不能作为key,而set里面存的就是key,所以不能添加list[] set1.add(5) print(set1) set2.add((1,2,1,5)) print(set2) #set3.add({1,2}) #会报错 #插入整个list tuple 字符串,打碎插入 set1.update([12,3]) print(set1) set1.update((22,23,24,24)) print(set1) set1.upda...
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如何使用Hanlp加载大字典
问题 因为需要加载一个 近 1G 的字典到Hanlp中,一开始使用了CustomDictionay.add() 方法来一条条的加载,果然到了中间,维护DoubleArraTre 的成本太高,添加一个节点,都会很长时间,本来时间长一点没有关系,只要训练出.bin 的文件,第二次加载就会很快,然而作为以空间换时间的DAT结构,内存消耗很大,预料之内的出现了 1 out of memory: heap size 的问题。后来尝试直接加载了1G 的字典,显然更不行。 思路 阅读了Hanlp的部分源码,也请教了原作者一部分问题,就打算从源码入手。初步想法大概是将原始字典 split 成多份,然后分别将多份的小字典 训练成 多个小的.bin 文件,再完整的加载到内存中,基于的原则则是:加载两个10M的字典的消耗比一个20M的要小。 然后又优化了一部分,现在加载一个大概1G的字典,占内存约3g+ ,已经可以使用了。 大概流程 1 修改 CustomDictionary.java 设置一个 hashmap 或者 一个 list 来存储所有的小Dat 2 将所有的dat加载完,这里就不再区分主副字典了。...
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