面向对象的开发在处理关系型数据库中的数据时是非常麻烦与消耗资源的。
开发成本非常高的原因在于：关系型数据库中的数据与程序对象之间不匹配（译者注：数据库中的表如何变成程序的对象）。
Hibernate是JAVA开发环境下对象-关系映射（Object/RelationalMapping及ORM）的解决方案。
ORM是指一种映射技巧，ORM适用于对象模型与关系模型之间的匹配。
参考Wikipedia（维基）的高级讨论组与MartinFowler的文章OrmHate，其中都提到了不匹配带来的问题。

完全破解版无须注册水经注万能地图下载器』是成都水经注信息科技有限公司推出的一款基于谷歌、百度、必应、雅虎、高德、SOSO、诺基亚、天地图、搜狗、维基（OpenStreeMap）和E都市等11个地图服务商服务器的多线程卫星地图下载拼接软件。
该软件可以高速下载指定坐标范围的卫星地图、电子地图、地形图和三维地图等24种地图，并可将所下载的地图数据进行无缝拼接，以供实现野外地图离线浏览、室内挂图喷绘等；
对于部分含有地理坐标的地图数据

将wiki上article数据进行下载，通过维基百科抽取工具将xml格式解析成txt格式，然后使用opencc将繁体转化为简体。
在抽取时将文档分了段，因此只上传了部分文档

kohana框架中文文档（详细版），php轻量级框架Kohana是一个PHP5的柱架。
它采用∫模型、视图、控制器组成的结构模式。
它的目标是为∫安全,轻量级和容易使用。
Kohana用户手册QAPI于册Kohana论坛Github仓库项目页面官方邮件列表:捐助可发邮件至kohana刨librelist,com我该选择什么版本的Kohana?■Kohana2.x和3.x的区别以及你该如何选择正确的版本安装和配置Kohana3.0■从Github安装设置生产环境去除index.php如何使用控制器和视图如何创建和使用控制器如何创建和使用视图■如何绑定和设置数据到视图在视图中设置和使用全局数据制作一个模板驱动的网站创建一个模板继承模板控制器■基本页面控制器路由和请求操作Kohana中的IC:请求工丿路由基础忽略溢出的路由建立一个路由和控制器来处理国际化的静态页面多语言路由建立子目录路由■创建一个自定义的404页面■内部和外部的不同请求如何重定向用户请求如何测试路由反向路由和分页如何使用数据库模块■如何打开和配置数据库模块用查询生成器产生CRUD用査询生成器来高级查询■构建复杂的SELECT语句用查询生成器分页如何关闭一个数据库连接Cookies和Sessions■(okies和Sessions的使用如何使用HTML类③Kohanahtml类是一个HM助手。
它用来帮助创建HⅦ元素如何转换一个特殊字符为HIM实体■如何创建一个文本或图像链接如何在一个新窗口打开链接如何生成一个很难被其他人检测到的cmail地址如何创建一个email链接如何创建一个css链接如何创建一个脚本链接如何显示一张图片如何设置属性如何使用文本类Kohanatext类是一个文木助于。
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它用来帮助处理HTM.表单元素确定时区间的偏移(秒)获得一天,小时,分钟所包含的秒,分,小时获得所给时间处于上午还是下午转换一个非24小时数字为24小时数字■获得一个月有几天获得一年有几个月■获得起始年到终止年中的年份,并转换为数组获得两个时问戳之间的时差获得所给出时间和现在的差异转换UNIX和DOS的时间戳其他Kohana类在Kohana中使用数组(数组类)在Kohana中进行远程调用■使用Atom和RSSFeeds使用文件使用数字使用偏转器国际化设置和文件结构如何设置默认语言设置和检索语言字符中翻译消息多语言网站实例使用ORM对象建模■OM实例③oRM概述(经由jheathco维基百科仓库)OGithub.com/Kohana上的OM教程使用Sprig对象建模③Sprig概述(经由shadowhand仓库)■获得对象列表(finda1)■用Sprig用户模型来认证用Sprig用户模型使用sprig-auth来认证■验证一个Sprig模型通过AJAX来验证一个Sprig模型使用Je1ly对象建模■主要的Jelly文章http://jelly.jonathan-geiger.comJely认证@htp:/githuh.com/raeldc/jely-auth如何使用Auth模块继承Modeauthuser类在控制器中使用身份认证模块提示和技巧如何更好的在Kohana控制器中使用图片如何使用分页模块⑨用Capistrano部署Kohana应用如何使用Hudson安装持续集成■Kohana的命令行CLI用法

作者根据维基百科的原版翻译的非常好，详细的讲了各个KOHANA的知识点。
而国内很少有这么好的Kohana3手册。
讲的非常详细。
拿上来与大家一起分享吧。

中文维基百科语料库，将其转换为文本文件后，进行繁体字转换为简体字，字符集转换，分词，然后训练得到模型以及向量。
由于文件上传的大小限制是60MB，而训练后的所有文件大小有1G以上，所以这里只提供了下载链接，地址在网盘中。
使用python中的gensim包进行训练得到的，运行时间较长，纯粹的维基百科中文语料训练后的结果，拿去可以直接使用。

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。
我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。
本文就是你们想要的东西。
本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。
但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。
机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码，泛型算法（genericalgorithms）能够在数据集上为你得出有趣的答案。
对于泛型算法，不用编码，而是

挪动维基百科将齐全Wiki页面从桌面重定向到挪动版本。
挪动版本更好，更小。
经由制作图标从被应承

本书内容是精挑细选的。
毋庸在一本书中介绍齐全的排序算法，不然还要维基百科以及可汗学院做甚么。
书中介绍的齐全算法都极其适用，对于我处置的软件工程师的责任大有帮手，还可为浏览更繁杂的主题打下坚贞的底子。
祝你浏览欢喜！

自己用来熬炼word2vec的，已经提取文本，做了分词处置，过滤了大部份的特殊字符。
共搜罗3273626个段落的文本（一个段落搜罗了多个语句）。
处置后的语料有1.1G，由于文件较大，提供baidu网盘下载地址。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。