Методы для содержания геотеггинга или геотекста метки

Вы в основном получаете все данные о сотрудниках, сохраняя их в resultSet, но затем вы просматриваете каждый из них. Если у вас было 3 набора имен пользователей и паролей и только одно совпадение, вы получите

Matched!
Invalid
Invalid

Вместо этого вы можете просто захотеть проверить одно имя пользователя и пароль? Не уверен, что именно то, что вы ищете. Также, когда вы сравниваете имена пользователей и пароли, используйте .equals ().

РЕДАКТИРОВАТЬ

Изменить, чтобы ответить выше, использовать .equals() вместо .matches().

Statement myStmt = myConn.createStatement();

ResultSet resultSet = myStmt.executeQuery("SELECT * FROM `Employee`");

boolean check = false;

while(resultSet.next()){ 

    if(resultSet.getString("username").equals(textField_1.getText()) && 
       resultSet.getString("password").equals(textField_2.getText()))
    { 

        System.out.println("Matched!");
        check = true;
        break;

    }

}

if (check == false){

      System.out.println("Invalid username or password!");
}
9
задан 4 revs, 2 users 100% 2 November 2009 в 16:30
поделиться

2 ответа

Вы ищете систему выделения именованных сущностей или короткое выделение именованных сущностей. Существует несколько хороший инструментарии, доступный для выручения Вас. LingPipe в особенности имеет очень достойное учебное руководство. CAGEclass, кажется, ориентирован вокруг выделения именованных сущностей на географических названиях места, но я еще не использовал его.

Вот хорошая запись в блоге о трудностях выделения именованных сущностей с географическими названиями мест.

Если бы Вы идете с Java, я рекомендовал бы использовать классы выделения именованных сущностей LingPipe. OpenNLP также имеет некоторых, но у первого есть лучшая документация.

Если Вы ищете некоторый теоретический фон, Chavez и др. (2005) создали интересный syntem и зарегистрировали его.

13
ответ дан 4 December 2019 в 13:51
поделиться

Скрытое семантическое отображение походит потенциально на хорошую подгонку. Это примерно так же наивно из алгоритма, как Вы, вероятно, найдете.

2
ответ дан 4 December 2019 в 13:51
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: