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25年2月来自中科大和微软亚洲研究院的论文“ExaminingFalsePositivesunderInferenceScalingforMathematicalReasoning”。语言模型的最新进展已带来各种基准测试中数学推理能力的显著提升。然而,大多数基准测试依赖于自动评估方法,这些方法仅使用启发式方法比较最终答案,而不验证底层推理步骤。这种限制导致假阳性解,其中模型可能会产生正确的最终答案
- Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务
某龙兄
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JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流,请勿用于商业用途一
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
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#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
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大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- 《编程小白必看!字符加减法开启大小写转换之门,解锁数学分析方法密码,列方程思想》
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字符加减法的应用1.输入小写字母,输出大写字母首先肯定有定义变量ch;并且让我们可以在黑框输入一个变量,也就是任意一个小写字母charch;scanf("%c\n",ch);接着分析小写字母和大写字母的联系:举例分析,比如b在小写字母表排第二位,而B在大写字母表里也排第二位小写字母和大写字母都有26个所以可以利用排位一致的特点进行方程的构造设小写字母为ch(上面已经设了)设大写字母为y到这里还毫无
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文章目录为什么flutter要用go写工具类1.下载pigeon插件模版2.编写go代码3.生成greeting.aar,Greeting.xcframework4.ios5.android6.dart中使用为什么flutter要用go写工具类在Flutter应用中,有些场景涉及到大量的计算,比如复杂的加密算法、数据压缩/解压缩或者图形处理中的数学计算等1.下载pigeon插件模版base_plu
- 刷题计划day28 动规(二)【不同路径】【不同路径 II】【整数拆分】【不同的二叉搜索树】
哈哈哈的懒羊羊
数据结构算法javaleetcode蓝桥杯面试动态规划
⚡刷题计划day28动规(二)继续,下一期是背包专题,可以点个免费的赞哦~往期可看专栏,关注不迷路,您的支持是我的最大动力~目录题目一:62.不同路径法一:动态规划法二:动态规划空间优化题目二:63.不同路径II题目三:343.整数拆分法一:动态规划法二:数学法(复杂度最低)题目四:96.不同的二叉搜索树题目一:62.不同路径62.不同路径(https://leetcode.cn/problems
- 使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用:完整指南
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技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型,包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。相比之前的Yuan1.0,Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据,并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。为了方便开发者集成,Yuan2.0提供了兼容OpenAIAPI的服务接口。本文将介绍如何通过LangChai
- DeepSeek指导手册从入门到精通
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第一章:准备篇(30分钟上手)1.1三分钟创建你的AI伙伴步骤详解访问官网:在浏览器输入「www.deepseek.com」。注册账号:点击右上角「笑脸图标」,选择「邮箱/手机注册」(建议使用常用邮箱)。验证身份:查看收件箱找到验证邮件,点击蓝色确认按钮(找不到可检查垃圾箱)。首次登录:输入密码时建议使用「大小写字母+数字」组合(例如:Deep2024@seek)。避坑指南如果遇到验证码不显示,尝
- 从C语言的角度重构数据结构系列(十三)-位运算
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位运算简介位运算位运算就是基于整数的二进制表示进行的运算。由于计算机内部就是以二进制来存储数据,位运算是相当快的。基本的位运算共6种,分别为按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移和右移。运算运算符数学符号表示解释与&&、and只有两个对应位都为1时才为1或||、or只要两个对应位中有一个1时就为1异或^、xor只有两个对应位不同时才为1左移假设要将一个无符号整数乘以2。可以简单地将所有位向左边移
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流形拓扑学:Chern数与Euler示性数1.背景介绍流形拓扑学是数学中一个重要的分支,研究流形的拓扑性质。流形是局部类似于欧几里得空间的空间,广泛应用于物理学、计算机科学和工程学等领域。Chern数和Euler示性数是流形拓扑学中的两个重要不变量,它们在描述流形的几何和拓扑性质方面起着关键作用。Chern数是由中国数学家陈省身提出的,主要用于描述复流形的特征类。Euler示性数则是一个更为古老的
- 《机器学习数学基础》补充资料:四元数、点积和叉积
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机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念,特别辨析了内积空间、欧几里得空间;第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念;4.1.2节介绍了张量积(也称外积)的概念。以上这些内容,在不同资料中,所用术语的含义会有所差别,读者阅读的时候,不妨注意,一般资料中,都是在欧几里得空间探讨有关问题,并且是在三维的欧氏空间中,其实质所指即相同。但是,如果不是在欧氏空间中,各概念、术语则不能混用。
- 四元数:连接四维时空与三维旋转的数学桥梁
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算法数学知识点讲解四元数线性代数
四元数:连接四维时空与三维旋转的数学桥梁引言1843年,威廉·哈密顿在都柏林布鲁姆桥的顿悟,不仅诞生了四元数理论,更开创了高维数在三维空间应用的新纪元。本文将揭示四元数如何架起四维数学空间与三维物理世界的桥梁。一、四元数基础架构1.代数定义四元数是形如的超复数:q=w+xi+yj+zk其中:w为实部(Scalar)(x,y,z)为虚部(Vector)i²=j²=k²=ijk=-12.基本运算规则运
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算法数学知识点讲解几何学闵可夫斯基几何
闵氏几何详解闵氏几何(Minkowskigeometry)最初由数学家赫尔曼·闵可夫斯基(HermannMinkowski)提出,是现代几何学和理论物理的重要分支。它既与爱因斯坦的狭义相对论密切相关,也在更普遍的度量空间研究中占有显赫地位。本文将对闵氏几何的基础概念、结构、在物理中的用途以及与其他几何的对比等方面进行详细介绍。一、历史背景与概念渊源提出背景19世纪末到20世纪初,数学家们在研究欧几
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
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《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- 对比度调整操作
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对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
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什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具,核心思想:提取图像的形状信息,并对这些信息进行归一化,使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。简单说,Hu矩就是一串数字,这串数字可以唯一的描述图像的形状特征,而且不管图像怎么移动、旋转和缩放,这组数字都不变。Hu矩的原理1,几何矩:图像的像素值的加权和,可以用来描述图像的形状。如:零阶矩(面积):图像中所有像素值的总和;一阶矩(质心):图像
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前言音视频开发是一个涉及多个技术领域的复杂方向,涵盖了音频处理、视频渲染、编解码技术、流媒体传输等多个方面。以下是一个简要的学习路线指南,帮助你逐步掌握音视频开发的核心技能。基础知识计算机科学基础:掌握操作系统、计算机网络、数据结构和算法等基础知识。数学基础:了解傅里叶变换、线性代数、信号处理等数学知识,这些是音视频编-解码和处理的基石。编程语言:熟练掌握C/C++,这是音视频开发中最常用的语言;
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ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- 【AI中数学-信号处理】信号的清道夫:精通信号过滤技巧
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AI中的数学人工智能信号处理高频去噪带通滤波滤波处理信号过滤机器学习
第3节信号的清道夫:精通信号过滤技巧在信号处理中,过滤技术是一项至关重要的工具。通过对信号的处理与过滤,我们能够去除不必要的成分,如噪声、干扰等,从而提高信号质量,增强其后续处理效果。在本节中,我们将介绍三种实际应用中常用的精通信号过滤技巧,包括基于小波变换的信号分离、带通滤波在心电图分析中的应用,以及图像中的高频噪声去除技术。通过这些案例,我们将深入探讨信号过滤在不同领域中的应用。案例1:基于小
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Java程序员转行大模型领域,可以依据以下详细路线进行学习和职业转换:第1阶段:基础知识巩固数学基础:线性代数:矩阵运算、向量空间等。概率论与统计:概率分布、统计推断等。微积分:导数、积分、多变量函数等。Python编程:Python基础:数据类型、控制结构、函数等。Python进阶:面向对象编程、装饰器、生成器等。数据处理:NumPy、Pandas、Matplotlib。第2阶段:机器学习与深度
- AI大模型对决:DeepSeek与Grok 3,谁才是真王者?
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(一)性能对比在性能方面,Grok3和DeepSeek各有千秋。在数学任务的AIME'24数学能力测试中,Grok3取得了52分,而DeepSeek-V3仅获得39分,Grok3展现出更强的数学推理能力;在GPQA科学知识评估中,Grok3以75分领先于DeepSeek-V3的65分,在科学专业知识的理解和应用上更胜一筹。在编程任务中,Grok3的表现也较为出色,能够生成逻辑清晰、效率较高的代码,
- Python-集合基础的详细讲解
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1.集合(set)的概述:Python中的集合与数学中集合(set)差不多一致,也是用于保存不重复的元素。它有可变集合(set)和不可变集合(frozenset)两种,在python中用到集合,多半是使用到了他的唯一性,或者是集合可加减性,不用怀疑。同样在自己写代码时如果要用到上面的也可以考虑来提高效率.2.集合操作:2.1集合的创建:Python中提供了两种集合创建方式,第一种是字面量形式的创建
- AI架构师必知必会系列:强化学习在金融领域的应用
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AI实战AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录AI架构师必知必会系列:强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.强化学习风控系统架构3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1Q学习3.1.2REINFORCE3.1.3A3C3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式
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青少年编程与数学02-009Django5Web编程23课题、安全性一、安全性安全性的定义安全性的关键方面安全性的实现方法安全性的挑战安全性的最佳实践二、安全漏洞1.注入漏洞2.跨站脚本(XSS)漏洞3.跨站请求伪造(CSRF)漏洞4.不安全的认证和会话管理5.安全配置错误6.不安全的反序列化7.使用含有已知漏洞的组件8.文件上传漏洞9.缓存区溢出10.信息泄露防范措施三、Django项目的安全性
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《人工智能所需的数学基础》:开启AI领域的数学之旅【下载地址】人工智能所需的数学基础人工智能所需的数学基础欢迎来到《人工智能所需的数学基础》资源页面项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/2af1b项目介绍在人工智能(AI)的广阔天地中,数学是不可或缺的基石。《人工智能所需的数学基础》资源包正是为了帮助那些渴望深入AI领域的学习者,提供一套系统、全
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- Java序列化进阶篇
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java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
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管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
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数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =