- 大模型训练和推理
李明朔
AIGC深度学习人工智能
文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术(1)模型并行(2)数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩(1)剪枝(2)量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
- 自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理人工智能nlpaichatgptgptjava
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP的基础任务之一,通过对已有语料进行挖掘,从中识别出新词。上一篇文章已经对新词发现做了详细介绍,下面展示代码,HanLP工具提
- 计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究
微信bishe58
课程设计springbootpython信息可视化
旅游景点评论内容分析与研究是一个涉及文本挖掘、情感分析和数据可视化等多领域技术的复杂过程。本研究以Python编程语言为基础,首先收集了来自不同旅游平台的用户评论数据。通过运用自然语言处理(NLP)技术,清洗并预处理了这些数据,以便于后续分析。随后,采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向,从而判断游客的整体满意度。此外,还运用词云、主题建模等手段来探索游客评论中的关键词汇和讨论主题
- 【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
听忆.
机器学习facebook机器人
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
- 论文:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Ian_Wonder
论文阅读
论文:Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode:https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/model_cards/facebook/rag-toke
- 初识LangChain的快速入门指南
hai40587
langchain
初识LangChain的快速入门指南LangChain是一个强大的自然语言处理(NLP)工具链,旨在帮助开发者快速构建复杂的语言处理应用。它简化了与大语言模型(LLM)的交互过程,支持数据检索和将不同功能模块串联起来以完成复杂任务。本指南将详细介绍LangChain的安装、核心概念、基本使用、进阶使用以及社区与支持,帮助读者快速上手LangChain。一、安装与设置首先,确保你的系统中已安装Pyt
- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
屿小夏
书籍推荐chatgpttransformer架构大模型AI
文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里,Transformer模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP社区崭露头角,打破了过去30年的记录。BERT、T5和GPT等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer的一系列
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python开发语言
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理人工智能机器学习python开发语言
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- NLP化学反应式
福哥0075826
我只能承认,这样子理解NLP的人一定是个奇葩。对,我必须承认自己是个奇葩。因为以前的我总认为这世界很奇葩,所以我也只能变成个奇葩才能适应它……呃,Whatonearth我奇葩吗?好了,言归正传,NLP和化学有什么关系吗?我觉得有,或者说最起码它俩在识别标准上是比较相似的。初中的化学老师为了帮助我区分化学和物理的区别,曾经和我说过,看一个反应过程到底是属于化学反应还是物理变化,关键在于看它的结果是否
- 常见的NLP处理框架介绍!
weixin_54503231
自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。以下是一些主要的NLP处理框架的介绍:一、NLTK(NaturalLanguageToolkit)概述:NLTK是Python编程语言中最著名的NLP库之一,由StevenBird、EwanKlein和EdwardLoper等人开发。它提供了丰富的资源,包括文本处理、语料库、分类、标记、解析、语义推理
- NLP学习——信息抽取
P-ShineBeam
NLP基础学习
信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类:实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。实体抽取任务中的复杂问题:重复嵌套,原文中多个实体之间共享片段不连续,一个实体由多个不连续片段组成2、关系抽取从文本中抽取一对实体和预定义的关系类型。传统的关系抽取任务实现方案是先进行实体抽取,再输入头尾实体与原文进行关系分
- Prompt-Tuning:大模型微调技术
百度_开发者中心
prompt自然语言处理大模型
随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术,包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
- 喝了那么多鸡汤,你知道哪一碗有毒吗?
b66c6f1f6d41
最近刚学了一句话:“管好自己是神,管别人是神经病!”因为这句话我做出了很大改变,不再想去改变任何一个人,从改变自己做起。虽然曾经我也学过NLP里一句话:“一个人不能改变另一个人。”在此之后我也一直在做出改变,不再去强势的想要改变别人,可是最近我却被文章开始的这句话迷失自我。很纠结的原因是,我的工作是保险代理人,这份工作其实在没有保险观念的客户面前,我都在想着怎么去与他们交流,让他们放心的购买保险,
- 从零开始大模型开发与微调:有趣的词嵌入
AGI通用人工智能之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:有趣的词嵌入作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理(NLP)领域近年来取得了飞速发展,尤其是在预训练语言模型(Pre-trainedLanguageModels,简称PLMs)方面。从最初的词袋模型、隐语义模型,到如今的Transformer模型,PLMs在NLP任务中取得了
- 【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python机器人
就像人类的智能一样,如果不考虑多个智能维度,单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是:根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言,其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统,会消除所有的人工监督(一旦模型被训练和部署)。因此,一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
- 《人工智能与自然语言处理:开启智能交流新时代》
程序猿阿伟
人工智能自然语言处理
在当今科技迅猛发展的时代,人工智能已经成为了各个领域的热门话题。其中,自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)作为人工智能的一个重要分支,正逐渐改变着我们与计算机交互的方式。那么,人工智能究竟是如何进行自然语言处理的呢?一、自然语言处理的基本概念自然语言处理是指让计算机理解、生成和处理人类语言的技术。它涉及到语言学、计算机科学、数学等多个学科领域,旨在使计算机
- 深度学习--复制机制
Ambition_LAO
深度学习
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
- python通过Gurobi求解线性规划
vibag
数学建模python算法
文章目录GurobiGurobi中主要的变量类型Gurobi使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器,用于解决线性规划(LP)、整数规划(IP)、混合整数规划(MIP)、二次规划(QP)、非线性规划(NLP)等各种优化问题。它具有高效的求解算法、丰富的功能和友好的用户界面,被广泛应用于学术界和工业界。Gurobi采用了最先进的优化算法和技术,具有出
- 将遍历出的结果字符串装在列表
月夜星空下
fromKeyword_extractionimportThe_original_titleKey_word=[]foriinThe_original_title:fromdtl_nlpimportmax_length_wordsll=max_length_words(i)Key_word.append(ll)keyword_all=Key_wordprint(keyword_all)
- 阿里云力夺 FewCLUE 榜首!知识融入预训练+小样本学习的实战解析
阿里云技术
自然语言处理机器学习
一概述7月8日,中文语言理解权威评测基准CLUE公开了中文小样本学习评测榜单最新结果,阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队,在大模型和无参数限制模型双赛道总成绩第一名,决赛答辩总成绩第一名。中文语言理解权威评测基准CLUE自成立以来发布了多项NLP评测基准,包括分类榜单,阅读理解榜单和自然语言推断榜单等,在学术界、工业界产生了深远影响。其中,FewCLUE是CLUE最新推出的一
- 人工智能领域--RAG技术
胡萝卜不甜
机器学习人工智能python学习算法
今天带大家来学习一下RAG技术,尤其在在大模型中应用广泛。一.RAG(RetrievalAugmentedGeneration)检索增强生成RAG,即Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强的生成),是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)机制的人工智能技术,常用于提升自然语言处理(NLP)任务的性能,尤其是在问答系统、文本摘要、对话系统等领
- 【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT:窥探词表示技术的演变”
ShuQiHere
gpt神经网络机器学习人工智能
【ShuQiHere】在自然语言处理(NLP)领域,如何让机器理解人类语言一直是一个核心问题。而词表示(WordRepresentation)正是解决这个问题的基础技术。通过词表示,我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量,这为各种NLP任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等,提供了强大的支持。从最早的One-Hot编码,到如今广泛应用的上下文相关词嵌入技术,词表示技术已经走过了
- 用 Unsloth 微调 LLaMA 3 8B
liugddx
AI微调大模型llama
用Unsloth微调LLaMA38B今年4月份,Meta公司发布了功能强大的大型语言模型(LLM)Llama-3,为从事各种NLP任务的开发人员提供了功能强大可以在普通机器上运行的开源LLM。然而,传统的LLM微调过程既耗时又耗费资源。但是,Unsloth的出现改变了这一局面,大大加快了Llama-3的微调速度。本文将探讨Unsloth如何帮助您以极高的速度和效率,根据具体需求对Llama-3进行
- 探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术
2401_85743969
ruby自然语言处理开发语言
标题:探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了连接人类语言与机器理解的桥梁。Ruby,作为一种优雅而富有表现力的编程语言,拥有一系列强大的NLP库,它们使得文本分析、情感分析、机器翻译等任务变得简单而高效。本文将深入探索Ruby世界中的一些顶尖NLP库,并展示如何使用这些工具来执行实际的NLP任务。RubyNLP库的魔力Ruby的自然语言处理库
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行,将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中,比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型(例如word2vec或语言模型)来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候,一般不更新预训练好的模型在更换任务之后,还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- 【2025校招】4399 NLP算法工程师笔试题
Iareges
秋招笔面试汇总自然语言处理算法面试秋招面经求职招聘笔试
目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间:2024/08/19输入输出:ACM格式⏳时长:2h本试卷分为单选,自我评价题,编程题单选和自我评价这里不再介绍,4399的编程题一如既往地抽象,明明是NLP岗位的笔试题,却考了OpenCV相关的知识。btw,跟网友讨论了下,4399似乎不同时间节点的笔试题是一样的???1.第一题第一题是LC原题:441.排列硬币,题目和题解请前往LC查看。2.第二题题目
- 自然语言处理NLP之中文分词和词性标注
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录一、Python第三方库jieba(中文分词、词性标注)特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
- Google BERT 算法全面分析
云点SEO
外贸推广谷歌优化谷歌SEO算法百度python机器学习java
2019年10月谷歌宣布启用GoogleBERT作为谷歌算法的一部分,这将影响10%的检索。并且谷歌五年来最重要的一次算法更新,本文是针对GoogleBERT算法的全面讲解。一、什么是BERT算法BERT全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,BERT算法诞生于2018年,从当时开始就引起了AI界尤其是NLP(自然语言处理)界的
- Java序列化进阶篇
g21121
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
houxinyou
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
comsci
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 =