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一只鱼吖
【西瓜和晚霞】MoodVinespringredisjava
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- 阿里通义千问Qwen3深夜升级:架构革新+性能碾压
俊哥V
AIAI新闻热点由AI辅助创作AI人工智能
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- 新年逼自己一把,学会使用DeepSeek R1:从「翻车」到「封神」实战
无数碎片寻妳
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DeepSeekR1的发布就像是一颗闪亮的星星,瞬间照亮了整个AI领域。它不仅颠覆了我们对传统指令模型的认知,更带来了全新的推理能力,让我们在日常工作、学习中都能高效利用AI。然而,要想完全发挥R1的潜力,你必须掌握一些使用技巧,避免那些让AI“翻车”的错误。接下来,我们将通过一些经典案例和实用技巧,帮助你从入门到精通,让DeepSeekR1成为你工作中的得力助手。1.DeepSeekR1模型的独
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在日常的用户咨询中,许多用户会问我们的系统或浏览器插件能否直接接入Deepseek。其实,这种说法存在一定的不准确之处。正确的理解是,我们需要接入的是支持Deepseek的AI知识库平台,而非直接接入Deepseek本身,而且这些平台通常都支持多种大模型切换。下面,就为大家详细介绍相关的接入方式。我们网站:gofly.v1kf.com一、扣子智能体平台对于非技术人员来说,现在建议直接使用coze.
- 量子生成对抗网络:量子计算与生成模型的融合革命
牧之112
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引言:当生成对抗网络遇上量子计算在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处,量子生成对抗网络(QuantumGenerativeAdversarialNetworks,QGAN)正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统生成对抗网络(GAN)在图像生成、数据增强等领域已取得辉煌成就,但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性,为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年,
- pytorch图像分类全流程(二)
前人栽树,后人乘凉
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本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
- vue2解决页面重排滚动条问题
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项目场景:项目场景:vue2问题描述例如:在一个卡片页面底部添加一条数据后,滚动条自动跑到了页面顶部去了:原因分析:可能是添加数据后页面重排导致的解决方案:提示:通过deepseek给出了一个较为高效的方案且不会干扰用户的正常滚动行为exportdefault{data(){return{scrollPosition:0};},beforeUpdate(){this.scrollPosition=
- ai绘画生成软件哪个好?几款好用的AI绘画软件分享!
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随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术,可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么,ai绘画生成软件哪个好?首先,让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件,它们分别是:1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理,从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
哎呦哥哥、
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基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 通俗易懂循环神经网络(RNN)指南
本文用直观类比、图表和代码,带你轻松理解RNN及其变体(LSTM、GRU、双向RNN)的原理和应用。什么是循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类专门用于处理序列数据的神经网络。与前馈神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够利用过去的信息来帮助当前的决策。这使得RNN特别适合处理像语言、语音、时间序列这样具有时序特性的数据。类比:你在阅读一句话时,会
- DeepSeek部署指南:从入门到精通
wujj_whut
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DeepSeek部署指南:从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域,模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架,其部署过程不仅关系到模型的性能表现,还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程,涵盖从环境配置到实际应用的各个方面,旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架,
- uniapp使用uni-ui怎么修改默认的css样式比如多选框及样式覆盖小程序/安卓/ios兼容问题
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修改uni-ui多选框(uni-data-checkbox)的默认样式在uniapp中使用uni-ui的uni-data-checkbox组件时,可以通过以下几种方式修改其默认样式:方法一:使用深度选择器格式一:在页面的style部分使用深度选择器>>>或/deep/来穿透组件作用域:/*在普通CSS中*/>>>#rememberbox.uni-checkbox-input{border-colo
- Deep in the heart 与《心迷宫》的互译
lingxuanqiquan
前几天,我在别人推荐下,看了一部电影《心迷宫》。整个片子看起来有点像一个小品,反转迭出,高潮迭起。故事采用大量的倒序、插叙,没有用心仔细看的人,或许会看的有点迷茫。按照惯例,此处有大量剧透,介意者误视之~在县城上班的宗耀是村长的儿子,他和老爸不和,因为老爸给他安排的道路不是他想要的。因为是村长的儿子,所以得帮老爸保留面子,但他挡不住内心的悸动——尽管老爸希望他找个城里姑娘恋爱结婚,但他还是和村里的
- 销售易发布中国首款AI CRM,纷享销客什么时候能抄上作业
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在数字化转型的深水区,客户关系管理、系统已成为企业增长的核心基础设施,一家可以与企业共同成长的CRM厂商才能跟上企业业务的快速发展,帮助企业实现高质量增长。2025年3月19日,销售易在腾讯云城市峰会上高调发布中国首款AICRM产品——NeoAgent。这款融合了腾讯混元大模型与DeepSeek开源技术的智能体矩阵,不仅重新定义了CRM的交互逻辑,更将行业竞争推向了“使技术真正回归赋能业务的本质”
- 泽平 的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 394 20220420
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练习材料:L44-3:SpeedandcomfortForafewhours,yousettlebackinadeeparmchairtoenjoytheflight.Therealescapistcanwatchafilmandsipchampagneonsomeservices.Butevenwhensuchrefinementsarenotavailable,thereisplentytok
- 背靠腾讯的销售易,发布中国首款AI CRM,纷享销客接下来怎么办
CC_54321
人工智能
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- Deepoc大模型重构核工业智能基座:混合增强架构与安全增强决策技术
Deepoch
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面向复杂系统的高可靠AI赋能体系构建Deepoc大模型通过多维度技术突破,显著提升核工业知识处理与决策可靠性。经核能行业验证,其生成内容可验证性提升68%,关键参数失真率99.999%)。动态可信度评估系统:基于贝叶斯神经网络实时量化模型不确定性,为关键决策提供置信度评分(如堆芯功率控制置信区间±0.05%)。二、核心突破:物理增强型智能算法创新机理与数据双驱动建模神经微分方程求解器:将中子输运方
- 静默的守护者:Deepoc具身智能如何重塑护理床的温暖感知
Deepoch
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静默的守护者:Deepoc具身智能如何重塑护理床的温暖感知深夜的康复病房,一张智能护理床正悄然运作。当传感器捕捉到老人翻身时的细微颤抖,床体自动调整侧倾角度提供支撑;检测到骶骨区域压力超标,气垫矩阵瞬间启动动态减压;护工轻声说“升高背部30度”,床体即刻精准响应——这并非科幻场景,而是传统护理床加装Deepoc具身智能开发板后获得的感知进化。当冰冷的机械被赋予“看见身体状态、听懂照护需求、预判健康
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《AI与SLAM论文解析》人工智能计算机视觉旋转目标检测
DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection目录DeepSpatialFeatureTransformationforOrientedAerialObjectDetection摘要关键词引言相关工作旋转对齐模块特征对齐方法旋转对齐模块特征选择模块摘要航空图像中的目标检测在计算机视觉领域引起了广泛关注。不同于自然图像
- Ubuntu 22.04. 安装微信
Ubuntu22.04.安装微信添加仓库首次使用时,你需要运行如下一条命令将移植仓库添加到系统中。wget-O-https://deepin-wine.i-m.dev/setup.sh|sh应用安装自此以后,你可以像对待普通的软件包一样,使用apt-get系列命令进行各种应用安装、更新和卸载清理了。比如安装微信只需要运行下面的命令,sudoapt-getinstallcom.qq.weixin.d
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防止应用调试分析IP被扫描加固实战教程主要包括以下几个方面的措施:一、应用层面的加固措施1.确保通信加密:使用HTTPS协议进行所有网络通信,加密传输的数据,防止中间人攻击(MITM)。在Android应用中,可以通过NetworkSecurityConfiguration强制使用HTTPS。创建network_security_config.xml文件,并在AndroidManifest.xml
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
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论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
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lua开发语言
代码如下:functiondump(o)localt={}local_t={}local_n={}localspace,deep=string.rep('',2),0localtype=_ENV.typelocalfunction_ToString(o,_k)iftype(o)==('number')thentable.insert(t,o)elseiftype(o)==('string')the
- SpringBoot单元测试全攻略:MockMVC+Testcontainers+覆盖率分析
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博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBoot单元测试全攻略:
- Kimi-Audio:最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型?
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简介继DeepSeek之后,字节跳动(现名MoonShotAI,又名Kimi)也在生成式人工智能领域加速发展,并发布了自己的音频模型Kimi-Audio,据说是迄今为止最好的音频模型。推荐文章《NvidiaGPU入门教程之02ubuntu安装A100显卡驱动(含8步快速浓缩教程)》权重2,安装A100显卡驱动《本地大模型知识库OpenWebUI系列之如何解决知识库上传文件故障Extractedco
- 黄仁勋链博会演讲实录:脱掉皮衣,穿上唐装,中文开场
黄仁勋一度尝试用中文开场,他说,“我在美国长大,学到了很多汉语。”他表示,像DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度,他们开发的产品都是世界级的,推动了全球人工智能的发展。中国的开源AI是全球进步的催化剂,以至于全世界各个行业都有机会加入到AI革命当中。7月16日,黄仁勋身着唐装出席了第三届链博会,在此之前,他身着标志性皮衣出席多个场合活动。在此之前,英伟达官宣获得H20芯片对华的出口许可
- 使用什么工具测试昇腾 NPU卡的性能和使用情况
alankuo
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测试昇腾NPU卡的性能和使用情况可以借助华为提供的官方工具和第三方工具。以下是常用的工具及其功能介绍:1.CANN工具链(华为昇腾计算架构)CANN(ComputeArchitectureforNeuralNetworks)是昇腾AI处理器的基础软件平台,提供以下核心工具:AtlasDeviceManager(ADM)系统级监控工具,支持可视化管理集群和设备。功能:实时监控NPU温度、功耗、利用率
- 模型移植实战:从PyTorch到ONNX完整指南
慕婉0307
神经网络pytorch人工智能python
一、认识ONNXONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的模型表示格式,由微软和Facebook(现Meta)在2017年共同推出,旨在解决深度学习模型在不同框架之间的互操作性问题。ONNX的主要优势包括:跨框架兼容性:支持主流深度学习框架间的模型转换,包括PyTorch、TensorFlow、MXNet、CNTK等例如,可以将PyTorch训练的ResNet模型导
- 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 =