Deepoc光电研发垂直大模型的技术实现突破与核心模块
Deepoch
无人机人工智能科技ai
一、模型架构与算法创新领域专用混合架构设计多模态Transformer扩展:在标准Transformer架构基础上,引入光子器件特性感知模块(如非线性光学参数编码器),支持光路拓扑结构与电磁场分布的联合建模,解决传统电芯片架构无法模拟光子干涉效应的难题。量子-光电混合计算层:通过量子线路模拟光子量子态演化,结合经典计算层优化参数搜索空间,实现NP难问题(如光子芯片布线优化)的指数级加速。物理约束的
中证500股指期货一手多少钱呢?风险如何?
致***锌
笔记
本文主要介绍中证500股指期货一手多少钱呢?风险如何?中证500指数期货的合约代码应该是IC,对吧?然后,每个点的价格是200元,因为股指期货通常都是指数点乘以固定金额。中证500股指期货(代码:IC)的交易成本和风险如下:一、一手多少钱?计算公式:合约价值=中证500指数点位×合约乘数(200元/点)保证金=合约价值×保证金比例(交易所标准约12%-15%,期货公司可能上浮)示例(以当前点位约5
阿里云Flink:开启大数据实时处理新时代
云资源服务商
阿里云大数据云计算
走进阿里云Flink在大数据处理的广袤领域中,阿里云Flink犹如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。随着数据量呈指数级增长,企业对数据处理的实时性、高效性和准确性提出了前所未有的挑战。传统的数据处理方式逐渐难以满足这些严苛的需求,而阿里云Flink凭借其卓越的特性和强大的功能,成为众多企业实现数据价值挖掘与业务创新的关键技术。它不仅继承了开源Flink的优秀基因,还融入了阿里云自主研发的创新技
阿里云SelectDB:开启实时数仓新时代
云资源服务商
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一、引言在当今大数据时代,数据如同企业的“石油”,蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长,企业对于实时数据分析的需求愈发迫切。实时数据分析能够帮助企业及时捕捉市场动态,快速做出决策,从而在激烈的市场竞争中占据优势。无论是电商企业需要实时分析用户购买行为以进行精准营销,还是金融机构需要实时监测风险以保障资金安全,实时数据分析都发挥着关键作用。阿里云SelectDB作为一款专为实时数据分析打造的云原
Python爬虫实战:研究stdlib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫前端开发语言stdlib标准库
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈指数级增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具,在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。Python由于其简洁的语法和丰富的库支持,成为开发网络爬虫的首选语言。本文旨在探讨如何利用Python标准库构建一个功能完整的网络爬虫系统,避免依赖过多第三方库,提高系统的可移植性和稳定性。1.2研究目标本文的研究目标是设计并
学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解
宁儿数据安全
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学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声?为什么需要添加?在机器学习中,随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动,通常符合某种概率分布(如正态分布)。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下:1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响,还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响,这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例:两套面积和房龄相同的房子,房价可
圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序:如何用“内容+社交”打造用户闭环生态?
前端
圈子系统:构建"交流→共鸣→成长"的进阶生态一、系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别(AI分析内容情感倾向)共鸣指数算法(根据互动深度计算)志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二、核心技术实现方案1.共鸣引擎#共鸣度计算算法示例defcalculate_resonance(topic):
Python爱心代码创意玩法大揭秘:带你领略 Python 爱心代码的全新魅力,让代码的浪漫指数直线飙升!
敲代码的苦13
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在编程的浪漫宇宙中,Python爱心代码始终是闪耀的星辰。上次我们一同探索了动态、彩色、3D等多种经典创意爱心代码,这次,我们将突破边界,解锁更多新奇独特的玩法,带你领略Python爱心代码的全新魅力,让代码的浪漫指数直线飙升!一、用Pygame打造互动爱心游戏Pygame是Python中用于开发游戏的强大库,我们可以借助它的力量,将爱心代码升级为有趣的互动游戏,让用户不再只是旁观者,而是能亲身参
大模型智能运维详解:技术架构、落地挑战与行业实践
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FreeAiGuard运维架构人工智能运维开发科技
大模型智能运维详解:技术架构、落地挑战与行业实践作者:开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下,企业IT系统复杂度呈指数级增长,传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈。大模型技术的出现为智能运维提供了突破性解决方案,其通过自然语言处理、多模态数据分析与自动化决策能力,正在重塑运维工作的底层逻辑。本文将从技术原理、落地挑战、行业实践三个维度,系统解析大模型智能运维
C#测试实战:从集成到端到端——代码级深度解析与工程化实践
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——零侵入框架设计、自动化工具链与真实场景模拟为什么需要“测试金字塔”?在微服务架构下,C#应用的复杂性呈指数级增长。集成测试(IntegrationTesting)和端到端测试(E2ETesting)是保障系统稳定性的两大核心防线:集成测试:验证模块间协作,定位接口与依赖问题端到端测试:模拟真实用户场景,确保全链路流程无误本文通过代码实战,从依赖注入模拟到浏览器自动化,构建一个企业级测试框架,并
数据库AICD特性之--一致性 Consistency
你都会上树?
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数据库AICD特性之–原子性Atomicity数据库AICD特性之–隔离性Isolation数据库ACID特性之–持久性Durability数据库AICD特性之–一致性Consistency一致性指数据库在事务执行前后,数据始终符合预设的完整性约束和业务规则。事务执行前数据是合法的,执行后也必须合法,不允许出现违反规则的中间状态。一致性并非独立实现,而是依赖ACID中其他特性的协同:原子性(Ato
Python实战案例,requests模块,Python实现获取动态图表
小雁子学Python
Python技术分享python实战案例requests模块动态图表
前言利用Python实现获取动态图表,废话不多说~让我们愉快地开始吧~开发工具Python版本:3.6.4相关模块:re模块;requests模块;urllib模块;pandas模块;以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。看一下B站2019年「数据可视化」版块的情况,第一个视频超2百万的播放量,4万+的弹幕百度指数获取百度指数,首先
指数计算机在线使用,ffmi(在线ffmi指数计算器)
带虾条酱
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我们可用FatFreeMassIndex(FFMI)无脂肪重量指数来做为一个衡量肌瘦肉量的基准。不像BMI会把脂肪算到重量里,FFMI在测量进展和潜力上是更有实用性的。FFMI的.彭于晏的体型用FatFreeMassIndex(FFMI)无脂肪重量指数来看应该是处于20左右,而26是不依赖药物所能达到的极限了,所以算是很不错的了。专业健美运动员都是用.首先讲一点,当年的施瓦辛格也是使用固醇类药物的
python3常用模块
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1数学运算模块math“math”模块提供了许多常用的数学函数,例如三角函数、四舍五入、指数、对数、平方根、总和等importmath1.1常数math.pi返回圆周率的数学常数。math.e返回指数的数学常数示例:print(math.pi)print(math.e)1.2fabs(x)取绝对值示例:print(math.fabs(5))print(math.fabs(-5))1.3ceil(x
近期股票分析个人看法 欢迎加入讨论
niuniu15816888
财经区块链
这是今天收市三大指数的行情,未来有持续上涨的空间。今天的涨势平稳没有波动性接下来周三周四持续上涨,一样幅度不大。有稳健前行的趋势,周五有所下跌。再分析一下板块,今年的热点板块离不开军工行业,我们可以回忆一下:印巴冲突,以伊冲突,巴黎航展,九天无人机首飞,都会有很强的涨势,随着九月阅兵将会展示更多的装备,将会有更强势的走势。静下心来我们就不难发现是什么原因会让这些票这么活跃。从对等关税之后,原来优质
多云环境下存储数据同步-跨平台高效备份与容灾适配策略
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在数字化转型加速的今天,企业数据资产正呈现指数级增长态势。多云存储架构因其弹性扩展、成本优化和规避供应商锁定等优势,已成为现代IT基础设施的标准配置。本文将深入解析多云环境下实现数据高效同步的技术路径,重点探讨跨平台备份的标准化流程、智能分层存储策略以及容灾场景下的数据一致性保障机制,为企业构建符合业务连续性的混合云存储方案提供系统化实施框架。多云环境下存储数据同步-跨平台高效备份与容灾适配策略多
通达信 强势突破战法:百战百成 量价齐升+均线多头擒牛指标幅图指标
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指标用法详解核心逻辑该指标旨在筛选强势突破+量价齐升+趋势向上的个股,适用于短线或波段交易策略。一、趋势判断条件均线系统股价开盘低于20日/40日/60日均线(短期调整后蓄势)收盘价突破20/40/60日均线的最高值(确认趋势反转)5/10/30/60/120日均线呈多头排列(开盘在最低均线下,收盘站上最高均线,代表短期强势)EXPMA趋势强化股价站稳50日EXPMA(指数平滑均线)上方50日EX
敏感数据流动治理:API 调用中的动态脱敏技术实践
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在数字化转型加速推进的当下,API已成为企业数据流通的"神经网络",但伴随而来的敏感数据泄露风险正呈指数级增长。Gartner报告显示,2023年全球企业数据泄露事件中,39%源于API接口滥用,而传统静态脱敏技术在复杂业务场景下的防护效能已下降42%。动态脱敏技术作为应对API数据流动安全的核心方案,通过实时识别、智能处理、动态响应的全流程防护,正成为企业构建数据安全流动体系的关键技术支撑。保旺
同花顺python_【本地直连】同花顺 Python量化交易接口上线
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来源:雪球App,作者:私募之家THS,(https://xueqiu.com/5808549553/129022113)导读:同花顺智能交易终端MindGo版已上线2年多,凭借着同花顺深厚的技术底蕴,不断地对终端进行优化。至今,已服务近1000位个人客户,超过200家私募机构,市场份额不断扩大。目前终端已实现:支持股票、指数、基金、期货、外汇、黄金T+D等6个品种日/分钟级策略回测投研策略无缝对
Python小知识
感情谁不曾无奈
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文章目录一、技巧二、错误解决办法三、Pycharm3.1添加安装包python知识点梳理AI股票可以读取指数一、技巧1.1镜像元安装指令:pipinstall-ihttps://pypi.doubanio.com/simple/--trusted-hostpypi.doubanio.comxxxx1.2唤醒虚拟环境.\venv\Scripts\activate1.3解决包不兼容问题pipinsta
2012-2021年 银行数字化转型综合指数-银行年报数字化词频统计
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**双生“基尼”**:跨越世纪的术语撞车与学科分野
在学术的宇宙中,“基尼”(Gini)这个名字如同一个奇特的星标,闪耀在两个看似毫不相关的领域:衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而,当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时,困惑油然而生——它们为何如此不同?又为何共享同一个名字?这不是某个“傻逼”的随意命名,而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”,其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布,专
分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
随机过程chap1基本概念
八点叫什么
随机过程笔记
思维导图(受伤了,一整张的太大塞不上来)重点知识辨析一维概率密度求解指路例题5、例题6两道例题给出了求解概率密度的两种思路:显式分布直接套原概率密度公式求解(如正态分布)隐式分布先求分布函数再进行求导得概率密度函数(如指数分布)带入原题细致分析——ex5<
AI正在偷偷取代这10种职业,你的工作安全吗?
近年来,人工智能(AI)的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容,许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利,但也让不少人开始担忧:我的工作会被AI抢走吗?今天,我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业,并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数:★★★★★AI驱动的聊天机器人(如ChatGPT、GoogleBard)已经能够处理大部分基础
读芯片信息出错3_简单说说汽车MCU有关security信息安全功能
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汽车生态系统正在快速发展,新的连接技术将推动汽车进入物联网领域,其好处与威胁并存。随着每辆车的电子控制单元(ECU)的数量增加,以及汽车与互联网,用户以及彼此之间的连接,其复杂性和攻击面呈指数级增长。空中远程诊断和软件更新,紧急呼叫,互联网服务,车载支付,移动应用以及信息娱乐和交通信息等新功能都增加了车辆的攻击面。汽车电子网络安全标准化白皮书(2018)中,通过对近年来出现的各类汽车安全事件的搜集
【MSSQL】sql server怎样整理某个表的碎片
厦门德仔
MSSQLsqlserver数据库服务器
SQLServer如何整理某个表的碎片在数据库的维护过程中,碎片化是一个常见的问题。随着数据的插入、更新和删除,SQLServer中的表和索引可能会出现碎片,这会导致查询性能下降。本文将介绍如何在SQLServer中整理某个表的碎片,并提供代码示例帮助你理解。什么是碎片化?碎片化是指数据在物理存储上不连续,导致数据库无法有效利用存储空间。碎片化通常分为两种类型:内部碎片:数据页中存在空闲空间,没有
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 =