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大数据分布式订单系统大数据
架构一:MySQL+HBase+ElasticsearchMySQL存储实时订单,HBase存储历史订单,Elasticsearch实现订单的多维度搜索。架构复杂,运维维护成本高架构二:MySQL+TablestoreTablestore其实是HBase+Elasticsearch,既能存储大量数据,也能全文搜索架构三:分布式数据库TiDB+全文搜索功能参考文章
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
沃恩智慧
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
- WhisperX:革命性的自动语音识别工具
孔秋宗Mora
WhisperX:革命性的自动语音识别工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisperX项目介绍WhisperX是一个开源的自动语音识别(ASR)项目,由m-bain开发。该项目基于OpenAI的Whisper模型,通过引入批量推理、强制音素对齐和语音活动检测等技术,实现了高达70倍的实时转录速度,并提供了准确的单词级时间戳和说话人识别功能。Whis
- AI大模型DeepSeek本地部署及使用
zy_xingdian
行癫k8s教程行癫Go教程行癫ArgoCD系列人工智能DeepseekAI行癫xingdian云计算ollama
AI大模型DeepSeek本地部署及使用作者:行癫(盗版必究)一:认识DeepSeek1.什么是DeepSeekDeepSeek中文名深度求索,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司对外开源,性能对齐OpenAI-o1正式版。二:认识Ollama1.什么是OllamaOllama是一个开源的LLM(大型语言模型)服务工具&#
- 【光纤、光纤收发器、光纤耦合器】
叫我小虎就行了
网络工程基础知识光纤光纤收发器光纤耦合器
光纤、光纤收发器、光纤耦合器一、光纤二、光纤收发器三、光纤耦合器一、光纤【特点】通信容量大;损耗低、中继距离长**;抗电磁干扰能力强**;保密性能好。【分类】1.单模光纤:光纤中只传输一种模式,其纤芯直径较小,约为4μm10μm,适用于大容量、长距离的光纤通信。2.多模光纤:能传输多种模式的介质波导,其纤芯直径约为50μm,由于模色散的存在使多模光纤的带宽变窄,但制造、耦合、连接都比单模光纤容易。
- 蓝易云 - HBase基础知识
蓝易云
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HBase是一个分布式、可伸缩、列式存储的NoSQL数据库,它建立在Hadoop的HDFS之上,提供高可靠性、高性能的数据存储和访问。以下是HBase的基础知识:数据模型:HBase以表的形式存储数据,每个表由行和列组成,可以动态添加列族。每行由唯一的行键标识,列族和列限定符(Qualifier)用于唯一标识列。架构:HBase采用分布式架构,数据被分散存储在多个RegionServer上,每个R
- AI赋能前端开发:团队协作的全新模式
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近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,深刻地改变着软件开发的模式,特别是前端开发领域。在快速迭代的互联网时代,高效的团队协作对前端项目的成功至关重要。然而,传统的前端开发团队协作常常面临沟通成本高、效率低、代码风格不一致等诸多挑战。本文将探讨如何利用AI写代码工具,例如ScriptEcho,来显著提升前端开发团队的协作效率,优化开发流程,开启团队协作的全新模式。……AI时代的前端开发团队协作:效率
- 基于STM32的智能医疗监控系统教程
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目录引言环境准备智能医疗监控系统基础代码实现:实现智能医疗监控系统生理参数监测模块数据处理与存储模块无线通信模块用户界面与报警系统应用场景:医疗监测与优化常见问题与解决方案收尾与总结引言随着健康管理需求的增加,智能医疗监控系统在医疗领域的应用越来越广泛。基于STM32的嵌入式系统由于其高性能和低功耗的特点,成为实现智能医疗监控系统的理想选择。本教程将详细介绍如何基于STM32开发一个智能医疗监控系
- 基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
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简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络,并迁移到华为自研NPUAscend910,同时使能混合精度。硬件介绍华为自研NPUAscend910,即昇腾910AI处理器(简称NPU),根据官方介绍,是在2019年发布的人工智能(AI)专用的神经网络处理器,其算力高达256T,最新款算力高达310T,是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于Ten
- 2025 年最受欢迎的 7 大测试质量管理平台工具推荐
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随着软件开发复杂度的不断提升,测试质量管理平台在项目管理中扮演着越来越重要的角色。这些工具不仅能提高测试效率,还能确保产品质量的持续提升。然而,面对市场上琳琅满目的选择,很多团队在工具选型时常感到困惑:功能是否全面?是否能满足特定需求?本文将为您盘点2025年最受欢迎的7大测试质量管理平台工具,助您在众多选择中找到最适合的解决方案。1.ONES测试管理:全方位的测试质量管理平台ONES测试管理是一
- 清华大学DeepSeek资料爆火:一场技术、舆论与时代情绪的共振
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文末有惊喜哟!近期,清华大学与深度求索公司(DeepSeek)联合发布的智能模型DeepSeek-R1技术资料在国内互联网引发热议。从科技媒体到社交平台,从专业开发者到普通网民,"DeepSeek"一词持续占据热搜榜单。这场看似突如其来的爆火,实质上是技术突破、社会情绪与传播机制共同作用的结果。其背后折射出的,既是中国人工智能领域发展的新里程碑,也是公众对科技自主创新的深层期待。一、技术突破:中国
- 从资本输血到生态赋能:腾讯与销售易的“战略升级”如何改写中国CRM市场规则?
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在资本市场寒意渐浓的当下,腾讯与销售易的战略升级犹如一剂强心针。这场始于2017年的资本联姻,在经历七年磨合后终于突破传统投融资关系的桎梏,于近日公布了腾讯控股销售易的消息,展现出产业资本深度赋能的创新范式,。当互联网巨头不再满足于财务回报,而是躬身入局重构产业生态,中国SaaS行业的进化论正翻开全新篇章。一、资本赋能到生态协同的范式革命腾讯连续七轮注资的耐心,折射出产业资本对数字化转型浪潮的深刻
- DeepSeek代码能力实测:超越GPT-4的背后
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作为一个深耕AI领域多年的开发者,我最近对DeepSeek和GPT-4的代码能力做了一次全方位的对比测试。让我惊讶的是,在很多场景下DeepSeek不仅不输GPT-4,甚至还有独特的优势。今天,我就跟大家分享一下具体的测试结果和背后的技术原理。1.代码理解能力测试1.1复杂代码解析我先用一段较为复杂的代码来测试两个模型的理解能力:class DataProcessor: def __init
- AI赋能前端开发:重塑工作环境,拥抱高效未来
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随着人工智能技术的飞速发展,各行各业都经历着深刻的变革。前端开发领域也不例外,AI写代码工具的兴起正以前所未有的速度重塑着我们的工作方式,带来更高的效率和更灵活的工作环境。本文将深入探讨AI如何改变前端开发的工作环境,并以ScriptEcho为例,展示AI赋能前端开发的实践案例。……过去,前端开发常常被繁琐的代码编写和重复性工作所束缚。开发者需要花费大量时间处理样板代码、调试错误,以及进行大量的重
- DeepSeek赋能制造业:图表可视化从入门到精通
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一、企业数据可视化之困在数字化浪潮席卷全球的当下,商贸流通企业作为经济活动的关键枢纽,每天都在与海量数据打交道。从商品的采购、库存管理,到销售渠道的拓展、客户关系的维护,各个环节都源源不断地产生数据。这些数据犹如一座蕴含巨大价值的宝藏,然而,如何挖掘并利用好这座宝藏,却成为众多商贸流通企业面临的一大难题。在日常运营中,商贸流通企业常常深陷数据的“泥沼”。采购部门需要分析不同供应商的价格波动、交货期
- 23年数字化转型总结
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问题思考:1、面对科技日新月异的发展,应怎样推进数字化转型,才能让企业在数字时代更好发展?2、当下爆火的大模型引发了新一轮技术革命,如何拥抱大模型技术?在数字化转型大势之下,如何走出符合自己的特色转型之路?理解数字化转型特性在数字化转型的道路上从,最初的电子化到信息化、再到数字化,如今正迈向智能化阶段。数字化转型,是一个科技与数据能力提升的过程,同时也是一个组织和文化变革的过程。总之,数字化转型是
- 通义灵码全新上线模型选择功能,新增支持 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型
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近期,阿里云百炼平台重磅推出DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B等6款模型,进一步丰富其AI模型矩阵。与此同时,通义灵码也紧跟步伐,全新上线模型选择功能,支持基于百炼的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版671B模型,为AI编程领域注入新活力。通义灵码能力再升级,支持推理模型选择今年1月,通义灵码AI程序员全面上线
- AI赋能前端性能优化:效率与体验的完美平衡
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在当今快节奏的互联网世界中,用户体验至关重要。一个加载缓慢、反应迟钝的网站或应用,很容易导致用户流失。而前端性能优化,作为提升用户体验的关键环节,却常常面临着诸多挑战。复杂的代码逻辑、庞大的资源文件、以及难以捉摸的性能瓶颈,都让前端开发者倍感压力。幸运的是,人工智能(AI)技术的兴起为我们提供了解决这些问题的全新途径,特别是AI代码生成器的出现,为前端性能优化带来了革命性的变革。……AI辅助前端性
- AI代码生成器如何提升前端开发效率及工作满意度
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近年来,人工智能技术飞速发展,深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。越来越多的开发者开始使用AI写代码工具,借助AI的力量提升开发效率,优化工作流程。本文将探讨AI工具如何通过提升前端开发效率来影响开发者的工作满意度,并展望未来发展趋势。……AI赋能前端开发:效率提升与工作满意度传统的前端开发工作中,开发者常常被繁琐的重复性工作所困扰。例如,编写大量的组件代码,反复调整页面布局,处理各种浏览
- |网络安全|网络安全学习方法
网络安全King
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1、先网络后安全很多初学者还没搞定网络看懂网络拓扑,就急着研究防火墙或VPN,其实这样就不清楚整个网络架构是如何安全演进的。正确的流程是:先通过网络协议和拓扑设计的学习,能独立搭建一个企业网/校园网,再引入局域网安全、防火墙、入侵检测、VPN等安全技术,使整个网络慢慢变得安全起来,这样才能看到整个网络安全的全貌。2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器,不再需要硬件支持就可以在电脑
- Git标签管理:从基础到高阶自动化实践
小钟H呀
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引言在软件发布过程中,88%的生产事故与版本标记错误相关。Git标签(Tag)作为版本控制的关键锚点,不仅是发布流程的里程碑,更是代码审计和问题追溯的重要依据。本文将深入Git标签的底层机制,揭示企业级标签管理的最佳实践。一、标签的本质与类型(技术原理)1.Git对象模型中的标签轻量标签(Lightweight)直接指向提交的引用指针,存储在.git/refs/tags目录#查看标签文件内容cat
- 可可泛基因组-文献精读112
让学习成为一种生活方式
生物信息学泛基因组基因组泛基因组
GenomicstructuralvariantsconstrainandfacilitateadaptationinnaturalpopulationsofTheobromacacao,thechocolatetree基因组结构变异在可可树(Theobromacacao)自然种群中的适应性限制与促进作用意义基因组结构变异(SVs)是适应和物种形成的重要因素,但我们对其整体适应性后果的理解仍然有限
- 在DeepSeek面前,还需要学习.NET吗?
dotNET跨平台
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随着人工智能技术的快速发展,像DeepSeek这样的大模型不断涌现,给技术领域带来了新的变革和挑战。与此同时,.NET作为微软推出的成熟技术平台,也有着自己独特的地位和价值。那么在DeepSeek面前,是否还需要学习.NET呢?答案是肯定的,原因主要有以下几点:应用场景不同-DeepSeek:主要聚焦于自然语言处理、智能对话等人工智能领域,为用户提供智能问答、文本生成等服务。例如,用户可以通过De
- MySQL 8.4 版本(LTS) 发布,一睹为快
m0_74825541
面试学习路线阿里巴巴mysqladbandroid
前言Oracle前几天发布了MySQL8.4版本(LTS),该版本是创新版的第一个长期支持版本。详细规划,请移步技术译文|一文了解MySQL全新版本模型关于MySQL的版本发布规划OracleMySQL官方开发团队推出的新版本将过渡到新的MySQL版本模型。MySQL8.1.0是第一个创新版本,8.0.34+将只进行错误修复,直到8.0生命周期结束(EOL,定于2026年4月)。MySQL8.x版
- [每日动态]科技新闻每日信息差2025年2月14日
我的青春不太冷
科技
###2025年2月14日科技新闻每日信息差####引言在快速发展的科技领域,信息差是决定个人和企业竞争力的关键因素。2025年2月14日,全球科技界迎来了多项重要进展,从人工智能到量子计算,从医疗科技到太空探索,这些动态不仅塑造了未来的技术格局,也为普通人提供了新的机遇。####人工智能与计算智能国际会议(AICI2025)AICI2025于今日开幕,聚焦类脑计算和多模态大模型的前沿研究。会议吸
- python期权定价:欧式香草期权-二叉树
2401_88673555
期权定价python金融
1、函数实现:binomial_european_option_price函数基于二叉树模型计算欧式期权的价格,其中:二叉树构建:通过上涨因子u=e^(σ√Δt)和下跌因子d=1/u模拟标的资产价格路径。风险中性概率:p=(e^(rΔt)-d)/(u-d),用于计算未来现金流的期望值。折现因子:df=e^(-rΔt),将未来价值折现到当前。初始化到期价值:计算到期时所有可能价格路径的期权内在价值。
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- Deepseek到底有多牛?ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用
小艳加油
语言类chatgpt人工智能DeepSeek大语言模型
DeepSeek模型具有以下优势:●高性能推理能力:DeepSeek在推理能力上与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美,能够解决复杂的数学难题、分析法律条文等。●成本优势:DeepSeek的参数规模虽然庞大,但训练和使用费用却低至一个数量级,大大降低了用户的经济负担。例如,DeepSeek-R1的训练费用不到OpenAIGPT-4的十分之一,API定价仅为OpenAIo1
- 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 =