飞象网
飞象网

中国移动：5G目标不变，力争2020年底5G基站达到30万个

你可能感兴趣的:(中国移动：5G目标不变，力争2020年底5G基站达到30万个)

  • Flask框架入门：快速搭建轻量级Python网页应用 「已注销」 python-AIpython基础网站网络pythonflask后端
    转载：Flask框架入门：快速搭建轻量级Python网页应用1.Flask基础Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。它的设计目标是让Web开发变得快速简单，同时保持应用的灵活性。Flask依赖于两个外部库：Werkzeug和Jinja2，Werkzeug作为WSGI工具包处理Web服务的底层细节，Jinja2作为模板引擎渲染模板。安装Flask非常简单，可以使用pip安装命令
  • 前端项目架构设计要领
    1.架构设计的核心目标在设计前端项目架构时，核心目标是模块化、可维护、可扩展、可测试，以及开发效率的最大化。这些目标可以通过以下几个方面来实现：组件化：将UI功能封装为可复用的组件。模块化：将业务逻辑分解为独立的模块或服务。自动化构建与部署：实现自动化构建、测试和部署流程，减少人为操作的错误。代码规范化与检查：确保团队协作时，代码风格和质量一致。2.项目目录结构设计一个清晰合理的目录结构对大型项目
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • 分布式学习笔记_04_复制模型 NzuCRAS 分布式学习笔记架构后端
    常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
  • 算法学习笔记：15.二分查找 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题 呆呆企鹅仔 算法学习算法学习笔记考研二分查找
    在计算机科学的查找算法中，二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性，通过不断缩小查找范围，将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间，成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找（BinarySearch），又称折半查找，是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是：通过不断将查找范围减半，快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同，二分查找依赖
  • 2025代码块种类以及作用 2501_92758067 intellij-ideaphpstormideajupyter
    https://www.bilibili.com/opus/1088624478422827030https://www.bilibili.com/opus/1088624529930977287https://t.bilibili.com/1088633635294150662https://www.bilibili.com/opus/1088633635294150662https://t.b
  • 用OpenCV标定相机内参应用示例（C++和Python）
    下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定（CameraCalibration）的示例，包括C++和Python两个版本，基于棋盘格图案标定。一、目标：相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像，估计相机的内参：相机矩阵（内参）K畸变系数distCoeffs可选外参（R,T）标定精度指标（如重投影误差）二、棋盘格参数设置（根据自己的棋盘格设置）：棋盘格角点数：9x6（内角点，9列×6行）；每个
  • python中 @注解 及内置注解 的使用方法总结以及完整示例 慧一居士 Pythonpython
    在Python中，装饰器（Decorator）使用@符号实现，是一种修改函数/类行为的语法糖。它本质上是一个高阶函数，接受目标函数作为参数并返回包装后的函数。Python也提供了多个内置装饰器，如@property、@staticmethod、@classmethod等。一、核心概念装饰器本质：@decorator等价于func=decorator(func)执行时机：在函数/类定义时立即执行装饰
  • Spring Cloud Gateway 的执行链路详解 愤怒的代码 SpringCloudspringcloud
    SpringCloudGateway的执行链路详解核心目标明确SpringCloudGateway的请求处理全过程（从接收到请求→到转发→到返回响应），方便你在合适的生命周期节点插入你的逻辑。核心执行链路图（执行顺序）┌──────────────┐│客户端请求│└────┬─────────┘↓┌────┴─────────────┐│NettyHttpServer│←→ReactorNetty
  • 【目标检测】机场内部目标检测数据集4106张YOLO+VOC格式
    数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4106Annotations文件夹中xml文件总计：4106labels文件夹中txt文件总计：4106标签种类数：7标签名称:["Ground_vehicles","Horizontal_sign","Runaway_limit","Taxiway","Ver
  • 被动降噪的概念及编程实现 CodeByte 人工智能算法javascript编程
    被动降噪是指通过编程技术和算法，对输入的数据进行处理，以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰，例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中，我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义：噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域，例如图像处理、音频处理和信号处理中，噪声的存在可能导致数据质量下降，使得后续的分析和处理变得困难。因此，被动降噪技
  • 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战 2501_92473147 算法计算机视觉目标检测
    开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
  • 反光衣识别漏检率 30%？陌讯多尺度模型实测优化
    在建筑工地、交通指挥等场景中，反光衣是保障作业人员安全的重要装备，对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后，给安全生产埋下隐患。一、技术解析：反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
  • matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算 weixin_39928736 matlab卷积矩阵绝对值
    MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
  • NGS测序基础梳理01-文库构建（Library Preparation） qq_21478261 #生物信息生物学
    本文介绍Illumina测序平台文库构建（LibraryPreparation）步骤，文库结构。写作时间：2020.05。推荐阅读：10W字《Python可视化教程1.0》来了！一份由公众号「pythonic生物人」精心制作的PythonMatplotlib可视化系统教程，105页PDFhttps://mp.weixin.qq.com/s/QaSmucuVsS_DR-klfpE3-Q10W字《Rg
  • NGS测序基础梳理02-簇生成（Cluster Generation）及flow cell介绍 qq_21478261 #生物信息生物信息学
    本文图解Illumina测序平台，flowcell表面簇生成（ClusterGeneration）过程。写作时间：2020，有问题可留言或者我的公众号。本文将了解到什么？1flowcell2簇生成为何要进行簇生成？簇生成步骤1）文库与flowcell表面P5杂交与互补链合成2）双链变性3）桥式PCR扩增4）反链切除5）DNA链3'封闭参考资料：1flowcell为何要先介绍flowcell？因为簇
  • AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命 lauo 人工智能AIGC开源前端机器人
    AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
  • pythonjson中list操作_Python json.dumps 特殊数据类型的自定义序列化操作
    场景描述：Python标准库中的json模块，集成了将数据序列化处理的功能；在使用json.dumps()方法序列化数据时候，如果目标数据中存在datetime数据类型，执行操作时，会抛出异常：TypeError:datetime.datetime(2016,12,10,11,04,21)isnotJSONserializable那么遇到json.dumps序列化不支持的数据类型，该怎么办！首先，
  • AI 图像编辑提示词参考之：背景替换
    在AI图像编辑中（以FluxKontext为例），“替换背景”（BackgroundReplacement）是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换，更重要的是：确保人物主体外观不变，并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样，最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词：Replacethebackgroundwith[新背景]
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • Vue3组件库实战: 打造高复用UI系统 武昌库里写JAVA 面试题汇总与解析课程设计springbootvue.jslayui毕业设计
    Vue3组件库实战:打造高复用UI系统介绍什么是Vue3组件库在前端开发中，UI组件库是非常重要的一部分。Vue3组件库是基于Vue.js3.x版本开发的一套可用于构建Web应用的UI组件集合，可以帮助开发者快速搭建页面并保证页面的一致性和美观性。目标关键词：Vue3组件库设计与构建设计原则组件库的设计需要遵循一定的原则，比如易用性、可维护性、扩展性等。在设计阶段需要考虑到不同场景的使用，并且保证
  • 自测魅族手机webview加载h5时ul嵌套li标签js失效问题记录 ZhDan91 混合app前端开发
    自测魅族手机ul嵌套li标签js失效问题：可采用div嵌套option实现样式：.hot_list{width:100%;display:flex;flex-wrap:wrap;justify-content:space-between;}.hot_listoption{text-align:center;width:30%;padding:.16rem.34rem;border:0.1remso
  • HashMap的Get(),Put()源码解析 Ttang23 哈希算法散列表算法
    1、什么是HashMap？HashMap是Java中用于存储键值对（Key-Value）的集合类，它实现了Map接口。其核心特点是：无序性：不保证元素的存储顺序，也不保证顺序恒定不变。唯一性：键（Key）不能重复，若插入重复键会覆盖原有值。允许null：允许一个null键和任意数量的null值。非线程安全：相比HashTable，HashMap不支持同步，性能更高。2.核心数据结构：哈希表（Has
  • .NET 程序的强名称签名与安全防护技术干货 深盾科技 安全
    在.NET开发领域，保障程序的安全性和完整性至关重要。强名称签名和有效的安全防护措施是实现这一目标的关键手段。下面将详细介绍.NET程序的强名称签名以及相关的安全防护方法。一、什么是强名称签名强名称签名是.NET框架提供的一种安全机制，其主要作用是唯一标识程序集、验证程序集的完整性以及解决版本冲突问题。它本质上是通过加密技术为程序集创建数字签名，确保程序集在分发和运行过程中的安全性。二、签名文件要
  • c++ 编译链接时 报错找不到 某个函数，如何排查? sun007700 c++chrome开发语言
    在C++开发中，链接时出现“undefinedreferenceto”错误是常见问题，以下是系统化的排查流程和解决方案：1.确认基础问题（30秒检查）#检查函数声明是否存在grep"function_name"include/*.hsrc/*.cpp#检查是否包含实现文件ls-lsrc/#确认包含实现的.cpp文件在编译列表中2.签名匹配检查（最常见问题）//头文件声明-voidprocess_d
  • iOS 获取Wifi信息
    背景智能硬件入网的时候，硬件端通常需要通过WiFi入网，这种情况，可能需要App获取WiFi信息，来做WiFi匹配，同时也可以减少用户填写的信息。智能硬件WiFi入网方式利用HomeKit流程入网，然后利用Boujour绑定设备App连接硬件WiFi,将有网WiFi的信息通过http或者蓝牙方式发送给硬件（需要用户选择wifi，且可能有网WiFi是硬件不支持的，比如部分硬件不支持5GWiFi）部分
  • 【运维实战】解决 K8s 节点无法拉取 pause:3.6 镜像导致 API Server 启动失败的问题 gs80140 各种问题运维kubernetes容器
    目录【运维实战】解决K8s节点无法拉取pause:3.6镜像导致APIServer启动失败的问题问题分析✅解决方案：替代拉取方式导入pause镜像Step1.从私有仓库拉取pause镜像Step2.重新打tag为Kubernetes默认命名Step3.导出镜像为tar包Step4.拷贝镜像到目标节点Step5.在目标节点导入镜像到containerd的k8s.io命名空间Step6.验证镜像是否导
  • ZooKeeper架构及应用场景详解 走过冬季 学习笔记zookeeper架构分布式
    ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由Apache软件基金会维护。它旨在为分布式应用提供高性能、高可用、强一致性的基础服务，解决分布式系统中常见的协调难题（如配置管理、命名服务、分布式锁、服务发现、领导者选举等）。核心软件架构ZooKeeper的架构设计围绕其核心目标（协调）而优化，主要包含以下关键组件：集群模式(Ensemble):ZooKeeper通常部署为集群（称为ensemble
  • zookeeper etcd区别 sun007700 zookeeperetcd分布式
    ZooKeeper与etcd的核心区别体现在设计理念、数据模型、一致性协议及适用场景等方面。‌ZooKeeper基于ZAB协议实现分布式协调，采用树形数据结构和临时节点特性，适合传统分布式系统；而etcd基于Raft协议，以高性能键值对存储为核心，专为云原生场景优化，是Kubernetes等容器编排系统的默认存储组件。‌‌1‌‌2‌架构与设计目标差异‌‌ZooKeeper‌。‌设计定位‌:专注于分
  • css遗忘的知识2(grid布局，&父类选择器与:has() 讲解) 不断努力的根号七 csscss前端javascript
    ---grid布局1.基础Grid布局定义gird布局和行宽.container{display:grid;grid-template-columns:100px200px300px;/*三列，宽度分别为100px,200px,300px*/grid-template-rows:100px200px;/*两行，高度分别为100px,200px*/}常用单位fr(fractionalunit)：可用
  • 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 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他