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菜菜今天学习了吗
leetcode刷题leetcode算法数据结构
在一个n*m的二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个高效的函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。示例:现有矩阵matrix如下:[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]]给定target=5,返回true
- 为什么国内的教科书编写的如此晦涩?
点云SLAM
数学学习方法
很多人在学习过程中都有类似感受:中国的教科书“难搞懂”。造成这种现象的原因主要可以从以下几个方面来分析:1.教学目标更重“系统性”而非“启发性”中国教科书通常强调知识的完整性、系统性、逻辑性,但不强调引导性和直觉体验。很多内容是按照“定义→定理→推论”的顺序展开,对初学者不友好,因为缺少“为什么要学”“生活中的例子”“背后直觉”的铺垫。国外教材比如《Calculus》(Stewart)会在每章开头
- 大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义
来自宇宙的曹先生
深度学习人工智能
想象一下,你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中,你可能会看到:远处的小汽车,它们在图像中看起来很小。近处的大巴士,它们在图像中看起来很大。还有一些行人,他们可能在不同的距离上,大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体(汽车、巴士、行人)。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像,比如说只能处理大物体,它可能会错过那些远处的小汽车,因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。
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tips:能用模板就用模板,当模板不适用的情况下,再选择自定义生成Excel。官网:https://easyexcel.opensource.alibaba.com安装com.alibabaeasyexcel3.1.1一、处理自定义导出复杂场景1、列不固定,动态列2、动态下拉3、自定义锁定行/列,添加密码4、合并单元格5、导入自定义统一注解统一校验6、样式处理(字体,颜色,底色,富文本,列宽,行宽
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前言:技术背景与发展历程:随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现,传统推理框架面临三大瓶颈:显存占用高(单卡可达80GB)、计算延迟大(生成式推理需迭代处理)、硬件利用率低(Transformer结构存在计算冗余)。根据MLPerf基准测试,原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s(A100显卡)。一、TensorRT-LLM介绍:TensorRT-LLM是
- Swift 解 LeetCode 321:拼接两个数组中的最大数,贪心 + 合并全解析
文章目录摘要描述题解答案题解代码分析(Swift实现)题解代码详解maxSubArray——单调栈选最大子序列merge——合并两个数组形成最大数枚举所有组合,找最大拼接示例测试及结果示例1示例2示例3时间复杂度分析空间复杂度分析总结摘要想象你有两组数字,每组都像一个“待拼接的号码牌”。你的目标是——从中选出某几个数字,把它们拼成一个尽可能大的数。听起来是不是有点像拼接手机号,或者在广告里比大小?
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构建企业级大模型运行监控体系:健康度五级指标与实战部署路径全解析关键词:模型运行监控、健康度分级体系、DeepSeek、私有化部署、Prometheus、Grafana、异常检测、推理稳定性、性能观测、可视化大屏摘要:在DeepSeek大模型私有化部署的生产环境中,传统的“是否可用”监控已难以满足对模型稳定性、推理质量与异常风险的精细管理需求。为此,企业必须构建一套基于五级健康度模型的全维监控体系
- 移动端turn.js挖坑总结
进击的金城武
【1】高版本的jquery会导致turning的过程中page溢出半屏。正确版本:【2】可通过css修改翻书的底部颜色及其透明度,默认为transparent。.flipbook.page{background-color:/*底部色*/}【3】在turn.js的源文件2734行通过修改x,y的值可调整peel的大小与角度。flipMethods._showFoldedPage.call(this
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:安全性与可靠性保障
代码老y
springbootbootstrap后端
在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时,安全性和可靠性是两个关键因素。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能,但也可能带来一些安全风险,如数据泄露、模型被恶意利用等。本文将介绍如何在SpringBoot应用中保障本地部署大模型的安全性和可靠性,确保应用的稳定运行。一、安全性保障(一)数据加密传输加密:确保模型生成的结果在传输过程中被加密,防止数据在传输过程中被窃取。可以使用HTTPS协议来
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java项目报错405
今天网站遇到一个问题:httppost请求网页会出现405,分析了下原因:是因为Apache、IIS、Nginx等绝大多数web服务器,都不允许静态文件响应POST请求。下面是解决方案:将post请求改为get请求XF405/XF400支持拍摄4KUHD(3840x2160)50P影像。采用了一枚1.0型大尺寸影像传感器,该传感器的尺寸约为传统机型传感器的6.8倍。MP4格式的文件可设置为自动继续
- 12.组件的实现原理
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vue3前端javascriptvue.js
将一个大的页面分为多个组件,每个组件都可以完成独立的功能并且可以被复用。1.渲染组件从用户角度,是一个描述对象constmyComponent1={name:'myComponent1',data(){return{name:'wjt'}}}从渲染器角度,是一个特殊的虚拟DOMconstmyComponent2={//type:Fragment,//描述片段type:Text,//描述节点prop
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目录如何在RISE项目中取得成功全程赋能:SNP为RISE项目打造的六大核心优势1、更快实现价值2、更高的灵活性3、降低成本4、风险可控5、更高的用户接受度3、近乎零中断客户评价实践见证:全球领先企业的成功典范1、IBM2、Pfizer辉瑞3、Coop超越迁移:构建数据驱动型业务的未来在SNP,我们已成功指导数百家企业完成复杂的SAP系统迁移项目。这些经验已融入我们的软件和转型方法论,使您的迁移之
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
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若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- Docker 和 Kubernetes 入门到精通:运维工程师的实战笔记 (近5万字)
运维小贺
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一、服务器接口安全核心威胁文章目录**一、服务器接口安全核心威胁****二、六大安全方案深度对比****1.IP白名单机制****2.双向TLS认证(mTLS)****3.JWT签名认证****4.OAuth2.0客户端凭证流****
- 大带宽服务器中冗余技术的功能
wanhengidc
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随着企业对于网络流量需求的逐渐激增,在业务运行的稳定性要求也在不断提高,大带宽服务器作为支撑高负载应用的基础设施,为了能够保障业务的正常运行,大带宽服务器中的冗余设计起着关键的作用,合理的冗余机制,能够在发生网络故障的情况下,依旧确保业务的可用性。下面,我们就来共同了解一下大带宽服务器中冗余技术的功能都有哪些吧!大带宽服务器中的冗余设计是指通过配置多个物理或者逻辑网络连接,保证待单一链路发生故障时
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cooldream2009
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目录前言1环境准备与依赖安装1.1硬件要求1.2Python环境与pip升级2下载ERNIE-4.5模型权重2.1安装HuggingFaceCLI工具2.2设置国内镜像加速(可选)2.3下载模型文件3安装FastDeploy与Paddle推理引擎3.1安装PaddlePaddle-GPU版本3.2安装FastDeploy-GPU4启动ERNIE-4.5本地服务4.1启动OpenAI兼容API服务4
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在/etc/profile里面添加一行exportQT_QPA_PLATFORM=xcb就好了,重启正常使用。
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仅需8GB显存,三步完成个人专属大模型训练四步实战:从环境配置到模型发布步骤1:云端环境搭建(10分钟)推荐使用阿里魔塔ModelScope免费GPU资源:#注册后执行环境初始化pip3install--upgradepippip3installbitsandbytes>=0.39.0gitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.
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关系数据库规范化理论,四大范式,完整性约束关系数据库规范化是一种组织数据库表结构和字段的技术,目的是减少数据冗余、消除更新异常,并确保数据依赖的合理性。一、范式基本概念范式(NormalForm)是符合某一种级别的关系模式的集合,分为1NF、2NF、3NF、BCNF、4NF、5NF等,级别越高约束越严格。二、各范式详细说明1.第一范式(1NF)要求:表中每个字段都是原子性的,不可再分每个字段具有相
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本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目给定正整数n,输出1~n,每个数字占一行。本题旨在测试不同的算法在各种数据情况下的表现。各组测试数据特点如下:数据0:测试基本正确性;数据1:n=1;数据2:n=1000;数据3:n=10000;数据4:n=100000;数据5:n=1000000。输入格式:输入在一行中给出正整数n(≤10^6)。输出格式:输出1~n,每个数字占一行。输
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1.本地操作:将镜像打包为压缩文件#查看本地镜像列表dockerimages#打包指定镜像(替换your_image:tag为实际镜像名称和标签)dockersaveyour_image:tag|gzip>my_image.tar.gz示例:dockersavenginx:latest|gzip>nginx.tar.gz2.传输压缩包到服务器使用scp命令传输(确保服务器已开启SSH):scpmy
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使用python异步执行工作流的步骤有3步:异步执行工作流,获取工作流的execute_id,之后就能根据这个id查询工作流的执行情况如果execute_id=“Success”,就表示工作流执行完毕执行完毕后,打印output,就是大模型最后的全部示例代码fromloguruimportloggerimportrequestsimportjsondefrun_coze_ai(coze_api_t
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我将为您提供一个详细的指南,说明如何使用PythonSDK让MCP客户端请求MCP服务器的资源。MCP客户端请求MCP服务器资源的PythonSDK实现核心概念ModelContextProtocol(MCP)是一个标准化协议,允许应用程序以标准化的方式为大语言模型(LLM)提供上下文,将提供上下文的关注点与实际的LLM交互分离。MCP中的资源(Resources)是一种核心原语,允许服务器暴露数
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在实战开发大语言模型的过程中,经常会遇到各种API-KEY的配置问题,例如GPTOpenAIKEY的配置,而且目前大部分都要求将其配置在环境变量中,下面将会讲解如何在Linux、macOS、Windows中配置,本文一文通教程。您可以使用配置环境变量的方法,避免在调用各种SDK时显式地配置API-KEY,从而降低泄漏风险。环境变量是操作系统中用于存储有关系统环境的信息的变量。您可以通过环境变量来配
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- AI智能体长期记忆系统架构设计与落地实践:从理论到生产部署
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摘要长期记忆能力是AI智能体实现持续个性化服务的核心瓶颈。本文基于Mem0、MemoryOS等前沿研究,系统解析长期记忆系统的三级架构、六大原子操作与生产级优化方案,结合金融、医疗等场景案例,通过7张架构图与4张对比表格,揭示如何实现91%延迟降低与90%成本节约的企业级记忆系统。全文超6000字,提供可落地的架构范式。1长期记忆:AI智能体的认知基石1.1人类记忆与AI记忆的类比情景记忆语义记忆
- 解密鸿蒙系统的隐私护城河:从权限动态管控到生物数据加密的全链路防护
摘要本文以健康管理应用为例,展示鸿蒙系统如何通过细粒度权限控制、动态权限授予、数据隔离和加密存储四大核心机制,实现复杂场景下的用户隐私保护。我们将通过完整的权限请求流程和敏感数据处理代码,演示鸿蒙系统如何平衡功能需求与隐私安全。场景描述想象一个健康管理应用需要实现以下功能:读取步数传感器数据(ohos.permission.ACTIVITY_MOTION)获取位置信息绘制运动轨迹(ohos.per
- vue项目中使用nodejs实现登录
芜湖湖湖湖
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用vue,nodejs,mysql做的一个登录的页面代码放完的话有点麻烦,只放实现功能的代码把。vue部分:exportdefault{data(){return{loginForm:{username:'',password:'',},//下面两行是vuelogo的不用理会circleUrl:require('../assets/logo.png'),size:100}},methods:{su
- AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元
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人工智能Python#OTHER算法人工智能深度学习AlphaEvolvegooglegemini
AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算,重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!⚙️一、核心定义与技术架构AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学AI智能体,其核心
- 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
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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 =