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- 游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术,练就 FPS 游戏中的刚枪王!
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一、整体方案详情FPS作为重度竞技游戏品类,存在显著的新手留存问题及高端匹配困难问题,通过引入AI陪玩智能体来针对性解决FPS品类通用痛点。在这个过程中,我们用到了强化学习,让AI通过自我在游戏中学习探索,最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。1.针对新手留存问题通过引入不同水平的陪玩智能体+智能投放来为新手玩家设计好前20局甚至前50局的对战,为玩家制造一个平滑的新手过渡期,帮手玩家更顺
- Python全网最全基础课程笔记(三)——所有运算符+运算符优先级
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本专栏系列为Pythong基础系列,每天都会更新新的内容,搜罗全网资源以及自己在学习和工作过程中的一些总结,可以说是非常详细和全面。以至于为什么要写的这么详细:自己也是学过Python的,很多新手只是简单的过一篇语法,其实对于一个知识点的底层逻辑和其他使用方法以及参数详情根本不是很了解,这就导致学完很容易忘记,而且在实战过程中也是半知半解,所以自己就尽量写的详细些,让需要的人能更了解Python的
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Vue3中的ref完全指南Vue3引入了CompositionAPI,其中ref是关键的一部分。ref可以让我们更方便地在组件中定义响应式数据,在模板中使用语法糖时尤为简洁。本文将详细讲解Vue3中ref的概念、用途及常见用法,并通过示例展示如何在实际开发中利用ref提升开发效率。一、什么是refref是Vue3CompositionAPI中定义响应式数据的核心函数。ref可以使基本类型(字符串、
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前面谈到互联网从早期对等通信模型转入后来内容分发模型后的一系列问题,诸如拥塞,安全等,本文谈谈关于性能的更普遍方面。TCP/IP祖师爷1974年的开山论文AProtocolforPacketNetworkIntercommunication以及随后RFC675,标志着TCP/IP的正式诞生,在此之前还有一个里程碑事件,即RFC33NCP标准化。RFC33解决了分布式通信问题,而RFC675解决了异
- P8612 [蓝桥杯 2014 省 AB] 地宫取宝
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GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法,它利用预先训练好的面部修复算法,并且封装了各种丰富多样的先验因素进行盲脸(blindface)修复,可以对老照片进行很好的修复。35800Stars5900Forks345Issues11贡献者ApacheLicensePython语言代码:https://github.com/TencentARC/GFPGAN更多AI开源软件:AI开源-小众AI主要功能盲修
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Axios教程:Promise基础的HTTP客户端axiosaxios/axios:Axios是一个基于Promise的HTTP客户端库,适用于浏览器和Node.js环境,用于在JavaScript应用中执行异步HTTP请求。相较于原生的XMLHttpRequest或FetchAPI,Axios提供了更简洁的API和更强大的功能。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirror
- Go语言初上手(三)编码规范与性能优化 | 青训营
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本节课讲了如何写出更简洁清晰的代码,每种语言都有自己的特性,也有自己独特的代码规范,对于Go来说,有哪些性能优化的手段、趁手的工具,也都进行了介绍。高质量代码需要具备正确可靠、简洁清晰的特性正确性:各种边界条件是否考虑完备、错误的调用能否被处理可靠性:异常情况或错误处理明确,依赖的服务异常能够及时处理简洁:逻辑是否简单、后续新增功能是否能够快速支持清晰可读:其他人阅读理解代码时是否能清楚明白、重构
- 25.1.6 python基础程序练习
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23.暂停后输出暂停一段时间后输出importtimetime.sleep(2)#停顿2秒后输出print('helloworld')24.成绩if语句利用条件运算符的嵌套来完成此题;学习成绩>=90分的同学用A表示,60-89分的用B表示,60以下用C表示a=int(input('请输入成绩:'))ifa>=90:print('A')elif60<=a<90:print('B')else:pri
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
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1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点,这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性:Python的语法简洁明了,减少了代码量,提高了开发效率。例如,与其他语言相比,Python可以用更少的代码实现相同的功能,这使得代码更容易编写和维护。易读性:Python的代码风格类似于英语,易于理解和阅读。这种易读性使
- 养生保健:开启健康生活之旅
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在快节奏的现代生活中,养生保健逐渐成为人们关注的焦点。它不仅是对身体的呵护,更是一种对生活品质的追求,让我们能够以更饱满的精神和活力应对日常的挑战。饮食养生首当其冲。“民以食为天”,合理的饮食结构是健康的基石。我们应确保膳食均衡,增加蔬菜、水果、全谷物以及优质蛋白的摄入,减少油腻、辛辣和高糖食物的摄取。例如,早餐可以选择一份富含纤维的燕麦粥,搭配新鲜水果和坚果,为一天的开始提供充足能量;午餐和晚餐
- 【2024校招总结帖】数据分析、面试经验、心得体会分享
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首航新能源,一进来就开始大批裁员工作节奏比较快,公司对员工的加班要求也比较严格,而且没有加班费,缺乏福利待遇。另外,公司裁员频繁,而阿里国际一面面经吹爆阿里国际面试官,比某些自以为是的面试官好太多了,面试还不开摄像头。写题的时候,我问他要开摄像头吗鼠人传(第五十二集,2024/4/30)刷题:补昨天的C、MinimizingtheSum,定义dp[i][j]为长度i,使用最多j次可2024西山居S
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- 【2024博客之星】我的年度技术总结:Netty渡劫指南--从线程暴走到百万长连接,这一年我踩过的坑比写的代码还多
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时间过得真快,作为一名十年的技术老鸟,这一年来跟Netty打交道打得不少。今天就聊聊这一年来我跟Netty的那些事儿,还有我在学习它技术原理时的一些总结。导读Netty再相见:捡起来、用起来Netty原理学习:边啃边写变总结Netty实战:干不爬我的终将被我干爬一、为什么选择Netty?二、线程模型:从车祸现场到秋名山车神三、内存管理:从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计:从二进制乱码到量子通信五、
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 浅谈人群扩展(lookalike)模型
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Lookalike主要用于广告或者推荐系统中,找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算,还有一些机器学习模型,比如逻辑回归、随机森林,以及深度学习的模型,比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展(相似人群扩展)中常用算法模型的解析,涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签(兴趣
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JSON数据结构介绍JSON(JavaScriptObjectNotation)优势:1.易于阅读和编写JSON的结构直观、简单,类似于键值对的形式,易于人类阅读和编写。与XML等数据格式相比,JSON的语法更简洁,没有复杂的标记符号。2.轻量化JSON格式相比其他数据格式(如XML),更简洁,没有多余的标记,数据体积较小,这使得数据传输更加高效,尤其是在网络应用中。3.与JavaScript天然
- java.math 包 中的 BigInteger 类(详细案例拆解)
励志去大厂的菜鸟
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前言:小编打算近期更俩三期类的专栏,一些常用的专集类,给大家分好类别总结和详细的代码举例解释。今天是第四个java.lang.Math包中的BigInteger类我们一直都是以这样的形式,让新手小白轻松理解复杂晦涩的概念,把Java代码拆解的清清楚楚,每一步都知道他是怎么来的,为什么用这串代码关键字,对比同类型的代码,让大家真正看完以后融会贯通,举一反三,实践应用!!!!①官方定义和大白话拆解对比
- 使用Dify搭建企业知识库聊天机器人
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本文简介在当今数字化时代,企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面,可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用Dify这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人,它可以当你企业的职能客服,也可以做你企业内部培训的老师。相比起传统的“智能客服”,加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题,在匹配你提供的知识库的内容进行回答,这样看上去会更懂用
- Feed流
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是一种呈现内容给用户并持续更新的方式,用户可以选择订阅多个资源,网站提供feed地址,用户将feed网址等级到阅读器中,在阅读器里形成的聚合页就是feed流。现在流行的feed类似NewsFeed:订阅源不再是某个内容,而是生产内容的人或团体内容不严格按照timeline,广泛使用智能feed排序,新的feed流可以不在需要主动搜索,而是主动根据推送算法呈现内容,极大的增加了用户粘性和使用时间,F
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
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卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群
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DigitalOceanKubernetes(DOKS)的VPCnatvie集群功能现已正式上线!这一新功能实现了DOKS集群与虚拟私有云(VPC)资源之间的无缝集成,提升了工作负载的网络灵活性和可扩展性。什么是VPCnatvie集群?VPCnatvie集群支持Kubernetes集群与VPC资源之间进行原生路由。这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展,提供更流畅的连接和更好
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
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近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- Linux基于Redis实现短地址服务
百晓生-小小白
数据库服务器linuxredis缓存c语言后端
一、应用场景为什么要使用短地址服务,具体使用的业务场景如下:URL压缩,把原始长地址压缩成短地址,便于文本长度限制的场景使用(短信、社交网络、网络营销)—营销短信有字数限制,链接太长会影响短信内容的条数(涉及到费用问题)。—相对于长链接,短链接更安全,不暴露访问参数,同时可以做访问限制。—方便短链接进行统计。例如网络新媒体营销渠道统计,点击量,访问用户使用设备等。—短链接更简洁,不像长链接有一大堆
- oracle 替代方案,oracle – PL/SQL或替代方案的数值优化
寂寂若离
oracle替代方案
我们需要做一些计算繁重的工作来连接Oracle数据库.到目前为止,我们已经在PL/sql中进行了数值计算,并且很大程度上缺乏性能.我用三种语言实现了部分算法:Fortran(90-2008符合gfortran),Excel中的VBA和PL/sql,并围绕它进行了一百万次调用测试循环.即使使用binary_double数据类型和使用PLsql_CODE_TYPE=NATIVE的本机编译(两者都会导致
- 【C++基础】std::string详解
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C++c++数据结构开发语言算法
std::string是C++标准库提供的用于处理字符串的类。它在头文件中定义。std::string提供了一种灵活、高效的字符串表示方式,相比于C语言中的字符串表示(使用字符数组或指针),std::string更易于使用,更安全,并且提供了许多便捷的操作。一、底层实现std::string类的底层实现通常是一个动态分配的字符数组(即堆上的内存),并且该数组的长度可以动态地增长和收缩以适应字符串的
- 架构蓝图:驱动企业数字化转型的关键路径
The Open Group
数字化转型大数据分布式人工智能微服务
在全球范围内,数字化转型已经成为企业获取竞争优势、提升运营效率的战略核心。无论是传统企业还是新兴行业,都必须通过深入的技术应用来重新定义业务模式和客户价值。然而,成功的数字化转型并非仅仅依赖于新技术的引入,更取决于企业能否构建并实施有效的架构蓝图(ArchitectureBlueprint)。这种蓝图为企业提供了从战略到执行的全景视图,确保技术和业务目标的有机结合。本篇文章将从企业如何利用架构蓝图
- 培训机构中教务系统的架构设计与实现
360-go-php
gojavapythongolang架构服务器数据库阿里云javapython
##一、引言随着信息化时代的发展,高校的管理方式逐渐从传统的人工管理向数字化、自动化、智能化方向转型。教务系统作为高等教育信息化建设中的重要组成部分,承担着学生信息管理、课程管理、排课、成绩评定、学籍管理等多项任务。一个高效、稳定、灵活的教务系统是提升教育教学管理水平、实现高效行政管理的关键。本文将从教务系统的架构设计、功能模块、技术选型和实现等方面进行详细探讨,旨在为实现一个高效、可扩展且稳定的
- 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 =