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机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- 智能客服平台的架构设计:实现高效、安全、可靠的服务运行
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战LLM大模型落地实战指南自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
这篇文章将深入探讨智能客服平台的架构设计,以及如何实现高效、安全、可靠的服务运行。我会遵循您提供的要求和结构模板来撰写这篇文章。让我们开始吧。智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词:智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带。随着人工智能技术的快速发展,智能客服平台应运而生
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目录第三章运算符1.16算术运算1.17算术常用函数1.18逻辑运算1.19关系运算1.20运算符的优先级1.21兼容性第三章运算符1.16算术运算1.算术运算(arithmetic)主要指加减乘除、幂和舍入等运算2.说明Matlab有两种不同类型的算术运算:数组运算和矩阵运算数组运算基于元素的运算,支持任意向量、矩阵和多维数组矩阵运算遵循线性代数的规则字符(.)区分矩阵运算和数组运算数组运算和矩
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- 【数据分享】世界各国行政区划数据(免费获取/Shp格式)
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行政区划边界矢量数据是我们在各项研究中最常用的数据。之前我们分享过2024年我国省市县行政区划矢量数据(可查看之前的文章获悉详情),很多小伙伴拿到数据后咨询有没有世界各国的行政区划矢量数据!本次我们为大家带来的是世界各国行政区划数据!数据格式为Shp,数据坐标系为GCS_WGS_1984。我们对该行政区划数据进行了验证,精度较高。但是没有严格的科学性,大家如果使用该数据请自行判别!大家可以在公众号
- 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节:Adaptive Learning Rate
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以下是一些常见的算法面试题:一、排序算法请简述快速排序算法的时间复杂度和空间复杂度,并说明其稳定性。答案:时间复杂度:平均情况:$O(nlogn)$,其中$n$是待排序元素的数量。这是因为快速排序每次划分大致将数组分成两半,需要进行$logn$次划分,每次划分的操作近似为线性时间。最坏情况:$O(n^2)$,当每次划分都极度不平衡(例如已经有序的数组,且选择的基准元素总是最小或最大的元素)时会出现
- 机器学习-33-机理模型和非机理模型
皮皮冰燃
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1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法,它们具有以下特点:1.1机理模型(1)特点:机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点:机理模型能够提供深入的理解和解释,并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察,从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点:机理模型的建立需要详细的物理
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
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AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现
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最近了解到一种C语言的写法,故记录下来,内容来自deepseek。表驱动法表驱动法(Table-DrivenApproach)是一种编程技术,通过使用表格(数组、结构体数组、哈希表等)来存储数据或逻辑,从而替代复杂的条件判断或重复代码。这种方法可以提高代码的可读性、可维护性和扩展性。在C语言中,表驱动法通常通过数组或结构体数组来实现。以下是几个常见的应用场景和示例:1.替代复杂的条件判断假设有一个
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实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中,我们需要经历一系列步骤,从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中,我将详细介绍每个步骤的具体操作,并附上相应的代码示例和解释。步骤下面是实现机器学习网络安全的流程,简单概括如下:步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型
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同途同归
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首先,我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤,所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据,而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像,是否有合适的库,比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来,数据处理部分可能需要特征提取,比如从图像中
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前言:c语言为b站鹏哥,嗯对应视频37集昨天做的c语言,今天在来做一遍,发现做错了今天改了平均值的计算,就是说最大值加上最小值,如果说这个数值非常大的话,两个值加上会超过int类型的最大值,从而导致数值的重新计算,导致结果不稳定,所以换一种计算方法第二题,折半查找法环境介绍,就是devc++软件运行编译就是说最大值减去最小值,然后中间有个差值,将他分成一半给最小值,那两个就都是平均值了#inclu
- 第2节下:线性表示代码带写【带注释】
人间普通饼饼
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importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#画图用的importrandom#随机#生成数据,w表示权重,是一维向量(张量),b表示偏置值,是一个标量defcreate_data(w,b,data_num):#torch.normal是用于生成正态分布随机数的函数,它的作用是从指定的正态分布中生成张量,其中每个元素都是从该正态分布中采样的随机数。#语法:torc
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作为通用32位MCU市场最受关注的产品系列,意法半导体(ST)的STM32MCU从2007年问世之后就迎来爆发式增长,成功占据通用32位MCU市占率领头羊的位置,并且不断引领着通用MCU技术与应用的新思维开拓。本文引用地址:https://www.eepw.com.cn/article/202501/466521.htm新能源汽车带动汽车电子架构级革命和AI引领的边缘智能应用浪潮成为2024年最受
- 人工智能之数学基础:线性空间
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本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
- AI驱动的知识发现:程序员的新机遇
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
- 李宏毅机器学习31——GAN(3)
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摘要:这节课学习条件生成下GAN的应用(CGAN)。conditionalGAN是指在有生成条件的前提下,通过对抗生成网络的方法,进行图像的生成。首先文字生成图片为例,加入GAN的方法,将文字和生成图片联系起来,输入到生成式中。这样解决了传统方法下,生成的图片不够真实的问题。之后又对这个方法进行了改进,将生成式的输入和输出同时输入到判别式,使文字和图片作为一对数据联系起来。之后又提出了一种新的判别
- 数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪
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DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代,软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。传统的开发流程难以满足快速迭代、持续交付和模型生命周期管理的需求。DevOps和MLOps应运而生,旨在通过自动化、持续集成和持续交付等实践,提高软件开发和机器学习模型部署的效率和可靠性。DevOps是一种文化和实践,旨在打破开发和运维之
- 机器学习入门-读书摘要
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先看了《深度学习入门:基于python的理论和实践》这本电子书,早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂,又网上搜了相关内容进行进一步理解,参考的以下文章(个人认为都讲的都非常好):https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
- 程序员方法类系列:面向对象分类法
FoyoDesigner
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上一篇咱们把分类法整明白了,老铁们!今儿整点硬核的,让你瞅瞅啥叫分类法!一、啥是分类法?分类法,说白了就是把一堆东西按一定的标准分门别类。比如你瞅瞅你身边的人,按性别分,可以分为男的和女的;按年龄分,可以分为小孩、青年、中年、老头老太太。这就是分类法,简单粗暴,但贼有用!分类法的核心就是:标准。你得有个标准,才能分得明白。比如你分人,标准可以是性别、年龄、职业、收入……随便你咋分,但标准得固定,不
- 工程计算4——线性方程组的问题敏感性
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扰动方程方程组(A+△A)x=b+△b为方程Ax=b的扰动方程△A,△b为由舍入误差所产生的扰动矩阵和扰动向量近似解与Ax=b的解x的相对误差不大称为良态方程,否则为病态方程。向量和矩阵的范数为了研究线性方程组近似解的误差估计和迭代法的收敛性,引入的对向量和矩阵的度量。向量的范数定义设XϵRn,||X||表示定义在Rn上的一个实值函数,称之为X的范数,性质非负性:即对一切X∈Rn,X≠0,||X|
- 数据结构的基础与应用
风亦辰739
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数据结构是计算机科学的核心内容之一,涉及到如何有效地存储和组织数据。它为计算机科学中的算法提供了支持,直接影响着程序的性能和效率。不同类型的任务需要不同的数据结构,选择合适的数据结构是程序设计中的一项重要工作。本文将介绍一些常见的数据结构,并讨论它们的特点、实现方式及实际应用。一、数据结构概述数据结构可以分为两大类:线性数据结构:数据元素在结构中按线性关系排列。例如:数组、链表、栈、队列。非线性数
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一、GGUF介绍GGUF格式的全名为(GPT-GeneratedUnifiedFormat),提到GGUF就不得不提到它的前身GGML(GPT-GeneratedModelLanguage)。GGML是专门为了机器学习设计的张量库,最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式,并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中,遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问
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一、项目概述本文将基于Python生态构建一个完整的物联网数据中台系统,实现从设备接入到商业智能的全链路开发。系统采用微服务架构,核心功能包括:百万级设备并发接入(基于MQTT协议)实时流数据处理(ApacheKafka+Faust)时序数据存储(InfluxDB+Redis)智能告警引擎(规则引擎+机器学习)三维可视化大屏(PyWeb3D+ECharts)graphTDA[设备端]-->|MQT
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
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文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章,点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理(包含逻辑回归的基础概念与推导)和实
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
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LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- 深入浅出:8种常见排序算法的效率对比与应用场景(JAVA)
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排序算法算法数据结构java后端
5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法,该算法采用经典的分治策略(分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解,而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起,即分而治之)。算法核心逻辑如下分割数组首先,把数组分成两半,然后分别对这两半继续进行分割,直到每一部分只有一个元素。每次分割都通过计算中间索引mid=(left+right)/2来进行。排序当数组
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
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在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
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首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
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- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
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一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
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oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
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有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
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Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
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- 运营到底是做什么的?
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文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
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resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
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- Create a composite component with a custom namespace
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- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
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一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
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- Javascript开发笔记
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获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
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Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
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开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
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- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
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import java.util.ArrayList;
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/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
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基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
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大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
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win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
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- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
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FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
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# include <stdio.h>
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PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
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1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
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- Spring Security(10)——退出登录logout
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logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
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Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
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这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
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- 分布式基础知识和算法理论
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在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
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自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
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软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
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得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
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- mongdb在linux下的安装
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一、查询linux版本号:
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