- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
奥德彪123
嵌入式AI人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
- JVM性能监控与调优
小码快撩
jvm
导语JVM性能监控与调优是一个涵盖多个层面的复杂任务,涉及对JVM内部工作原理的理解、性能指标的监控、问题定位与优化策略的实施。以下是学习JVM性能监控与调优时应关注的主要技术点1.JVM基础知识JVM性能监控与调优之JVM基础知识在进行JVM性能监控与调优之前,深入理解JVM的基本知识是至关重要的。以下概述了JVM性能监控与调优所需掌握的核心基础知识:1.JVM内存区域划分堆内存(Heap):存
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- 数据标注质量对AI模型质量的影响分析
自由鬼
行业发展IT应用探讨人工智能机器学习深度学习AI
上、数据标注质量与AI模型的质量关系数据标注是AI最基础的工作,数据标注的质量决定了AI质量,影响数据标注质量的是数据标注的规则。1、数据标注是AI最基础的工作:数据标注是构建高质量AI模型的基石:数据标注尤其是在监督学习范式下,是AI领域最基础、最关键的工作之一。没有高质量的标注数据,就如同建造高楼大厦没有坚实的地基,AI模型就无法有效地学习和训练,最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型
- 吴恩达的翻译Agent项目,复现教程来了!
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原创郭才高DatawhaleDatawhale教程作者:郭才高,Datawhale创作者1.TranslationAgent复现效果展示#执行任务#调用编译后的工作流,传入初始状态字典result=app.invoke({ "source_lang": "English", #源语言为英语 "target_lang": "中文", #目标语言为中文 "source_text": ""
- 我的创作纪念日
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机缘在前端开发的广袤天地中,我的创作之旅始于一次充满挑战与机遇的契机。初涉前端领域时,面对复杂多变的项目需求和飞速更新的技术栈,我深刻感受到知识的浩瀚无边,也意识到自身能力的不足。在参与一个大型项目时,我遭遇了许多棘手难题,像页面加载速度的优化、不同浏览器兼容性的处理等。那时,我便产生了一个想法:把在实战中积累的经验以及过去学习的知识记录下来,既能作为自己成长的见证,也能与同行交流分享,携手攻克技
- Python 科学计算与机器学习入门:NumPy + Scikit-Learn 实战指南
吴师兄大模型
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- 贪心算法简介(greed)
神里流~霜灭
贪心算法精讲贪心算法c++c语言数据结构顺序表链表动态规划
前言:贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在每个决策阶段都选择当前最优解的算法策略,通过局部最优的累积来寻求全局最优解。其本质是"短视"策略,不回溯已做选择。什么是贪心、如何来理解贪心(个人对贪心的理解)前言对贪心是一种概念的回答。接下来就了解一下自己对贪心的理解,如果学习算法的化建议优先学习动态规划,动态规划相对于其他算法来说很简单。但是,贪心算法跟动态规划不同,非常难,贪心讲究策略
- 一文掌握:Cursor新版本MCP配置全攻略(Windows与Mac篇)
zhz5214
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随着Cursor0.46新版本的发布,对MCP(ModelContextProtocol)的支持为开发者带来了全新的功能体验。MCP作为一种开放标准协议,能够在数据源和AI驱动工具之间建立安全的双向连接,极大地拓展了AI的应用能力。接下来,我们就分别针对Windows和Mac环境,详细介绍MCP的配置方法。Windows环境下的MCP配置准备工作在开始配置前,请确保已经安装了Node.js。因为在
- 吴恩达机器学习笔记复盘(二)监督学习和无监督学习
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监督学习经济价值以及定义监督学习是机器学习中创造了99%经济价值的类型,它是学习输入到输出映射的算法,关键在于给学习算法提供包含正确答案(即给定输入X的正确标签Y)的学习例子。生活中的例子邮件分类,输入是电子邮件,输出是判断邮件是否为垃圾邮件。语音识别,输入音频剪辑,输出文本记录。机器翻译,输入一种语言文本,输出其他语言的相应翻译。在线广告,输入广告和用户信息,预测用户是否点击广告,为公司带来大量
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
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大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- IEPE数据采集卡的故障排除与维护方式
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当IEPE数据采集卡出现故障时,我们需要检查IEPE传感器的接线是否正确。IEPE传感器需要通过BNC接口与IEPE数据采集卡连接。如果接线不正确,数据采集卡将无法正常读取传感器数据。检查接线后,需要检查数据采集卡是否正确安装在计算机上,检查计算机是否安装了正确的驱动程序。如果驱动程序安装不正确,数据采集卡将无法与计算机通信或采集数据。如果IEPE数据采集卡仍然不能正常工作,我们需要进行更深入的故
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目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
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力扣202.快乐数链接:link思路这道题可能会遇到无限循环的情况,如何跳出循环是关键,我们可以用哈希表快速查询是否重复出现之前遇到的结果来结束循环。另外对数字的拆解也是解这道题的关键,下面来看题解吧。解:classSolution{publicbooleanisHappy(intn){Setset1=newHashSet0){inttemp=n%10;sum+=temp*temp;n/=10;}
- PowerShell脚本编写
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在Windows开发环境中,PowerShell脚本编写是自动化工作流程的强大工具。PowerShell不仅提供了丰富的命令集来管理Windows系统,还支持脚本编写,允许开发者创建复杂的自动化任务来简化日常开发流程。以下将详细探讨如何使用PowerShell脚本自动化Windows开发工作流程,涵盖环境设置、依赖管理、代码编译、测试执行、部署以及持续集成/持续部署(CI/CD)等方面。一、环境设
- NVIDIA显卡型号有哪些?怎么知道自己电脑的型号?
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NVIDIA显卡型号显卡分N卡和A卡,这个N卡指的是英伟达(NVIDIA),A卡之前是ATI(后来被AMD收购),现在的A卡指的就是AMD显卡。如果是为了玩游戏或者是学深度学习,选显卡肯定是要选N卡,因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。(1)图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称,全称叫GeForceGTX,GTX定位高端显卡系列,从低到高排名:GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra,从20
- Spring框架快速入门手册
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说明:本文试图将Spring框架的知识体系进行整合分析,并冠以自己的理解,为初学Spring框架的同学,提供一个快速入门手册。同时呢,也是为了总结一下工作学习中遇到的问题和经验,以免发生遗漏!文末将附上Spring的学习资料,以供大家学习~(申明一下:纯小白一枚,由于工作需要自学的Spring,或许某些理解会出现偏差,烦请各位斧正!不慎感激!!)快速入门推荐阅读书籍(欢迎补充):1、《JavaEE
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1、添加依赖org.apache.poipoi3.9org.apache.poipoi-ooxml3.9joda-timejoda-time2.10.12、读EXCELpublicstaticvoidread()throwsException{FileInputStreamstream=newFileInputStream("D:\\Test\\file.xlsx");//1.创建工作簿对象,并指
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分页是Web应用开发中的高频需求,而在MyBatis的生态中,MyBatis-Plus分页插件PaginationInnerInterceptor和MyBatis的PageHelper是两种常见的实现方案。本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析,带你循序渐进地掌握这两种方式,并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页?分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量,分页能够
- DeepSeek使用手册【清华北大浙大完整版】
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DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/ab1ba18715bd自从清华大学出品的《DeepSeek从入门到精通》学习手册火了之后,北大浙大也支棱了起来,纷纷加码DeepSeek,持续发布高质量DeepSeek学习资料,从基础到实操,覆盖超多应用场景,手把手教你如何将DeepSeek结合到自己的工作和生活当中。完整版资料已整理在开头,大家自行领取即可~
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家里有了变故。。。快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版(吐血整理)等的花都谢了的华子最后给开了22k,武汉,应该是14a。不过在这几个月里我坚定了搞几年快钱回家和np朋友因骂了hr,boos被封了哈哈哈在央企想被开除需要做什么?2024小米分布式存储研发急招华为2012被毁意向我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)在央企想被开除需要做
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瞌睡不来
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- 鸿蒙(HarmonyOS NEXT)开发实战:串行通信开发指导
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鸿蒙开发往期必看:HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发!“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线!(从零基础入门到精通)
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Podman运行redis报错一、报错内容find:'.':Permissiondeniedchown:changingownershipof'.':Permissiondenied二、问题分析SELinux模式SELinux(Security-EnhancedLinux)是一种安全模块,旨在通过强制访问控制(MAC)来增强Linux系统的安全性。SELinux具有三种工作模式,每种模式提供不同的
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1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- Fastjson反序列化漏洞分析:挖掘思维与研究方法
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致谢首先,感谢我的小迪老师的指导与启发,让我有机会深入学习这个经典漏洞案例理解前辈们的安全研究思路。引言当分析一个广泛使用的库时,我们应该思考:为什么一个JSON解析库需要这么多特殊功能?大多数JSON库只做一件事:把JSON字符串转成对象,或者反过来。但Fastjson不同,它实现了更多功能。作为学习者,我们需要理解那些发现Fastjson漏洞的前辈们的研究方法。下面我们一起分析这个经典漏洞的发
- eBest AI Hub全场景接入Deepseek
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一、技术赋能,智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应:融合海量行业智慧与互联网搜索精华,提供秒级智能建议;多模态理解能力:突破界限,无缝融合文本、代码与图像理解,精准解析用户的需求;进化式深度学习:不断学习,持续进化,为用户提供日益完善、超越期待的服务体验。二、全场景赋能,体验再次跃升1.智能报表-数据洞察,指尖掌控升级后的智能报表功能,能够根据查询和检
- 審單人員效率 PPP 模型
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网络sql数据库
审单人员效率PPP模型的目的审单人员效率PPP模型的主要目的是通过系统化的计算和分析,评估审单人员的工作效率,并为管理决策提供数据支持。具体包括以下几个方面:1.量化审单人员的工作效率目的:通过审单数量、工时、折算率等指标,量化审单人员的工作效率。实现方式:计算每个审单人员的审单量(vol_o)。根据标准工时表(t_dash_ppp_checker_std_v)折算审单数量(vol_c)。结合有效
- 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 =