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- DeepSeek 大模型:工单系统优化与企业提效关键
合力亿捷-小亿
人工智能
随着信息化时代的到来,企业对运营效率的需求日益增强,工单系统作为重要的运营管理工具,其优化程度直接影响到企业的响应速度与服务质量。DeepSeek大模型通过强大的数据处理能力,为工单系统提供了多维度的优化方案,从分类、派发到内容填充、优先级排序,再到知识管理,全面提升了工单处理的智能化与自动化水平,帮助企业在提升客户满意度的同时,也实现了自身运营效率的跃升。一、工单分类与派发1.精准分类工单分类是
- 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split 函数深度解析
宁儿数据安全
#机器学习学习笔记深度学习
学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集?在机器学习中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。测试阶段:用测试集评估模型在未见过的数据上的表现,避免“过拟合”(模型只记住训练数据的噪声,无法泛化到新数据)。类比场景:学生通过“练习题”(训练集)学习知识,再通过“考
- 认知引擎的系统性提升路径:从投影到本体的智慧涌现
核心议题:结合从投影(Projection)推断本体(Ontology)的根本挑战,旨在设计一套认知引擎的系统性提升路径。其最终目标是在知识基础设施(GlobalKnowledgeInfrastructure,GKI)中,构建一个可持续、可进化、能够自我完善并不断逼近“知识奇点”的认知系统。设计视角:以“知识架构师”(KnowledgeArchitect)的身份,我们将构建一个涵盖认知机制、知识结
- 军事,本身就是智能
人机与认知实验室
人工智能大数据
军事智能后面两个字不重要,军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”,不论是指人类的智慧,还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程,涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持,考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要,但随着现代技术的发展,智能化技术
- 论文检索相关网站
在B站或是别的地方搜索到查阅论文,检索资料的网站,方便自己下次查找论文1.中国知网检索-中国知网(cnki.net)2.Scopus.Scopuspreview-Scopus-欢迎使用Scopus3.谷歌学术evtol多旋翼-Google学术搜索4.WebofScienceDocumentSearch-AllDatabases(webofscience.com)5.IEEE工程IEEE-搜索结果6
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由数入道
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引言:从蓝图到现实的AI工程化之路“山河”项目不仅是一个软件项目,更是一个智能化的数字生命体。其复杂性要求我们必须超越传统的开发模式。严格遵循《AI驱动的全生命周期软件工程范式》,将“山河”的构建过程本身,打造为AI赋能软件开发的典范。第一部分:战略与准备目标:搭建“山河”项目的核心基础设施,完成一个关键数据流(如气象数据)的端到端打通,并验证AI辅助开发流程的有效性。1.体系定义与规划(SP,A
- 图像分类:从基础原理到前沿技术
随机森林404
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引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- Python语法笔记
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Python的基本语法1.计算机相关的名词知识1.1计算机的组成计算机之父:冯.诺依曼,根据冯.诺依曼结构体系,计算机是分为5部分的1.输入设备把信息传递到计算机中,比如键盘、鼠标2.输出设备信息从计算机中传递出来,比如音响、显示器、打印机等等3.存储区计算机被发明出来就是用于数据的存储和计算的计算机上有两个存储数据的设备:内存、硬盘硬盘:电脑上的磁盘分区,存储在硬盘中的数据都是持久化存储【只要不
- 80% 人忽略的支付宝小程序优化致命细节
Ciling710
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在支付宝小程序优化的过程中,许多开发者和运营者往往聚焦于界面设计、功能迭代等显性层面,却忽视了一些看似细微却足以影响全局的关键细节。这些被80%人忽略的“致命细节”,恰恰是决定小程序用户体验、流量转化与商业价值的核心要素。一、基础配置:被轻视的流量入口密钥1.关键词标签的动态校准多数开发者完成小程序上线后,便不再更新关键词标签,却未意识到用户搜索习惯与行业热点的动态变化。正确做法是每月通过支付宝开
- MySQL 中的慢查询分析与优化:定位并解决性能瓶颈
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在任何数据库驱动的应用程序中,**慢查询(SlowQuery)**都是性能瓶颈的罪魁祸首之一。一个执行缓慢的SQL查询不仅会延长用户的等待时间,降低用户体验,还可能长时间占用数据库资源,导致连接耗尽、系统吞吐量下降,甚至引发连锁反应导致整个系统崩溃。因此,识别、分析和优化慢查询是数据库性能调优的重中之重。本文将深入探讨MySQL中的慢查询分析与优化技术,从开启慢查询日志、定位慢查询,到利用EXPL
- Docker 跨平台支持:从 Linux 到 macOS 的容器化开发实践
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Docker容器的理念是“一次构建,处处运行”,旨在解决应用程序在不同环境中部署的兼容性问题。然而,这一承诺的实现,在非原生Linux系统(如macOS和Windows)上,需要巧妙的底层机制来支撑。对于开发者而言,理解DockerDesktop在这些操作系统上的工作原理,特别是其虚拟机机制和文件共享策略,对于优化开发体验和解决潜在性能问题至关重要。本文将深入探讨Docker如何在macOS和Wi
- AWS多账号管理终极指南:从安装配置到高效使用
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引言:为什么需要多账号管理?在云计算时代,企业使用多个AWS账号已成为最佳实践。根据AWSWell-ArchitectedFramework,多账号架构可以:实现环境隔离(生产/测试/开发)满足不同业务单元的安全要求简化资源管理和成本分配符合合规性要求(如SOC2、ISO27001)本文将手把手带您完成从AWSCLI安装到多账号配置的全过程,特别针对中国区与全球区的混合使用场景。第一部分:AWSC
- uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配:一次开发,智能多端运行
欧阳天羲
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一、引言:uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下,uni-app凭借"一次编写,多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及,将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而,小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著,如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案,涵盖跨
- 大语言模型技术系列讲解:大模型应用了哪些技术
知世不是芝士
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为了弄懂大语言模型原理和技术细节,笔者计划展开系列学习,并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享,希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲,先列出大模型使用到了哪些技术,目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型(LLMs)在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
- (附源码)node.js+mysql+基于JavaScript网上商城开发设计 毕业设计261620
Wx-Biye_Design
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Node.js网上商城的开发摘要随着Internet的使用越来越广泛,在传统的商业模式中,对于日常各类商品,人们习惯于到各种商家店铺购买。然而在快节奏的新时代中,人们不一定能为购买各类商品腾出时间,更不会耐心挑选自己想要的商品。所以设计一个网上商城,既是迎合电子商务的大潮流,也是传统商品销售行业的一个突破口,可以给传统销售行业带来转变和机遇。本系统主要是提供给用户一个购买各类商品的平台,通过价格优
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解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
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泡泡以安
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一、概述JA3指纹技术可以通过多种方式集成到Web服务器或WAF中,实现对客户端的识别和安全防护。本文档详细介绍各种实现方案。详细请见:JA3指纹介绍二、Nginx集成方案2.1、使用NginxLua模块安装依赖#安装OpenResty(包含Nginx+Lua)wgethttps://openresty.org/download/openresty-1.21.4.1.tar.gztar-xzfop
- 一份来自前端开发工程师的规范简历
追影的React开发者
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个人资料姓名:嘻嘻性别:女电话:12132323613邮箱:
[email protected]现居地:上海市工作年限:3年求职意向期望职位:前端开发工程师期望薪资:面议工作性质:全职到岗时间:离职,一周内入职专业技能精通DIV+CSS页面布局,重构,掌握JavaScript,熟悉w3c标准,了解HTML语义化有一定的了解。熟练运用浏览器兼容技术,熟练进行前端性能优化设计。熟练掌握HTML5技术
- Midjourney提示词(Prompt)编写秘籍:让AI画出你想要的作品
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Midjourney提示词(Prompt)编写秘籍:让AI画出你想要的作品关键词:Midjourney、提示词(Prompt)、AI绘画、关键词权重、图像生成摘要:想让AI画出你脑海中完美的画面?关键就藏在“提示词(Prompt)”里!本文将用“给小学生讲故事”的方式,从基础到进阶,拆解Midjourney提示词的编写逻辑。你将学会如何用“主体+风格+细节”的黄金公式,像给画家写“绘画说明书”一样
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引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答,到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现,再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT),AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架,不仅继承了链式思维的优势,更通过树状结构的探索和回溯机制,实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
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路由器主要工作在OSI模型的第三层,即网络层。网络层的主要功能是将数据包从源地址路由到目标地址,路由器通过检查数据包中的目标IP地址,并根据路由表确定最佳路径来实现这一功能。路由器的主要功能:a、路由决策:路由器通过分析目标IP地址,决定数据包的转发路径。b、跨网络通信:负责不同网络之间的数据传输。c、网络互联:连接多个网络,实现广域网或局域网之间的通信。d、路由表维护:通过直连路由、静态路由和动
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- 云原生环境下部署大语言模型服务:以 DeepSeek 为例的实战教程
一ge科研小菜菜
人工智能Python编程语言语言模型人工智能自然语言处理
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型(LLM)的开放与普及,企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而,从HuggingFace下载模型,到提供一个结构化、稳定、可调用的API,并不是一个简单过程。它涉及:模型推理框架(如vLLM)的集成;WebAPI封装(FastAPI等);容器化部署与资源调度;可扩展性设计与
- 小白学习Python的系统化路径
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学好Python需要系统化的学习和持续的实践,尤其对于小白来说,从基础到进阶需要循序渐进。以下是一份清晰的学习路径和建议,帮助你高效掌握Python:1.打好基础核心语法变量与数据类型:整数、浮点数、字符串、布尔值等。运算符:算术、比较、逻辑运算符。流程控制:if-else条件判断、for/while循环。函数:定义函数、参数传递、返回值、作用域。数据结构:列表、元组、字典、集合的常用操作。推荐资
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检索增强生成(RAG)技术全景解析:从基础到前沿在当今信息爆炸的时代,如何从海量数据中快速准确地获取所需信息,是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-AugmentedGeneration(RAG,检索增强生成)技术应运而生,它结合了检索和生成的优势,通过从大量文档中检索相关信息,再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术,通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析,帮
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《WMS、OMS和TMS:供应链管理的关键系统》WMS:WarehouseManagementSystem,即仓库管理系统,用于管理仓库作业流程与库存。OMS:OrderManagementSystem,即订单管理系统,负责处理订单从产生到完成的全流程管理。TMS:TransportationManagementSystem,即运输管理系统,专注于货物运输过程的规划、执行与监控。WMS(仓库管理系
- Day01: Spring启动流程:从main()到容器初始化 - 深度解析SpringApplication.run()执行链路
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目录一、SpringBoot启动概览二、SpringApplication.run()执行链路三、核心:AbstractApplicationContext.refresh()源码分析1.prepareRefresh()-准备刷新上下文2.obtainFreshBeanFactory()-获取新的BeanFactory5.invokeBeanFactoryPostProcessors()-调用Be
- 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 =