- VTJ.PRO:打破次元壁!AI驱动 + 双向代码自由穿梭,重新定义Vue高效开发!
前端人工智能vue3
“既要低代码的速度,又要手写代码的自由?”——现在,无需妥协!VTJ.PRO革命性推出“双向代码转换引擎”,让开发者在可视化设计与源码编辑间无缝切换,真正实现“设计即代码,代码即设计”的终极工作流!✨核心黑科技:双向自由转换可视化设计→纯净源码拖拽生成的界面,一键转换为高质量Vue3组件代码,无冗余、无黑盒!支持导出标准.vue文件,无缝嵌入现有工程,源码100%自主可控!手写代码→可视化编辑将已
- Java流式处理
太阳伞下的阿呆
java生成器迭代器stream流式处理
在Java中,没有直接类似Python生成器的语法,但可以通过迭代器(Iterator)和流式处理(如使用Spliterator或ReactiveStreams)来实现类似生成器的功能。此外,也可以通过BlockingQueue和线程的组合实现异步文件解压流。以下是几种实现方式:**方法1:使用****Iterator**实现一个Iterator,在每次调用next()时返回解压完成的下一个文件名
- JVM调优实战 Day 11:JVM参数调优最佳实践
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JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day11】JVM参数调优最佳实践文章标签jvm,jvm调优,java性能优化,jvm参数配置,垃圾回收,JVM监控,Java开发,架构设计文章简述在Java应用的性能调优过程中,JVM参数的合理配置是影响系统稳定性和吞吐量的关键因素。本文作为“JVM调优实战”系列的第11天内容,全面讲解JVM参数调优的核心概念、技术原理与实际应用场景。文章从JVM内存模型、GC策略出发,深入分析
- 设计模式精讲 Day 13:责任链模式(Chain of Responsibility Pattern)
【设计模式精讲Day13】责任链模式(ChainofResponsibilityPattern)文章内容在“设计模式精讲”系列的第13天,我们将深入讲解责任链模式(ChainofResponsibilityPattern)。这是一种行为型设计模式,它通过将请求的发送者和接收者解耦,使得多个对象都有机会处理请求,从而避免了请求的发送者与接收者之间的紧耦合。责任链模式的核心思想是:将请求的处理过程组织
- JVM调优实战 Day 5:内存泄漏与溢出分析
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【JVM调优实战Day5】内存泄漏与溢出分析文章简述在Java应用中,内存泄漏和内存溢出是常见的性能瓶颈问题。本文作为“JVM调优实战”系列的第五天内容,深入讲解了JVM中内存泄漏与溢出的基本概念、原理机制、常见问题及诊断方法。文章通过理论结合实践的方式,介绍了如何使用JVM工具如jstat、jmap、jhat等进行堆内存分析,并提供了完整的代码示例和配置参数。同时,文中还包含一个真实生产环境中的
- 互联网大厂Java求职面试:Spring AI最佳实践与AI应用架构设计
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互联网大厂Java求职面试:SpringAI最佳实践与AI应用架构设计引言在当前AI技术快速发展的背景下,企业对AI能力的需求日益增长。作为Java开发人员,掌握SpringAI的最佳实践和相关技术栈变得尤为重要。本文将深入探讨SpringAI的应用场景、架构设计以及实际案例,帮助读者更好地理解和应用这一前沿技术。技术总监的提问与郑薪苦的回答第一轮提问技术总监(严肃):“郑薪苦,首先请你说说你在项
- 导数:微积分的核心概念与实用解析
你一身傲骨怎能输
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文章摘要导数是描述函数瞬时变化率的数学工具,定义为极限值(f’(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h)\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h})limh→0hf(a+h)−f(a)),若存在则称函数在点a可导。其几何意义是函数图像在点(a,f(a))处切线的斜率。导数计算的是函数值增量与自变量增量比值的极限,反映瞬时变化率。例如,(f(x)=x^2)的导数为(f’
- 零信任架构——重构企业安全边界的新范式
月_o9
网络安全
零信任架构——重构企业安全边界的新范式(字数:998)传统边界的崩塌与信任危机防火墙与VPN构筑的“城堡护城河”模型在云原生与远程办公时代彻底瓦解。当数据散布于公有云、边缘设备与SaaS平台,当供应链攻击可穿透层层防护,“内部可信”的假设已成为最大安全漏洞。零信任(ZeroTrust)的核心哲学正是:永不信任,持续验证(NeverTrust,AlwaysVerify)。它并非单一技术,而是以身份为
- 【保姆级】新机器部署Nacos
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先安装再开始表演java数据库开发语言
1、登录服务器,如果非root用户则切root用户sudosu-2、在/usr/tmp目录上传nacos安装包3、将安装包移到/usr/local/目录mvnacos-server-2.0.3.tar.gz/usr/local/4、解压tar-zxvfnacos-server-2.0.3.tar.gz5、创建nacos数据库,执行官网SQL建库建表cat/usr/local/nacos/conf/
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【Python系列PyCharm控制台pipinstall报错】如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘numpy’问题摘要在日常Python开发过程中,pipinstall相关的问题频繁困扰着新手和老手。尤其是在PyCharm控制台下执行pipinstallnumpy后,仍然报ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'n
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在物联网做项目的过程中,会用到app与不同的无线模块建立通信,来显示接收来自单片机发来的内容和发送数据到单片机上。制作APP的在线网站APPInventor网站:MITAppInventor(可以QQ邮箱注册/登录)1.准备工作要求:连接蓝牙和解除蓝牙连接按下右上角的设计面板里先拉一个列表选择框,文本修改为蓝牙连接,再拉一个按键,文本修改为退出蓝牙。拉个标签到中间用来描述蓝牙连接状态,在从左侧的通
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- Kafka的消费消息是如何传递的?
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- Python爬虫实战:研究difflib库相关技术
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爬虫项目实战python爬虫easyui开发语言前端difflib
1.引言1.1研究背景与意义在信息爆炸的数字时代,互联网每天产生海量文本内容。据统计,全球新闻网站日均发布文章超过300万篇,社交媒体平台产生的文本信息量更以亿级单位增长。这种信息过载带来了内容同质化、抄袭剽窃等问题,给新闻媒体行业、学术研究领域和搜索引擎优化等带来了挑战。文本相似度分析作为自然语言处理的重要分支,能够有效识别内容间的相似程度,具有重要的应用价值:新闻媒体行业:通过检测新闻抄袭和重
- .net基于数据库实现分布式锁
.NET基于数据库实现分布式锁全解析前言在分布式系统中,分布式锁是保证数据一致性和避免并发问题的重要手段。在.NET环境下,除了使用Redis、Zookeeper等专业工具实现分布式锁,我们还可以基于数据库来实现。本文将深入探讨如何在.NET中利用数据库实现分布式锁,并分析其优缺点和注意事项。实现思路基于数据库实现分布式锁的核心思路是利用数据库的事务和唯一性约束。我们可以创建一个专门的表来存储锁的
- 企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)
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企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)开篇:RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为构建智能问答、知识库管理、个性化推荐等应用的核心技术之一。RAG系统通过结合信息检索与自然语言生成(NLG),能够有效提升模型对特定领域数据的适应能力,避免传统大模型在训练数据不足或数据更
- Kafka与RabbitMQ相比有什么优势?
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【Kafka与RabbitMQ相比有什么优势?】面试题。希望对大家有帮助;Kafka与RabbitMQ相比有什么优势?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!Kafka与RabbitMQ在消息队列的设计和应用上有一些显著的区别,每个都有各自的优势。以下是Kafka相比RabbitMQ的几个优势:高吞吐量和低延迟:Kafka能够处理大量消息并保持高吞吐量,适用于实时数据流处
- uni-app的生命周期
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目录一、整体的架构概述二、核心生命周期1、应用生命周期(App.vue)2、页面生命周期(页面的组件)3、组件生命周期(与vue一致)三、高频面试问题解答1.应用生命周期vs页面生命周期2.onReady和mounted的区别3.如何优化生命周期中的性能?四、结合项目的最佳实践在uni-app中的也存在着生命周期,vue和react的生命周期一样。理解uni-app的生命周期,可以帮助我们更好的书
- 机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与库存优化
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在当今全球化的商业环境中,供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出,尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
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朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写(有时候有空也会参与编写),所以不如我的人工智能教程风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知
- 从快递配送看 AutoGen 主题订阅机制:四种通信场景的全解析
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在多智能体系统开发中,我们常常面临这样的困惑:如何让不同智能体之间实现精准高效的消息传递?就像快递公司需要将包裹准确送达不同地址一样,AutoGen框架通过主题(Topic)与订阅(Subscription)机制构建了智能体通信的"物流网络"。今天,我们将以快递公司的业务场景为例,深入解析四种典型的广播模式,帮助你彻底掌握智能体通信的核心技术。一、智能体通信与快递配送的类比框架1.1核心概念映射快
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- 微调大语言模型后,如何评估效果?一文讲清
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在做大语言模型(LLM)微调时,“怎么判断模型调得好不好”是必须回答的问题。无论是在研究、项目落地,还是面试中,评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度,讲清楚微调后的模型评估怎么做,为什么这么做。一,评估前,先搞清楚目标不同的微调目的,评估方式也不同:✅精调任务能力:判断模型是否更好完成分类、问答、摘要、代码生成等任务。✅领域适应:关
- 如何实现聊天模型响应流式处理
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在现代人工智能应用中,流式处理聊天模型的响应成为一种常见需求,特别是在需要实时输出或大规模处理时。本文将详细介绍如何在Python中实现聊天模型的同步和异步流式处理,使用langchain库中提供的ChatAnthropic模型作为示例。技术背景介绍流式处理是指从模型逐步获取输出,而不是等待整个输出完成。这对于处理长文本生成或需要动态响应的应用场景特别有用。langchain库中的聊天模型实现了R
- 本地运行大型语言模型(LLM)的实践指南
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技术背景介绍近年来,项目如llama.cpp、Ollama、GPT4All等的流行标志着在本地设备上运行大型语言模型(LLM)的需求日益增长。选择在本地运行LLM,至少有两个重要的好处:隐私和成本。隐私上,数据不需要发送到第三方,避免了商业服务条款的限制;成本方面,无需支付推理费用,尤其是对于那些需要大量计算的应用,如长时间的模拟和总结。核心原理解析在本地运行LLM,需要准备以下几个条件:开源LL
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原标题:基于滑弧动力有限元耦合法的高土石坝坝坡稳定性分析摘要:为研究高土石坝坝坡的稳定性,以某水电站高土石坝坝坡为例,采用条分法与有限元法耦合的计算方法进行分析,选取3个典型断面,对其设计工况和校核工况下的上下游断面的安全系数进行计算。计算结果表明:(1)下游坝坡最小安全系数比上游大,设计工况安全系数比校核工况安全系数大;(2)3个断面在各工况下取得最小值的时刻近似,符合坝坡稳定的计算规律;(3)
- 银行家算法
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文章目录银行家算法概述银行贷款案例A再次申请50万,能批准吗?B再次申请40万,能批准吗?或者C申请20万,能批准吗?安全序列和不安全序列多维度资源分配操作系统资源分配银行家算法总结数据结构银行家算法的步骤安全性算法步骤死锁的避免银行家算法概述银行家算法(Banker’sAlgorithm)是一个避免死锁(Deadlock)的著名算法,是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避
- 解决在Nuxt3+naiveUi中打包出现vueuc导入方式问题报错
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在nuxt3+naiveui项目中打包出现vueuc导入方式问题报错,导致页面访问500。错误描述[nuxt][requesterror][unhandled][500]Namedexport'VBinder'notfound.Therequestedmodule'vueuc'isaCommonJSmodule,whichmaynotsupportallmodule.exportsasnamede
- 【用户权限】超级用户(二)
超级用户Linux系统中的root账号通常用于系统的维护和管理,对操作系统的所有资源具有所有访问权限在大多数版本的Linux中,都不推荐直接使用root账号登录系统在Linux安装的过程中,系统会自动创建一个用户账号,而这个默认的用户就称为“标准用户”sudosu是substituteuser的缩写,表示使用另一个用户的身份sudo命令用来以其他身份来执行命令,预设的身份为root用户使用sudo
- Java序列化进阶篇
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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 =