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最短距离方法最短距离方法(MinimumDistance)是一种常用的模式识别算法,用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量,来确定样本之间的相似程度或差异程度。最短距离方法的具体步骤如下:1.数据准备:收集并准备用于训练的数据集,确保数据集包含标记好的样本点。2.特征选择:根据问题的特点选择合适的特征,并对特征进行预处理(如归一化、标准化等)。3.计算距离:
- 基于STM32的数字图像处理与模式识别算法优化
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基于STM32的数字图像处理与模式识别算法优化是一项涉及图像处理和机器学习领域的研究任务,旨在实现高效的图像处理和模式识别算法在STM32微控制器上的运行。本文将介绍基于STM32的数字图像处理与模式识别算法优化的原理和实现步骤,并提供相应的代码示例。1.概述数字图像处理和模式识别是计算机视觉领域的重要研究内容,广泛应用于物体检测、人脸识别、目标跟踪等领域。而在资源受限的嵌入式系统中,如STM32
- 身份证读卡器跟OCR有何区别?哪个好?
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二代身份证读卡器(以下简称读卡器)和OCR(光学字符识别)是两种常见的身份证信息获取技术,它们在原理、功能和应用方面存在一些区别。下面将详细介绍二者的区别并探讨哪个更好。1.原理:-读卡器:读卡器是一种硬件设备,通过接触式或非接触式方式读取二代身份证芯片中的数据。它通过与身份证芯片的物理接触或无线通信方式,将身份证中的信息传输给计算机。-OCR:OCR是一种软件技术,通过图像处理和模式识别算法,将
- 计算机视觉与人工智能在医美人脸皮肤诊断方面的应用
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一、人脸皮肤诊断方法近年来,随着计算机技术和人工智能的不断发展,中医领域开始逐渐探索利用这些先进技术来辅助面诊和诊断。在皮肤望诊方面,也出现了一些现代研究,尝试通过图像分析技术和人工智能算法来客观化地获取皮肤相关的色形参数,从而辅助中医面诊。一些研究将计算机视觉和图像处理技术应用于皮肤望诊,旨在提取皮肤颜色、纹理、斑点等特征,然后通过模式识别算法来进行分析和诊断。这些研究通常需要大量的医学图像数据
- 人工智能:人脸识别技术应用场景介绍
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目录人脸识别介绍什么是人脸识别技术人脸识别的流程1、场景分类2、认证对比3、金融领保险应用3.1金融行业3.2保险行业4、安防交通领域4.1公园景点人脸识别闸机4.2高铁站进站人脸识别闸机5、警务领域5.1抓拍交通违法人脸识别介绍什么是人脸识别技术人脸识别技术是一种通过计算机技术和模式识别算法来识别和验证人脸的技术。它可以用于识别人脸的身份、检测人脸的表情、年龄、性别等特征,以及进行人脸比对和活体
- 基于YOLOv7开发构建MSTAR雷达影像目标检测系统
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MSTAR(MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据集是一个基于合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)图像的目标检测和识别数据集。它是针对目标检测、机器学习和模式识别算法的研究和评估而设计的。MSTAR数据集由美国海军研究实验室(NavalResearchLaboratory,NRL)创建,该数据集包含
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- LabVIEW灰度图像操作与运算(基础篇—2)
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完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后,就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法,并提高其执行速度,一般需要事先对整幅图像或部分像素进行操作,使图像尺寸或形状更适合计算机处理。某些时候还要对图像进行算术和逻辑运算,以消除噪声或提高图像的对比度。这些前期的图像操作或运算不仅会在空间域增强图像,还能极大地提高后续算法的执行速度及其
- 前列腺癌论文笔记
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名词解释MRF:磁共振指纹打印技术(MRFingerprinting)是近几年发展起来的最新磁共振技术,以一种全新的方法对数据进行采集、后处理和实现可视化。MRF使用一种伪随机采集方法,取代了过去为获得个体感兴趣的参数特征而使用重复系列数据的采集方法,并使之具有唯一的信号演变或“指纹”,即同时获得所研究的不同物质特性的功能。数据采集后的处理过程涉及一个模式识别算法,将“指纹”与预测信号演变的预定义
- 机器学习中的数学原理——逻辑回归
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这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——逻辑回归》!什么是逻辑回归算法逻辑回归(LogisticRegression)是一种基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一。案例分析我们还是用
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实验目的1.通过实验操作进一步掌握主成分分析算法;2.掌握协方差矩阵及其计算;3.学会Matlab进行模式识别算法编写。实验原理1.随机生成一组类似于椭圆形2维数据(或使用课程资料中的pcaData.txt数据)pcaData.txt下载链接提取码:ayfm。并显示;其数据其实是一个2*45的矩阵。在二维坐标里显示是近似以个三点椭圆形。2.PCA算法实现;计算出特征向量,并在原数据中标出方向;3.
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摘要【目的】为改善人们查找并理解科普信息的方式,构建基于流行性疾病知识图谱的问答系统,重点改进对用户问题的理解,以及对答案内容的组织,降低科普受众理解专业知识的门槛。【方法】基于多种健康信息源总结用户查询需求,采用AC多模式识别算法与BERT模型结合理
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目录1、像素操作2、灰度图像操作2.1、图像平移、旋转2.2、图像缩小、放大2.3、图像对称变换2.4、3D可视化3、灰度图像运算3.1、图像平均降噪3.2、提取夜视仪闪光故障点3.3、人体骨骼图像增强完成机器视觉系统的搭建、校准并且确认其可以采集检测目标的图像后,就可以集中精力开发各种图像分析、处理以及模式识别算法。为了设计准确性和鲁棒性都较高的算法,并提高其执行速度,一般需要事先对整幅图像或部
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这章主要介绍自动车牌识别应用中需要的一些步骤,对于不同的场景需要采用不同的方法和技术。例如,红外摄像头(IRcamera),车的位置,灯光条件等等。我们可以做个自动检测车牌的应用,其中含有车牌的图片在距离车2-3米拍摄,光线条件模糊(ambiguous),汽车车牌有不平行于地面的小的透视畸变。本章的主要目的是介绍图像分割和特征提取和模式识别基础。两种主要的模式识别算法是支持向量机和人工神经网络。在
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图像处理算法
模式识别评价方法===>ROC曲线DET曲线FPPWFPPI因个人在做模式识别相关的工作,模式识别算法最终的性能评价是关键。但苦于网上很难找到具体、详细的评价流程、方法以及代码,所以本人打算近期准备如题所示评价方法的整理工作,到时候会奉上方法介绍、基础代码(matlab版),以帮助更多像我这样对这些方法有些迷茫的人。暂时提供matlab中自带的ROC,DET曲线绘制函数:perfcurve()具体
- 什么是OCR
nnsword
软件工程
OCR是英文OpticalCharacterRecognition的缩写,意思是光学字符识别,也可简单地称为文字识别,是文字自动输入的一种方法。它通过扫描和摄像等光学输入方式获取纸张上的文字图像信息,利用各种模式识别算法分析文字形态特征,判断出汉字的标准编码,并按通用格式存储在文本文件中,所以,OCR是一种非常快捷、省力的文字输入方式,也是在文字量比较大的今天,很受人们欢迎的一种输入方式。OCR的
- OCR文字识别
立行独见
博闻广志
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- 什么是大数据,模式识别和人工智能算法实现
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最近青润去了一趟阿坝州红原县,是为了我们的牦牛穿戴设备过去进行运动数据采样的,结果遇到了一家深圳做车联网公司的cto,这位年轻的cto宣称自己公司有几十位来自bat的大数据专家程序员,年薪都是百万以上的,轻松搞定模式识别算法,并直言模式识别和大数据没有区别。青润听到这里,只好不再言语,还好,他们的产品有重大设计缺陷,被畜牧局的领导看出来了,所以,后续就不多说了,我们还在继续推动有角动物智能放牧机器
- 利用机器学习进行K线量化模式识别分析(收藏)
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谷歌Deepmind研发的围棋程序阿尔法狗(AlphaGo)打败了围棋职业选手的新闻,大家可能都关注过。阿尔法狗采用了蒙特卡洛树搜索算法、机器学习算法和深度神经网络技术。对阿法尔狗进行训练,可以让程序进行深度学习。程序算法也可以用在股票趋势分析上。今天就给大家讲讲如何通过程序,识别k线趋势变化。当然,我们给大家讲的模式识别算法没有阿尔法狗那么复杂。图1基于聚类分析的k线图(candlestick)
- 模式识别hw3-------常见模式识别算法用于人脸图片性别识别
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仍然感谢助教和队友,本文承接http://blog.csdn.net/bizer_csdn/article/details/54755843实验平台为Matlab,并需要一些开源工具包本次作业共采用了5种方法,其对应实验结果如下:vgg+PCA+LDA+SVMAdaBoost+LBP+LDALBP\Fisherface+KNNSIFT特征点+PCA+SVMSIFT特征点+随机森林91.70%94.
- 几款OCR识别软件
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几款OCR识别软件汉王OCR在最近几年中,OCR识别技术随着扫描仪的普及得到了飞速的发展,扫描、识别软件的性能不断强大并向智能化不断升级发展。OCR是英文OpticalCharacterRecognition的缩写,意思为光学字符识别,通称为文字识别,它的工作原理为通过扫描仪或数码相机等光学输入设备获取纸张上的文字图片信息,利用各种模式识别算法分析文字形态特征,判断出汉字的标准编码,并按通用格式存
- 指纹模式识别算法源码及其测试和应用方法
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指纹算法需求指纹特征值生成、比对API库需求:可输出指纹图像。图像格式为bmp,小于等于500DPI,不大于50K。可输出指纹模板。生成模板需要至少采集几次指纹需说明,建议不超过三次。模板大小不超过1K。模板生成时间不大于1秒。可输出指纹特征值(可以是非字符串格式)。特征值大小不超过512B。可输出指纹特征值字符串。字符串为可见字符,长度不超1024。指纹比对时,支持输入指纹特征值字符串比对。指纹
- 几种常见模式识别算法整理和总结
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这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供参考。1.K-NearestNeighborK-NN可以说是一种最直接的用来分类未知数据的方法。基本通过下面这张图跟文字说
- 几种常见模式识别算法整理和总结
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- CNN中卷积核与卷积运算的前向推导与推导过程
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CNN神经网络算法是常用的模式识别算法,该算法通过卷积运算将图片特征存储到多个卷积核中,卷积核通过算法的反向传输一步步逼近于图片特征,最常用的反向传导方法是BP反向传导方法,采用最速下降法,将结果误差传递到每一个过程参数中,对于该方法在后面会做专门的介绍,本文主要介绍CNN神经网络中卷积步骤的前向与反向传导过程。为何会专门开这个题目来讨论,因为在很多的博文中,只是很随意介绍该算法的过程,更多的是通
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- iOS老司机转战Java后台--1
robyzhou
小弟08年本科毕业,过去11年的时间,做过嵌入式开发(单片机,ARM+Linux),做过手机JVM,做过MacOS开发,做过模式识别算法开发,做过iOS开发,做过很短一段时间的区块链开发,现在终于转战到Java后台了。打算写下一些转战Java后台的流水账,每一段时间记录一下,转换平台过程中遇到的问题,和学习到的新东西。过去5年时间,都一直在做iOS,就是那种1年经验用了5年的老司机,今年7月份开始
- 感知机(Perceptron)
SongGu1996
机器学习
基础不牢,地动山摇。感知机(Perceptron),也叫感知器,它是二分类的线性模型,在模式识别算法的历史上占有重要的地位。感知机的输入为样本的特征向量,输出为样本的类别,取和二值。具体方法为:给样本的每一维特征引入一个相乘的权重来表达每个特征的重要程度,然后对乘积求和后加上偏置项。将结果送入符号函数,利用符号函数的二值特性将样本划分为两类。所以,训练感知机的目标可以概括为:寻找合适的权值和偏置,
- 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 =