- 关于小公司的空降兵和空降兵的出路
gongbenwen
关于小公司的空降兵,这是一件比较有意思的事情,曾在两家不同的小的创业公司,经历了其他空降兵的入职,也体验过作为空降兵的入职。通过观察分析,发现八成以上的小公司的空降兵,都不容易持久在一家公司待下去。总结了空降兵,容易在一家新的小公司出走的原因。首先,从公司层面,小公司本身摊子就小,一般空降兵都会要求比较高的薪酬,能不招空降兵就不招,但是原始初创人员,有时很容易因为在发展过程中遇到的磕磕绊绊,认为合
- 场外期权流动性风险分析
张文6.7
区块链
场外期权流动性风险的定义场外期权流动性风险指因市场深度不足或交易对手稀缺,导致无法及时以合理价格平仓或对冲头寸的风险。与交易所交易的标准化期权不同,场外期权通常为定制化合约,流动性较低。流动性风险的来源合约非标准化:场外期权的条款(如行权价、到期日、标的资产)由交易双方协商确定,缺乏统一市场,难以快速转让。交易对手集中:依赖少数金融机构做市,若对手方退出或信用恶化,可能无法找到替代交易方。市场冲击
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
- 21天刷题计划之10.1—统计大写字母个数(Java语言描述)
justlikeu777
21天刷题计划java基础算法基础
题目描述:找出给定字符串中大写字符(即’A’-‘Z’)的个数接口说明原型:intCalcCapital(Stringstr);返回值:int输入描述:输入一个String数据输出描述:输出string中大写字母的个数示例1输入add123#$%#%#O输出1分析:获取输出的字符串,将字符串转换成字符数组,遍历字符数组并判断是否为大写字母即可。importjava.util.Scanner;publ
- Win11下安装Visual Studio 6.0
henrystudio888
visualstudiomicrosoftc++
本文是在Windows11上安装VisualStudio6.0的过程。安装了VisualStudio的企业版;但是,相同的方法也适用于专业版。VisualStudio6.0仍然在全球范围内广泛使用,需要为仍希望使用此平台的旧版应用程序和开发人员提供支持。我仍然喜欢使用VisualBasic6.0。我喜欢录制宏的能力,而新版本的VisualStudio不再支持这种宏。如果您正在阅读本文,毫无疑问,您
- 2024年最全kali无线渗透之用wps加密模式可破解wpa模式的密码12_kali wps,网络安全开发究竟该如何学习
2401_84558314
程序员wpsweb安全学习
一、网安学习成长路线图网安所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。二、网安视频合集观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。三、精品网安学习书籍当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔
- 如何在YashanDB数据库中进行高效的JSON数据存储
数据库
随着业务对非结构化和半结构化数据存储需求的增加,JSON数据类型逐渐成为数据库支持的关键特性。然而,JSON数据的高效存储与访问面临性能瓶颈、一致性保障及空间利用率等挑战。YashanDB作为现代企业级数据库,需提供有效的机制解决上述难题,从而满足实时查询、高并发访问及数据一致性的需求。本文针对YashanDB数据库的体系架构、存储引擎及索引机制,深入分析如何实现高效的JSON数据存储与访问,旨在
- 如何在YashanDB数据库中高效处理海量数据
数据库
在现代数据库技术中,海量数据的管理和处理成为了一个普遍存在的挑战。随着数据规模的不断扩大,性能瓶颈、数据一致性问题以及易用性需求等问题日益凸显。这些挑战促使企业寻求更为高效的解决方案,以支撑海量数据的存储、分析与挖掘。YashanDB作为一款专为处理海量数据而设计的数据库,凭借其高可扩展性、高并发性能和高可用性,提供了一系列技术手段以应对这些挑战。本文旨在探讨如何在YashanDB中高效地管理和处
- 如何设计基于YashanDB数据库的高效查询
数据库
在当今数据驱动的业务环境中,提高数据库查询性能已经成为各类企业面临的重大挑战。随着数据量的快速增长,许多机构遭遇了性能瓶颈、数据一致性问题和查询响应延迟等一系列问题。在这样的背景下,优化数据库架构、提高查询效率迫在眉睫。本文将集中在YashanDB数据库的查询设计上,提供技术分析和操作指导,以帮助开发人员设计高效的查询策略,实现优越的性能。YashanDB的体系架构YashanDB支持多种部署形态
- 如何为看板产品接入实时行情 API
后端教程观点程序员web3
以下是一个基于Java的完整示例,演示如何通过WebSocket接入InfowayAPI提供的实时行情接口,并展示如加密货币BTC/USDT的实时价格更新。文末附有完整代码。步骤1:准备工作注册账号并申请免费APIKey阅读接入文档(可选)Java环境准备:JDK11+添加jakarta.websocket依赖添加fastjson2依赖(用于构造/解析JSON)步骤2:建立WebSocket连接W
- resttemplate默认超时时间_使用微软数据通信框架WCF:客户端调用服务超时分析
weixin_39665302
服务端设置超时时间
首先给出对调用超时的分析和解决办法,然后在给出完整和应用代码。1客户端调用超时运行客户端,执行调用ServiceProxyproxy=newServiceProxy();strings=proxy.GetData(1);通过配置sendTimeout参数设定超时时间,超时时间默认为1分钟,上述配置中采用了默认超时时间。InnerExceptionMessage请求通道在等待00:00:59.946
- linux 中路由解决方案1
在Linux的路由表中,当存在多条默认路由(0.0.0.0)且它们的Metric值相同时,内核会根据其他因素决定优先使用哪条路由。在你的例子中,eth1和wlan0的Metric值均为1024,但系统优先选择eth1,可能原因如下:可能原因分析接口优先级(基于接口索引或名称顺序)Linux内核可能会根据网络接口的创建顺序或接口索引号(ifindex)决定优先级。通常,先初始化的接口(如eth1)会
- 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
机器学习司猫白
scipystatsmodels统计
Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库,专注于统计建模和数据分析,广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具,适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能,并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上,
- (五)PS识别:压缩痕迹挖掘-压缩量化表与 DCT 系数分析
超龄超能程序猿
机器学习python图像处理人工智能计算机视觉
(一)PS识别:Python图像分析PS识别之道(二)PS识别:特征识别-直方图分析的从原理到实现(三)PS识别:基于噪声分析PS识别的技术实现(四)PS识别:基于边缘纹理检测分析PS识别的技术实现一介绍本文将介绍一种基于量化表分析和DCT系数分析的图片PS检测方法,帮助你判断图片是否经过处理。二实现原理量化表分析在JPEG图片的压缩过程中,量化表起着关键作用。不同的软件或处理操作可能会改变量化表
- 算法分析与设计实验2:实现克鲁斯卡尔算法和prim算法
表白墙上别挂我
算法笔记经验分享
实验原理(一)克鲁斯卡尔算法:一种用于求解最小生成树问题的贪心算法,该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序,然后依次选择边,并加入生成树中,同时确保不会形成环路,直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤:边的排序:将所有边按照权重从小到大排序。初始化:创建一个空的生成树(可以是一个空的图结构),以及一个用于记录每个顶点所属集合(或称为连通分量)的数据结构(例如并查集)。边的选择:依次选择排序
- (面经总结)一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法
南淮北安
冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组,然后通过二分查找,找到合适的位置,插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找,要求待查找的序列有
- SQLite 数据库与其他数据库的对比分析
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SQLite数据库与其他数据库的对比分析关键词:SQLite数据库、其他数据库、对比分析、数据库特性、应用场景摘要:本文旨在对SQLite数据库与其他常见数据库进行全面的对比分析。首先介绍了数据库对比分析的背景和目的,让读者了解为何需要进行这样的对比。接着详细阐述了SQLite以及其他具有代表性数据库(如MySQL、Oracle、PostgreSQL等)的核心概念和架构,通过Mermaid流程图展
- Python 编程基础作业总结
本周主要围绕Python基础编程展开了学习,通过一系列的作业题来巩固所学知识。这些题目涵盖了输入输出、条件判断、循环结构等多个基础知识点,下面将对每道作业题进行详细分析。1.计算指定月份第一天是星期几题目描述编写一个程序,接受用户输入的一个年份和一个月份,输出该月份的第一天是星期几。使用蔡乐公式计算星期。提示:使用蔡乐公式计算星期。W=((26*M-2)/10+D+Y+Y/4+C/4-2*C)%7
- IDEA依赖冲突分析神器—Maven Helper
IDEA依赖冲突分析神器—MavenHelperMavenHelper是一款专为IntelliJIDEA设计的插件,它极大地简化了Maven项目中依赖冲突的分析和解决过程。以下是对MavenHelper的详细介绍及其使用方法:一、MavenHelper简介MavenHelper插件提供了一个直观的图形界面,帮助开发者查看和管理Maven项目的依赖关系。它特别擅长于展示和识别依赖冲突,使开发者能够迅
- 通信算法之278:数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计
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无线通信基带处理算法MATLAB仿真软件无线电算法无人机经验分享
MIMO(2T2R)-OFDM系统系列–实际工程应用算法代码第一章:系统指标需求拆解分析第二章:通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章:通信业务速率设计及理论解调门限第四章:同步序列设计及同步性能仿真验证第五章:数据业务设计及性能仿真验证第六章:信道模型设计第七章:接收关键算法设计及仿真验证第八章:其它待补充本文目录MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码一、实际项目:系
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
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人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析
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单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设:(1)因变量为连续变量(2)至少有一个分类变量(大于等于2类)(3)观测值相互独立(4)没有异常值(5)服从正态分布(6)方差齐性2.准备工作(1)导入数据集:webusesystolic,clear(2)检验是否存在异常值:方法一:图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二:grahboxsystolic,ov
- Java 中 Maven 依赖冲突的解决策略
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Java中Maven依赖冲突的解决策略关键词:Java、Maven、依赖冲突、解决策略、依赖分析摘要:在Java开发中,Maven作为强大的项目管理和构建工具,极大地提高了开发效率。然而,依赖冲突是使用Maven时常见且棘手的问题,它可能导致项目编译失败、运行时出现异常等情况。本文将深入探讨Maven依赖冲突的产生原因、表现形式,并详细介绍多种有效的解决策略。通过实际案例和代码分析,帮助开发者更好
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
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DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 基于高斯两步移动搜寻法(2SFCA)的城市绿地可达性分析
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【2SFCA的基本思路,可以略过】对每个供给点j,搜索所有在j搜寻半径(d0)范围内的需求点(k),计算供需比Rj;对每个需求点i,搜索所有在i搜寻半径(d0)范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据、路网数据OSM【那再来理解一下高斯两步移动搜索法】对于最初的两步移动模型相当于二分,而高斯型相当于是缓慢下降—急速下降—趋于平缓的状态。很像上次莫兰指数里说的空间关系概念化。第一步,对于
- 【限时干货】Calibre智能分类,轻松突破内网限制畅享电子书库
比头发还脆弱
服务器tcp/iplinux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系,核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计,在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件:通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- LeetCode1004. 最大连续1的个数 III
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算法javaleetcode
题目分析本题要求在最多翻转K个0的条件下,找到二进制数组中最长的连续1子数组。翻转操作实际上是将0视为可用资源,用来扩展连续1的区间。解题思路滑动窗口(双指针):核心思想:维护一个窗口,确保窗口内最多包含K个0(即最多可翻转K次)右指针:遍历数组,扩展窗口左指针:当窗口内0的数量超过K时,收缩窗口直到满足条件关键操作:遇到0时增加计数器当0的数量超过K时,移动左指针直到移除一个0始终记录窗口的最大
- 传统微商困境与开源链动2+1模式、AI智能名片及S2B2C商城小程序的转型破局
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开源人工智能小程序
摘要:本文聚焦传统微商代理分级模式面临的库存积压、出货困难等“滚雪球”危机,深入剖析其根源。在此基础上,引入开源链动2+1模式、AI智能名片以及S2B2C商城小程序,探讨这些新兴元素如何助力品牌微商实现转型,突破传统困境,实现可持续发展。通过分析各元素的特点与优势,阐述它们在优化供应链、提升营销效率、增强客户关系管理等方面的协同作用,为微商行业的创新发展提供理论支持与实践参考。关键词:传统微商;开
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
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c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- OneCode UI 核心组件体系分析:继承关系与功能详解
前言在低代码开发平台蓬勃发展的今天,UI组件体系作为连接可视化设计与代码实现的核心纽带,其架构设计直接决定了平台的灵活性、扩展性与开发效率。OneCode作为专注于企业级应用构建的低代码平台,摒弃了传统第三方UI库的集成模式,自主研发了一套完整的UI组件体系。这一体系不仅实现了组件的高度可定制化,更通过创新的继承机制与状态管理,构建了层次清晰、功能完备的组件生态。本文以OneCodeUI组件体系为
- 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 =