桃花梦里笑颜酥
桃花梦里笑颜酥

酒言

四个物探和尚

喝酒 吹牛

吹牛 喝酒

快活 自由

恬淡 清修

论人间百事

说思乡闲愁


功名富贵

一梦红楼

几多人

迷失自我

成罪囚

聚宝盆

为他人筹

何如我等

逍遥快活


征战的物探人

不辞辛苦

人纯心厚

他乡衣食求

相思虽苦

总有家可回

有亲可投


赤子之心

无愧家国

为家人分忧

为祖国奋斗

不求显达

只要衣食无忧

上奉父母

兄姊解家愁

下养儿女

夫妻共白首

兼爱朋友

散财千金诺

一身多责

燃尽生命的火

你可能感兴趣的:(酒言)

  • 【无标题】 退思精舍 r语言
    一个农民企业家的家国情怀/作者：杨桂林高朵芬原创新时代报告文学文学新军2022-03-2809:41——谨以此文献给内蒙古佘太酒业成立十周年，并向为佘太酒业发展、壮大做过贡献的人们致敬！刚过完一九七九年春节，塞哈拉脚下的各个村落还没有开工，每家每户门窗上的红对联也未被强烈的沙尘暴刮走，那些脱光了叶子只剩下树干的白杨树，尽管抖起精神来，也抵挡不住北国的严寒，大地灰蒙蒙一片，好像万事万物依然沉浸在早春
  • DeepSeek + 飞书多维表格：批量生成爆款文案 meisongqing 飞书人工智能DeepSeek
    一、操作步骤创建飞书多维表格登录飞书，新建多维表格，建议简化表格结构，保留核心列（如“链接”“关键词”“提示词”等）。设计智能字段：通过“字段类型”添加AI功能列，例如“标题生成”“金句提炼”“概要输出”等，调用DeepSeekR1处理数据。配置DeepSeekR1模型在表格中新增列，选择“DeepSeek-R1”作为字段类型，设置全局提示词（如“生成七言绝句”或“提炼文章核心亮点”）。通过公式引
  • 【003】调用Kimi实现AI对话，流式内容输出_#py 木易:_/ PythonAI对话数据库microsoft
    调用Kimi实现AI对话，流式内容输出前言1.实现流式输出的主要代码块2.完整代码前言流式输出（Streaming），一言以蔽之，就是每当Kimi大模型生成了一定数量的Tokens时（通常情况下，这个数量是1Token），立刻将这些Tokens传输给客户端，而不再是等待所有Tokens生成完毕后再传输给客户端。当你与Kimi智能助手进行对话时，Kimi智能助手的回复是按字符逐个“跳”出来的，这即是
  • 算法学习之路——贪心算法 蒋楠鑫 算法算法贪心算法
    文章目录一、前言二、什么是算法三、什么是贪心算法1.含义2.基本思路3.适用场景四、代码实现五、经典例题分析六、总结一、前言先来看一道简单的数学问题：小明有30元钱，每瓶酒要5元钱，每3个空瓶子可以换1瓶酒，请问小明最多可以喝到多少瓶酒？这道题目显然是一道求最优解的问题，由于数据量小我们可以用最简单最直接的枚举法来解决，但是如果将题目泛化一下呢：小明现在购买了m瓶酒，每n个空瓶子可以换1瓶酒，请问
  • 文心一言提前免费，高性能大模型全面入局该咋看？ 江瀚视野 人工智能机器人
    3月16日，百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1，在文心一言官网即可免费使用。这件事我们该怎么看？首先，从技术创新的角度来看，百度文心大模型4.5和X1的发布展示了百度在AI大模型领域的显著进步。文心大模型4.5作为首个原生多模态大模型，在多模态理解、文本和逻辑推理能力上的显著提升，使其在多项测试中表现优于GPT4.5，这体现了百度在AI技术研发上的深厚积累。同时，文心大模型X1作为深度思
  • 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦 人工智能ManusAiagent
    在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
  • 养生鲜知酒世界语意合™ 花间流风 琴语言学习编程实战100讲几何学情感分析矩阵
    养生鲜知酒世界语意合™介绍世界语意合™：无极养生鲜知酒™低代码爬虫插件生成平台，一切人文美篇都含共同的特点：鲜醇如酒，回味悠长，水不在深有龙则灵，山不在高有仙则灵，吐纳健身，诵致养生，气质达人，和气生财，平易近人，和悦泛函，慧极必伤，情深不寿，阳明心学，温文如玉，谦谦君子，神童晏殊启智音律宝典。琴生生物机械科技工业研究所国医学院医疗力量中心。云藏山鹰社会科学概论报告天下才气共一斗，云藏山鹰独占八分
  • 常用的gpt 爱晒太阳的小老鼠 其他gpt
    1、DeepSeek好用。可惜现在热度上去了，经常查技术问题会报网络繁忙2、QwenChatQwenChat千问，阿里的gpt。需要注册账号，好用程度感觉跟deepSeek差不多。并且不会像deepSeek一样报网络繁忙3、文心一样百度的。相对上2个技术问题较弱，模型比较老，平时日常常识问题可能比较有优势文心一言
  • 动态边界冒泡排序优化 Cybernetic Sage 算法排序算法
    下午在复习排序算法时，突发奇想自己按照鸡尾酒排序算法思路写一遍，然后动态边界冒泡排序（DynamicBoundaryBoubbleSort）就这么诞生了。它的思路与鸡尾酒排序不同的是：每次扫描后根据最后一次交换的位置动态调整边界减少无效比较，在数组部分有序的情况下，效率应该比鸡尾酒排序更高。代码如下：#includeusingnamespacestd;constintN=1005;inta[N];
  • 手把手教你搭建微信聊天机器人系列（一）：文心一言（百度千帆ERNIE-Bot大模型）API测试 AGI学习社 微信机器人文心一言面试自然语言处理职场和发展人工智能
    今年年初chatgpt大火，国产gpt文心一言也提供了内测服务，大家可以去访问官网申请体验。文心一言APP上的功能更加强大，可以看这个测评文章。作为程序猿的我们，想接入文心一言的能力，比如开发一个聊天机器人，要怎么做呢？百度在其开发者平台开放了大模型服务，下面就跟我一起来对接API吧。下面我先放出几张图，是我对接完的效果图，一个智能回复机器人。接下来几章，我会逐步教大家如何对接。全系列链接如下：手
  • 2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。 BigSharkTech 必杀技 用AI来理解AI人工智能语言模型自然语言处理
    文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。以下是该过程的主要步骤：输入文本的解析：当用户输入一段文本时，大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具（tokenizer）对输入文本进行解析。分词器会将文本分解为一系列的单词或子词（tokens），并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典（voca
  • Chromium（二）Multi-process Architecture yongbuyanbao chromium
    今天团建，中午吃了太多，下午回来只工作了一会儿...闲言少叙，开始今天的学习。Multi-processArchitecture为什么使用多进程结构：1.渲染进程很难保持永远不挂。2.单个进程要是挂了整个程序就完蛋。3.进程间是相互隔离的，即使一个挂了也不影响其他的。结构总览：主进程Browser，Tab进程Render（多个）。Render使用Blink(开源)解释和布局HTML。管理Rende
  • 初识LangChain的快速入门指南 109702008 人工智能langchain人工智能学习
    文心一言初识LangChain的快速入门指南可以归纳如下：一、背景介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它简化了LLM（大型语言模型）应用程序生命周期的各个阶段，包括开发、生产化和部署。LangChain通过其六大组件和多个开源库，为用户提供了一个强大而灵活的系统，以支持各种复杂的语言模型应用。二、LangChain的六大组件模型（Models）：包含各大语言模型的L
  • 《AI浪潮中的璀璨新星：Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》 空云风语 人工智能人工智能llama
    《AI浪潮中的璀璨新星：MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言：AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下，AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点，竞争激烈程度堪称白热化。从OpenAI推出的GPT系列，到谷歌的BERT、百度的文心一言等，众多巨头纷纷下场，不断推陈出新，试图在这个充满潜力的领域占据一席之地。而在这场激烈的角逐中，MetaLlama、Ollama和Deep
  • 女子植入戒酒芯片后称「现在看到酒就像看到白开水」，之前每日要喝 1-3 斤白酒，这是什么原理？ 日记成书 热门实事学习
    根据搜索结果中关于“戒酒芯片”的描述，该技术的核心原理是通过植入缓释型盐酸纳曲酮（一种阿片受体拮抗剂），阻断酒精依赖者对酒精的心理渴求，从而降低复饮风险。以下是具体机制和案例背景的详细分析：一、技术原理药物作用机制阻断快感反馈：酒精进入人体后会刺激阿片受体，产生愉悦感和依赖性。纳曲酮作为阿片受体拮抗剂，可占据这些受体，阻止酒精与受体结合，使饮酒后无法获得快感，从而减少心理渴求。抑制渴求信号：长期酗
  • Ubuntu 24.04 LTS 使用第三方安装器安装软件 Modeus_D ubuntulinux运维
    0x00写在前面因为众所周不知的原因，Ubuntu的原生软件仓库的使用体验一言难尽。本文记述了一些在使用最新版（24.04LTS）版本当中一些关于使用第三方软件安装器遇到的问题和解决方法。0x01更换软件源这是老生常谈的事情，网上的教程也非常的多，这里推荐清华的源，上面也有简单的使用建议。ubuntu|镜像站使用帮助|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror替换完成
  • Linux驱动开发(1.基础创建) Th!nker linux驱动开发
    序言：从高层逻辑到底层硬件的回归在当今的软件开发中，我们习惯于用高级语言构建抽象层——通过框架、库和云服务快速实现功能。这种“软逻辑”的便利性让开发效率倍增，却也逐渐模糊了我们对计算机本质的认知：一切代码终将落地为硬件行为。BjarneStroustrup（C++之父）曾言：“TheWebisafleaonthetailofthedogcalledIT.”（万维网不过是信息技术狗尾巴上的一只跳蚤）
  • 百度文心一言团队大模型Agent面经分享 大模型与计算机视觉 算法学习笔记大模型AIGC算法面试题多模态文心一言面经
    最近春招和实习已开启了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。《大模型面试宝典》(2025版)正式发布！喜欢本文记得收藏、关注、点赞。部门与岗位：百度-文心一言团队-大模型Agent一面首先是自我介绍和项目介绍，期间会有简单的互动，面试官会问一些项
  • 基于AI大模型api实现的ChatGPT服务 大牛撸码 人工智能chatgpt
    项目简介该项目基于AI大模型api实现的自建后端Chat服务，支出同步响应及流式响应，完美呈现打印机效果。支持一键切换ChatGPT(3.5、4.0)模型、文心一言(支持Stable-Diffusion-XL作图)、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)等主流模型，后续模型持续对接中。项目包含java服务端、网页端、移动端及管理后台配置。基于AI大模型api实现的ChatGPT服务，支持一
  • 自己制作一个专业AI(deepseek、chatgtp、文心一言、豆包、kimi、grok4) 小阿技术 dockerchatgpt人工智能深度学习神经网络自然语言处理文心一言
    自己制作一个专业AI(deepseek、chatgtp、豆包、通义千问、kimi)智能体这是一个自己制作的AI智能体(模型自己选择:豆包、chatgtp、deepseek、文心一言、kimi、通义千问等)功能可以上传自己的知识库，打造一个基于自己知识库的专业AI实现把自己知识库上传到服务器+调用大模型+调用API+部署到微信小程序需要的联系可以给代码可以教学，包学会不需要代码适合零基础❗️❗️
  • 别只会用别人的模型了，自学Ai大模型，顺序千万不要搞反了！刚入门的小白必备！ ai大模型应用开发 人工智能pdf机器学习面试AI
    在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余，你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么？假如让你从头开始学习大模型，你知道应该遵循什么样的路线嘛？今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线，顺序千万不要搞反了！，大家可以按照这个路线进行学习。一、前置阶段数学：线性代数、高等数学自然语言处理：Word2Vec、Seq2SeqPython：Pyotch、Tensorflow二、基
  • 美欧贸易再添变数：25%关税政策将重构哪些产业供应链 跨境卫士萌萌 大数据经验分享
    钢铁、汽车、葡萄酒等行业首当其冲，全球供应链面临调整近日，美国宣布对欧盟部分商品加征25%的关税，这一政策引发了全球市场的广泛关注。作为美欧贸易争端的最新举措，这一关税政策不仅直接影响双边贸易，还可能对全球多个产业的供应链产生深远影响。从钢铁到汽车，再到葡萄酒和农产品，多个行业将面临成本上升、供应链重构的挑战。本文将深入分析这一政策对主要产业的影响。钢铁行业：成本上升，供应链转移钢铁行业是此次关税
  • PAT乙级(1046 划拳)C语言超详细解析 白羊不吃白菜 C语言机试合集c语言算法c++
    1046划拳划拳是古老中国酒文化的一个有趣的组成部分。酒桌上两人划拳的方法为：每人口中喊出一个数字，同时用手比划出一个数字。如果谁比划出的数字正好等于两人喊出的数字之和，谁就赢了，输家罚一杯酒。两人同赢或两人同输则继续下一轮，直到唯一的赢家出现。下面给出甲、乙两人的划拳记录，请你统计他们最后分别喝了多少杯酒。输入格式：输入第一行先给出一个正整数N（≤100），随后N行，每行给出一轮划拳的记录，格式
  • 毕业论文AIGC检测你了解多少？ kexiaoya2013 AIGC论文阅读论文笔记
    在毕业论文的写作过程中，当你面对满屏飞的AI工具箱，一键即可生成千言万语的诱惑时，是不是怕被学术不端把你打入黑暗的深渊！不用吧，则又怕在知识的海洋中饱受煎熬！面对日益严格的AIGC检测要求，如何才能高效通过检测呢？一、注意事项在论文上传AIGC检测前，需要仔细阅读检测系统的检测范围、检测语种、文件格式、文件大小及非正文部分的处理等。在检测过程中，应多次交叉进行检测。通过检测→修改→再检测的循环，来
  • 【量化金融自学笔记】--不同行业典型案例基本面分析 花花 Show Python 量化金融自学笔记金融笔记人工智能
    通过三个不同行业的典型案例（贵州茅台、宁德时代、万科A），结合基本面术语进行深度分析，帮助你理解如何运用这些指标。案例一：贵州茅台（消费行业龙头）1.公司概况护城河：品牌壁垒（“国酒”地位）、生产工艺不可复制、定价权强。行业地位：高端白酒市场份额超50%，毛利率常年>90%。2.关键财务指标分析（以2022年年报为例）毛利率：91.8%（行业平均约60%）原因：超高品牌溢价，原材料（高粱）成本占比
  • 讯飞星火 VS 文心一言：谁是中文大语言模型的TOP1？ 沉迷单车的追风少年 深度学习-计算机视觉人工智能文心一言讯飞星火百度科大讯飞
    在百度发布文心一言一个多月后，科大讯飞也发布了自己的大模型“讯飞星火大模型”。本篇博客就测评一下这两个在中文圈最受好评的大语言模型，顺便辅以ChatGPT为参考。大家一起来看看到底谁是中文大语言模型的TOP1？目录体验网址1、旅游攻略2、数理逻辑题3、故事创作4、古诗创作5、图片创作6、文案创作7、代码编写8、互联网黑话9、中文梗对比10、英文写作结论体验网址1、文心一言：文心一言2、ChatGP
  • 文心一言产品拆解调研报告 Charlues.k AI产品经理文心一言ai
    目录一、产品概述二、目标用户与市场定位三、核心功能分析1.功能列表2.功能使用流程3.交互体验四、用户体验评估1.用户视角1.1学习曲线1.2操作流畅度1.3用户心理预期满足程度2.情感设计2.1细节设计与用户情感体验2.2界面与交互符合用户预期3.使用场景3.1高频场景下的操作体验3.2低频或紧急场景下的操作便利性总结五、数据和技术分析1.技术架构1.1技术架构概述1.2核心功能支持与稳定性1.
  • 扣子和DIfy调用deepseek对比分析 ISDF-CodeInkVotex 人工智能+科技前沿杂谈人工智能
    近日，与网络高人学习，用Coze调用deepseek火山引擎版满血R1大模型，可以构建自己的业务级智能体，觉得还挺好玩的。又闻言，Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。下面重点讲Dify和Coze在调用deepseek上的区别做一个简要分析，供个人认知扫盲。1.调用方
  • ChatGPT生成的大模型竞品分析报告 Forbesdytto chatgpt语言模型
    AI大模型产品竞品分析报告1.报告概述本报告旨在分析国内外主要的AI大模型产品，包括其功能、市场定位、技术优势和劣势。通过对比这些竞品，我们可以更好地了解市场格局，制定自身产品的战略。2.主要竞争对手概述国内百度-文心一言（ErnieBot）阿里巴巴-M6腾讯-HunYuan华为-PanGu国外OpenAI-GPT-4Google-Bard（LaMDA）微软-AzureOpenAI（基于OpenA
  • AI快速变现之路，AI培训轻资产创业 头脑旋风 AI变现之路人工智能AI写作
    以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案，结合当前技术趋势和市场需求设计，分步骤实施：一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例：GPT-4负责故事化长文案创作（如品牌故事）Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例：电商："3秒卖点+使用场景+情感共鸣"三段式模板教育："痛点诊断→解决方案→效果承诺"课程文案医疗："症状解析+技术优势+患者见证"
  • 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 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他