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SunsPlanter
机器学习机器学习聚类人工智能
什么是聚类?Clustering可以简单地说,对有标注的数据分类,就是逻辑回归(属于有监督分类),对无标注的数据分类,就是聚类(属于无监督分类)聚类是一种无监督学习技术,其目标是根据样本之间的相似性将未标记的数据分组。比如,在一个假设的患者研究中,研究人员正在评估一项新的治疗方案。在试验期间,患者每周会报告自身症状的频率以及严重程度。研究人员可以使用聚类分析将对治疗反应相似的患者归为同一类。图1展
- 数据挖掘 关联规则挖掘 Apriori算法 C++实现
王者灵梦
数据挖掘c++机器学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Apriori是什么,大致步骤?二、全部代码全部代码总结前言本文只是基于课程作业的相关理解,请谨慎参考,如有不妥,欢迎各位批评指正。一、Apriori是什么,大致步骤?示例:Apriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法,Apriori使用一乘坐逐层扫描的迭代方法,“K-1”项集用于搜索“K”项集。大致步
- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
herosunly
大模型精度BF16硬件适配
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- Netty学习路线图 - 第二阶段:Java NIO基础
by.G
学习javanio
Netty学习路线图-第二阶段:JavaNIO基础Netty学习系列之二本文是Netty学习路线的第二篇,重点讲解JavaNIO的核心概念及编程模型,这是理解Netty设计理念的关键基础。引言在上一篇文章中,我们介绍了学习Netty的第一阶段:Java基础与网络编程基础。本篇文章我们将深入探讨JavaNIO(NewI/O或Non-blockingI/O)的核心概念和编程模型,这是理解Netty框架
- 『大模型笔记』KV缓存:Transformer中的内存使用!
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『大模型笔记』KV缓存:Transformer中的内存使用!文章目录一.KV缓存:Transformer中的内存使用!1.1.介绍1.2.自注意力机制回顾1.3.KV缓存的工作原理1.4.内存使用和示例1.4.1.存储键值缓存需要多少内存1.4.2.Example:OPT-30B(300亿参数)四.参考文献进一步阅读:加速GPT-KV缓存:https://www.dipkumar.dev/beco
- educoder机器学习 --- 神经网络
木右加木
educoder机器学习神经网络
第1关:神经网络基本概念1、C第2关:激活函数#encoding=utf8defrelu(x):'''x:负无穷到正无穷的实数'''#*********Begin*********#ifx<=0:return0else:returnx#*********End*********#第3关:反向传播算法#encoding=utf8importosimportpandasaspdfromsklearn.
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目录1、condition_variable2、函数3、测试1、condition_variable同步线程间的数据流依赖关系。2、函数Condition_variablecv;构造Cv.~Condition_variable();销毁Cv.notify_one();唤醒一个等待者Cv.notify_all();唤醒所有的等待者Cv.wait(ul);使用unique_lockul来等待通知Cv.
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SSVEPNext:现代化的SSVEP可视化Web快速实现在线使用|GithubSSVEP-Next是一个基于React、TypeScript和Vite构建的单页面应用(SPA),用于快速设计和运行稳态视觉诱发电位(SSVEP)实验的视觉刺激界面。该项目继承自quick-ssvep的核心科学算法,并在架构和交互体验上进行了全面升级。主要特性包括:拖拽式可视化设计:用户可通过拖拽和属性面板,直观地在
- Python邮件处理(使用imaplib和email库实现自动化邮件处理)
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在日常工作中,我们经常需要自动化处理电子邮件,比如自动下载附件、解析邮件内容、处理特定格式的数据等。本文将通过一个实际案例,详细介绍如何使用Python的imaplib和email库来实现邮件的自动化处理。目录环境准备与库介绍IMAP邮件服务器连接邮件搜索与获取邮件内容解析附件处理实战案例:自动化处理Excel附件最佳实践与注意事项1.环境准备与库介绍首先,我们需要导入必要的库:importima
- C++ 11 中 condition_variable 的探索与实践
码事漫谈
c++11c++java数据库
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- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
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随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
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目录一,定义二,特点三,使用四,步骤:1.将问题分解为若干个问题2.找出适合该题目的贪心策略3.求解每个子问题的最优解4.组合局部最优解五,例题:1,最优装载题目分析(个人想法):详见代码:2,删数问题题目分析:ACcode一,定义贪心算法(greedyalgorithm)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,得到的是在某种意义上的局部最优解二,特
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- MC0309魔法项链
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思路:以数位贡献的思路来写这题,统计每一位上为1的个数:对于第k位,统计有多少个数在这一位上为1,记作cnts[k]枚举每个数,逐位分析它对整体的贡献(即与其它数交互时的和):如果第k位为1:&中只有其他第k位为1的数才会产生贡献:共cnts[k]-1个|中其他所有n-1个数都可以贡献总和为:(1≪k)×((n−1)+(cnts[k]−1))如果第k位为0:&无贡献|仅与第k位为1的数有贡献(共c
- AtCoder Beginner Contest 398(ABCDEF)
Cando-01
#atcoder周赛算法数据结构c++
A-DoorsintheCenter翻译:找到一个满足下面情况长为N的字符串:每个字符是-或=。是一个回文。包含一个或两个=。如果包含两个相邻的=。如此字符串为独一无二的。思路:从两端使用=开始构造回文。在特判下中间部分,字符串s长为2,放两个=;长为1放一个=。实现:#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;constintMX=1e5+10;void
- Codeforces Round 1012 (Div. 2)(ABCD)
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A.TreasureHunt翻译:小B和他的朋友小K找到了一张藏宝图,现在他们只需要挖出埋在地下a.5米深处的宝藏。他们轮流挖。第一天,小B挖;第二天,小K挖。小B每天正好挖x米,而小K挖了y米。他们开始好奇谁会先挖出宝藏,也就是谁一天内挖的总深度会超过a.5米。但他们都忙着挖土,所以帮帮他们,告诉他们谁会挖到宝藏!思路:把B,K捆绑为一组,求到a.5跟前要几组,再特判加B与加K的情况。实现:#i
- 初学Spring AI 笔记
笑衬人心。
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目录SpringAI简介依赖与环境配置基础概念集成OpenAI(或其他LLM提供商)Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架,旨在简化AI模型(如OpenAI、HuggingFace、Mistral、AzureOpenA
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深度不学习!!
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文章目录题目描述思路分析完整代码题目描述给你一个整数数组nums,有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。示例1:输入:nums=[1,3,-1,-3,5,3,6,7],k=3输出:[3,3,5,5,6,7]解释:滑动窗口的位置最大值[13-1]-3536731[3-1-3]5367313[-
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239.滑动窗口最大值题目描述:给你一个整数数组nums,有一个大小为k的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的k个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。示例1:输入:nums=[1,3,-1,-3,5,3,6,7],k=3输出:[3,3,5,5,6,7]解释:滑动窗口的位置最大值--------------------[13-1]-3536731
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1.什么是脚本(Script)?脚本是一种由解释器直接执行的代码文件,无需编译成二进制文件。它通常用于自动化任务、简化操作流程或控制软件行为。脚本语言(如Python、JavaScript、Bash)相比编译型语言(如C++、Java)更灵活,但执行效率较低。2.脚本的常见用途自动化重复任务:批量重命名文件、定期备份数据、自动发送邮件等。系统管理:配置服务器、监控系统资源(如通过Bash/Powe
- 如何用DeepSeek做动画和视频
诸葛务农
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1、DeepSeek本身不能生成视频需要结合其他AI工具如RunwayML、Pika、Labs、Sora(如果可用),或者传统软件如Blender、AdobeAfterEffects等。可以使用DeepSeek生成脚本、分镜描述或代码片段,用于其他工具的动画制作。还要注意使用友好型的AI工具,如使用Canva制作简单动画,或使用文本生成视频的工具如Synthesia。可能更适合没有专业背景的用户。
- AI新高度——DEEPSEEK
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DeepSeek是由中国人工智能公司「深度求索」开发的一系列高性能大语言模型产品及相关技术体系,其定位为通用人工智能(AGI)探索者,目前已发展成为全球增长最快、性能领先的开源模型之一。下面是关于DeepSeek的详细介绍:一、DeepSeek的开发者与背景公司名称:杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(成立于2023年)核心支持:由中国知名对冲基金「高毅资产」创立并提供资金与技术资源
- 重磅!CMD命令大全
数字隐士·赛博智者
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前言cmd是command的缩写.即命令行。虽然随着计算机产业的发展,Windows操作系统的应用越来越广泛,DOS面临着被淘汰的命运,但是因为它运行安全、稳定,有的用户还在使用,所以一般Windows的各种版本都与其兼容,用户可以在Windows系统下运行DOS,中文版WindowsXP中的命令提示符进一步提高了与DOS下操作命令的兼容性,用户可以在命令提示符直接输入中文调用文件。作为一个开发者
- C++算法——贪心算法的讲解与实践
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目录引言贪心算法概述贪心算法的适用条件贪心算法的实现步骤C++实现贪心算法问题:硬币找零问题C++代码实现总结参考文献引言在算法的世界中,贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。这种算法简单易懂,且在某些问题上能够快速得到近似最优解。本文将通过C++语言对贪心算法进行讲解,并结合实际例子来展示其应用。贪心算法概述贪心算法在解决问题
- vue+three.js 加载fbx动画模型
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嗨,我是小路。今天主要和大家分享的主题是“vue+three.js加载fbx动画模型”。在现代网页开发中,3D图形和动画的应用越来越广泛,从产品展示、虚拟展厅到游戏、教育等领域,三维技术正在不断刷新用户体验。而作为前端开发者,如何将高性能的3D动画无缝集成到Vue项目中?今天从网上找了一个fbx动画模型,然后将其加载出来,并让模型动起来。项目示意图1.FBXLoader加载器定义:主要用来加载fb
- @dataclass装饰器简单用法
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dataclass是从Python3.7版本开始,作为标准库中的模块被引入,提供便捷的数据类创建和管理方式。引言Dataclass是Dataclasses模块的一种装饰器,当使用@dataclass装饰器时,会自动生成一些特殊的方法,包括:__init__:根据类属性初始化实例。__repr__:用于打印或调试时显示实例信息。__eq__:用于比较两个实例是否相等。还可以根据需要生成__lt__,
- RISC-V设计之Decoder的封装与函数(二)
RISC-V设计之封装与函数(SV)写在前面:今天去见了导师,他强烈要求我把设计中的decoder删去,去掉宏定义引入局部变量,使用封装的函数来取而代之。并在其他运算模块调用函数的返回值,提高代码简洁度和清晰度,避免全局变量污染环境,下面是根据导师的主页总结的设计笔记。-----2025/7/1示例代码:这个opcodes包是为一个简单的处理器设计的辅助模块,作用是封装指令解析相关的功能,供CPU
- python汉语编程,将关键字与文言文对应
xinhuanjieyi
汉语编程python
以下是将Python3.13的35个关键字与宋词中的典雅字词(或意象化表达)进行创意关联的版本,力求保留宋词意境的同时与关键字语义形成朦胧呼应:宋词风关键字映射谧(mì)-False(取自“静谧”,喻“假”之空寂,如“谧夜无痕”)缈(miǎo)-None(“缥缈”之虚,如“空山缈云踪”)瑧(zhēn)-True(“瑧”通“真”,喻“真”之确然,如“瑧意自昭昭”)俦(chóu)-and(“俦侣”喻“
- 一文讲清楚React中state和props的区别与联系
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文章目录一文讲清楚React中state和props的区别1.共同点2.异同点2.1state2.2props3.总结一文讲清楚React中state和props的区别1.共同点往上有各种关于state和props的解释,各式各样,我这里为了大家更好的理解,总结一句话,页面要变化,数据就得变化,数据变化的来源分为state和props也就是说,state和props的改变都能造成React组件的重
- 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
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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 =