- C语言:结构体数组
凭君语未可
C语言c语言
结构体数组介绍定义结构体定义结构体数组初始化结构体数组访问和修改结构体数组的元素遍历结构体数组示例高级用法动态分配结构体数组使用`malloc`动态分配使用`calloc`动态分配结构体数组作为函数参数结构体数组与指针多维结构体数组使用`typedef`简化结构体定义结构体数组的常见应用场景结构体数组的排序结构体数组与文件操作写入结构体数组到文件从文件读取结构体数组使用嵌套结构体介绍在C语言中,结
- 冯诺依曼架构和哈佛架构的主要区别?
m0_74824552
面试学习路线阿里巴巴架构微服务云原生
冯诺依曼架构(VonNeumannArchitecture)和哈佛架构(HarvardArchitecture)是两种计算机体系结构,它们在存储器组织、指令处理和数据存取等方面有明显的不同。以下是它们的主要区别:1.存储器结构冯诺依曼架构:在冯诺依曼架构中,程序存储器和数据存储器是共享的,即指令和数据都存储在同一个内存区域(通常是RAM)中。由于指令和数据使用同一条总线来传输,处理器在每次访问内存
- 电子电气架构 --- 整车控制系统
车载诊断技术
车辆信息安全思考汽车行业架构汽车电子电器架构网络SOA
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:所有人的看法和评价都是暂时的,只有自己的经历是伴随一生的,几乎所有的担忧和畏惧,都是来源于自己的想象,只有你真的去做了,才会发现有多快乐。人就应该满脑子都是前途,不再在意别人的看法不再害怕别人讨厌自己,不再畏手畏脚忧心忡忡也不会在睡前反回忆白天的行为,是否让对方产生误解用你那精神内耗
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf
2501_90243308
apacheflinkspark
3.基于ApacheFlink的流式计算平台为解决上述问题,bilibili希望根据以下三点要求构建基于ApacheFlink的流式计算平台。第一点,需要提供SQL化编程。bilibili对SQL进行了扩展,称为BSQL。BSQL扩展了Flink底层SQL的上层,即SQL语法层。**第二点,**DAG拖拽编程,一方面用户可以通过画板来构建自己的Pipeline,另一方面用户也可以使用原生Jar方式
- AlphaFold2的思路总结(十五)
xiaofengzihhh
蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- python机器学习
方安乐
pythonpython机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一,其简洁、易用、高效的特点,让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例,帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
- 【阅读总结】AlphaFold3 unedited version 通读 + 服务器使用总结
Lasgalena
论文阅读软件使用论文阅读服务器
省流:AlphaFold3能做什么:预测蛋白质、DNA、RNA与允许的配体/离子/共价修饰的复合物结构为什么要用AlphaFold3:有强大的泛化性和准确率,除了RNA结构略差于AIchemy_RNA2外,预测精度高于现有方法(包括Vina和RosettaFold-All-Atom)AlphaFold3怎么用:代码不开源,网站https://alphafoldserver.com/需注册使用,每日
- 神经网络|(三)线性回归基础知识
西猫雷婶
神经网络线性回归机器学习
【1】引言前序学习进程中,已经对简单神经元的工作模式有所了解,这种二元分类的工作机制,进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为:神经网络|(一)加权平均法,感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上,上述表达模型的一个基本原则是:元素和对应的权重,线性相乘后再和阈值开关作对比,元素的综合影响在本质上是一个线性函数,类似于y=wx+
- 两数相加【力扣:中等难度】
牛哄哄的柯南
代码面试经典案例leetcode链表算法
title:两数相加【力扣:中等难度】tags:LeetCode题目给你两个非空的链表,表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的,并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加,并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外,这两个数都不会以0开头。示例1:输入:l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出:[7,0,8]解释:342+465=807.示例2:输入:l
- 基于Python的豆瓣电影爬虫数据分析可视化设计与实现
计算机软件程序设计
Python爬虫Python程序设计数据分析python爬虫
【1】系统介绍1.研究背景随着互联网的快速发展,电影产业已经成为全球文化产业的重要组成部分。观众对电影的需求和兴趣日益增长,而在线电影平台如豆瓣电影(DoubanMovie)成为了用户获取电影信息、发表评论和评分的主要渠道之一。豆瓣电影不仅提供了丰富的电影资料,还拥有庞大的用户群体,这些用户生成的内容(UGC)为电影市场分析提供了宝贵的数据资源。然而,尽管豆瓣电影平台提供了大量的公开数据,但这些数
- Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率
计算机软件程序设计
机器学习python推荐算法开发语言
一个完整的Python实现,包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理,Scikit-learn进行相似度计算,并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先,需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵(可以是显式评分或隐式反馈),表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
- 情感分析常见算法与模型及实现步骤
计算机软件程序设计
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【1】常见算法与模型情感分析(SentimentAnalysis)是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的主观信息,如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种:传统机器学习方法朴素贝叶斯(NaiveBayes)基于贝叶斯定理,假设特征之间相互独立。计算简单,适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机(SVM)通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好,适
- 基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究
计算机软件程序设计
机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及,信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活,也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支,其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向,来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来,基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步,这为提高舆论分析的准确性和效
- 关于CSS中毛玻璃和滤镜使用总结
计算机软件程序设计
知识科普css
【1】毛玻璃毛玻璃效果(也称为磨砂玻璃效果)可以通过CSS的backdrop-filter属性来实现。这个属性允许你在背景上应用各种滤镜效果,从而创建出类似磨砂玻璃的效果。这种效果通常用于创建半透明背景下的模糊效果,使得背景图像或颜色变得柔和,同时保持前景内容的清晰可见。示例代码HTML结构CSS毛玻璃效果毛玻璃效果这是一个使用CSS创建的毛玻璃效果。CSS样式body,html{height:1
- 自然语言处理(NLP)-总览图学习
汤姆和佩琦
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文章目录自然语言处理(NLP)-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学(Phonology)2.形态学(Morphology)3.句法学(Syntax)4.语义学(Semantics)5.推理(Reasoning)小结自然语言处理(NLP)-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型,涵盖了从语音分析到应用推理和执行的多个阶段,每
- Flink (十二) :Table API & SQL (一) 概览
Leven199527
Flinkflinksql大数据
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理:TableAPI和SQL。TableAPI是用于Scala和Java语言的查询API,它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。FlinkSQL是基于ApacheCalcite来实现的标准SQL。无论输入是连续的(流式)还是有界的(批处理),在两个接口中指定的查询都具有相同的语义,并指定相同的结果。TableAP
- 深度学习利用数据加载、预处理和增强数据提高模型的性能
weixin_30777913
人工智能深度学习
深度学习数据预处理是一个关键步骤,旨在提高模型的性能和准确性。通过数据加载、预处理和增强,可以显著提高深度学习模型的性能和准确性。在实际应用中,需要根据具体的数据和任务来选择合适的预处理和增强技术。以下将详细论述并举例说明如何加载、预处理和增强数据。一、数据加载在深度学习中,数据加载是第一步。这通常涉及到从各种数据源(如CSV文件、数据库、图像文件夹等)中读取数据。以DeepLearning4J(
- LeetCode HOT-100 分类总结
悬浮海
#LeetCodeHOT100leetcode算法HOT-100分类总结
文章目录二分搜索排序滑动窗口哈希表位运算前缀和双指针图二叉树回溯贪心:动态规划:背包问题:单调栈(辅助栈):并查集LRU缓存小技巧二分搜索【NO.4】LeetCodeHOT100—4.寻找两个正序数组的中位数【NO.17】LeetCodeHOT100—33.搜索旋转排序数组【NO.18】LeetCodeHOT100—34.在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置排序排序方法,如果可以确定数值的范
- 系统架构设计基础:概念与原则
Evaporator Core
系统架构设计师Python开发经验数据库系统设计师系统架构
系统架构设计基础:概念与原则引言系统架构设计是软件开发过程中至关重要的一环,它决定了系统的整体结构、组件之间的关系以及系统的可扩展性、可维护性和性能。系统架构设计师不仅需要具备扎实的技术功底,还需要对业务需求有深刻的理解,能够在复杂的需求中找到平衡点,设计出既满足当前需求又具备良好扩展性的系统架构。本文将深入探讨系统架构设计的基础概念与原则,帮助读者建立起系统架构设计的理论基础。第一章:系统架构设
- Python Web应用开发进阶:集成数据库与SQLAlchemy
Evaporator Core
Python开发经验python前端数据库
引言在上一篇《PythonWeb应用开发入门:从零搭建一个简单的Web应用》中,我们学习了如何使用Flask框架搭建一个简单的Web应用。然而,大多数Web应用都需要与数据库进行交互,以存储和检索数据。本文将深入探讨如何在Flask应用中集成数据库,并使用SQLAlchemy进行数据操作。一、数据库选择与安装1.1选择数据库在PythonWeb开发中,常用的数据库有SQLite、MySQL、Pos
- C++——内存管理
kiiila
C++c++
目录1.c++内存分布2.c语言中动态内存管理3.c++动态内存管理4.operatornew和operatordelete函数5.new和delete的实现原理6.定位new表达式(了解)7.malloc/free和new/delete的区别8.什么是内存泄漏,内存泄漏的危害1.c++内存分布内核空间用户代码不能读写栈向下增长内存映射段文件映射、动态库、匿名映射堆向上增长数据段或静态区全局数据、
- 读论文 Situated Instruction Following
MhZhou0412
人工智能深度学习python
研究背景:在传统的指令跟随范式中,代理独自在一个空房子里行动,导致语言使用既简单又人为“完整”。与此相反,我们提出了情境指令跟随(SIF),该方法拥抱真实世界通信中固有的不完全和模糊性,具有人的物理存在。情境指令的意义通过人类的过去行动和预期未来行为自然展开。在我们的设置中,指令具有以下特征:(1)模糊不清,(2)具有时间演变的意图,(3)可以通过代理的动态行动更精确地解释。SIF中的任务包括两个
- [Qt]常用控件介绍-显示类控件-QLabel、QLCDNumber、QProgressBar、QCalendarWidget控件
北顾南栀倾寒
QtC++c++qt开发语言
目录1.Label控件属性介绍三种文本格式的设置应用编辑图片与自动拉伸应用QLable伙伴设置2.LCDNumber控件属性Demo:倒计时程序多线程实现倒计时程序3.ProgressBar控件属性Demo:定时器--进度条随机增长Qt头文件的前置声明4.CalendarWidget控件属性重要的信号1.Label控件可以用来显示文本和图片内容,内部含有许多功能,但是在运行后只能用于显示文本和实现
- 基于Python的自然语言处理系列(2):Word2Vec(负采样)
会飞的Anthony
自然语言处理人工智能信息系统自然语言处理word2vec人工智能
在本系列的第二篇文章中,我们将继续探讨Word2Vec模型,这次重点介绍负采样(NegativeSampling)技术。负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术,它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来,我们将通过详细的代码实现和理论讲解,帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。1.Word2Vec(负采样)原理1.1负采样的背景在Word2Vec的Skip-g
- 牛客网面试必刷TOP101-03二叉树BM40 重建二叉树
bingw0114
面试数据结构职场和发展
描述给定节点数为n的二叉树的前序遍历和中序遍历结果,请重建出该二叉树并返回它的头结点。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6},则重建出如下图所示。提示:1.vin.length==pre.length2.pre和vin均无重复元素3.vin出现的元素均出现在pre里4.只需要返回根结点,系统会自动输出整颗树做答案对比数据范围:n≤20
- Python知识点:基于Python工具和技术,如何使用Truffle进行智能合约开发与部署
杰哥在此
Python系列python智能合约开发语言编程面试
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用Truffle与Python进行智能合约开发与部署Truffle是一个强大的开发框架,它为以太坊智能合约的开发、测试和部署提供了一整套工具。虽然Truffle主要使用JavaScript和Solidity,但是它也可以与Python工具和技术配合使用,以实现更灵活的开发流程。
- C语言:函数详解
wai歪why
c语言开发语言
1.函数的概念其实在C语⾔也引⼊函数(function)的概念,有些翻译为:⼦程序,⼦程序这种翻译更加准确⼀些。C语⾔中的函数就是⼀个完成某项特定的任务的⼀⼩段代码。这段代码是有特殊的写法和调⽤⽅法的。C语⾔的程序其实是由⽆数个⼩的函数组合⽽成的。C语言中我们会见到两类函数:库函数和自定义函数。2.库函数C语⾔标准中规定了C语⾔的各种语法规则,C语言本身是不提供库函数的,但我们写代码时经常会用到重
- C++11:开启高效编程之旅(万字详解)
Main. 24
c++开发语言
1.列表初始化1.1.C++98传统的{}C++98中⼀般数组和结构体可以⽤{}进行初始化。structPoint{int_x;int_y;};intmain(){//初始化数组intarray1[]={1,2,3,4,5};intarray2[5]={0};//初始化结构体Pointp={1,2};return0;}1.2.C++11中的{}C++11以后想统⼀初始化⽅式,试图实现⼀切对象皆可⽤
- 使用Python进行3D游戏开发
2301_79366332
python3dpygamePython
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,它也可以用于开发3D游戏。虽然Python在游戏开发方面可能不如其他专门的游戏引擎和语言,但它仍然提供了许多库和工具,可以帮助您构建简单的3D游戏。在本文中,我们将探讨如何使用Python进行基本的3D游戏开发。安装所需的库要开始使用Python进行3D游戏开发,您需要安装一些必要的库。其中,最重要的是Pygame库和PyOpenGL库。Pygame
- 2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄,寒露人远鸡相应。
汤姆和佩琦
sklearn机器学习sklearn学习python人工智能scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习:问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站:https://sklearn.apachecn.org/和https
- 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 =