- 文娱产业数字化转型的隐秘战场
数据与人工智能律师
人工智能大数据网络区块链云计算
(首席数据官高鹏律师数字经济团队创作,AI辅助)当《黑神话》用虚幻引擎点燃全球玩家热情时,当《长安三万里》以数字资产重构国风美学时,中国文娱产业的数字化革命已悄然进入深水区。这场没有硝烟的战争里,有人手握流量红利高歌猛进,有人却在数据迷局中折戟沉沙。某现象级手游曾因用户协议条款引发千万索赔,某头部影视公司AI生成素材陷入版权漩涡,这些看似偶然的危机背后,藏着文娱产业数字化转型的致命暗礁——数据权属
- 深度学习相关指标工作笔记
Victor Zhong
AI框架深度学习笔记人工智能
这里写目录标题检测指标iou/Gou/Diou/CiouMSE(MeanSquaredError)(均方误差)(回归问题)交叉熵损失函数(CrossEntropyErrorFunction)(分类问题)检测指标iou/Gou/Diou/CiouIntersectionoverUnion(IoU)是目标检测里一种重要的评价值交并比令人遗憾的是IoU无法优化无重叠的bboxes如果用IoU作为loss
- 时间复杂度
高斯林.神犇
数据结构
一、算法的目的:解决一个问题,所需执行代码的效率时间评价法:有很大缺陷,由于硬件CPU结构不同导致时间绝对差异性太大(有可能CPU好一点运行速度块,但算法可能很烂)纯时间法不行,后来人们提出:二、数据增长性来评价耗时间增长性和耗空间增长性比如当我们数据增长十倍,所耗空间或者所耗时间是否增长十倍,在此基础上提出两个概念时间复杂度空间复杂度三、那怎么计算时间复杂度呢1.找核心语句2.看核心语句执行的频
- python 会议室预约系统解决方案_智能会议预约系统解决方案
weixin_39914868
python会议室预约系统解决方案
随着时代的发展,科技的进步,效率在工作中成为了评价工作能力的一项标准。人的工作效率,机器的工作效率等等,我们都是逐步在提高。达到高效的工作状态离不开智能的解决方案,在此我将分享上海铭港公司做的智能办公空间—会议预约系统的案例。上海铭港做的此项会议预约系统案例的解决方案围绕的主题中心即是:效率提到会议室,可能令大家的头疼的事情随之而来。特别是公司的行政部门人员。哪间会议室是在空闲状态?哪间会议室有人
- 艾立泰塑料周转箱:构筑绿色供应链循环经济闭环
艾立泰智能包装
大数据
在物流仓储的货架间、制造业流水线旁、超市周转区、医药恒温车厢以及电商分拣中心,深蓝色的艾立泰塑料周转箱正悄然革新传统包装模式。它以工业美学之姿承载循环经济理念,箱体表面折射的不仅是仓储灯光的金属光泽,更勾勒出绿色供应链的未来蓝图。循环经济闭环:赋予包装新生多数包装物完成运输使命后便成环境负担,而艾立泰的100%可回收材料体系构建起“生产-回收-再生”的生态闭环。这一系统如精密齿轮组,借助智能追溯技
- LLM归因的几种评估方式
liliangcsdn
深度学习人工智能语言模型算法
参考ASurveyofLargeLanguageModelsAttribution,LLM归因有以下几种有效的评估方式。1人工评估归因错误的检测难度大,所以评估主要依赖人工评价进行归因检测。人工评估虽然精度高,但成本高也耗时。标注过程中还需要标注员谨慎对待,而且需要手工验证。为提高可靠性,针对一个(问题,答案,归因文本),可能需要多个标注员同时进行标注,只有大部分人认为正确归因,该(问题,答案,归
- Apipost 与 Apifox 深度对比:2025全方位解析助力 API 开发的利器
在当今软件开发的大环境下,API的开发与管理变得愈发重要。Apipost和Apifox作为两款备受关注的API开发与管理工具,它们在功能特性、使用场景以及用户评价等方面存在着诸多差异。本文将从多个维度对这两款工具进行深入剖析,以帮助研发、测试人员更好地选择适合自身项目需求的工具,同时凸显Apipost在各方面的优势。一、功能对比1.API设计Apipost:丰富的自定义属性:在大型企业级项目中,A
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 超市小程序可以实现哪些问题
nhc088
小程序
一、用户端功能与价值随时随地购物问题:传统超市受营业时间和地理位置局限,用户需到店采购。解决方案:小程序支持24小时在线购物,用户可随时下单,配送到家或到店自提。商品信息透明化问题:线下商品标签信息有限,用户难对比成分、费用、评价。解决方案:小程序展示商品详情、成分表、用户评价、费用走势,支持扫码查价。个性化推送问题:传统促销方式针对性差,用户易错过感兴趣的商品。解决方案:基于用户历史购买数据,推
- 【如何衡量相机标定结果的精度】相机标定评价函数
王尼莫啊
目标解算数码相机计算机视觉视觉检测
相关博客:【鱼眼+普通相机】相机标定【opencv】图像畸变校正一、简介常用的衡量相机标定结果精度的评价标准:畸变矫正效果:标定过程中会估计畸变系数,畸变矫正的效果可以通过比较矫正前后的图像来评估。如果畸变得到有效矫正,说明标定过程较为成功。重投影误差(ReprojectionError):这是最常用的评估相机标定精度的指标。它指的是在标定图像中检测到的特征点与通过相机参数投影得到的相应世界坐标点
- 基于Python的携程景点评价爬虫与情感评分分析
程序员威哥
python爬虫开发语言
一、项目背景携程(Ctrip)是中国最流行的旅游预订平台之一,其景点用户评论包含了大量真实的游客反馈。通过分析评论的情感倾向,可以:为用户提供更可靠的景点推荐辅助景区运营方了解用户口碑构建情感评分系统,为评分失衡提供补充二、项目目标自动化抓取携程指定景点的用户评论清洗与分词评论文本对评论进行情感分析打分分析整体情绪趋势并可视化结果三、技术栈与工具模块工具/库数据爬取requests,re,json
- Python爬虫(57)Python数据可视化全攻略:Matplotlib从入门到三维动态图表(8000字实战教程)
一个天蝎座白勺程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫信息可视化
目录背景与需求分析第一章:Matplotlib基础与核心工作流1.1环境配置与基础架构1.2基础图表类型实战1.2.1折线图进阶1.2.2分组柱状图第二章:高阶可视化技术2.1子图矩阵与多面板布局2.2动态可视化与动画第三章:行业案例实战案例1:电商用户行为分析案例2:医疗影像数据可视化第四章:可视化美学与工程优化4.1配色方案实战4.2百万级数据渲染优化第五章:交互式扩展方案5.1Matplot
- 基于vue框架的宠物店管理系统的设计与实现4czn0(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)系统界面在最后面。
小光学长
数据库
系统程序文件列表项目功能:用户,商品分类,服务类型,商品信息,商品订单,宠物服务,服务预约,服务评价,商品咨询开题报告内容基于Vue框架的宠物店管理系统的设计与实现开题报告一、引言随着宠物行业的蓬勃发展,宠物店作为宠物产品与服务的重要提供者,其管理效率和服务质量直接关系到顾客的满意度和店铺的竞争力。传统的管理方式往往依赖于手工记录和纸质文档,这种方式不仅效率低下,而且容易出错,难以满足现代宠物店日
- python初学者编程指南源码_Python可以这样学 PDF 带讲义代码版
weixin_39980917
python初学者编程指南源码
给大家带来的一篇关于Python编程相关的电子书资源,介绍了关于学Python方面的内容,本书是由清华大学出版社出版,格式为PDF,资源大小22MB,董付国编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.9。内容介绍读者评价已刷完,重点看前面部分基础知识,后面的挑着感兴趣的领域看。前面基础知识讲得不够系统,如果不是刷过别的python书的话单靠本书不一定能吃透。后半应用领域讲得较散,既不
- 电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一.项目目的1.深入了解服务:用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据,能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息,以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征,从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验:通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等,找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率:对商品销售数据、库存数据等进行关联分析,有助于合理安排库
- Python采集京东商品API接口概述及JSON格式数据参考
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前言一、接口概述京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务,用于获取京东平台上商品的详细信息。通过调用该接口,开发者可以获取商品的名称、价格、库存、图片、规格参数、用户评价等结构化数据,适用于电商应用、价格监控、数据分析等场景。二、接口特点数据全面性接口返回的数据涵盖多个维度,包括:商品基本信息:名称、品牌、型号、分类等。价格信息:当前售价、原价、促销价、折扣信息等。库存信息:库存数量
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification
surrender2u
NLP自然语言处理
翻译日期:2020-05-15翻译来源:LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址:https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文:用于多标签分类的最常见指标如下:Precisi
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- ASPICE评估:汽车软件质量的守护神
亚远景aspice
汽车
随着汽车行业的快速发展,车载软件系统的复杂性和重要性日益凸显。为了确保汽车软件的质量和安全性,汽车行业引入了ASPICE(AutomotiveSPICE)评估作为评价软件开发团队研发能力的重要工具。本文将详细介绍ASPICE评估的概念、过程及其在汽车软件开发中的重要作用。一、ASPICE评估概述ASPICE,即“汽车软件过程改进及能力评定”,是汽车行业用于评价软件开发团队研发能力水平的模型框架。它
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
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人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- 科伦坡证券交易所(CSE)定制的全栈系统开发报告
Ashlee_guweng22346
pythonjavaperldocker数据结构emacs算法
“全自动化交易平台”(CSE主席瓦吉拉·库拉提拉卡评价)的进化——订单处理延迟1Tbps)。容器化微服务:iSulad轻量容器引擎(内存开销6MB)实现Kubernetes秒级扩容,资源利用率提升70%,故障切换时间10ms,错失套利窗口。方案:鲲鹏低延迟引擎+InfiniBand网络。结果:时延降至0.5ms,套利收益年化提升22%。
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- rules写成动态
会点法律的程序员
前端javascriptvue.js
拖拽排序和必填校验联动(rules写到computed里)computed:{rules(){construles={};this.form.feedList.forEach((item,idx)=>{rules[`feedList.${idx}`]=[{required:true,message:`路线评价动态${idx+1}待填写,请填写完毕提交`,trigger:'change'}];});
- 学生综合评价系统详细设计与具体代码实现
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1教育评价的现状与挑战传统的学生评价体系主要依赖于考试成绩,忽略了学生在其他方面的表现,例如学习态度、课堂参与、合作精神等。这种单一的评价方式难以全面反映学生的综合素质,也无法满足个性化教育的需求。随着教育改革的不断深入,建立多元化、科学化的学生综合评价体系势在必行。1.2学生综合评价系统的意义学生综合评价系统旨在建立一套科学、公正、全面的评价体系,涵盖学生的各个方面,包括:学业成
- 三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆
中科米堆
3d汽车
车灯作为兼具功能性与设计美学的核心部件,其研发流程对精度与效率的要求极高。传统车灯设计依赖手工测绘与模具开发,周期长、成本高,且难以捕捉复杂曲面细节。随着3D扫描与逆向工程技术的突破,中科米堆三维建模3D扫描解决方案正以数字化手段革新这一领域,实现从物理车灯到数字模型的精准转化,为汽车设计注入全新动能。中科米堆三维扫描系统采用蓝光激光扫描技术,可实现0.025mm测量精度,完美适配车灯曲面复杂、反
- DeepSeek:开启教育测评智能化新时代
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek教育测评应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek的发展历程与特点2.2工作原理与技术架构三、测评试题智能生成3.1生成原理与技术实现3.2生成试题的类型与应用场景3.3优势与面临的挑战四、学生学习评价报告4.1评价指标体系与数据来源4.2DeepSeek生成评价报告的流程与方法4.3评价报告的特点与应用价值五、教育测评系统优化5.1DeepSeek对教育测评系统的优化作用5.2实际案
- Python爬虫实战:研究TextBlob相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmlTextBlob
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展,社交媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。每天在社交媒体上产生的海量文本数据蕴含着丰富的情感信息和社会舆情,分析这些文本情感倾向,有助于企业了解消费者对产品和服务的评价,政府部门监测社会舆论动态,研究机构探索公众对热点事件的态度。情感分析(SentimentAnalysis)作为自然语言处理的重要分支,旨在通过计算方法识别和提取文本中的主
- 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 =