- 干货|自我介绍这三个坑,99%的概率你踩过!
夏麦生命的魔术师
自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在,在做演讲俱乐部的2年时间里,我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍,自我介绍做得超棒的人真不多!最近,我花了近几个月时间,仔细研究了500+人线上场景的自我介绍,发现优秀的自我介绍也不多!为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢?这个问题,在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践,终于发现三个—
- 防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。
xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹,婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症,1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节,北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的,南方的春夏最为潮湿,所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外,还有遗传、饮食等多方因素,令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时,妈妈们都应该怎么做?如何
- 经济金融学公开课学习总汇(九)
佳佳爱科技AITech
本章内容:1.什么是金融风险2.什么是风险偏好与满意度,人都是风险厌恶吗3.单一投资还是多元投资4.无差别曲线金融风险:金融风险是指金融变量的各种可能值偏离期望的可能性以及幅度,所以风险不是说,一定会发生概率的亏损或者偏离回报,它也有可能发生超额的回报作为理财的投资人,我们一般只关注系统风险(经济环境不好造成房市大跌等)。还有非系统性风险(购买理财,卷款跑路等)。其中系统风险是可分散的风险;后者是
- 数据库系统 第53节 数据库并发控制
hummhumm
数据库oraclepythonjavadatabasesql后端
数据库并发控制是确保在多个用户或进程同时访问数据库时,数据的完整性和一致性得到维护的一种机制。并发控制技术主要分为两大类:乐观并发控制和悲观并发控制。下面将详细叙述这两种技术,以及多版本并发控制(MVCC),这是一种在数据库系统中广泛使用的并发控制方法。乐观并发控制(OptimisticConcurrencyControl,OCC)乐观并发控制的核心思想是假设事务之间的冲突发生的概率较低,因此它允
- 架构师备考的一些思考(三)
kiba518
网络
前言这个考题的大部分内容,我感觉都是我们会的,但所有的考题都穿上了马甲,穿上马甲我们就不好认了,而且如果是一个两个人穿马甲,还好推断,如果1000人穿马甲,你识别的概率就会急速下降。有些题的内容则是即无法识别,也无法背,因为它也没有个前因后果,完全是出题人拍脑袋想的,所以,这种题我们是无法通过知识来判断的,因为用知识来判断,你会发现,四个选项全是正确的,这时我们可以采用逐字读题法,就是一个字一个字
- 红源随笔
红源随笔
2020年3月26日红源悟语自我觉醒:想都是问题;做才是答案!今日成长健身的本质诉求,是让你在高强度的工作中游刃有余,在工作之外还有精力去享受生活。今日感悟在这个信息爆炸、竞争激烈的全球化时代,谁的精力充沛,谁在竞争中胜出的概率就更高。
- 关于灵感的一些想法
高温若寒的坚持
灵感是个稍纵即逝的东西,如果不好好抓住,只能与它挥手告别。相信我们都有过这样的时刻,走着走着路或者吃着吃着饭时一个想法的出现,那就是灵感的再现。灵感虽然是个可遇不可求的东西,但我们可以通过一些途径增加灵感出现的概率。1.多和别人聊天。相信大家都知道《聊斋志异》这部作品,而蒲松龄创作这部小说的灵感多来自于与周围人的聊天之中。我们如果想增加灵感出现的概率,就要多和身边的人聊聊天,特别是和优秀的榜样人物
- adb有线连接正常,adb connect失败
cheri--
adbandroid
adbconnect失败1.确认两个设备在同一个局域网2.确认此网络是否有adb连接的权限(有的公司网络不允许adb)3.确认防火墙设置如果前面3步都确认没问题,Pingip也能成功,那么有可能就是端口的问题:step1:先用有线连接设备,执行adbtcpip5555step2:拔掉有线step3:adbconnect192.168.1.105这样大概率就能成功了
- Ihandy Unity开发 面试题 2024
z2014z
面试职场和发展
1.当i>10时,调用test是否会出现死锁?原因是什么?voidtest(inti){lock(this){if(i>10){i--;test(i);}}}2.有一个表有n条记录,每条记录有两个字段,weight和id,写出程序保证id出现的概率与权重相同3.从1到n,一共有多少个14.二叉树的层次遍历5.给定两个链表,将对应数值相加6.检查两棵树是否相同
- 如何获得巨大的成功
心水
什么是巨大的成功?举个例子,你赢得了一家客户算是小小的成功,你赢得100家客户就算是巨大的成功,巨大的成功会让你感觉到质变、跃迁和震撼的感觉。要获得巨大的成功虽然很难,但并不是不可能的,做好下面四点能大幅提高获得巨大成功的概率。1.将一个因素最大化。以微信的巨大成功为例,这个因素是什么呢?我觉得是张小龙和微信团队对一个好产品原则的坚守。第一条,好的产品是有创意的,它必须是一个创新的东西;第二条,好
- 【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计
傻傻虎虎
系统架构设计系统架构系统安全
【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构功能与应用场景技术含量与成本系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分,可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率;可用度是某一时刻可运行的概率;可维度是指系统失效后,在时间间隔内被修复的概率;平均无故障时间是从0时开始到故障发生时,系统的持续运行时间的期望值;平均故障修复时间就是字面意思;平均故障间隔时间是
- 成功学不能学
润物老师
成功是一个小概率事件,混得太惨也是。大部分人,还是过着不太成功不太失败的日子。如果我们要修理一辆汽车,你会只坚持用扳手,不用螺丝刀么?我们既可以用扳手,也可以用螺丝刀。关键是,目标是把车修好。要点拆解一、成功永远是小概率事件通过对炼金术的案例,以及数学中的正态分布曲线,即无论什么群体,随机变量的概率分布大多数总会停留在某一个值前后,离这个值越远,出现的概率越少。来说明,成功也是个小概率事件,混的太
- 2021年3月11日复盘:第二次企稳信号!
老威期权说
今天大会闭幕,沪指数据收敛,大盘借机上破强阻力位3410点,并以最高点收光头光脚阳线,下未触及支撑位,发出短期企稳信号!这是年后高点下跌以来第二次发出企稳信号!上一次发出企稳信号是3月1日!结果2号大跌后、3号大涨、4日又开始下跌!根据我们的理解,企稳信号发出后,再下跌才是低买时机;不跌继续涨的话,就要注意冲高后的风险!明天周五,周五走势大概率都和下周行情负相关,即周五好看,下周要小心;周五难看,
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
Terry Cao 漕河泾
3d人工智能计算机视觉目标跟踪
基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而,尽管它们能够实现最先进的结果,大多数方法的计算开销很大,需要大量资源来实时运行。在下文中,我们基于之前的工作,开发了SRT3D,这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法,旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线(这些线模型化了物体轮廓位置的概率)上稀疏地考虑图像信息。由此,我们改进了当前的技术,并引入了考虑定义
- 婚前没有满足男人的“择爱观”,婚后老公出轨的概率会变高
文秀木子
相信很多女孩子会听过这样的话:你这样的女人适合过日子,可以娶回家当老婆;你这样的女人适合谈恋爱,但不适合过日子,不能娶回家的。成熟理性的男人,对于选女朋友和选老婆,标准是不一样的,我希望正在恋爱或者准备恋爱的姑娘们能明白这一点。在这里,我先和大家分享两组概念:一是短择和长择;二是择爱观和择偶观。短择和长择:短择,顾名思义,就是短期择偶。男人只是想和你玩一玩,玩腻了就抛弃,他并不打算和你发展长期稳定
- 概率图模型(PGM)综述
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概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- 写作界的火云邪神,一篇标题甩出来,打破你的思维定势
晓菲悦读
砍柴书院&写作营丹老师在开营的时候说:“作为五年的新媒体编辑,在接下来的这一个月的时间里,我能为大家提供的帮助是,关于写作的建议,文章的优化,以及思维力的变化。”丹老师的每一节课都有趣、有料,有浅显易懂的理论,有恰如其分的例子。让我们在欢乐轻松的氛围中听的懂,学的会。4月27日上的是标题课——《如何写出不影响调性,又能打开概率高的标题》(上课前,教导主任“小鹿波比”就喊我们:“今晚上有热情的互动,
- 处于苍蝇模式,寻找蜜蜂模式
雷宇plus
对于我这个七零后生人,即将步入知命之年年龄的人来说,选择一项下一辈子靠谱的职业确实是一个极其慎重和重要的事。虽说我也读过《百年人生》,按照目前医学科学技术的发展进步,这一代的人也许能够活到八十到一百岁,五十上下的年龄也就是中青年。但不可否认的是,相比于年轻人,除了在智力、经验上不输之外,在人体机能和精力上确实再走下坡路,这是不容辩解的,虽说这个年龄段有少量的人的体力和精力很好,但要看概率,用概率这
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习潜在狄利克雷分配LDA
定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
FFmpeg123
Pytorchcnn深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
- 可惜我还是很喜欢你(10)
陈奶盖
陈奶盖135有次不太高兴,跟夏来说我奶奶不喜欢我因为重男轻女,所以我奶奶对我和我妈妈都不好,我很怕以后遇到这样的婆婆。他很温柔的跟我说,他妈妈是很好的人,他奶奶也是,我不会有这样的苦恼的。......现在想起来,就也挺难过。136我俩的大学不是在厦门嘛,我是福建人他不是。有次聊到什么,我跟他说可能大概率我以后会回福州工作吧。他问我为什么,(因为我也不是福州人。)“因为家里在福州有房子,我父母给我买
- 美
欧阳星羽
试问,谁又会拒绝美、变得更美呢?故事父子俩见一辆豪车驶来,儿子说:开这种车的人,肚子里一定没什么文化。父亲:说这种话的人,兜里一定没有钱。好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一,说这句话的人,大概率没有一副好看的皮囊。绝杀但凡好看的皮囊再加上那么一点优点,就能组成绝杀!+才,集美貌与才华于一身;+财,无往不利;+德,人美心善;……没有比外貌更能万搭的品质了,绝无仅有。美就像一个超级放大镜,任何优点
- 日记2021-3-8
思考z
今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- 【机器学习】朴素贝叶斯
可口的冰可乐
机器学习机器学习概率论
3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
- 软考高项-信息系统项目管理师-必考知识点1
围城客
软考软考信息系统项目管理师
NO1、制定成本预算的步骤(1)将项目总成本分摊到项目工作分解结构的各个工作包(2)将各个工作包成本再分配到该工作包所包含的各项活动上(3)确定各项成本预算支出的时间计划及项目成本预算计划PS:1、分到工作包2、分到工作包中的活动3、确定各项成本指定预算NO2、定性风险分析的方法定性风险分析的技术方法有风险概率与影响评估法、概率和影响矩阵、风险紧迫性评估等PS:概率与影响评估法经常考到,容易与定量
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习提升方法AdaBoost
定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 每日复盘分享
Collue
3-90/Day15/有效学习,从每日复盘分享开始【2021.8.3社科篇】《人生算法》——第二部分人生算法十八关【一】收获新知第2关、狭隘/穷人思维是打折甩卖了概率权——商业世界的算法,是通过概率权分配游戏。尤其是万物皆被编码,这意味着,可以通过数字化的“码”控制物理世界的“万物”——为了公平,这类控制通常是通过概率权实现权利与财富的转移。——狭隘是我们面临的第二个人生难题。人和人之间的差异很多
- 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 =