- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
ywfwyht
自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- 本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式
搏博
pytorch人工智能python机器学习windows深度学习
接前文,我们在本地Windows系统上,基于GGUF文件部署了DeepSeek模型(DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本),但是GGUF是已经量化的版本,我们除了对其进行微调之外,无法对其训练,那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢?今天我们就反其道而行之,将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提:已经部署好了Deep
- 字节跳动实习生和校招生内推
飞300
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机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- MNIST Examples for GGML - Fully connected network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesFullyconnected
MNISTExamplesforGGML-Fullyconnectednetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Fullyconnectednetwork2.2.1.TotrainafullyconnectedmodelinPyTorchandsaveitasaGGUFfile2.2.2.Toevaluatethemod
- Python调用C语言动态库(DLL)结构体/指针/变量的方法
ENOCH_Q
PYTHONpythonc语言开发语言
文章目录前言一、如何生成C语言动态库DLL第一步:安装编译工具第二步:设计C代码第三步:编译成C语言动态库DLL二、如何使用C语言动态库第一步:python/pytorch调入DLL接口第二步:Python调用DLL函数第三步:Python测试函数三、完整程序与测试结果总结前言在使用python等进行数据处理时,有时需要使用C语言生成的动态库进行数据处理,比如有些算法已经用C语言实现,或有些函数处
- 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG
吨吨不打野
动手学深度学习pytorch深度学习pytorch网络
文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档:https://zh-v2.d2l.ai/chapt
- 【Python】解决PyTorch报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案
I'mAlex
pythonpytorch开发语言
在使用PyTorch时,遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的。这种问题在加载模型或数据时比较常见。以下是一些排查和解决该问题的步骤。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
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近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
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了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- PyTorch入门实战:从零搭建你的第一个神经网络
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目录一、PyTorch简介:为什么选择它?二、环境搭建:5分钟快速安装三、核心概念:张量与自动求导1.张量(Tensor):深度学习的数据基石2.自动求导(Autograd):神经网络训练的核心四、实战:手写数字识别(MNIST)1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络(CNN)3.训练与评估五、下一步学习建议一、PyTorch简介:为什么选择它?PyTorch是当前最热门的深度学习框架之一,由
- PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍
qq_27390023
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LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块,用于统一管理数据加载流程(包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等)。它的核心作用是将数据处理逻辑与模型解耦,提高代码的可复用性和可读性。1.LightningDataModule的作用✅封装数据预处理:数据下载、清理、转换等步骤都可以在LightningDataModule中完成。✅统一数据加载流程:确保训练、
- 【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练
LittleNyima
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本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关|使用Pytorch进行分布式训练,转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了,之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题,在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码,没有深入研究过其中的实现细节,因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式,使用nn.Data
- 实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练
晓岚和雪
实验随记pytorch人工智能python深度学习分布式
本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~,由于pytorchLightning多机多卡示例很少,因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。不断完善中…~~及多机多卡训练细节。任务需求:实现多机多卡训练,模型可能继承torch.nn或者torch.lightning。示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启
- PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍
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分布式日志是指在分布式系统中,多个节点(如多台机器或多个GPU)协同工作时,对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。在多GPU/分布式训练环境下,多个进程会同时运行,普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出,导致日志混乱。PyTorchLightning提供了一些分布式日志控制工具,确保日志仅在rank0进程打印,防止重复输出。lightning_utiliti
- Pytorch学习之路(3)
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一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理:数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换,划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据,在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成,Dataset定义好数据的格式和数据变换形式,DataLoader用iterative的方式不断
- PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析:全面比较两大深度学习框架,助你选择最适合的工具
BuluAI
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在人工智能的浪潮中,深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者,各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天,我们就来深入探讨这两个框架的特点,帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中,计算图是在程序运行时动态构建的,这使得开发者可
- 一个AI应用的开发、上线流程解析
終不似少年遊*
人工智能ai应用ckptonnx模型文件部署推理
目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理(Inference)2.1.pth(PyTorch模型格式)2.2.mindir(MindSpore模型格式)2.3.onnx(开放神经网络交换格式)2.4实际例子:自动驾驶系统中的推理模块3.APP与网页4.运维中心与本地部署SDK5.RAG(Re
- 使⽤MATLAB进⾏⽬标检测
唐BiuBiu
机器学习matlab开发语言目标检测深度学习
目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短,我⽤MATLAB。Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭,最主要的原因是⽣态完善,⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。从数据集划分到训练,再到性能验证和画图,仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间,把⾃⼰的精⼒放在摸⻥(划掉)算法本身上了。下
- 基于PyTorch的生成对抗网络入门(5)——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络(CGAN)超详解
wendy_ya
PyTorchpythonpytorch生成对抗网络深度学习python神经网络
目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络(CGAN)进行手写数字生成。比如说,要求生成不同的,但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集
- Pytorch的自动求导模块
zoujiahui_2018
pytorch人工智能python
文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度,函数如下:torc
- Python 中如何 import 绝对路径的模块
斐硕人
僧旅python开发语言后端
问题:jupter-lab使用时用到其他文件夹下的一个自定义模块,试图使用绝对路径导入解决方式:importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景:importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning/')#自定义模块fromtorchLearningimpo
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用
weixin_39719042
conda装tensorboardx
“我不喜欢Tensorflow,但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027),和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织log问题。今天,想和大家简单地谈谈tensorboard的使用。经过社区的努力,目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲
- Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构
DukeYong
DeepSeek
首先,MLA是什么?可能是指Multi-HeadLocalAttention,即多头局部注意力,这种机制通常用于减少计算量,特别是在处理长序列时,每个头只关注局部区域。比如每个token只注意其周围的一定窗口内的其他token,而不是全局。这可能与传统的Transformer中的滑动窗口或局部注意力类似。接下来,我需要考虑如何将局部注意力与多头机制结合。每个注意力头可能有不同的局部窗口,或者共享相
- Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的
DukeYong
架构
我记得在PyTorch中,模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列(即输出神经元)分布在多个设备上。在MoE中,每个专家可能是一个这样的并行层,然后通过门控机制将输入路由到不同的专家。接下来,我需要思考ColumnParallelLinear的具体实现。通常,这种并行线性层会在前向传播时将输入数据分发到各个设备,每个设备处理一
- 小白零基础学习深度学习之张量
爱理科的小王子
学习深度学习人工智能
1.张量PyTorch中的张量(Tensor)就是一种用来存储数据的“盒子”,这个盒子可以有不同的形状和大小,里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西,就像乐高积木一样,你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据:你可以把张量当作一个容器,用来存储各种数据。比如,一张图片可以用一个三维张量来表示,其中第一维是颜色通道(红、绿、蓝),第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 神经网络常见激活函数 9-CELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络python
文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元:CELU(ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit),是一种连续可导的激活函数,结合了ELU和ReLU的特点,旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α
- 大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型
North_D
大语言模型LLM语言模型pytorch人工智能python深度学习自然语言处理大语言模型
文章目录通过阅读大语言模型的代码,熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyTorchChatGLM3-6B模型代码ChatGLMModel类总览ChatGLMModel类说明ChatGLMModel类核心代码片段通过阅读大语言模型的代码,熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyT
- 使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器进行模型检查点处理
MinIO分布式存储
分布式存储MinIOpytorch百度云人工智能
2023年11月,Amazon宣布推出适用于PyTorch的S3连接器。适用于PyTorch的AmazonS3连接器提供了专为S3对象存储构建的PyTorch数据集基元(数据集和数据加载器)的实现。它支持用于随机数据访问模式的地图样式数据集和用于流式处理顺序数据访问模式的可迭代样式数据集。适用于PyTorch的S3连接器还包括一个检查点接口,用于将检查点直接保存和加载到S3存储桶,而无需先保存到本
- 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 =