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目录链表分区(Partition)功能概述代码实现要点与难点注意事项链表回文判断(PalindromeList)功能概述代码实现要点与难点注意事项总结在链表相关的算法问题中,理解链表的基本结构和操作至关重要。今天我们深入探讨两个经典的链表问题:链表分区和链表回文判断,通过详细分析代码实现,理解其中的要点、难点和注意事项。作者主页:共享家9527-CSDN博客链表分区(Partition)功能概述链
- JavaScript基础-事件基础
難釋懷
javascript开发语言
在现代Web开发中,交互性是网站用户体验的重要组成部分。通过使用JavaScript,我们可以捕获用户的操作并作出响应,实现动态网页效果。这一切都离不开事件(Events)的概念。本文将介绍JavaScript中事件的基础知识,包括事件类型、如何绑定事件处理器以及一些常见的实践技巧。一、什么是事件?在浏览器环境中,事件是由浏览器生成的通知,表明某种情况已经发生。这些情况可能是用户交互(如点击按钮)
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
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文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- 目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些?他们的特点及优劣
yuanpan
机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比:1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点:专注于工业机器视觉,提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用,如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势:算法优化好,适合实时工业应用。硬件兼容性强,支持多种工业相机和设备。劣势:商业软件,
- halcon里3d平面度检测程序_激光三角测量法在工业视觉检测上的应用
jiago 王佳东fr
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达激光三角测量法,是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述,包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面,由于物体表面高度发生变化,使得激光线发生了弯曲,根据这个线的变形,可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示,基本组成结构有
- 并查集实现算法
C嘎嘎嵌入式开发
算法算法服务器c++
畅通工程2题目描述:某省调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表,表中列出了每条道路直接连通的城镇。省政府“畅通工程”的目标是使全省任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要互相间接通过道路可达即可)。问最少还需要建设多少条道路?输入描述:测试输入包含若干测试用例。每个测试用例的第1行给出两个正整数,分别是城镇数目N(#include#include#include#includ
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- Ada语言的数据结构与算法
尤宸翎
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Ada语言的数据结构与算法引言在计算机科学的领域里,数据结构与算法是核心的组成部分,围绕着如何高效地存储和处理数据。这些概念不仅是程序设计的重要基础,也是提高程序性能的关键。Ada是一种强类型、结构化的编程语言,早在20世纪80年代就被设计用于军用和实时系统。由于其高可靠性和可维护性,Ada逐渐在航空航天、军事和其他需要高安全性的领域获得了广泛应用。本文将探讨Ada语言中的数据结构和算法,包括常见
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以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- Camera常用算法介绍1
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Camera常用数据格式及算法介绍1二、Camera常用算法介绍2.1基础图像处理算法2.1.1HDR算法2.1.1.1HDR算法概述2.1.1.2发展历程2.1.1.2.1传统多帧合成阶段(2010年代初期)2.1.1.2.2.算法优化阶段(2016-2020年)2.1.1.2.3实时处理阶段(2020年至今)2.1.1.3技术原理2.1.1.3.1多帧采集2.1.1.3.2图像合成2.1.1.
- 初探 Threejs 物理引擎CANNON,解锁 3D 动态魅力
伶俜Monster
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简介Cannon.js是一个基于JavaScript的物理引擎,它可以在浏览器中模拟物理效果。它支持碰撞检测、刚体动力学、约束等物理效果,可以用于创建逼真的物理场景和交互。参考文档官方示例原理Cannon.js使用了欧拉角来表示物体的旋转,而不是四元数。这使得它在处理旋转时更加直观和易于理解。Cannon.js还支持多种碰撞检测算法,包括离散碰撞检测和连续碰撞检测。Cannon.js还支持多种约束
- 【产品小白】什么是AI产品经理
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产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 人工智能(AI)系统化学习路线
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一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- 【Autosar】MCAL - 从零开始【干货分享】
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【Autosar】MCAL-从零开始【干货分享】汽车单片机学习
文章目录MCAL-汇总1.概述2.环境2.1开发环境搭建2.2工程创建2.3参考手册3.驱动(缓慢更新)3.1Microcontroller3.1.1MCU3.1.2WDG3.1.3GPT3.2Memory3.2.1FLS3.2.2I2C3.3Communication3.3.1SPI3.3.2LIN3.3.3CAN3.4I/O3.4.1PORT3.4.2DIO3.4.3ADC3.4.4PWM3.
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
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摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- 每日一题——二叉树的直径
tt555555555555
面经算法题C语言数据结构算法leetcode
二叉树的直径问题描述示例示例1示例2提示问题分析算法设计代码实现复杂度分析测试用例测试用例1测试用例2总结问题描述给定一棵二叉树的根节点,返回该树的直径。二叉树的直径是指树中任意两个节点之间最长路径的长度。这条路径可能经过也可能不经过根节点root。两节点之间路径的长度由它们之间边数表示。示例示例1输入:root=[1,2,3,4,5]输出:3解释:最长路径的长度为3,例如路径[4,2,1,3]或
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
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文章目录前言一、TF-IDF:关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算:拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用:从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现:从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame:2.2.2分词与停用词过滤
- 【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.DFS简介1.深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中,该DFS常常
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
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文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
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机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- Java的正则表达式
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Java中的正则表达式(RegularExpressions,简称regex)是一种强大的工具,用于在字符串中搜索、匹配和替换特定的模式。以下是Java正则表达式的一些基础知识点:1.基本语法字符类:.匹配任意单个字符(除了换行符)。\d匹配任意数字,相当于[0-9]。\D匹配任意非数字。\w匹配任意字母、数字或下划线,相当于[a-zA-Z0-9_]。\W匹配任意非字母、数字或下划线。\s匹配任意
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智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
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前言:线性表是数据结构与算法的重中之重,所有具有线性逻辑结构的数据结构,都能称为线性表。这篇文章我们先来讨论线性表中的顺序表,顺序表和线性表都是后续实现栈,树,串和图等等结构的重要基础。目录❀简单介绍线性表❀顺序表❀顺序表的存储❀动态存储❀静态存储❀静态存储与动态存储的优缺点❀顺序表操作❀1.初始化顺序表❀2.销毁顺序表❀3.插入数据❀插入数据之判断已满否❀插入操作之尾插❀插入操作之头插❀插入数据
- 字符串模式匹配——Brute-Force暴力查找算法以及KMP算法具象图解,超级详细!!
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目录前言1.串的模式匹配算法目的1.1Brute-Force算法图解Brute-force算法Brute-force暴力查找算法的弊端1.2KMP算法next数组1.2.1Getnext——求next数组的函数图解Getnext函数Getnext函数总结1.2.2KMP模式匹配操作KMP匹配过程图解KMP算法总结结束语:前言这两个算法,尤其是KMP算法,可以说是让许多算法小白头痛的了。如果你也十分
- HarmonyOS开发,A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏,代码示例告诉你答案
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问题:A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏?答案:方舟虚拟机的内存管理和GC采用的是根可达算法,根可达算法可以解决循环引用问题,不会导致A引用B,B引用A的内存泄漏。根可达算法原理根可达算法以一系列被称为“根对象”(如栈中的局部变量、静态变量等)作为起始点,从这些根对象开始向下搜索,能够被搜索到的对象被认为是可达对象,而那些无法被搜索到的对象则被判定为不可达对象,会在垃圾回收时被清理。所以,
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一、ETCD简介etcd是一个由CoreOS团队开发的开源项目,旨在提供一个高可用的、分布式的、一致的键值存储,用于配置共享和服务发现。尽管它看起来像一个键值存储,但etcd的设计目标远远超出了传统数据库的功能范围。etcd的核心特性包括:高可用性和容错性:etcd使用Raft共识算法来确保数据的一致性和服务的高可用性。这意味着即使集群中的某些节点出现故障,etcd也能继续提供服务,并保证数据的一
- Python 模拟鼠标轨迹算法
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一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- 【打卡d5】快速排序 归并排序
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快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[(l+r)/2];while(ix);if(i=r)return;intmid=(l+r)>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q,mid+1,r);intk=0,i=l,j=mi
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 什么是机器视觉3D引导大模型
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案,旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络、Transformer)进行特征提取与融合。例如,油田机
- 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
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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 =