- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 【轻松学C:编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用
秋知叶i
#C语言c语言开发语言
在编程的艺术世界里,代码和灵感需要寻找到最佳的交融点,才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里,我们将共同追寻这种完美结合,为未来的世界留下属于我们的独特印记。【轻松学C:编程小白的大冒险】—09运算符与表达式的实际应用一、运算符家族大阅兵二、算术运算符:数学界的五虎上将1.加法运算符`+`2.减法运算符`-`3.乘法运算符`*`4.除法运算符`/`5.取模运算符`%`二、赋值运
- 设计模式之工厂模式的优缺点
C++ 老炮儿的技术栈
算法c++学习笔记
工厂模式是一种创建对象的设计模式,它将对象的创建和使用分离。以下是工厂模式的优缺点:优点-解耦对象的创建和使用:使得代码的依赖关系更加清晰,使用者不需要了解对象的具体创建过程,只需要关心如何使用对象,降低了代码的耦合度。-提高可维护性和可扩展性:当需要创建新的对象或者修改对象的创建逻辑时,只需要在工厂类中进行修改,而不需要在所有使用该对象的地方进行修改,便于代码的维护和扩展。-便于代码复用:工厂类
- 决策树算法及其python实例
m0_74831463
算法决策树python
一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- OpenCV图像拼接(1)自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况,比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵(HomographyMatrices)中
- CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
JY_0329
CCFc语言开发语言cspccf算法
CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合(全部原创)2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
後端技術前端网络服务器c++unity架构3d
累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- Mysql-经典实战案例(10):如何用PT-Archiver完成大表的自动归档
从不删库的DBA
Mysql经典实战案例mysql数据库
真实痛点:电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表(order_info)每月新增500万条记录主库:高频读写,SSD存储(空间告急)历史库:HDD存储,只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行,不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章:前期准备:沙盒实验室搭建1.1实验环境架构生产库:10.33.112.22历史库:10.30.76.41.2环境初始化(双节点执行)
- 通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash
八股文领域大手子
javajvm算法数据库mysqlredis
一、为什么要用渐进式rehash?假设你家的旧柜子(哈希表)装满了,需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子,你可能得停下手头所有事,累得半死(这就是传统rehash的问题:卡顿)。Redis为了不“累死”,选择边搬边用,每次搬一点,这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”?1️⃣先准备好新柜子(分配空间)•Redis会先申请一个更大的新哈希表(比如旧表两倍大),这时候系统里同时有「旧表」和
- k8s往secret里导入证书_Kubernetes K8S之存储Secret详解
weixin_39604598
k8s往secret里导入证书
K8S之存储Secret概述与类型说明,并详解经常使用Secret示例html主机配置规划服务器名称(hostname)系统版本配置内网IP外网IP(模拟)k8s-masterCentOS7.72C/4G/20G172.16.1.11010.0.0.110k8s-node01CentOS7.72C/4G/20G172.16.1.11110.0.0.111k8s-node02CentOS7.72C/
- 记20个忘10个之七:身体结构
nshkfhwr
beauty美女head头body身hand手foot脚lap大腿面organ器官
记20个忘10个之七:身体结构附送几个单词:beautyn.美女lookern.靓女girln.女孩lassn.少女,年轻女子lassien.少女,小姑娘maidenn.少女,未婚女子maidn.女仆ladyn.女士;小姐hostessn.女主人;女房东mistressn.女主人,主妇;情妇blonden.金发女郎这样是不是很好记呀,^_^
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 目标检测中归一化的目的?
林语微光
kaggle目标检测目标跟踪人工智能
在目标检测任务中,归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度,主要有以下几个原因:1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度,可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围([0,1])。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像,而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的,而不是绝对像素值。这种相对性使得
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- c语言数据结构之栈
Qurry.OS
数据结构数据结构c语言链表
前言栈是一种先进后出的结构,只能对栈顶进行操作,数据入栈、出栈都在栈顶处,换句话说,栈只能对栈顶端进行操作,禁止跳过栈顶插入或删除其它数据。栈可以简单分为数组栈和链表栈;数组栈设定了空间大小,而链表栈在内存允许的范围内无空间大小限制,通过链表的方式将栈链接起来。C语言数据结构之单链表C语言数据结构之双向链表c语言数据结构之栈c语言数据结构之队列C语言数据结构之树1链表栈1.1数据结构在单链表的基础
- 一键掌控海量文件!Shell的find命令终极指南 + 高阶组合技
芯有所享
java前端android经验分享
你是否经历过这些崩溃瞬间?想清理3个月前的日志却无从下手要在10万张图片里找出某个版本突然发现服务器被临时文件塞爆…今天介绍的Linux三剑客之find命令,就是你的超级救星!不仅能精准定位文件,结合其他命令更能玩出自动化运维的花样!一、Find基础三连击(新手必看)按图索骥-名称搜索查找当前目录所有.txt文件(精准匹配)find.-name“*.txt”忽略大小写找配置文件(模糊匹配)find
- 数据结构之单链表(C语言)
渴望脱下狼皮的羊
初阶数据结构学习(C语言实现)数据结构c语言开发语言
数据结构之单链表(C语言)1链表的概念2节点创建函数与链表打印函数2.1节点创建函数2.2链表打印函数3单链表尾插法与头插法3.1尾插函数3.2头插函数4单链表尾删法与头删法4.1尾删函数4.2头删函数5指定位置的插入与删除5.1在指定位置之前插入数据5.2在指定位置之后插入数据5.3删除指定位置节点5.4删除指定位置之后节点6链表数据的查找与链表的销毁6.1链表数据的查找6.2链表的销毁7单链表
- 全面掌握Python:从安装到基础再到进阶的系统学习之路(附代码,建议新手收藏)
der丸子吱吱吱
python学习开发语言新手入门代码
Python,作为一种现代化的高级编程语言,因其简洁易懂的语法和强大的功能,成为了数据科学、人工智能、Web开发等多个领域的首选语言。在这篇文章中,我们将从大学课本的结构来详细介绍Python,帮助大家从零基础开始,逐步深入掌握Python的各个方面。目录第一章:Python简介与安装1.1Python语言概述1.2安装Python1.3Python的开发环境1.4第一个Python程序第二章:基
- Scrum实施情况调查之案例分析
zhijie435
项目管理thoughtworks敏捷项目管理敏捷开发工作框架
导读:社区Agile主题敏捷实施,企业级敏捷标签Scrum作者李剑,在InfoQ中文站上发表了一篇"Scrum在中国——企业实施情况调查实录"。这份调查实录,分别调查了五个实施SCRUM的公司,其中三家公司实施成功,二家公司失败。我建议所有准备或者正在实施SCRUM的人们都能来读一下。在此,我们会对这篇文章中的案例分类进行分析、诊断。并探讨什么是敏捷开发方法、什么是SCRUM、使用敏捷方法需要什么
- 双指针之滑动窗口
旧念25
算法数据结构
滑动窗口是双指针的一种所谓滑动窗口,就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置,从而得出我们要想的结果。给定一个含有n个正整数的数组和一个正整数s,找出该数组中满足其和≥s的长度最小的连续子数组,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回0。示例:输入:s=7,nums=[2,3,1,2,4,3]输出:2解释:子数组[4,3]是该条件下的长度最小的子数组暴力解法两层for循环嵌套,第一层for循
- 优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南
weixin_30777913
jvmspark大数据开发语言性能优化
ApacheSpark运行在JVM之上,JVM的垃圾回收(GC)、内存管理以及堆外内存使用情况,会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此,合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤,以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法,可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率,进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时,要根据具体的工作负载和集群配置进行调整,并定期监控Spark应
- 从 0 到 1 构建 Python 分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略
七七知享
Pythonpython分布式爬虫搜索引擎算法程序人生网络爬虫
从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
- rust Send Sync 以及对象安全和对象不安全
叠叠乐
rust
开头:菜鸟小明的疑惑小明:“李哥,我最近学Rust,感觉它超级严谨,啥Send、Sync、对象安全、静态分发、动态分发的,我都搞晕了!为啥Rust要设计得这么复杂啊?”小李(笑):“别急,Rust是因为想让代码‘安全’,又‘高性能’,所以才有这么多机制。我们从头讲,慢慢来,一定搞清楚。”---第一章:线程安全是怎么做到的?Send/Sync---Send是啥?小明:“我知道线程是并发执行的,但Ru
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 【MyDB】6-TabelManager 字段与表管理 之2-SQL语句解析
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Java项目sqlpython数据库
【MyDB】6-TabelManager字段与表管理之2-SQL语句解析前言SQL语法Parser类具体实现入口方法Parse(byte[]statement)事务控制parseBegin()parseCommit(),parseAbortDDL(DataDefinitionLanguage)parseCreate()parseDrop()DML语句parseSelect()parseInsert
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- AI实干家:HK深度体验-【外2篇-香港“千年地契”解析之政策背景、优势与投资传承特点】
SZ0771
人工智能
香港的“千年地契”通常指999年租期的地契,这种超长租期在香港土地历史上确实存在,但在现代政策下已不常见。以下从香港土地政策、税收政策、投资价值和家庭传承角度,详细分析“千年地契”与普通租期地契的区别,并探讨太平山物业的情况。一、香港“千年地契”是什么?定义与历史背景香港的“千年地契”实际上是指999年租期的地契,而非真正的永久业权(Freehold)。在法律和实际操作中,999年租期被视为“准永
- IDEA本地启动flink 任务
Direction_Wind
intellij-ideaflinkjava
1pom中添加org.apache.flinkflink-clients_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2下载flink-dist包并3打印日志中搜索localhost可以找到flink的管理页面
- HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。
码牛程序猿
鸿蒙工程师HarmonyOS鸿蒙harmonyosOpenHarmony鸿蒙鸿蒙应用开发华为鸿蒙开发HarmonyOS
今天给大家分享一个非常好的实战项目,购物商城,购物商城是一个集购物、娱乐、服务于一体的综合性平台,致力于为消费者提供一站式的购物体验。各种功能都有涉及,最适合实现学习。做好商城项目,肯定会把开发中遇到的百分之60的技术得到实战的经验。下面介绍一下商城的主要模块:首页1,搜索框,点击进入搜索页面2,顶部分类,通过不同分类查询对应信息3,广告轮播,自动切换图片,可以进行点击进入4,商品列表,展示每个项
- 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 =