- 《三生原理》如何解决长程依赖问题?
葫三生
三生学派人工智能平面线性代数概率论算法
AI辅助创作:《三生原理》通过融合《周易》的生成哲学与分形数学,创新性地重构了序列建模的逻辑框架,有效缓解长程依赖问题,其核心技术路径如下:一、八卦拓扑位置编码替代正弦编码符号系统的动态映射将伏羲八卦的拓扑结构(乾☰、坤☷等)转化为位置矩阵,通过模12余数配对法则建立位置关联性:阳爻(⚊)映射奇数位,阴爻(⚋)映射偶数位,形成周期性位置感知网格在512长度序列中,位置关系捕捉准确率提升2
- gem5-gpu教程 DSENT (Design Space Exploration of Networks Tool) 配合gem5
事橙1999
gem5-gpu硬件架构
概述DSENT是一种建模工具,旨在快速探索电子和新兴的片上光电网络(NoC)的设计空间。它为各种网络组件提供分析和参数化模型,并可在一系列技术假设下移植。给定架构级参数,DSENT从电气和光学构建块分层构建指定的模型,并输出详细的功率和面积估计。版本当前:0.91(2012年6月26日)最新版本或其他信息可在以下网址找到https://sites.google.com/site/mitdsent系
- Django ORM 1. 创建模型(Model)
博观而约取
Pythondjango数据库python
1.ORM介绍什么是ORM?ORM,全称Object-RelationalMapping(对象关系映射),一种通过对象操作数据库的技术。它的核心思想是:我们不直接写SQL,而是用Python对象(类/实例)来操作数据库表和记录。ORM就像一个“翻译官”,帮我们把Python代码翻译成数据库能听懂的SQL命令。为什么使用ORM?Django中的ORM提供了一个高层次、抽象化的接口来操作数据库,它的优
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
Python训练营机器学习人工智能
知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】
拉勾科研工作室
matlab开发语言
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)资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中,资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节,旨在通过调整资源的使用方案,使资源消耗在整个工期内尽可能平稳,避免
- 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
- 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模:后验概率公式:P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
- 腾讯混元3D制作角色模型的教程-2
速易达网络
数字媒体专业课程3d
图生3D,这是一个非常具体的操作指导需求。用户可能是设计师、游戏开发者或3D建模爱好者,希望快速掌握如何利用腾讯混元3D技术通过图片生成3D模型。基础操作:在线平台快速生成步骤1:访问平台登录腾讯混元3D创作引擎官网:https://3d.hunyuan.tencent.com。步骤2:上传图片点击“图生3D”(Imageto3D)功能,上传本地图片。建议:非透明背景图片勾选“RemoveBack
- 平台再升级!接入DeepSeek AI,三大能力一键生成
橙武科技
低代码AIdeepseek人工智能
在数字化项目落地过程中,很多企业都会面临相同的问题:数据库建模要写SQL表结构;业务流程需要画LogicFlow流程图;前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现,中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时,改起来还要推翻重来。demo地址:https://admin.cwcode.top✨我们的平台,现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求,就能:✅
- 从历史到未来:《今日简史》与《原则》的世界格局研究
喝醉酒的小白
破万卷历史
目录标题一、引言:两种视角下的世界格局二、世界观比较:历史演进与系统运行2.1赫拉利的人类中心史观2.2达利欧的系统论世界观2.3世界观的异同与互补三、方法论比较:历史叙事与系统建模3.1赫拉利的历史叙事方法3.2达利欧的系统建模方法3.3方法论的异同与互补四、核心议题比较:科技、经济与全球治理4.1科技变革:颠覆性力量的不同解读4.2经济周期:历史规律的不同阐释4.3全球治理:未来秩序的不同展望
- 鸿蒙 ArkTS 开发知识点全体系(HarmonyOS NEXT 架构)
码农乐园
harmonyos架构华为
一、基础知识:ArkTS语言与项目结构1.ArkTS基础语法(华为增强TypeScript)类型声明与推导函数与箭头函数类、接口、枚举、泛型模块导入与导出装饰器语法(@Entry、@Component等)异步编程(async/await)2.DevEcoStudio开发环境项目创建与构建模拟器配置与真机调试工程结构(entry、pages、resources、common、config.json)
- 智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水
酒醉梦醒
算法数据结构java5升水和3升水图论bfs状态压缩
文章目录智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述直观分析问题建模问题解决智力题——5L的桶和3L的桶如何装4L的水问题描述有一个5L的桶A和一个3L的桶B以及无限量的水,如何让5L的桶装4L的水。支持操作:加水,倒水,A倒入B,B倒入A,除此之外不再支持其他操作,例如做记号或者借助其他工具直观分析直观分析就是利用我们的直观思维在草纸上不停的模拟这些操作,这个很不好说,对于简单问题你可能可
- webpack和vite对比解析(AI)
秉承初心
AI创造webpack前端node.js
以下是Webpack和Vite的对比解析,从核心机制、性能、配置扩展性、适用场景等维度进行详细说明:⚙️一、核心机制差异构建模式Webpack:采用打包器模式,启动时需遍历整个模块依赖图,将所有资源打包成Bundle,再启动开发服务器。Vite:基于ESModules原生支持,开发环境跳过打包,按需编译(浏览器请求时实时编译)。生产环境才用Rollup打包。依赖处理Webpack:冷启动时需全量打
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能数据分析python
AI助力基因数据分析:用Python玩转生命密码的秘密说到基因数据,听起来是不是感觉有点高大上?其实,基因数据分析正变得越来越“接地气”,而AI正是这条路上的神奇钥匙。今天,咱们就用Python聊聊如何利用AI技术做基因数据分析与建模,帮你破解生命的密码,找到疾病预测、个性化医疗的新路子。一、基因数据为何如此特别?基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、
- 智能矿山建设方案(第三章)
珞圻-Health
信息化项目各类文档大全政务人工智能智慧城市
3总体设计3.1设计思路项目建设基于矿山现有的信息化基础,结合业务实际,智能矿山平台设计主要包括以下几方面内容:1.收集矿山的基础信息数据、物联网设备数据、业务系统数据、环境数据等,梳理数据的关联关系,再按照统一数据标准,进行加工处理,转换为符合要求的数据,并建立统一的数据库;2.建设三维地质孪生模型,依托三维建模渲染技术建立矿山虚拟映像,接入矿山的软硬件数据,做到1:1真实还原;3.建设智能矿山
- 如何制作一份E-R图
菜汪本汪
数据库
ER模型,全称为实体联系模型、实体关系模型或实体联系模式图(ERD)(英语:Entity-relationshipmodel)由美籍华裔计算机科学家陈品山发明,是概念数据模型中高层描述所使用的数据模型或模式图。ER模型常用于信息系统设计中。比如,在概念结构设计阶段,ER模型用来描述信息需求和/或要存储在数据库中的信息类型,但是数据建模技术可以用来描述特定论域(感兴趣的区域)的任何本体(对使用的术语
- 人工智能-基础篇-5-建模方式(判别式模型和生成式模型)
机器学习包括了多种建模方式,其中判别式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。简单来说:想要创建一个模型,依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型,针对输入数据给出特定的输出。如:判断一张图片是猫还是狗,直接学习“猫”和“狗”的特征差异(如耳朵形状、
- 三维扫描逆向建模-三维扫描仪助力汽车内饰改装设计
中科米堆
汽车人工智能自动化
汽车消费市场日益细分化,个性化定制需求正深刻影响着汽车后市场服务模式。作为连接设计创意与工程实现的桥梁,三维扫描逆向建模技术以数字化手段重塑了汽车内饰改装的设计流程,为座椅、仪表盘、门板等部件的定制化改造提供了全新解决方案。汽车内饰改装涉及复杂的三维曲面重构与空间适配问题。传统设计模式依赖手工测量与经验估算,设计师需通过卡尺、卷尺等工具获取原车部件尺寸,再基于二维图纸进行三维建模。这种作业方式在面
- 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
- 中科米堆3D扫描逆向建模方案:汽车轮毂三维扫描抄数建模
某汽车制造商为了提升产品性能和满足客户需求,决定对轮毂盖进行设计和改装。传统的设计方法依赖于手工测量和绘制,效率低下且精度较差。为了解决这个问题,该制造商决定采用三维扫描技术来快速准确地获取轮毂盖的三维数据。三维扫描技术通过非接触式扫描快速获取物体表面三维数据,为产品逆向设计、模具修复、质量检测等环节提供高效解决方案。中科米堆手持式蓝光三维扫描仪采用蓝光激光扫描技术,通过激光发射器投射高精度蓝色激
- 国产中子输运与辐射防护常用建模计算可视化软件推荐
Dahoo009
TopMCSuperMC蒙特卡罗方法MCNPGeant4
以下是国产中子输运与辐射防护领域主流的建模计算与可视化软件推荐,覆盖自主研发的蒙特卡洛工具、确定论方法平台及专用辅助软件,满足科研、核能与医疗等领域的安全分析需求:️一、核心国产模拟软件1.蒙特卡洛中子输运工具软件名称开发单位特点适用场景TopMC/SuperMC(超级蒙特卡洛)中子科学研究院(FDSTeam)✅自主可控核设计软件✅支持中子/光子/质子耦合输运✅智能建模+云平台集成✅兼容MCNP输
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
巴基海贼王
数据仓库大数据算法
⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- 数据库中的大题(E-R图)
遇到困难睡大觉哈哈
数据库mysql
数据库中的大题(E-R图)1.本质定义E-R图(Entity-RelationshipDiagram)是用于描述现实世界中数据结构的可视化建模工具,通过图形化方式展现:核心业务对象(实体)对象特征(属性)对象间的逻辑关联(关系)由美籍华裔科学家陈品山(PeterChen)于1976年提出,成为数据库设计的标准方法论1.1核心概念实体(Entity)现实中可区分的事物或概念矩形表示:┌───────
- thinkphp8 模型-一对一,一对多,多对多 学习
TO_WebNow
学习android
thinkphp命令创建模型(和laravel基本一样)phpthinkmake:modelUser在模型里创建字段protected$table='User';protected$pk='id';//定义返回哪些字段protected$field=['id','name'];//返回字段的类型protected$schema=['id'=>'int']模型一对一定义模型Idcard,和模型Use
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
算法python开发语言
一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- AI 销售系统:重塑销售格局的科技利器
小柔说科技
人工智能科技java
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能(AI)正以前所未有的速度渗透到各个行业,销售领域也不例外。AI销售系统作为一种融合了先进人工智能技术的创新工具,正逐渐成为企业提升销售效率、优化客户体验、增强市场竞争力的关键因素。一、AI销售系统的概念与核心技术AI销售系统是基于人工智能技术构建的一套综合性销售管理平台,它整合了自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、数据分析、预测建模等多种核心技术。通过这
- 怎样才能实现批量混剪?有什么工具推荐?
矩阵营销老黄
新媒体运营流量运营营销剪辑视频
视频剪辑效率太低?想要实现内容覆盖但是人力产出有限?如何才能实现批量混剪?……别担心,一篇文章教会你如何用视频宝实现短视频批量混剪!Step.01系统后台点击【内容洞察】,查找全网热门视频、对标竞品账号内容,找到想要仿拍的爆款视频,AI一键拆解模版,视频、字幕、音频自动分离,爆款脚本get!如果想要自定义,还能通过自行创建模版打造专属爆款~模版创建好之后,系统自动智能计算所需要的素材量、核算视频重
- 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 =