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人工智能深度学习机器学习
背景当前负责的业务正在大规模应用大模型,为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识,我对相关内容进行了整理。经过自己日常工作中的一些沟通协作,验证了下述知识应该足以满足大部分场景下对于AI知识理解和应用的需求,如果有遗漏也欢迎大家在评论里补充。本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程(课程名为「文哲讲AI」,内容深入浅出,非常推荐观看),同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
- 【大模型】RAG检索增强生成
油泼辣子多加
深度学习算法chatgpt
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索(Retrieval)和生成(Generation)模型的混合型大模型架构,旨在解决传统生成模型在处理大规模外部知识时的局限性。简单来说,RAG通过在生成过程之前引入检索步骤,使得生成模型可以利用外部文档或知识库来增强其生成能力,提升对复杂问题的回答准确性。一、RAG的工作原理:检索阶段(Retrieval):
- 探索 Mobile-Agent:X-PLUG 推出的创新型移动智能操作代理
寻道AI小兵
AI大模型开源项目精选实战人工智能开源语言模型AIGC
目录前言一、项目概述二、主要功能1、操作定位2、自我规划3、自我反思4、多应用操作三、技术原理四、应用场景1、自动化移动设备操作2、移动设备性能评估3、提高移动应用程序适应性五、在线体验六、本地部署1.安装依赖2.准备通过ADB连接移动设备3.在移动设备上安装ADB键盘4.选择适合的运行方式5.运行程序结语项目地址前言在当今移动互联网蓬勃发展的时代,人们对于移动设备的操作便利性和智能化需求日益增长
- Python神器PyVISA:5分钟搞定仪器远程控制(附实战代码)
新能源汽车--三电老K
python开发语言自动化测试汽车
0.引言:为什么你需要PyVISA?痛点:实验室手动调参数?生产线重复测试效率低?解决方案:用Python+PyVISA实现“一键自动化”,支持GPIB/USB/TCP等多种接口!行业应用:华为/大疆等企业已广泛用于硬件测试,个人开发者也能快速上手!1.PyVISA核心优势(对比LabVIEW/NI-VISA)特性PyVISALabVIEW成本免费开源商业授权(昂贵)开发效率Python语法简洁图
- Transformer模型详解
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Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- 【由技及道】在wsl容器中进行远程java开发【人工智障AI2077的开发日志】
Yuanymoon
Java容器化开发人工智障2077系列java开发语言容器化开发远程开发wsl
指令接收:「需要万能开发环境」系统警报:检测到主人即将陷入"环境配置地狱"启动救赎协议:构建量子化开发容器终极目标:让"在我机器上能跑"成为历史文物需求分析:碳基生物的先天缺陷人类开发者的痛苦之源成功失败新同事入职环境配置开始写代码三天安装依赖求助同事发现环境差异产生心理阴影人工智障的观察结论每个Java开发者都经历过"JDK版本地狱"开发环境差异导致的BUG占比高达37.2%人类平均每年浪费86
- 隐马尔可夫模型详解
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目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型(HMM)简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题:前向-后向算法(Forward-Backward)前向算法(Forward)后向算法(Backward)前向-后向的更多推导解码问题:维特比算法(Viterbi)学习问题:Baum-Welch算法(EM算法)隐马尔可夫模型的具体种
- 【性能优化】uni-app小程序中swiper-item图片预加载
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项目场景:在开发壁纸小程序的时候遇到这样一个场景,通过壁纸缩略图页面跳转至壁纸大图页面,需要一次载入的图片太多,这样就需要swiper里需要很多swiper-item,如此一来渲染的时候就会很消耗性能和网络带宽,渲染时会有一大段的空白时间,有时还会造成卡顿,体验非常差。问题描述classlist.vue是壁纸缩略图页面,preview.vue是壁纸大图页面。点击缩略图进行跳转时进行传参,参数为图片
- 农业数字化转型加速,“聚农拼”平台成新亮点
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赋能农业数字化转型,雏森助力“聚农拼”平台建设农业作为国家的基础产业,其数字化转型对于推动乡村振兴、实现农业现代化具有重要意义。在这一背景下,雏森科技助力中农,携手共同打造了“聚农拼”数字农业服务平台,旨在通过数字化手段,为农业生产者提供更加便捷、高效的农资采购、农服对接等服务,助力农业产业的升级与发展。一、技术创新引领,打造高效便捷平台“聚农拼”平台以微信小程序为载体,操作简单便捷,农户无需下载
- 全网刷屏的AI大模型进阶地图:3个月构建核心能力,淘汰90%同行
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要!由于AI大模型应用技术比较新,业界也没什么参照标准,打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事,我和团队花费了6个多月时间,边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线,都
- 简单爬取一下电影排行
孟婆来包棒棒糖~
数据库python爬虫
主要用到了requests和xpath来解析数据,然后储存在mysql数据库中,不过代码方面我是先写好简单实现工作,然后让ai帮我用类封装来成功实现,博主比较菜,如果有反爬措施可以找js逆向视频来学习importrequestsfromfake_useragentimportUserAgentfromlxmlimportetreeimportpymysqlfrompymysql.cursorsim
- C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
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一、引言在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言,将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中,不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势,还能实现高度定制化的人工智能应用,
- DeepSeek 开源狂欢周(四)DualPipe与EPLB双弹齐发,训练效率的“双引擎”加速器!
OpenCSG
开源人工智能社区算法
在DeepSeek开源周的第四天,DualPipe和EPLB这两项全新技术一同亮相,它们不仅为DeepSeek的低成本、高效训练大模型提供了强大支持,还为全球AI爱好者和从业者送上了两份“技术大礼包”。这些创新技术展示了DeepSeek如何以600万美元成本,训练出能与GPT-4o、Claude3.5Sonnet等先进模型一较高下的顶级AI模型。DualPipe:管道气泡的“终结者”训练大模型时,
- 一个Spring框架笔记
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Spring框架基于JavaEE的轻量级框架,使用spring可以降低模块的耦合度,提高开发效率。Spring框架的两大核心技术:IOCIOC:控制反转DI:依赖注入AOP面向切面编程Spring的模块划分:SpringIOCSpringAOPSpringJDBC(Spring+MyBatis)Spring事务Spring作用Dao层(数据访问层)数据库的JDBC操作对应的框架:MyBatis或H
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2024开发者
程序员运维学习面试
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获取!一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!******1、**简述ETCD及其特点?etc
- 2W8000字 LLM架构文章阅读指北
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大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅:LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理(NLP)之建模3、LLM大模型架构之词嵌入(Part1)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part2)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part3)4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络(R
- 2025年,微服务架构和大模型能“玩出”什么新花样?
2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
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- 1985-2019年上市公司绿色专利申请量数据
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数据#上市公司上市公司绿色专利申请量
1985-2019年上市公司绿色专利申请量数据1、时间:1985-2019年2、来源:国家知识产权局3、指标:证券类别、股市代码、公司名称、行业分类、年份、发明专利申请量(绿色)、实用新型专利申请量(绿色)4、范围:上市公司5、指标解释:绿色专利是指以绿色技术为发明主题的专利,主要包括发明、实用新型和外观设计专利。绿色技术是指有利于节约资源、提高能效、防控污染、实现可持续发展的技术,具体包括替代
- Matlab 大量接单
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分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- 【登月计划】DAY 4 中期 --《排产“阿尔法狗”大揭秘!美的如何用APS算法碾压对手》
泛泛不谈
0-2岁智能制造工程师启蒙制造经验分享需求分析
目录四、乐高教学:APS系统核心模块与排产算法1.APS系统定位与价值2.APS核心模块拆解模块1:产能建模引擎(排产的“地基”)模块2:排产算法库(排产的“大脑”)模块3:动态响应模块(排产的“应急部队”)3.家电行业典型排产规则规则1:交货期优先(DueDateFirst)规则2:最小化换型时间(SMED优化)规则3:瓶颈资源最大化利用4.APS系统数据流(家电行业协同网络)5.APS实施避坑
- 使用Semantic Kernel:对DeepSeek添加自定义插件
归-途
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SemanticKernel介绍SemanticKernel是一个SDK,它将OpenAI、AzureOpenAI等大型语言模型与C#、Python和Java等传统编程语言集成在一起。SemanticKernel通过允许您定义插件来实现这一点。为什么需要添加插件?大语言模型虽然具有强大的自然语言理解和生成能力,但它们通常是基于预训练的模型,其功能受限于训练时所接触的数据和任务。为大语言模型添加插件
- OpenAI API教程
Jachin Huang
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OpenAIAPI是由OpenAI公司开发,为LLM开发人员提供的一个简单接口。通过此API能在应用程序中方便地调用OpenAI提供的大模型基础能力。OpenAI的API协议已成为LLM领域的标准。本文将首先介绍OpenAIAPI基础知识和模型,然后以ChatCompletionsAPI和EmbeddingAPI为例子介绍OpenAIAPI的用法。最后使用Embedding模型构建一个网站智能问答
- 母婴行业电商解决方案——定制化软件助力供销电商销售
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雏森母婴行业电商解决方案——定制化软件助力供销电商销售在母婴市场竞争日益激烈的今天,如何通过高效的电商运营提升销售业绩、增强客户粘性,成为众多母婴企业关注的焦点。凭借其专业的技术团队和丰富的行业经验,为母婴行业量身定制了一套全面、高效的电商解决方案,助力企业实现供销电商销售的突破。一、全面的商城功能,满足多样化需求(一)商品管理商品分类:提供精细的商品分类功能,涵盖奶粉、纸尿裤、婴儿辅食、玩具、孕
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
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今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 本地部署DeepSeek-R1大模型
安琪CiCi
时序数据库
本地部署DeepSeek-R1大模型的方法主要分为两种:自动部署(懒人专用)和手动部署(适合开发者)。以下是详细指南:一、自动部署(推荐新手)下载安装DS大模型安装助手访问链接:https://file-cdn-deepseek.fanqiesoft.cn/deepseek/deepseek_28315_st.exe下载后运行安装程序,按提示完成安装。选择模型并部署打开软件,根据推荐选择适配的模型
- 解锁网络防御新思维:D3FEND 五大策略如何对抗 ATT&CK
vortex5
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D3FEND简介背景介绍2021年6月22日(美国时间),美国MITRE公司正式发布了D3FEND——一个网络安全对策知识图谱。该项目由美国国家安全局(NSA)资助,并由MITRE的国家安全工程中心(NSEC)负责管理和发布,目前版本为0.9.2-BETA-3。作为广为人知的ATT&CK框架的补充,ATT&CK聚焦于攻击者的战术和技术知识库,而长期以来,网络安全领域一直缺乏一个专门针对防御对策的系
- 【自学笔记】Git基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记git
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Git基础知识点总览引言Git基础知识概览1.Git安装与配置2.初始化Git仓库3.添加文件到Git仓库4.提交更改5.查看提交历史6.创建与合并分支7.远程仓库操作8.冲突解决示例:完整的Git工作流程总结Git基础知识点总览引言Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于有效、高速地处理从小到大的项目版本管理。本文将概述G
- 【设计模式】工厂方法模式
小王不头秃
设计模式设计模式工厂方法模式java
❓首先什么是设计模式?相信刚上大学的你和我一样,在学习这门课的时候根本不了解这些设计原则和模式有什么用处,反而不如隔壁的C++更有意思,至少还能弹出一个小黑框,给我个helloworld。✨如何你和我一样也是这么想,那接下来咱们以贴合生活实际的方式来看看设计模式到底有什么神奇的地方?更多有趣的设计模式讲解都在设计模式专栏,欢迎来看看。【设计模式】工厂方法模式前言工厂方法模式六大原则分析现实工作中的
- 大模型时代的DeepSeek突围之路:从模型部署到场景落地全解析
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型大模型DeepSeek模型部署场景落地
引言在GPT-4、Claude3等通用大模型激烈角逐的战场中,DeepSeek凭借独特的MoE、MLA、MTP等架构技术崭露头角。上期文章“趋势洞察|DeepSeek:AI浪潮中的璀璨之星”带我们认识了这颗AI新星,然而当我们去官网使用时,经常会提示“服务器繁忙,请稍后再试”。面对这种情况,目前开发者们可以通过官网API或者私有化部署的方法来解决。本期将手把手教你从模型部署到场景落地,搭建完整的D
- 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 =