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晴晴学语言
数据结构OJ习题二叉树leetcode数据结构
1另一个树的子树1.1题目介绍给定两个非空二叉树s和t,检验s中是否包含和t具有相同结构和节点值的子树。s的一个子树包括s的一个节点和这个节点的所有子孙。s也可以看做它自身的一棵子树。示例:给定的树s:给定的树t:返回true,因为t与s的一个子树拥有相同的结构和节点值。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode-cn.com/problems/subtree-of-an
- Deepseek相关梳理
stars and seas
人工智能
发展历程及重要节点2023年:7月17日杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司成立。2024年1月5日,发布首个大模型DeepSeekLLM。5月,宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2。9月5日,升级推出DeepSeekV2.5新模型。11月20日,推理模型DeepSeek-R1-Lite预览版上线。12月26日,DeepSeek-V3首个版本上线并开源。2025年1月20日,正式发
- DeepSeek应用场景及其解决的问题
杏花春雨江南
自然语言处理
DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术,能够处理复杂的非结构化数据(如文本、图像、语音等),并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题:1.企业知识管理与智能搜索场景:企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据,员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用:通过语义搜索和自然语言处理(NLP),DeepSeek可以理
- Remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021.
杏花春雨江南
gitgithub
remote:SupportforpasswordauthenticationwasremovedonAugust13,2021.remote:Pleaseseehttps://docs.github.com/get-started/getting-started-with-git/about-remote-repositories#cloning-with-https-urlsforinform
- 【AI带来的机遇】
调皮的芋头
人工智能神经网络AIGC
一、AI大模型技术革命的底层逻辑与历史机遇类比AI大模型的普及与DeepSeek等技术的突破,正形成类似互联网初期的技术红利窗口期。其核心特征表现为:技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利,当前AI领域存在三大核心机遇:基础设施重构机遇(类比域名投资)AI大模型开源浪潮下,高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代
- 机器学习 第一章 绪论
太炀
机器学习机器学习人工智能
1.1引言什么是机器学习(machinelearning)?机器学习是致力于研究如何通过计算手段,利用经验来改善系统自身的性能的学科。在计算机系统中,“经验”以“数据”的形式表现。通过这些数据产生模型(model)的算法,即“学习算法”(learningalgorithm)。如果说计算机科学是研究“算法”的学问,那机器学习就是研究“学习算法”的学问。ps:本系列所说“模型(model)”泛指数据学
- Windows和Linux下,通过C++实现获取蓝牙版本号
xingyun86
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在C++中获取蓝牙版本号,不同的操作系统有不同的实现方式,下面分别介绍在Windows和Linux系统下的实现方法。Windows系统在Windows系统中,可以使用WindowsAPI来与蓝牙设备交互,获取蓝牙版本号。以下是一个示例代码:收起cpp#include#include#include#include#include#pragmacomment(lib,"Bthprops.lib")/
- 使用 nodejs 和 ElasticSearch 快速搭建全文检索
dbLenis
数据库java编程语言大数据linux
点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”,天天与10000人一起快乐成长上次群友问我,Python怎么学,我说四个小时足够了,你们不信。这次,我用2个小时,仅仅用Google,快速搭建了一个nodejs+Elasticsearch的小Demo.足可见,在有搜索的年代,快速上手一门技术,已经不是什么难事。1安装1.1下载地址https://nodejs.org/en/download提供windo
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
林聪木
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目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
- 模型优化之强化学习(RL)与监督微调(SFT)的区别和联系
搏博
深度学习人工智能机器学习架构transformer
强化学习(RL)与监督微调(SFT)是机器学习中两种重要的模型优化方法,它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章:本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一:提示工程(PromptEngineering)(完整详细教程)_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
- Sophos Firewall (SFOS) v21 MR1 - 下一代防火墙
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SophosFirewall(SFOS)v21MR1-下一代防火墙SophosFirewall|Next-genfirewall请访问原文链接:https://sysin.org/blog/sfos-21/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgSophosFirewall远不止是防火墙通过我们的集成和可扩展平台巩固您的网络保护,来保护您的混合网络世界。您能得到的:自动响
- Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT:2025终极AI对决
一点一木
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2025年,AI领域的竞争愈发激烈,三个重量级选手争夺霸主地位:Grok3(由xAI开发)、DeepSeek(国内AI初创公司)和ChatGPT(OpenAI产品)。每个模型都有自己独特的优势,无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出,还是在成本控制方面,都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出?没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。在这场史诗级对决中,我将深入探讨这些模型的
- 鸿蒙 Next 开发实践:使用 WebView 适配移动端网站
淼学派对
2025鸿蒙学习资源讲解harmonyos华为
在移动应用开发中,有时我们需要将已有的移动端网站嵌入到原生应用中,以实现快速开发和功能扩展。鸿蒙Next提供了强大的WebView组件,可以轻松实现这一目标。本文将通过一个简单的示例,展示如何在鸿蒙Next应用中使用WebView适配已经做好的移动端网站。效果图场景背景假设我们已经有一个移动端网站,例如一个查询系统https://lefu.lesaosao.cn/chaxun/#/Indexhtt
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Tomcat8.0.12资源下载【下载地址】Tomcat8.0.12资源下载本仓库提供Tomcat8.0.12版本的资源文件下载。Tomcat是一个开源的JavaServlet容器,广泛用于部署和运行JavaWeb应用程序项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/dde6e简介本仓库提供Tomcat8.0.12版本的资源文件下载。Tomcat是一个开
- Grok-3和DeepSeek-R1,谁更胜一筹?
xiaocang668888
人工智能DeepSeek
关于Grok-3(xAI研发)与DeepSeek-R1(深度求索公司产品)的技术竞合,需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决,其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型(MoE)架构,总参量4.2T,活跃参数860B稠密神经架构,320B全激活参数知识保鲜动态知识注入(每
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- 太翌氏计算机工程蓝图
太翌修仙笔录
deepseek太翌氏格物致知方法论人工智能重构量子计算
###**太翌氏计算机(TaiyiComputingSystem,TCS)工程蓝图**---####**一、核心架构总览***图示说明:三维分形拓扑结构,中心为「太上核心」,辐射出「灵宝量子通道」与「源始流形网络」*---####**
- 清华内部DeepSeek学习资料曝光|104页PPT带你从入门到专家
每日AI
人工智能学习pdf
资料链接:https://pan.quark.cn/s/55b250244ca3近期,苹果/微软/字节跳动等企业纷纷将DeepSeek纳入核心技术栈。清华北大也相继发布DeepSeek相关学习教程。尤其是清华大学发布的《DeepSeek从入门到精通》发布当日就被众多网友顶上热搜。如今清华大学和北京大学相继出版了共8份DeepSeek核心内部学习资料,我已经帮大家搞到了!完整版资料领取链接已放在文章
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
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嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- Tomcat 8.0.12安装流程
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需要确保系统已经安装了JavaDevelopmentKit(JDK)7或更高版本。可以通过以下命令检查Java是否安装以及版本信息:shjava-version如果未安装Java,需要先下载并安装适合你操作系统的JDK。Windows系统安装流程步骤1:下载Tomcat8.0.12打开浏览器,访问ApacheTomcat的存档页面:https://archive.apache.org/dist/t
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(1)关于http、tcp的长短连接问题tcp是没有所谓长连接的概念的。tcp经过三次握手就已经建立了一个连接,这个所谓建立了一个连接就是两边操作系统层面都已经建立了socket,都准备好了相应的缓冲区等。socket是啥呢?socket其实就是操作系统提供tcp连接的接口。比如tcp的可能有第一次握手的方法,是C语言写的,比如就叫syn方法,对应第一次握手,也就是客户端发一个syn位置1的tcp
- 深入解析 Flutter兼容鸿蒙next全体生态的横竖屏适配与多屏协作兼容架构
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- 【DeepSeek】DeepSeek让教学效果翻倍!AI教学案例大揭秘
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DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型,在教育领域的应用场景广泛且深入,能够显著提升教师的工作效率和教学质量,并为教务系统的智能化升级提供技术支持。以下是其核心功能与应用方向的详细分析:一、教师使用DeepSeek的核心功能1.教学设计与备课支持教案自动生成输入课程主题、教学目标等关键信息后,DeepSeek可快速生成结构化的教案框架,包括课堂导入设计、互动环节、课后作业等。例如,初中语
- Grafana服务安装并启动
风中凌乱
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- 穿越AI边界:深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
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热门文章人工智能DeepSeek大数据集成DeepSeekAPIDeepSeek算法阿里云百炼平台集成
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- FlutterToast教程:轻松集成Flutter中的Toast功能
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FlutterToast教程:轻松集成Flutter中的Toast功能项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/FlutterToast项目介绍FlutterToast是一个专为Flutter平台设计的简单易用的Toast库,它允许开发者只需一行代码即可创建并显示消息提示。该库支持多种自定义选项,包括位置、持续时间、颜色和字体大小等,确保用户界面提示既便捷又符合
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Todoist克隆项目指南:从入门到实战todo:white_check_mark:Commad-LineTaskmanagementwithstorageonyourGitHub:fire:项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/todo10/todo项目介绍Todoist是一个广受好评的任务管理应用程序,帮助个人和团队组织工作和生活。这个开源项目https://
- U-Boot 之六 详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程
ZC·Shou
U-Bootu-bootSPL启动
基本环境 我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了,这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误,可以参考上面的博文来解决。示例代码 嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上:https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所
- 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 =