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wyg_031113
人工智能
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- 书籍-《机器学习数学基础》
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书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- 【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python
查理零世
动态规划专题算法动态规划python
目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划(区间DP)适用于解决涉及区间最优化的经典问题,如石子合并、最长回文子序列等。进入正题石子合并https://www.acwing.com/problem/content/284/有N堆石子排成一排,其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量
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闲人编程
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- Yocto Project的后坐力与未来可能性分析
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Yocto嵌入式硬件linux架构学习职场和发展经验分享面试
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- AI学习专题(一)LLM技术路线
王钧石的技术博客
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阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(贝叶斯定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas、Matplotlib)PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础(监督/无监督学习、正则化、过拟合)反向传播、优化器(
- 《从入门到精通:蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》(八)-摘花生、地宫取宝
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前言在许多算法问题中,动态规划是一种非常有效的技巧,能够在处理最优化问题时提供显著的性能提升。通过将问题拆解成更小的子问题,并利用已解决的子问题来构建最终解,动态规划能够显著减少计算量。在本文中,我们将通过具体的应用案例,探讨如何使用动态规划来解决“摘花生”和“地宫取宝”这两个经典问题。摘花生HelloKitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图),从西北角进
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一、说明最优化问题目前在机器学习,数据挖掘等领域应用非常广泛,因为机器学习简单来说,主要做的就是优化问题,先初始化一下权重参数,然后利用优化方法来优化这个权重,直到准确率不再是上升,迭代停止,那到底什么是最优化问题呢?比如你要从上海去北京,你可以选择搭飞机,或者火车,动车,但只给你500块钱,要求你以最快的时间到达,其中到达的时间就是优化的目标,500块钱是限制条件,选择动车,火车,或者什么火车都
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动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。各阶段决策依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列。我们可以从决策序列中找到最优解LeetCode53给定一个整数数组nums,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。示例
- 国科大-算法中的最优化方法-林
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2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完,把复习资料也发出来,学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难,由于开卷转闭卷的原因,大部分都是原题,在ppt以及网上都能找到。考过内容汇总:A前面是几个填空题,主要考察凸函数,拟凸函数,单峰函数这些的图像判断,以及通过等高线图找到梯度方向(第一个ppt上的最后一页的那个图)。填空题主要就是考察这些基本概念。第二大题给了4个题目,让判断是属于哪种规划(
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大模型柳儿
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- python在统计专业的应用_Python在计量经济与统计学中的应用
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PythonforEconometricsandStatistics(Python在计量经济与统计学中的应用)【点击链接进入主页】。这套笔记将重点介绍Python在计量经济学与统计分析中的应用。内容涵盖Python基本数据类型,Numpy科学运算,Pandas数据分析,统计分析,蒙特卡洛过程,最优化过程,数据可视化功能,以及在计量经济与统计模型中的应用等。随后还将陆续推出统计学习在在量化金融中的应
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目录引言硬件与软件设计硬件设计软件设计系统架构功能模块系统流程代码实现4.1温湿度监测模块4.2土壤湿度监测模块4.3自动灌溉控制模块4.4显示与报警模块系统调试与优化结论与未来工作1.引言随着农业自动化和精准农业的发展,温室环境控制系统在现代农业中扮演着越来越重要的角色。温室自动控制系统通过监控温度、湿度、土壤湿度等关键参数,实现自动化控制,调节环境以最优化作物生长条件。本文设计了一个基于STM
- 数据结构与算法再探(五)贪心-双指针-滑动窗口
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贪心算法贪心算法是一种常用的算法设计策略,旨在通过局部最优选择来构建全局最优解。它的基本思想是:在每一步选择中,都选择当前看起来最优的选项,而不考虑后续的影响。贪心算法通常用于解决最优化问题,尤其是在某些特定条件下能够得到全局最优解的问题1、分发饼干455.分发饼干-力扣(LeetCode)假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。对每个孩子i,都有一个
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- 简单优化模型实例(1)
补三补四
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lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式,主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数:是一个关于决策变量的线性函数,通常表示z=ax+by的形式,其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件:是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围,使得问题的解在一定的可行域内。例如x
- 《流浪地球》:当太阳将要死去,让我们带着地球去流浪
逝去的往昔
春节假期,看了两场电影,今天的《流浪地球》看得震撼至极。影片改编于刘慈欣的同名小说,观影之前特意在微信读书上阅读完了那个短篇。图片发自App我对科幻其实是无感的。拗不过孩子们的期盼,还是跟他们一起去了影院。看完之后才知道自己是多么浅薄。电影的效果跟书籍是无法相比的。看完书已经折服于大刘的想象力了,看完电影更加感叹导演的尽心竭力,正如预告片中所言,郭帆与他的队友在四年的时间里,将影片做到了最优化。试
- 数学建模、运筹学之非线性规划
AgentSmart
算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值(或为最大值,或为最小值)。最优化问题一般可以分为两个部分:目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- 数学建模笔记——动态规划
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数学建模笔记数学建模笔记动态规划python背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支,通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题,然后通过逐层地推来求得最后的解。目前,动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中,在数学建模中出现的相对较
- 数学建模笔记—— 非线性规划
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数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
- [01] 动态规划解题套路框架
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本文解决几个问题:动态规划是什么?解决动态规划问题有什么技巧?如何学习动态规划?刷题刷多了就会发现,算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章,来扒一扒动态规划的裤子,形成一套解决这类问题的思维框架,希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架,下面上干货。labuladong的算法小抄首先,动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
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最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 最优化方法Python计算:一元函数搜索算法——二分法
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最优化方法最优化方法python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R(其长度记为λ\lambdaλ)上为单峰函数,且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导,即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下,可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
- 动态规划算法:
我不会JAVA!
算法动态规划
动态规划算法简介动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解,避免了重复计算,从而大大提高了解决问题的效率。动态规划通常用于求解最优化问题,比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态:明确在问题的某一步中,需要存储什么信息来描述子问题的解。状态转移方程:找出如何通过前一步的状态来得到当前状态,即如何递推
- 最高效的学习方法
君子务本2022
在信息爆炸的时代,我们需要面对的挑战与日俱增,学习是我们提升能力,增加代偿的必由之路!可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺,我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例,今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作,向万维钢老师致谢,向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬!三个知识点:学习区、心流、喜欢公式1、学习
- 提醒一下技术人,你是不是陷入局部最优了
ngu2008
首先看一张函数图像:函数图像很明显,这个函数最小值点在E点,而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业,研究的方向就是最优化算法,说的直白点,就是找函数的最小值点,如果得找到了E点就说明成功了,可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞,这时算法就陷入局部最优了,这个时候就需要修改算法,需要加入一些扰动或者其他策略,避免函数陷入局部最优解,所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
- 没有免费的午餐定理
做程序员的第一天
机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理(NoFreeLunchTheorem,NFL)是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的.没有免费午餐定理证明:对于基于迭代的最优化算法,不存在某种算法对所有问题(有限的搜索空间内)都有效.如果一个算法对某些问题有效,那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差.也就是说,不能脱离具体问题来谈论算法的优劣,任何算法都有局限性.必须要“具体问题具体分析”.没有免费午
- LED恒流驱动芯片方案合集-主要应用于热门行业智能家居调光、RGB五路摄影灯补光灯、12V升压汽车车灯、调光电源模块、大功率舞台灯、太阳能灯带、应急灯、显示器背光等LED恒流驱动方案
远翔调光芯片^13828798872
智能家居汽车计算机外设能源科技
深圳市雅欣控制技术有限公司,在芯片行业深耕二十载。是Feeling和MST在深圳的一级代理商。致力于推广销售电源管理芯片、LED驱动芯片和霍尔开关系列产品,为您提供最优化的解决方案、最优质的产品及咨询服务。远翔各型号应用分类:降压芯片:FP6161,FP6188,FP6150B,FP6151。升压芯片:FP5139,FP5207,FP5217,FP6291,FP6293,FP6296,FP6298
- 【算法】动态规划
小匠码农
数据结构与算法算法动态规划
文章目录一、动态规划概念二、算法思想三、算法步骤四、应用场景五、动态规划优缺点一、动态规划概念 动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种广泛应用于数学、计算机科学和经济学等领域的方法论。其核心思想是通过将复杂问题分解为相对简单的子问题,并存储子问题的解以避免冗余计算,从而显著提高计算效率。 动态规划作为运筹学的一个分支,专注于解决决策过程的最优化问题。20世纪50年代初
- 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 =