- 从零到云:我在达内一年的Linux云计算培训之旅
博客简介本篇博文中,我将从学员身份去分享过去一年里在达内教育培训有关Linux云计算的学习经历和收获,旨在为那些渴望踏入云计算领域的初学者提供一份指南参考,同时也尝试把笔记内容进行整理输出并分享给大家。无论你是刚接触IT的新手,还是希望通过报名培训机构转型的职场人,希望这份笔记能为你揭示关于培训机构里的Linux云计算基础知识和实践技巧。大纲概览培训笔记将按照机构课程顺序由简入深进行分享,总共分为
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 小程序学习笔记:判断分页数据边界,优化性能
you4580
学习笔记小程序
在小程序开发过程中,数据分页展示是常见的功能需求。但如果处理不当,可能会出现无效的数据请求,影响程序性能。今天咱们就来深入探讨如何在小程序开发里精准判断是否还有下一页数据,并避免发起多余请求。一、问题引入假设有80条美食数据,每页展示10条,理论上8页就能展示完。但在实际操作时,你有没有想过,会不会出现请求第9页、第10页数据这种情况呢?答案是肯定的。就像在开发美食类小程序时,用户不断上拉加载新数
- 小程序学习笔记:实现分页加载商铺列表数据并渲染 UI
you4580
学习笔记小程序
在微信小程序开发中,实现分页加载指定分类下的商铺列表数据,并进行UI渲染是常见的功能需求。本文将详细介绍这一功能的实现过程,包括API接口调用、数据请求、数据处理以及UI渲染和样式美化,同时附上相应代码,帮助大家更好地理解和实践。一、API接口与数据请求(一)API接口地址我们要调用的API接口地址包含一个动态参数:cat_id,这个参数用于指定分类的ID。例如,如果要请求美食分类下的所有商铺列表
- SafeMimic:迈向安全自主的人-到-机器人模仿移动操作
三谷秋水
智能体机器学习人工智能安全机器人人工智能机器学习
25年6月来自德州Austin分校的论文“SafeMimic:TowardsSafeandAutonomousHuman-to-RobotImitationforMobileManipulation”。机器人要想成为高效的家居助手,必须学会仅通过观察人类操作即可完成新的移动操作任务。仅凭人类的单个视频演示进行学习极具挑战性,因为机器人需要首先从演示中提取需要完成的任务及其方法,将策略从第三人称视角
- 【JAVA学习】泛型
我不会写代码njdjnssj
学习
传统方法不能对加入到集合ArrayList中的数据类型进行约束,遍历的时候需要进行类型转换,如果集合中的数据量较大,对效率有影响。泛型又称参数化类型,是JDK5.0出现的新特性,解决数据类型的安全性问题,在类声明或实例化时只要指定好需要的具体类型即可。泛型的好处:1)编译时,检查添加元素的类型,提高了安全性。2)减少了类型转换的次数,提高效率。Dog->Dog->Dog不加泛型的话:Dog加入->
- 多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能
多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界,从来不是只靠单一感官:眼睛看到画面,耳朵听到声音,皮肤感受到温度,嘴巴尝到味道,甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入,构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习(MultimodalLearning),正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天,我想跟大家聊聊:多模态学习为何重要?当前有哪些创新模型?如何
- 车载毫米波雷达行业发展5——企业
奔袭的算法工程师
行业资讯人工智能自动驾驶目标检测
5.1博世5.1.1公司简介博世集团创立于1886年,业务涵盖汽车与智能交通技术、工业技术、消费品、能源与建筑技术四大领域,是德国最大的工业企业之一、全球最大的汽车零部件供应商、最早研究车载毫米波雷达的企业之一。博世在高级辅助驾驶和自动驾驶上拥有业界最为领先和完整的产品线,也是智能驾驶行业发展的风向标。在中国市场,2022年,博世在前向雷达市场的份额为40.54%,占据着国内前雷达市场第一的位置。
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 【软件系统架构】系列四:嵌入式微处理器
34号树洞
自学软件系统架构系统架构大数据
目录一、嵌入式微处理器体系结构1.1冯·诺依曼结构(VonNeumannArchitecture)1.2哈佛结构(HarvardArchitecture)二、嵌入式微处理器分类2.1按字长分类2.2按集成度分类2.3按应用功能分类三、典型嵌入式处理器类型详解3.1MCU(嵌入式微控制器)3.2MPU(嵌入式微处理器)3.3DSP(数字信号处理器)3.4SoC(片上系统)四、多核处理器架构与调度4.
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- 【微信小程序学习】搜索音乐页面代码实现
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程序员微信小程序学习notepad++
}/*热搜榜*/.hotContainer.title{font-size:28rpx;height:80rpx;line-height:80rpx;border-bottom:1rpxsolid#eee;}.hotList{display:flex;flex-wrap:wrap;}.hotItem{width:50%;height:80rpx;line-height:80rpx;font-siz
- 最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版(离线AI语音视觉识别篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件mcuAI编程
前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一,凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性,在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中,发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力,分类列出学习课程知识点和实操参考,希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能,同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开,相关理论和实操除
- 全网最全学习Zephyr开发中文教程资料汇总-从基础文档视频到上手实操示例
聆思科技AI芯片
Zephyr保姆级上手教程zephyrAIGC多模态嵌入式硬件iot硬件工程驱动开发
Zephyr作为一款开源且极具灵活性与可扩展性的实时操作系统(RTOS),拥有原生的BLE协议栈、完整的Net协议栈,涵盖TCP/IP与应用层协议,具备出色的实时性,支持硬实时任务调度,确保系统响应的确定性延迟,并且内存占用极小。丰富的通信机制、深度集成的电源管理模式等,也进一步提升了其在嵌入式领域的竞争力。然而,要深入掌握Zephyr开发并非一蹴而就之事。为了方便大家顺利踏上Zephyr开发之路
- Python Requests 与 RESTful API 的交互实践
AI天才研究院
AI人工智能与大数据pythonrestful交互ai
PythonRequests与RESTfulAPI的交互实践关键词:PythonRequests、RESTfulAPI、HTTP请求、API交互、JSON数据处理摘要:本文将带你从“零基础”到“实战高手”,用通俗易懂的语言和生活案例,拆解PythonRequests库与RESTfulAPI交互的核心逻辑。我们将学习如何用Requests发送GET/POST/PUT/DELETE等常见HTTP请求,
- 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版(大模型篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下,无论是探索未来职业方向,还是更新技术储备,掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手,到课堂用于学术研究的智能工具,大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求,我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能,整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
- C#.NET SimpleInjector 详解
我是唐青枫
Dotnetc#.net
简介SimpleInjector是一个专注于高性能、易用性和可测试性的.NET依赖注入(DI)容器,支持.NETFramework、.NETCore、Xamarin等多平台。设计原则:简单、快速、可预测。它通过编译时及运行时验证帮助早发现配置错误,并力求将依赖解析的开销降到最低。核心特性:高性能:使用表达式树和编译器优化,解析速度快,接近手动构造。严格诊断:内置诊断工具,检测配置错误(如Capti
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- 跨届资源汇聚地:校友平台开启终身学习与职业互助新模式
IDZSY0430
学习大数据运维开发用户运营流量运营
引言在知识经济时代,“校友”二字早已超越单纯的情感符号,演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒,难以实现深度互动与资源共享。如今,依托智能化校友平台,一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成,成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合:构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源,为跨届协作奠定量化基础:动态校友数据库平
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- Java多线程编程中容易混淆的Thread.sleep()与Object.wait()深度解析
前言在Java多线程编程的学习和实践过程中,我发现很多初学者(包括曾经的我)经常混淆Thread.sleep()和Object.wait()这两个方法的使用场景。本文将通过代码示例、时序图和内存变化图,深入分析这两个方法的区别,并分享我在实际项目中使用它们解决线程同步问题的经验。一、基本概念对比1.Thread.sleep()//使当前线程暂停执行指定的毫秒数Thread.sleep(1000);
- 学习以任务为中心的潜动作,随地采取行动
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能深度学习
25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而,大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此,它们通常局限于单一的物理规范,难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制,UniVLA,是一个用于学习跨具身视觉-
- 剑指offer第二版学习笔记(一)前言
虚空来袭
剑指offer第二版剑指Offer第2版
久闻剑指offer大名,如今我也到了要找工作的时候了,趁现在还有时间,多学一点是一点,在此开一个分集记录一下在学习剑指offer过程中的一些经验和想法。注:使用的书籍是剑指offer第二版。本期内容书籍内容书籍内容简介结语本期仅写了书籍内容介绍,作者还总结了书籍特色、对创作过程中家人、朋友等进行了感谢,我略去了这些部分。下期应该是接着看第一部分。
- 【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示
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文献题目:LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间:2022发表期刊:ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息,为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT),这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
- 对比2个数据库:google Cloud Firestore 和 supabase
waterHBO
数据库云端数据库
帮我对比一下:CloudFirestore和supabase尤其是,是否免费,注册难度,是否需要银行卡注册,我没有国外的银行卡(我在中国大陆)。以及免费额度是多少,上手难度,即,学习曲线因为我平时一般是写小项目,我的数据库一般使用json或是sqlite3第1个回答好问题!下面是CloudFirestore(Firebase)和Supabase的全面对比,特别关注了中国大陆用户关心的注册、费用、学
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- 【Spring AI】 1接入 Ollama实践
占星安啦
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SpringAI接入Ollama实践学习笔记Ollama官方文档SpringAI快速开始SpringAIOllama集成文档1.pom.xml依赖配置前置条件:请确保你已安装好Java17+、Maven、Ollama,并已下载好所需大模型。在pom.xml中添加SpringAI及Ollama相关依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-webor
- Delphi串行通信组件TComPort8_VCL的实战应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TComPort8是一个专为Delphi开发环境设计的VCL组件,简化了串行端口数据传输和通信的处理。它支持串口的打开/关闭、设置通信参数、读写操作、错误检测与处理、事件驱动编程以及线程安全等关键功能。TComPort8为开发者提供了易于使用的API和事件驱动模型,使开发者能够快速构建串行通信应用,并通过Delphi的VCL提供的图形化界面设计工具,创建直观的
- MoeBackupDX:游戏数据备份解决方案
柴犬小管家
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:标题中的"MoeBackupDX"暗示了一个可能专注于特定游戏或应用数据备份的工具,用于防止数据丢失或损坏。项目代码"moeldv_XIDAGJGV-master"可能指代源代码仓库中的主分支,代表了软件的最新稳定版本。标签"Apex"可能指向流行游戏ApexLegends或代表高性能编程技术。用户可获取源代码,了解其工作原理,并根据需要进行定制或二次开发,这
- 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 =