- 【spug】使用
勤不了一点
CI/CDpythondjangoci/cd运维devops
目录简介下载与安装初始化配置启动与日志版本更新登录与使用工作台主机管理批量执行配置中心应用发布系统管理监控与告警使用问题简介手动部署|Spugwalle的升级版本轻量级无Agent主机管理主机批量执行主机在线终端文件在线上传下载应用发布部署在线任务计划配置中心监控报警如果有测试错误请指出。下载与安装测试环境:Python3.7.8CentOSLinuxrelease7.4.1708(Core)sp
- 爬虫第二篇(网络通信之发送请求)
笨鸟笃行
python学习爬虫
发起请求请求的组成部分1.请求方式(get,post等)2.请求url(目标的url)3.请求头(一般需要包含user-agent,referer,cookie)4.请求体(主要应用于post请求,post请求的参数在请求体内,get参数一般在url里面)请求方式GET请求1.定义GET请求是HTTP协议中最常见的请求方法之一,用于从服务器获取资源。它通过URL地址来请求数据,通常用于获取网页内容
- 阿里重磅模型深夜开源;DeepSeek宣布开源DeepGEMM;微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报开源人工智能大数据业界资讯aiAIGC
阿里重磅模型深夜开源:表现超越Sora、Pika,消费级显卡就能跑2月26日,25日深夜阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)正式宣布开源,此次开源采用Apache2.0协议,14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源,同时支持文生视频和图生视频任务。据阿里云官方介绍,14B版本万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出,在权威评测集Vbench中,万相
- UnionLLM——通过统一接口调用国内外所有LLM的Python开源工具包
everfly
pythongithub
最近忙里偷闲和公司前端小伙伴一起撸了一个Python开源项目——UnionLLM。这是一个通过与OpenAI兼容的统一方式调用各种国内外各种大语言模型和Agent编排工具的轻量级开源工具包。我们开发它的起因是因为在实际项目中,经常需要调用多个大语言模型的API,但是国内每个大语言模型的接口和参数都不一样,这给我们的工作带来了很大的困扰和额外的成本。UnionLLM的目标是通过统一且容易扩展的方式连
- 手把手教你用Docker部署Dify平台,打造可视化LLM应用环境
脱泥不tony
自然语言处理AI大模型LLM人工智能大语言模型语言模型Dify
“Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(BackendasService)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员,也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的流程编排,并同时
- 大数据最全大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器
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程序员langchain
分类目录:《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章:基础知识快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatMod
- 大模型入门到应用——LangChain:索引(Indexes)-[文本分割器(2)
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程序员langchain
快速入门安装与环境配置链(Chains)、代理(Agent:)和记忆(Memory)快速开发聊天模型模型(Models)基础知识大型语言模型(LLMs)基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假LLM和人类输入LLM(HumanInputLLM)缓存LLM的调用结果加载与保存LLM类、流式传输LLM与ChatModel响应和跟踪tokens使用情况聊天模型(ChatModels)基础知识
- LangChain:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。MaxKB
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain人工智能自然语言处理语言模型神经网络
LangChain:Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents在LangChain框架中,Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents是六大核心抽象概念,它们各自承担独特功能,相互协作以助力开发者基于大语言模型构建高效智能应用。Models(模型):指代各类大语言模型(LLM),是提供语言处理和生成能力的基础。如
- 大模型下一场战事,为什么是AI Agent?
AGI小明同学
人工智能音视频llama面试职场和发展
(一)改变游戏规则AIAgent会改变软件的游戏规则。武汉人工智能研究院院长王金桥的观点是:“美国AgentStore(智能体商店)发展得好,这会令中美大模型差距持续拉大。”AIAgent很酷,而竞争残酷。OpenAI就差摆明讲了:“我全部都要。”(双手收拢握拳状)。野心这么大,留给别人的不多了。一位老读者向我吐槽,OpenAI可以是“发电厂”,做发电的生意,把电器的生意留给别人。但它选择了既做电
- 升级jenkins 导致jenkins启动失败_害你加班的Bug是我写的,记一次升级Jenkins插件引发的加班
weixin_39927378
升级jenkins导致jenkins启动失败
本文主要记录了下Jenkins升级插件过程中出现的场景,一次加班经历,事发时没有截图,有兴趣可以看看。起因需求最近有个需求:在Jenkins流水线中完成下载Git上的文件简单修改并提交的功能起初找到了相关的插件用法,即使用SSHAgentPlugin来完成这个功能插件不生效经测试无法完成效果,分别怀疑了以下几点:凭据配置有误写错了脚本当前未安装此插件当前插件版本过低当前插件由于某种原因未生效排查不
- 【Jenkins】一种灵活定义多个执行label节点的jenkinsfile写法
luojiaao
汽车软件开发-工具链jenkins运维
确定执行机器和自定义工作目录(忽略节点的workspace)pipeline{agent{node{label"XXXXX"customWorkspace"E:/workspace/"}}parameters{}options{}stages{}post{}}仅确定执行机器pipeline{agent{label"XXXXX"}parameters{}options{}stages{}post{}
- 用langchain构建传统agent
我还是喜欢从前的自己
langchainandroid数据库
声明本篇博客将会说明以AgentExecutor启动的比较传统的agent的构建。而langgraph是用来构建比较重的单agent或者多agent的构建。如果我们只是想实现一个小的功能,用langgraph的话大可不必。agent的系统组成理论的东西我不想深入太多去解释,我用一段话来概括agent里面的四个元素(下面的结论是我通过实际的工程和代码总结出来的,和论文可能并不完全相同,这一点其实也很
- LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略
一个处女座的程序猿
RAG_AgentNLP/LLMs资深文章(前沿/经验/创新)AgentReACT
LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略目录相关文章LLMs之ReACT-Agent:ReACT-Agent简介、实现及其使用方法(MReACT/AutoReACT)、案例应用(比如采用ReAct框架让LLM稳定输出JSON格式数据)之详细攻略Re
- 【Python大语言模型系列】如何在LangChain中使用ReAct构建AI Agent(案例+源码)
脱泥不tony
人工智能python语言模型自然语言处理AI大模型LangChainAgent
一、引言========当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AIAgent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AIAgent?当然,借助LangChain就可以。ReAct(ReasoningandAction)是一个框架,其核心思想,就是通过思维链的方式,引导模型将复杂问题进行拆分,一步一步地
- skywalking前端_SkyWalking
智能迷宫
skywalking前端
Skywalking(简称SW)是分布式系统的应用程序性能监视(APM)工具,专为微服务、云原生和容器架构而设计,提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪,具有无代码嵌入,支持众多中间件,agent种类全面,性能消耗低等优点。下载在github的Skywalking项目中下载最新版安装包官网地址解压部署tar-zxvfapach
- 支持 40+ 插件,Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
云原生
作者:张震霆&何裕墙,SpringAIAlibabaContributor在AI智能体(AIAgent)开发的过程中,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力,使智能体能够实时从外部数据源获取信息,并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式,智能体不仅能依赖于模型的预
- Google搜索免费API访问
X.Cristiano
ai搜索引擎
背景最近做Agent相关的内容,想利用LLM结合搜索的能力,然后根据自定义functioncall输出答案。所以这里就需要用到搜索引擎的结果,这边测试过Google和Bing的搜索结果,对于此次的任务来说,Google的搜索结果是更好的。前面的文章也分析到用SerpApi去调用google的api接口(搜索的收费比gpt4都贵)。基于此,整合github上的信息,自己来做一个简单的google搜索
- Title: Empowering Social Network Intelligence with AI Agents
诗远小一
人工智能大数据
AIagents,poweredbyadvancementsinlargelanguagemodels(LLMs)andmultimodalAItechnologies,arerevolutionizingsocialnetworksbyofferingdeeperinsightsintouserinteractions,contentdynamics,andcommunitybehaviors.
- 通义千问2.5-Max + Roo Code Cline 插件:实现 AI Agents 自动编程。
flutter
通义千问2.5-Max+RooCodeCline插件:实现AIAgents自动编程。基准测试超过DeepSeekv3。视频https://www.bilibili.com/video/BV1s5FCepE3q/https://youtu.be/TpOCkbbLOS8前言原文通义千问2.5-Max+RooCodeCline插件:AI自动编程新突破首先得出结论:除了Cursor工具,我们还有许多其他选
- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
Evaporator Core
强化学习#DeepSeek快速入门人工智能python数据库tornado强化学习deepseek
引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- 2024年Agent AI:Agent AI的基本概念、关键技术、应用前景、未来展望
大模型部署
人工智能langchain程序员知识图谱LLMAI大模型编程
在2024年,人工智能领域迎来了一个新的里程碑——AgentAI的兴起。AgentAI,即代理智能,是一种能够感知并在不同领域和应用中采取行动的系统。它不仅是人工智能研究的一个新方向,更是通向人工通用智能(AGI)的一条充满希望的途径。本文将详细介绍AgentAI的基本概念、关键技术和应用前景。一、AgentAI的基本概念AgentAI,或称代理智能,是指一类能够感知环境、理解情境并在此基础上执行
- DeepSeek预测2030年:全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成,金融、医疗等专业渗透率超 70%
未来AI编程
DeepSeek入门到精通人工智能金融
基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息,对未来的发展进行多维度预测,涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域:一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构(MoE)和算法优化,以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能,推动AI开发从“重训练”向“重推理”转型。这一模式将加速中小企业和新兴国家进入AI赛道,形成“算力平权”效应。
- 专题三:简单网络管理协议SNMP
网工老刘
网络
一、SNMP的基本概念与工作原理SNMP主要由管理站(Manager)、代理(Agent)和管理信息库(MIB)三部分组成。管理站是管理进程所在的系统,代理是被管理设备中执行管理任务的进程,而MIB则是一个虚拟的数据库,用于存储被管理设备的各种信息。工作时,管理站通过SNMP协议向代理发送请求,代理从MIB中获取相应信息返回给管理站。SNMP基于UDP;客户端使用161端口接收和发送请求,服务端1
- crewai学习
何为标准
python
多智能体CREWAI研究安装pipinstall'crewai[tools]'升级pipinstall--upgradecrewaicrewai-tools基本介绍CrewAI使您能够创建AI团队,其中每个代理都有特定的角色、工具和目标,共同完成复杂的任务。可以将其视为组建您的梦之队-每个成员(代理)都拥有独特的技能和专业知识,无缝合作以实现您的目标。组件介绍Agent:执行特定任务根据其角色和目
- 一文讲清楚 AI Agent(智能体)
网络风云
人工智能
AIAgent(人工智能代理,一般直接叫做智能体)以各种形态存在于我们生活的方方面面,大家比较熟知的有Siri、小爱同学等虚拟助手,但其实在自动驾驶、教育、娱乐、医疗、科研、智能家居等等到处都有它们的身影。它是能够感知环境、做出决策并执行行动以实现特定目标的智能实体。AIAgent的核心特点是自主性、适应性和交互性,它可以在复杂的环境中独立完成任务,并根据环境变化调整策略。AIAgent广泛应用于
- burp使用
kami_kami
udp
请求数据包的基本格式请求方式请求资源协议的版本Host:www.xxx.io(主机头)Cookie:标识用户的身份--(注意安全性的考虑)UAuser-agent:标识客户端浏览器的信息Referer:从哪里跳转过来的(前一个页面是什么)body:提交的数据包(post请求才包含该字段)请求方式的其他变形GET:(从服务器获取一个静态的资源)HEAD:(确认服务器上有没有要请求的资源),常应用于资
- RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能ragflowGraphRAG多智能体AIAgent智能编排
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRAG知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新:2024-09-13增加知识库问答搜索模式。2024-09-09在Agent中加入医疗问诊模板。2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02支持GraphRAG启发于graphrag和思维导图。2024-07-
- 核心团队来自百度,大模型AI Agents创业团队招聘啦!
datawhale
DatawhaleDatawhale分享初创公司:浮点奇迹,方向:AIAgents**团队简介我们是浮点奇迹团队,一个AIAgents赛道初创公司,创始团队主要来自百度的AI、搜索核心算法部门,有业界领先的大模型自研能力和十亿规模平台型C端产品研发能力;我们专注打造AIAgents原生的互联网内容平台,我们的长期愿景是重新定义互联网的信息生产和分发,加速高价值长尾信息的流动和传播。目前,我们正在寻
- AI Agent 对 DSL 产生较大影响的应用领域有那些?
低代码老李
人工智能
一、数据处理领域在数据处理领域,DSL(领域特定语言)中最具代表性的就是SQL(StructuredQueryLanguage)。SQL用于数据库的查询、更新和管理,是数据处理的核心工具之一。然而,随着AIAgent的发展,其在数据处理方面的应用正逐渐对SQL产生影响。AIAgent具备强大的自然语言理解能力,用户只需用自然语言描述数据需求,如“查询上个月销售总额超过100万的地区及销售额”,AI
- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
AI大模型应用实战专栏gptagi人工智能transformer深度学习langchain
Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- 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 =