CherrySSS
CherrySSS

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI...

原文地址，对文章关键点进行整理，本文主要参考文献，也对其相关内容进行整理

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第1张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第2张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第3张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第4张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第5张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第6张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第7张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第8张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第9张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第10张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第11张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第12张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第13张图片

KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI..._第14张图片

参考
1 word embedding与矩阵分解的内在一致性
2 浅谈流形学习
3 统计学假设检验中 p 值的含义具体是什么？ - 马同学的回答 - 知乎

你可能感兴趣的:(KDD 2017 Bridging Collaborative Filtering and Semi-Supervised Learning: A Neural Approach for POI...)

  • 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用 Jackilina_Stone 人工智能QualcommSNPE
    目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE（SnapdragonNeuralProcessingEngine），是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor
  • 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python） ByteWhiz 3dpython计算机视觉Python
    使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场，并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中，我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先，我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
  • 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录ai人工智能AI编程python
    引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
  • CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析 爱熬夜的小古 cnn深度学习人工智能
    在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题，不仅能帮助我们理解CNN的工作原理，还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用，从理论基础到实战代码，带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述（一）CNN的核心组件卷积层：是CNN的
  • 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO JNU freshman 强化学习强化学习
    文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN（DeepQ-Network，深度Q网络），就像教小朋友学打游戏一样：先理解基础概念：Q学习（Q-Learning）想象你在教一只小狗玩电子游戏（比如打砖块）。小狗每做一个动作（比如“向左移动”或“发射球”），游戏会给出一个奖励（比如得分增加）或惩罚（比如球掉了）。小狗的目标是通过不断尝试，
  • PCL | 体素滤波器pcl::VoxelGrid＜＞ Nines～ ROS算法ROSSLAMPCLC++
    文章目录概述一、定义介绍二、功能作用三、使用示例源码：解释：概述  本节详细介绍pcl::VoxelGrid是PointCloudLibrary(PCL)中的一个常用滤波器，用于对点云数据进行体素栅格化（VoxelGridFiltering）。它将点云分割成一个个体素（voxel），并使用这些体素中的点计算出一个代表性的点，从而减少点云的数量，实现降采样的效果。二、功能作用降采样:在处理大规模点云
  • 升本计算机知识点多怎么记笔记,2017人大计算机帮助提升考研答题技巧的经验... Joanne zz 升本计算机知识点多怎么记笔记
    2017人大计算机帮助提升考研答题技巧的经验很多同学对于计算机考研不清楚怎么复习，在这里凯程老师系统介绍一下高效率复习，供同学们参考。计算机专业的专业课都是统考408-计算机学科专业基础综合，包含计算机组成原理、数据结构、操作系统、计算机网络。凯程老师从每年的试题来看，风格都完全不一样，不深入理解计算机系统是很难考出好成绩的。所以凯程老师建议大家需要尽早复习计算机的专业课。每年的真题都非常灵活，所
  • Python 生态发展之路 仓颉编程语言 技术文章python
    目录#Python是如何炼成的##生态系统持续扩张##Python开发的开源社区运作#更加广义的Python社区#广泛应用##Web开发、数据科学##不得不提的人工智能#支持Python成长的商业公司#Python成功之路小结##附：Python生态发展大事记#参考Python是现今最受欢迎的编程语言之一，2021年8月的TIOBE编程语言排行榜中，Python排名第二，仅次于C[1]。2017年
  • HTB academy -- Linux Privilege Escalation --Service-based Privilege Escalation 网络安全小吗喽 linux服务器网络安全测试工具
    VulnerableServices#!/bin/bash#screenroot.sh#setuidscreenv4.5.0localrootexploit#abusesld.so.preloadoverwritingtogetroot.#bug:https://lists.gnu.org/archive/html/screen-devel/2017-01/msg00025.html#HACKTH
  • 使用Python进行机器学习入门指南 软考和人工智能学堂 Python开发经验python机器学习开发语言
    使用Python进行机器学习入门指南机器学习（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进。Python作为机器学习领域的主流编程语言，提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习，包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。目录
  • 少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景 so.far_away 网络空间安全学习机器学习人工智能
    Few-ShotLearningonGraph少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）2.BaseData和NovelData（针对整个数据集）（1）BaseData/Classes（基类数据）（2）NovelData/Classes（新类数据）少样本学习简介少样本学习（FSL）旨在
  • Building Apps with AI Tools: ChatGPT, Semantic Kernel, and Langchain 项目推荐 滕娴殉
    BuildingAppswithAITools:ChatGPT,SemanticKernel,andLangchain项目推荐building-apps-with-ai-tools-chatgpt-semantic-kernel-langchain-4469616ThisisacoderepositoryfortheLinkedInLearningcourseBuildingAppswithAIT
  • 量子机器学习入门：从理论到实践
    量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane；量子变分算法摘要量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）是量子计算与机器学习的交叉领域，通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈（如高维数据处
  • 量子计算突破：8比特扩散模型实现指数级加速 晨曦543210 人工智能
    目录一、量子扩散模型（QuantumDiffusion）二、DNA存储生成（Biological-GAN）三、光子计算加速四、神经形态生成五、引力场渲染六、分子级生成七、星际生成网络八、元生成系统极限挑战方向一、量子扩散模型（QuantumDiffusion）量子线路模拟经典扩散过程fromqiskitimportQuantumCircuitfromqiskit_machine_learning.
  • Transformer、BERT等模型原理与应用案例 程序猿全栈の董（董翔） 人工智能热门技术领域transformerbert深度学习
    Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
  • 工程改Mvvm lph1972 java数据库servlet
    导入CommunityToolKitvs2017只能导入7usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingCommunityToolkit.Mvvm.ComponentModel;usingCommunityToolkit.M
  • 大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析 北辰alk AI深度学习人工智能
    文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理（Chain-of-ThoughtReasoning）表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随（InstructionFollowing）表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视
  • ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review 今天早睡了 情绪识别EmotionRecognition论文阅读深度学习人工智能
    EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊，2023论文链接：https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f
  • 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
    TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
  • 【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples
    摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能，信噪比（SNR）被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明，迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习（TransferLearning）的自动调制识
  • 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement Bosenya12 论文阅读
    这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度
  • 【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络
    SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机（WT）的发电机轴承故障进行诊断。该方
  • 【论文阅读】SSCL-AMC： 一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
    SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果，AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而，获取大规模标记数据仍然具有挑战性，因为数据质量和
  • 一场 6 点半开启的慢跑，是我们对八周年最真实的记录
    今天，涛思数据八岁了。从2017年成立到现在，已经过去了整整八年。我们用一款开源时序数据库——TDengine，把中国团队的技术能力写进了全球开发者的代码库，也写进了越来越多行业用户的生产系统。八年时间，说长不长，说短也不短。我们经历了初创时的摸索，度过了技术路径尚未被验证的阶段，也一步步走到了今天这个节点：我们仍在奔跑，但不再孤身。这一次，我们选择用一条“慢跑”路线，回望这八年的路。详情关注TD
  • EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析：Prompt Engineering核心技术指南 霍日江Eagle-Eyed
    EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析：PromptEngineering核心技术指南prompt-in-context-learningAwesomeresourcesforin-contextlearningandpromptengineering:MasteryoftheLLMssuchasChatGPT,GPT-3,andFlanT5,withup-
  • VIT视觉 妄想成为master opencv目标检测机器学习数据挖掘语音识别人工智能计算机视觉
    VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
  • C#实现SVM支持向量机（附完整源码） 源代码大师 C#实战教程c#支持向量机开发语言
    C#实现SVM支持向量机下面是使用C#实现支持向量机（SVM）的示例代码：usingSystem;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;usingAccord
  • 视觉算法之卷积神经网络 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
    定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
  • 开源人工神经网络库（OpenANN） deepdata_cn 人工智能神经网络
    OpenANN（OpenANN，OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等，适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
  • MATLAB随机模拟技术在气候模型中的应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件，尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容，包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
  • 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 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他