- 端口扫描、拒绝服务和缓冲区溢出
梦龙zmc
网络安全安全
端口扫描1、扫描三步曲一个完整的网络安全扫描分为三个阶段:第一阶段:发现目标主机或网络(端口扫描)第二阶段:发现目标后进一步搜集目标信息,包括操作系统类型、运行的服务以及服务软件的版本等。如果目标是一个网络,还可以进一步发现该网络的拓扑结构、路由设备以及各主机的信息(目标信息识别)第三阶段:根据收集到的信息判断或者进一步测试系统是否存在安全漏洞(漏洞扫描)2、端口扫描技术当确定了目标主机活跃后,就
- 数据可视化期末复习-简答题
熊假猫威XStar
信息可视化数据分析数据挖掘计算机视觉数据可视化期末大学生
数据可视化的标准实用性完整性真实性艺术性交互性数据可视化的目标通过数据可视化有效呈现数据中的重要特征通过数据可视化揭示事物内部的规律和数据之间的内在联系通过数据可视化辅助人们理解事物的概念和过程通过数据可视化对模拟和测量进行质量监控通过数据可视化提高科研开发效率数据可视化的过程1.通过仪器采样、调查记录、模拟计算等方法进行数据采集2.对采集来的数据进行处理和变换,提高数据的质量3.把不同数据之间的
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- 目标检测实践过程中,遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案(无需重装PyTorch)
Cold_Rain02
深度学习Python目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时,如果调用了PyTorch官方github上的文件时,coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six,导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案(1)直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码,发现
- 分享一个基于.NET6包含DDD,ES,CQRS等概念的开源项目
寒冰屋
ASP.NETCORE.net6dddCQRS
当你在学习DDD、CQRS或时间溯源时,除了大量的学习资源(比如书籍和文章)之外,你还接触到了许多概念,这些资源只是在讨论理论问题。这很好,我们知道他们在说什么,但我们如何在一个真正的项目中使用他们呢?我们如何实现这些目标呢?当您试图获取一些代码示例时,通常会发现一些简单的示例通过在仅包含一个实体的域中移动来演示这些复杂的概念,而该域通常包含一个实体,而该实体通常是消费者。这些都是很好的例子,但是
- 前端力扣刷题 | 1:Hot100之 哈希
酒酿泡芙1217
力扣hot100哈希算法leetcode前端
1.两数之和给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例:输入:nums=[2,7,11,15],target=9输出:[0,1]解释:因为nums[0]+nums[1]==9,返回[0,1]。法一:暴力解法vartw
- .NET 9.0 的 Blazor Web App 项目、Bootstrap Blazor 组件库、自定义日志 TLog 使用备忘
cqths
EFCore#BlazorWebApp.netwebappc#数据库
一、设计目标:通用、容易修改、使用简单,所有代码保存在一个文件中,方便移植到其他项目使用。注:示例使用BootstrapBlazor组件库和EFCore、Sqlite,需要先使用Nuget包管理器添加对应的包。namespaceBlazorWebAppNet9Shared.Services;usingMicrosoft.EntityFrameworkCore;usingMicrosoft.Exte
- [Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解
Eastmount
Python从零到壹python目标检测ImageAI图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
- Go语言的语法糖
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Go语言的语法糖:让编码更简单的秘密在编程语言的世界中,语法糖(SyntacticSugar)是一种让代码更简洁易懂的语法特性。它并不改变语言的功能或表达能力,而是通过简化表达方式来提升开发者的编码体验。Go语言,作为一种现代编程语言,其设计目标之一就是简化开发者的工作,而语法糖就是实现这一目标的重要手段之一。本文将深入探讨Go语言中的各类语法糖,从基本语法到高阶特性,揭示其背后的设计理念及应用场
- 分享当下最热门的AI工具合集
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1、ChatGPTChatGPT一个基于人工智能技术的虚拟助手,旨在为用户提供信息、解答问题和协助完成各种任务。我能够处理多种主题,包括但不限于科学、技术、文化、历史等领域。我的目标是为您提供准确、及时的帮助,以提升您的工作和生活效率这个,可免费使用GPT-3.5和GPT-4.0模型~推荐指数:⭐⭐⭐⭐⭐链接:点击直达>>>2、ChatGAIChatGAI是一个基于人工智能技术的语言模型,旨在理解
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Agent的各种记忆机制
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- 吴恩达《提示词工程》(Prompt Engineering for Developers)课程详细笔记
拾工
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课程简介目标:帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型(LLMs),提升通过提示词解决问题的能力。适用对象:开发者、AI从业者、产品经理等,希望通过提示词优化生成模型性能的人。第1章:提示词工程基础1.什么是提示词工程提示词工程是一种优化与大语言模型(如GPT)交互的技术,旨在通过设计有效的提示词(prompts)引导模型生成所需的输出。主要思想:用正确的方式提问以得到最佳答案。2.提示词的组成指令
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#AndroidAPPKotlin自学笔记AndroidKotlin数据库Provider
目标使用AndroidRoom实现持久化库。代码Kotlin代码编写DemoDatabase,在build生成DemoDatabase_Impl疑问Provider的数据会存在设备吗?内部存储:当使用Room创建数据库(如DemoDatabase),数据库文件通常会存储在data/data//databases/目录下。例如,如果包名是com.example.yourapp,则数据库文件将存储在d
- golang中的包管理-下--详解
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继续Golang包管理,上节发布了包管理的简介和基本概念,接下来详细介绍包管理的常用工具以及最佳实践。帮助开发者有效地管理项目中的依赖关系、版本控制、以及模块化代码。Go的包管理系统在多个版本之间有过一些变革,从早期的GOPATH到当前的GoModules,其设计目标是简化开发流程、提高开发效率并避免版本冲突。1、Golang包管理的演变GOPATH模式在Go语言的早期,Go使用的是GOPATH作
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
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转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- WPF拖拽交互全攻略及实现自定义拖拽控件及数据交换技巧解析
Nita.
WPFWPF自定义控件.NETwpf.NETc#1024程序员节
目录1.基本概念2.实现拖拽功能概述需要要实现基本的拖放,完成以下任务:其他操作示例3.1设置拖拽源,拖拽开始3.2设置拖拽效果DragDropEffects3.3设置放置目标,处理拖拽数据拖拽输入DragEnter事件DragOver事件拖拽离开DragLeave事件拖拽结束Drop事件3.其他实际使用中遇到的问题实现拖拽交换数据的自定义控件效果思路解析具体实现参考1.基本概念拖拽(Dragan
- ubuntu如何测试网络性能
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网络ubuntu网络linux
在Ubuntu中,有多种工具可以测试网络性能,包括带宽、延迟、丢包率等。以下是常用的工具和方法:1.使用ping测试网络延迟和连通性ping是最基本的网络测试工具,用于测试目标主机的连通性和延迟。命令:ping例如:pinggoogle.com参数:-c:指定发送的ICMP包数量。例如ping-c5google.com。-i:设置发送包的时间间隔(单位:秒)。例如ping-i0.5google.c
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- Mock 单元测试详细
one996
c#.net单元测试
介绍在单元测试中,Mock是一种模拟依赖对象行为的技术,主要用于隔离待测试对象(SUT:SystemUnderTest)与其依赖项(通常是接口、类或外部系统)。这样,我们可以专注于测试目标代码的逻辑,而不需要考虑其依赖项的实现细节或副作用。为什么使用Mock?隔离测试:使测试代码仅专注于目标逻辑,而不受外部依赖的影响。提高效率:无需初始化真实的依赖对象(如数据库、API服务等)。简化外部依赖的复杂
- NetFrameWork项目如何引用NetCore的项目
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每日一问asp.net
在.NET生态系统中,.NETFramework和.NETCore(现已统一为.NET,包括.NET5、.NET6等后续版本)是两种不同的运行时和框架,它们在设计之初就有着不同的目标和兼容性考虑。因此,直接在一个.NETFramework项目中引用.NETCore项目(或任何.NET5/6/等更高版本的项目)是不被直接支持的,因为两者在底层实现和运行时环境上存在显著差异。然而,有几种方法可以间接地
- 批量化TikTok账号运营的秘密,你知道多少?
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在短视频流量时代,如何快速起号、批量管理账号成为许多内容创作者和品牌方关注的焦点。尤其是面对每天需要更新多个账号、回复大量私信以及与同行竞争的繁重工作,不少人开始寻找一套高效的自动化管理方案。那么,有没有一种方法能够帮助我们实现这些目标呢?1)账号矩阵的难点如何批量管理上百个账号?如何快速完成视频剪辑并批量发布?如何保证账号安全、提高起号成功率?2)实用解决方案分享使用云手机矩阵系统,批量管理上百
- 【自然语言处理(NLP)】NLTK的使用(分句、分词、词频提取)
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文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- YOLOv10改进,YOLOv10添加ASFF检测头(自适应空间特征融合),添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- TiDB架构分析以及总结
微 亻言
数据库
1TiDB1.1产品简介TiDB是PingCAP公司的自主设计、研发开源的分布式开源数据库,是一款支持在线处理与在线分析处理的融合性分布式数据库产品,具备水平扩容,金融级高可用、实时HTAP、云原生的分布式数据库、兼容MySQL5.7协议和MySQL生态等重要特性。目标是为用户提供一站式OLTP(OnlineTransactionalProcessing)、OLAP(OnlineAnalytica
- 【MATLAB例程】TOA和AOA混合的高精度定位程序,适用于三维、4锚点的情况
MATLAB卡尔曼
定位与导航matlab开发语言
代码实现了一个基于到达角(AOA)和到达时间(TOA)混合定位的例程。该算法能够根据不同基站接收到的信号信息,自适应地计算目标的位置,适用于4多个基站的场景文章目录主要功能代码结构运行结果程序代码主要功能初始化:清空工作空间,设置随机数种子以确保结果可重复。随机生成目标点的位置和4个基站的位置。定位过程:计算目标点到各个基站的真实距离。模拟接收到的AOA角度(方位角和俯仰角)信息,并为这些角度添加
- 三个地面基站,根据距离计算空间目标的三维坐标,MATLAB代码,订阅后可查看完整代码
MATLAB卡尔曼
MATLAB定位程序与详解matlab开发语言
三个地面基站,根据距离计算地上目标的三维坐标,给出MATLAB求解方法,订阅专栏后,可以查看完整源代码,复制粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行引言要根据三个平面上的基站计算空间中某一点的坐标,通常可以使用三角测量的方法。假设有三个已知基站位置(A)、(B)和(C),以及它们到待测点(P)的距离(d_A)、(d_B)和(d_C)。仿真设置基站位置基站(A(x_A,y_A,z_A))基站(B(x_
- 基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程
小蘑菇二号
大模型
目录目标准备工作步骤1:导入必要的库步骤2:加载和准备数据步骤3:构建模型步骤4:训练模型步骤5:评估模型步骤6:可视化训练过程步骤7:模型预测步骤8:模型保存与加载总结基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程。这个教程将涵盖从数据准备到模型训练、评估和部署的整个流程。我们将以一个简单的图像分类任务为例进行说明。目标通过本教程,您将学会如何使用TensorFlow/K
- 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 =