- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 【计算机网络】第三章:数据链路层(上)
iFulling
计算机网络笔记计算机网络网络网络协议笔记
本篇笔记课程来源:王道计算机考研计算机网络接下节:【计算机网络】第三章:数据链路层(下)【计算机网络】第三章:数据链路层(上)一、数据链路层的功能1.基本概念2.功能总览二、组帧(封装成帧)1.主要实现2.字符计数法3.字节填充法4.零比特填充法5.违规编码法三、差错控制1.主要实现2.检错编码Ⅰ.奇偶校验码Ⅱ.循环冗余校验码3.纠错编码Ⅰ.海明校验码四、流量控制、可靠传输1.相关机制Ⅰ.滑动窗口
- C练题笔记之:Leetcode-393. UTF-8 编码验证
月团子
c语言leetcode算法
题目:给定一个表示数据的整数数组data,返回它是否为有效的UTF-8编码。UTF-8中的一个字符可能的长度为1到4字节,遵循以下的规则:对于1字节的字符,字节的第一位设为0,后面7位为这个符号的unicode码。对于n字节的字符(n>1),第一个字节的前n位都设为1,第n+1位设为0,后面字节的前两位一律设为10。剩下的没有提及的二进制位,全部为这个符号的unicode码。这是UTF-8编码的工
- [特殊字符] AlphaGo:“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序,其里程碑意义在于:首破人类围棋壁垒:2016年以4:1击败世界冠军李世石九段,成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
- 隐马尔可夫模型(HMM):观测背后的状态解码艺术
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人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心概念:双重随机过程隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型,包含两个核心随机过程:隐含状态链:不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
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人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
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MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- 网络工程师组网必用,动态路由OSPF及MPLS静态LSP配置
wozuimang
ICT网络工程师集训营路由交换网络工程师MPLS
一、MPLSMPLS基于标签转发,在数据链路层及网络层之间增加MPLS头部,属于2.5层MPLS域中的相关MPLS名词1、LSR标签交换路由器,支持MPLS的路由器2、LER,MPLS边界连接其他网络的LSR设备3、区域内部LSR为核心LSR二、LSR分类1、入站(ingress)LSR:IP报文中压入MPLS头部2、中转(transit)LSR:用于MPLS标签交换,将报文继续MPLS域中转发3
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量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
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目录目录结构说明`constants.py`核心作用:主要功能:示例代码片段:`exporters.py`核心作用:主要类:`LazyBatchSpanProcessor`特点:技术亮点:`instrumentors.py`核心作用:插桩对象包括:钩子函数(Hooks):Instrumentor类:插桩流程:`setup.py`核心作用:主要功能:典型调用方式:✨总体架构与价值技术亮点总结✅开发建
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S7-300400与S7-200SMARTPLC以太网通讯(S7协议)资源文件介绍【下载地址】S7-300400与S7-200SMARTPLC以太网通讯S7协议资源文件介绍本资源文件详细解析了S7-300400与S7-200SMARTPLC通过以太网进行通讯的技术细节,涵盖硬件连接、软件配置及通讯调试等关键环节。通过学习,您将掌握S7协议在PLC通讯中的实际应用,提升自动化与电气工程领域的专业技能
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
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一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- Go - 项目收藏
1、谷歌官方维护了一个基于go语言的开源项目列表:https://github.com/golang/go/wiki/Projects2、[知乎网]有哪些值得学习的Go语言开源项目?3、[知乎用户:hackstoic]看过awesome-go项目,汇总了很多go开源项目。但是awesome-go收集了太全了,而且每个项目没有描述。因此我自己根据go语言中文社区提供的资料,还有互联网企业架构设计中的
- 视觉算法之卷积神经网络
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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
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
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在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- MacOS系统安装Docker(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了_mac安装docker
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选择默认配置就行,Docker会自动设置一些大多数开发人员必要的配置。这里我们跳过就好。运行Docker在应用程序中找到Docker程序图标,点击以启动Docker,启动之后我们会发现右上角工具栏中多了一个小鲸鱼的图片,这个就是Docker啦~真的好可爱~Docker桌面应用程序打开后,就是首页的学习中心界面。通过小鲸鱼中的AboutDockerDesktop可以查看Docker的版本可以看到版本
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
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学习任何一门技术,都应该带着目标去学习,目标就像一座灯塔,指引你前进,很多人学着学着就学放弃了,很大部分原因是没有明确目标,所以,一定要明确学习目的,在你准备学爬虫前,先问问自己为什么要学习爬虫。有些人是为了一份工作,有些人是为了好玩,也有些人是为了实现某个黑科技功能。不过可以肯定的是,学会了爬虫能给你的工作提供很多便利。小白入门必读作为零基础小白,大体上可分为三个阶段去实现。第一阶段是入门,掌握
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- Python通关秘籍之基础教程(一)
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Python通关指南:从零基础到高手之路python开发语言后端
引言在编程的世界里,Python就像一位温和而强大的导师,它以简洁优雅的语法和强大的功能吸引着无数初学者和专业人士。无论你是想开发网站、分析数据、构建人工智能,还是仅仅想学习编程思维,Python都是你的理想选择。Python的魅力在于它的易读性和广泛的应用场景。它的代码就像英语句子一样自然,即使是完全没有编程经验的人也能快速上手。同时,Python拥有庞大的生态系统,从Web开发(Django、
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使用VSCode开发Vue3的详细指南本文将详细介绍如何使用VisualStudioCode(VSCode)开发Vue3项目,包括创建项目、打开项目、运行第一个入门程序,并涵盖关键的语法知识点及使用方法。每个知识点都将提供具体的案例代码,并附有详细注释。此外,还将提供一些入门案例,帮助您快速上手Vue3开发。目录准备工作创建Vue3项目在VSCode中打开Vue3项目运行第一个入门程序Vue3关键
- Three.js引擎开发:Three.js动画系统实现_(9).Three.js中的骨骼动画实现
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Three.js中的骨骼动画实现在上一节中,我们介绍了如何在Three.js中加载和显示3D模型。接下来,我们将深入探讨如何在Three.js中实现骨骼动画。骨骼动画是一种高级的动画技术,它通过控制模型的骨骼来驱动模型的动画,广泛应用于虚拟角色的动画制作。在本节中,我们将学习如何在Three.js中实现骨骼动画,包括骨骼动画的基本原理、如何加载带有骨骼的模型、如何创建和控制动画混合器(Animat
- 突破性能瓶颈,几个高性能Python网络框架,高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来,高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言,在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架,分析它们各自的优势和适用场景,帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利,如果你正在学习Python或者有计划学习Python,想要突破自我,对未来十分迷茫的,可以点击这里获取最新的Python
- 嵌入式学习-Day6
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c语言day6模拟获取co2,pm2.5的数值,并对co2的浓度,pm2.5的浓度做出划分,详情划分在代码注释首先写写出模拟获取数值的函数,但是由于要对浓度划分,所以先枚举出来等级划分typedefenum{Excellent,//默认0往下递增Good,Average,Poor}QualityLevel;接着写出模拟获取co2函数(在这里用到了static关键字,静态函数能够确保只在co2的c文
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c语言day8通过过指针来访问寄存器#defineGPIO_CTLO((uint32_t*)0x40012000)GPIO_CTLO=0XFFFFFFFF;0x40012000是一个十六进制数值,此时编译器不认为他是一个地址通过强制转换,让编译器认为他是一个地址,(uint32_t*)0x40012000此时可以将0x40012000理解为定义指针变量时,uint32_t*p中的p*((uint3
- 新手向:实现验证码程序
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本文将从零开始,通过一个简单的验证码程序。即使你没有任何编程基础,也能跟着这篇文章一步步学习。第一章:Java开发环境搭建1.1安装JDK要开始Java编程,首先需要安装Java开发工具包(JDK)。JDK是Java开发的核心,包含了运行Java程序所需的工具和库。访问Oracle官网下载适合你操作系统的JDK运行安装程序,按照提示完成安装配置环境变量(这一步很重要,确保你可以在任何目录下运行Ja
- 一文搞懂 Cursor 内部工作原理~
zz_jesse
介绍了Cursor,一个结合了AI技术的代码编辑器,它通过深度学习和语义索引的方式,提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能,以及自己的AI特性,实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始~~你可能已经看到新闻:OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf!与此同时,Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元!这对于代码生
- MiniMind:3小时训练26MB微型语言模型,开源项目助力AI初学者快速入门
nine是个工程师
关注人工智能语言模型开源
开发|界面|引擎|交付|副驾——重写全栈法则:AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。欢迎关注评论私信交流~在大型语言模型(LLaMA、GPT等)日益流行的今天,一个名为MiniMind的开源项目正在AI学习圈内引起广泛关注。这个项目让初学者能够在3小时内从零开始训练出一个仅26.88MB大小的微型语言模型,体积仅为GPT-3的七千分之一,却完整覆盖了从数据处理到模型
- 如何让AI真正理解你的意图(自适应Prompt实战指南)
nine是个工程师
大语言模型人工智能prompt
目前的LLM模型,在理解用户意图方面,正在使用自适应Prompt技术,来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言:为什么你的AI总是"答非所问"?相信很多人都遇到过这样的情况:你问:“帮我写一个Python爬虫”AI答:给你一堆理论知识和完整教程(你只想要简单代码)你问:“推荐一部电影”AI答:推荐了《教父》(你想看轻松喜剧)你问:“解释一下机器学习”A
- 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 =