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亚里士多没有德775
论文阅读
这里发现idea被人家先发了,没办法,资料收集的不够全面,现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下:总的来说,他的主要工作是构建逼真的仿真环境,然后根据这个仿真环境生成真实的靶场,使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作,我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中,攻防双方攻击者处于暗面,防御者处于明面,这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失,那么要是可以提前预测攻
- java进度条动画_Android自定义控件之圆形进度条动画
高尚雅
java进度条动画
本文实例为大家分享了Android实现圆形进度条动画的具体代码,供大家参考,具体内容如下首先贴上图片:额,感觉还行吧,就是进度条的颜色丑了点,不过咱是程序员,不是美工,配色这种问题当然不在考虑范围之内了。下面说重点,如何来写一个这样的自定义控件。首先,需要有一个灰色的底图,来作为未填充时的进度条;然后,根据传入的当前进度值,绘制填充时的进度圆弧,这段圆弧所对应的圆心角,由当前进度与进度的最大值(一
- 【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
ChatGPT-千鑫
人工智能人工智能算法gpt-3AI编程gptcodemoss能用AI
人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归(LinearRegression)模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线,使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差,得到线性回归方程的
- 深度学习驱动的极端天气预测:时空数据异常检测与应用全解析(基于Python + TensorFlow)
AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- matlab代码实现了一个关节型六轴机械臂的仿真
max500600
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%%基于MATLAB的关节型六轴机械臂仿真%%参数定义clear;closeall;clc;%角度转换angle=pi/180;%转化为角度制%D-H参数表theta1=0;D1=0.4;A1=0.025;alpha1=pi/2;offset1=0;theta2=pi/2;D2=0;A2=0.56;alpha2=0;offset2=0;theta3=0;D3=0;A3=0.035;alpha3=p
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东方建模.
数学建模
目录前言:一.题目翻译与理解:DeepL+知云文献翻译二.查找文献:国内外平台结合使用三.论文撰写:Word或LaTeX+Overleaf四.公式输入与思维导图:MathType+XMind五.阅读文献与文献管理:AdobeReader+Zotero六.模型求解与编程:MATLAB+Python+Lingo七.图形绘制与结果可视化:MATLAB+Python+Origin八.流程图与示意图:亿图图
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搭建设计一个校园交友系统源码是一个复杂但有趣的过程,以下是一个全面指南,旨在帮助你从头开始搭建一个功能齐全、安全可靠的校园交友系统。一、明确目标与需求目标用户:明确你的目标用户群体,如大学生、研究生等,了解他们的交友需求和偏好。功能需求:根据目标用户,列出所需功能,如用户注册与登录、个人资料展示、匹配推荐、聊天功能、动态发布等。二、技术选型后端技术:可以选择PHP等成熟的后端开发语言。PHP结合T
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在当今人工智能飞速发展的时代,数据质量对人工智能模型的影响至关重要,它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用:准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声,模型就会学习到这些错误信息,从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中,若患者的症状数据记录错误,模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响:不完整的数据会使模
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为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
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记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP(糖尿病Cox预测模型)的构建过程LLM代表的是大语言模型,API代表的是机器学习模型,LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM,让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式,是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式,其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力,以及机器学
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原标题:C1DataGridforWPF使用技巧之改变CheckBox列的外观在C1DataGrid中,如果包含一个DataGridCheckBoxColumn,您就会发现在Column的单元格中CheckBox是灰色的,因此它不能编辑。比如如下单元格是不可用的:这种不可用的状态是设计,是因为内部的ReadOnlyCheckBox类。现在如果想要改变这种样式,变成可编辑的状态。那么本文,就将改变不
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基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习?机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
- JIT模式深度解析:如何精准预测,高效执行
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JIT(Just-In-Time)模式,即准时制生产方式,是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析:一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下,按订单准确地计划,以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间,将正确的原材料和零部件,以正确的数量,送往正确的地点,以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存
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functionstudent_grades_gui()%创建图形界面f=figure('Position',[100,100,800,500
- 2025年Photoshop详细教程:从新手到高手,手把手带你学PS
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2025年Photoshop详细教程:从新手到高手,手把手带你学PS大家好!今天给大家带来一份超实用的2025年Photoshop入门教程,让你从零开始,快速掌握PS的基础操作!如果你是图像处理小白,或者刚刚接触Photoshop的新手,那么这套课程就是专门为你量身定制的哦!这套课程叫做《PS教程-小白系统入门课》,包含了16节高质量的视频教程,搭配丰富的练手素材,跟着我一起,一步步深入了解Pho
- 【机器学习:二十九、K-means算法:原理与应用】
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1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
- 学生福利!Edu邮箱助你免费畅用设计软件
明 庭
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作为一名学生,想要学习和使用专业的图像处理、设计软件,但高昂的软件费用往往让人望而却步。其实,有一个简单的方法可以让你免费享用这些强大的工具——那就是利用你的Edu教育邮箱。Edu邮箱是什么?Edu邮箱是教育机构颁发给在校学生和教职员工的邮箱,通常以“.edu”结尾。凭借这个邮箱,你可以验证自己的学生身份,从而申请免费使用许多知名的软件。哪些软件可以用Edu邮箱免费申请?Adobe系列软件:Pho
- 小程序快速搭建线上预约线下陪玩伴游系统源码,打造便捷新体验
一、技术选型前端框架:推荐使用uni-app框架进行开发,因其支持多平台(微信小程序、H5、APP等)的同步发布,能有效提高开发效率和用户体验。后端技术:可以选择PHP+MySQL等成熟的技术栈,确保系统的稳定性和数据处理能力。对于更复杂的需求,也可以考虑使用Java等后端开发语言,配合SpringBoot、SpringMVC等框架,提供全面的编程和配置模型。数据库:MySQL是常用的开源关系型数
- 【机器学习】—时序数据分析:机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
云边有个稻草人
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云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM(长短期记忆网络)2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
- 机器学习模型调优指南
闵少搞AI
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机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能,使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。具体来说,机器学习模型参数调优的作用可以从以下几个方面来理解:1.提高模型的预测性能通过调优超参数,可以使模型更适应数据的特征,从而提高其在未知数据上的预测性能。超参数通常会影响模型的拟合能力和泛化能力。例
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随着技术的不断发展和变化,编程语言的热度也在不断演变。2024年即将到来,我们有必要回顾和展望当前和未来的开发语言市场。本文将基于多个因素,包括行业需求、社区支持、流行度以及新兴趋势,对2024年的开发语言热度进行排名和分析。1.Python:持续的热潮热度原因Python近年来一直在编程语言中占据着重要的地位,预计到2024年仍将保持其热度。主要原因包括:数据科学与人工智能:Python是数据科
- SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息
一名技术极客
#java相关工具类springboot后端java
SpringBoot一键提取身份证与营业执照信息使用的工具和库步骤和代码示例添加依赖图像预处理和文字识别信息提取使用OpenCV对图像进行预处理OpenCV图像预处理示例集成到OCR服务中在SpringBoot中实现图片中的身份证号、营业执照等信息的识别,可以分为以下几个步骤:图像预处理:为了提高识别的准确性,首先对图片进行预处理,如调整大小、对比度、亮度等。文字检测:使用图像处理算法或框架来定位
- 好用的算法推荐工具全解析
CodeJourney.
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一、引言在当今数字化时代,算法广泛应用于各个领域,从搜索引擎优化到金融风险预测,从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言,合适的算法推荐工具至关重要。它们不仅能帮助理解算法原理,还能在实际应用中提供高效的解决方案。接下来,我们将详细介绍多种好用的算法推荐工具。二、算法可视化工具(一)VisuAlgo功能特点-动态演示:VisuAlgo能够以动态的方式展示各类算法的执行过程。例
- 数字孪生介绍
丫头,冲鸭!!!
科普知识人工智能大数据
数字孪生(DigitalTwin)是一种基于数字化技术,将物理世界与虚拟世界相结合的新型技术。它是指对于现实世界中的物理实体或系统,通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型,从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。一、数字孪生的组成数字孪生通常包括物理实体和数字化模型两个部分:物理实体:可以是任何实际存在的事物,例如机器、设备、建筑、城市、生态系统等。数字化模型:基于
- 玩转随机数:用 JavaScript 掌控不可预测的魔力!
故梦867
前端八股总结javascript开发语言ecmascript
玩转随机数:用JavaScript掌控不可预测的魔力!当计算机遇上“随机”,我们能做什么?你曾想过在生活中拥有“超能力”吗?比如,可以预测下一个天气变化,或是猜中下一个彩票号码?虽然我们无法真正预测未来,但在代码的世界里,随机性给了我们一股强大的魔力。通过使用JavaScript的随机数功能,我们能为程序增添更多不确定性和趣味性。你准备好了吗?从生成随机验证码,到设计一款随机事件发生的游戏,从数据
- 内核详细知识
「已注销」
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支持这个网站。捐。Search内核(操作系统)有关其他用途,请参阅内核(消歧)。“内核(计算)”重定向到这里。有关其他用途,请参阅内核(消歧)。“核心(计算机科学)”重定向到这里。不要与Compute内核,内核方法或内核(图像处理)混淆。该内核是一个计算机程序是计算机的核心操作系统,拥有系统的一切完全控制。[1]在大多数系统中,它是启动时加载的第一个程序之一(在引导加载程序之后)。它处理剩余的启动
- 【Python】读取elf文件,更新a2l文件中变量地址
kook 1995
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前言a2l文件是汽车行业常见的用于标定的数据库文件。在开发过程中,通常由MATLAB或者Excel生成a2l文件,但变量的地址是需要loadelf文件去更新的,一般使用的是Vector的CANape工具。下面记录和分享一下通过脚本去更新a2l文件。1使用CANoe中的ASAP2Updater1.1ASAP2Updater工具路径一般在CANoe安装路径下,比如:C:\ProgramFiles\Ve
- 读书笔记(SRE:Google运维解密):第17章 测试可靠性
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运维
对服务质量的自信可以用过去的系统可靠度和未来的系统可靠度来衡量。前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得,后者可以用基于历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确,必须满足下列条件中之一:(a)在这段时间内,该系统完全没有改变。包括没有任何软件更新以及服务器数量变化,这意味着未来的行为方式应该与过去的行为方式类似。(b)可以充分描述整个系统的所有改变,这样可以针对每个系统变化引入的不确定性
- 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 =