- 笔记:润总2022年度演讲
罗菊
若无进化之光,生物学毫无道理!”“进化的力量”——坚持长期做下去的信念!今天我们面临很多的问题、组织的问题、个人的问题、疫情防控的问题:从进化的角度讲,都是进化的历史包袱!提供了成功优势的巨大部分!1、跳出同一个能力圈,去提升自己的技能,去寻找新的生态位!在新的生态位、建立自己的竞争优势,你才有机会活得更好!交流、拜访、探索,坚持做难而有价值的事情!2、职场和岗位,思考:变化中的机会在哪里?变化—
- 公众号怎么涨粉引流?全方位策略解析
氧惠帮朋友一起省
在当今数字化时代,微信公众号已成为企业、个人展示品牌形象、传播价值理念的重要平台。然而,对于许多公众号运营者来说,如何有效涨粉引流却成为了一个不小的挑战。本文将围绕这一主题,为您详细解析公众号涨粉引流的全方位策略。公众号流量主就找善士导师(shanshi2024)公众号:「善士笔记」主理人,《我的亲身经历,四个月公众号流量主从0到日入过万!》公司旗下管理800+公众号矩阵账号。代表案例如:爸妈领域
- 高建忠.读方用方笔记(一四零)临证谈小柴胡汤之小儿病发烧的治疗
火帝养生
我们总是关注小柴胡汤治疗发热类的病证。小孩的常见病里面发热病证很多,面小柴胡汤确实也是经常用于治疗小孩病。但是,从理上,我们要把它梳理清楚。也就是该用时候,我们能用到,不该用的时候,我们可避开。刘某,男,7岁。5月4日初诊。患儿昨晚开始发热,今日上午来诊,问诊别无所苦。咽不痛,不咳嗽,腹无不适,不恶寒。舌质偏红,舌苔白,脉细缓。我们看这个孩子除了有发烧,好象其他都比较正常,我们在临床上碰到这样的病
- 《响应式 Web 设计:纯 HTML 和 CSS 的实现技巧》
陈在天box
前端htmlcss
一、引言在当今数字化时代,人们使用各种不同的设备访问互联网,包括台式电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等。为了确保网站在不同设备上都能呈现出良好的用户体验,响应式Web设计变得至关重要。响应式Web设计是一种能够使网页根据不同设备的屏幕尺寸和分辨率自动调整布局和样式的设计方法。本文将重点介绍如何使用纯HTML和CSS实现响应式Web设计的技巧。二、响应式Web设计的基本原则移动优先在设计响应式网
- 读书笔记
郎志安
幸而戏台上的戏子总算沉着,不为所动,还在那里阿拉阿拉地唱。过了一个时候,那打得热同的也究竟平静了。再说戏台下边也有一些个调情的,那都是南街豆腐房里的嫂嫂,或是碾磨房的官磨官的老婆。碾官的老婆看上了个赶马车的车夫。或是豆腐匠看上了开粮米铺那家的小姑娘。有的是两方面都眉来眼去,有的是一方面股勤,他一方面则表示要拒之千里之外。这样的多半是一边低,一边高,两方面的资财不对。
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 随笔记录git提交出错和原生js以JSON格式请求接口导出Excel
山丘lemon
GIT提交代码出错Fileexists.原文链接https://www.cnblogs.com/sweetbullet/p/9889997.html前端js导出,参数以json格式发送post请求原文链接https://www.cnblogs.com/sweetbullet/p/9843178.html
- Python学习笔记(三):列表的定义、访问及修改
RANDY_Sw
Python入门python
今天学习了有关列表的定义、访问及修改的方法,在此整理一下。列表的定义与访问name_list=['zhangsan','lisi','wangwu']#创建一个列表name_list[0]='xiaobai'#修改列表中的单个元素print(name_list)#遍历的方式打印列表1foriteminname_list:print(item)#遍历的方式打印列表2i=0foriinrange(le
- 大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
程序员辣条
面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享
树谷-胡老师
科研会议chatgpt
ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上,明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动,以高科技、高效能、高质量为特征,旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径,符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能(AI)进行数据分析,实现环境质量的实时监控和管理,为环
- 学习塔勒布《反脆弱》笔记(三十六)
杨金社
第四卷:可选择性、技术与反脆弱性的智慧第十二章:泰勒斯的甜葡萄(三)理性我们可以这样描述选择权:选择权=不对称性+理性理性,就是你知道要保留好的,抛弃坏的,知道如何获取利润。正如我们所看到的大自然,它有一个过滤机制来保留优质婴儿、摒弃缺陷婴儿。反脆弱性和脆弱性之间的区别就在于此。脆弱的事物没有选择权,而具有反脆弱性的事物需要选择最好的,即做出最佳选择。大自然最美妙的特性就是,它在做选择以及为自己挑
- 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示
AI脑极体
chatgpt人工智能
ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西,但是通过精心设计提示,可以确保获得最佳结果。在这篇文章中,我们将探讨如何做到这一点。在本文中,我将向你展示如何编写提示,激励驱动ChatGPT的大语言模型(LLM)提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来,我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示,通常被称为提示工程,已经成为一个高薪职
- 一口气了解大模型相关通识,基础笔记!
AI小白熊
笔记数据库架构面试职场和发展transformerai
一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且,OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型),用于不同场景的应用;其中,A、B、C、D模型的全称分别是ada、babbage、curie(居里)和davinci(达芬奇),四个模型并不是GPT-3的微调模型,而是独立训练的四个模型;四个模型的参数规模和复
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- 微机原理第七周笔记
遥控老爷
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加,IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变,影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
- Netty源码分析:NioEventLoopGroup
HelloWorld_EE
netty源码分析源代码nettyEventLoop
Netty源码分析:NioEventLoopGroup在工作之余,看到自己公司的超哥(俞超)关于Netty的系列博文,讲解的很好,因此,自己在学习之余也跟了下源代码,来了解Netty,也做了相关的笔记,将形成系列博文,这是第一篇。超哥的博文地址在这里:http://www.jianshu.com/p/c5068caab217Netty版本:4.0.23.Final借用超哥的例子,一般服务端的代码如
- C++学习笔记(14)
月夕花晨374
c++学习笔记
二、栈解旋异常被抛出后,从进入try语句块开始,到异常被抛出之前,这期间在栈上构造的所有对象,都会被自动析构。析构的顺序与构造的顺序相反。这一过程称为栈的解旋。也就是在执行throw前,在try执行期间构造的所有对象被自动析构后,才会进入catch匹配。在堆上构造的对象肿么办?三、异常规范C++98标准提出了异常规范,目的是为了让使用者知道函数可能会引发哪些异常。voidfunc1()throw(
- AI绘画笔记
Denny#
AI作画笔记AIGCloraSDstablediffusion
最近学习怎么AI绘画,这里主要记录相关笔记:1工具工具主要用秋叶大神的工具:https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=b5b407651100ec703e082fd10b30caa7秋叶大神的空间:https://space.bilibili.com/12566101(小破站有较多假
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 《少有人走的路》第三部分信仰和世界观分阅读笔记
芦絮
爱的本质是拓展自我,必须进入未知的领域,放弃落后的,陈旧的自己,把陈腐过时的认知踩在脚下,抛弃狭隘的人生观。做到以上这些必须对过去提出疑问,怀疑和挑战,才能使我们走上神圣的自由之路!作者分别用三位患者举例说明,所有的一切习惯,宗教信仰基本都来源于父母,不幸的童年,所以一个人的心智与家人,朋友,环境是息息相关,我们要给自己输送正能量的东西,让自己充满正能量,做一个阳光的人!
- 【毓秀红林】||君子和而不流(《中庸》学习笔记)
毓秀红林
第11课:君子和而不流读原文“天命之谓性,率性之谓道,修道之谓教。”各位同仁早上好!今天我们继续学习中庸与赢得客户的72个机会。今天我们学习的是中庸的第11小节:故君子和而不流,强哉矫!中立而不倚,强哉矫!国有道,不变塞焉,强哉矫!国无道,至死不变,强哉矫!悟原理:品德高尚的人,和光同尘而不随波逐流。这是真强大,保持中立而不偏不倚,这是真强大。国家政治清平时不改变志向,这是真正强大国家,艰难困苦时
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
张小生180
机器学习人工智能
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
牛马程序员24
计算机视觉opencv学习
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中,仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
- 双重差分模型DID
PD我是你的真爱粉
计量经济学金融
双重差分模型(DID)–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型(DID)--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势(CT)检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟,在没有随机实验的情况下去验证因果关系。步骤:分组:对于一个自然实验,其将全部的样本数据分为两组:一组是受到干预影响,即实验组;另一
- 深度图解Redis Cluster原理
SH的全栈笔记
Redis后端后端redis
不想谈好吉他的撸铁狗,不是好的程序员,欢迎微信关注「SH的全栈笔记」前言上文我们聊了基于Sentinel的Redis高可用架构,了解了Redis基于读写分离的主从架构,同时也知道当Redis的master发生故障之后,Sentinel集群是如何执行failover的,以及其执行failover的原理是什么。这里大概再提一下,Sentinel集群会对Redis的主从架构中的Redis实例进行监控,一
- auto encoder
war3gu
深度学习
Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像,都可以进行信息的压缩,都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型,而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立,也可以互为逆数字图片auto-encoder,越是deep的auto-encoder,压缩出
- 《沟通与职业素质》学习笔记2008年10月7日
斯媛创作室
2008年10月21日星期二3.4节成功销售自己的七个步骤理解客户表情、手势的意义面试官喜欢的面试姿态空间须保留人与人之间永远有距离。每个人都有自己的空间。面试时,应试人和主试人必须保持一定的距离,留有适当的空间,不适当的距离会使主试人感到不舒服。如果应试人多,招聘单位一般会预先布置好面试室,把应试人坐的位置固定好。你进面试室后,不要随意将固定的椅子挪来挪去。有的人喜欢表现亲密,总是把椅子往前挪
- 怎么才能知道小红书限流了 小红书限流期间怎么养号
优惠券高省
有很多小伙伴反馈小红书发的笔记低迷,完全没有流量,这个一方面是自查自身笔记质量是不是有问题,如果笔记质量很棒还是小眼睛很低,不到200,那就有可能是账号被限流了。今天,我们就来浅聊下小红书笔记限流有哪些表现?小红书笔记被限流怎么恢复正常?讲小红书限流之前,给大家分享一个无需过度引流就有稳定副业的工具-【高省】app。其实除了做小红书推广引流,各位小伙伴在空余的时候还是可以做做其他副业的,说不定比做
- 自动编码器 - Autoencoder
hellozhxy
深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器(Autoencoder)搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等,仅仅是自编码器的话,其原理
- 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 =