【商品分类数据集】—

数据分类 - 华为OD机试真题(JavaScript 题解) 什码情况华为od javascript 开发语言数据结构算法机试
华为OD机试题库《C++》限时优惠9.9华为OD机试题库《Python》限时优惠9.9华为OD机试题库《JavaScript》限时优惠9.9针对刷题难，效率慢，我们提供一对一算法辅导，针对个人情况定制化的提高计划（全称1V1效率更高）。看不懂有疑问需要答疑辅导欢迎私VX：code5bug题目描述对一个数据a进行分类，分类方法为：此数据a（四个字节大小）的四个字节相加对一个给定的值b取模，如果得到的
说说自己Python 代码优化实践 chilavert318 大数据 linux 运维 python
今年上半年在外省做一个大数据相关的项目，在review项目组成员的代码时，发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈：10万条数据的清洗流程耗时近20分钟，CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现，看似简洁的Python代码背后，隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例，我们的程序在追求代码可读性时，往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间，从我实践中的代码就python开发，从内存
【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。努力毕业的小土博^_^ 深度学习学习笔记深度学习学习笔记人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。文章目录【深度学习|学习笔记】什么是正则化？如何理解正则化？L0、L1、L2正则化的起源、发展、原理、应用和对比详解，附代码。前言一、什么是正则化？为什么需要它？✅
《网络安全自学教程》- SQL注入漏洞详解士别三日wyx 《网络安全自学教程》sql 数据库网络安全安全 web安全
《网络安全自学教程》SQL注入的原理其实很简单：由于后端过滤不严格，把用户输入的数据当成SQL语句执行了。SQL注入1、SQL注入常出现在哪些功能？2、SQL注入危害3、SQL注入分类4、判断是否存在SQL注入5、SQL注入方式6、SQL注入防御6.1、预编译1、SQL注入常出现在哪些功能？凡是涉及「数据库操作的功能」，都有可能存在SQL注入，比如：搜索框等查询功能。用户注册/用户登录功能。密码找
构建全栈式数据库与消息队列服务治理体系：监控、告警与组件搭配实践喝醉酒的小白 DBA K8s 数据库
目录标题分类✅一、分类总览表✅二、详细分类说明1.关系型数据库（RDBMS）2.NoSQL数据库3.分布式系统协调组件4.消息队列系统✅三、按用途分类（实战参考）✅四、开源vs商业（闭源）分类全面的监控指标分类与告警模板清单✅一、通用结构✅二、数据库系统级别详细监控项与告警模板1.MySQL/TiDB/OceanBase2.PostgreSQL/openGauss/GaussDB/KingBase
基于python的公众号文章爬取思路（总结版）大数据小学僧 python 开发语言爬虫微信公众平台
目录一、技术方案分类1.接口直连模式（推荐）2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接口直连模式（微信公众平台API）2.网页解析模式（搜狗微信搜索）3.第三方API模式（如清博大数据）四、可视化界面实现五、数据存储方案六、高级技巧七、注意事项八、推荐工具链一、技术方案分类1.接口直连模式（推荐）2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接
OpenCV图像噪点消除五大滤波方法慕婉0307 opencv基础 opencv 人工智能计算机视觉
在数字图像处理中，噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库，详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波，并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声：符合正态分布的随机噪声椒盐噪声：随机出现的黑白像素点泊松噪声：光子计数噪声量化噪声：模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点
容器挂载传播模式学习岳来 #容器运维学习 k8s 容器挂载传播
在容器技术中，挂载传播模式（MountPropagationMode）定义了挂载点在主机和容器之间的传播行为。它决定了当主机或容器中的挂载点发生变化时，这些变化是否会影响到其他挂载点。挂载传播模式在多容器共享挂载、动态挂载更新等场景中非常重要。以下是挂载传播模式的详细解释及其分类：1.挂载传播模式的作用挂载传播模式主要用于控制挂载点的变化如何在主机和容器之间传播。例如：当主机上新增一个挂载点时，是
Java爬虫实战指南：按关键字搜索京东商品爬虫程序猿 java 爬虫开发语言
在电商领域，快速获取商品信息对于市场分析、选品上架、库存管理和价格策略制定等方面至关重要。京东作为国内领先的电商平台之一，提供了丰富的商品数据。虽然京东开放平台提供了官方API来获取商品信息，但有时使用爬虫技术来抓取数据也是一种有效的手段。本文将介绍如何利用Java按关键字搜索京东商品，并提供详细的代码示例。一、准备工作（一）Java开发环境确保你的Java开发环境已经安装了以下必要的库：Jsou
【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification surrender2u NLP 自然语言处理
翻译日期：2020-05-15翻译来源：LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址：https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文：用于多标签分类的最常见指标如下：Precisi
基于Spring Boot的网络购物商城的设计与实现代论文网课招代理 spring boot 后端 java
目录摘要：IAbstract：II第1章系统分析11.1系统概述11.2系统可行性分析11.2.1技术可行性分析11.2.2经济可行性分析11.2.3社会可行性分析11.3需求分析21.2.1业务角色分析21.2.2用例分析3第2章系统设计42.1功能模块设计42.2功能流程设计52.2.1商品加入购物车流程52.2.2用户下单流程62.3数据库设计72.3.1数据库E-R设计72.3.2数据表设
PCB设计实践(三十七）PCB机械孔设计全解析：作用原理与设计规范指南技术流浪者 PCB设计硬件工程 PCB设计单片机嵌入式硬件
在PCB设计中，机械孔是实现电路板机械固定、电气连接和功能扩展的核心要素之一。其设计质量直接影响PCB的组装效率、结构稳定性和长期可靠性。本文将从机械孔的基础概念出发，系统阐述其在PCB设计中的作用原理、分类特性、设计规范及进阶技巧，为工程师提供全面的设计指导。一、机械孔的核心作用解析机械孔在PCB中承担着多重关键功能，其作用远超过单纯的物理开孔概念：1.机械固定与结构支撑作为电路板与外壳、散热器
从指令设计到系统集成：提示词工具链与GPTs插件的效率革命 charles666666 人工智能自然语言处理语言模型知识图谱 transformer
一、提示词工程工具链：概念与架构解析1.1为什么需要工具链？大模型交互的本质是“指令设计”，但人工编写提示词存在三大痛点：效率低（重复调试耗时）、质量不稳定（依赖个人经验）、复用性差（场景迁移成本高）。例如，某电商企业要求AI生成500种商品描述时，人工逐条调整提示词需耗费数周，且风格难以统一。工具链的价值在于通过模块化设计与自动化流程解决上述问题。其核心架构包含三个层级：需求解析层：将用户需求拆
大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
数据标注师学习内容汇总试着数据标注师学习数据标注师
目录文本标注图像标注语音标注文本标注词性标注1词性标注2实体标注关系标注事件标注1事件标注2意图标注关键词标注分类标注问答标注对话标注图像标注拉框标注关键点标注2D标注3D标注线标注目标跟踪标注OCR标注图像分类标注语音标注语音切割转写语音校对标注拼音和停顿标注
办公IT问题管理平台（含移动端和PC端的问题提报与工单跟踪）避坑 Alex艾力的IT数字空间微服务 vscode 安全 tomcat spring boot 功能测试 ux
一、核心功能模块设计1.问题提报模块多渠道接入支持Web端、移动端（APP/小程序）、邮件、电话、企业微信/钉钉集成等多种提交方式，用户可快速描述问题并上传截图或附件。智能表单：根据用户角色（如员工、部门管理员）动态展示字段（如部门、设备类型、影响范围）。自动分类与优先级：通过关键词识别（如“网络中断”“系统崩溃”）自动分配问题分类，结合预设规则（如影响用户数）设定优先级。用户界面优化移动端：简化
庙算兵棋推演AI开发初探（7-神经网络训练与评估概述）超自然祈祷智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络，接下来我们需要训练神经网络了，就是把数据对接好灌进去，训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛，就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别：前者就像人发现了牛顿
浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn 人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
随机森林详解：原理、优势与应用实践大千AI助手人工智能 Python #OTHER 随机森林算法机器学习决策树人工智能 DecisionTree 数据挖掘
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！随机森林介绍1.定义：随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习（EnsembleLearning）算法，主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树（DecisionTree），并将这些树的预测结果进行组合（例如，分类任务采用投票，回归任务采用
【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器 IT古董人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。一、基本概念节点（Node）：表示特征判断条件边（Branch）：表示特征判断的结果路径叶子节点（Leaf）：表示分类结果二、划分准则：信息增益（InformationGain）信息增益衡
选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由 Alluxio 人工智能 AI 分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域，存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长，如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中，数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而，随着数据集的急剧增长，存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求，导致读写性
【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-（CPU+GPU详细完整版）金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 python pytorch 人工智能
【PyTorch】2024保姆级安装教程（CPU+GPU详细完整版）PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。本文将详细讲解在Python环境中安装PyTorch，包括CPU和GPU版本的全方位指南。一、前置环境首先确保已安装Python环境，推荐使用Python3.8或以上版本。验证Python安装：python--versionpip--version推荐使用虚拟环境（如conda或ve
整合性安全总结（ISS）早期规划 qq_34062333 临床试验 NDA
1.ISS统一性建设工作启动1.1研究元数据标准化1.1.1不同类型研究元数据规范DBL研究锁定数据库后，需梳理元数据，确保信息完整准确，为后续分析奠定基础。OL研究进行中，实时更新元数据，反映研究进展，避免数据偏差影响结果。新启动研究，依据统一模板构建元数据，减少初期工作量，提高研究效率。1.1.2cADaM规范建立结合各类研究特点，制定跨研究核心分析数据集规范，提升数据整合性。规范涵盖数据结构
redis的持久化 2401_85327573 redis 数据库缓存
Redis的持久化机制是其重要特性之一，允许将内存中的数据保存到磁盘，以防止数据丢失或支持系统重启后数据恢复；Redis提供两种主要持久化方式：RDB（快照）和AOF（追加日志）。1.Redis持久化机制(1)RDB（快照）RDB持久化通过定期将内存中的数据集快照保存到磁盘上的二进制文件。-工作原理：-Redis在满足特定条件（如时间间隔或操作次数）时，触发快照操作。-优点：-文件紧凑，适合备份和
流量的代价：当“带货神话”撞上法律利剑数据与人工智能律师人工智能云计算区块链网络算法
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作AI辅助一、数据洪流中的“信任坍塌”在数字经济的浪潮中，一场场直播带货的狂欢正在重塑商业生态。屏幕前的KOL们，用话术编织出商品的“完美图景”，观众在“限时折扣”“独家首发”的鼓点中按下订单键。然而，当流量红利与法律底线形成对冲，一场关于信任的博弈悄然展开。某平台头部主播曾宣称某保健品可“逆转糖尿病”，结果产品成分仅为普通压片糖果；另一直播间用“癌症克星”“三天见
数据霸权与公共利益的博弈：强制许可制度能否打破数字帝国的城墙
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作，AI辅助当数据成为新贵：一场静默的“圈地运动”2025年的某个清晨，某头部电商平台的数据库负责人在晨会上宣布：“我们的用户行为数据集已覆盖8亿活跃用户，这是我们的护城河。”这句话背后，藏着一个被忽视的真相：数据的排他性权利正在催生新的垄断形态——那些掌握海量数据的企业，正悄然构建起数字时代的“封建领地”。数据知识产权的排他性，本意是保护企业对数据的投入与创新，但
口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理智能门禁系统公共场所安全监控 cver123 数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测 pytorch
口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案从零开始学习人工智能 opencv pytorch 分类
在图像分类任务中，背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战，本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域（RegionofInterest，ROI），再进行分类，可以有效减少背景干扰，突出关键特征，从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色，尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机 ai 科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
Java中的异常及异常处理 Y1_again_0_again Java java 开发语言
异常的概念异常是指在程序运行过程中发生的不正常事件，它会中断程序的正常执行流程。Java中的异常机制提供了一种结构化的方法来处理运行时错误，使程序能够优雅地处理错误情况而不是直接崩溃。例如，当试图访问空对象的成员时，会抛出NullPointerException；当数组索引超出范围时，会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException。异常分类运行时异常(RuntimeExcept
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 JavaScript Web
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 java jsp
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 DAO apache tomcat log4j Web
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 sql c windows SQL Server XP
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 java tomcat dos
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 word english
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 POJO hibernate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 java enum annotation reflect
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 word word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 =

【商品分类数据集】——RP2K

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