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OpenHarmony_小贾
鸿蒙开发OpenHarmonyHarmonyOSharmonyos单片机OpenHarmony嵌入式硬件鸿蒙开发移动开发鸿蒙内核
在鸿蒙轻内核源码分析系列前几篇文章中,剖析了重要的数据结构。本文,我们讲述一下中断,会给读者介绍中断的概念,鸿蒙轻内核的中断模块的源代码。本文中所涉及的源码,以OpenHarmonyLiteOS-M内核为例。1、中断概念介绍中断是指出现需要时,CPU暂停执行当前程序,转而执行新程序的过程。当外设需要CPU时,将通过产生中断信号使CPU立即中断当前任务来响应中断请求。在剖析中断源代码之前,下面介绍些
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高端顶级复刻手表大厂货源
手表的复刻市场一直备受关注,而在这个市场中,三大工厂是备受推崇的。那么你知道这三大工厂是哪几个吗?下面就让我们一起来了解一下。面对众多的复刻手表厂家,消费者往往难以选择。那么,哪个复刻手表厂家做的最好呢?▼更多详情请添加微信号进行咨询▼515557529首先,第一个被广泛称为复刻圣地的工厂是“Noob工厂”。Noob工厂自成立以来,一直专注于高端手表的复刻生产。他们致力于精细复刻世界上最知名的手表
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2024年程序员学习android面试职场和发展
斗鱼1.说说HashMap的原理2.说说Java的内存分区3.讲讲你对垃圾回收机制的了解,老年代有什么算法?4.说说你对volatile字段有什么用途?5.说说事件分发机制,怎么写一个不能滑动的ViewPager6.说说你对类加载机制的了解?DexClassLoader与PathClassLoader的区别7.说说插件化的原理,资源的插件化id重复如何解决?8.mvp与mvvm模式的区别是什么?9
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QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- Linux学习笔记16 - 系统命令
KAMI STUDIO
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1.Linux常见系统管理命令命令含义格式su切换用户su[选项][用户名]ps显示系统由该用户运行的进程列表ps[选项]top动态显示系统中运行的程序(一般为每隔5s)topkill输出特定的信号给指定PID(进程号)的进程,并根据该信号完成指定的行为,其中可能的信号有进程挂起、进程等待、进程终止等kill[选项]进程号uname显示系统的信息uname[选项]setup系统图形化界面配置set
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淘宝返利app哪个佣金高一点?顶级互联网营销大牛东方微信号:26688专注互联网副业20年。强!(联系我可以开营销号)也就是桃朵APP(直接应用市场搜索:桃朵邀请码:123456)也就是乖淘APP(直接应用市场搜索:乖淘邀请码:123456)桃朵APP&乖淘APP创始人-东方微信号:(26688)专注网络引流20年。带过百万团队,徒弟年入百万者有30人。独立开发桃朵APP:对接首席,佣金全网最高,
- 第六届磁共振ASL(动脉自旋标记)数据处理班(直播:2023.7.1~7.2)
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★脑网络(cerebralnetwork)定义为:大脑空间位置不同的皮质区域通过结构或功能联系整合起来形成的网络模式。
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【ZhaoWu的听课笔记】美国经营大师--杰克·韦尔奇,有句经典名言是:不分时机的销售,都是死路一条。在销售谈判中,如果销售人员能够提前判断,客户何时有购买意向,就可以通过调整销售动作,促成客户签单。这节课和你分享,有助于销售人员抓住成交信号的3种方法。1、抓住客户的微表情变化在谈判过程中,客户一般会控制自己所说的话因为他们不想透露自己真正的想法。不过,他们脸上的表情是很难掩饰的。销售人员正好可以
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导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
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深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
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靠临界区来保护信号量,靠信号量来实现进程间的同步;同步就是进程间的走走停停;“ANDNEVERREMOVETHISEMPTYLOOOP!!!”临界区保护的三种解法面包店算法//Peterson算法:标记+轮转的结合(针对两个进程)flag[i]=true;turn=j;while(flag[i]&&turn==j);临界区flag[i]=false;剩余区//面包店算法:标记+轮转的结合(针对多个
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在迪杰斯特拉中,相比普利姆算法,是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径,在实现的时候需要创建三个辅助数组,记录算法的关键操作,分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问,教材上写的final数组但作用是一样的,然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX],教材使用的D数组,命名语义化较弱不太好理解,实际用途与TmpDistance一样的,用于记录算法过程中,当前顶点到达邻接
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Leetcode344.反转字符串思路分析:反转字符串直观思路是对称交换两端的字符,即双指针法。代码实现:classSolution{public:voidreverseString(vector&s){inti=0,j=s.size()-1;while(istr:return"".join(reversed(s.split()))Leetcode剑指Offer58-II.左旋转字符串思路分析:直
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基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数进行比较。具体来说,基数排序有两种方法:最低位优先(LSD,LeastSignificantDigitfirst):从最低位开始,向最高位进行排序。最高位优先(MSD,MostSignificantDigitfirst):通常用于字符串的排序,从最高位开始,向最低位进行排序,且常使用递归实
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一、题目描述给定一个未排序的整数数组nums,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:nums=[100,4,200,1,3,2]输出:4解释:最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2:输入:nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出:9二、代码思路首先,题目说没有排序的数组而且
- mysql雪花算法主键_分布式主键 SNOWFLAKE (雪花算法)
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SNOWFLAKE雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法,它能够保证不同进程主键的不重复性,以及相同进程主键的有序性。在同一个进程中,它首先是通过时间位保证不重复,如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间位是单调递增的,且各个服务器如果大体做了时间同步,那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体有序的,这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如MySQL的Innodb存储引擎的主键。使
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在电子工程领域,PCB(印刷电路板)布线是一项至关重要的工艺。它不仅关系到电路的性能和可靠性,还直接影响到产品的成本和生产效率。以下是关于PCB布线的一些常见问题及其答案,以帮助您更好地理解这一复杂过程。1.在小信号电路中,短铜线的电阻影响是否可忽略不计?答:虽然PCB的导电带设计得较宽以降低增益误差,但即便是短铜线也具有一定的电阻。在模拟电路中,应计算导电带的电阻并分析其对电路的潜在影响。2.一
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- 看起来懂很多,却还是做不好一顿辅食
弱水轻寒
我还记得从宝宝五月龄开始,日子就是数着过的,什么时候添加第一口辅食、吃什么,这一切都让我有点紧张。我把宝宝可以添加辅食的生理信号复习了一遍又一遍,生怕早了或是晚了。决定提供辅食的那天,我小心翼翼地喂宝宝吃了第一口辅食,那是用母乳冲调的高铁纯大米米粉,我仔细地观察着她的表情,想象着她的欣喜,或是颦眉,她是会张大了嘴要再来一口,还是紧紧闭上嘴小手把勺子往外推。关于辅食添加,目前网上可参考的信息是在太多
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深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
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课程背景统计分析通过对数据进行定量和定性分析,使繁杂的数据变得直观且形象。它作为一门实践性很强的课程,对各学科领域的发展起着非常重要的作用,特别是作为一种认识心理现象数量特征的重要工具受到了广大心理学工作者的重视。统计分析有助于建立问题和数据之间的关系,从而更好地了解和发现事物的内在规律。但如果大家在科研数据分析过程中只是记住操作步骤,缺乏对各种统计分析方法的原理、应用条件和检验结果的理解,不能很
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算法流程:哈希集合去重:通过将数组中的所有元素放入unordered_set,自动去除重复元素。集合的查找操作是O(1),这为后续的快速查找提供了保证。遍历数组:遍历数组中的每一个元素。对于每个元素,首先检查它是否是某个连续序列的第一个元素。具体地,如果当前元素的前一个元素(num-1)不在集合中,说明当前元素有可能是某个序列的开始。这是关键步骤,因为如果num-1在集合中,说明当前元素是某个序列
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PythonWeb框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术目录FlaskFlask核心概念(路由、视图函数、模板渲染)FlaskBlueprint模块化应用Flask扩展(Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate等)DjangoDjango项目架构DjangoORM及模型定义Django中间件Django信号机制DjangoForm和
- OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。fitLine函数通过最小化∑iρ(ri)\sum_i\rho(r_i)∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中rir_iri是第i个点到直线的距离,而ρ(r)\rho(r)ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:DIST_
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
逼子歌
深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
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大数据题目数据分析数据挖掘大数据
1.以下选项中不属于数据预处理的是()A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析:选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_?A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
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matlab工程应用物流强度物流关系数数据物流流进厂房标号总图专业平面布置优化matlab
基于matlab的总图专业平面布置优化程序,输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度,双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通,可直接运行。下载源程序点链接:2-90基于matlab的总图专业平面布置优化程序
- 代码随想录算法训练营day30
半勺鸡腿堡
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1.用最少数量的箭引爆气球1.1题目.-力扣(LeetCode)1.2题解classSolution{public:intfindMinArrowShots(vector>&points){sort(points.begin(),points.end(),[](vector&a,vector&b){returna[0]points[i-1][1]){//那必须得要一只箭result++;}//挨着
- 299-双十一剁手了吗
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写下这个标题,想起来不是双十一吗,今天才十一月一号,为什么购物大战已经轰轰烈烈的燃起来了?这几年都很少参与双十一,因为那些花招算法太复杂,也尽量想让自己少购物少消费,物资的欲望不能太强烈,真有喜欢的东西买就是了,没必要为个优惠去硬凑单、囤货。今年受小红书蛊惑,加上本来就爱无印良品,就是muji的忠实拥趸。计划的是现在就应该在南下的路上了,所以半个月前哗啦啦买了好多无印良品,没折扣全价买的。昨天一看
- 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 =