- 从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新书内容人工智能chatgptAIGC神经网络python大模型思维链
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《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列十六从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?引言:当AI从“快
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
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股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下,量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式,投资者能够迅速处理海量市场数据,制定并执行复杂交易策略,其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化,2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现,推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
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开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
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同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.研究背景与意义随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,逆变型电源(Inverter-BasedResources,IBR)在电网中的比重日益增加。与传统同步发电机相比,IBR的故障响应特性存在显著差异,这对电力系统的保护设计和运行控制提出了新的挑战
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
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AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- 人工智能界的“黑话“大揭秘:AI新词汇速成指南
人工智能界的"黑话"大揭秘:AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水?听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书?别担心,今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动",让你轻松混入AI圈子,秒变内行人!LLM(大型语言模型):AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点:训练数据以TB(万亿字节)计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
- 解密Claude系列:从原理到实践的全方位解析
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引言:Claude系列模型的崛起在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力,正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点,并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
- 元宇宙:中国数字经济的新赛道——基于游戏生态、AI与区块链的创新实践
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引言:数字经济时代的“新大陆”在数字技术的浪潮中,元宇宙正从科幻概念跃升为全球科技竞争的焦点。中国,作为全球数字经济规模第二大的经济体,正以独特的路径探索元宇宙的发展——以游戏生态为起点,融合人工智能(AI)与区块链技术,构建一个虚实融合的数字新世界。这一路径不仅契合中国在5G、AI、区块链等领域的技术积累,更与“数字经济”“新质生产力”等国家战略形成共振。本文将从技术融合、经济价值、社会影响三个
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引言:智能体架构的范式演进人工智能领域正经历从孤立模型向自主智能体的范式转变。2025年,全球AI智能体市场规模突破200亿美元,在金融、医疗、制造等领域的渗透率超40%。然而,智能体开发仍面临协作效率低(多智能体任务重叠率达30%)、安全风险高(工具调用错误率18%)和系统僵化(需求变更迭代周期超2周)三大痛点。本文基于产业实践提炼五大核心设计原则,为构建下一代智能体系统提供架构指南。传统LLM
- 昇思MindSpore创新训练营·长三角站开始报名!
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一、介绍为充分发挥长三角研究型大学联盟教学实践基地共建共享功能,加强华东高校优秀青年学子的交流与互动,提供学生与产业界接触的机会,上海交通大学与华为技术有限公司共同发起,面向长三角研究型大学学生开设昇思MindSpore创新训练营。本次训练营以实践项目和业界需求为牵引,以学生实践为主线,让学生在实践的过程中学习和实践人工智能相关知识,掌握相关技术和工具,紧跟业界最新趋势,加深对人工智能行业的认识,
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#OPPO未来科技大会#OPPO携手IHSMarkit发布《智能互融:借助5G、人工智能和云技术,释放机遇》白皮书,表明人工智能、云技术和边缘设备、互联和物联网的协同努力,将为企业和消费者带来价值。看了一下早上的,是说明年绿厂要发不少好玩的产品,比如智能手表AR眼镜之类的,有些可能跟Reno3一块发,对外是说构建生态万物互联,其实就是多卖几样多赚钱,然后用这钱砸了搞技术赚更大的钱,毕竟现场说了未来
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2025年最流行跑分最高的图片理解大模型调研报告引言当前,图片理解大模型正处于快速演进阶段,其技术发展呈现多维度深化与融合的特征。从技术演进方向来看,多模态融合已成为核心趋势之一,文本、图像、视频等不同模态的交互与协同能力显著提升。大型视觉-语言模型(LVLMs)作为人工智能领域的重要突破,标志着多模态理解与交互进入变革性发展阶段,尽管当前模型在各类任务中表现出色,但在细粒度视觉任务等基础能力层面
- 基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现
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基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.引言在当今的互联网通信时代,实时语音通信已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而,语音通信质量常常受到回声、背景噪声等因素的严重影响。为了解决这些问题,我们需要高效的语音增强技术。本文将详细介绍如何将DTLC-AEC(深度学习回声消
- 第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
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本文将主要分享以下几个方面的内容:需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年,随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起,一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展,AI有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是
- 智慧后厨检测算法构建智能厨房防护网
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智慧后厨检测:构建安全洁净厨房的智能解决方案背景:传统后厨管理的痛点与智慧化需求餐饮行业后厨管理长期面临操作规范难落实、安全隐患难察觉、卫生状况难追溯等痛点。传统人工巡检效率低、覆盖面有限,难以实现24小时无死角监管。例如,厨师未佩戴口罩或手套、违规使用手机、动火离人等行为,可能引发食品安全事故或火灾风险。随着人工智能技术的成熟,智慧后厨检测系统通过集成多种算法,实现了对后厨人员行为、环境卫生、设
- 《Python Web 框架深度剖析:Django、Flask 与 FastAPI 的选择之道》
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《PythonWeb框架深度剖析:Django、Flask与FastAPI的选择之道》开篇引入:从“胶水语言”到Web架构核心Python,自1991年由GuidovanRossum发布以来,凭借其简洁优雅的语法和强大的生态系统,逐渐成为全球最受欢迎的编程语言之一。它不仅在数据科学、人工智能、自动化脚本等领域大放异彩,更在Web开发领域构建起一套成熟的技术体系。作为一位长期从事Python开发与教
- 【DeepSeek实战】10、模型上下文协议(MCP)全解析:从核心架构到实战应用,揭秘AI协作的“凤雏”之力
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在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)的能力不断突破,但跨模型协作、上下文一致性维护等问题却成为制约AI系统向更智能、更协同方向发展的瓶颈。模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)作为专为大模型设计的标准化通信框架,如同“凤雏”之于“卧龙”,为解决这些核心问题提供了关键方案。本文将全面解析MCP的核心概念、架构设计、实操代码、应用案例及未来趋势,通过5000
- AI交互的初期魅力与后期维护挑战
AI交互的初期魅力与后期维护挑战引言在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正迅速渗透到各个领域,特别是人机交互方面。许多开发者、设计师和用户在初次与AI交互时,往往感受到一种“一时爽”的快感。这种交互方式看似高效、智能,能够快速响应需求,提供即时反馈。然而,随着时间的推移,这种初期魅力往往会转化为高昂的后期维护成本。本文将深入讨论AI交互的这一双面性,重点分析细节沟通不足以及UI设计中AI难以处理
- 【云原生】Helm来管理Kubernetes集群的详细使用方法与综合应用实战
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云原生K8S零基础到进阶实战云原生kubernetes容器Helmk8sk8s集群
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,云原生k8s,linux,she
- Python面向对象编程(OOP)详解:通俗易懂的全面指南
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录Python面向对象编程(OOP)详解:通俗易懂的全面指南一、OOP基本概念1.什么是面向对象编程?2.OOP的四大支柱3.核心概念对比表二、类和对象1.类(Class)vs对象(Object)2.类结构详解三、OOP三大特性详解1.封装(Encapsulation)2.继承(Inherita
- 马斯克整出的半仙儿,Chat GPT会让多少白领失业?可能会带来哪些变化?
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这几天,ChatGPT火了,是美国一家叫OpenAI的高科技公司研发的,背后的投资人是谁?——埃隆马斯克!这哥们儿只要一出手,注定就和新奇呀伟大呀啥的绑在一起了,他搞的项目,比如特斯拉、星链、脑机接口,光听名字就透着不俗。很多人纳闷儿,他这次搞得ChatGPT是个啥玩意儿?简单说就是一个人工智能聊天软件,这个软件比以往的智能聊天软件强在哪儿?这么说吧,这简直就是个半仙儿啊。如果您是一位老人,这个C
- 量子计算与AI融合的技术突破与实践路径
量子计算与人工智能的融合正开启一个全新的技术纪元,这种"量智融合"不是简单的技术叠加,而是多领域、多学科的横向连接,通过协同创新实现非线性增长。本文将深入探讨这一领域的最新进展、技术实现路径以及行业应用案例。电子-光子-量子一体化芯片:硬件基础突破2025年7月,美国波士顿大学、加州大学伯克利分校和西北大学团队联合开发出全球首个电子-光子-量子一体化芯片系统。这一突破性成果发表在《自然·电子学》杂
- 117、Python机器学习:数据预处理与特征工程技巧
多多的编程笔记
python机器学习开发语言
Python开发之机器学习准备:数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分,数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念,以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步,它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
- 2025年各细分产业链企业数据(汽车、数字经济、食品、制造业)
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汽车智能手机数据分析
本数据包含2025年及之前的所有上中下游企业信息,67个细分产业。汽车专区、数字经济专区、数字创意专区、未来产业专区、高端装备专区、新能源专区、食品农业专区、传统制造业专区等71个文件。汽车专区:充电桩制造动力电池汽车材料制造汽车制造汽车制造设备汽车座椅制造驱动电机制造燃料电池汽车制造燃料电池系统制造新能源汽车制造智能驾驶智能视觉数字经济专区:5g边缘计算大数据类服务器光通信集成电路区块链人工智能
- 2024年,想要靠做软件测试获得高薪,还有机会吗?
朱公子的Note
软件测试
2024年,科技行业风云变幻,随着自动化技术和人工智能的发展,软件测试领域的竞争愈发激烈。很多人会问,现在还投身软件测试,真的能拿到高薪吗?尤其是当越来越多的自动化工具涌现,手动测试员会不会被淘汰?时间过得真快,一眨眼,2024年已经过去了一大半。最近正值金九银十招聘季,后台不免又出现了这几个同学们关心的问题:2024年还能转行软件测试吗?零基础转行可行吗?那么,2024年,软件测试行业的高薪岗位
- 2023-09-15 五角大楼探索生成式人工智能解决方案
泰格
佳文砺道智库2023-09-1409:58发表于北京据“防务头条”网9月12日报道,美国研究机构“特殊竞争力研究项目”(SCSP)的一份报称告,如果美国想在制定生成式人工智能的开发和使用规范方面引领全球,就必须增加联邦研发支出,建立新的政府机构,或者改变现有的政府机构。生成式人工智能可以加速新药和网络安全解决方案的发现,从根本上实现更好的计算机网络,并提高公众的理解。但在对手手中,它可能会导致更多
- 人工智能服务器处理器的全新定义 两大头部品牌旗舰款的王者之争!云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果,采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心,通过超线程技术支持112个逻辑线程,在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面,支持8通道DDR5-4800内存配置,最高可扩展至4TB容量,为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集,这项
- 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
医疗AI:从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天,医疗人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”,医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经,医疗AI的应用多集中在某一特定环节,比如利用深度学习算法分析医学影像,辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率,但随着医疗行业对AI技术
- python--自动化的机器学习(AutoML)
Q_ytsup5681
python自动化机器学习
自动化机器学习(AutoML)是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法,旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下:1.自动化的概念:自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化,从最初的物理机械到后来的数字程序控制,再到现在的人工智能和机器学习,自动化已经渗
- 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 =