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mingo_敏
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HuggingFace模型格式全解析:从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式,以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络:1.PyTorch原生格式(.pt/.pth)特性:直接保存PyTorch的state_dict(模型参数)或完整模型(含结构)。兼容性强,与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大,加载速度较慢,存在安全
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学习笔记typescript
一、Ts与Js区别TsJsJavaScript的超集,用于解决大型项目的代码复杂性一种脚本语言,用于创建动态网页。强类型,支持静态和动态类型动态弱类型语言可以在编译期间发现并纠正错误只能在运行时发现错误不允许改变变量的数据类型变量可以被赋予不同类型的值二、Ts基础类型:boolean,number,string,undefined,null,any,unknown,void,neverany,un
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- Python后端学习系列(10):分布式系统与数据一致性(使用分布式锁、分布式事务等)
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Python后端学习系列(10):分布式系统与数据一致性(使用分布式锁、分布式事务等)前言随着业务规模的不断扩大以及对系统性能、可扩展性的更高要求,后端应用往往会朝着分布式系统的方向发展。然而,分布式系统带来诸多优势的同时,也面临着如数据一致性等复杂的挑战。本期我们就聚焦于分布式系统中的关键问题——数据一致性,深入探讨分布式锁、分布式事务等相关知识以及保障数据一致性的策略与实践,让我们一起深入学习
- 【SoC基础】单片机之寄存器解析
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:如果你也对机器人、人工智能感兴趣,看来我们志同道合✨:不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】:文章若有幸对你有帮助,可点赞收藏⭐不迷路:内容若有错误,敬请留言指正!原创文,转载注明出处文章目录1、寄存器位置2、寄存器种类2.1通用用途寄存器2.2CPU执行相关寄存器2.3外设控制寄存器3.寄存器在CPU访问外设过程中起到的作用1、寄
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- 含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)
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- PyCharm的终端(terminal)中进入指定conda虚拟环境
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- MySQL请求处理全流程深度解析:从SQL语句到数据返回
longdong7889
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MySQL请求处理全流程深度解析:从SQL语句到数据返回一、MySQL架构全景图MySQL采用经典的C/S架构和分层设计,其核心模块协同工作流程如下:客户端连接管理器查询解析器查询优化器执行引擎存储引擎磁盘存储各层核心职责:连接层:管理客户端连接、权限验证服务层:SQL解析、优化、内置函数实现存储引擎层:数据存储与索引管理(如InnoDB)文件系统层:日志文件、数据文件存储二、请求处理七步详解步骤
- 每日新闻掌握【2025年3月20日 星期四】
cdmt
每日新闻掌握科技
2025年3月20日星期四农历二月廿一大公司/大事件住建部:坚决稳住楼市,推动房地产市场止跌回稳近日,中共住房和城乡建设部党组召开理论学习中心组学习(扩大)会议。会议要求,要持续推进城市更新,坚持问题导向和目标导向,开展城市体检,找准人民群众急难愁盼问题和城市发展短板弱项,下功夫实施一批惠民生、防风险、促发展的更新项目。要坚决稳住楼市,持续巩固“四个取消、四个降低、两个增加”房地产政策“组合拳”效
- 算法入门——二分法
Able Zhao 650829
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二分法真的很容易出错!!!在用dp学习之后总结了一下二分法二分查找关键总结一、核心思想分治策略:每次将搜索范围缩小一半,适用于有序数组。时间复杂度:O(logn),比线性查找高效得多。二、关键点前提条件有序性:数组必须有序(升序或降序),否则需先排序(但排序成本O(nlogn))。静态性:适合静态数据或低频更新的数据(高频更新建议用哈希表或树结构)。两种边界问题左边界:第一个等于目标的位置(或第一
- CTF杂项挑战:使用已知字典破解ZIP文件密码
0dayNu1L
Web安全CTFweb安全网络安全
在CTF比赛中,杂项挑战通常包含一些非传统的题目,其中破解ZIP文件密码是一个常见的任务。本文将介绍两种在已知密码字典文件的情况下,破解ZIP文件密码的方法:一种是使用Python脚本进行暴力破解,另一种是通过zip2john和john命令结合进行破解。0dayNu1L-CSDN博客请一键三连吧!!!❤❤❤目录方法一:使用Python脚本进行暴力破解步骤方法二:使用zip2john和john命令结
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云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展,计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势,并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能(AI)和机器学习(ML)是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域,并取得了显著的成果。随着技术的不断进步,AI和ML将更深入地渗透到各个行业,为人类社会带来更多便利和效益。在
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STM32是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一系列基于ARMCortex-M内核的32位微控制器,因其高性能、多功能性和成本效益而广受嵌入式系统开发者的欢迎。对于初学者而言,学习STM32编程时面临的第一个重要抉择往往是如何选择编程方式:是使用硬件抽象层(HAL),还是选择标准外设库(StandardPeripheralLibrary)?本文将围绕这一问题展开,详细比较HA
- 大整数加、减法(Java实现)与debug找错
gfu_
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前言这篇文章主要内容涉及大整数加法的实现以及debug使用的简单记录。以前当我碰到程序报错时,总是想找别人帮忙,感觉debug太难了,自己根本看不懂。这次,自己在做一道算法题时,程序能够运行,结果却出错了。本来想找别人帮忙,但想着学习还是要脚踏实地,于是自己硬着头皮上了,先在网上了解如何debug,然后一步一步找到了错误所在。主要是想记录下第一次debug找到问题的快乐。一、大整数加法(java)
- 鸿蒙HarmonyOS 5.0开发:应用程序包-HAP
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鸿蒙5.0开发ArkTS组件ArkUI框架harmonyos华为前端androidArkUIArkTS鸿蒙系统
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【从零开始学习计算机科学】信息安全(十三)区块链区块链区块链概述区块链的主要特性开放,共识交易透明,双方匿名不可篡改,可追溯区块链的主要类别公有链私有链联盟链区块链核心技术Hash指针Merkle(梅根)树SPV交易验证过程区块链网络分叉解决机制51%攻击问题基于比特币的区块链的优势与不足常用的区块链区块链区块链概述能否在互联网环境(开放环境)下,创造一种技术,使得在无法保证人们相互信任的前提下,
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大话C++之:左右值引用和std::move什么是左值和右值什么是左值引用和右值引用std::move的应用场景在C++11引入右值引用后,一直对其使用缺乏深入理解,特别是结合std::move移动语义。恰逢最近工作里有相关优化代码使用到,可以趁机会重新学习,加深理解。什么是左值和右值从命名来理解,既然命名区分左右,左右值是相对于赋值号“=”来作锚点。左值(LValue):可以位于等号左边,有持久
- 如何在 Python 中将语音转换为文本
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语音处理人工智能综合pythonxcode开发语言
一、说明 学习如何使用语音识别Python库执行语音识别,以在Python中将音频语音转换为文本。想要更快地编码吗?我们的Python代码生成器让您只需点击几下即可创建Python脚本。现在就现在试试!二、语言AI库2.1相当给力的转文字库 语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语并将其转换为人类可读文本的能力。在本教程中,您将学习如何使用SpeechRecognition库在Python中
- numpy学习笔记2:ones = np.ones((2, 4)) 的详解
宁宁可可
#机器学习#Python基础与进阶numpypython开发语言
numpy学习笔记2:ones=np.ones((2,4))的详解np.ones()是NumPy中用于创建全1数组的核心函数,其用法和参数与np.zeros()类似,但生成的数组元素值全部为1。以下是详细解释:1、语法numpy.ones(shape,dtype=float,order='C')作用:生成一个指定形状和数据类型的全1数组。参数:shape:数组的形状,以元组形式传递(如(2,4)表
- Linux常用命令与权限理解总结 续篇
小白要加油努力
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接着前文(Linux常用命令与权限理解总结-CSDN博客)来继续说明一些常见的指令。5.进程管理详解ps-显示进程状态ps命令用于显示当前运行的进程信息。详细用法:ps:显示当前终端的进程ps-e或ps-A:显示所有进程ps-f:全格式列表ps-ef:显示所有进程的完整格式ps-uusername:显示指定用户的进程ps-aux:BSD风格显示所有进程详情ps-axjf:树状结构显示进程(显示父子
- Moodle + Websoft9:创新教育的强大组合,助力教学与学习
开源软件
Moodle+Websoft9:构建未来课堂的技术基石一、Moodle:开源生态的深度解析•模块化设计:支持超800个官方插件,如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂,满足个性化教学需求。•学习分析引擎:内置LearningAnalyticsAPI,可集成Python/R语言进行深度学习,预测学生学业风险。•移动优先战略:MoodleApp支持离线学习、扫码签到,2023年新增A
- 书籍-《动手学深度学习(英文版)》
书籍:DiveintoDeepLearning作者:AstonZhang,ZacharyC.Lipton,MuLi,AlexanderJ.Smola出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《动手学深度学习(英文版)》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别,为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
- K8S学习之基础三十六:node-exporter部署
云上艺旅
K8S学习kubernetes学习贪心算法prometheus云原生
Prometheusv2.2.1编写yaml文件,包含创建ns、configmap、deployment、service#创建monitoring空间viprometheus-ns.yamlapiVersion:v1kind:Namespacemetadata:name:monitoring#创建SA并绑定权限kubectlcreateserviceaccountmonitor-nmonitori
- 快速上手系列丨如何管理 PieCloudDB Database 虚拟数仓
云原生数据库教程管理
为增强社区用户的体验,PieCloudDBDatabase社区版已于8月完成了全面改版升级。同时,PieCloudDB社区还特别制作了《快速入门PieCloudDB社区版》系列课程,旨在帮助大家全面了解新版本,逐步探索PieCloudDB的强大功能。PieCloudDB社区版提供免费下载,可用于体验产品新特性、个人学习、PoC验证等场景,方便社区用户快速体验领先的数仓虚拟化技术。PieCloudD
- 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后,本文将聚焦于文本数据,探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索,并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解,而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇,将为大家介绍如何利用PieCl
- React性能优化的深度解析:React.memo和useMemo的真相与误区
今天也想MK代码
持续学习持续总结react.js性能优化前端
引言在React应用开发中,性能优化始终是开发者关注的重点。随着应用规模的扩大,组件渲染效率成为影响用户体验的关键因素。React.memo和useMemo是React提供的两个常用性能优化API,但它们常常被误解和滥用。本文将深入剖析这两个API的工作原理、适用场景,并通过实际案例分析它们的优缺点,帮助开发者做出明智的性能优化决策。技术原理React.memo与useMemo的本质区别React
- Axure高级功能深度解析一一高效原型设计的利器
招风的黑耳
Axure
Axure作为一款专业的原型设计工具,凭借其强大的功能和灵活的交互设计,成为了众多设计师和开发者的首选。本文将深入探讨Axure的高级功能,帮助大家更好地利用这款工具,提升原型设计的效率和质量。一、Axure高级功能概览•变量管理:介绍局部变量和全局变量的使用场景、命名规则以及如何在原型设计中实现数据传递和交互逻辑。•动态面板:详细解析动态面板的工作原理,包括如何创建、编辑和管理动态面板状态,以及
- Websoft9 开源多应用平台:培养学生数字化能力的实战工具
开源实践
引言数字化教育转型的核心在于将技术工具与教学场景深度融合,但传统模式常因环境配置复杂、工具链割裂等问题阻碍实践教学效率。Websoft9开源多应用平台以标准化部署、多工具集成、轻量化运维为核心能力,为教育场景提供了一种技术门槛更低、协作效率更高的解决方案。本文基于实际教学需求与技术验证,探讨如何通过该平台构建数字化能力培养体系。一、技术特性与教育场景的适配性开源生态覆盖全技术栈,缩短教学准备周期平
- 你准备好迎接它了吗?英伟达CEO黄仁勋预言:人形机器人将成为未来主流
杰克尼
机器人人工智能
在近日举行的“CadenceLIVE硅谷2024”大会上,英伟达公司的首席执行官黄仁勋与大会主办方Cadence公司的CEO进行了一场富有深度的对话。在这场引人瞩目的交流中,黄仁勋大胆预测,未来人形机器人将成为主流,引领科技发展的新潮流。你准备好迎接它了吗?英伟达CEO黄仁勋预言:人形机器人将成为未来主流©由18183手游网提供黄仁勋坚信,在不久的将来,我们所有人都都要制造的设备将会是人形机器人。
- 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
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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 =