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人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- 从Swift桥接文件到Clang-LLVM
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前言今天在Swift工程中不小心创建了一个OC文件,于是乎提示我创建一个桥接文件,那么为什么需要创建桥接文件呢,它的原理又是什么呢?打开百度一搜,全是教你怎么创建桥接文件的,似乎找不到答案~LVVM-LowLevelVirtualMachineClang-CLangeFamilyFrontendforLVVM编译器探究GCCGNU编译器套件(GNUCompilerCollection)包括C、C+
- Java vs C++:2025年编程语言之争——谁将主宰未来?
爱吃青菜的大力水手
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在编程的世界里,Java和C++是两门经久不衰的语言,各自凭借独特的优势吸引了大量IT工作者的关注。无论是企业级开发还是高性能系统编程,这两门语言都在各自的领域中扮演着重要角色。本文深入调研并对比Java和C++在市场份额、插件丰富度、学习成本、安全性等方面的表现,帮助您理解它们的优势与应用场景,并在选择编程语言时做出明智决策。1.市场份额与流行度根据TIOBE指数(2024年最新数据),Java
- 大一计算机的自学总结:一维差分与等差数列差分
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前言差分和前缀和一样,也是很重要的基础算法。一、一维差分1.内容当给出一个数组,每次操作让数组某个区间上的值全增加,最后要求返回整个数组的结果。若是一次一次去遍历,时间复杂度肯定很难看。差分可以做到在时间复杂度良好的情况下解决这一类问题。注意,差分只能做到所有操作结束后返回结果,不能做到边操作边查询。2.模板——航班预订统计classSolution{public:vectorcorpFlight
- 华为OD机试真题-相对开音节-OD统一考试(E卷)
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最新华为OD机试考点合集:华为OD机试2024年真题题库(E卷+D卷+C卷)_华为od机试题库-CSDN博客每一题都含有详细的解题思路和代码注释,精编c++、JAVA、Python三种语言解法。帮助每一位考生轻松、高效刷题。订阅后永久可看,发现新题及时跟新。题目描述相对开音节构成的结构为:辅音+元音(aeiou)+辅音(r除外)+e。常见
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
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在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
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SpringAOP:日志记录与权限控制实战引言在企业级应用开发中,审计日志和权限控制是两个关键的非功能性需求。传统实现方式往往导致代码重复度高、维护成本大。本文将通过SpringAOP(Aspect-OrientedProgramming)结合自定义注解,演示如何优雅地实现这两个核心功能。文章包含完整代码示例、切面编程原理剖析及生产环境最佳实践。一、AOP核心概念解析1.1什么是切面编程AOP通过
- Windows10重装遇到的问题
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目录所以问题通过百度和CSDN大佬的文章解决1.为何重装2.补救措施3.重装后遇到的问题问题1:CMD下提示“该命令不是内部或外部命令”方法一:方法二:若方法一无效问题2配置JDK步骤一:重装JDK步骤二:配置环境步骤三:检查jdk是否配置好1.为何重装随意删除注册表中SoftWare中的文件导致系统崩溃2.补救措施尝试系统还原:因没有设置还原点而失败试图重启系统:失败3.重装后遇到的问题问题1:
- 无法保存IP设置问题过程 - 心酸
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在做一个特别重要的项目时,出现了下面截图的问题,真是让人着急,处理的过程让人真心酸,不过最后还好,算是弄好不用重装系统了。【整个过程的操作都用管理员】AI:deepseek、文心一言、通义千问共搞了四次:第一次:直接百度、各种AI1、下面这种情况不存在2、下面这种情况,我点属性,页面一直闪退就打不开3、。。。停止、先工作第二次:重复第一次:直接百度、各种AI-周日搞到晚上十二点:第二天要上班,网络
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大型语言模型LLM最近比较火,所以我也来用LLM写个智能对话玩玩。简介大语言模型LLM全称是LargeLanguageModels。LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本,能够执行多种自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情:文本生成:LLM可以生成各种类型的文本,如新闻、文章、小说等。智能对话系
- 算法复杂度速查表:助你轻松应对编程面试
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为什么要掌握BigO复杂度?如果你正在准备科技公司的编程面试,或者从事软件工程、数据科学相关工作,那么理解BigO记号不只是有帮助,而是必备技能。在技术面试中,你经常会被问到:“这个算法的时间复杂度是多少?”但BigO复杂度不仅仅是面试知识,它还是你在选择数据结构和设计算法时必须掌握的基础概念。例如:✅优化数据库查询,让系统能支持百万级用户✅选择适合的算法,提高应用程序的运行效率理解算法复杂度,能
- iOS之动态库和静态库的区别
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一、什么是库(framework)库是程序代码的集合,是程序开发者与其他开发者之间进行代码共享的一种方式。库根据源代码公开的情况可以:开源库开源库的源代码可见,比如afnetworking。闭源库闭源库的源代码不可见,是一段编译好的二进制代码闭源库有根据相对编译时和运行时:静态库动态库二、静态库和动态库区别1、格式上的区别:静态库的格式:.a.framework动态库的格式:.dylib.fram
- markdown与Word相互转换
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首先推荐一个在线的转换工具WordtoMarkdownConverterConvertingaWordDocumentisaseasyas1,2,3…https://word-to-markdown.herokuapp.com/Word插件转换工具下载地址官网百度网盘链接WritageMarkdownpluginforMicrosoftWordWritage支持Windows系统微软Office2
- 探索未知:alpha测试的神秘序章【量化理论】
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我叫补三补四,很高兴见到大家,欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测(Backtesting)主要有两种不同的回测机制,一种是向量化回测,另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛,因此市面上也提供了大量的回测系统,有商用软件、开源框架二次开发、也可以自己开发,越是自由度偏高的搭建回测选项,可以为自己提供的回测方案就越灵活,越个性化,缺点在于开发难度会偏高,在确定自己
- 【初阶数据结构】深入解析循环队列:探索底层逻辑
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- Linux-C/C++《C/9、信号:基础》(基本概念、信号分类、信号传递等)
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Linux-C/C++学习专栏linuxc语言c++
本章将讨论信号,虽然信号的基本概念比较简单,但是其所涉及到的细节内容比较多,所以本章篇幅也会相对比较长。事实上,在很多应用程序当中,都会存在处理异步事件这种需求,而信号提供了一种处理异步事件的方法,所以信号机制在Linux早期版本中就已经提供了支持,随着Linux内核版本的更新迭代,其对信号机制的支持更加完善。本章将会讨论如下主题内容。信号的基本概念;信号的分类、Linux提供的各种不同的信号
- 2023-arXiv-FinGPT: 开源金融大语言模型
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arXiv|https://arxiv.org/abs/2306.06031GitHub|https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT&https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP摘要:大语言模型(LLMs)在多个领域展示出革新自然语言处理任务的潜力,这在金融领域引发了极大的兴趣。获取高质量的金融数
- 既然有 HTTP 请求,为什么还要用 RPC 调用?
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#精通计算机网络
HTTP协议,以其中的Restful规范为代表,其优势很大。它可读性好,且可以得到防火墙的支持、跨语言的支持。而且,在去年的报告中,Restful大有超过RPC的趋势。本想引用下报告内容,无奈最近由于某些原因,KeXueShangWang被Qiang了。等我日后出墙时,再做补充。但是HTTP也有其缺点,这是与其优点相对应的。首先是有用信息占比少,毕竟HTTP工作在第七层,包含了大量的HTTP头等信
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑
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【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词:大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进
- 实战:如何快速让新网站被百度收录?
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要让新网站快速被百度收录,可以采取以下实战策略:一、网站基础优化网站结构清晰:确保网站的结构简洁清晰,符合百度的抓取规则。主导航要清晰,首页、分类页、内容页之间要有清晰的路径关系。同时,链接要合理,避免使用复杂的参数,确保没有死链接。高质量原创内容:百度对原创内容非常看重,尤其是对新站来说,原创内容是吸引百度蜘蛛抓取的关键。因此,要避免抄袭,在内容中注入独特见解,提供有实际价值的信息。站点地图:站
- Python自然语言处理之spacy模块介绍、安装与常见操作案例
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文章目录spacy模块介绍安装spacy常见操作案例及代码1.加载模型并处理文本2.词性标注3.命名实体识别4.依存句法分析5.可视化(在JupyterNotebook中)spacy模块介绍spacy是一个强大的Python库,用于自然语言处理(NLP)。它提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等,并且支持多种语言。spacy以其高性能、易用性和可扩展性而受到广泛欢迎。安
- 非阻塞 IO 和异步 IO
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本文将介绍非阻塞IO和异步IO,也就是大家耳熟能详的NIO和AIO。很多初学者可能分不清楚异步和非阻塞的区别,只是在各种场合能听到异步非阻塞这个词。本文会先介绍并演示阻塞模式,然后引入非阻塞模式来对阻塞模式进行优化,最后再介绍JDK7引入的异步IO,由于网上关于异步IO的介绍相对较少,所以这部分内容我会介绍得具体一些。希望看完本文,读者可以对非阻塞IO和异步IO的迷雾看得更清晰些,或者为初学者解开
- 优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度:实战指南
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在使用Flink消费Kafka数据时,你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从Kafka并行消费、批量拉取、Checkpoint频率、ConsumerPoll速率以及Flink任务Slot资源等多个方面,详细解析如何优化Flink消费Kafka的速度。1.增加Kafka并行消费(提高并行度)问题Flink默认的Kafka消费者并行度可能较低,导致消费速度无法充分利用Kafka的吞吐能力。✅解决方案
- 【Vue3】项目中实现整屏滚动效果,整屏翻页 fullpage.js
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#vue3前端vue.js
文章目录安装引入挂载页面中使用vue3+vite项目中实现整屏滚动、翻页效果。具体效果可以参考:百度视觉技术首先准备好项目,没有项目或者不会建可以直接克隆准备好的。vitecommon参考文章:vue3项目使用fullpage.js安装网上有fullpage.js和vue-fullpage.js不知道有什么区别,我先尝试了fullpage.js,需要购买通行证,不然老是报错,随后又试了第二个是可以
- 【Python数据分析五十个小案例】使用自然语言处理(NLP)技术分析 Twitter 情感
小馒头学python
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博客主页:小馒头学python本文专栏:Python爬虫五十个小案例专栏简介:分享五十个Python爬虫小案例项目简介什么是情感分析情感分析(SentimentAnalysis)是文本分析的一部分,旨在识别文本中传递的情感信息,例如正面、负面或中立情绪。为什么选择Twitter数据数据丰富:Twitter上每天产生数百万条推文,内容多样。即时性:适合实时分析。公开可用:提供API可轻松访问。NLP
- Neat Vision:深度学习NLP注意力机制可视化工具教程
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NeatVision:深度学习NLP注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing(NLP)tasks.(framework-agnostic)项目地址:h
- 强烈推荐的3款低代码爬虫,程序员必备
朱卫军 AI
低代码爬虫网络爬虫
网络爬虫是一种常见的数据采集技术,你可以从网页、APP上抓取任何想要的公开数据,当然需要在合法前提下。爬虫使用场景也很多,比如:搜索引擎机器人爬行网站,分析其内容,然后对其进行排名,比如百度、谷歌价格比较网站,部署机器人自动获取联盟卖家网站上的价格和产品描述,比如什么值得买市场研究公司,使用爬虫从论坛和社交媒体(例如,进行情感分析)提取数据。与屏幕抓取不同,屏幕抓取只复制屏幕上显示的像素,网络爬虫
- HTTP 和RESTful API 基础,答疑
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httprestful网络协议api
一文搞懂RESTfulAPI-bigsai-博客园1.API路径开头必须/,表示绝对路径,不支持.或..(相对路径)。API结尾/通常不需要,但部分框架会自动处理/→无/。✅推荐GET/api/v1/products#资源集合GET/api/v1/products/123#具体资源避免GET./api/v1/products#❌API不能用`.`开头GET/api/v1/products/#❌可能
- 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 =