- 医疗AI与融合数据库的整合:挑战、架构与未来展望(上)
Allen_Lyb
数智化教程(第二期)人工智能数据库架构
引言随着人工智能(AI)在医疗健康领域的广泛应用,数据已成为医疗AI发展的核心驱动力。然而,医疗数据具有极度的异构性(包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组JSON/图结构、传感器时序等),传统数据架构难以高效整合。因数据孤岛、复杂ETL流程以及昂贵维护成本,医疗AI平台通常难以充分发挥价值。融合数据库(ConvergedDatabase/多模态一体化数据库)通过支持SQL、JSON、图、向量、
- TCP通讯开发注意事项及常见问题解析
文章目录一、TCP协议特性与开发挑战二、粘包与拆包问题深度解析1.成因原理2.典型场景与实例验证3.系统化解决方案接收方每次读取10字节2.丢包检测与验证工具3.工程化解决方案四、连接管理关键实践1.超时机制设计2.TIME_WAIT状态优化3.异常处理最佳实践五、高性能TCP开发优化1.缓冲区调优指南2.心跳机制实现3.高并发配置六、安全传输增强七、总结与最佳实践一、TCP协议特性与开发挑战TC
- matlab时域采样与频域采样,实验二:时域采样与频域采样.doc
weixin_39905624
matlab时域采样与频域采样
实验二:时域采样与频域采样实验二:时域采样与频域采样1.实验目的时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。2.实验原理与方法对模拟信号以间隔T进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样
- 深入解析业务代表模式:解耦表示层与业务层的利器
vvilkin的学习备忘
设计模式java开发语言
企业应用中的分层挑战在现代企业级应用开发中,分层架构已成为主流设计范式。其中,表示层(PresentationTier)与业务层(BusinessTier)的分离带来了诸多优势,如提高可维护性、增强可扩展性等。然而,随着系统复杂度增加,这两层之间的直接耦合往往会引发一系列问题:业务服务变更导致表示层代码需要同步修改服务定位逻辑分散在各处难以维护远程服务调用异常处理重复编码服务选择策略难以统一管理针
- Python装饰器与闭包:实战应用与深入理解
背景简介本章深入探讨了Python装饰器与闭包的核心概念,展示了它们在实际编程中的灵活应用和强大功能。装饰器的魔力:保持元数据与链式应用在Python中,装饰器是一种修改或增强函数行为的强大工具,它能够让我们在不改变原始函数代码的情况下,为其添加新功能。保持函数的元数据是装饰器的一个重要特性,它确保了装饰后的函数保持其身份和文档字符串信息。这对于代码的可读性和维护性至关重要。当需要将多个装饰器应用
- 沃德商协会管理系统小程序ThinkPHP+Uniapp
博纳软云
全行业源码saaskw博纳miui52086嗖微miui52086小程序uni-app大数据
商协会系统,新一代数字化商协会运营管理系统,以“智慧化会员体系、智敏化内容运营、智能化活动构建”三大板块为基点,实施功能全场景覆盖,一站式解决商协会需求壁垒,有效快速建立自有数字化管理体系、提升组织管理效能、增强会员粘性、沟通连接市场,真正做到为构建有影响力的现代化智慧型组织赋能。功能特性:会员管理管理会员的基本信息,如会员姓名、会员编号、性别、年龄、联系方式等。在线入会申请者可以在网上申请入会,
- maven本地仓库清缓存py脚本
就叫飞六吧
maven缓存spring
清_remote.repositories、以及.lastUpdated缓存文件,避免换仓库or私服的时候一直往旧地方去download从而引起的failtodownlown问题importosimportsysdefdelete_maven_metadata_files(directory):"""递归删除指定目录下的_remote.repositories和.lastUpdated文件:par
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文章目录语义化标签概述HTML标签及其含义常见HTML5语义化标签语义化标签对搜索引擎(SEO)的影响提升搜索引擎排名增强可访问性改善用户体验语义化标签案例各标签作用说明语义化标签概述HTML语义化是指使用恰当的标签来准确表达内容的结构和含义,使网页不仅对人类开发者可读,也能被搜索引擎、辅助技术等更好地理解和处理。例如,用表示页眉,表示独立内容区块,提升页面可访问性和SEO效果。HTML标签及其含
- opencv 4.12.0版本发布详解:核心优化与新特性全解析
Risehuxyc
#opencvopencv人工智能计算机视觉
OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配,全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV(开源计算机视觉库)作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一,在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复,覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
- 数据结构自学笔记(四):单链表,双链表,循环链表和静态链表
根据提供的图片内容,整理链表核心知识点笔记如下:一.单链表定义:通过指针串联节点的线性结构,每个节点包含数据域和指向后继节点的指针。typedefstructLNode{ElemTypedata;//数据域structLNode*next;//指针域(指向后继结点)}LNode,*LinkList;//LinkList为单链表头指针类型特性:带头结点:空表判断L->next==NULL,操作统一不
- 2021-10-09
潇洒二爷
世界各地的皇家结婚礼服,有的简约大方,有的设计非常复杂——5Simpleandcomplicatedroyalweddingdressesworldwide伊丽莎白女王的孙女,扎拉·菲利普斯(ZaraPhillips),与英国橄榄球运动员迈克·廷道尔(MikeTindall)结婚的时候,穿了一件象牙色丝绸和公爵夫人缎制作的长裙,设计者是皇家女装设计师斯图尔特·帕尔文(StewartParvin)。
- docker 安装Home Assistant
铭keny
HomeAssistantdocker容器运维
一、安装docker1、先切换到root用户,先安装一些基本环境:yuminstall-yyum-utilsdevice-mapper-persistent-datalvm22、添加阿里云软件源yum-config-manager--add-repohttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo3、然后安装Docker
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初尘屿风
java初尘屿风SpringBootjavaspringspringbootmavenvue
文章目录前言一、SpringBoot是什么?二、请求与响应介绍二、springBoot之helloWorld总结前言Spring都包含了哪些部分呢?主要包含SpringBoot、SpringFramework、SpringData、SpringCloud、SpringCloudDataFlow、SpringSecurity、SpringBatch等众多项目。在spring的官网中对其有详细的介绍。
- 多模态查询优化:5个提升搜索准确率的技巧
多模态查询优化:5个提升搜索准确率的技巧关键词:多模态搜索、特征融合、跨模态对齐、混合索引、语义增强摘要:本文将揭示5个提升多模态搜索准确率的实用技巧,通过生活化案例和代码示例,带您理解如何让图像、文本、语音等不同模态数据协同工作,构建更智能的搜索引擎。背景介绍目的和范围本文旨在帮助开发者和产品经理理解多模态搜索的核心优化技术。涵盖从基础概念到实战应用的完整知识体系,重点解析5个提升准确率的关键技
- 【PTA数据结构 | C语言版】前序遍历二叉树
秋说
PTA数据结构题目集数据结构c语言算法
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目请编写程序,创建一棵有3个结点的二叉树,并输出其前序遍历序列。输入格式:输入给出3个整数,依次为二叉树根结点的左孩子、右孩子、根结点本身存储的键值。输出格式:输出二叉树的前序遍历序列,每个数字占一行。输入样例:123输出样例:312代码#include#includetypedefstructTreeNode{intdata;struct
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- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
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AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- Electron实现“仅首次运行时创建SQLite数据库”
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在桌面应用中,SQLite因其轻量、嵌入式特性成为本地存储的热门选择。但若重复初始化数据库,会导致数据覆盖或冗余。本文将详解如何让Electron应用仅在首次启动时创建SQLite数据库,后续启动直接连接现有库。一、核心逻辑与实现原理核心思路:通过检测数据库文件是否存在,决定是否执行建表操作。关键技术点:路径管理:使用Electron的app.getPath('userData')获取用户数据目录
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- 构建企业私有RAG系统全流程:从 PDF 到智能问答的落地实践
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国产大模型部署实战全流程指南pdf人工智能大模型部署RAG
构建企业私有RAG系统全流程:从PDF到智能问答的落地实践✅一、RAG到底是什么?为什么你现在必须了解它?RAG,全称Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强生成)。通俗点说,它的核心思想就一句话:“模型不知道的内容,从你的知识库里搜;然后由模型来生成回答。”RAG系统的核心价值:传统模型问答RAG系统模型只能靠自己的训练记忆模型可以实时读“外部资料”企业知识不在模型里
- Python在股票数据分析中的应用,如何通过代码实现精准预测股价走势?
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Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>数据获取与导入在股票数据分析中,首先要获取相关数据。Python有许多库可实现这一功能,比如pandas-datareader。使用它可以轻松从知名数据源如雅虎财经获取股票的历史价格、成交量等数据。只需简单几行代码,就能将特定股票在特
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- 机器视觉通用平台之线线距离算法UI
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usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.ComponentModel;usingSystem.Data;usingSystem.Diagnostics;usingSystem.Drawing;usingSystem.Linq;usin
- Anaconda 、Pytorch下载教程(保姆级)
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#因为每次都自己去搜教程太麻烦,索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网:Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址:FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下,选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
- NUS:LLM表格数据建模综述
标题:LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源:arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型,由于其异构性和复杂的结构关系,带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理,特别是转换器架构的最新进展的影响,出现了
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- vue2.0中组建里面套用组件_vue19 组建 Vue.extend component、组件模版、动态组件
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vue2.0中组建里面套用组件
DocumentvarAaa=Vue.extend({//继承出来一个Vue类Aaatemplate:'我是标题3'});vara=newAaa();//a跟vm一样console.log(a);varvm=newVue({el:'#box',data:{bSign:true}});DocumentvarAaa=Vue.extend({template:'我是标题3'});Vue.componen
- element中table多级表头组件固定列
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多级表头固定列需要给一级表头添加fixed属性,且一级列宽度=子级的宽。下方为具体实现代码exportdefault{data(){return{tableData:[{date:"2016-05-03",name:"王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王小虎王
- docker run elasticsearch 报错
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谷粒商城p103前提条件:下载镜像文件#存储和检索数据dockerpullelasticsearch:7.4.2#可视化检索数据dockerpullkibana:7.4.2创建挂载的文件和配置mkdir-p/mydata/elasticsearch/configmkdir-p/mydata/elasticsearch/dataecho"http.host:0.0.0.0">>/mydata/ela
- 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 =