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cesske
软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?一、未来软件市场的发展趋势技术趋势:人工智能与机器学习:随着技术的不断成熟,人工智能将在更多领域得到应用,如智能客服、自动驾驶、智能制造等,这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据:云计算服务将继续普及,大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率,并
- 埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型
喜好儿网
人工智能AIGC马斯克
埃隆·马斯克近日在社交媒体上对《华尔街日报》的一篇报道进行了反驳。该报道指出,马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议,以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。据称,这些模型将被集成到特斯拉的全自动驾驶(FSD)软件中,并可能用于开发特斯拉汽车的语音助手以及人形机器人擎天柱的软件。喜好儿网然而,马斯克否认了这一说法,他在社交媒体平台上表示,尽管特斯拉确实与x
- 边缘计算在现代数据中心的应用
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边缘计算人工智能
当今数字化时代,数据中心扮演着至关重要的角色,而边缘计算的出现为现代数据中心带来了新的机遇和挑战。一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式。与传统的集中式云计算相比,边缘计算具有以下特点:低延迟:由于数据处理在靠近数据源的地方进行,减少了数据传输的距离和时间,从而实现了更低的延迟。这对于实时性要求高的应用,如工业自动化、自动驾驶、虚拟现实等至关重要。高
- 一切皆是映射:AI的去中心化:区块链技术的融合
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
一切皆是映射:AI的去中心化:区块链技术的融合作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:AI,区块链,去中心化,智能合约,共识机制,数据安全,隐私保护,分布式账本技术,机器学习,数据隐私1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能(AI)技术的快速发展,其在各个领域的应用越来越广泛,从自动驾驶、智能医疗到金融服务,AI正在改变着我们的生活。
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
ShuQiHere
人工智能机器学习
【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
- 端到端的自动驾驶论文与代码整理
大别山伧父
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LearningbyCheatinggithubcodearxivpaperconferenceonrobotlearning最新进展(May2021)Checkoutourlatestfollow-upwork:WorldonRails(2020)Checkoutoursubmissiontothe2020CARLAChallenge!pass
- 机器学习与深度学习的区别
eqa11
机器学习
文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中,机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就,从自动驾驶汽车到
- GaN HEMT:未来功率半导体
David WangYang
硬件工程
硅基金属氧化物自1960年代以来,硅基金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)一直是电力电子应用的标准。尽管如此,各种技术的发展(尤其是在汽车和消费电子领域)给寻求以越来越小的外形尺寸提供更高效率和更大功率密度的开发人员带来了新的挑战。从大型数据中心和墙壁插座交流适配器到汽车车载充电站,各种用途的电源都需要高电压,同时尽可能少地占用宝贵的电路板空间。自动驾驶汽车还需要更高效的能量分配,以运行越
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欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 大模型实战—Ollama 本地部署大模型
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大模型大模型
Ollama本地部署大模型在当今的科技时代,AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛,从自动驾驶汽车到语音助手,再到智能家居系统,都有着AI的身影,而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型,在GitHub超过22KStar的开源项目:ollama随着围绕着Ollama的生态走向前台,更多用户也可以方便地在自己电
- 信息安全国内外现状及技术要求示例(R155/R156)
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国际政策、法规的现状与趋势鉴于对交通安全、社会安全甚至国家安全的重要影响,汽车网络安全、数据安全得到各相关国家和地区的高度重视,纷纷出台相关法规、标准。信息安全法规R155法规适用范围覆盖了乘用车及商用车,适用于M类、N类车型,装备了至少一个ECU的O类车型,以及具备L3及以上自动驾驶功能的L6和L7类车型。此法规适合于1958协议国(包括欧洲、日本、俄罗斯、澳大利亚等)。根据欧盟要求,从2022
- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 整车级SOA软件架构的革新
踏马潜行
智能驾驶-传感器SOASOA软件革新
在汽车行业,自动驾驶技术正成为创新的主要驱动力。为了满足日益增长的技术需求,整车级SOA(Service-OrientedArchitecture)软件架构正逐渐成为下一代自动驾驶系统的关键组成部分。SOA是一种设计方法论,它将系统划分为相互独立的服务,这些服务可以单独开发、部署和重复使用,从而实现软件的高内聚、低耦合。在传统的汽车软件架构中,软件通常被直接嵌入到硬件中,这导致了软件的可扩展性和可
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入门打工人
笔记slam定位算法
论文笔记—NDT-Transformer:Large-Scale3DPointCloudLocalizationusingtheNormalDistributionTransformRepresentation文章摘要~~~~~~~在GPS挑战的环境中,自动驾驶对基于3D点云的地点识别有很高的要求,并且是基于激光雷达的SLAM系统的重要组成部分(即闭环检测)。本文提出了一种名为NDT-Transf
- 汽车智能驾驶算法汇总
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汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 2023-08-15《苏东坡》纪录片1
每天坚持
20230815四点三十七星期二《苏东坡》纪录片1昨天上午把儿女妻送到龙门高铁站,我就回来了,开的是孩子姨家的油电混用的新能源车,电还没有用完,感觉新能源车真的是很省油,将来要是能自动驾驶能普及的话这个社会会有很大的进步。昨天中午在老城吃一碗凉皮,去对面吃了一点卤猪肉,下午睡到天黑,中间爹来,今天爸妈准备出院,晚上吃了油皮面和豆腐皮,油泼面现在涨价到八元了,吃过饭之后去领鸡蛋。昨天晚上我开的空调应
- 基于深度学习的动态场景理解
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用,通过深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNNs)、递归神经网络(RNNs)、图神经网络(GNNs)等,对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络(CNNs)**卷积神经网络(CNNs)**擅长处理图像数据
- (游戏设计草稿) 《外卖员模拟器》 (3D 科幻 角色扮演 开放世界 AI VR)
穷人小水滴
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游戏名称:外卖员模拟器.游戏类型:3D,科幻,角色扮演(RPG),开放世界,AI,VR.游戏的主要目的:技术测试/验证.1文案(超低空科幻流派)2030年,基于AI(人工智能)的自动驾驶和人形机器人技术已经大规模普及使用,但是AI的能力遭遇了瓶颈,AI只能解决99%的问题,而对于这最后1%的问题,却无论如何也解决不了,仍然需要人工处理.你是一个25岁的年轻人,居住在城市郊区破败的贫民窟.但是生活并
- 7. 深度强化学习:智能体的学习与决策
Network_Engineer
机器学习学习机器学习深度学习神经网络python算法
引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法(如DQN、策略梯度法),以及其在实际应用中的成功案例。1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支,专注于智能体在与环境的交互过程中,学习如何通过最大
- 【IT】软件行业发展的前瞻性和希望的广度
天若有情673
人工智能
我说一下我对程序应用的一个看法就是我其实个人不太建议自动驾驶技术的发展因为这个东西它说到底还是什么那么一点安全隐患,虽然我们平常考虑用同时实行各种各样的高级的自动作用,但是自动驾驶可能是个特例,其实我个人觉得程序可以在以下方面发展1.医学(包括诊断治疗手术等)因为现在也有很多的疾病是医学还没有能力去解决的,2.国防有的时候因为国家安全真的非常重要的,因为我们每个人都希望有一个国泰民安的和平环境.3
- 【关于车载测试的基础知识的认知详解】
@逝水流年轻染尘@
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目录一、目前车企的趋势1.电动化:2.自动驾驶技术:3.车联网(ConnectedCars):4.智能化和数字化:5.安全性:6.轻量化:7.个性化和定制化:8.供应链和制造创新:9.法规和政策:10.竞争格局变化:二、汽车域控的介绍1.动力域(PowertrainDomain):2.底盘域(ChassisDomain):3.车身域(BodyDomain):4.座舱域(CockpitDomain)
- 车载测试| 汽车的五域架构 (含线控技术知识)
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汽车的五域架构是一种将汽车电子控制系统按照功能进行划分的架构模式,主要包括动力域、底盘域、座舱域、自动驾驶域和车身域。(汽车三域架构通常是指将汽车电子系统划分为三个主要领域:动力域、底盘域和智能座舱域(或车身舒适域))以下是对这五个域的详细介绍:1、**动力域**:**功能**:动力域控制器是智能化的动力总成管理单元,主要功能包括对多种动力系统单元(如内燃机、电动机/发电机、电池、变速箱等)进行计
- 第15篇 运用指挥家思维模型开发自动驾驶算法
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如何带领一个团队共同开发一项自动驾驶功能,问题边界和指挥家问题边界是相似的,首先,各个算法工程师都是在有明确边界下的内部协作,共同开发一个新功能;其次,最终集成后呈现的功能是前期可调试测试的。第一,要抓住“功能应用边界”关键点和指挥家一样,算法团队的负责人无法做到精通每一个子技术领域的算法,但却需要把控好整个团队的工作方向。感知,决策,控制,每一个子领域的算法开发都有解决不完的问题,团队负责人要做
- 一文让你搞懂什么是AI大模型
码上飞扬
人工智能大模型AI
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,特别是大模型的出现,给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别,还是自动驾驶,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么,什么是AI大模型?它们有哪些特点和应用场景?本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
- 数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法
皮皮冰燃
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参考时间序列异常值的分类及检测参考异常值数据预警分析1时间序列异常的类型时间序列异常检测是数据处理和分析的重要环节,广泛应用于量化交易、网络安全检测、自动驾驶汽车和大型工业设备日常维护等领域。在时间序列数据中,异常通常指的是与正常数据模式显著不同的数据点,可能由系统故障、错误或外部干扰引起。异常数据,也称为离群点,是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为,可能
- 比亚迪方程豹携手华为乾崑智驾,开放合作,加速中国智驾技术向前
科技真优趣
汽车
在智能化领域,比亚迪很早就开始布局,在行业最早提出“上半场是电动化、下半场是智能化”。当前,比亚迪L2级智能驾驶搭载量已突破350万,智驾数据基座稳居全球第一梯队。同时,比亚迪是获得全国第一张高快速路段有条件自动驾驶(L3级)测试牌照,也是国内首批获得L3准入的车企。比亚迪拥有超四千名工程师的智驾研发队伍,构建起一套全栈自研的智驾研发体系,研发实力稳居行业第一梯队。比亚迪全栈自研的“天神之眼”高阶
- Python编码系列—Python项目架构的艺术:最佳实践与实战应用
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- 你不开车,车可不会自己走
小斌哥ge
了解AI人工智能自动驾驶
你不开车,车可不会自己走前言《人工不智能:计算机如何误解世界》由美国人工智能专家、数据记者梅瑞狄斯·布鲁萨德著。我看这本书已有很长一段时间,当时书中对自动驾驶的分析让我印象深刻,如自动驾驶的分级、电车难题等。2024年5月份,我国某互联网公司在一座一线城市发布和上线了最新版的自动驾驶汽车,他们自称新发布的大模型支持L4级自动驾驶。这次上线确实为乘客提供了出行服务,不是“即将推出”、不是“将来会有一
- 支持萝卜快跑:AI能否颠覆出租车与外卖行业?
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人工智能
在人工智能技术快速发展的背景下,自动驾驶技术正在逐步渗透到各行各业,其中最为人瞩目的莫过于出行和餐饮配送领域。萝卜快跑作为一个代表性的自动驾驶项目,引发了广泛的讨论。本文将探讨AI技术在出租车和外卖送餐行业的应用前景,并邀请持不同意见的朋友提出他们的观点,以期达成共识。一、引言简述AI技术的发展及其在交通和餐饮配送领域的应用。引出文章主题——萝卜快跑项目及其对传统行业的潜在影响。二、萝卜快跑项目简
- 基于Frenet坐标系的无人车路径规划:ROS实现与Python程序详解
快撑死的鱼
算法杂谈python算法解析硬件算法实践python开发语言
基于Frenet坐标系的无人车路径规划:ROS实现与Python程序详解前言在自动驾驶和无人车技术快速发展的今天,路径规划是实现车辆自主行驶的核心技术之一。本文将详细介绍基于Frenet坐标系的无人车路径规划,并结合ROS(RobotOperatingSystem)和Python程序进行实现。通过系统的讲解和实例代码,帮助读者深入理解这一技术,并能够在实际项目中应用。Frenet坐标系简介什么是F
- 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 =