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昨天,在北京首映礼的暗场中,一段黏土风格的荒诞喜剧画面投映在银幕上:一根「宇宙肥肠」在太空中漂浮,讽刺着人类对虚假进步的盲目崇拜。这便是快手可灵AI与异类Outliers团队共同推出的《新世界加载中》,全球首部AI单元剧集。这部与传统短剧不同的全新作品,用全新的呈现方式为观众带来了更具视觉冲击力的视觉效果和观影体验,成为AIGC领域的创新之作。然而,涵盖7个不同题材的单元剧集,必定涉及复杂的人物表
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
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开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
- HTML5中背景图片如何设置
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自己试验了很多种方式,最终发现有一种方式最得朕心~~哈哈哈哈哈先看一下效果图吧:只截取了一部分,图片的人物不会因为页面大小而变得扭曲(这一点非常重要),我已经很满足啦~~~~~下面看一下代码吧,其实也很简单。body{/*background:rgb(185,246,246);*//*设置颜色背景*/background-image:url(photo5.png);/*设置背景图片*/backgr
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漫画Java核心并发编程人物介绍小明:对Java并发编程感兴趣的开发者架构师老王:Java并发编程专家,精通各种并发工具Java并发编程基础小明:“老王,Java并发编程为什么这么复杂?”架构师老王:“因为并发编程需要处理多个线程同时访问共享资源的问题!主要挑战包括:线程安全、死锁、性能优化等。但掌握了核心原理,就能写出高效的并发程序。”并发编程核心概念Java并发编程体系|+----------
- 巅峰对话在线研讨 Q&A:Oracle Database 21c vs openGauss 2.0新特性解读和架构演进
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2021年11月11日,墨天轮《巅峰对话》栏目邀请到了两位数据库领域的巅峰人物:云和恩墨创始人盖国强老师,和来自清华大学计算机与技术系的李国良教授,为大家带来了在线研讨《OracleDatabase21cvsopenGauss2.0新特性解读和架构演进》,并对数据库技术演进和生态发展进行深入探讨。两位老师一共围绕10个特性作了深入、独到的解读,强强联手、共创了一场精彩的技术盛宴。当天的直播间吸引了
- 基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
一、引言在计算机视觉领域,我们经常需要处理各种各样的图像数据。有时候,我们只对图像中的某一部分区域感兴趣,例如在一张人物照片中,我们可能只关注人物的脸部。在这种情况下,将我们感兴趣的区域从整个图像中切割出来,不仅可以节省计算量,还能提高程序的运行速度。这就是我们所说的ROI(RegionofInterest,感兴趣区域)切割。二、ROI切割的原理2.1图像数据的存储在使用OpenCV进行图像读取时
- 活体检测api集成方案-炫彩活体检测助力身份核验
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现如今,随着人脸伪造技术的不断升级,传统身份核验方式面临严峻挑战,视频中的虚假人脸攻击防不胜防,用户隐私泄露、资金损失等风险如影随形。如何在便捷服务与安全防护之间找到平衡?视频活体检测接口给出了答案。视频活体检测接口,就像一位火眼金睛的安全卫士,能够对上传的视频进行精准检测,瞬间判断视频中的人物是否为真人。它有效抵御了视频中伪造的人脸攻击,一旦检测为真人,便会立即返回一张清晰的人脸照片,为下一步的
- 虚拟直播电商的治理挑战与优化策略研究
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摘要:虚拟直播电商是以虚拟技术为推手的直播带货新模式,拓展了直播电商品牌参与数字经济竞争的广度。通过深入分析虚拟直播电商发展特征和应用前景,剖析以技术全覆盖引领的虚拟直播场景、以虚拟数字人带动的虚拟直播人物、以元宇宙概念激活的独立虚拟直播电商等类型及对应发展逻辑,将当前虚拟直播电商发展过程中面临的治理挑战解构为思维、平台、环境、媒介和机制五个构成要素,相应提出引导伦理规制、明确应用边界、完善协同机
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数字人视频剪辑与分身的核心技术解析数字人视频剪辑和分身技术是近年来人工智能与计算机视觉领域的热点,涉及虚拟形象生成、动作驱动、语音合成等多项技术。以下从技术实现、应用场景和工具选择三个方面展开分析。数字人视频剪辑的关键技术视频剪辑中数字人的核心在于动态形象的生成与编辑。基于深度学习的生成对抗网络(GAN)和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括:人物建模:通过多视角图像或视频数据重建3
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yolo目标检测算法个人总结目前yolo目标检测有两个版本,分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物,所以这段时间重点看了这两篇论文,并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息,留给自己,同时也希望各位能指出本人理解错误的地方,谢谢!一:yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了,在这里我大概叙述下算法的流程,以及在开发过程中遇到的一些
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效果如下设计思路1python通过摄像头提取人物肢体关键点信息2通过UDP将获取到人体信息发送给Unity3unity将获取的的人物信息进行解析4将解析的数据赋值给模型骨架代码获取
- Unity Face Capture面部捕捉方案教程——利用官方教程绑定人物模型
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一.准备工作找到我们要绑定的人物(注意这个人物必须要有脸部表情的蒙皮和骨骼)二.导入模型打开上一篇文章中我们新创建的场景把我们要绑定的人物模型导入到FaceCaptureSample官方案例场景中导入模型折后在库中选中人物模型在右侧出现的属性栏中将读写打开(如果没有这一步你可以省略)将人物模型改为人形将人物模型导入到场景中(导入模型可能会遇到一些问题我们在这里不讨论请另行查阅)这个是导入完成后的场
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8种机械键盘轴体对比本人程序员,要买一个写代码的键盘,请问红轴和茶轴怎么选?Linux系统中的日志记录了系统每天发生的各种各样的事情,你可以通过它来检查错误发生的原因,或者受到攻击时攻击者留下的痕迹。日志对于安全来说,非常重要。一、日志介绍日志主要包含以下内容:历史事件:时间,地点,人物,事件日志级别:事件的关键性程度,Loglevel系统中常见日志及说明:系统日志服务:CentOS5之前版本sy
- 爬虫实战之图片及人物信息爬取
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爬虫对于许多Python初学者来说都是一个好玩有趣的技能,但大多数人都是从网上得来的经验,会认为学习爬虫是件很难的事,像处理反爬机制以及反反爬,总是让人望而却步,今天我们来进行爬虫实操,需要注意爬虫本身并不违法,但恶意爬取文件将会涉及相关法律,为避免不必要的纠纷,本文采取一个不存在的网站进行演示,本文适合Python初学者以及爬虫初学者学习,博主是大一.所以讲的话和相关技能并不特别专业,望大家谅解
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2.人物运动图(只展示第一帧)2.方块纹理图将资源准备完成之后,就能开始代码的开发了五.开始实现!1.资源管理在上一篇文章中我们将纹理和着色器分别封装成了两个类,这里我们创建一个资源管理类对这两个类进行管理,由于golang中是没有静态变量的,需要用包内变量对其进行模拟shader.gopackageresourceimport(“github.com/go-gl/gl/v4.1-core/gl”
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1.人工智能领域,知识图谱是什么?知识图谱是人工智能和语义网领域的一个重要概念,它是一种结构化的知识表示方法,用于存储实体之间的语义关系。知识图谱基本上是由节点(实体)和边(关系)组成的图结构:节点:代表现实世界中的实体或概念,如人物、地点、组织等边:代表实体间的语义关系,如"出生于"、“工作于”、"创立了"等知识图谱的主要特点和应用包括:语义网络表示:以三元组形式(主体-关系-客体)存储知识,如
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MAGREF:字节跳动多主体视频生成“黑科技”实战解读近年来,基于扩散模型的视频生成技术正掀起新一轮浪潮,然而在复杂场景下要同时保持多个主体的连贯性与高质量渲染,往往面临诸多挑战——人物与物体会发生遮挡错位、背景与动作衔接生硬、生成结果缺乏对文本提示的精准响应。字节跳动新近开源的MAGREF,通过“掩码引导”(mask-guided)机制为多主体视频合成带来了突破性提升:✅支持多达数主体的协同生成
- 进阶向:新手详解Neo4j关系查询代码
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今天我将深入解析一段使用Neo4j图数据库进行关系查询的Python代码。这段代码实现了人物关系查询、知识图谱问答等功能,是图数据库应用的典型示例。我会用最详细的方式讲解每一部分,确保完全理解!代码概览这段代码主要包含四个核心功能:Zquery()-查询指定人物的所有关系Zget_json_data()-将查询结果转换为可视化所需的JSON格式Zget_KGQA_answer()-实现知识图谱问答
- SpingBoot+LayUI 实现酒店管理系统编写
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✅作者简介:2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。个人主页:JavaFans的博客个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。当前专栏:Java案例分享专栏✨特色专栏:国学周更-心性养成之路本文内容:如何入门Python——学习Python的指南针文章目录1、整体分析2、客房模块3、订单模块4、财务模块1、整体分析首先,需要明确酒店管理系统的功能需求,包括但不限于
- 媒体发稿软文:新闻稿撰写发布攻略
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爆炸的时代,新闻稿作为传播信息的重要载体,其写作质量直接影响着信息的传播效果。三段式新闻稿因其结构清晰、层次分明,被广泛应用于各类新闻报道中。一、基本信息时间发生的基本信息,包括(时间、地点、人物)要在算时间内概括核心要点。要求在第yi时间吸引读者注意力,激发其阅读兴趣。二、主要内容1.正文主体是对基本信息的进一步扩展和详述。可以采用多种方式展开,如按照事件发展的时间顺序或者按照逻辑顺序。2.在描
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“我明明什么都没做!刚注册的Facebook账号被封了?”这个问题极其普遍,自从2022年后,Facebook对于账号注册的监控越来越严格,对虚假账号的打击也越发激烈。今天这份保姆级攻略会带你拆解原因、并给出预防“秒封”的关键技巧。一、如何预防新注册账号被“秒封”?1、使用100%真实信息注册姓名:与身份证件完全一致。避免昵称、艺名(除非是公众人物专页)。生日:填写真实出生日期。头像:用真实的照片
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腾讯混元3D中实现角色骨骼绑定与动画生成的详细操作指南,结合官方功能说明及实操要点整理:⚙️一、前期准备:模型要求角色姿态规范仅支持标准T-pose(大字型站立)的全身人物模型(如卡通角色)。非标准姿态或非人形模型(如动物、道具)暂不支持自动绑骨。模型来源通过混元3D生成:使用“3D人物生成”功能,上传照片生成T-pose角色,或从“灵感广场”直接下载符合要求的预设模型27。外部导入:需确保模型为
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项目概述本项目是一个基于PyTorch框架开发的人脸口罩检测系统,能够识别图像中人物是否佩戴口罩,并区分三种状态:正确佩戴口罩(绿色框)、不正确佩戴口罩(橙色框)和未佩戴口罩(红色框)。该项目由开发者Abhinand(GitHub:abhinand5)创建,代码托管在GitHub上。系统架构系统采用FasterR-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork
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P1220关路灯▍题意一条笔直的道路上装有nnn盏路灯,每盏路灯的位置为xix_ixi,功率为wiw_iwi。初始时,人物位于第ccc盏路灯处,且该路灯处于开启状态,其余路灯均关闭。每次可以向左或向右移动一单位距离,耗时111秒;到达路灯处可立即关闭该灯(不耗时)。移动过程中,所有未关闭的路灯每秒消耗等于其功率的电力。求关闭所有路灯时,最小总电力消耗(仅计算移动过程中消耗的电力)。数据范围:1≤n
- 04、谁发明了深度学习的方法,是怎么发明的?
深度学习的发展是多位研究者长期探索的结果,其核心方法的形成并非由单一人物“发明”,而是历经数十年理论积累与技术突破的产物。以下从关键人物、核心技术突破及历史背景三个维度,梳理深度学习方法的起源与发展脉络:一、深度学习的奠基者与关键贡献者1.GeoffreyHinton:从神经网络到深度学习的理论突破核心贡献:20世纪80年代,Hinton与DavidRumelhart等人重新引入并完善了反向传播算
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一、代码功能解析1.核心功能概述本代码实现了一个基于face_recognition库的人脸识别系统,能够从已知人脸库中识别出输入图像中的人物身份,主要功能包括:已知人脸特征编码存储未知图像人脸检测与编码人脸特征匹配与身份识别结果可视化展示2.关键模块深度解析(1)已知人脸编码模块defget_encoded_faces():encoded={}fordirpath,dnames,fnamesin
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【学习笔记】码率&带宽&RGB&YUV一、码率码率(BitRate)指单位时间内传输或存储的比特(bit)数量,单位为bps(bitpersecond,比特/秒),常用单位还有kbps(千比特/秒)、Mbps(兆比特/秒)。码率:相当于“每秒需要流出的水量”——水流需求(码率)不能超过水管直径的最大承载能力(带宽),否则水流会中断(视频卡顿)。1080p电影若码率为20Mbps,画面细节(如人物发
- fcpx 11.1苹果视频剪辑软件Final Cut Pro 下载
自来也的自来水
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FinalCutPro11更加快速,更加智能。利用经人工智能优化的全新工具,通过改进的省时工作流程提高工作速度,还可编辑空间视频。FinalCutPro11.1点击免费下载,包括以下错误修复•将色彩校正和效果添加到时间线上方的调整片段,以一次应用到某个片段范围。•通过“图乐园”激发你的灵感,并使用Apple智能基于描述、建议概念或照片图库中的人物快速创建风格化图像。(需要搭载M1或后续芯片的Mac
- Java序列化进阶篇
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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
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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 =