dreampai
dreampai

相似度

https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/85313971
https://blog.csdn.net/kabuto_hui/article/details/88224529
https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1562643616&ver=1717&signature=vFb7Ol4Cu9Tanaup7EqYIOPU8JM6gkFS-MdEe6Ro7C3RvYFZLrQaHKO-B6txeF8*3bHMORhvVkWTsU1hVfgmEXgF8at2IM2mopLJLTsrSdpuwaanLHRbYdsOAUUa6WDT&new=1
https://blog.csdn.net/diye2008/article/details/53762124
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247484629&idx=1&sn=20d73aaa6a2ec72a1dd702b3d92cd0ef&spm=a2c4e.11153940.blogcont174908.5.7f1e74e1yYbgV4&scene=21#wechat_redirect
https://kexue.fm/archives/5743/comment-page-1#comments
https://cloud.tencent.com/developer/article/1005600
https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1562741018&ver=1719&signature=il9-Fth7CQQ1V6HzjDXZKupAcLdT0bY7aRPBTfHeQAhDiaeUvdj-nGdzHGXnXilRvqEEBp0iDRZunt6x3kOMjFhf8fZJFgdlY0dzSBNdafj1GxQB5o4Rl7Rq*dJn&new=1
https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/84877254

你可能感兴趣的:(相似度)

  • 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器 shuoac easyui前端javascriptpython
    在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具，通过n-gram重叠来筛选和排序示例，从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度，计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高，表示文本间的重叠越大。NGramOv
  • 蓝桥杯新手算法练习题单|冲击国一(三) 小咖拉眯 蓝桥杯蓝桥杯java数据结构算法dfsbfs
    此题单为算法基础精选题单，包含蓝桥杯常考考点以及各种经典算法，可以帮助你打牢基础，查漏补缺。本题单目标是冲击蓝桥杯省一国一，团体程序天梯赛个人国三、XCPC区域赛铜/银奖前言本次题单重点关注模拟类问题，DFS问题，BFS问题目录模拟类题型一、最大子矩阵二、世纪末的星期三、图像相似度四、操作系统DFS题型五、老子的全排列呢六、皇后问题七、池塘BFS题型八、迷宫九、八数码问题十、字符变换一、最大子矩阵
  • 数据挖掘导论——第七章：聚类 Wis4e 数据挖掘聚类人工智能
    什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成：余弦相似度（CosineSimilarity）是一种衡量两个向量在方向上相似
  • 《数据挖掘导论》 第二章数据 爱吃草莓的西瓜酱 数据挖掘导论数据挖掘
    第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum
  • 论文中自己写的内容会被标红吗？ kexiaoya2013 人工智能论文阅读论文笔记
    很多人在写论文时，会担心一个问题，如果内容完全是自己写的，查重时会不会被系统标红？一、查重系统工作原理查重系统的核心功能是比对文本相似度。它会将你的论文与数据库中的海量文献进行对比，找出重复或高度相似的片段。要注意的是，查重系统并不会区分内容是谁写的，它只能关注文字本身的重复率。即使某段话是你原创的，但如果数据库中存在相似的表达，系统依然会判定为重复。二、为什么自己写的内容也可能被标红1、常用术语
  • 论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects 游离态GLZ不可能是金融技术宅 知识图谱机器学习深度学习人工智能
    论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点）论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(control
  • KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集 巷955 机器学习人工智能
    原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
  • 使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询 eahba python
    技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库，广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能，作为全文搜索服务的一部分，支持在应用中进行高效的语义查询。这为开发者在实现AI驱动的应用时提供了极大的便利。核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理，可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同，更适合AI应用场景中模糊或语义相
  • 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现 皖山文武 数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
    k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
  • 向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列python编程示例系列二数据库
    向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
  • PTA L2-005 集合相似度 名字在哪啊 天梯刷题PTAL2-005集合相似度
    题目给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式：输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤104），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,109]区间内的整数。之后一行给出一个正整数
  • 毕业论文查重六大误区，你踩坑了吗？ kexiaoya2013 论文笔记论文阅读
    又到毕业季了，论文查重也成了无数同学的一块心病。有人熬夜改稿到崩溃，有人查重报告看懵圈，其实，很多焦虑都源于对查重的误解！那么，今天我们就来扒一扒那些年你踩过的查重坑，看完这篇保你少走弯路！误区一：认为重复率低就绝对安全查重系统本质上就是一个算法程序，它只能机械的比对文字相似度，根本看不懂你论文的学术价值。所以除了重复率符合学校标准外，同时还要确保内容的原创性和逻辑性合理。误区二：只用一个查重软件
  • iOS：如何使用OpenVC库计算照片相似度 zzialx ioscocoamacos
    图像格式转换使用UIImage到cv::Mat的转换时，注意通道顺序（iOS使用BGRA格式）。性能优化对于移动端，可降低HOG参数复杂度（如减少方向数）。使用@autoreleasepool管理内存。动态阈值建议根据实际数据集通过ROC曲线确定最佳阈值。错误处理增加对空图像、无轮廓等异常情况的检查。**关键步骤：**1.引入OpenCV库2.涉及C++，需要将.m文件更新为.mm文件#pragm
  • FastGPT 引申：混合检索完整实例 窝窝和牛牛 FastGPT开源
    文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析”1.各检索方式的初始结果向量检索结果(相似度分数0-1):1.{id:"doc1",q:"Pyth
  • 相似度计算 Panesle python人工智能算法
    1.余弦相似度计算（不区分向量方向，互换顺序也相同）sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm(sen_vec1)+0.00001))#normal化sen_vec2=sbert.get_sentence_emb(context14)#向量化sen_vec2=sen_vec
  • 基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现 小呀白呀兔 javaspringboot
    基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现1.引言随着计算机视觉技术的发展，人脸识别在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用OpenCV库和Java语言构建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD
  • 终于把所有的 Python 库都整理出来啦 编程简单学 程序员pythonpythondjango后端
    常用库Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,一组简洁UR
  • 从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率 pk_xz123456 算法深度学习矩阵线性代数
    要完成这个任务，你可以按照以下步骤进行：数据预处理：从专利数据中提取IPC代码，并构建共现矩阵。图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。以下是一个Python示例代码，展示了如何完成上述任务：importnumpyasnpimportnetworkxasnximporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functio
  • 语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型 来自于狂人 人工智能语言模型
    一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。通过向量距离（如余弦相似度）衡量语义的相似性，支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s：基于统计的浅层模型，如TF-IDF（直接表征词的重要性）、LSA（通过矩阵分解降维
  • 开源的向量数据库Milvus 研创通之逍遥峰 数据库数据库milvus
    Milvus是一款开源的向量数据库，专为处理向量搜索任务而设计，尤其擅长处理大规模向量数据的相似度检索。官网地址：https://milvus.io/以下是关于Milvus的详细介绍：一、基本概念向量数据库：Milvus是一款云原生向量数据库，它支持多种类型的向量，如浮点向量、二进制向量等，并且可以处理大规模的向量数据。向量在Milvus中作为基本数据单元，用于表示高维空间中的点，可以是图像、音频
  • BERT 模型 和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」
    结合BERT模型和Milvus向量数据库，通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为：文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。1️⃣环境准备安装必要的库：pipinstallpymilvustransformerstorch2️⃣流程图解BERT模型↓将文本转为向量Milvus数据库（存储所有向量）↓输入问题文本Milvus搜索相似向量→返回最相似的答案3️⃣完
  • Milvus「非结构化数据」 的超级搜索引擎 后端机器学习深度学习
    Milvus可以简单理解为一个专门处理「非结构化数据」的超级搜索引擎。它的核心价值是：帮你快速从海量数据（比如图片、音频、视频、文本）中找到最相似的内容。举个例子秒懂：假设你有100万张图片，你想找其中和「某张猫咪图片」最相似的10张。如果用传统方法（比如人工比对或普通数据库），可能需要几小时甚至更久。而Milvus可以在毫秒级完成搜索，就像用百度搜文字一样快。核心作用：向量相似度搜索非结构化数据
  • DeepSeek vs text2vec:谁更适合Python题库向量提取对比 黑金IT 向量数据库pythonpython开发语言
    在Python培训题库提取标题和答案用于学习的应用场景中，选择text2vec-large-chinese和DeepSeek的优劣取决于具体需求和资源限制。以下是对两种模型在该场景下的适用性分析：1.应用场景分析在Python培训题库中，常见的任务可能包括：题目相似度计算：判断题目是否重复或相似。自动分类：将题目按照难度、知识点等分类。智能推荐：根据用户的学习进度推荐相关题目。文本特征提取：用于后
  • 1.7 Kaggle大白话：Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果 AI量金术师 Kaggle竞赛人工智能transformer深度学习python算法
    目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取6.相似度匹配6.1代码实现6.2大白话相似度匹配7.系列总结7.1章节回顾7.2竞赛排名7.3其他优秀项目（皆为竞赛金牌）0.本栏目竞赛汇总表Kaggle竞赛汇总1.本文主旨大白话：上一篇文章中，
  • 实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体 风清扬【coder】 自然语言分析处理算法深度学习人工智能nlp自然语言处理
    整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统，主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
  • mysql数据推荐算法_Mahout推荐算法基础 爱看书的小兔纸 mysql数据推荐算法
    转载自(http://www.geek521.com/?p=1423)Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommender算法：1.基于item的相似度特点：1.item较少时就算速度更快2.当item的外部概念易于
  • 注意力机制是如何提取有用信息的？ 人机与认知实验室
    我们用通俗的方式解释注意力机制是如何通过比较查询（Query,Q）和键（Key,K）的相似度，来决定从值（Value,V）中提取多少有用信息的。场景：图书馆找书假设你在图书馆里，脑海中的问题是：“我想找一本关于人工智能的书。”（这就是你的查询，Q）。图书馆里的每本书都有一个标签，比如“人工智能入门”或“历史小说”（这些是键，K）。每本书的详细内容（比如具体的章节、知识点等）就是值，V。1、计算相似
  • AI之DeepSeek james二次元 AI人工智能AIDeepSeek
    DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
  • AI人工智能机器学习之聚类分析 rockfeng0 人工智能机器学习sklearn
    1、概要  本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
  • 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具 学步_技术 自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
    人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
  • 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包 wudixiaotie mapreduce
    ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢： 1.安装rvm：     不说了 网上有 2.安装ruby：     由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。 3.安装jruby：     rvm install jruby然后等待安
  • java编程思想 -- 访问控制权限 百合不是茶 java访问控制权限单例模式
    访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问   一:包访问权限;   自定义包: package com.wj.control; //包 public class Demo { //定义一个无参的方法 public void DemoPackage(){ System.out.println("调用
  • [生物与医学]请审慎食用小龙虾 comsci 生物
         现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....      所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质     
  • org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP: 商人shang maven2.2jdk1.8
    环境： jdk1.8    maven  tomcat7-maven-plugin  2.0 原因： tomcat7-maven-plugin  2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin  2.2就行，即     <plugin>
  • 你的垃圾你处理掉了吗?GC oloz GC
    前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教　 1.垃圾收集算法的核心思想 　　Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。 　　垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
  • shiro 和 SESSSION 杨白白 shiro
    shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
  • 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利 小桔子 移動客戶端淘客淘寶App
           2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
  • wordpress小工具制作 aichenglong wordpress小工具
    wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构 小工具的制作过程 1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php) 小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变 <?php class AWP_Post_Category extends WP_Wi
  • JS微信分享 AILIKES js
    // 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行    WeixinApi.ready(function(Api) {        // 微信分享的数据            var wxData = {       &nb
  • 封装探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 封装
    //封装   属性 方法 将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性   在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用   例如   1： //属性 将其设为私有 姓名 name 可以公开
  • jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题 bijian1013 JavaScriptjquery
    我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示：  <html> <head> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
  • AngularJS中安全性措施 bijian1013 JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
            在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。 一.JSON漏洞         当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
  • [Maven学习笔记九]Maven发布web项目 bit1129 maven
    基于Maven的web项目的标准项目结构 user-project     user-core     user-service     user-web        src      
  • 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF) bit1129 hive
    用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。 问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？   Double evaluate(Double a, Double b)  
  • 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持 ronin47
    前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证： &n
  • 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法 bsr1983 session
    在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking As noted in the &qu
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1 bylijinnan java算法
    关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章： http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach package com.ljn.base; import java.util.Random; public class TableDriven { public
  • Sybase封锁原理 chicony Sybase
           昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。     无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
  • java异常处理机制 CrazyMizzz java
    java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws 他们的定义分别为 try：    Opening exception-handling statement. catch：  Captures the exception. finally： Runs its code before terminating
  • hive 数据插入DML语法汇总 daizj hiveDML数据插入
    Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
  • 工厂设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式 工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。 Example #1 调用工厂方法（带参数） <?phpclass Example{ 
  • mysql字符串查找函数 dcj3sjt126com mysql
      FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则   FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
  • jvm内存管理 easterfly jvm
    一、JVM堆内存的划分 分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。 工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中； 年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
  • CentOS-6.3安装配置JDK-8 gengzg centos
    JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45 JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export JAVA_HOME
  • 【转】关于web路径的获取方法 huangyc1210 Web路径
    假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径：  http://localhost:8080/news/main/list.jsp  则执行下面向行代码后打印出如下结果：  1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
  • php里获取第一个中文首字母并排序 远去的渡口 数据结构PHP
    很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的： Array ( [0] => Array ( [sid] => 2885842 [recetcstoredpay] =&g
  • java内部类 hm4123660 java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
         　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。      &nb
  • Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
    maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。   maven pom:   <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
  • Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer sparkcachecpu任务调度yarn
    随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。   由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
  • css3滤镜 wangkeheng htmlcss
    经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他