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开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
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zhufafa
基础理论课程理论计算机基础免费
来源:medium作者:DhawalShah五年前,麻省理工学院和斯坦福大学等学校首先向公众开放免费的在线课程。如今,全球有700多所学校创造了数以千计的免费在线课程。从入门到精通系列,是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接(来源于ClassCentral,一个在线课程搜索引擎),根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类,每门课程还有星级评分(统计自C
- 信创海光x86服务器,定义、特点及应用详解
信创海光x86服务器是中国近年来在信息技术领域努力实现自主可控的成果之一,旨在打破国外技术封锁和限制,这类服务器的核心特点基于x86架构,这是一种广泛应用于全球的微处理器架构,由英特尔公司最初设计,海光作为国产处理器的代表之一,其技术基础来源于AMDZen的授权,主要面向服务器市场。服务器核心:海光C863350处理器海光C863350处理器是一款基于x86架构的高性能CPU,具体参数包括8核心1
- 精益敏捷之道(一)
绝不原创的飞龙
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原文:annas-archive.org/md5/0b2addbef6e2afb0ce49d44d7300959a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0前言“精益敏捷之道:通过价值流管理释放企业潜力”一书源于首席作者塞西尔·‘加里’·鲁普与尊敬的同事理查德·克纳斯特、史蒂夫·佩雷拉和艾尔·沙洛韦的合作努力。他们的目标是为IT专家、商业专业人士以及各行业和组织的领域专家提供一本关于现代精益敏捷和
- 万卷书 - 自律就是自由 Discipline Equals Freedom
夜流冰
付费专栏其他
自律就是自由实战手册作者:JockoWillink简介《自律就是自由》(2020年)是一本关于自律艺术的实战手册。它揭示了你需要做什么来满足你的全部潜能--以及为什么自律能让你自由。本书适用于谁?*寻找新方法的健身爱好者*喜欢心直口快拥有严厉的爱的人*任何寻求灵感以更努力工作的人关于作者乔科-威林克曾在海豹突击队服役20年,并在伊拉克完成了几次服役。回国后,威林克成为一名海豹突击队教官,并创立了E
- 分布式事务解决方案总结:本地消息异步确认、可靠消息最终一致性、最大努力通知
码到三十五
面试攻关分布式springcloudspringboot
❃博主首页:「码到三十五」,同名公众号:「码到三十五」☠博主专栏:♝博主的话:搬的每块砖,皆为峰峦之基;公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder,一起筑基分布式系统中事务是一个重要挑战,先从从实现原理、技术细节、适用场景三个维度,对三种主流分布式事务解决方案进行简单总结。一、本地消息异步确认方案实现原理该方案通过「本地事务+消息表」机制实现最终一致性,核心思想是将业务操作与消息发送
- SpringBoot集成LangChain4j:构建智能AI应用全解析
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八股文汇总Spring大模型springboot人工智能后端
在企业级应用中融入大语言模型(LLM)能力已成为趋势,而LangChain4j作为专为Java设计的LLM集成框架,与SpringBoot的结合为开发者提供了强大而灵活的解决方案。本文将从基础概念到高级应用,全面解析如何利用这一组合构建智能AI应用。一、LangChain4j概述1.1什么是LangChain4j?LangChain4j是一个开源Java框架,灵感来源于Python的LangCha
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个人主页-爱因斯晨文章专栏-C语言引言最近偷懒了,迷上了三国和李贺。给大家分享一下最喜欢的一句诗:吾不识青天高黄地厚,唯见月寒日暖来煎人寿。我还不是很理解27岁的李贺,如何写出如此绝笔。正文开始,今天我们来探讨一下关于C语言中的函数部分一、函数的概念:代码的“模块化”基石1.1函数的定义与意义定义:函数是一段可重复使用的代码块,具有输入(参数)、处理逻辑(函数体)**和**输出(返回值)。意义:复
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一、TestNG简介TestNG是一套开源的单元测试框架,它的灵感来源于JUnit,但其功能比JUnit强大,它支持更多的注解、并行测试、更多的参数化方法等。TestNG和JUnit都是java中常用的单元测试框架,二者的共同点有:都是基于注解的测试框架都可以对java代码进行单元测试都支持断言机制TestNG相较于JUnit有如下特点:TestNG支持更多的注解;TestNG支持并行测试,在测试
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在如今的数据库技术领域,企业面临着数据处理效率的挑战。这些挑战来源于各种因素,包括性能瓶颈、数据一致性问题以及日益增长的数据量。这些问题不仅影响了数据的处理速度,而且也对决策的实时性提出了更高的要求。因此,选择一个高效的数据库系统显得尤为重要。YashanDB凭借其先进的架构和处理能力,可以有效提升数据处理效率。本文将深入分析YashanDB的关键技术及其如何改善数据处理过程,以及为技术人员提供具
- 华为OD机试_2025 最长的顺子(Python,100分)(附详细解题思路)
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题目描述斗地主起源于湖北十堰房县,据说是一位叫吴修全的年轻人根据当地流行的扑克玩法“跑得快”改编的,如今已风靡整个中国,并流行于互联网上。牌型:单顺,又称顺子,最少5张牌,最多12张牌(3…A)不能有2,也不能有大小王,不计花色。例如:3-4-5-6-7-8,7-8-9-10-J-Q,3-4-5-6-7-8-9-10-J-Q-K-A可用的牌30)#标记是否可用#寻找最长顺子max_length=0
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《开学了要记得英雄王二小》作家/罗光记时光荏苒,岁月如梭,转眼间又是一年开学季。在这个充满希望和梦想的时刻,我不禁想起了那个勇敢的名字——王二小,他的故事像一股清流,激励着一代又一代的学生。王二小,原名闫富华,一个普通的农村孩子,却有着不平凡的命运。1929年5月,他出生在南滚龙沟村,一个贫穷但充满爱的家庭。11岁那年,他失去了双亲,成了一个孤儿。然而,命运的捉弄并没有击垮他,反而激发
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1、Kubernetes(K8s)详细介绍一、Kubernetes概述Kubernetes是一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。其名称源于希腊语,意为“舵手”或“飞行员”,象征着对容器化应用的精准控制。核心目标:简化微服务架构下的应用部署与管理,解决容器化应用的服务发现、负载均衡、自动扩缩容、故障恢复等问题。起源:由Google开发(基于内部Borg系统),2014年
- 量子机器学习:当量子计算遇上人工智能,颠覆即将来临?
在当今科技飞速发展的时代,量子计算与人工智能宛如两颗璀璨的星辰,各自在不同的苍穹闪耀,正以前所未有的速度重塑着世界的面貌。当这两大前沿领域相互碰撞、深度融合,量子机器学习应运而生,犹如一场科技风暴在学界与产业界悄然酝酿。这不仅让人满心期待,更引发了对未来科技格局的深刻思考:量子机器学习所承诺的颠覆,真的即将来临吗?####一、量子计算的魅力:从量子比特到量子门操作量子计算的魅力源于其对量子比特(q
- 深度解码:企业级 AI 选型中 Gemini 与 DeepSeek 的架构对决
charles666666
人工智能架构语言模型深度学习产品经理机器学习
开篇:技术选型会议中的认知困局当技术团队尝试评估基于MoE(专家混合)架构的Gemini1.5Pro和DeepSeek-V3时,决策者往往陷入认知混乱。尽管两者同属MoE架构,实际测试表现却大相径庭。这种混乱源于对参数规模的盲目崇拜。Gemini1.5Pro拥有1.5万亿参数,而DeepSeek-V3参数规模仅为前者的一半。但在实际企业场景测试中,DeepSeek在中文语义理解任务中的准确率却高出
- MCP协议采用客户端-服务器架构的深层逻辑与架构对比分析
一、架构选择的核心动因1.功能解耦与安全边界的强制性要求MCP采用客户端-服务器(C/S)架构的核心动因源于AI系统与真实世界交互的特殊性:权限分层控制:主机(Host)作为协调层,严格划分客户端(Client)与服务端(Server)的操作权限。例如医疗场景中,诊断模型(Client)仅能通过医院授权的主机访问脱敏病历服务器,无法直接接触原始数据。沙箱隔离需求:每个MCP服务器运行在独立容器中(
- 视觉算法之卷积神经网络
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深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 量子传感探针:金刚石NV色心实现细胞级磁弹性成像(分辨率10nm)技术解析
百态老人
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一、技术原理与核心突破金刚石氮-空位色心(NV色心)作为原子级量子传感器,其磁弹性成像能力源于电子自旋态与环境磁场的量子相干相互作用,结合纳米探针技术实现细胞级分辨率。核心技术原理包括:1.NV色心量子传感机制磁弹性耦合模型:NV色心的自旋哈密顿量可表示为:H=DSz2+γeB⋅S+λϵ⋅SH=DS_z^2+\gamma_e\mathbf{B}\cdot\mathbf{S}+\lambda\mat
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Kafka的高可用源于其多个副本(replication)。拥有多个副本,那么带来的问题就是数据怎么同步。我们都知道数据是存放在partition物理目录下的文件里面。通过前面几节的介绍,我们也知道消息过来后直接跟partitionleader交互,然后由leader进行数据同步。由于partition的replication机制,在kafka看来partition不分leader和followe
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iOS苹果和Android安卓在测试APP应用程序时存在显著差异,这些差异主要源于系统架构、生态规则、设备多样性等多重因素。以下是具体的区别:一、操作系统与生态iOS是苹果公司的封闭移动操作系统,而Android是谷歌开发的开放源码移动操作系统。iOS设备生态系统相对封闭,仅限于苹果自家设备,硬件和软件高度整合;Android设备生态系统则相对开放,存在多种品牌和型号,硬件和软件组合多样性大。二、
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WebSailor简介与开源背景在人工智能领域持续创新的浪潮中,阿里通义实验室于2025年7月正式开源了其突破性成果——WebSailor网络智能体。这一开源项目标志着中国企业在复杂推理与检索技术领域的重要突破,其设计初衷直指开源生态中长期存在的关键短板:面对超高不确定性任务时的系统性推理能力缺失。填补开源生态的关键空白WebSailor的诞生源于一个被长期忽视的技术鸿沟。根据斯坦福大学《2025
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个人感悟PAT电赛大学记录
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- 定义一个dto对象_正确理解DTO、值对象和POCO
今天推荐的文章比较技术化也比较简单,但是对于一些初学者而言,可能也是容易搞混的概念:就是如何理解DTO、值对象和POCO之间的区别。所谓DTO就是数据传输对象(DataTransferObject),POCO就是简单CLR对象(PlainOldCLRObject),概念来源于Java中的POJO;不过值对象(ValueObject)并非.NET中的值类型(ValueType)的实例对象,而是领域驱
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刷题算法c++开发语言
洛谷–分支结构题目来源于洛谷,若有侵权,私信后立刻删除P5709【深基2.习6】ApplesPrologue/苹果和虫子题目描述小B喜欢吃苹果。她现在有mmm(1≤m≤1001\lem\le1001≤m≤100)个苹果,吃完一个苹果需要花费ttt(0≤t≤1000\let\le1000≤t≤100)分钟,吃完一个后立刻开始吃下一个。现在时间过去了sss(1≤s≤100001\les\le10000
- 粒子群算法的原理与实现示例
禺垣
人工智能算法粒子群算法群体智能优化算法
粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体(粒子)的运动和信息交互,在解空间中搜索最优解,具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
- 成像系统中的噪声:光子散粒噪声
YoungHong1992
计算机视觉图像信号处理
关键要点研究表明,传感器成像系统中的噪声主要来源于光子散粒噪声,这是光量子特性的结果。噪声形式为随机波动,遵循泊松分布,在图像中表现为颗粒感,尤其在低光条件下明显。证据显示,不同光照环境下的噪声表现不同,亮光条件下信号噪声比更高,相对噪声较小。噪声的产生在仅考虑光学成像、不考虑电流因素的情况下,传感器成像系统中的主要噪声来源是光子散粒噪声。这是由光的量子性质引起的,即光子到达传感器时数量的统计随机
- 【数据空间】 数据空间基本理论及公司建设方法
暴躁小师兄数据学院
数据治理大数据人工智能安全网络区块链
数据空间基本理论及公司建设方法数据空间是一种数据管理框架,旨在帮助组织高效存储、访问、集成和分析数据。它强调数据作为战略资产,通过结构化方法提升数据价值。以下我将从基本理论入手,逐步解释公司如何完成建设,确保内容结构清晰、真实可靠。一、数据空间基本理论数据空间理论源于数据管理领域,核心是解决数据孤岛、不一致性和安全风险等问题。其理论基础包括:数据抽象与建模:数据空间将数据视为独立于应用的资源,使用
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 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 =