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程序猿000001号
DeepSeek训练优化
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- DeepSeek行业应用实践报告100+份汇总解读|附PDF下载
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原文链接:https://tecdat.cn/?p=40240在当下快速发展的科技浪潮中,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。AI大模型的出现,更是为众多领域带来了全新的发展机遇与挑战。本报告聚焦于AI大模型中的佼佼者——DeepSeek,通过深度剖析其技术特性、应用场景、市场表现以及未来趋势,为读者呈现一个全面且深入的AI行业发展图景。本报告汇总洞察基于文末157份DeepSeek行
- 搜广推校招面经十九
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快手推荐算法一、1*1的cnn有什么作用?1.1.降维与通道数调整(ChannelReduction)在CNN中,特征图(FeatureMap)通常有多个通道(channels)。1×1卷积可以用于减少通道数,从而降低计算量,提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数,以增强特征表达能力。示例代码(PyTorch):importtorchimporttorch.nnasnnconv1x1=nn.Con
- 菜鸟的成长之路
东风吹破了青花瓷
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力扣leetcode矩阵python
73.矩阵置零给定一个mxn的矩阵,如果一个元素为0,则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。classSolution:defsetZeroes(self,matrix:List[List[int]])->None:m,n=len(matrix),len(matrix[0])row,col=[False]*m,[False]*nforiinrange(m):forjinrange(n
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 基于python sanic框架,使用Nacos进行微服务管理
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微服务软件系统构建方式,已经很普及了,通过开源的sanic进行微服务管理,便捷,技术也比较成熟,而在项目实际应用过程中,微服务类型不仅有java的,还有nodejs、python等,尤其是结合算法模型构建的python接口,需要在Nacos进行注册管理。本文内容耗时2天踏坑,亲测一切ok。参考资源Docker安装nacos(图文并茂,避免踩坑,一步到位)_docker创建nacos容器需要挂载哪些
- 新书速览|细说PyTorch深度学习:理论、算法、模型与编程实现
全栈开发圈
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超详细的PyTorch深度学习入门书,100余个编程示例+6大热点案例,大咖带路,边学边实践。本书特点:1.专家编撰:由资深专家精心编撰,通俗易懂,娓娓道来2.范例丰富:100余个编程教学示例,帮你深入理解,边学习、边操练。3.实战应用:6大典型应用,原理与实操并重,快速掌握提升实战能力。4技术先进:视觉transformer模型详解,紧跟大模型核心技术。5易于上手:Pytorch详解并使用Pyt
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字母组合"杀手锏":5分钟攻克电话号码的排列组合今天带你轻松掌握LeetCode17题「电话号码的字母组合」大家好,我是忍者算法。今天要聊的这道题,是面试中的经典题目,它不仅考察了递归回溯的思维,更是字符串处理的典型案例。来看看如何优雅地解决它!从生活场景说起还记得诺基亚手机的九宫格键盘吗?按键2对应"abc"按键3对应"def"按键4对应"ghi"…当我们要输入"hello"时,需要按:44-3
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一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
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在企业日常运营中,对大量票据实现数字化管理是一项耗时且容易出错的任务。随着技术的进步,OCR(光学字符识别)智能票据识别系统的出现为企业提供了一个高效、准确的解决方案,不仅简化了财务流程,还大幅提升了工作效率。一、什么是OCR智能票据识别系统?OCR智能票据识别系统是一种基于先进图像处理和深度学习算法的技术,能够自动从各类票据中提取关键信息,并将其转换为结构化数据。翔云发票识别系统可以应用于增值税
- 【论文投稿-第五届人工智能与工业技术应用国际学术会议(AIITA 2025)】编程语言大比拼:C、C++、Python 和 Java
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第五届人工智能与工业技术应用国际学术会议(AIITA2025)将于2025年3月28-30日在中国西安举行。会议旨在为从事人工智能、智能制造、自动化等领域的专家学者、工程技术人员、研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。编辑AIITA2025已上线至IEEE官方列表,详情请点击....大会时间:2025年3月28日-
- 深入理解 Java 模板模式:代码复用与架构优化的利器
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深入理解Java模板模式:代码复用与架构优化的利器在Java编程世界中,设计模式如同智慧的结晶,帮助开发者应对各种复杂的软件开发需求。其中,模板模式(TemplatePattern)以其独特的代码复用和流程标准化能力,成为构建灵活且可维护系统的关键工具。今天,让我们一同深入探究Java中的模板模式。一、模板模式:概念初窥模板模式属于行为型设计模式,它定义了一个操作中的算法骨架,将一些步骤延迟到子类
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代理AI作为人工智能的一项重要技术,近年来得到了广泛关注。2025年,代理AI技术的不断进步让许多开发者和企业都迫切希望掌握这项技术。如果你是从零开始学习代理AI,本文将为你提供一份全面的学习指南,帮助你掌握代理AI的基础知识、关键技术和实战经验。首先,你需要理解代理AI的基本概念。代理AI是一种能够自主行动并根据环境反馈调整行为的智能系统。它能够通过学习和推理来完成复杂任务,如自动化客服、智能推
- 人工智能到底是什么?
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- 智能城市:科技驱动的未来城市
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随着科技的不断发展和城市化进程的加速,传统城市面临着诸多挑战,包括交通拥堵、环境污染、资源浪费和公共服务不足等问题。为了解决这些问题,智能城市(SmartCity)的概念应运而生。智能城市是利用现代信息技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等手段,对城市的各个方面进行全面的智能化管理与优化,从而提高城市运行效率、改善居民生活质量,并实现可持续发展的城市目标。一、什么是智能城市?智能城市是指通过信息
- 科技云报到:从大模型到云端,“AI+云计算”还能讲出什么新故事
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科技云报到原创。2024年的大模型产业,注定将是会被反复提起的一页。这一年,被按下加速键的市场刚刚过半,就已经显示出冰火两重天的格局。算法的单模态扩展到多模态,趋势如燎原之火,让全球陷入对世界模型畅想的狂欢中;一级市场逐渐走向冷静,投资人开始频频向企业要收入,百模齐发迅速被简化为几家独角兽之间的资本与技术持久战。云服务巨头则以一种标准制定者,以及顶级大模型团队背后力量的角色出现,成为市场中隐形的力
- 聚焦云+AI产业前沿发展,国内首个智算云生态影响力矩阵即将发布
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当前,全球人工智能技术迅猛发展,已经成为世界科技强国重点布局的关键赛道。云计算与人工智能的结合正引领着数字时代的未来,两者的融合也呈现出日益紧密的趋势。随着人工智能产业呈现井喷式发展,智能算力逐渐成为算力结构的主要组成,传统的通用云计算正加速与智算融合,升级成为可服务于人工智能技术和应用发展的智算云,成为堪比云计算的黄金赛道。作为“云+AI”协同发展的产物,智算云以其泛在互联、云化共享、高效计算和
- 推动AI云产业向深向实,云·AI·算力创新发展大会即将启幕
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近年来,以AIGC为代表的新兴技术正加速演进,全球站在智能化变革的起点,人工智能与云计算的深度融合,也驱动云计算进入第三次发展浪潮,迎来前所未有的机遇。伴随AI的快速发展,2024年《政府工作报告》明确提出,制定支持数字经济高质量发展政策,深化大数据、人工智能等研发应用,开展“人工智能+”行动。这意味着AI正在成为产业创新的核心抓手和驱动新质生产力的关键引擎,而云计算作为基础底座将在其中扮演至关重
- 深度学习下的图像分割
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在之前写的文章[图像分割演进之路]中,讲述了图像分割的发展历程,从传统图像分割算法到人工智能,分割算法百花齐放,但最终的佼佼者当属人工智能,但即使是人工智能领域,图像分割也五花八门,今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络,经典的深度神经网络分为如下几种:2.1卷积神经网络CNN:卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络,其权值共享,局部连接等特性
- 深入剖析模型推理:原理、技术与挑战
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!引言在当今人工智能飞速发展的时代,模型
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协同过滤(CollaborativeFiltering)推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。基本思想是:根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品。基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向,并预测用户可能喜好的产品进行推荐。一般是仅仅基于用户的行为数据(评价、购买、下载等),而不依赖于项的任何附加信息(物品自身特征)或者用户的任何附加信息(年龄,性别等)。目前应用比较广泛
- 《从入门到精通:蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》(十四)-地牢大师、全球变暖、大臣的旅费
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前言在本文中,我们将探讨三道有趣的算法题,分别是《地牢大师》、《全球变暖》和《大臣的旅费》。每道题目都有独特的挑战,考验我们在图论、动态规划以及数据结构的运用。通过这些问题,我们不仅能提升算法能力,还能进一步理解如何将理论知识应用到实际问题中,解决复杂的编程任务。地牢大师你现在被困在一个三维地牢中,需要找到最快脱离的出路!地牢由若干个单位立方体组成,其中部分不含岩石障碍可以直接通过,部分包含岩石障
- BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃
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目录BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI?BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能(AI)的不断演进,机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业,从医疗健康到金融服务,从零售到制
- 使用OpenCV在Visual Studio上编译x86或x64平台的应用程序
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OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。如果你想在VisualStudio上编译一个使用OpenCV的应用程序,并且需要针对特定的x86或x64平台进行优化,那么本文将为你提供一些指导。以下是在VisualStudio中编译x86或x64平台上的OpenCV应用程序的步骤:步骤1:安装VisualStudio和OpenCV首先,确保你已经安装了最新版本的V
- 盘点:哪些科技公司接入了DeepSeek,它们在做什么?
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在人工智能蓬勃发展的当下,DeepSeek以其独特的技术优势和创新理念,吸引了众多科技公司的目光,成为行业内广泛接入的对象。这些公司与DeepSeek的合作,不仅为自身业务注入了新的活力,也推动了AI技术在更多领域的落地应用。下面,就让我们一同盘点接入DeepSeek的科技公司及其接入情况和功能。互联网巨头:百度与腾讯百度:搜索与智能体平台的全面升级2月16日晚,百度搜索和文心智能体平台宣布全面接
- 以AI之名,激发未来创想 | 微软 AI 开发者挑战赛即将启航!
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人工智能,正在重塑世界。2月5日至4月23日,加入我们,共赴一场聚焦AI技术的开发者挑战赛!在这里,创意、技术和无限可能将碰撞出耀眼火花。无论你是开发新秀还是经验丰富的技术专家,这场由微软Azure驱动的在线竞赛,将为你打开一扇通往未来的大门。为什么加入微软AI开发者挑战赛?1.赋能创想,Azure加速产品化在这里,你的创意不仅仅是想法,更是可以落地的解决方案。通过微软Azure提供的多种强大工具
- 武圣破难上山之他要学习——《贪心》
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一、贪心算法原理与实例剖析贪心算法作为一种独具特色且应用广泛的策略,占据着重要地位。其核心策略在于将复杂的整体问题,拆解为一系列紧密相连的步骤。每一个步骤都选取当前状态下的最优方案,通过这样的方式步步推进,直至完成所有步骤。从本质而言,贪心算法在处理问题时,着重于当下的抉择,全力聚焦于当下时刻的最优选择,而暂且搁置对最终结果的预先考量。然而,运用贪心算法时需格外留意一个关键前提:每一步所做出的选择
- 评测系统的神经架构搜索优化
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评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。首先,我们将介绍评测系统的基本概念和重要性,然后深入解析神经架构搜索优化的基本原理和算法。接下来,我们将探讨神经架构搜索优化的应用场景和实战案例分析,最后进行总结和展望。第1章:引言1.1评测系统的重要性评测系统在各个领域都有着广泛的应用,如教育、工业、金融等。它的主要作用是对
- 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
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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 =