- 第一个问题:AI会威胁人类吗?
释迦呼呼
AI一千问人工智能
第一个问题:AI会威胁人类吗?对于这个问题,我的回答是:AI本身并不会威胁人类,但其是否构成威胁取决于人类如何设计、使用和监管它。下面我将从几个角度详细分析。AI的本质:人类的工具AI(人工智能)是由人类创造的工具,它的行为和决策完全基于人类设计的算法和输入的数据。换句话说,AI没有自己的意识、意图或独立的目标,因此它本身并不具备威胁人类的动机或能力。它的作用是由开发者、使用者和管理者决定的。AI
- 在低功耗MCU上实现人工智能和机器学习
电子科技圈
SiliconLabs人工智能机器学习嵌入式硬件经验分享科技物联网mcu
作者:SiliconLabs人工智能(AI)和机器学习(ML)技术不仅正在快速发展,还逐渐被创新性地应用于低功耗的微控制器(MCU)中,从而实现边缘AI/ML解决方案。这些MCU是许多嵌入式系统不可或缺的一部分,凭借其成本效益、高能效以及可靠的性能,现在能够支持AI/ML应用。这种集成化在可穿戴电子产品、智能家居设备和工业自动化等应用领域中,从AI/ML功能中获得的效益尤为显著。具备AI优化功能的
- 《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- 函数调用和 Java 与 Spring AI 模型的集成
算法资料吧!
javaspring人工智能
SpringAI是一个功能强大的SpringFramework项目,它为Java开发人员带来了人工智能(AI)功能。通过将AI模型集成到Java应用程序中,SpringAI简化了创建智能应用程序的过程,同时利用了Spring生态系统的稳健性。本文将指导您完成使用SpringAI将AI模型集成到Java应用程序中的步骤,特别关注允许AI模型与外部数据源和服务动态交互的函数调用机制。SpringAIS
- 深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑
温宝沫Morgan
深入探索Mozilla的DeepSpeech:语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎,基于深度学习技术,致力于提供准确、可扩展且易于集成的解决方案。该项目的目标是打破现有的语音识别壁垒,使开发者能够轻松构建支持语音的应用,推动人机交互进入新的时代。技术分析基于Baidu的DeepSpeec
- DeepSeek 到底是什么类型的应用,其核心功能是什么?
AndrewHZ
python生活算法深度学习人工智能语言模型deepseek
DeepSeek是一款多用途的人工智能工具,其核心功能基于大模型技术,覆盖内容生成、数据分析、个性化服务及复杂任务处理等多个领域。以下从应用类型和核心功能两方面展开分析:一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI,适用于生活、学习、工作等场景。例如:生活场景:提供旅游推荐(如黔南的景点、美食)、诗歌创作、儿童故事生成等。专业场景:在金融、保险等领域,
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
llzwxh888
自然语言处理人工智能python
在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
- 【深度学习】Adam优化器
九筠
机器学习深度学习人工智能
目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计(mean)1.2.2计算二阶矩估计(uncenteredvariance)1.2.3矫正一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance)的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
- 清华大学第5弹: 《DeepSeek与AI幻觉》 - 清华大学DeepSeek全套资料完整版 - 持续更新 - PDF免费下载
jiswordsman
人工智能pdf
由清华大学新闻与传播学院与人工智能学院双聘教授沈阳教授团队倾力打造的《DeepSeek与AI幻觉》,全面呈现,共计38页。《DeepSeek与AI幻觉》报告探讨了AI幻觉的成因、评测方法及其影响,并以DeepSeek模型为例,分析数据偏差、知识固化等问题如何导致幻觉现象。报告还提出缓解策略,如联网搜索、提示词优化,并探讨AI幻觉在科学创新和艺术创作中的潜在价值。点击链接免费下载《DeepSeek与
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 【Rust】——使用Drop Trait 运行清理代码和Rc<T> 引用计数智能指针
Y小夜
Rust(官方文档重点总结)rust开发语言后端
博主现有专栏:C51单片机(STC89C516),c语言,c++,离散数学,算法设计与分析,数据结构,Python,Java基础,MySQL,linux,基于HTML5的网页设计及应用,Rust(官方文档重点总结),jQuery,前端vue.js,Javaweb开发,Python机器学习等主页链接:Y小夜-CSDN博客目录使用DropTrait运行清理代码通过std::mem::drop提早丢弃值
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
大道归简
人工智能AIGC
一、AI辅助编程对程序员工作的影响AI辅助编程工具正在迅速改变程序员的日常工作实践。这些工具提供了强大的功能,如智能代码补全、自动代码生成和代码重构等,极大地提高了编程效率。例如,GitHubCopilot可以根据上下文自动生成代码片段,而Tabnine则能提供智能代码补全建议。这些工具不仅加快了编码速度,还能帮助程序员减少常见错误,提高代码质量。然而,过度依赖AI工具也可能带来一些潜在风险:编程
- 数字人源码源头搭建技术全攻略,支持OEM
余18538162800)
python
引言在人工智能与多媒体技术迅猛发展的当下,数字人已从概念构想逐步走进现实应用,广泛渗透于娱乐、教育、医疗、金融等多个领域。搭建数字人源码系统是一项综合性的技术工程,融合了计算机图形学、人工智能、语音处理等多学科前沿技术。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术细节,为开发者提供详尽的技术开发指南。技术选型与架构设计图形渲染技术实时渲染引擎:Unity:作为一款跨平台的实时渲染引擎,Unity在数字人开发
- Python机器学习库之scikit-llm使用详解
Rocky006
python开发语言
概要Pythonscikit-llm库是一个用于机器学习的强大工具,它基于scikit-learn库并扩展了一些机器学习算法和功能,可以帮助开发者更轻松地进行机器学习模型的训练和评估。安装可以使用pip工具来安装Pythonscikit-llm库:pip install scikit-llm安装完成后,就可以开始使用scikit-llm库进行机器学习任务了。特性支持多种机器学习算法,如线性回归、逻
- 数据飞轮:激活数据中台的数据驱动引擎
Earth explosion
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在数字化转型的浪潮中,企业面临着如何有效利用海量数据驱动业务增长的挑战。数据中台,作为企业数据集成和分析的关键基础设施,往往未能充分发挥其潜力,成为数据的沉睡之地。数据飞轮作为一种新兴的数据驱动模型,提供了唤醒数据中台并实现数据流动的新思路。本文将探讨数据飞轮的概念、构建方法以及如何通过数据飞轮实现数据中台的活力焕发。随着人工智能和大数据技术的发展,企业拥有了收集和处理前所未有的数据量的能力。然而
- 大语言模型基础
MatrixSparse
大模型人工智能语言模型自然语言处理人工智能
简介AI大模型是“人工智能预训练大模型”的简称,包含了“预训练”和“大模型”两层含义,二者结合产生了一种新的人工智能模式,即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用。AI大模型主要分为三类:大语言模型、CV大模型和多模态大模型,我将分别介绍它们的背景知识、关键技术、演进路线和挑战。什么是大语言模型大语言模型(LargeLanguageModel,LL
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
江湖人称麻花滕
人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- AI训练师团队管理运营思路
姚瑞南
意图识别训练流程及规范智能客服AI项目管理人工智能AIGC语言模型自然语言处理
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录目录大纲1.团队定位2.业务概览3.团队分工4.运营全流程5.衡量目标一、团队定位二、业务概览三、业务分配四、运营流程及步骤1.运营流程2.运营步骤五、指标观测目录大纲1.团队定
- DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来
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计算机视觉人工智能
DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化:告别拥堵的未来在城市化快速发展的今天,交通拥堵已成为全球大中城市的“通病”,严重影响人们的出行效率和生活质量。然而,随着人工智能技术的不断进步,特别是DeepSeek这样的先进模型的出现,交通流量预测与优化迎来了新的曙光。DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架,为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据,包括地磁传感
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于帧间差法进行视频目标检测
一、引言随着科技的飞速发展,计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果,而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。本文旨在探讨计算机视觉与深度学习的实战应用,特别是以Python为工具,基于帧间差法进行视频目标检测的方法。二、计算机视觉概述计算机视觉是一门研究如何使机器从数字图像或视频中提取、分析和理解有用信息的学科。它涉及
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【零基础保姆级教程】DeepSeek小白速成指南:从入门到实战,1小时掌握AI神器!date:2025-02-2220:00:00tags:人工智能新手教程效率工具categories:技术实战前言你是否羡慕别人用AI工具高效产出文案、代码甚至数据分析报告?是否因英语不好或技术门槛而对DeepSeek望而却步?本文将手把手教你零代码基础1小时玩转DeepSeek,覆盖注册、提问技巧、API配置到实
- 2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)
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2025年普通人转向人工智能运维(AIOps)学习建议(附最新技术实践与资源)一、学习路径规划:分阶段掌握核心技能1.基础能力构建(3-6个月)传统运维技能Linux与Shell脚本:掌握Linux系统管理、性能调优及常用命令(如awk、sed处理日志)。监控工具:学习Prometheus、Zabbix等工具,理解指标采集与告警规则配置。自动化运维:熟悉Ansible、Jenkins等工具,编写自
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词:深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性1.3深度学习在安全领域的应用前景2.核心概念与联系2.1入侵检测系统(IDS)概述2.2深度学习基础2.3深度学习在入侵检测中的应用3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概
- 【机器学习基础】第六课:线性回归
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【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书,自己所做的读书笔记。1.线性模型基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd)\mathbfx=(x_1;x_2;...;x_d)x=(x1;x2;...;xd),那么线性模型的基本形式可写为:f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+...+wdxd+bf(\mathbfx)=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3
- 机器学习库
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笔记
机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表(按語言)。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能(Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法)SimpleCV-一个开源计算机视觉框架,可以访问多个高性能计算机视觉库,例如OpenCV。用Python
- 【Llama3:8b】手把手教你如何在本地部署 自己的 LLM大模型
AI大模型..
langchainllama人工智能大模型LLMai大模型大模型部署
一、为什么需要本地部署属于自己的大模型?趋势:我们正处于AI人工智能时代,各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。数据安全:在无法掌握核心算法的情况下,许多公司选择使用大公司的成熟方案。然而,这涉及到数据安全的问题。训练垂直定制化的大模型需要大量数据,而数据是公司的核心资产和基石。没有公司愿意将这些关键数据上传到外部服务器,这是公司的命脉所在。本地部
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词:大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进
- 2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与深度学习的多功能工业视觉检测系统(附完整代码)
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pythonopencv深度学习
2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与深度学习的多功能工业视觉检测系统(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与深度学习模型,实现一个多功能工业视觉检测系统,包含缺陷检测、尺寸测量、颜色识别、OCR文本识别、目标分类与数据可视化等功能。代码兼容Python3.7+,功能丰富且经过稳定性测试,适合工业场景应用。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipins
- 独立开发者灵感日报:简化您生活的 IT 聊天机器人
前端后花园
前端热门开源项目生活机器人百度人工智能自动化AI编程
独立开发者产品日刊,每日汇集ProductHunt热榜产品介绍,⚡️1句Slogan榨干产品灵魂,⚡️3秒get全球独立开发者的爆款灵感。关注小前,每日捕获全球产品灵感。这是日刊第28篇文章。FleetAICopilotSlogan:简化您生活的IT聊天机器人标签:人工智能·机器人·科技为什么值得推荐:FleetAICopilot是您新的AI驱动的IT助手,可简化设备管理并转换日常IT任务。它通过
- 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 =