- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
文章目录【大模型应用开发动手做AIAgent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系LlamaIndexRAG联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述LlamaIndexRAG3.2算法步骤详解LlamaIndexRAG3.3算法优缺点LlamaIndexRAG3.4算法应用领域4.数学模型和公
- 不同客户群,交互设计原则
zhanggongzichu
个人成长前端交互设计规范
1.对于不同客户群,交互设计原则ToB(企业对企业)和ToC(企业对消费者)ToC客户群简单性和直观性:产品界面应简单直观,容易理解和操作,不需要用户培训。个性化和情感化:考虑用户情感需求,通过设计语言和交互方式建立情感联系。视觉吸引力:强调视觉设计的吸引力,以吸引用户眼球和提升用户体验。互动性:提供丰富的互动元素,例如动画、过渡效果,以增强用户参与感和互动体验。ToB客户群效率和功能性:产品设计
- 运维面试常问的100道题(大数据统计)
m0_67403143
面试学习路线阿里巴巴运维面试大数据
一、基础知识类1、请解释什么是运维?运维是指对企业的IT系统进行运行维护,包括硬件设备、软件系统、网络等的监控、管理、优化和故障处理,以确保系统的稳定、高效运行,满足业务需求。2、简述运维的主要职责有哪些?服务器的安装、配置、维护和监控。网络设备的管理和维护。数据库的管理和维护。应用系统的部署、升级和维护。故障处理和应急响应。性能优化和容量规划。安全管理和漏洞修复。3、什么是服务器?有哪些类型?服
- CRM 微服务
山猪打不过家猪
C#微服务架构云原生
文章目录项目地址一、项目地址教程作者:教程地址:代码仓库地址:所用到的框架和插件:dbtairflow一、用户与认证服务主要功能:用户注册、登录、注销。认证(OAuth、JWT等)。权限和角色管理(RBAC/ABAC)。单点登录(SSO)。技术亮点:集成第三方身份认证(如Google、AzureAD)。使用APIGateway统一进行身份认证。客户管理服务主要功能:存储和管理客户信息(姓名、联系方
- 补充:关于802.1X身份验证中CA证书的配置
deflag
interfaceauthenticationwindowspasswordsserveraccess
前几天写了H3C和CISCO两种交换机的802.1X实现方法,但是有人联系我说CA没有配置好,验证不过去.由于时间关系,我这里不写出自己的配置文档.手上有一篇可供参考的配置文档,希望对大家有所帮助.电子版文档在我的究竟中资源里面去下载吧.地址:http://download.csdn.net/user/deflag使用EAP-TLS(智能卡与证书)实现802.1X----验证服务器和交换机相关配置
- 招聘 | 具身智能机器人方向全职作者
量子位
关注前沿科技量子位未来同事你好。你知道“具身智能机器人”了吗?是否希望成为这个时代性技术和产品的长期报道者?现在,我们正在招聘这样一位专注于具身智能机器人方向的原创作者。岗位是全职,工作地点base:北京中关村。工作职责:1、关注具身智能领域新动态新进展;2、持续挖掘撰写具身智能独家原创内容;3、与具身智能领域玩家建立良好联系;4、构建体系化认知和行业洞察。岗位要求:1、对具身智能、前沿科技等科技
- LNMP 和 LAMP 对比 (仅供参考)
小小先生好无情
windows运维
Nginx性能稳定、功能丰富、运维简单、处理静态文件速度快且消耗系统资源极少。Apache是LAMP架构最核心的WebServer,开源、稳定、模块丰富是Apache的优势。但Apache的缺点是有些臃肿,内存和CPU开销大,性能上有损耗,不如一些轻量级的Web服务器至于安装哪个好呢?要省内存的话LNMP是最好的选择,但似乎不太稳定,有时会比较常50静态的多用LNMP还是不错的动态内容多的话,LA
- mongodb php 日志分析,MongoDB Slowquery慢查询日志分析平台
抱玉于浮光
mongodbphp日志分析
简介MongoDB的慢SQL日志是记录到业务库的system.profile表里,当线上DB运行缓慢时,开发通常联系DBA去排查问题,那么可以将这种机械化的工作,做成一个平台化、可视化的工具出来,让开发在网页里点点鼠标即可查看数据库运行状况,这将大大提高工作效率,降低对DBA的依赖。参考了Perconapt-mongodb-query-digest工具抓取分析的展示思路,并用PHP重构,将分析结果
- 【Redis十二】Redis的典型应用(缓存和分布式锁)
小皮侠
Redis缓存redis分布式
目录Redis作为缓存1.什么是缓存?2.缓存的更新策略3.缓存预热,缓存穿透,缓存雪崩和缓存击穿Redis作为分布式锁1.什么是分布式锁?2.分布式锁的实现过程Redis是目前后端开发中非常热门的组件之一,本篇文章主要介绍它在作为缓存以及分布式领域的作用。Redis作为缓存1.什么是缓存?缓存(cache)是计算机中的⼀个经典的概念.在很多场景中都会涉及到。核⼼思路就是把⼀些常⽤的数据放到触⼿可
- 360大数据面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
大数据数据治理jvm内存CAS数据开发指标开发数据分析
数据清理有哪些方法?数据清理是指发现并纠正数据文件中可识别的错误,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。常见的数据清理方法有以下几种:去重处理:数据中可能存在重复的记录,这不仅会占用存储空间,还可能影响分析结果。通过对比每条记录的关键属性,若所有关键属性值都相同,则判定为重复记录,可保留其中一条,删除其余重复项。例如在客户信息表中,若有两条记录客户姓名、联系方式、地址等关键信息都一样,就可进行
- 基于web的订餐系统的设计与实现
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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web的订餐系统的设计与实现1.背景介绍随着互联网技术的迅猛发展,基于Web的应用系统在各行各业中得到了广泛应用。订餐系统作为餐饮行业的重要组成部分,极大地提升了用户的订餐体验和餐厅的运营效率。本文将详细探讨基于Web的订餐系统的设计与实现,旨在为读者提供一个全面的技术指南。2.核心概念与联系在设计和实现基于Web的订餐系统时,需要理解以下核心概念:2.1用户角色订餐系统涉及多个用户角色,包括
- 深入EPnP算法
JesseChen79
SLAM计算机视觉EPnPComputerVisionPnP位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿,EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时,能找到的中文介绍不多,而且这些网文并没有深入研究这个算法,找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章,希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学,可以联系
[email protected]讨论。文
- 用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅
步子哥
AGI通用人工智能neo4j人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代,Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径,以构建基于知识图谱的智能应用,让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来,让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成(RAG)技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
- Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face
大哥喝阔落
transformer架构深度学习
Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密,HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系:1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构,基于自注意力机制(Self-Attention),解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
- tcp/ip协议和ip协议,tcp/ip协议 ip协议
zzyh123456
tcp/ip网络智能路由器
TCP/IP协议和IP协议在网络通信中扮演着重要的角色,它们之间既有联系又有区别。以下是对两者的详细解释:TCP/IP协议定义:TCP/IP协议(TransmissionControlProtocol/InternetProtocol)是网络通信协议的一种,也被称为“Internet协议”,是Internet上运行的基本协议,是Internet上使用的最为广泛的协议。它定义了电子设备如何连入因特网
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- [网络通信原理]——OSI模型与TCP/IP模型
牛逼的路上跑了一半
计算机网络tcp/ip网络网络协议运维语言模型
前言在计算机网络领域中,OSI7层模型和TCP/IP模型是两个重要的概念。本文将对这两个模型进行介绍和比较,让大家了解它们的区别和联系。OSI模型与TCP/IP模型前言一、OSI模型1、OSI模型是什么?2、OSI七层模型二、TCP/IP模型三、OSI七层模型与TCP/IP模型的区别总结一、OSI模型1、OSI模型是什么?OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型是国际标
- JavaWeb——MySQL-多表设计(3/5):(一对一关系,多对多关系,小结)
qiyi.sky
JavaWebmysql数据库笔记学习java
目录一对一关系剖析一对一关系场景与特点数据库实现方式图形化工具演示与验证多对多关系解析多对多关系实例与困境中间表解决方案工具演示与理解深化多表关系核心要点回顾一对一关系剖析一对一关系场景与特点以用户与身份证为例,呈现一对一典型场景。在业务系统中,为优化数据操作效率,常拆分含多种信息的大表。如用户表含基本与身份信息,若基本信息查询频繁、身份信息查询低频,可拆为用户基本信息表(含用户ID、姓名、性别等
- 降低内耗:感受存在破除恐惧
2501_90439620
深度学习神经网络
我有很多恐惧、排斥和不喜。虽然梳理出要在“钱”的领域上,成为一个优秀的保险经纪人和财务规划师,但这只停留在“我想”,而尚未付出足够的努力和行动,以至于事情迟迟未有进展。这么多年,总是如此。怕努力了没达到预期的效果和回报,显得我很笨拙愚蠢。贪玩和怕孤单,则是耐不住寂寞,不愿延迟满足感,总是会被手机所吸引,及时行乐,但事后又常感到不满和自责埋怨,反而加重了内耗。我害怕不被人喜欢和接纳;我害怕没能力养活
- CMake之问题汇总
General_G
CMake开发pythonlinux开发语言软件构建
目录CouldNOTfindPythonLibsfatalerror:Python.h:Nosuchfileordirectory我们承担ROS,FastDDS等通信中间件,C++,cmake等技术的项目开发和专业指导和培训,有10年+相关工作经验,质量有保证,如有需要请私信联系。CouldNOTfindPythonLibs报错:CMakeErrorat/usr/share/cmake-3.22/
- WordPress Icegram Express插件Sql注入漏洞复现(CVE-2024-2876)(附脚本)
iSee857
漏洞复现express安全web安全
免责申明:本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。如涉及侵权,请及时与我们联系,我们将尽快处理并删除相关内容。0x01产品描述:IcegramExpress是一款专为WordPress设计的轻量级电子邮件订阅和营销插件,帮助网站管理员轻松收集订阅者并发送电子邮
- AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用关键词:人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法:在生物信息学中的应用1.背景介绍2.核心概念与联系2.1人工智能(AI)2.2机器学习(ML)2.3深度学习(DL)2.4生物信息学2.5应用领域3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1卷积神经网络(CNN)3.1.
- MongoDB 关系
村之春
mongodboracle数据库
MongoDB的关系表示多个文档之间在逻辑上的相互联系。文档间可以通过嵌入和引用来建立联系。MongoDB中的关系可以是:1:1(1对1)1:N(1对多)N:1(多对1)N:N(多对多)接下来我们来考虑下用户与用户地址的关系。一个用户可以有多个地址,所以是一对多的关系。以下是user文档的简单结构:{"_id":ObjectId("52ffc33cd85242f436000001"),"name"
- AI在电商中的应用系列文章
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
AI在电商中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录AI在电商中的应用0.引言1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1个性化推荐3.1.2智能客服3.1.3销售预测3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.1.1推荐系统的
- 集合论导引:贝尔空间与波兰空间
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能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
集合论导引:贝尔空间与波兰空间1.背景介绍集合论是数学的一个基础分支,研究集合的性质和关系。贝尔空间和波兰空间是集合论中的两个重要概念,广泛应用于拓扑学、分析学和计算机科学等领域。本文旨在通过深入探讨这两个概念,帮助读者理解其核心原理、算法、数学模型及实际应用。2.核心概念与联系2.1贝尔空间贝尔空间(BaireSpace)是一个拓扑空间,通常表示为$\mathbb{N}^\mathbb{N}$,
- 【超详细教程(附源码)】基于 ARM Cortex-M3 处理器与 FPGA 的实时人脸检测 SOC
Walker_Lau
armfpga人脸识别人工智能机器学习
原创作品,转载请联系作者并注明出处:https://github.com/WalkerLau源码地址:https://github.com/WalkerLau/DetectHumanFaces本项目是第四届集成电路创新创业大赛(ARM杯)的参赛作品,包含了详细的技术文档、软件配置教程以及完整的代码。项目描述我们采用ARMCortex-M3软核及FPGA构成了轻量级的实时人脸检测SOC,通过ov56
- 第三节 MATLAB基本语法
程序员老冯头
MATLAB教程matlab数据结构算法
点乘运算,常与其他运算符点乘运算,常与其他运算符联合使用(如.\)矩阵生成矩阵生成向量生成或子阵提取本节将会介绍一些MATLAB的基本语法的使用。在MATLAB环境下进行的操作就像是使用一个超级复杂的计算器,不要被这吓到了。在您开始使用MATLAB时可以在“>>”命令提示符下输入命令。执行MATLAB命令MATLAB是一种解释型的环境。也就是说,只要你给MATLAB一个命令,它就会马上开始执行。M
- 《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目
君君学姐
python课程设计开发语言
大家好我是君君学姐,混迹在java圈的辛苦码农。今天要和大家聊的是一款《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目。项目源码以及部署相关请联系君君学姐,文末附上联系信息。作者:君君学姐个人简介:精通Java、Python、C#、C、C++等编程语言,同时对微信小程序、Php和Android等技术也能熟练掌握,可为大家提供全面的技术支持与交流。我拥有丰富的成品Java、Python、
- 淘宝天猫 API 接口深度解析:商品详情与关键词搜索商品列表的使用方法及代码示例
技术猿18870278351
淘宝天猫API接口数据库
在当今电商业务迅速发展的背景下,淘宝和天猫的API接口成为开发者和企业实现业务自动化的重要工具。本文将详细介绍如何使用淘宝天猫的商品详情API接口和关键词搜索商品API接口,帮助开发者更好地集成这些功能,从而提高业务效率,拓宽销售渠道,提升用户体验。商品详情API接口请文末联系我允许开发者通过调用API的方式,获取商品的详细信息,如标题、价格、图片、描述等。这些信息对于商品的展示、搜索、推荐等功能
- 构建1688自动代采系统:PHP开发实战指南
技术猿18870278351
PHP跨境软件php开发语言
在当今电商蓬勃发展的时代背景下,1688作为领先的批发采购平台,为众多企业和个体商户提供了丰富的商品资源。为了更高效地完成采购流程、降低采购成本并提升采购效率,开发一个1688自动代采系统成为了众多商家的迫切需求。本文将详细介绍如何使用PHP语言搭建这样一个系统,从功能需求、技术选型到系统实现,为您提供一份全面的实战指南。一、系统概述与功能请文末联系我1688自动代采系统旨在通过自动化手段,帮助用
- 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 =