- Panda3D 载入角色
bcbobo21cn
图形学和3D3dActor
Panda3D推荐,将模型和动画数据,按照panda.egg、panda-walk.egg,类似这样的方式分开保存;在命令行连续输入命令;将自动绑定模型和动画数据;可查看模型的动画;在Python中有一个Actor类,从DirectObject和NodePath派生而来,用来载入角色及动画;C++没有这样一个类,角色及动画还是使用NodePath实现;参看前文的入门示例代码;图解Panda3D引擎
- 随机森林算法
编码雪人
机器学习算法随机森林机器学习
目录第一章分类回归树1.1分类回归树概述1.2模型训练1.2.1递归分裂1.2.2寻找最佳分裂第二章随机森林2.1随机森林概述2.2模型组件2.2.1Bootstrap2.2.2Bagging2.3模型训练2.4Sklearn随机森林模型参数2.4.1随机森林参数说明第三章工程实践3.1数据收集3.1.1数据集介绍3.1.2数据集的下载地址3.1.3加载数据3.2数据探索3.2.1数据概述3.3特
- NLP:词向量
00&00
深度学习自然语言处理人工智能自然语言处理人工智能深度学习
词向量是一种将单词映射到低维稠密向量空间的方法,旨在保留单词之间的语义关系。这种表示方法使得模型能够理解并捕捉单词的语义相似性,从而在许多自然语言处理(NLP)任务中大幅提高了性能。1.常见方法Word2Vec:Word2Vec是一种流行的词向量生成算法,主要通过两个模型来训练词向量:Skip-gram:输入一个单词,预测其上下文(即周围的单词)。该模型适合分析大规模语料,能够生成高质量的词向量。
- 算法 | 豪猪优化算法综述:原理、改进与应用,附matlab代码
单北斗SLAMer
智能优化算法毕业论文设计启发式算法算法matlab数学建模
豪猪优化算法综述:原理、改进与应用摘要豪猪优化算法(PorcupineOptimizer,PO)是一种新型的元启发式优化算法,灵感来源于豪猪在自然界中的防御和觅食行为。本文系统介绍了PO算法的基本原理、数学模型、算法流程,综述了近年来PO算法的改进研究,分析了其在不同领域的应用场景,并提供了完整的MATLAB实现代码。实验结果表明,PO算法在解决复杂优化问题时表现出良好的性能。关键词:豪猪优化算法
- Diffusion Model
Heyxy
人工智能算法深度学习
【李宏毅2023】扩散模型:和其他生成模型一样,实现从噪声(采样自简单的分布)生成目标数据样本。Image-to-ImageDenoise过程会连续经过很多次,图中step1000和step1中的Denoise模块都是相同的。Denoise的输入除了包含噪声的图片之外,还会额外输入一个数字,表示当前噪声严重的程度。下图中的1000就是刚开始Denoise的时候,1就代表Denoise的过程快结束了
- 【鸿蒙南向开发】OpenHarmony HDF 驱动框架介绍和驱动加载过程分析
「已注销」
安卓鸿蒙前端harmonyos华为android鸿蒙前端
前言OpenAtomOpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)系统HDF驱动框架采用C语言面向对象编程模型构建,通过平台解耦、内核解耦,来达到兼容不同内核,统一平台底座的目的,从而帮助开发者实现驱动一次开发,多系统部署的效果。为了达成这个目标,OpenHarmony系统HDF驱动框架提供了:操作系统适配层(OSAL,operatingsystemabstractionlayer)
- AI大模型底层技术——LoRA微调
9命怪猫
AI人工智能大模型ai
目录1.LoRA?(1)定义(2)核心动机2.核心功能3.对比传统通用微调4.技术要素(1)低秩矩阵分解(2)模块选择(3)秩的选择(4)偏置项(Bias)5.难点及解决6.技术路径7.技术实现8.应用场景9.业内使用10.尚未解决问题11.未来趋势12.实际应用13.最新研究和技术进展猫哥说1.LoRA?(1)定义LoRA(Low-RankAdaptation)是一种针对大型预训练语言模型(LL
- DeepSeek AI大模型 Prompt工程 Langchain AI原生应用开发 Milvus AnythingLLM Dify知识点详解,一次到位,少走弯路
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promptlangchainAI-nativedeepseek
AI引领的第四次工业革命正席卷而来,如何精准把握这一历史性机遇,将会成为我们这一代人不容忽视且需深入思考与积极行动的重要课题。在AGI(通用人工智能)时代,那些既精通AI技术、又具备编程能力和业务洞察力的复合型人才将成为最宝贵的资源。DeepSeekR1本地部署DeepSeekApi接口调用DeepSeekRAG知识库工作流系列教程通过上面视频的学习,我们能够全面掌握PromptEngineeri
- Java面试黄金宝典11
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Java面试黄金宝典java面试开发语言面经职场和发展
1.什么是JMM内存模型定义JMM(JavaMemoryModel)即Java内存模型,它并非真实的物理内存结构,而是一种抽象的概念。其主要作用是规范Java虚拟机与计算机主内存(MainMemory)之间的交互方式,目的是屏蔽不同硬件和操作系统在内存访问上的差异,确保Java程序在各种平台上都能获得一致的内存访问效果。在JMM的体系中,线程之间的共享变量存于主内存之中。而每个线程都拥有自己的本地
- PyTorch实战:灵活构建神经网络
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pytorch神经网络人工智能PyTorch实战灵活构建神经网络代码
引言PyTorch,作为由FacebookAIResearch团队开发的开源深度学习框架,以其灵活性、动态计算图以及易于调试的特性,在深度学习领域赢得了广泛的认可。无论是学术研究还是工业应用,PyTorch都提供了强大的支持。本文将结合CSDN网站上的最新资源,分享PyTorch实战中的最实用解决技巧,并通过代码示例进行详细分析,帮助读者灵活构建神经网络模型。一、PyTorch基础与安装1.1Py
- GEE AI:利用 LLMs 来协助地理空间分析中的规划和代码生成,加快数据处理流程
此星光明
GoogleEarthEngine人工智能geeaicolabagencypython数据
目录概述简介代码1代码2致谢概述我们谷歌研究院科学人工智能部门的使命是实现科学突破和发现,造福人类并从根本上加快科学进步。我们的一个重点领域是通过生成式人工智能和大型语言模型(LLMs)的力量,增强地理空间分析师和科学家的能力。我们的目标是利用LLMs来协助地理空间分析中的规划和代码生成,从而大大加快分析师的工作流程。地理空间工作流程自动化的一个重要部分是根据特定的地理空间查询确定哪些数据集最相关
- genaiscript开源程序可自动化的 GenAI 脚本,以编程方式组合使用 JavaScript 的LLMs提示。在代码中编排 LLMs、 工具和数据。
struggle2025
自动化运维
一、软件介绍文末提供程序和源码下载genaiscript开源程序可自动化的GenAI脚本,以编程方式组合使用JavaScript的LLMs提示。在代码中编排LLMs、工具和数据。用于处理提示的JavaScript工具箱抽象化,使其变得简单和高效无缝的VisualStudioCode集成或灵活的命令行对GitHubCopilot和GitHub模型、OpenAI、AzureOpenAI、Anthrop
- AI视频生成技术的革新之路:Video-T1项目的深度解析
耶耶Norsea
网络杂烩服务器
摘要视频生成作为人工智能的重要研究方向,聚焦于AI对现实世界的理解与模拟。当前,提升视频生成性能的主要手段包括增加模型参数数量和扩展预训练数据集。然而,更大规模的模型对计算资源的需求也显著提高。清华大学开源的Video-T1项目提供了一种无需重新训练即可优化视频生成性能的创新方案,尤其适用于资源受限的场景,为行业带来了新思路。关键词视频生成,人工智能,参数数量,预训练数据,Video-T1一、视频
- 大模型时代,安全如何洗牌?
安全人工智能
引言随着DeepSeek掀起新一轮AI热潮,大模型的应用正在重塑各行各业的格局。在这股变革洪流中,安全行业,作为兼具技术赋能与风险治理双重属性的特殊领域,正成为镁光灯下的焦点。从安全大模型的构建与演进,到智能系统的内生性风险防控,再到生成式内容的治理框架构建,安全行业正在经历从技术范式到治理体系的全方位重塑。一方面,AI的赋能为安全领域带来了新的机遇,智能威胁检测、自动化风险预警等技术革新,正在推
- AIGC: AI 工具生成高质量图像的速度比最先进的方法更快
北京王老师
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研究人员将两种流行方法的优点融合在一起,打造出一种图像生成器,其能耗更低,还能在笔记本电脑或智能手机上本地运行。快速生成高质量图像的能力对于创建逼真的模拟环境至关重要,这些环境可用于训练自动驾驶汽车避开不可预测的危险,从而使其在真实街道上更安全。但用于生成此类图像的生成式人工智能技术存在缺陷。一种流行的模型类型,称为扩散模型,能够生成极其逼真的图像,但速度太慢且计算量过大,不适合许多应用。另一方面
- 【博客节选】再谈Unity 的 root motion
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节选自【Unity实战笔记】第二十三·rootmotion变更方向攻击(OnStateMove+rootmotion+rigidbody使用的一些问题)小伙伴们应该对rootmotion非常困惑,包括那个bakeintopose。当xzbakeintopose后,角色攻击动画与父节点产生偏移,动画结束后,模型还会瞬移归位。如何理解?先看一下这位看过Mecanim源码的人的介绍:根节点运动(Root
- 【中大厂面试题】阿里云Java 后端 校招 最新面试题
扫地僧009
互联网大厂面试题阿里云java数据库开发语言面试
目录MySQL事务隔离级别有哪些?幻读和脏读的区别?如何防止幻读?事务的mvcc机制原理是什么?mysql的什么命令会加上间隙锁?Java双亲委派机制是什么?垃圾回收cms和g1的区别是什么?spring三级缓存解决循环依赖问题?如何使用spring实现事务?介绍事务传播模型有哪些?springboot常用注解有哪些?介绍NIOBIOAIO?Redisredis高级数据结构的使用场景linuxli
- LLM实践(二)——基于llama-factory的模型微调
lucky_chaichai
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目录SFT的lora微调1、环境部署2、准备数据与配置3、创建微调配置文件:yaml配置文件4、Lora微调:基于lora微调的yaml配置文件启动lora微调5、启动模型:基于llama-factory自带的功能6、模型调用、推理:使用curl命令SFT的lora微调1、环境部署还是要安装一个单独的conda环境(python=3.10),激活环境;下载llama-factory的GitHub项
- 【 新能源汽车热管理系统智能化数字孪生模型实现路径 】
新能源汽车--三电老K
新能源汽车热管理学习方法汽车嵌入式硬件
(面向汽车研发与测试测量行业的深度技术解析)一、数字孪生模型的核心架构与实现路径1.分层数字孪生架构设计数字孪生模型需实现“物理实体-虚拟模型-数据交互-决策优化”的闭环,其核心架构包括:感知层:通过高精度传感器(如NTC热敏电阻、红外传感器)实时采集电池、电机、电控系统的温度、流量、压力等参数,采样频率需达100Hz以上以满足动态响应需求。模型层:构建多物理场耦合模型,包括:热力学模型:基于能量
- DeepSeek-R1满血版私有化部署整体方案
A管哥@IT运维
服务器运维人工智能
一、硬件配置方案单节点基础配置服务器型号:戴尔PowerEdgeR760xaGPU服务器CPU:双路AMDEPYC9654(96核/192线程,支持PCIe5.0)34内存:1TBDDR5ECC(32×32GB,满足大规模模型参数加载)34存储:系统盘:2×1.92TBNVMeSSD(RAID1)数据盘:8×7.68TBNVMeSSD(RAID10,总容量约30TB)3
- 计算机视觉的多模态模型:开启感知智能的新篇章
点我头像干啥
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引言:从单模态到多模态的演进在人工智能领域,计算机视觉长期以来主要关注单一视觉数据的处理与分析。然而,人类对世界的理解从来不是基于单一感官输入——我们同时通过视觉、听觉、触觉等多种感官来感知环境,大脑将这些信息融合形成对世界的综合认知。受此启发,计算机视觉领域近年来逐渐向多模态方向发展,通过整合视觉与其他模态(如文本、语音、深度信息等)的数据,构建更加接近人类认知能力的智能系统。多模态模型的核心思
- Pytorch 第十二回:循环神经网络——LSTM模型
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Pytorch第十二回:循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回,基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络,叫做LSTM模型。在本回中,设计通过LSTM模型来对股票收盘价格进行预测。接下来给大家分享具体思路。本次学习,借助的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118
- MoE 模型中的动态路由方法
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24年3月来自北大等机构的论文“HarderTasksNeedMoreExperts:DynamicRoutinginMoEModels”。混合专家(MoE)模型的动态专家选择框架,旨在通过根据输入难度调整激活专家的数量来提高计算效率和模型性能。与传统的MoE方法不同,传统方法依赖于固定的Top-K路由,无论输入的复杂性如何,都会激活预定数量的专家,而动态路由方法则根据每个输入的专家选择置信度动态
- 【深度学习基础 2】 PyTorch 框架
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机器学习深度学习pytorch人工智能python
目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量(Tensor)3.2基本数学运算3.3自动求导(Autograd)3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型3.6使用模型进行预测四、注意事项五、完整训练示例代码一、PyTorch简介PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架,以动态计算图(DynamicComputationalGrap
- 《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战(二)
Richard Chijq
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接上一篇《AI大模型开发笔记》企业RAG技术实战(一)https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/146381354使用llamaindex实例https://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/环境配置我们继续使用前面langchain例子的python虚环境,不用新建,激活就行不同LLM环境配置#co
- 从零构建大语言模型全栈开发指南:第二部分:模型架构设计与实现-2.2.2文本生成逻辑:Top-k采样与温度控制
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从零开始构建大模型大语言模型Top-k采样温度控制
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲2.2.2文本生成逻辑:Top-k采样与温度控制1.文本生成的核心挑战与数学框架1.1自回归生成的基本流程2.`Top-k`采样原理与工程实现2.1数学定义与算法流程2.2PyTorch实现优化3.温度控制的数学本质与参数调优3.1温度系数对概率分布的影响3.2温度控制实现方案4.组合策略与高级优化4.1`Top-k与温度控制的协同应用`5.生成质
- python实现语音转文字
张航柯
python开发语言
一、下载模型地址模型地址两个模型一个小一点,加载快一个大一点,加载慢加载的话每次启动只加载一次二、代码pipinstallspeech_recognitionvosk代码importjsonimportspeech_recognitionassrfromvoskimportModel,KaldiRecognizerrecognizer=sr.Recognizer()defrecognize_aud
- 2025年01月13日字节(本地生活)前端面试
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前端面试实战前端面试
目录自我介绍项目介绍(拷问)js事件循环浏览器如何解析html文件输入url到页面呈现的过程http与https,https为什么安全,证书是如何获取的?require引入与import的引入的区别vite打包工具相比webpack优势手写promise手写发布订阅模式3.js事件循环以下是对JavaScript事件循环的更深入解释:基本概念单线程执行模型:JavaScript是单线程的,即在同一
- 科学与《易经》碰撞(39):端粒长度变化的阴阳动力学
1079986725
AI科学与《易经》碰撞科学与《易经》碰撞量子计算量子计算人工智能ai神经网络算法
一、理论模型构建1.阴阳变量定义阳(Yang,Y):代表端粒缩短的驱动因素(如氧化应激、DNA复制损耗、炎症因子)。阴(Yin,I):代表端粒维持/延长的保护因素(如端粒酶活性、抗氧化防御、DNA修复机制)。2.动力学方程端粒长度TT的动态变化由阴阳平衡调控:dTdt=−αY+βIdtdT=−αY+βI其中:αα:阳因素对端粒的损耗速率ββ:阴因素对端粒的修复速率阴阳相互作用方程:{dYdt=γ(
- 花粉过敏激增背后:气候变化如何重塑我们的生活?疾风气象大模型助力未来气象探索
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大模型知识文档生活人工智能架构深度学习大数据大模型
引言:北京花粉过敏高发,谁在"推波助澜"?最近,北京各大医院过敏门诊迎来就诊高峰,许多市民出现鼻塞、流涕、眼睛红肿等症状,罪魁祸首正是春季高发的花粉过敏。然而,今年的花粉浓度似乎比往年更高,过敏人群也显著增加。这背后,不仅仅是季节性因素,更与全球气候变化、极端天气频发密切相关。气候变化如何加剧花粉过敏?气温升高,花粉季延长研究表明,全球变暖导致植物生长周期改变,许多植物花期提前,且持续时间更长。北
- 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 =