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Luis Li 的猫猫
人工智能专区基础及拓展超表面设计人工智能机器学习算法
光学超表面,即能够控制光传播的平面人工介质,正在从实验室过渡到商业应用。这种转变需要先进的超结构和超表面设计,考虑可制造性并通过后处理算法提高光学性能。人工智能,尤其是机器学习的优化,为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响:AI支持的超表面可制造性设计(DFM)、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。Introduction超表面是超材料的二维(2D)
- Manus要邀请码?来试试 OpenManus:纯开源AI Agent 神器+简单三步上手实战指南
大F的智能小课
DeepSeek技术解析和实战大模型理论和实战人工智能深度学习机器学习
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!一、Manus介绍Manus(拉丁语"手脑并用")作为全球首款通用型AIAgent,其核心突破在于实现了从"被动响应"到"主动执行"的跨越。与传统AI助手不同,它通过多智能体架构在云端虚拟机中运行,能自主调用浏览器、代码
- 搜广推校招面经四十
Y1nhl
搜广推面经机器学习搜索算法人工智能推荐算法算法
字节-广告算法一、离线AUC涨了,但AB实验没涨,可能的原因?1.1.线上线下得样本空间不一致(SSB)线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。线上数据受曝光机制、冷启动、新品推荐等因素影响,与离线数据不完全匹配。线下数据存在采样偏差1.2.AUC这些指标无法衡量线上打分准确性。AUC毕竟只是衡量排序1.2.1.引申:PCOC(预估值/真实后验概率
- 线段树学习札记
Cool_(wly)_Dino
学习数据结构算法c++
线段树维护序列的树形数据结构——线段树面对以下问题luoguP3372,给出一个数列:(1)将区间【x,y】内每一个数加上k(2)求出某个区间【x,y】中每一个数的和。虽然普通方法修改复杂度O(1)但是求和的效率却是O(n)线段树的思想个人来讲就是归并,线段树所维护的信息必须具有可合并性,个人认为其实现原理过于基础,不做分析。一些有意思的证明:对于节点数为n深度为h的一棵树,其深度可以表示为(n+
- 基于 MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用
资深码侬
matlabmatlab开发语言
基于MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用简介:《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)滤波算法及在相关领域应用。《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波,并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法
- 山海经——AI思路
Cool_(wly)_Dino
deepseekc++
好的,我需要帮助用户解决这个关于《山海经》的问题。根据用户的问题描述,老师希望找到从第a座山到第b座山之间的某段路径(i,j),使得这段路径上的喜恶度之和最大。用户之前已经得到过一个使用分块算法处理区间最大值查询的C++代码,但现在的问题似乎有所不同,因为这里需要的是最大子数组和,而不是简单的区间最大值。首先,我要确认用户的具体需求。用户提到每座山只能到达下一座山,也就是路径是连续的,所以问题转化
- 深入理解 Python 中的 copy 与 deepcopy 的使用
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各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474在Python中,数据的复制是一个重要的操作,尤其是在处理复杂数据结构(如列表、字典、集合等)时。copy和deepcopy是Python标准库copy模块提供的两种复制方法。它们之间有着明显的区别,理解这些区别对于避免潜在的错误和数据问题至关重要。本文将详细介绍copy和deepcopy的用法,包括代码示例
- Python开发行业薪资多少?
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大家都知道,人工智能越来越受欢迎了。而Python由于简单易用,是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python开发行业薪资多少?我们看看图片就能知道个大概。无论是国内还是国外对于编程语言的热度调查中,Python都是数得上名的。Python热度的持续升温,自然也引起了开源团队的项目。由于OSI认可的开放源码许可,程序员可以使用Python
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
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程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台,可以用于构建各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow的基本概念和使用场景如下:张量(Tensor):TensorFlow中的基本数据结构就是张量,可以简单理解为多维数组。张量可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)等。在TensorFlow中,所有数据都以张量的形式
- 如何用Python爬取Google新闻
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什么是Google新闻?Google新闻是Google推出的一项新闻聚合服务。它收集、整理和展示来自全球主要新闻网站的最新新闻报道。用户可以按关键词、主题、地区、发布来源等进行筛选,Google新闻算法会根据用户的兴趣和浏览习惯推荐个性化的新闻内容。Google新闻数据主要来自权威新闻机构、博客、政府公告等,因此它是获取全球实时信息的重要来源。你可以从Google新闻中获取哪些数据?新闻标题(ti
- 深度学习中N维数组的介绍
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N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 5人3小时复刻Manus?开源OpenManus项目全解剖,我的DeepSeek股票报告这样诞生
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DeepSeek技术解析和实战大模型理论和实战数据库人工智能python
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!OpenManus是什么1.项目背景OpenManus是由MetaGPT核心团队仅用3小时复刻而成的开源项目,其在GitHub上线首日便获得了10k+的星标(不过下午查看时仅4k)。该项目的核心价值主要体现在以下三个方面
- 数据结构:python实现最大堆算法
cqbelt
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概念最大堆是一种完全二叉树,父节点的值总是大于或等于其子节点的值。通常,最大堆可以用数组来实现。最大堆的主要操作包括插入元素和提取最大值。在Python中,可以用一个列表来存储堆的元素。索引从0开始的话,父节点和子节点的位置关系需要确定。对于索引i的节点,其左子节点是2i+1,右子节点是2i+2,父节点则是(i-1)//2。插入元素时,需要将新元素添加到数组的末尾,然后进行上浮操作(percola
- 数据结构——链式栈模板类实现
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数据结构与算法数据结构单链表链式栈模板类
数据结构笔记3.1.3链式栈和前面的顺序栈是栈的两种不同实现形式,其实就是顺序表与链式表,区别在于其实现的方式(数组和指针节点),顺序栈指的是其每个节点的物理存储是连续的,因为是使用数组实现的。而链式栈存储位置则是不连续的,需要指针来穿接。但是因为栈的操作单调,相对于单链表更容易实现,单链表相当于是一个泛泛的存储表,其操作更加任意,而像栈、队列这种数据组织结构,其只能在整个表的端进行操作,这也从另
- 深入JavaScript实战:解决常见问题与性能优化技巧
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目录一、JavaScript关键点1.1核心特性1.2主要用途1.3ECMAScript标准二、JavaScript数据操作方法2.1JavaScript数组方法2.2JavaScript其他数据操作方法(1)对象操作(2)字符串操作(3)数字操作(4)Set和Map数据结构三、JavaScript如何防范XSS攻击?3.1编码与转义3.2校验输入3.3使用安全的库和框架3.4配置HTTP头3.5
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系列文章目录【蓝桥杯学习笔记】1.入门基本语法及练习题【蓝桥杯学习笔记】2.常用模型----最大公约数和最小公倍数【蓝桥杯学习笔记】3.质数判断【蓝桥杯学习笔记】5.矩阵乘法【蓝桥杯学习笔记】6.一图看懂差分数组+《小明的彩灯》【蓝桥杯学习笔记】7.哈曼夫树【蓝桥杯学习笔记】8.itertools-为高效循环而创建迭代器的函数【蓝桥杯学习笔记】9.解立方根——二分法+牛顿迭代法【蓝桥杯学习笔记】1
- 机器学习大纲总结
excellent121
机器学习人工智能
一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据、算法、算力5.发展史5.1符号主义(20世纪50-70):专家系统占主导1950年:图灵设计国际象棋程序1962年:IBMArthurSamuel的跳棋程序战胜人类高手(人工智能第一次浪潮)5
- 机器学习入门知识
十五境剑修
机器学习人工智能
目录前言一、机器学习是什么?二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展,作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习,那么在学习机器学习前,我们需要先来了解一下什么是机器学习,
- 【java-数据结构】Java优先级队列揭秘:堆的力量让数据处理飞起来
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我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤引言在开发中,尤其是需要处理大量数据或者进行任务调度的场景下,如何高效地管理数据的顺序和优先级是一个至关重要的问题。Java提供了优先级队列(PriorityQueue),它基于堆(Heap)实现,能够以高效的方式管理数据的优先级。在本文中,我们将深入探讨优先级队列的工作原理,特别是堆的作
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机
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目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉?计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型?最为常用的颜色模型,分别是RGB颜
- 素数筛介绍,C++实现
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一、素数在数学的奇妙世界里,素数是一个独特而又基础的概念。素数,也被称为质数,是指在大于1的自然数中,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数。例如,2、3、5、7、11等都是素数,而4(能被2整除)、6(能被2和3整除)等则不是。素数在数学领域中具有举足轻重的地位,是数论等众多数学分支的核心研究对象。在计算机科学领域,素数也有着广泛的应用,比如在密码学中,RSA加密算法就依赖于大素数的性质来保
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代码随想录文中含LLM回答内容150.逆波兰表达式求值力扣题目链接思路K:先理解逆波兰表达式是啥,是把运算符放在了两个要运算的数字的后边,又叫后缀表达式。遇见数字就入栈,遇见算符就计算栈里前两个数字,算完再存回去classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackpoland;for(inti=0;ique;voidpop(intval){if(
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引言深度学习作为人工智能的核心技术,已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征,解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开,结合代码示例,系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成,通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例,前向传
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hello啊,各位观众姥爷们!!!本baby今天来报道了!哈哈哈哈哈嗝面试官:说说ArrayList和LinkedList的区别ArrayList与LinkedList的详细对比一、底层数据结构特性ArrayListLinkedList存储结构基于动态数组基于双向链表内存分配连续内存块非连续内存,节点分散存储元素访问通过索引直接寻址(时间复杂度O(1))需要遍历链表(时间复杂度O(n))插入/删除
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基础哈希算法散列表算法
1.HashMap概述HashMap是基于哈希表的Map接口实现,允许空键和空值。它继承自AbstractMap,实现了Map、Cloneable和Serializable接口。2.底层数据结构在JDK1.8中,HashMap的底层数据结构由数组+链表+红黑树构成:数组:存储哈希表的节点(Node)。链表:解决哈希冲突,当多个键的哈希值相同或相近时,它们会被存储在同一个数组槽位的链表中。红黑树:当
- 山海鲸接入DeepSeek~赋予AI 3D感知“超能力”
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山海鲸震撼升级,一键直连DeepSeek、通义千问等主流大模型,融合前沿3D-LLM算法,赋予AI3D感知“超能力”,让数字孪生生产力全面爆发,开启无限可能!山海鲸接入DeepSeek~赋予AI3D感知“超能力”
- RV1126笔记六:人脸识别方案<四>
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若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、介绍人脸识别方案设计逻辑流程图,方案代码分为分为三个业务流程,主体代码负责抓取、合成图像,算法代码负责人脸识别功能。通过摄像头实时采集数据,识别人脸,并提取人脸特征,把特征值和数据库对比后,把名字合合到图像上,通过自带的RTSP库推流,在PC端播放。二、流程图说明:程序初始化后,创建了三个线程:线程一、循环获取VI数据,实时检测人脸,识别人脸,提取特征值,
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Pandas是Python中一个强大且广泛使用的数据分析库,它提供了高效的数据结构和数据操作工具,主要的数据结构有Series(一维数组)和DataFrame(二维表格)。下面将详细介绍Pandas中一些常用函数和方法的用法。1.安装与导入使用pip安装Pandas:pipinstallpandas在Python代码中导入Pandas,通常使用pd作为别名:importpandasaspd2.创建
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搬砖工逆袭Java架构师华为odc语言python
专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。2024年8月14日,华为官方已经将华为OD机试(D卷)切换为E卷。目前正在考的是E卷,按照华为OD往常的操作,E卷题目是由往
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- Java序列化进阶篇
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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
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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 =