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Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- iphone se 一代 不完美越狱 14.6 视频壁纸教程(踩坑笔记)
YANG_301
iosiphone
iphonese一代不完美越狱14.6加视频壁纸教程-踩坑笔记越狱流程1.爱思助手制作启动u盘坑点:2.越狱好后视频壁纸软件1.源2.软件安装越狱流程1.爱思助手制作启动u盘https://www.i4.cn/news_detail_42302.html此网址为具体流程,但要注意!!!坑点:下图中最后一排quickmode应被勾选(勾选后是×(´ཀ`」∠))进入options后不禁要勾选allow
- 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层:LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 平台再升级!接入DeepSeek AI,三大能力一键生成
橙武科技
低代码AIdeepseek人工智能
在数字化项目落地过程中,很多企业都会面临相同的问题:数据库建模要写SQL表结构;业务流程需要画LogicFlow流程图;前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现,中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时,改起来还要推翻重来。demo地址:https://admin.cwcode.top✨我们的平台,现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求,就能:✅
- 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战:架构设计、推理优化与在线部署闭环
观熵
国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- ✨【Blender/Houdini 渲染必看】CPUⓥⓢGPU?3 分钟选对算力不踩坑!
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核心问题速答Q:渲染该选CPU还是GPU?✅CPU:复杂场景/批量渲染/预算可控首选✅GPU:单帧速度/实时预览/急单交付必选维度1:硬件硬刚——CPU凭啥赢麻了?▫️多线程王者:16核/32核服务器矩阵,支持50-300台并行渲染▫️场景兼容性:粒子特效/全局光照/超复杂模型稳定输出秘密武器:CPU批量渲染100帧耗时=GPU单帧耗时,整体效率持平!⚙️维度2:动态计费逻辑——成本由什么决定?计
- Golang Fiber框架最佳实践:如何构建企业级应用
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GolangFiber框架最佳实践:如何构建企业级应用关键词:Golang、Fiber框架、企业级应用、最佳实践、Web开发摘要:本文聚焦于GolangFiber框架在企业级应用构建中的最佳实践。详细介绍了Fiber框架的背景、核心概念、算法原理、数学模型等基础知识,通过具体的代码案例展示了如何搭建开发环境、实现和解读源代码。同时探讨了Fiber框架在实际应用场景中的应用,推荐了相关的学习资源、开
- PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection
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目标检测人工智能计算机视觉智驾
ECCV2022paper:[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode:https://github.com/VISION-SJTU/PillarNet-LTS纯点云基于pillar3D检测模型网络比较SECOND基于voxel,one-stage,基于sparse3Dc
- 川翔云电脑全新上线:三维行业高效云端算力新选择
渲染101专业云渲染
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一、核心定位与优势云端虚拟工作站服务依托云端高性能CPU/GPU集群,提供远程桌面服务,支持普通设备运行专业软件。按需付费模式:无需采购高端硬件,大幅降低成本投入。生态协同优势:与渲染101同属母公司,可在云电脑中完成创作后一键提交至渲染101平台进行分布式渲染。二、硬件配置与性能参数CPU机型(侧重计算能力)GPU机型(图形渲染/AI训练)性能亮点支持最高8卡并联,显存叠加提升复杂场景处理能力。
- 深入研究 Golang 领域的 Fiber 框架架构
Golang编程笔记
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深入研究Golang领域的Fiber框架架构关键词:Golang、Fiber框架、架构、高性能、Web开发摘要:本文将深入探讨Golang领域的Fiber框架架构。我们会先介绍背景知识,包括目的、预期读者等。接着用通俗易懂的方式解释核心概念,如Fiber框架的各个组成部分,以及它们之间的关系。然后详细阐述核心算法原理、数学模型,通过实际代码案例展示其应用。还会介绍Fiber框架的实际应用场景、推荐
- Prompt Engineering for Large Language Models
三月七꧁ ꧂
论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
题目大型语言模型的快速工程简介 随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及,大语言模型(LLM)已经渗透到生活和工作的许多方面。例如,ChatGPT可用于提供定制食谱,建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等(Gao2023)。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
- RAG应用的评估(一)
AI老炮
AIGCai机器学习人工智能语言模型
前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析,那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时,如何去判断这个RAG是否合理呢?下面有一些问题是需要提前考并应付的:LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
- MCP-Proxy:开发多LLM & 多MCP 支持并安全访问MCP Server的秘密
IT古董
技术杂谈安全MCPMCP-Proxy
在构建多模型、多协议、可控可信的大模型接入平台时,MCP-Proxy扮演着关键中枢。它不仅要支持多个LLM接入,还要保障对后端MCPServer的安全访问、请求审计、能力切换与资源隔离。什么是MCP/MCP-Proxy?MCP(ModelCapabilityProtocol)是新一代模型能力调用协议,类似于OpenAI的API,但可支持:多厂商大模型(OpenAI、DeepSeek、Yi、Chat
- Linux I/O 文件操作详解:从系统调用到实际工程应用
平凡灵感码头
linux学习linux运维服务器
一、写在前面在Linux或任何类Unix操作系统中,文件是一切的核心——无论是硬盘上的文本文件,还是串口设备、GPIO寄存器、甚至网络接口,几乎都被抽象为“文件”。理解Linux下的I/O文件操作机制,不仅是嵌入式开发的基础,也是进行系统编程与底层控制的关键。二、I/O的本质:一切皆文件Linux将外设抽象成文件的方式,统一了对各种资源的操作模型。你可以用open打开串口设备/dev/ttyS0,
- Spring AI快速入门
学java的cc
spring大数据java
一、引入依赖org.springframework.aispring-ai-starter-model-openaiorg.springframework.aispring-ai-bom${spring-ai.version}pomimport二、配置模型spring:ai:openai:base-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
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算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 企业级知识库私有化部署:腾讯混元+云容器服务TKE实战
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#腾讯云语言模型
1.背景需求分析在金融、医疗等数据敏感行业,企业需要构建完全自主可控的知识库系统。本文以某证券机构智能投研系统为原型,演示如何基于腾讯混元大模型与TKE容器服务实现:千亿级参数模型的私有化部署金融领域垂直场景微调高并发低延迟推理服务全链路安全合规方案1.1典型技术挑战#性能基准测试数据(单位:QPS)|场景|裸机部署|容器化部署|优化后||--------------------|--------
- SnowConvert:自动化数据迁移的技术解析与最佳实践
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SnowConvert是Snowflake生态系统的关键迁移工具,专为将传统数据仓库(如Oracle、Teradata、SQLServer等)的代码资产高效、准确地转换为Snowflake原生语法而设计。以下基于官方文档对其技术原理、工作流程及最佳实践进行深入分析:一、SnowConvert核心技术解析精准的语法映射引擎语言支持:深度解析源系统特有语法(OraclePL/SQL,TeradataB
- 简单介绍物联网MQTT协议
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在学习mqtt应用层协议之前,我们先来介绍一下发布/订阅模型以及请求/响应模型两种模型。请求/响应模型是网络应用系统中最常见的模型。在这种模型中,一个客户端(如一个Web浏览器)向服务器发送一个请求,服务器处理这个请求并返回一个响应。这个过程是同步的,意味着客户端需要等待服务器的响应。这种模型的优点是简单和易于理解,但在处理大量并发请求时可能会导致性能问题。发布/订阅模型。在这种模型中,有一个或多
- 疲劳检测与行为分析:工厂智能化实践
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视觉分析算法赋能工厂疲劳与安全管理一、背景与需求在制造业中,疲劳作业是导致安全事故和效率下降的核心因素之一。传统人工巡检存在覆盖面不足、响应滞后等问题,而基于视觉分析的智能监控系统通过多算法协同,可实现全天候、高精度的疲劳检测与行为管理。本文围绕疲劳检测算法、人员计数算法、抽烟检测算法及徘徊检测算法,探讨其在工厂场景中的技术实现与应用价值。二、技术实现疲劳检测算法原理:基于PERCLOS(眼睑闭合
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
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>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG(检索增强生成)RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
- Python 数据挖掘实战: 关联规则与聚类分析,解锁数据价值的钥匙
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Python数据挖掘实战:关联规则与聚类分析,解锁数据价值的钥匙引言在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业和组织最重要的战略资产。海量数据蕴藏着巨大的价值,等待我们去挖掘和发现。数据挖掘(DataMining),作为从海量数据中提取有价值知识和模式的关键技术,正日益受到各行各业的重视。它如同探矿者的火眼金睛,能够穿透数据的迷雾,发现隐藏在背后的规律和趋势,为商业决策、科学研究和社会发展提供强有
- 华为云welink考试试题_华为内部开启WeLink项目,华为云是这样考虑的-通信/网络-与非网...
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华为云welink考试试题
协同办公市场竞争激烈华为云WeLink是华为旗下智能工作平台,它融合消息,邮件,会议、音视频、云空间、小程序等服务,可助力用户随时、随地、通过各类终端设备等实现协作办公。华为还宣布携手合作伙伴成立华为云WeLink生态联盟,金山办公、中软国际、致远互联、罗技、华为商旅、红圈营销、合思费控、Coremail论客、芯盾集团、视源股份、喜马拉雅等成为首批生态伙伴。IDC曾发布了《2018年下半年中国企业
- 潜入思维的海洋:SoftCoT++如何让语言模型更聪明
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智能涌现语言模型人工智能自然语言处理
在人工智能的浩瀚星空下,大型语言模型(LLMs)如同一颗颗璀璨的恒星,照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而,这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地,却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月,一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯,照亮了如何让
- Spring AI Alibaba 支持国产大模型的Spring ai框架
程序员老陈头
面试学习路线阿里巴巴spring人工智能java
总计30万奖金,SpringAIAlibaba应用框架挑战赛开赛点此了解SpringAI:java做ai应用的最好选择过去,Java在AI应用开发方面缺乏一个高效且易于集成的框架,这限制了开发者快速构建和部署智能应用程序的能力。SpringAI正是为解决这一问题而生,它提供了一套统一的接口,使得AI功能能够以一种标准化的方式被集成到现有的Java项目中。此外,SpringAI与原有的Spring生
- 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 =