- 机器学习:决策树
小源学AI
人工智能机器学习决策树人工智能
1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法,用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割,最终做出预测。与线性模型不同,决策树能够自动识别重要的特征,并根据数据情况生成复杂的决策规则。2.决策树的核心思想决策树的核心思想在于选择一个特征作为分裂条件,将当前的数据划分为两个子节点,并重复这个过程直到达到停止条件。分裂条件的选择通常基于信息增益(香农信息量)或基尼不等式,以确保每次分裂都能
- 青少年编程与数学 02-009 Django 5 Web 编程 23课题、安全性
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程django编程与数学python网络安全
青少年编程与数学02-009Django5Web编程23课题、安全性一、安全性安全性的定义安全性的关键方面安全性的实现方法安全性的挑战安全性的最佳实践二、安全漏洞1.注入漏洞2.跨站脚本(XSS)漏洞3.跨站请求伪造(CSRF)漏洞4.不安全的认证和会话管理5.安全配置错误6.不安全的反序列化7.使用含有已知漏洞的组件8.文件上传漏洞9.缓存区溢出10.信息泄露防范措施三、Django项目的安全性
- 23种设计模式 - 装饰器模式
強云
软件架构设计模式装饰器模式c++
模式定义装饰器模式(DecoratorPattern)是一种结构型设计模式,允许动态地为对象添加新功能,而无需修改其结构。它通过将对象包装在装饰器类的实例中,实现功能的灵活扩展,符合开放/封闭原则。模式结构抽象组件(Component):定义核心功能的接口(如数控系统的数据采集接口)。具体组件(ConcreteComponent):实现基础功能(如基础传感器数据采集)。抽象装饰器(Decorato
- 【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(Matlab代码实现)
科研_研学社
matlab
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1原文运行结果12.1复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源:摘要:该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略,促进储能高效应用和新能
- 【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(Matlab代码实现)
科研_G.E.M.
matlab
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果2.1原文运行结果12.1复现结果图12.2原文结果图22.2复现结果图23文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述文献来源:摘要:该文提出多微电网并网系统租赁共享储能组成微电网联盟参与配电网调峰调度的优化调度策略,促进储能高效应用和新能
- AI 百炼成神:线性回归,预测房价
github_czy
AI百炼成神:100个项目玩转人工智能python开发语言
我们开始第一个项目——线性回归:预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目,可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目:线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。理解如何评估模型的性能。项目步骤准备数据集为了演示线性回归,我们将使用一个常见的房价数据集:波士顿房价数据集(BostonHousingDataset)。这个数据集包含了多个特征(
- 解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习pythonscikit-learnmatplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。一、逻辑回归:不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中,逻辑回归(LogisticRegression)虽然名字中带有“回归”,但却是一位不折不扣的“分类高手”,主要用于解决二分类问题,在众多领域发挥着关键作
- 13-二叉树最小深度-深度优先(DFS)
最遥远的瞬间
算法合集深度优先算法
一、定义什么是二叉树的最小深度?二叉树的最小深度是指从根节点到最近的叶子节点的最短路径上的节点数。叶子节点是指没有子节点的节点。举个例子:1/\23/4这棵树的最小深度是2,因为从根节点1到叶子节点3的路径最短,只需要经过1和3两个节点。深度优先搜索(DFS)的思路深度优先搜索是一种遍历树的方法,它的特点是一条路走到底,直到遇到叶子节点或者无法继续前进时,再回溯到上一个节点,尝试其他路径。用DFS
- C++设计模式9:装饰器模式
令狐掌门
C++/C#设计模式C++装饰器模式
C++23种设计模式系列文章目录创建型模式第1式工厂方法模式第2式抽象工厂模式第3式单例模式第4式建造者模式第5式原型模式结构型模式第6式适配器模式
- 23种设计模式-装饰器(Decorator)设计模式
萨达大
软考中级-软件设计师设计模式javaC++结构型设计模式软考软件设计师装饰器模式
文章目录一.什么是装饰器设计模式?二.装饰器模式的特点三.装饰器模式的结构四.装饰器模式的优缺点五.装饰器模式的C++实现六.装饰器模式的Java实现七.代码解析八.总结类图:装饰器设计模式类图一.什么是装饰器设计模式? 装饰器模式(DecoratorPattern)是一种结构型设计模式。它允许在运行时动态地为对象添加新的功能,而无需修改其代码。装饰器模式通过将对象嵌套在装饰器对象中,实现了功能的
- 华为云obs sdk 开发,在windows下使用ObsClient obs=new ObsClient(AK,SK,ENDPOINT);表现正常,同样的代码编译后放在linux中运行,报错
阳光正好2024
vue相关开发若依框架使用华为云
obssdk开发,在windows下使用ObsClientobs=newObsClient(AK,SK,ENDPOINT);表现正常,同样的代码编译后放在linux中运行,报错,内存溢出,有什么东西循环了。报错信息:转移文件耗时:114:23:22.836[http-nio-19999-exec-28]ERRORc.r.f.w.e.GlobalExceptionHandler-[handleExc
- vue中显示和隐藏如何做动画_Vue--过渡动画实现的三种方式
weixin_39638623
vue中显示和隐藏如何做动画
1@charset"UTF-8";23/*!4*animate.css-http://daneden.me/animate5*Version-3.5.26*LicensedundertheMITlicense-http://opensource.org/licenses/MIT7*8*Copyright(c)2017DanielEden9*/1011.animated{12animation-du
- 基于eBPF的智能诊断平台:实现云原生系统的自愈型运维体系
桂月二二
云原生运维
引言:从被动运维到预测性自愈的进化当某电商平台通过eBPF实时诊断系统提前48小时预测到MySQL集群的锁竞争风暴时,其核心是千万级指标粒度的内核状态分析与AI驱动的根因定位算法的结合。运维数据显示,该平台将平均故障恢复时间(MTTR)从23分钟压缩到71秒,并自动修复了87%的异常事件。通过动态注入修复策略,集群CPU毛刺现象减少了94%,开创了智能运维的新纪元。一、传统可观测性工具的桎梏1.1
- C++中的23种设计模式
沉夢志昂丶
C++的自我救赎学习分享c++设计模式开发语言
目录摘要创建型模式1.工厂方法模式(FactoryMethodPattern)2.抽象工厂模式(AbstractFactoryPattern)3.单例模式(SingletonPattern)4.生成器模式(BuilderPattern)5.原型模式(PrototypePattern)结构型模式1.适配器模式(AdapterPattern)2.桥接模式(BridgePattern)3.组合模式(Co
- Janino 不思进取了?Java 动态编译 的新神器 Liquor v1.3.10 发布
组合缺一
SolonJavaFrameworkjava开发语言solonliquor动态编译器
Liquor是一个开源的轻量级Java动态编译器(零依赖,40KB),基于javac构建,可在运行时编译Java(支持java8到java23语法)字符串代码片段、类、方法等。源码地址:https://gitee.com/noear/liquor基础编译特性:可以单个类编译可以多个类同时编译可以增量编译增值特性:java表达式引擎java脚本引擎(支持java8到java23语法)本次更新添加Sc
- CentOS 7 系统为 python3 安装 sqlite3
中兔西维亚
pythonLinuxcentossqlite服务器
故事背景pythontest2.pyTraceback(mostrecentcalllast):File"test2.py",line4,inimportsqlite3File"/home/dongxw/usr/lib/python3.6/sqlite3/__init__.py",line23,infromsqlite3.dbapi2import*File"/home/dongxw/usr/lib
- Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别
会喘气的粽子丶
nlp人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,主要用于自然语言处理(NLP)任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述:仅包含解码器部分,没有编码器。应用:通常用于生成任务,如语言模型和对话系统。代表模型:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)特点:自回归生成:模型通过
- 机器学习基本篇
胖胖的小肥猫
机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- 设计模式--迭代器模式【行为型模式】
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设计模式设计模式迭代器模式23种设计模式面试Java原理
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--观察者模式【行为型模式】
码农爱java
设计模式设计模式观察者模式23种设计模式面试Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--策略模式【行为型模式】
码农爱java
设计模式设计模式策略模式23种设计模式面试原理Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--桥接模式【结构型模式】
码农爱java
设计模式桥接模式23种设计模式面试原理Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--组合模式【结构型模式】
码农爱java
设计模式设计模式组合模式23种设计模式面试原理Java
设计模式的分类我们都知道有23种设计模式,这23种设计模式可分为如下三类:创建型模式(5种):单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。结构型模式(7种):适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式(11种):策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。设
- 设计模式--原型模式【创建型模式】
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设计模式设计模式原型模式23种设计模式Java原理面试
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- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 【YOLO模型】(1)--YOLO是什么
方世恩
YOLOYOLO人工智能目标检测
一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- Docker下使用llama.cpp部署带Function calling和Json Mode功能的Mistral 7B模型
shizidushu
dockerllama语言模型llama.cppmistral-7b
Docker下使用llama.cpp部署带Functioncalling和JsonMode功能的Mistral7B模型说明:首次发表日期:2024-08-27参考:https://www.markhneedham.com/blog/2024/06/23/mistral-7b-function-calling-llama-cpp/https://github.com/abetlen/llama-cp
- 这知识点真细,Python获取HTTP响应头和响应体
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Python爬虫120python浏览器工具爬虫python爬虫开发者工具
哈喽!大家好,我是【梦想橡皮擦】,10年产研经验,致力于Python相关技术栈传播本文如果觉得不错,动动小手点个赞赞吧本文如果发现错误,欢迎在评论区中指正哦技术博客日更者,我喜欢写文章,如果任意一篇文章对你有帮助,就挺好的~欢迎大家订阅专栏⭐️⭐️《Python爬虫120》⭐️⭐️最近更新:2022年3月23日,橡皮擦的第610篇原创博客文章目录⛳️实战案例场景⛳️可获取的响应头⛳️实战案例场景这
- 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 =