- 【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
大富大贵7
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
- Python爬取58同城广州房源+可视化分析
R3eE9y2OeFcU40
感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。消失了一段时间,这段时间在CSDN阅读了不少关于Python爬虫的文章,也学习了秦璐老师
- 深度学习中N维数组的介绍
帅维维
深度学习深度学习人工智能
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)。
- Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonanacondawin7failedtoextra
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Win7安装新版本anaconda出
- Web3中的AI:一种去中心化智能的完整指南
lisw05
人工智能web3web3人工智能去中心化
李升伟引言Web3与人工智能(AI)的结合正在重塑数字世界的底层逻辑。Web3以去中心化、用户数据主权和区块链技术为核心,而AI凭借数据驱动的智能化能力,为去中心化网络注入决策效率和创新活力。二者的融合不仅推动技术范式的革新,更催生了从金融到社会治理的全新应用场景。本文将从技术架构、核心应用、挑战与未来趋势等维度,系统解析Web3中AI的完整图景。一、技术基础:AI与Web3的融合架构1.去中心化
- 机器学习在地图制图学中的应用
地图模型炼丹师
机器学习人工智能
原文链接:https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/15230406.2023.2295948#abstractCSDN/2025/Machinelearningincartography.pdfatmain·keykeywu2048/CSDN·GitHub核心内容本文是《制图学与地理信息科学》特刊的扩展评论,系统探讨了机器学习(尤其是深度学习)在制
- 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,
- 人工智能时代程序员何去何从?
Meteorabcd
人工智能
人工智能时代程序员的未来:挑战与机遇并存随着人工智能(AI)技术的飞速发展,程序员这一职业正面临着前所未有的变革。AI不仅改变了编程的方式,也重塑了程序员的工作内容和职业发展路径。那么,在人工智能时代,程序员将何去何从呢?一、AI对程序员的冲击:效率提升与岗位替代AI技术的普及使得编程效率大幅提升。如今,AI辅助编程工具如GitHubCopilot、CursorAI等已经能够自动生成代码片段、优化
- 【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
学无止尽5
Java-数据结构java数据结构开发语言
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
- 专栏问答:公共数据库发表能发表国际学术期刊吗?能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗?以NHANES数据库为例
DAT|R科学与人工智能
用R探索医药数据科学数据库机器学习r语言r-4.2.1人工智能
随着大数据和人工智能的迅猛发展,公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学,还是药物研发,公共数据库都提供了海量的数据资源,为研究人员节省了大量的时间和成本。然而,许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问:利用公共数据库的数据进行研究,是否可以发表在国际学术期刊上?能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容?本文将围绕这些问题展开讨论,并结合实际案例分
- 人工智能与深度学习的应用案例:从技术原理到实践创新
accurater
人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能(AI)作为21世纪最具变革性的技术之一,正通过深度学习(DeepLearning)等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理,从医疗诊断到工业制造,深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制,实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例,探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径,并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
- 深度学习模型:原理、应用与代码实践
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c++算法笔记人工智能深度学习
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
- 用于网络安全的生成式 AI:利用 AI 增强威胁检测和响应
云上笛暮
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一、引言技术的进步彻底改变了我们的生活、工作和交流方式。然而,随着这些技术的进步,保护它们免受网络威胁的挑战也随之而来。网络安全已成为任何组织的重要组成部分,随着网络攻击越来越复杂,传统的威胁检测和响应方法已不再足够。这导致了生成人工智能等新技术的发展,这些技术在增强网络安全方面显示出巨大潜力。在这篇博客中,我们将探讨生成式人工智能的概念、它在网络安全中的重要性,以及它如何用于增强威胁检测和响应。
- 【TVM 教程】使用元组输入(Tuple Inputs)进行计算和归约
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ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:ZihengJiang若要在单个循环中计算具有相同shape的多个输出,或执行多个值的归约,例如argmax。这些问题可以通过元组输入来解决。本教程介绍了TVM中元组输入的用法。from__future__importabsolut
- 深度解构:DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘
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随着人工智能(AI)领域的快速发展,深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。在这一波技术浪潮中,DeepSeek大模型作为一个重要代表,凭借其卓越的表现和广泛的应用,正在重新定义我们对AI的认知和期待。本篇文章将从架构到应用,全面解析DeepSeek大模型的技术特点,探索其在未来可能带来的创新与变革。1.DeepSeek大模型的架构设计DeepSeek大模型采用的是基于Transformer
- T41LQ专为人工智能物联网(AIoT)应用设计,适用于智能安防、智能家居、机器视觉等领域 软硬件资料+样品测试
li15817260414
君正人工智能物联网智能家居
君正(Ingenic)T系列芯片涵盖多个型号,每个型号根据不同应用需求提供了多个版本。以下是各型号及其主要版本:1.T23系列:T23N:标准版,适用于移动摄像机、安全监控、视频通话和视频分析等应用。T23ZN:佐罗标准版,功能与T23N类似,针对特定市场需求进行了优化。2.T31系列:T31L:简化版,适用于对成本和功耗有严格要求的应用场景。T31N:标准版,适用于广泛的智能视频应用。T31X:
- 人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响
AmHardy
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人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业,给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术,还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档,从而显著提升编程效率。自动化测试:AI可以自动生成测试用例和检测代码中的潜在问题,减少了手动测
- 【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码
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无人机matlab仿真电子资源算法python开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一,在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题,旨在找到一条从起始点到目标点,并满足特定约束条件(如最短
- 【AI】如何理解与应对AI中的敏感话题:详细分析与实用指南
丶2136
AI人工智能AI敏感话题
引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,我们在与AI交互时,可能会遇到敏感话题的讨论限制。在许多情况下,AI系统为了避免触及社会、政治或文化敏感点,会对用户输入进行一定的筛选和过滤。那么,这些敏感话题是如何定义的,AI如何识别并避免这些话题,以及作为开发者和用户,我们该如何应对这一问题?本文将详细探讨这些问题,并通过表格、图示等方式帮助大家更好地理解。目录引言一、AI中的敏感话题分类与处理策略1.
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 深度学习系列71:表格检测和识别
IE06
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1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式,那么可以直接用pdfplumber进行处理:importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技:2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract
- 【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统
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解码前沿多模态大模型:认知分析和工业级实战python开发语言AIGC人工智能chatgpt
写在前面:为什么需要端到端语音交互近年来,随着深度学习技术的飞速发展,语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手,语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而,传统的语音交互系统往往采用“语音识别(ASR)-自然语言理解(NLU)-对话管理(DM)-自然语言生成(NLG)-语音合成(TTS)”的级联式架构,这种架构存在着诸多弊端,如:错误累积:每个模块的错误都会传递到下一个模块,导致最终结果
- 体育数据分析:竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
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体育数据分析作为一门交叉学科,正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析,体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构,集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法,可实现运动
- PyTorch 深度学习快速入门教程
有人给我介绍对象吗
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PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架,支持动态图计算,广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法,涵盖张量(Tensor)操作、自动求导(Autograd)、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- 开源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患
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AI新闻Ollama漏洞大模型
源跨平台大模型工具Ollama的安全隐患及应对策略在当今数字化飞速发展的时代,人工智能技术尤其是大模型的应用已经渗透到我们生活的方方面面。从智能家居到医疗健康,从金融风控到教育娱乐,大模型为各个领域带来了前所未有的便利和创新。然而,随着技术的进步,安全问题也日益凸显。近期,清华大学网络空间测绘联合研究中心发布了一则关于开源跨平台大模型工具Ollama的安全通报,揭示了其默认配置中存在的严重安全隐患
- 第0节 机器学习与深度学习介绍
汉堡go
李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能:能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习:能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法(数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者统计学的方法,具有很强的可解释性经典传统机器学习算法:KNN、决策树、朴素贝叶斯一
- Python常见的第三方库:requests、numpy、pandas
大数据张老师
pythonnumpypandas
常见的第三方库:requests、numpy、pandasPython拥有丰富的第三方库,涵盖了数据分析、网络爬取、人工智能、科学计算等多个领域。其中,requests、numpy和pandas是最常用的三个库,分别用于网络请求、数值计算和数据处理。本节将详细介绍它们的基本功能,并通过示例代码帮助理解它们的使用方法。requests:处理网络请求的库requests是Python中用于处理HTTP
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 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 =