- 离散数学-万字课堂笔记-期末考试-考研复习-北航离散数学1
桃木山人
考研数学离散数学期末
第一章逻辑语言1.1逻辑运算1.2命题逻辑合式公式1.3谓词逻辑合式公式1.4自然语言命题第二章命题逻辑语义2.1命题合式公式语义2.2推论式与等价式的语义2.3变换合式公式的语义2.4命题公式范式2.5等式演算2.6完全集第三章谓词逻辑语义3.1谓词合式公式语义3.2推论关系和相等关系3.3前束范式与斯科伦范式3.4一阶理论语言3.5论域、结构与模型第四章逻辑公理系统4.1形式系统4.2命题逻辑
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例:机器翻译:NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如,GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析:NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 数学中常用的求导数的公式汇总
彬彬侠
数学基础机器学习
一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数:ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数:ddx[ax]=ax
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
tf-idf
引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- SEO 优化
前端岳大宝
前端核心知识总结前端html
以下是SEO(搜索引擎优化)的基础知识点梳理,从前端技术、内容策略到搜索引擎原理,覆盖核心优化方向:一、SEO基础概念定义与目标SEO是通过优化网站结构、内容和技术,提升网站在搜索引擎自然搜索结果中的排名,吸引更多免费流量。核心目标:满足用户搜索意图,同时符合搜索引擎爬虫的抓取规则。搜索引擎工作原理爬取(Crawling):搜索引擎蜘蛛(如Googlebot)抓取网页内容。索引(Indexing)
- 养生鲜知酒世界语意合™
花间流风
琴语言学习编程实战100讲几何学情感分析矩阵
养生鲜知酒世界语意合™介绍世界语意合™:无极养生鲜知酒™低代码爬虫插件生成平台,一切人文美篇都含共同的特点:鲜醇如酒,回味悠长,水不在深有龙则灵,山不在高有仙则灵,吐纳健身,诵致养生,气质达人,和气生财,平易近人,和悦泛函,慧极必伤,情深不寿,阳明心学,温文如玉,谦谦君子,神童晏殊启智音律宝典。琴生生物机械科技工业研究所国医学院医疗力量中心。云藏山鹰社会科学概论报告天下才气共一斗,云藏山鹰独占八分
- 深度解析AI智能助手系统架构:数据接入到平台管理的全景指南
AI大模型-搬运工
人工智能系统架构大语言模型深度学习自然语言处理AI智能助手大模型
在数字化转型的大潮中,AI智能助手在帮助企业优化运营、提高决策效率、增强用户体验方面发挥着不可替代的作用。本篇文章将带您深入了解一个典型的AI智能助手系统架构,并提供每个模块的具体实现方案,包括数据接入、模型配置、平台管理等核心模块,帮助企业更好地构建智能化业务流程。一、AI智能助手的核心功能及实现方案AI智能助手的核心功能包括自然语言问答、图表可视化、多维钻取、导出与收藏、需求理解与过程验证、用
- 人工智能概念
zhangpeng455547940
计算机人工智能
机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架,使得系统可以从数据中学习算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具,模仿人脑,使用多层神经网络进行学习算法:多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用:自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
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近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- Linux内核课程学习心得
萝卜cherish
linux内核分析linux内核学习总结
罗晓波+原创作品转载请注明出处+《Linux内核分析》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000不知不觉,八周课程一晃而过,回想起当初选择这门课到学习完最后一个课件,也是一个习惯的养成了,到现在我倒是习惯性地在周五和周日上一下课程主页,不过在这八周的线上课程学习中,我还是有所收获的,下面把我的一点小感想分享一下吧。课程第一周,通过一
- 普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手
贫苦游商
普通人利用AI搞钱系列gpt人工智能深度学习机器人AIGC
普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)作为一种强大的语言模型,正在改变我们的生活和工作方式。普通人如何利用GPT赚钱?开发虚拟助手是一个极具潜力的方向。本文将探讨如何开发虚拟助手,以及如何通过这一技术实现经济收益。什么是虚拟助手虚拟助手是一种基于人工智能的技术,能够理解自然语言并执行特定任务。它们
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
点我头像干啥
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引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- 量子操作系统QNode OS横空出世,量子网络新时代开启!
广拓科技
网络量子计算
QNodeOS,这个在量子领域掀起波澜的名字,正是全球首个专门为量子网络设计的操作系统。它由荷兰代尔夫特理工大学、荷兰量子技术研究所(QuTech)、奥地利因斯布鲁克大学、法国国家信息与自动化研究所和法国国家科学研究中心组成的量子互联网联盟(QIA)研发而成,并于2025年3月12日在顶尖科学期刊《自然》上发表相关研究成果,正式宣告其问世。从理论层面来讲,量子网络一直是科学界梦寐以求的未来网络形态
- 【大模型技术】基于 通义千问(Qwen)实现对话系统
大数据追光猿
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一、项目背景与目标目标:构建一个支持多轮对话的对话系统。实现上下文管理,确保对话历史能够被正确记录并影响后续回答。使用Qwen提供的API生成自然语言回复。核心功能:多轮对话:用户可以连续提问,系统根据上下文生成连贯的回答。上下文管理:通过维护对话历史,确保模型理解用户的意图。灵活性:支持自定义提示模板和外部数据源。技术栈:QwenAPI:用于生成自然语言回复。Python:编程语言。二、实现步骤
- 【Java篇】行云流水,似风分岔:编程结构中的自然法则
半截诗
Java#JavaSE开发语言java面向对象学习基础入门javase青少年编程
文章目录Java程序逻辑控制:顺序、分支与循环结构全面解析一、顺序结构二、分支结构2.1if语句2.1.1基本语法2.1.2if-else语句2.1.3if-elseif-else语句2.2switch语句三、循环结构3.1while循环3.2break语句3.3continue语句3.4for循环四、输入输出4.1输出到控制台4.2从键盘输入五、猜数字游戏六、总结与展望Java程序逻辑控制:顺序
- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- 线程的中断
is_Peng
Java基础Java线程中断interrupt
我们都知道线程被终止一般有两个原因:一是run()方法正常执行完毕而自然死亡;二是因为一个没有捕获的异常终止了run方法而异外死亡。当一个线程在正常执行完毕之前被中断是一件很可怕的事情,会出现很多意想不到的事情,比如不能归还锁而造成死锁现象,stop()方法和destroy()方法就是因此而被废弃的。在前一篇博客中,我们尝试了利用一些变量以指示目标线程应该停止运行来达到线程终止的目的。在Java的
- 深度学习 bert与Transformer的区别联系
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BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)和Transformer都是现代自然语言处理(NLP)中的重要概念,但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
- 自然语言处理:文本聚类
老赵爱学习
python文本聚类k均值聚类算法高斯混合模型的最大期望值算法无监督朴素贝叶斯模型自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来和大家分享自然语言处理领域的知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本聚类。文本聚类在自然语言处理领域占据着重要地位,它能将大量无序的文本按照内容的相似性自动划分成不同的类别,极大地提高了文本处理和信息提取的效率。就好比在一个大型图书馆中,文本聚类能够像智能管理员一样,把各种书籍按照主题分类摆放,方便读者快速找到所需资料。而实现文本聚类的方法有很多,其中k均值聚类算法、
- 全球首款通用AI Agent「Manus」来了!中国团队打造,让AI真正替你干活!
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1.官网立即下载完整资料点击立即免费获取本文所有操作指南及最新动态已整理完成,点击上方链接即可免费领取!一、Manus是什么?AI界新晋全能选手Manus作为全球首款通用型AIAgent,由中国技术团队历时3年研发,彻底打破了传统AI工具只能完成单一任务的局限。它集成了多模态交互系统和自主任务规划能力,不仅能理解自然语言指令,还能主动拆解复杂任务、调用各类软件工具,真正实现"动口不动手"的智能体验
- Python与人工智能:为何它们是天作之合?
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引言在人工智能(AI)飞速发展的今天,Python已成为这一领域的“明星语言”。从机器学习到深度学习,从自然语言处理到计算机视觉,Python的身影无处不在。那么,Python究竟为何能成为AI开发的首选工具?本文将探讨Python与AI之间的深度关联,并解析其背后的原因。1.Python的简洁性与可读性AI开发的核心在于快速迭代和实验,而Python以其简洁的语法和直观的代码结构著称。开发者无需
- 计算机组成原理知识点精汇(一)计算机基础知识
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一、冯·诺伊曼计算机的特点(1)计算机由运算器、控制器、存储器、输人设备和输出设备五大部件组成。(2)程序和数据存放在同一存储器中,并按地址寻访。(3)指令和数据均采用二进制运算。(4)指令由操作码和地址码组成,操作码用来表示操作的类型,地址码用来表示操作数和操作结果的地址。(5)机器以运算器为核心,输人输出设备与存储器之间的数据传送都要通过运算器。二、机器字长CPU一次操作中能够处理的数据的位数
- 【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新
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笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台,它集成了语音识别、自然语言
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
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Python深度学习python深度学习pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- 从零开始大模型开发与微调:编码器的实现
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计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:编码器的实现作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:自然语言处理,大模型,Transformer架构,编码器模块,序列到序列学习文章目录从零开始大模型开发与微调:编码器的实现1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1编码器模块简介2.2编码器与Transfo
- 大模型赋能智慧司法,创业者如何推动法律服务普惠化?
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型,智慧司法,法律服务,普惠化,人工智能,自然语言处理,法律科技1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,特别是大模型的涌现,为各行各业带来了革命性的变革。其中,智慧司法领域展现出巨大的潜力,大模型能够有效提升法律服务效率,降低法律服务门槛,推动法律服务普惠化。传统法律服务模式面临着诸多挑战:服务成本高昂:律师咨询和诉讼费用对普通民众来说往往难以负担。服务效率低下:法律文件审查、合同分
- PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天:自然语言处理基础
凡人的AI工具箱
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PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念,重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识,你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念,它将单词映射到连续向量空间,使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
- Python爬虫学习笔记_DAY_26_Python爬虫之requests库的安装与基本使用【Python爬虫】_requests库ip
苹果Android开发组
程序员python爬虫学习
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 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 =