xiaoyu1234
xiaoyu1234

书法家冯晓慧——华美自然 赏心悦目

个人简介

     冯晓慧，1993年出生，河南濮阳人，毕业于河南大学汉语言文学专业，现任河南省新乡市小学书法教师，并担任河南省新乡市翰文兰亭书法教育培训学校书法特级教师，从小喜欢书法硬笔与毛笔，书法专业知识非常强，更深爱文学创作，小说，散文，诗词等三十多种，语言表达能力与文学功底一级棒，曾获得全国文学“优秀奖”之称；2017年4月曾被聘为中国俊彬书画院知名度理事。学习书法从师于浙江绍兴文理学院书法专业学长王学孔学长。是个温文尔雅，大气，别具一格，博学多才，秀外慧中，书法文学专业知识一流的女子。

     书法，是文人心灵的寄托。字本有情，看多了就爱上了。见贤思齐，学贵得师。用心写过的字，都会成为你的气质。爱书法爱写字的人手不能停。才如江海文始壮，腹有诗书气自华。

作品欣赏

你可能感兴趣的:(书法家冯晓慧——华美自然 赏心悦目)

  • SQL-o1：一种用于Text-to-SQL的自奖励启发式动态搜索方法 数之何 人工智能ai语言模型sql
    1引言文本到SQL(Text2SQL)任务旨在将自然语言查询转换为可执行的SQL查询。得益于大规模语言模型(LLMs)的应用，该领域取得了显著进展。然而，模型的可扩展性、生成空间的限制以及SQL生成过程中的连贯性问题仍然存在。为了解决这些问题，我们提出了SQL-o1，一种基于自奖励的启发式搜索方法，旨在增强LLMs在SQL查询生成中的推理能力。SQL-o1结合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)进行过程级
  • DeepSeek应用场景及其解决的问题 杏花春雨江南 自然语言处理
    DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题：1.企业知识管理与智能搜索场景：企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据，员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用：通过语义搜索和自然语言处理（NLP），DeepSeek可以理
  • 如何用AI写程序 Honmaple 人工智能
    一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型，它的自然语言处理能力十分强大，能够理解和生成人类语言，并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化，可以准确地理解用户的意图和需求，从大量文本数据中提取有用信息
  • 揭秘宇宙奥秘：黑洞、星云与星际飞船！ 大脸猫的猫脸大 人工智能微信百度facebook新浪微博笔记经验分享
    银河，这个宇宙中璀璨的星系，如同一条巨大的河流，横跨了无尽的虚空。它由数以亿计的恒星组成，其中就包括我们的太阳。这些恒星在夜空中闪烁着，仿佛是大自然的杰作，让人不禁感叹宇宙的壮丽与神秘。星云，这些美丽的天体，是银河系中的一部分。它们是由尘埃和气体组成的巨大云团，有时呈现出五彩斑斓的色彩，令人叹为观止。在这些星云中，新的恒星正在诞生，而旧的恒星则在生命的最后阶段释放出耀眼的光芒。宇宙，这个广袤无垠的
  • 在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG konglong127 nodejselasticsearch搜索引擎node.js全文检索后端
    RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档（如数据库、搜索引擎或文档存储），帮助生成更为准确和丰富的答案。RAG在自然语言处理（NLP）领域，特别是在对话生成、问答系统和文本摘要等任务中，具有非常重要的应用。它的核心思想是，生成模型不仅依赖于模型内部的知识，
  • 穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路 云边有个稻草人 热门文章人工智能DeepSeek大数据集成DeepSeekAPIDeepSeek算法阿里云百炼平台集成
    云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型，凭借其强大的推理和生成能力，已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口，开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口，并
  • 云计算相关工作岗位有哪些，薪资怎么样？ 欧米说云 云计算腾讯云阿里云云计算
    云计算、大数据、人工智能作为新一代信息技术产业，未来发展前景不可估量，就业前途一片光明，自然薪资待遇也不会差。随着亚马逊云、阿里云、华为云等云厂商的快速发展，也产生了大量的岗位需求，同时厂商为了增强自身影响力，也设置了很多证书考试，acp、ace、hcip、hcie等等。在这里想进入相关行业大厂从事云相关的工作的同学可以先考取大厂的对应证书，增加自己简历含金量，从而进入大厂。免费领取阿里云华为认证
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用 山海青风 人工智能gpt自然语言处理python
    在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型（如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等）在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成，也可用于诸多NLP任务，包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍：GPT的文本生成原理和应用场
  • ip地址怎么改 IP属地怎么改成自己想要的地区 xxtzaaa tcp/ip网络网络协议
    你会改IP地址吗？你觉得改IP地址难吗？自从去年各大平台开始显示IP属地后，几乎每天都有人来问我们怎么改IP地址，而我们作为一家IP代理服务商，可以说天天都在和IP打交道，对这一块自然是了如指掌，下面我就来教大家三种改IP地址的方法。第一种方法：使用代理IP软件这是现在最为常用的一种方法，很简单，下载，兔子软件配置好以后，就可以随心所欲的一键切换IP了，放心，都有使用教程的，小白也能一看就会。第二
  • DeepSeek怎么用，DeepSeek使用指南最全合集（保姆级教程） xiecoding.cn deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用deepseek免费教学deepseek资料合集
    DeepSeek是一款由国内顶尖团队开发的人工智能大模型，旨在为用户提供高效、智能的问答和知识服务。作为国产AI模型的代表，DeepSeek不仅在自然语言处理（NLP）领域表现出色，还在多个应用场景中展现了强大的能力。与ChatGPT等国际知名模型相比，DeepSeek在中文语境下的表现尤为突出，能够更好地理解中文的复杂语义和文化背景。DeepSeek使用资源下载为了方便大家更好地学习和使用Dee
  • 什么是欧拉公式 玄湖白虎 数学建模正则表达式
    欧拉公式在不同的学科中有着不同的含义。复变函数中，e^(ix)=(cosx+isinx)称为欧拉公式，e是自然对数的底，i是虚数单位。拓扑学中，在任何一个规则球面地图上，用R记区域个数，V记顶点个数，E记边界个数，则R+V-E=2，这就是欧拉定理，它于1640年由笛卡尔首先给出证明，后来欧拉于1752年又独立地给出证明，我们称其为欧拉定理，在国外也有人称其为笛卡尔定理。他被称为世界上最简洁的公式中
  • ACL2024最佳论文揭榜，中国本科生破译3000年前的甲骨文密码 会议之眼 人工智能人工智能
    标题：ACL2024最佳论文揭榜！中国本科生破译3000年前的甲骨文密码一、会议介绍ACL（AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics）2024，即第62届国际计算语言学年会，正在2024年8月11日至8月16日在泰国曼谷召开。作为计算语言学和自然语言处理领域的顶级会议，ACL是学者们展示最新成果、交流思想的重要平台。它被CCF
  • J-LangChain，用Java实现LangChain编排！轻松加载PDF、切分文档、向量化存储，再到智能问答 花千树-010 JLangChain-TGlangchainjavapdfAIGCnlpAI编程
    Java如何玩转大模型编排、RAG、Agent？？？在自然语言处理（NLP）的浪潮中，LangChain作为一种强大的模型编排框架，已经在Python社区中广受欢迎。然而，对于Java开发者来说，能否有一个同样高效、灵活的工具来实现类似功能？答案是肯定的！今天，我们将聚焦J-LangChain——一个专为Java打造的LangChain实现，带你探索如何用Java语言轻松构建从PDF处理到智能问答
  • LangChain教程 - RAG - PDF问答 花千树-010 LangChainlangchainpdfAIGCpythonnlpembedding人工智能
    系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代自然语言处理（NLP）中，基于文档内容的问答系统变得愈发重要，尤其是当我们需要从大量文档中提取信息时。通过结合文档检索和生成模型（如RAG，Retrieval-AugmentedGeneration），我们可以构建强大的问答系统。本博客将详细介绍如何使用FastAPI和LangChain框架，创建一个基于PDF文档的RAG问答API。一、背景在许多
  • 基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现 风清扬【coder】 自然语言分析处理自然语言处理bertnlptransformer
    基于BERT的自定义中文命名实体识别实现在自然语言处理中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一项重要的任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。本文将介绍如何使用BERT模型实现自定义中文命名实体识别，并提供详细的代码分析和解读。一、项目背景命名实体识别在许多领域都有广泛的应用，如信息提取、问答系统、机器翻译等。传统的命名实体识别方法通常基于规
  • halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定 戴亦舒 halcon手眼标定例程详解
    在工程中，标定实验是经常要做的，有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么，所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型，那我们为什么要建立（数学）模型呢？（数学）模型又是什么呢？（数学）模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象，即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类，让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然，那前提是了解
  • 深度学习开源数据集大全：从入门到前沿 念九_ysl AI人工智能
    在深度学习中，数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集，涵盖图像、视频、自然语言处理（NLP）、语音与音频等方向，帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介：手写数字识别领域的“HelloWorld”，包含6万张训练图像和1万张测试图像，尺寸为28×28的灰度图。特点：适合入门级图像分类任务，支持快速验证算法原型28。下载地址：MNIST官网2.I
  • 计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统 奔强的程序 课程设计
    博主小档案：花花，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
  • 揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱 东锋1.3 人工智能easyui前端javascript
    揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能，尤其是自然语言处理（NLP）领域，"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言，tokens起着基础性的作用。那么，究竟什么是tokens呢？它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色？让我们一探究竟。什么是Tokens简单来说，tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时，人工智能模型不会
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人 山海青风 #自然语言处理自然语言处理chatgpt
    一、为什么要做聊天机器人？在互联网时代，我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等，大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题，让用户获得及时的帮助，并在一定程度上减少人工客服的压力。同时，聊天机器人也是了解自然语言处理（NLP）最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解（NLU）、对话管理、文本生成（NLG）等多方面知识，既能看到很直观的对话效果，也能结合深度学习模型让机器人变得更智
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念 山海青风 #自然语言处理自然语言处理人工智能python
    本部分主要介绍NLP的基础概念，并通过实际案例演示NLP的核心任务，同时引导你搭建NLP开发环境，确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理（NLP）1.1NLP的定义自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习，以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
  • 【大模型】大模型分类 IT古董 人工智能人工智能大模型
    大模型（LargeModels）通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式：1.按应用领域分类自然语言处理（NLP）模型如GPT-3、BERT、T5等，主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉（CV）模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等，用于图
  • 本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4) 火云牌神 AI编程实战sqllanggraphLLMdeepseekqwen
    本文将演练使用基于langgraph链，对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后，我们不需要掌握专业的SQL技能，可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。在用langcha
  • 笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？ 瞬间动力 硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
    一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"]，共4个token。中文场景：1个token≈1个汉字或词语。示例：短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"]，共4个token；若
  • 全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南 大模型玩家 语言模型人工智能自然语言处理深度学习agi大模型搜索引擎
    自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。然而，现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此，需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标，将大语言
  • 大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架 AI天才研究院 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
    大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
  • 全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看） 代码讲故事 智能工具PromptLLMAIGC模型开源数据集深度学习
    全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理AIGC相关应用prompt写作指南和5星博客等资源梳理Prompt和LLM论文细分方向梳理Prompt是在自然语言处理（NLP）中，尤其是在使用预训练语言模型时，用来引导模型生成特定类型输
  • 【读书笔记】《What is Mathematics》第一章：自然数 还没入门的大菜狗 具体数学读书笔记
    为什么要读这本书啊？为什么要学数学？正如书的扉页所述：两千年以来，谙熟一定的数学知识是每一个文明人应有的基本智力为什么作为一个程序猿，也要从头学数学？我数学渣锻炼自己解决问题的能力数据结构逻辑训练为将来转行数据科学做底子（也许永远都不会转）考研（emmm想考一个非全日制玩一玩，感觉非全日制很适合工科学生）嗯，有了以上的理由，所以一定要坚持下去✊为什么是这本书？那么这本书做了什么呢？对整个数学领域中
  • Transformer 代码剖析1 - 数据处理 （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析人工智能transformer深度学习pytorchpython
    引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来，在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-
  • BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑 cufewxy2018 自然语言处理bert人工智能
    1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，在自然语言处理领域引领了技术性的革命。BERT创新性地使用预训练+微调模式，先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习，学习到语言的通用规律，然后在少量有标注的数据中进行有监督学习，适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结
  • 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 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他