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银之夏雪
css前端浏览器浏览器渲染
在网页开发领域,一个常见的疑问是CSS是否会阻塞文档解析。理解这一问题对于优化网页性能、提升用户体验至关重要。要深入解答这个问题,需要从浏览器渲染网页的原理说起。浏览器渲染网页的基本流程浏览器在接收到HTML文档后,会依次进行以下几个主要步骤:解析HTML:浏览器从网络或本地获取HTML文件,然后开始解析,将HTML代码转换为DOM(DocumentObjectModel,文档对象模型)树。DOM
- React 中的受控组件与非受控组件:深度剖析与实战应用
银之夏雪丶
react.jsjavascript前端
一、引言在如今的前端开发里,React可是响当当的角色,是咱搭建用户界面的得力帮手。一碰到表单处理和用户输入交互这些事儿,受控组件和非受控组件就派上大用场了,它们就像是两种不一样的工具,各有各的厉害之处。要是咱能把它们摸透了,知道啥时候用啥,那开发出来的React应用肯定既好用又靠谱,用户体验也差不了。二、受控组件(一)定义咋来的受控组件,简单讲,就是让表单元素的值跟React组件的state绑得
- 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析(实验室环境)
@@南风
农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而,虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除,但可以加以处理和监测,以减轻损害。因此,采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张,由5种病
- java数学函数的库函数,Java数学函数Math类常用方法~
weixin_39976499
java数学函数的库函数
Java数学函数Math类常用方法~Thorn•2019年04月15日一.三角函数方法Math.PI=**π**Math.E=自然对数的底sin/cos/tan(radians)--返回以弧度位单位的角度的三角正弦/余弦/正切函数值toRadians(degree)--把度的单位转换为弧度toDgress(radians)--把弧度的单位转换为度asin/acos/atan(radians)--返
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
drebander
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DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
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三生有杏*
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rust入门官网Rust程序设计语言(rust-lang.org)安装官网下载Rustup执行安装VisualStudio,勾选C++桌面开发选项(window环境)helloworld创建项目cargonewhello编译cargobuild执行target/debug目录下hello.exe类型系统概述什么是类型?类型是对二进制数据的一种约束行为.类型比起直接使用二进制数据,有许多优势:少开发
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乐宝不是酒
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模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
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前言本文是基于rust和tauri,由于tauri是前、后端结合的GUI框架,既可以直接生成包含前端代码的文件,也可以在已有的前端项目上集成tauri框架,将前端页面化为桌面GUI。环境配置系统:windows10平台:visualstudiocode语言:rust、javascript库:tauri2.0概述本文基于tauri框架,创建一个图片显示器程序。要实现的功能是,如何从本地路径加载、显示
- [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型
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yolov12官方框架:sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务,因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的,而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而,你可以通过一些间接的方法来实现这一目标,比如将PyTorch模型转换为ONNX格式,然后使用OpenCV的DNN
- 射频学习之HFSS入门(一)
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学习经验分享笔记
HFSS下载与介绍下载介绍基本概念特点工作流程优势下载我下载的版本是ANSYSElectromagneticsSuite2023R1通过这篇文章下载,教程非常详细介绍基本概念HFSS(High-FrequencyStructureSimulator)是由ANSYS开发的一个专业的电磁场仿真软件,广泛用于高频电子工程中的电磁场分析。它主要用于设计和优化电磁设备,如天线、微波元件、射频(RF)设备等,
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
不易撞的网名
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线
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- DeepSeek强化学习(Reinforcement Learning)基础与实践
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强化学习#DeepSeek快速入门人工智能python数据库tornado强化学习deepseek
引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,专注于训练智能体(Agent)在环境中通过试错来学习最优策略。与监督学习和无监督学习不同,强化学习通过奖励信号来指导智能体的行为,使其能够在复杂的环境中做出决策。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践,并通
- 团体程序设计天梯赛-练习集——L1-052 2018我们要赢
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GPLT天梯赛算法c语言数据结构c++PTAGPLT团体程序设计天梯赛
前言这个题看题目有点年代感了,2018是有啥大事来着吗?像一颗海草海草,随风飘摇哈哈哈,下面看看题目L1-0522018我们要赢2018年天梯赛的注册邀请码是“2018wmyy”,意思就是“2018我们要赢”。本题就请你用汉语拼音输出这句话。输入格式:本题没有输入。输出格式:在第一行中输出:“2018”;第二行中输出:“wo3men2yao4ying2!”。输入样例:无输出样例:2018wo3me
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 1: 初入量化江湖 —— Python与量化的第一次邂逅
山海青风
python量化分析
第一章:初入量化江湖——Python与量化的第一次邂逅故事情境在一个热闹的理财交流群里,小K偶然听到有人提起“量化投资”。那一刻,他心中燃起了一种莫名的好奇与憧憬:“量化投资究竟是什么?我真的能用代码来炒股吗?”然而,面对这一连串新奇的名词,小K感到有些茫然,一头雾水。就在他犹豫不决的时候,一位神秘的前辈私信他:“想要在量化江湖中闯出一片天地,首先得打好基础。先从搞定Python和学习如何读取股票
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 3
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
下面是一篇以小明为主角,尝试用TensorFlow预测校园活动参与率的学习故事。我们会在故事情境中穿插对线性回归和逻辑回归的原理介绍,并附带必要的代码示例,帮助你从零基础理解并动手实践。文章结尾还有简要的分析总结。小明的第一次机器学习实验场景:预测校园活动的参与率小明最近加入了学生会,负责策划校园活动。每次活动都需要准备场地、宣传物料和餐饮,但经常会出现场地过小或准备物资不足等问题。为了让活动准备
- 研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?
程序员yt
c++开源java
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,研二自学C++想转码,如何规划才能成功?有什么好的开源项目推荐?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:你好,我想咨询一下转码相关的问题。我的学历背景是安徽大学本科西安电子科技大学研二在读,目前已经完成了C++基本语法的学习,也完成了两个国外的公开课CS144和6.s081的学习与相关lab的编写。接下来
- 无人机实战系列(二)本地摄像头 + Depth-Anything V2
nenchoumi3119
无人机实战无人机
这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2,因为我使用的无人机是Tello,其本身仅提供了一个单目视觉相机,在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2,这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像,可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
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- Python 学习之旅:高级阶段(十七)Web 开发之模板引擎(如 Jinja2)
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在Python的Web开发进程中,模板引擎是一个关键的工具,它能帮助我们将动态数据和静态的HTML结构结合起来,生成最终呈现给用户的网页。Jinja2作为Python中广泛使用的模板引擎,以其简洁的语法和强大的功能,在众多Web框架中发挥着重要作用。接下来,让我们以Flask框架为依托,深入了解Jinja2模板引擎。一、模板引擎的作用 在Web开发中,我们常常需要根据不同的用户请求,动态生成
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
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引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 机器学习数学通关指南——牛顿-莱布尼茨公式
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前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文一句话总结∫abf(x) dx=F(b)−F(a)\int_{a}^{b}f(x)\,dx=F(b)-F(a)∫abf(x)dx=F(b)−F(a)其中,F(x)F(x)F(x)是f(x)f(x)f(x)的一个原函数(即F′(
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在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
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支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
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1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小,最终趋近于零,这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢,甚至不更新,学习不到有用的特征。梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大,权重参数更新变化较大,导致损失函数的上下跳动,导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu,归一化处理,batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内2.为什么需要特
- 机器学习笔记——特征工程
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补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程(FzeatureEngineering)1.特征提取(FeatureExtraction)手工特征提取(ManualFeatureExtraction):自
- DeepSeek基础之机器学习
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机器学习ai人工智能
文章目录一、核心概念总结(一)机器学习基本定义(二)基本术语(三)假设空间(四)归纳偏好(五)“没有免费的午餐”定理(NFL定理)二、重点理解与思考(一)泛化能力的重要性(二)归纳偏好的影响(三)NFL定理的启示三、应用场景联想(一)电商推荐系统(二)医疗诊断四、机器学习的基本流程(一)问题定义(二)数据收集与预处理(三)模型选择与训练(四)模型评估与优化(五)模型部署与应用五、机器学习的挑战(一
- 计算机二级公共基础知识考点整理,超全面,超全面
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数据结构算法java
第一章数据结构与算法经过对部分考生的调查以及对近年真题的总结分析,笔试部分经常考查的是算法复杂度、数据结构的概念、栈、二叉树的遍历、二分法查找,读者应对此部分进行重点学习。详细重点学习知识点:1.算法的概念、算法时间复杂度及空间复杂度的概念2.数据结构的定义、数据逻辑结构及物理结构的定义3.栈的定义及其运算、线性链表的存储方式4.树与二叉树的概念、二叉树的基本性质、完全二叉树的概念、二叉树的遍历5
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单例模式(SingletonPattern)学习笔记定义单例模式属于创建型设计模式,确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。是Java中最简单但实现最复杂的设计模式。适用场景需要控制资源访问(如数据库连接池)全局配置对象日志记录器设备管理器(如打印机服务)缓存系统线程池/连接池管理模式结构类图Singleton-staticinstance:Singleton-Singleton()+stati
- 50周学习go语言:第1周 环境搭建
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50周学习go语言学习golang开发语言
以下是为零基础学习者准备的详细第1周教程,包含环境搭建、工具配置和首个Go程序的完整操作指南:一、Go语言环境安装(Windows/macOS/Linux通用)1.下载安装包官网地址:https://go.dev/dl//根据系统选择对应版本:Windows:下载.msi文件(如go1.21.0.windows-amd64.msi)macOS:下载.pkg文件(如go1.21.0.darwin-a
- 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 =