- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
- 一起爱
耕读传家林亮伟
——让爱循环主题曲我是一切问题的根源也是一切问题的答案不是老天不爱我所有的发生都是上天最好的安排当灵魂找到依靠我就得到了绽放和滋养当感恩和觉悟回归内在幸福和喜悦就是我生命的状态让爱循环，从零到一百探索真我，觉醒自在从迷到悟，从黑暗到光明在迷幻中千锤百炼一起爱，不等待觉醒之路引领未来一起爱不等待精神物质丰富自在一起爱不等待感恩拥有臣服失败一起爱不等待完整合一与天地同在
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话：知不足而奋进，望远山而前行！！！铁铁们，成功的路上必然是孤独且艰难的，但是我们不可以放弃，远山就在前方，但我们
- 你知道什么是回调函数吗？
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话：知不足而奋进，望远山而前行！！！铁铁们，成功的路上必然是孤独且艰难的，但是我们不可以放弃，远山就在前方，但我们
- 放慢脚步，才有好风景
竹林奇光
我们去旅游，只有静下心，慢慢欣赏，才会看到美的风景。如果匆忙前往，匆匆回归，只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃，回来想想：索然无味……人生之途又何尝不是呢？“快”是现代人生活的真实写照，急急忙忙，浮光掠影，即使再好的风景，又有几人能真正的走心……快，是一种加法，就是加快速度，以求用最少的时间，做最多的事情。欲望多，时间少，人们都在超负荷地工作着，时间久了，身体会垮，精神会崩溃，滋生出众多社会问题。
- 很感兴趣的行为金融学
奔跑的阿牛
「思考，快与慢」读后感1⃣️均值回归是对于前后没有关联的事情，比如多次扔飞镖结果。而对于每一步的选择，后一步选择建立在前一步基础上，是相关的。只要想，是可以一步步向上走。2⃣️事前验尸比如马云召开员工大会，谈论阿里巴巴为什么倒闭。就是在事前，讨论失败的细分因素，做到事前预警。3⃣️人思考的系统一和系统二系统一：大脑的自动行驶，不需要细想就能运作（比如慢走散步，可以想起他简单事情系统二：需要集中注意
- 成功日记483天：想要的太多就是累赘
微小确幸
#微小确幸#成功日记483天忙碌的一天再忙也要努力精进提升和小伙伴的沟通其实很多答案都在我们心中想要的太多而已适时做减法就好回归初心不轻易开始也不随随便便结束感谢朋友挂念在高铁上聊天感觉依旧身隔千里各自安好1.下班陪两宝玩，一起做运动2.帮女儿录广播操，儿子自己看书3.和女儿睡前悄悄话，达成一个写日记的约定4.公众号【微小确幸】更新第279篇原创文章：孩子作业问题5.【积微会】百日筑基活动开启Da
- 《顾总，夫人已有新欢》顾霆均叶微澜（完整版）全文在线阅读
小说推书
《顾总，夫人已有新欢》顾霆均叶微澜（完整版）全文在线阅读主角：顾霆均叶微澜简介：结婚三年，她全心全意待他，他却冷若冰霜，有朝一日他白月光高调回归，她乍然梦醒，甩下一纸离婚协议书洒脱而去，看着她投入别人的怀抱，他情不自禁回味这段逝去的婚姻，她却已经忘记过去活出精彩，她是可以起死回生的“影子神医”，也是北城首富没有公开的小女儿，更是那个早已经不知不觉走进他心底真正的心尖宠儿，顾霆均看着前妻众星拱月，白
- 2023，愿所行皆坦途，愿世间，疫情散去！
生活清泉涌
2022年，一场疫情，清醒你我他，大事小事已成故事，唯有身体健康，才是真正的富裕。凡是过往皆为序章，所有将来皆为可盼。告别充满不安的2022，希望，“阳了”的羊赶紧好起来，“没阳”的羊永远不会“阳了”。春有百花，秋望月。夏有凉风，冬观雪。总有起风的清晨，总有温暖的午后，总有灿烂的黄昏，总有流星的夜晚。心中若无烦恼事，便是人生好时节。愿世间，疫情散去，此后，再无疫情！人人平安健康，一切回归有序！20
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界，还是在工业界，LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2]，或者说So
- 写作课结束后，开始变现之旅的我总结了几点体会
胖妞不爱动
参加小米30天基础写作训练营之前，我已经有整整十年没有动笔写作了，我就是冲着回归写作，实现变现来的。训练营结束后，我交出的成绩是：1、按时完成三次作业，获得小米的签名书《行动变现》。2、训练营中的两份作业二次修改后，顺利过稿小米头条号，均得到上万的阅读量，甚至其中一篇阅读量还超10w+。当然这里面的功劳不是我的文笔多么出彩，而是文章话题抓住当下的痛点热点，以及借助小米老师的平台影响力发布。有些小伙
- 说话与写作都是表达
乔的园子
一，确定自己的主题。开门见山表达自己的主要意思，避免给人不知道你在说什么。二，做分类2W1H原则：WhatWhyHow。告知别人主题内容是什么，你为什么要这样子做，然后你会怎么做。具体内容可以从三个方面来讲述，优势三个，劣势三个。三，重申主题，回归表达。图片发自App这是我早上听说话沟通课的学习内容，与我最近学习的写作课有异曲同工之妙。写作课上，老师教了我们万能的写作法，与这个步骤基本相同。第一，
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康（竹林七贤）、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度：关注广袤宇宙，追寻诗意人生，回归精神家园。263年夏日，洛阳马市刑场，三千太学生上书免除死刑，高山仰止的文化符号。嵇康，魏晋风度。《广陵散》，魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风，醉酒时若玉山之将崩，寄情于山水之间。云台山，嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤，共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明，发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露；所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是，微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491，它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的，该回归已回滚了对影响可选组件的许
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归和k近邻（k-NN）等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- charles mac下很好用的抓包工具
蒲公英_____
mac软件抓包Charlesmachttp工具
一、Charles介绍给大家推荐一款在mac上我觉得很好用的抓包工具，再过去的半年中给我很大帮助，在工作学习中使用很方便。那么什情况下我们会需要使用抓包工具呢，比如我想查看一个接口请求的参数、返回值，还有移动设备上的http请求、https请求，有了charles一下搞定，妈妈再也不用担心我的学习了，咳咳......，回归正题，介绍一下charles。Charles是一个HTTP代理服务器,HTT
- 【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）
Lossya
机器学习pythonscikit-learn线性回归人工智能逻辑回归
引言GLM扩展了传统的线性回归模型，使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器（LinearPredictor）1.3常见的广义线性模型1.3.1线性回归1.3.2逻辑回归1.3.3泊松回归1.4GLM的特性1.5广义线性模型
- 醒来，一切回归原点
莘_3e55
清晨，谢井然早早的醒来，看到怀里的人儿，睡的安详，小脸红扑扑的，唇色有些嫣红昭示着昨天他的疯狂，谢井然看着便挪不开眼睛，如果三年前，对她表明心意，如果当时能够强硬的把她留在身边，是不是两个人之间的误会也不会这样深？他有些后悔，后悔当年轻易地送她出国，后悔没有自私的把她留在身边，同时他又是骄傲的，三年时间，小姑娘已经长大了，她无疑是出色的，设计才华在整个亚洲的设计圈子里是无疑是数一数二的，其他人不知
- 少年归乡曲
啾悦
谁的心驶过无边际的荒野？远处传来火车鸣笛声。即将归家的燕啊，你连带着故乡飘忽的云。再也看不到绵延的河流，听不到大雨掠过屋顶，昔日熟悉的少年已经蓄起厚厚的胡须。期盼已久的回归竟让他皱起了眉，少年呐，你在害怕什么呢？时光一去好多年，你梦里的思念也变了形。曾抱在怀里的姑娘，今天也已嫁了人。那些反复推敲的日子，像是被推去人间的天使，曾经不食人间烟火，如今也已堕入俗世。又是一个回去的夏季，汗水浸进曾年轻的梦
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
- 财富天赋~三部曲
拥有温暖的家
财富天赋～三部曲❤天赋！不是天生的擅长❤天赋，是天生的心动❤天赋就是用你巨大的心动，来降低事情的难度❤天才，永远都是最勤快的❤天才，就是天天持续的人才❤真正的天才，都是勤快的❤不是我勤快，是我心动啊最美妙最共振的感觉，和那份独一无二的节奏感❤我是常人无法理解的病态❤我非常明白我自己，我只是在追求那份永恒的乐❤天才，就是天性回归之才❤我从来不追求成功的样子，我只是回归自己本来的样子❤在天性能量的回归
- 玛雅五大图腾
飛妃1224
玛雅课程学习到第三课了，学会了计算五大图腾。在玛雅中，太阳图腾是对我们影响比较大的力量。五大图腾包括：主印记，指引，支持，推动，挑战主印记代表你的基础力量，核心特质。支持图腾：随时准备支持你的力量。对应时间：午夜到日出。指引图腾：给你灵感，指引你回归自己的力量。对应时间：日出到正午。挑战图腾：促使你成长的力量。对应时间：正午到日落。推动图腾：需要你去转化的隐藏阴影。对应时间：日落到午夜。
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）
zjwreal
机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- 丹的《魔力》践行7
亲爱的丹
❤️感恩一早共读彼此陪伴的小伙伴，因为大家的坚持才有我的早起，才有晨间意识的唤醒智慧的流动，才让我假期不赖床有序开启一日生活。感恩感谢感谢感谢❤️❤️感恩老公一早发来的信息，平安而自由的生活真好，感谢所有朋友们的相助让老公顺利渡劫，感恩这次事件带给我们的警醒，一切都是爱。感恩感谢感谢感谢❤️❤️感恩老公今天发来的视频，全新的形象新的开始❤️感恩我们从这次事件中都沉稳了下来，重新把力量收回到自己回归
- 厌11
电量百分之66
两人也就这个女人的奇怪，断断续续的有了一些对话，而女人也在他们离开的时候，结束了自己的作品，将一切都回归到原位。到了客车站点，三个人也是前后脚就上了车，两个职员，又是相互一对眼，这是巧合吗？这一次，女人依然与他们稍微近，是前后座，所以碍着本人在，两人并没有开口说什么，都各自稍微疑惑了一下。实则两个人是静静地观察着女人，女人脸上有些浓厚的妆，使得猜不出来是什么年纪，其实对于警署的人员，这个应该不难，
- 亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维
方世恩
机器学习人工智能深度学习python算法sklearn
文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA
- 《向往的生活3》录制地曝光！又一个绝美仙境要藏不住了！
驴多多
偷偷告诉你们你们一个好消息，最最最下饭的综艺——《向往的生活》第三季马上就要强势回归啦！426晚22:00正式开播~小本本上都记好了吗~~本期の嘉宾：话砍柴进阶之道的彭昱畅、鸡汤宝典何炅、行走的菜谱黄磊，还有从家中老幺到携着妻儿幸福回家的狗生赢家小H，据说还有神秘嘉宾哦~~真的让人real期待。作为每录制一次就能带火一个新的旅行地的田园综艺节目，每一季的地点都经过导演组踏遍大江南北精心挑选，《向往
- 决策树基础概论
Hello.Reader
算法算法决策树
1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。决策树的最大特点在于可解释性强，每个决策节点都代表对特定特征的判断，最终根据这些判断得出结论。决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并
- 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 =
