- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
DINO-X：一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中，我们介绍了DINO-X，这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型，迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
- 高效空间编码技术：SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
目标检测目标跟踪人工智能yolov8
文章目录SPD-Conv：高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- yolo目标检测项目
m0_75047393
YOLO目标检测人工智能
一、前言（一）、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤：目标分类：确定图像中出现的物体属于哪一类别，例如汽车、行人、狗等。目标定位：确定图像中物体的位置，通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别：将检测到的目标与预定义的类别进行匹配，以便为目标添加语义标签。多目标检测：在一张图像中检测并识别多个目标，包括重叠目标和不
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-VOC.yaml
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
VOC.yamlultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml目录VOC.yaml1.YAML文件内容2.所需的库和模块3.defconvert_label(path,lb_path,year,image_id):4.Download5.Convert1.YAML文件内容#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/li
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。然而，尽管CNN在这些任务中表现出色，它们通常需要大量的计算资源，并且在优化过程中可能会遇到一些挑战，如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型，提高其性能和训练效率，DeepSeek提供了多种优化技术和工具，可以帮助我们系统地进行
- 英特尔开发板试用：结合OAK深度相机进行评测
OAK中国_官方
数码相机
最近英特尔官方发布了一篇文章：主要介绍了如何将英特尔开发板（小挪吒）与OAK深度相机结合使用，并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机：作为深度数据采集的核心设备，其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合，实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™：作为英特尔的深度学习推理框架，为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化：通过模型转换和硬件加速，去实现高
- VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
OAK中国_官方
SLAM人工智能rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知（FactorPerceptionKit）VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案，不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能，我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型，该模型同时进行局部特征点检测
- SCP传输
超好的小白
vscode+服务器python
scp-P10022yolo_world.taruser@***.88.148.***:/
[email protected]:/home/admin1.将本地文件复制到远程scp/home/data/file.zipusername@remote_host:/home/username/2.将远程文件复制到本地scpusername@rem
- YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测
他是只猫
YOLOv8在交通领域的应用YOLO目标跟踪人工智能
文章目录一、YOLOv8在道路状况检测中的原理与优势（一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估（四）检测与结果输出四、YOLOv8用于道路状况检测面临的挑战与应对策略（一）面临的挑战（二）应对策略五、基于YOLOv8的道路状况
- yolo位姿估计实验
jarreyer
YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义，可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源，导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-model.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefrompathlibimportPathfromultra
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型，结合经过标注和处理的医学影像数据集，能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点，在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践
那年一路北
YoloYOLO目标跟踪人工智能
一、引言目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等领域。YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，以其高效性和准确性在实际应用中表现出色。然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio
- 0004-Ultralytics YOLOv10
熟悉的黑曼巴
目标检测YOLO人工智能深度学习
YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建，引入了一种实时对象检测的新方法，解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。通过消除非最大抑制（NMS）和优化各种模型组件，YOLOv10以显著降低的计算开销实现了最先进的性能。广泛的实验表明，它在多个模型尺度上具有卓越的准确性和延迟权衡。实时对象检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO系列因其
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-converter.py
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converter.pyultralytics\data\converter.py目录converter.py1.所需的库和模块2.defcoco91_to_coco80_class():3.defcoco80_to_coco91_class():4.defconvert_coco(labels_dir="../coco/annotations/",save_dir="coco_converted
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-metrics.py
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metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1,box2,iou=False,eps=1e-7):3.defbox_iou(box1,box2,eps=1e-7):4.defbbox_iou(box1,box2,xywh=True,GIoU=False,DIoU=False,CIoU=Fal
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-tasks.py
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tasks.pyultralytics\nn\tasks.py目录tasks.py1.所需的库和模块2.classBaseModel(nn.Module):3.classDetectionModel(BaseModel):4.classOBBModel(DetectionModel):5.classSegmentationModel(DetectionModel):6.classPoseModel
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py
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ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch,num_classes,num_queries,class_embed,num_dn=100,cls_noise_ratio=0.5,box_noise_scale=1.0
- 基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测
qq1309399183
计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测目标跟踪计算机视觉人工智能水果成熟度检测视觉检测
石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统，旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段（未成熟、成熟、成熟期）。该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型，能够高效地分析图像或视频中的石榴果实，并根据其外观特征识别其生长阶段。通过这种技术，农民可以更好地监控石榴果实的发育过程，优化作物管理，合理安排收获时间，从而提高生产效率和经济收益。系统概述石榴作为一种重要的水果作物，广泛种
- yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络YOLOC#python
ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange，是微软和Facebook发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间的互操作性，简化从研究
- YOLOv9与YOLOv8创新点差异概述：
奔强的程序
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架构改进：YOLOv8：引入了新的骨干网络，检测头，以及损失函数，旨在提高性能和灵活性。YOLOv9：可能在架构上进行了进一步的优化，比如改进了特征提取的方式、增强了多尺度检测能力等。这些改进有助于模型在处理不同大小和形状的目标时更加有效。梯度信息利用：YOLOv9的一个显著创新点是主打“可编程梯度信息来学习任何内容”。这意味着模型在训练过程中可能更加关注梯度信息的质量和流向，从而更有效地进行参数
- 无人机——遥控器篇（三）
无人机--胜哥
无人机组装与调试
文章目录1.遥控器的概念2.无人机遥控器的控制方式3.无人机遥控器的组成4.无人机遥控器的常用参数5.遥控器控制无人机的模式第一通道**副翼(Aileron)**第二通道指**升降舵(Elevator)**第三通道指**油门(Throttle)**顾名思义，是用来控制发动机或电机转速的。第四通道指**方向舵(Rudder)**1.遥控器的概念遥控器是一种无线发射装置，通过现代的数字编码技术，将按键
- 软件测试丨计算机视觉场景下的边缘计算与测试场景
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
计算机视觉边缘计算人工智能
在计算机视觉场景中，边缘计算与测试场景的结合具有重要意义。以下是两者的关键点：1.边缘计算在计算机视觉中的作用边缘计算将计算任务从云端转移到靠近数据源的边缘设备，如摄像头、传感器等，具有以下优势：低延迟：实时处理数据，减少传输时间。带宽节省：本地处理数据，降低对云端带宽的依赖。隐私保护：敏感数据在本地处理，减少泄露风险。离线能力：在网络不稳定时仍能运行。2.计算机视觉中的边缘计算应用实时目标检测与
- 无人设备遥控器之视频回传篇
SKYDROID云卓小助手
音视频人工智能电脑计算机视觉网络
无人设备遥控器的视频回传是指将无人设备（如无人机）采集到的视频信号传输回遥控器或其他接收设备的过程。这一技术在诸多应急情境中显得尤为重要，如森林防火、消防救援、防汛等，它能为指挥中心的决策者、调度系统以及AI分析等提供实时画面。一、主流视频回传方式目前，主流的视频回传方式是利用遥控器的4G/5G上网功能。具体流程为：无人机通过空中的图传系统将影像传输至遥控器，再经由遥控器重新编码后，利用4G/5G
- 使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程
zru_9602
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使用YOLOv8训练自己的数据集：详细教程引言YOLOv8是Ultralytics团队开发的新一代目标检测算法，以其高效的性能和简洁的API而闻名。本文将详细介绍如何使用YOLOv8训练自己的数据集，包括数据准备、模型配置、训练过程以及结果分析。1.环境搭建在开始训练之前，请确保已经安装了必要的依赖项：#安装ultralytics和其他依赖pipinstallultralytics==8.0.25
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向无人机图像的小目标检测
林聪木
无人机目标检测人工智能
目录知识储备YOLOv8无人机拍摄视角小目标检测数据集结构环境部署说明安装依赖模型训练权重和指标可视化展示训练YOLOv8PyQt5GUI开发主窗口代码main_window.py使用说明无人机目标跟踪一、目标跟踪的基本原理二、常用的目标跟踪算法基于YOLOv8+图像分割优化关键优化策略（基于VisDrone数据集实验验证）1.模型结构改进2.数据增强策略3.后处理优化4.训练技巧三、性能优化建议
- 基于STM32的无人机自主导航与避障系统
STM32发烧友
stm32无人机嵌入式硬件
目录引言环境准备2.1硬件准备2.2软件准备无人机自主导航与避障系统基础3.1控制系统架构3.2功能描述代码实现：实现无人机自主导航与避障系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与远程监控实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：无人机智能化与任务执行问题解决方案与优化收尾与总结1.引言无人机自主导航与避障技术是无人机系统实现智能化和高效任务执行的核心功能。基于STM32微控制器，该
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记，主要包括以下几个子专栏：DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文，目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏，子专栏之间的内容可能会有交集，不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容，故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果
Ai缝合怪YOLO涨点改进
YOLO目标检测计算机视觉深度学习YOLOv11YOLOv8YOLOv10
YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏）目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图：ASFF的创新点主要包括：作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly
- 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 =
