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一、什么是大语言模型(LLM)?LLM(LargeLanguageModel)是基于Transformer架构构建,并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token(词/字/符号)**的概率分布,但通过大规模参数和数据的支持,表现出类人智能的行为。二、核心架构:Transformer由Google在2017年提出,是目前LLM的主流架构。
- Milvus向量数据库入门指南
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一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用和向量相似度搜索而设计,以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来,Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制,它支持多种索引类型,包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
- 地图瓦片下载工具介绍:一键获取离线地图资源
昌吉程Kyla
地图瓦片下载工具介绍:一键获取离线地图资源【下载地址】地图瓦片下载工具介绍这款地图瓦片下载工具为地图开发者和用户提供了强大的离线地图支持。它能够高效下载地图底层瓦片,帮助用户在没有网络连接的情况下依然可以访问和使用地图服务。工具支持灵活配置,用户可根据需求自定义下载范围和层级,确保数据精准覆盖。兼容多种地图服务格式,操作简单,只需解压后运行程序并设置参数即可启动下载。无论是用于开发还是个人使用,这
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Linux性能优化原理和实战【网络】Linux内核优化实战-net.ipv4.neigh.default.gc_stale_time发布于2025-07-0112:43:21【网络】Linux内核优化实战-net.ipv4.conf.default.arp_announce发布于2025-07-0112:39:34【网络】Linux内核优化实战-net.ipv4.conf.all.rp_filte
- AWS OIDC 详解:告别长期密钥,拥抱安全高效的云身份验证
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想象一下:你的CI/CD流水线每次部署时,不再需要保管那些令人提心吊胆的AWS长期访问密钥。取而代之的是一种自动、安全且基于信任的身份验证方式——这就是AWSOIDC带来的变革。一、什么是AWSOIDC?身份验证的“信任传递”OIDC(OpenIDConnect)是建立在OAuth2.0之上的现代身份认证协议。AWSOIDC的核心是允许你信任外部身份提供商(如GitHub,GitLab,Googl
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#退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
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- HarmonyOS应用开发进阶:ArkTS高效开发模式与工程实践
一键难忘
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文章目录HarmonyOS应用开发进阶:ArkTS高效开发模式与工程实践一、高级组件开发模式1.1自定义组合式组件二、网络通信与数据缓存2.1智能请求管理三、动态交互与动画引擎3.1手势驱动动画四、模块化工程架构4.1分层架构设计4.2动态模块加载五、多设备适配策略5.1响应式布局系统六、性能监测与优化6.1渲染性能分析七、测试与质量保障7.1自动化测试框架八、持续集成与部署8.1自动化构建流程结
- Android开发:管理设备配置更改与广播接收器
背景简介在Android开发中,确保应用在面对设备配置更改时数据不丢失,以及高效地管理网络请求,是提升用户体验的关键。本篇博客将基于《AndroidDeveloperFundamentalsCourse(V2)》课程内容,探讨如何使用AsyncTaskLoader来处理数据持久化问题,以及如何利用广播接收器来响应系统广播和自定义广播。使用AsyncTaskLoader进行数据持久化当用户旋转设备屏
- TCP/UDP通信调试实战工具
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TCP调试助手是一款旨在协助程序员和网络管理员进行TCP和UDP协议调试的网络通信工具。TCP作为一种面向连接、可靠的协议,具有诸如连接管理、数据分片与重组、流量和拥塞控制等特点。该工具支持TCPServer和TCPClient两种模式,允许用户模拟服务器和客户端进行通信测试。同时,它也支持UDP通信模式,适合实时性要求高而数据完整性要求不高的场合。通过TCP
- 深入理解HashMap:从数据结构到高并发战场
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以下是我在财税业务中的自我体会:一、核心矛盾与设计哲学想象一个存放千万级纳税人信息的仓库(Map)。你需要:极速存取:输入ID,瞬间定位到对象。动态扩容:纳税人数量激增时,仓库能自动变大。空间高效:避免仓库大部分区域空置。线程安全(可选):多窗口(线程)同时办理业务不混乱。HashMap的答卷:核心武器:数组+链表/红黑树灵魂算法:哈希函数(HashFunction)扩容策略:负载因子(LoadF
- [由浅入深理解神经网络] 2 张量流与反向传播
由浅入深理解神经网络2张量流与反向传播0前言1张量流和运算图2复合函数视角2.1复合函数求导2.1.1链式法则2.1.2多元函数的链式法则2.2前馈网络的反向传播2.3任意网络的反向传播3结语0前言在由浅入深理解神经网络1一个简单到极致的神经网络中,我们已经发现了训练神经网络最重要的一件事,那就是求梯度,然后优化算法利用梯度来调整网络参数.我们重写一下前面提到的一个通用的神经网络:y=f(x;θ)
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C#最佳实践:仅暴露必须暴露的成员在C#编程的复杂生态中,类成员的合理暴露是构建高质量代码的重要一环。“仅暴露必须暴露的成员”这一原则,如同守护代码城堡的卫士,能有效减少不必要的耦合,提升系统的安全性和稳定性。接下来,我们深入探讨这一原则在C#编程中的内涵、优势、应用场景及实践要点。一、理解“仅暴露必须暴露的成员”在C#中,一个类可以包含字段、属性、方法等多种成员。当我们将类的成员设置为publi
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各位打印小能手们!你们有没有遇到过共享打印机出问题,搞得自己焦头烂额的情况?比如系统一更新,打印机就连不上,打印任务失败,真的是让人崩溃啊!别慌,今天就给大家全面介绍一款打印机共享错误修复工具,开发者声明:软件没签名,报毒在正常不过了,如果介意,删除即可。软件下载地址安装包这工具就是专门解决局域网里共享打印机各种故障的实用软件。系统更新、权限设置、驱动不兼容或者网络配置这些问题,都会让共享打印机无
- 达梦dsc与mpp集群机制比较
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达梦数据库现有2套分布式产品,即DMdsc共享存储集群以及DMmpp非共享存储集群DMdsc共享存储集群:该产品功能类似于oraclerac,具有高可用性和高伸缩性的特征,可提供横向扩展,实现超单一服务器的功能。其提升了错误恢复能力,并且随着系统增长而逐步扩展。一旦系统发生失败,该集群对用户保证最高可用性,保障关键业务数据不被丢失。拓扑图如下图所示:在配置DMdsc时,需配置两套网络,一套用于提供
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- (SERIES1) MacOS Terminal远程SSH连接Aliyun ECS服务器纯命令行模式下部署DM8教程(服务器环境Ubuntu 20.04LTS )
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达梦数据库ubuntumacos阿里云
1DM数据库版本介绍1.1版本区别 DM8目前的版本主要包括标准版、企业版、安全版和开发版。前三项的比较如表1-1所示。以适用场景为角度进行分类,标准版适用于小型应用开发,企业版适合生产环境级应用,安全版则在具备所有企业版基础上加入了对四权分立、强制访问控制、审计和实时侵害检测等功能上的补全,在安全性方面实现了更加全面完善的安全策略;至于开发版则专供开发者学习、测试、开发用途,有1年免费试用期,
- 达梦数据库归档日志详解
运维小乔
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一、归档日志文件概述:1)达梦数据库可以运行在归档状态或者非归档状态下。2)归档模式下运行:联机日志文件中的内容将被保存至硬盘,形成归档日志文件;3)非归档模式运行:则不会形成归档日志。4)采用归档模式会对系统的性能造成些许的影响,但是数据库运行在归档模式下,数据会更加安全。5)当出现故障的时候,数据丢失的可能性会更小,因为一旦出现介质故障(如:磁盘损坏)时,可以利用归档日志,将数据库恢复到发生故
- 如何将windows主机断开网络(使不能访问因特网)
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有些时候需要断开网络,但是远程操作又不能直接拔网线或者禁用网卡,可以通过设置无效DNS解析的办法进行:1、设置无效的DNS解析网卡将主DNS设为127.0.0.1备DNS设为0.0.0.02、查看DNS缓存ipconfig/displaydns3、刷新DNS缓存ipconfig/flushdns4、验证DNS解析是否已无效nslookupwww.baidu.com
- 突发!微信链接被拦截?微信内打不开,已停止访问该怎么办?提示复制去浏览器打开?
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链接问题微信计算机网络开发语言网络安全
精心制作的营销链接刚分享到微信群,瞬间弹出「已停止访问该网页」的提示?数据显示,2025年上半年微信拦截违规链接超2亿条,其中60%的运营者因不了解规则导致解封失败。别慌!本文结合最新政策与实战案例,手把手教你快速定位问题、72小时高效解封,并建立长效防封机制。一、拦截真相:微信系统紧盯的5大「高危行为」微信的智能拦截系统基于内容安全、技术合规、用户反馈三大维度,以下行为极易触发「红色警报」:1.
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在信息技术蓬勃发展的今天,如何推进技术改造,提升行业本质安全?如何利用先进技术,实现生产过程全把控?生产数字化转型是一条必行之路。数字孪生作为推动实现生产数字化转型的重要抓手,在安全监管、应急指挥、智能作业、智能巡检、闭环管理等多个环节发挥着重要作用,并应用到工厂、能源、矿业、建筑等多个行业。赋能场景一:构建数字孪生生产场景,全盘掌握生产安全状态。基于空间数据,建立三维孪生生产场景,以虚拟孪生场景
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你生来一无所有,何惧从头再来---勉励自己ThreadLocal是如何实现线程隔离的?为什么ThreadLocal会造成内存泄露?如何解决?本篇文章主要是针对这两个问题进行剖析,确保每个小伙伴都能读懂,深刻理解,篇幅较长,请耐心阅读。大家如果还有什么难点,欢迎在评论区留言,小编将和大家一起学习。定义:ThreadLocal提供线程局部变量,通过为每个线程提供不同的局部变量副本,实现线程之间的数据隔
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备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
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CorelDraw2019回归Mac并进入网络经过近20年的努力,Corel再次吸引Mac用户加入到CorelDrawGraphicsSuite2019大家庭。Corel在2001年不可避免放弃了其Mac版CorelDraw产品。18年后今天推出其最新的Windows更新CorelDrawGraphicsSuite2019,并首次亮相进入网络应用世界。这次的不同之处在于Mac版本不是一个温暖的Wi
- 【Actix Web】Rust Web开发实战:Actix Web框架全面指南(2025企业级应用版)
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计算机前端rust开发语言
在2025年高并发、低延迟成为Web服务核心指标的背景下,ActixWeb凭借异步Actor模型与零成本抽象,成为Rust生态中生产环境部署率最高的Web框架。本指南深入解析ActixWeb4.0核心技术,覆盖百万级并发架构设计、内存安全防线构建、云原生集成方案三大实战维度,通过电商秒杀系统、物联网数据平台两大案例,详解如何实现50万QPS下毫秒级响应。提供全链路性能调优清单(包括PGO编译优化+
- 搬运机器人系列编程:Fanuc M-20iA_19.搬运机器人的安全防护措施
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机器人(二)机器人安全网络
19.搬运机器人的安全防护措施在汽车制造行业中,搬运机器人(如FanucM-20iA)的安全防护措施至关重要。这些措施不仅能够保护操作人员的生命安全,还能够确保生产过程的顺利进行,避免因意外事故导致的生产中断和经济损失。本节将详细介绍FanucM-0iA搬运机器人在编程和操作过程中应采取的安全防护措施,包括软件和硬件层面的防护措施。19.1软件安全防护措施软件安全防护措施主要通过编程语言和控制逻辑
- 信创领域的十大网络安全威胁有哪些
极创信息
信创产品兼容性互认证国产化信创安全eclipsejavatomcathibernateopencv数据挖掘
在信创(信息技术应用创新)领域,由于其涉及自主可控软硬件、核心技术与基础设施,网络安全威胁尤为突出,其网络安全威胁不仅涉及传统IT系统的共性问题,还因技术生态的独特性面临特殊挑战。结合信创环境的特点,以下是信创领域面临的十大主流网络安全威胁。一.人员安全意识不足真实的网络攻击可能并不需要多么高深的技术,更多的是针对人员的安全意识不足发起的攻击。在信创项目建设和运营过程中,涉及大量研发、实施、运维和
- 算法备案 | 算法备案必要性、算法类型、备案流程
极创信息
人工智能AIGC
一、进行算法备案的必要性在当今的数字化时代,算法已经广泛应用于各个行业,引起了监管部门的高度关注,因为算法产品可能会带来一些潜在的风险。为了规范互联网信息服务中的算法推荐活动,抵制诸如深度生成合成、算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等不合理应用,各个国家都先后出台了一系列关于算法管理的法律法规。在我国,《数据安全法》、《个人信息保护法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》等法律法规明确对算法的使用
- Java序列化进阶篇
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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 =