- 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类:Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical
小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- nvm的使用汇总
柒柒钏
小知识点安装教程NVM
nvm的使用汇总在Linux中安装nvm使用nvm安装Node.js一些特殊用法总结在Linux中安装nvm运行以下命令,用来下载并执行nvm的安装脚本:curl-o-https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh|bash注意:v0.40.0是截至2023年的最新稳定版本。如果需要其他版本,请替换为对应的版本号。安装
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- You are using pip version 10.0.1, however version 20.0.2 is available.的解决方案
柒柒钏
小知识点python
在安装第三方库时出现以下提示:Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.0.2isavailable.输入:python-mpipinstall--upgradepip结果:还是提示上述错误输入:python-mpipinstall--Upip结果:如下所示,更新完成之后继续安装第三库即可。
- Linux中如何终止进程?这三种办法要刻在脑子里
wljslmz
Linux技术linux运维服务器
在Linux中,进程是程序运行时的实例。简单来说,每当你启动一个应用(比如Firefox浏览器或一个脚本),系统就会为它创建一个进程,并分配一个唯一的编号——进程ID(简称PID)。通过这个PID,系统知道该如何管理和调度它。但进程并非总是乖乖听话。以下几种情况,可能让你不得不挥起“终结者”之手:无响应:程序卡死,窗口一动不动,怎么点都没反应。资源霸占:某个进程狂吃CPU或内存,让系统慢如蜗牛。任
- 第01课:什么是微服务?
Wei_Cui_csdn
从零开始掌握微服务软件测试微服务测试DevOps
微服务的由来微服务的前身是PeterRodgers博士在2005年度云端运算博览会上提出的微Web服务(Micro-Web-Service)。微软的JuvalLöwy随后也提出了类似的想法,并提议将其作为微软下一阶段最主要的软件架构。2014年,MartinFowler与JamesLewis共同提出了微服务的概念,给出了微服务的具体定义:从本质上来说,微服务是一种架构模式。它是面向服务型架构(SO
- 北京工业大学计算机考研难度,北京工业大学考研好考吗?性价比怎么样?
徐小疼
北京工业大学计算机考研难度
学校介绍北京工业大学(北工大,BeijingUniversityofTechnology),坐落于北京市,是一所以工为主,工、理、经、管、文、法、艺术、教育相结合的多科性市属重点大学,也是国家“211工程”建设高校、世界一流学科建设高校。目前学校拥有国家重点一级学科光学工程,国家重点二级学科材料学和结构工程,学校有7个学科跻身2019年QS世界大学排行榜前500,在QS发布的2019年中国大陆大学
- 应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些?你都知道吗
心言星愿
应用统计学学什么科目
在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的,想要报考统计学的朋友也是不再少数的,那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢,下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目,而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了,所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校,以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
彬彬侠
PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数,通常用于多分类任务和计算交叉熵损失,可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX,softmax计算如下:softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 数学中常用的求导数的公式汇总
彬彬侠
数学基础机器学习
一、基本求导公式常数函数的导数ddx[c]=0\frac{d}{dx}[c]=0dxd[c]=0其中ccc是常数。幂函数的导数ddx[xn]=nxn−1\frac{d}{dx}[x^n]=nx^{n-1}dxd[xn]=nxn−1其中nnn是实数。指数函数的导数自然指数函数:ddx[ex]=ex\frac{d}{dx}[e^{x}]=e^{x}dxd[ex]=ex一般指数函数:ddx[ax]=ax
- 【Python】全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL)
彬彬侠
Python基础全局解释器锁GILCPython多进程C扩展python
全局解释器锁(GlobalInterpreterLock,简称GIL)是CPython(Python的标准实现)中的一个机制,它确保同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。GIL的主要作用是保护Python内部的数据结构,避免多线程访问共享数据时发生竞争条件,导致数据损坏。GIL的工作原理在Python的多线程环境中,GIL会限制多个线程同时执行Python字节码。尽管操作系统可以调度多个线
- Spring Cloud 与微服务学习总结(14)—— 云原生时代,如何从 Java 开发者转型微服务?
一杯甜酒
SpringCloud与微服务java云原生springcloud微服务微服务架构
前言根据维基百科定义,微服务不是整体应用程序中的一个层。相反,微服务是一个独立的业务功能,具有清晰的接口,并且可以通过内部组件实现分层架构。从战略角度来看,微服务架构基本上遵循“做一件事,就要做得好”的Unix哲学。为了应对传统单体架构的缺陷,微服务架构被企业广泛应用。然而,实践之前有很多问题都需要提前考虑清楚,比如Java背景的开发者是否更有优势?微服务、容器化、DevOps和CI/CD之间的关
- 《基于单片机的交通灯设计与实现(附论文+源代码)》
Blossom.118
单片机课程设计系列单片机嵌入式硬件单片机课程设计51单片机工科软硬件技术stm32c++
1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分,其作用是合理分配道路资源,缓解交通拥堵,保障行人和车辆的安全。传统的交通灯系统多为固定时长控制,而基于单片机的交通灯控制系统可以通过编程实现更灵活的控制逻辑,例如根据车流量调整信号时长,甚至实现智能交通管理。2、设计思想交通灯设计是以单片机AT89C51芯片作为核心原件,LED灯、八段数码管等构成交通灯显示系统,利用单片机的电源电路、时钟电路
- 101、探索Rust模式匹配的奥秘:简洁代码的艺术
多多的编程笔记
Rust之Web开发rust开发语言后端
Rust模式匹配:学会使用match表达式进行模式匹配,了解iflet和whilelet的用法在编程中,我们经常需要根据不同的条件来执行不同的代码块。Rust语言提供了丰富的模式匹配机制,使得这种根据条件分支执行代码变得简单而直观。本文将介绍Rust中的模式匹配,重点讲解match表达式,以及iflet和whilelet的用法。一、Match表达式Match表达式是Rust中进行模式匹配的一种机制
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络人工智能深度学习物理信息网络
基于物理信息神经网络(PINN)求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程(PDE)求解方法的不断探索和改进。传统的数值方法,如有限差分法和有限元法,通常需要进行网格离散化和迭代求解,对于复杂的非线性问题计算成本较高。因此,研究人员开始探索基于机器学习和神经网络的新方法来求解PDEs。神经网络在近年来取得了显著的发展,能够通过学习大量数据来建立输入和输出之间的复杂映射关系。然而,将神经网
- PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模
算法如诗
物理信息网络(PINN)神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
背景物理信息神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种结合了神经网络和物理方程的方法,用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法,通过使用神经网络来近似物理方程,能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中,PINN可以应用于求解N
- TPAMI 2025 | Glissando-Net: 基于单视图的类别级姿态估计与3D重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI3d深度学习论文解读顶刊论文IEEETPAMI
论文信息Glissando-Net:DeepSinglevIewCategoryLevelPoseeStimationANd3DReconstructionGlissando-Net:基于单视图的类别级姿态估计与3D重建作者:BoSun;HaoKang;LiGuan;HaoxiangLi;PhilipposMordohai;GangHua论文创新点联合估计3D形状和6D姿态:Glissando-N
- C++调用Python程序方法
超级大反派@_@
C++c++python开发语言
前言:在之前做的一个项目中,要使用一段Python的代码。一般来讲可以将Python代码中的功能在C++项目中重构,但是如果Python项目太大,或者这部分是别人写的,自己不清楚整个项目的逻辑,这样重构起来就比较麻烦。这里给出了另外一种实现方法,即利用Python的API使得C++项目可以直接启动Python程序,快速在PC端验证代码功能。急性子可直接看:2.2C++调用python有参有返回值函
- C# Type类中Name、FullName、Namespace、AssemblyQualifiedName的区别
鲤籽鲲
C#c#microsoft开发语言C#知识捡漏
总目录前言在C#中,Type类提供了多种属性来获取类型的相关信息。以下是Name、FullName、Namespace和AssemblyQualifiedName这几个属性的区别和具体用途。一、获取各名称属性示例namespaceReflectionDemo{publicclassUser{}internalclassProgram{staticvoidMain(string[]args){var
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 北本海硕腾讯二面没过,该如何准备才能再战大厂?
程序员yt
面试
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,北本海硕腾讯二面没过,该如何准备才能再战大厂?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:bg北本海硕两段大厂实习,感觉自己bg其实不错但问题是实习干的都是些crud当时也没意识记录一些更深刻的技术或者架构上的问题,八股又欠背(大致看完了小林codinga和csguilde的c++指北但实际中延伸出来的问题太
- 西电计科保研无望无实习无竞赛无科研,该考研还是直接就业?
程序员yt
考研
今天给大家分享的是一位粉丝的提问,西电计科保研无望无实习无竞赛无科研,该考研还是直接就业?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:您好,请问西电计科学生,保研无望,无实习无竞赛无科研无技术栈,是准备考研呢,还是准备就业,本科均分80,感觉准备考研就没有后路了。Yt回答:作为一个西电计科,计算机科班生,保研无望,无实习无竞赛无科研无技术也没
- 1985-2024年地级市人工智能专利数据
经管数据库
人工智能
《地级市人工智能专利数据(1985-2024)》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市,时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中,参照《关键数字技术专利分类体系(2023)》,依据其中“人工智能”类技术的专利分类号,结合国家知识产权局所提供的信息,对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上,从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利,并进行数量统计,数据涵
- YOLOv12模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉YOLO人工智能机器学习神经网络python算法
算法背景在计算机视觉领域不断发展壮大的背景下,YOLOv12算法应运而生。这一突破性成果源自JosephRedmon和AliFarhadi等研究人员在华盛顿大学的开创性工作。他们的目标是解决实时物体检测这一关键问题,在速度和精度之间寻求最佳平衡。YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念,将其定位为一种回归问题,而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程,还显著提高了处理
- YOLOv8涨点大全总结(源码)
清风AI
深度学习YOLO计算机视觉神经网络人工智能python
(需要全部源码请私信或留言)性能指标在探讨YOLOv8的性能提升之前,我们需要明确评估其性能的主要指标。这些指标不仅是衡量模型优劣的标准,也是后续改进工作的出发点。常见的性能指标包括:指标名称含义mAP5050%交并比阈值下的平均精度mAP50-9550-95%交并比阈值范围内,步长为5%的平均精度Precision预测正确的正样本占总预测正样本的比例Recall预测正确的正样本占实际正样本总数的
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
软件职业规划
语言模型unity人工智能
1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- Rust语言基础知识详解【八】
学习两年半的Javaer
rustrust
继上一章对rust复合类型中的数组和元组讲解之后,接下来对结构体进行详细的介绍。结构体跟之前讲过的元组有些相像:都是由多种类型组合而成。但是与元组不同的是,结构体可以为内部的每个字段起一个富有含义的名称。因此结构体更加灵活更加强大,你无需依赖这些字段的顺序来访问和解析它们。结构体语法天下无敌的剑士往往也因为他有一柄无双之剑,既然结构体这么强大,那么我们就需要给它配套一套强大的语法,让用户能更好的驾
- 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 =