- 《从传统到智能:大模型交换机的变革之路》
烁月_o9
数据库服务器运维web安全安全
大模型交换机是一种专门为大规模人工智能模型提供网络和计算资源调度的硬件设备。以下是关于它的详细介绍:特点高带宽和低延迟:大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据,高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输,低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈,提高训练和推理的效率。智能路由与数据调度:基于AI算法的调度机制,能够动态地调整数据传输路径,以应对不同网络条件和负载的变化,避免某些节点的拥塞,确
- 提取图片颜色信息转数据信息
~夕上林~
图像处理matlab
提取图片颜色信息转数据信息背景:给定原始图片如下,数据范围为0~2π\piπ,如何通过给定图片,提取出来对应的数据信息。目录提取图片颜色信息转数据信息分析颜色模型图像预处理图像修复图片重建和裁剪提取数据分析原始图片存在两个数据图Transmittedwave和Reflectedwave,接下来将其简称为c图和d图。两数据图的颜色范围和数据范围均一致,之后以c图进行分析:项目Value长lll2.2
- 大模型项目落地时,该如何估算模型所需GPU算力资源
kcarly
大模型知识乱炖认识系列gpu算力深度学习自然语言处理AIGC
近期公司有大模型项目落地。在前期沟通时,对于算力估算和采购方案许多小伙伴不太了解,在此对相关的算力估算和选择进行一些总结。不喜欢过程的可以直接跳到HF上提供的模型计算器要估算大模型的所需的显卡算力,首先要了解大模型的参数基础知识。大模型的规模、参数的理解模型参数单位我们的项目中客户之前测试过Qwen1.5-110B的模型,效果还比较满意。(Qwen还是国产模型中比较稳定的也是很多项目的首选)模型中
- PaddleSeg 从配置文件和模型 URL 自动化运行预测任务
如若123
自动化运维人工智能深度学习
gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git#在ipynb里面运行cdPaddleSegimportsyssys.path.append('/home/aistudio/work/PaddleSeg')importos#配置文件夹路径folder_path="/home/aistudio/work/PaddleSeg/configs"#
- 第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)
weixin_46620278
tensorflow人工智能python
目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者:说在前面1)本周任务:了解model.train_on_batch()并运用;了解tqdm,并使用tqdm实现可视
- 6 回归集成:xgb、lgb、cat
汀沿河
#2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
这个代码是从kaggle上拷贝过来的:如何使用三个树模型模块化训练;文本特征如何做,如何挖掘;时间特征的处理;模型权重集成;importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
- KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS
绒绒毛毛雨
语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2相关工作2.1语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型(LMs)在初始预训练过程中记忆了大量知识,包括可能侵犯个人隐私和身份的信息。以往针对语言模型隐私问题的研究主要集中在数据预处理和差分隐私方法上,这两者都需
- 全网最最实用--教你用gradio搭网页、部署模型等(代码粘贴即用、不讲虚的)
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大模型算法microsoft前端语言模型人工智能ai
文章目录〇前言一、构建网页1.各个组件介绍a.文本输入和输出b.图像输入和输出c.音频输入和输出d.视频输入和输出e.文件上传和下载f.滑块(`Slider`)g.单选按钮(`Radio`)h.复选框(`CheckboxGroup`)j.数据表格(`Dataframe`)2.一个网页示例代码a.按钮使用指南(事件处理和回调)3.整个网页代码b.整个网页展示二、构建ai任务a.构建一个自己的大语言模
- 『大模型笔记』AI自动化编程工具汇总[持续更新ING]!
AI大模型前沿研究
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『大模型笔记』AI自动化编程工具汇总!文章目录一.Bolt.new(开源AI驱动全栈Web开发工具)1.1.Bolt.new介绍1.2.编程小白如何打造自己的导航网站二.Cursor(人工智能代码编辑器)2.1.Cursor入门教程2.2.Cursor左侧布局设置和VSCode一样2.3.Cursor效率之道:Agent模式+7大高级技巧详解三.Windsurf(颠覆Cursor的全新工具)3.1
- Lambda离线实时分治架构深度解析与实战
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架构
一、引言在大数据技术日新月异的今天,Lambda架构作为一种经典的数据处理模型,在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。它整合了离线批处理和实时流处理,为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。本文将对Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点进行深度解析,并通过Java代码实现一个实战实例。二、Lambda架构的演变Lambda架构是由Storm的作者NathanMa
- “大模型横扫千军”背后的大数据挖掘--浅谈MapReduce
绒绒毛毛雨
大数据挖掘数据挖掘mapreduce人工智能
文章目录O背景知识1数据挖掘2邦费罗尼原则3TF.IDF4哈希函数5分布式文件系统一、MapReduce基本介绍1.Map任务2.按键分组3.Reduce任务4.节点失效处理5.小测验:在一个大型语料库上有100个map任务和若干reduce任务:二、基于MapReduce的基本运算1.选择(Selection)2.交(Intersection)3.并(Union)4.补(Difference)5
- 大模型中的分词技术 BBPE
禅与计算机技术
深度学习大模型NLP深度学习nlp中文分词机器学习
一、OOV问题和多语言场景在自然语言处理(NLP)中,OOV(Out-of-Vocabulary)问题是指模型在处理文本时遇到未在词表中出现过的词汇,导致无法有效处理这些词汇的情况。这一问题在多语言场景中尤为突出,因为不同语言在词汇、语法结构和表达方式上存在显著差异,单一语言的词表难以全面覆盖多语言的复杂性。在多语言场景下的NLP任务中(如机器翻译、跨语言文本分类等),模型需要处理多种语言的混合文
- Topaz Video AI——视频修复
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC
一、TopazVideoAI介绍及使用TopazVideoAI是一款基于人工智能的视频增强和修复软件,主要用于提升视频质量、去噪、插帧和分辨率提升。它利用深度学习技术对视频进行智能化处理,使得视频看起来更加清晰和流畅。TopazVideoAI特别适合那些需要修复旧视频、提升低分辨率视频质量的用户。二、TopazVideoAI的主要功能视频去噪:通过AI模型去除视频中的噪点,使画面更加干净。分辨率提
- 元数据驱动的设想
吾爱乐享
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本文永久更新地址:1.背景针对相似结构的表单,为了提高ui自动化编写效率,减少以减少重复工作,设想是否可以设计一个针对neoUI2.0通过元数据驱动的方式适应不同业务对象的测试框架2.设计元数据模型-字段名-字段类型-是否必填-是否只读-默认值-业务逻辑(可选,后期扩展)3.构建自动化测试框架利用现有的RF框架已实现的功能,通过实体名称打开对应实体的表单关键L进入【进入菜单】关键字进入【点击新建业
- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
人工智能语言模型自然语言处理
在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 浅析AI大模型现状及其应用,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
程序员_大白
互联网程序员大模型人工智能数据挖掘大模型
随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型已经成为全球科技竞争的焦点,展现出巨大的发展潜力和广阔的应用前景。AI大模型的应用落地正引发行业关注,技术进步正促使AI大模型的应用逐步从云端向终端设备延伸,从通用模型向针对特定行业的定制化解决方案转变,其商业潜力和对行业的影响不断增强。与此同时,国内外企业在大模型领域的竞争日趋激烈。AI大模型蓬勃发展AI大模型主要特征AI大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)
- 喜报|JumpServer信创堡垒机入选2024年浙江省信息技术应用创新解决方案
FIT2CLOUD飞致云
开源JumpServer堡垒机运维
2025年1月22日,中国领先的开源软件公司飞致云宣布,其JumpServer信创堡垒机解决方案成功入选“2024年浙江省信息技术应用创新优秀典型解决方案”。“2024年浙江省信息技术应用创新优秀典型解决方案”的征集与评选活动由浙江省经济和信息化厅、中共浙江省委网络安全和信息化委员会办公室、浙江省密码管理局、工业和信息化部网络安全产业发展中心(工业和信息化部信息中心)主办。此项活动以“进一步深化行
- 行业模板|DataEase企业管理大屏模板推荐
FIT2CLOUD飞致云
开源数据可视化DataEase模板市场数据大屏企业管理
DataEase开源BI工具于2022年6月发布模板市场(https://templates.dataease.cn),并于2024年1月新增适用于DataEasev2版本的模板分类。模板市场旨在为DataEase用户提供专业、美观、拿来即用的大屏模板,方便用户根据自身的业务需求和使用场景选择对应的大屏模板,并且在优质模板的基础上轻松制作自己的仪表板及数据大屏。截至2024年12月18日,Data
- 2.渲染管线——应用阶段
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渲染管线unity
渲染管线的应用阶段(ApplicationStage)是渲染流程的第一步,负责准备和提交渲染所需的数据。这个阶段由应用程序(如游戏引擎、3D建模软件)控制,开发者在这里定义场景中的物体、材质、灯光、相机等,并将这些数据传递给图形API(如OpenGL、DirectX、Vulkan),以便进入后续的渲染管线。认真讲解:应用阶段的核心任务场景数据的准备:应用程序需要加载3D模型、纹理、材质、灯光等信息
- 证券量化交易选择合适的编程语言
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在证券量化交易中,选择合适的编程语言至关重要,因为它直接影响到开发效率、运行速度和策略的灵活性。常用的编程语言有几个,它们各自有不同的优势和应用场景。以下是一些在量化交易中常用的编程语言:PythonPython是目前量化交易中最流行的编程语言之一,特别是在金融数据分析和模型开发中,广泛被使用。Python的流行主要有以下原因:数据处理能力:Python有非常强大的数据处理库,如pandas(数据
- 【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
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文章目录从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用前言第一部分:深入了解Scikit-Learn的基础知识1.什么是Scikit-Learn?2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分:深入理解Scikit-Learn的高级
- Progressive learning
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learnfromRestormer.Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration|IEEEConferencePublication|IEEEXploreProgressivelearning在小的croppatches上训练Transformer模型可能无法对全局图像统计进行编码,从而在测试时对全分辨率图像的效
- 定了!2024下半年软考考试各批次时间已出!
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经验分享
2024下半年软考机考批次时间安排已在近日公布,2024下半年软考共考3天,除中级系统集成项目管理工程师因报考人数较多采用分批考试外,其它科目均只有一个批次。一、考试时间2024年11月9日-11日。二、考试方式考试采取科目连考、分批次考试的方式,第一个科目节余的时长可为第二个科目使用。高级资格:综合知识和案例分析2个科目连考,作答总时长240分钟,综合知识科目最长作答时长150分钟,最短作答时长
- Java多线程与高并发专题——JMM
黄雪超
大数据面试java开发语言JMM
引入上一篇我们讲到在并发场景中,存在结果问题和性能问题,其中结果问题主要是因为没有保障可见性、原子性、有序性等导致的。这三者在编程领域属于共性问题,所有的编程语言都会遇到,Java在诞生之初就支持多线程,所以肯定有保障它们的技术方案。理解Java解决并发问题的方案,对于了解其他语言的解决方案有触类旁通的效果。在Java中,对应的解决方案就是JMM(Java内存模型)。什么是JMM?为了更准确的理解
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大白菜和MySQL
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文章目录nginx编译安装php编译安装整合nginx连接php测试LNMP环境的PHP服务是否可以连接mysqlnginx配置ssl证书及http跳转https编译安装nginx后新添加模块隐藏nginx版本号和标识配置nginx运行用户和cpu亲和性优化nginx事件处理模型优化nginx最多可打开文件数优化nginx进程最大并发连接数虚拟主机(servername)和location匹配规则
- 细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉机器学习conda
基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。这种设计使得模型能够在处理图像时更好地保留细节信息,同时关注图像中的重要内容。DEAB模型的核心组件包括:细节增强卷积(DEConv):DEConv是一种创新的卷积层设计,通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积(CDC)、角差分卷积(
- 速看:华为云云原生实践与应用大阅兵
CSDN云原生
分布式java编程语言大数据人工智能
出品|CSDN云原生2022年6月9日,CSDN云原生系列在线峰会第8期“华为云云原生实践与应用峰会”盛大举行,本期峰会出品人、中信银行技术专家、华为云MVP马超携手华为云数字化平台技术专家高红霞、边缘云创新实验室主任工程师郑子木、微服务产品经理丛琳琳、应用魔方AppCube产品经理邢博洋,全面分享了华为云的云原生应用实践。下面先简单回顾本期峰会的内容。演讲视频、完整文章将在本公众号陆续发布,敬请
- Python 潮流周刊#87:媲美 OpenAI-o1 的开源模型(摘要)
python
本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。本期分享了12篇文章,12个开源项目。下周因春节假期停更一周,提前恭祝大家蛇年吉祥,万事顺意!(PS.我在Python猫公众号给大家准备了一些红包封面,免费领取哟~)以下是本期摘要:文章&教程①优
- 【学习笔记】手把手教你使用Autoware标定SICK-2D激光雷达和相机
Masec
学习笔记Autoware标定二维雷达
2019/06/21更新说明:很多小伙伴反应从github上下载的Autoware没有CalibrationToolkit,是作者在github的新源码和我用的版本不一样了。该教程仅针对2018年11月7日的发布版本。网上Autoware的教程不多,而且都是关于多线的威力登雷达和相机的联合标定。自己摸索使用Autoware标定SICKTIM561单线激光雷达和相机的方法,写一个详细的教程,希望可以
- threejs——无人机概念切割效果
孙华鹏
无人机cocos2d游戏引擎
主要技术采用着色器的切割渲染,和之前写的风车可视化的文章不同,这次的切割效果是在着色器的基础上实现的,并新增了很多可调节的变量,兄弟们,走曲儿~线上演示地址,点击体验源码下载地址,点击下载正文从图中大概可以看出以下信息,一个由线组成的无人机模型,一个由粒子组成的无人机模型,那么这些粒子、线都是从一个无人机的gltf模型中提取出来的,无人机模型由很多个小的Mesh组成的一个大的group,那么为了着
- 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 =