- 高斯混合模型GMM&K均值(十三-1)——K均值是高斯混合模型的特例
phoenix@Capricornus
模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后,可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬(hard)分配到聚类中,每个数据点唯一地与一个聚类相关联,而EM算法基于后验概率进行软(soft)分配。事实上,可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型,其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出,其中σ2{\sig
- 《Python数据分析与挖掘实战》Chapter8中医证型关联规则挖掘笔记
茫茫大地真干净
机器学习Python数据挖掘
最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例,写写自己的心得。代码分为两大部分:1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析:defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
- 顺序内聚是指模块内的处理元素密切相关,并且必须按照特定的顺序执行,前一个处理元素的输出是下一个处理元素的输入
Bol5261
JVM(JavaVirtualMachine)JMM(JavaMemoryModel)JMS(JavaMessageService)服务器
该模块的内聚类型为顺序内聚。顺序内聚是指模块内的处理元素密切相关,并且必须按照特定的顺序执行,前一个处理元素的输出是下一个处理元素的输入。这种内聚类型比功能内聚稍弱,但仍然具有较高的内聚性。根据模块内聚的分类标准,当模块中各个处理元素密切相关于同一功能,且必须顺序执行,前一处理元素的输出直接作为下一处理元素的输入时,这种内聚类型属于顺序内聚(SequentialCohesion)。模块内聚类型对比
- Prompt Engineering终极手册:构建高效AI提示词库的完整技术路线
LCG元
大模型prompt人工智能
目录一、提示词库构建核心架构二、关键技术实现步骤1.数据采集与清洗2.提示词向量化编码3.聚类分析与分类存储三、API服务化部署四、性能优化方案五、监控与持续优化六、应用效果展示本文将深入探讨构建企业级AI提示词库的完整技术方案,含数据处理、模型训练、部署监控全流程代码实现在AI应用爆炸式增长的今天,提示词质量直接决定模型输出效果。本文将手把手教你构建企业级提示词库,涵盖以下核心技术环节:一、提示
- 【PyCharm 使用技巧】PyCharm 基本功能详解 || 【Jupyter Notebook】如何进入其它盘,如D盘?H盘?|| 【机器学习】聚类算法详解及其应用 || 道路交通流量模拟预测
追光者♂
Python从入门到人工智能工具技巧解决办法百题千解计划(项目实战案例)PyCharm使用技巧Jupyter如何进入其它盘聚类算法练习PyCharm详解时空交通流预测模拟
作者主页:追光者♂个人简介:在读计算机专业硕士研究生、CSDN-人工智能领域新星创作者、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4、阿里云社区专家博主【无限进步,一起追光!】欢迎点赞收藏⭐留言本篇的目录一,是请看目录四——PyCharm基础设置回顾的续篇,继续记录讲解PyCharm的基本功能。目录二回顾了在使用Jupyter时的问题。目录三练习了机器学习算法中的聚类算法。目录一、再次了解PyC
- k近邻算法(kNearest Neighbors) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
k-近邻算法,聚类,分类,分离散数据,决策边界,邻域,机器学习,监督学习k-近邻算法(k-NearestNeighbors)-原理与代码实例讲解k-近邻算法(k-NearestNeighbors,简称kNN)是一种简单的监督学习方法,它在机器学习领域有着广泛的应用。kNN算法的核心思想是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近邻样本的大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。这种基于局部决策的
- 算法思想之广度优先搜索(BFS)及示例(亲子游戏)
墨鸦_Cormorant
算法算法宽度优先游戏
广度优先搜索广度优先算法,又称广度优先搜索算法,是最简便的图的算法之一,其特点是:在扫描数据空间时,每个点以最短路径生成广度优先生成树。广度优先搜索这种算法遍历整个图的所有节点并记录,直至找到所需结果为止,是一种盲目算法,但它还有一个非常重要的特性一最佳解,即当所有的边长相等,它就是最佳解,若在距离聚类算法中,应用广度优先搜索此特性去搜寻数据对象的同类,则可以有效地提高聚类速度。此外,可以把网格单
- DAY 17 常见聚类算法
yizhimie37
python训练营打卡笔记机器学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710day17笔记全流程(可点开下载)#导入必要的库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarnings#忽略警告信息,使输出更整洁warnings.filterwarnings("ign
- 【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务:分类、回归、聚类
若北辰
人工智能分类回归
文章目录一、分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库2.设置Matplotlib的字体3.生成模拟数据集4.将数据集划分为训练集和测试集5.数据标准化6.定义线性回归模型7.预测8.计算均方误差(MSE)9.绘制回归预测效果图训练集上的预测效果测
- 从0开始学习R语言--Day27--空间自相关
Chef_Chen
学习
有的时候,我们在数据进行分组时,会发现用正常的聚类分析的方法和思维,分组的情况不是很理想。其实这是因为我们常常会忽略一个问题:假设我们正在分析的数据是真实的,那么它也肯定在一定程度上符合客观规律。而如果我们正在分析的数据中,有真实的客观空间数据时,可以考虑用空间自相关的方法去分析。例如我们在分析城市犯罪率的时候,用聚类分析的思维,我们可能会思考不同城市的犯罪特征是什么,是否有相似点,亦或是试图把城
- Task01. 时序数据与 PyPOTS 介绍
三分梦~
python机器学习时序数据库数据挖掘
Task01.时序数据与PyPOTS介绍Task01.时序数据与PyPOTS介绍1.时间序列数据介绍️举例:与i.i.d数据的区别示例:1.1时间序列数据的类型1.2常见时间序列数据示例1.3时间序列研究与应用方向主要任务:1.预测(Forecasting)2.分类(Classification)3.聚类(Clustering)4.异常检测(AnomalyDetection)5.时间序列生成(Ge
- python scipy简介
凤枭香
Python图像处理pythonscipy开发语言图像处理
scipyscipy是一个python开源的数学计算库,可以应用于数学、科学以及工程领域,它是基于numpy的科学计算库。主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算。scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算,后面对于scipy的讲解主要也是基于这些包来实现的cluster:包含聚类算法co
- 【无标题】
书桐先生
python前端开发语言
✅什么是KMeans聚类?为什么要用它?通俗解释:KMeans聚类就像“自动分类器”,它根据像素的灰度值,把整张图分成亮度不同的几类区域。比如,把黑色背景、亮一点的重影、最亮的主影区分开。为什么用它:图像中的亮度差异很明显:背景暗(低灰度)重影比背景亮但比主影暗主影最亮KMeans可以自动分组像素,不需要手动设阈值,适应性强,适用于批量图像处理。✅什么是“形态学去噪”?用来干什么?通俗解释:形态学
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- Datawhale组队学习 - 202505 - PyPOTS - Task01时序数据与PyPOTS
来两个炸鸡腿
学习python人工智能
系列文章目录Task01-时序数据与PyPOTS文章目录系列文章目录前言1时间序列数据1.1时间序列数据的类型1.2时间序列数据示例1.3时间序列的研究与应用方向1.3.1预测Forecasting1.3.2分类Classification1.3.3聚类Clustering1.3.4异常监测AnomalyDetection1.3.5时间序列生成Generation1.3.6插补Imputation
- python中Scikit-learn模块介绍
不会仰游的河马君
pythonpythonscikit-learn开发语言
Scikit-learn是Python中一个开源的机器学习库,它提供了简单高效的工具,用于数据挖掘和数据分析。该库包含了各种分类、回归、聚类算法,以及数据预处理、模型选择、模型评估等功能。Scikit-learn的特点是接口统一、使用简单、运行高效,并且有一个活跃的社区不断维护和更新。它广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。应用和发展趋势Scikit-learn在机器学习和数据科学领域的应
- 数据挖掘与机器学习 期末复习整理
无敌摸鱼高手
数据挖掘与机器学习数据挖掘机器学习人工智能期末复习知识总结
1.分类:–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器,然后把每个数据归结到某个已知的类,进而也可以预测未来数据的归类。2.聚类:–无类别标记,因此是一种无监督学习–无类别标记样本,根据信息相似度原则进行聚类,通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间的关系3.聚类方法:划分方法-(分割类型)K-均值K-Means顺序领导者方法基于模型的方法
- BIRCH、K-Means、KNN聚类算法实战:二维坐标空间聚类分析
闲书郎
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目深入探讨BIRCH、K-Means、K-Means++和K-NearestNeighbors(KNN)四种聚类算法在二维坐标空间中的应用与分析。通过Python代码实现,项目着重介绍算法的运行机制,以及它们在聚类任务中的效果和优缺点。测试集包含二维坐标数据,通过比较不同算法处理效果,学习者将加深对算法的理解,并为未来的数据分析工作打下基础。1.聚类算法在
- 机器学习算法_聚类KMeans算法
TY-2025
机器学习机器学习算法聚类
一、聚类算法分析1.概念概念:根据样本之间的相似性,将样本划分到不同的类别中;不同的相似度的计算方法,会得到不同的聚类结果,常见的相似度计算方法有欧氏距离法(无监督算法)聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下,自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类(1)根据聚类颗粒度分类个数比较多的,细聚类;个数比较多的,粗聚类(2)根据实现方法分类K-means:按照质心分类层次聚类:对数据进行逐层划
- 二分K-means:让聚类更高效、更精准!
AI妈妈手把手
kmeans聚类支持向量机二分K-meansPython实现机器学习聚类算法
大家好!!欢迎再次来到我的技术分享博客~在前期文章中,我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。今天,我们解锁另一种高效优化方案——二分K-means(BisectingK-Means),它用层次分裂策略彻底规避初始点敏感性问题,并与前三篇内容形成完美闭环!K-means算法详解Canopy+K-means优化方
- K均值聚类例题
phoenix@Capricornus
均值算法聚类机器学习
给定5个样本的样本矩阵X⊤=[0015520002]{\bmX}^\top=\begin{bmatrix}0&0&1&5&5\\2&0&0&0&2\end{bmatrix}X⊤=[0200105052]使用KKK均值聚类算法将样本聚到两个类中。选择两个样本点x1=(0,2)⊤{\bmx}_1=(0,2)^\topx1=(0,2)⊤,x2=(0,0)⊤{\bmx}_2=(0,0)^\topx2=(0
- 【Python】机器学习:Scikit-learn、Statsmodels
机器学习:Scikit-learn、Statsmodels文章目录机器学习:Scikit-learn、Statsmodels1.**Scikit-learn****主要功能****核心模块****常用功能及代码示例**1.**数据预处理**2.**分类算法**3.**回归算法**4.**聚类算法**5.**模型选择**6.**Pipeline**2.**Statsmodels****主要功能***
- 文本聚类分析:基于相似性的文档分组
Morpheon
RRTextClustering
大家周一快乐!最近世界局势动荡,中东冲突不断。这种混乱可能会影响我们对世界的认知。就像法国人说的“C’estlavie”(这就是生活)。但无论未来如何,请记住瑞士人常说的“Lavieestbelle”(生活是美好的)。文本聚类分析通过内容相似性将文档分组,实现在R语言中自动对大型文本集合进行分类。什么是文本聚类分析?聚类分析将文档分组,使得同一组内的文档彼此之间的相似度高于与其他组中文档的相似度。
- R情感分析:解码文本中的情感
Morpheon
Rr语言开发语言
基于之前关于文本聚类和文本模型的博客,我们现在可以深入探讨一个经典主题-情感分析。情感分析通过计算方式识别和分类文本中的情感,帮助理解公众意见或消费者反馈。什么是情感分析?情感分析确定文本背后的情感基调,将其分类为积极、消极或中性。它被广泛用于社交媒体监控和理解消费者需求。为什么使用情感分析?公众意见:评估对话题或品牌的情绪。消费者洞察:快速识别客户反应(例如,Expedia加拿大的商业案例)。挑
- YOLO进化史:从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得?
摘取一颗天上星️
YOLO
⚙️一、初代奠基:打破两阶段检测的垄断(2016-2018)YOLOv1(2016):首次提出“单次检测”范式,将目标检测转化为回归问题。7×7网格+30维向量输出,实现45FPS实时检测,但小目标漏检严重。YOLOv2(2017):引入锚框(AnchorBoxes),通过k-means聚类确定先验框尺寸新增高分辨率微调(448×448输入)使用Darknet-19主干,速度达67FPSYOLOv
- 机器学习15-2(Mini Batch Kmeans)
Roy_Allen
MachineL机器学习batchkmeans
文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外,还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉,需要先来一段理论基础做铺垫,速览即可!在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
- 深度学习笔记
疯狂成瘾者
深度学习笔记人工智能
文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图(聚类结果)获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例(用PCA将3D数据降至2D)✅第1部分:导入模块✅第2部分:生成模拟数据✅第3部分:PCA降维处理✅第4部分:开始绘图✅第5部分:绘制散点图✅第6部分:完善图像细节并显示✨最终效果数据降维的作用✅一
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
爱看烟花的码农
ML机器学习概率论人工智能
一、GMM是什么?高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据分布是由多个高斯分布(正态分布)的加权组合构成的。它假设数据点是从若干个高斯分布中生成的,每个高斯分布代表一个“簇”或“子群体”。GMM是一种软聚类方法,与K-Means不同,它不仅能将数据点分配到某个簇,还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型:GMM认为数据集中的每个数据
- 鸿蒙开发实战之Media Library Kit重构美颜相机资源管理体系
harmonyos-next
一、核心架构升级通过MediaLibraryKit实现三大能力突破:跨设备媒体库同步拍摄内容秒级同步至平板/PC(端到端延迟<200ms)智能去重(相似内容合并精度99%)AI内容管理人脸聚类自动创建相册(支持10万+人脸库)场景识别分类(识别150+场景标签)隐私安全存储敏感内容加密沙箱(SM4国密算法)权限精细化管控(读写操作全记录)二、关键技术实现importmediaLibfrom'@oh
- 面试手撕代码-k-means算法
jiao_xd17
python
要求:随机生成x,y均在[0,10]范围内的10个点,k=2,训练一个简单的k-means模型。K均值算法步骤如下:1.在训练样本点中随机初始化[0,10]范围内的k个样本点作为k个簇各自的中心;2.遍历一遍所有样本点,将每一个样本点分配到最近的簇中心,得到clusterDict。clusterDict的键为centroidList的下标,键值为属于该类的所有样本点。3.计算第一次聚类迭代得到的结
- 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 =