- 【机器学习算法选型:分类与回归】 常见分类算法介绍
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习机器学习分类回归分类与回归机器学习算法选型深度学习人工智能
第2节:常见分类算法介绍在机器学习中,分类算法是用于预测一个样本所属类别的工具。无论是在金融风控、医疗诊断、图像识别还是推荐系统等领域,分类算法都扮演着至关重要的角色。不同的分类算法各自有不同的优缺点和应用场景,因此了解这些算法的特点及其适用条件,是构建高效分类模型的关键。1.逻辑回归(LogisticRegression)介绍逻辑回归是一种广泛应用于二分类问题的线性模型,其目标是根据输入特征预测
- 基于启扬嵌入式硬件的智能桌子解决方案
浙江启扬智能科技有限公司
分享解决方案嵌入式硬件android解决方案平板联发科
智能化的脚步逐渐进入到日常生活场景,带来许多“新”产品,智能桌就是其中之一。智能桌与一般桌子最大的不同在于安装了类似于平板电脑的超大触摸屏,结合信息技术、触控技术,内置应用软件;不仅具备普通桌子的置物功能,还能够根据桌子的不同应用场合,配置娱乐游戏、音乐播放、无线充电、高度调节等功能,广泛应用于KTV、酒吧、电影院、餐厅、企业会客室等场景。图片来源于网络智能桌子采用大尺寸电容触摸屏,自动识别,准确
- 【多模态处理篇二】【深度揭秘:DeepSeek视频理解之时空注意力机制解析】
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」音视频自动化DeepSeekDeepSeekR1人工智能机器学习视频理解
一、为啥要搞视频理解这事儿咱先唠唠为啥视频理解这么重要哈。现在这互联网时代,视频那可是铺天盖地的。你刷短视频平台,看在线电影,玩游戏直播,到处都是视频。但是计算机它一开始可不懂视频里到底是啥意思,它看到的就是一堆像素点和声音信号。视频理解呢,就是要让计算机像人一样,能看懂视频里的内容。比如说,知道视频里是谁在干啥,发生了啥事儿,啥时候发生的。这在很多领域都特别有用,像安防监控,能自动识别视频里的异
- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
嵌入式Jerry
AI分类人工智能数据挖掘嵌入式硬件linux数据分析算法
引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- 人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践人工智能架构机器学习深度学习
人工智能基础:从零开始讲解AI的基本概念、发展历程及其核心技术人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,渗透到各行各业,改变着我们的生活方式和工作模式。从自动驾驶到语音助手,从推荐系统到智能制造,人工智能技术无处不在。然而,许多人对于人工智能的了解仍停留在表面,甚至对其中的一些核心概念感到陌生。本文将围绕人工智能的基础概念、发展历程及核心技术进行详细讲解。我们将通过代码示例和表格对比,帮助大家深入理
- 节点小宝:远程观影与家庭学习的救星
程序员
节点小宝:远程观影与家庭学习的救星赵磊一家四口住在一个充满欢声笑语的小屋里,爸爸赵磊是个电影迷,而妈妈王莉则负责两个孩子的教育。大儿子小龙热爱科学,经常需要在线观看科普视频;小女儿小雨则对英语有着浓厚的兴趣,每天都会观看高清英语学习动画。赵磊一家的日常然而,家里的网络状况却总是让人头疼。每当晚上,赵磊想要观看一部高清电影放松一下时,网络就会变得异常缓慢。同时,小龙和小雨也需要在网上观看视频学习,网
- 看《神医扁鹊》有感
近冬的阳光
前天晚上,看了一部电影《神医扁鹊》,在没有看这部电影之前,我一直都以为扁鹊的结局是个喜剧,看过之后才知道,扁鹊的最终结局居然是被那些嫉贤妒能的统治者给害死的。回想自己的亲身经历(被脑控畜生脑控),想想自己的结局,心里不免有一丝的悲伤,昨天把同样内容的日记帖子发表在知乎上,立马被删除,原因当然是统治者的敏感,我只是没有想到在当今这个时代,害死扁鹊的那种人仍然停留在当代中,而且位高权重,我只是希望自己
- 基于ThinkPHP 5~8兼容的推荐算法类实现,
极梦网络无忧
自建推荐算法算法机器学习
在现代推荐系统中,随着用户量和物品量的增长,传统的推荐算法可能会面临性能瓶颈。本文将介绍如何基于ThinkPHP实现一个高性能的推荐系统,结合显性反馈(如兴趣选择)、隐性反馈(如观看时长、评论、点赞、搜索等)、行为序列分析和关键词拆分(支持中文)等功能,并通过优化方案支持大规模用户场景。目录推荐系统简介数据库设计推荐算法类的实现优化方案总结与扩展推荐系统简介推荐系统的目标是根据用户的历史行为,预测
- 三大平台云数据库生态服务对决
title:三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容,提供成本优化计算模型、灾备演练方案设计、性能调优路线图等完整解决方案。categories:前端开发tags:云数据库弹性扩展多云架构数据库即服务自动运维全球部署成本优化扫描二维
- 如何利用USearch实现快速向量搜索:更轻量、更高效的替代方案
sdfugyd
python
引言向量搜索在现代机器学习和信息检索中扮演着重要角色。无论是图像检索、文本相似度计算还是推荐系统,向量搜索都是核心技术之一。本文将介绍一个轻量级、高效的向量搜索引擎——USearch。这种引擎与FAISS在功能上相似,但在设计上更为精简,具备更高的兼容性。接下来,我们将详细讲解如何安装和使用USearch,并提供实用的代码示例。主要内容1.USearch与FAISS的对比USearch的基础功能与
- 【含文档+PPT+源码】基于Python的图书推荐系统的设计与实现
小咕聊编程
python开发语言
课程简介:本课程演示的是一款基于python的图书推荐系统的设计与实现,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Python学习者。1.包含:项目源码、项目文档、数据库脚本、软件工具等所有资料2.带你从零开始部署运行本套系统3.该项目附带的源码资料可作为毕设使用图书推荐系统的重要核心功能用户注册和登录、图书推荐、浏览图书、图书评分、图书收藏、图书数据可视化分析等。具体功能模块如
- USearch: 高效紧凑的单文件向量搜索引擎
eahba
搜索引擎python
技术背景介绍近年来,向量搜索技术被广泛应用于诸如推荐系统、图像检索和自然语言处理等领域。FAISS是一个广泛使用的向量搜索库,但我们今天要介绍的是USearch,它是一个更小、更快的单文件向量搜索引擎。虽然USearch和FAISS都采用了HNSW(HierarchicalNavigableSmallWorld)算法,其设计原则和用户体验却有所不同。核心原理解析HNSW算法利用了小世界网络的特性,
- 使用 Pinecone 和 SelfQueryRetriever 进行电影查询
dgay_hua
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在本篇文章中,我们将深入探索如何使用Pinecone作为向量数据库并结合SelfQueryRetriever进行电影数据查询。我们将通过实例代码演示如何创建一个Pinecone向量存储,并在其中存储包含电影摘要的小型数据集。技术背景介绍Pinecone是一个功能全面的向量数据库,非常适合需要处理矢量数据的应用场景。SelfQueryRetriever是一个强大的工具,可以通过自然语言和元数据条件来
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法,它包含了实体(如人物、地点、事物)以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言,进行信息检索,进行推荐系统等多种应用。作用1
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- WebSocket(WS)协议系列(二)事件机制
是纯一呀
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通讯双方怎么知道对方什么时候会发消息过来并接收的,是通过轮询吗?轮询是指客户端定期向服务器发送请求,检查是否有新的数据(即客户端不断发起请求)。就是你的舔狗,每天定时定点发消息问你,在吗?睡了吗?看电影吗?检查你是否有想和ta说话的意愿。你说话了,就是有新的数据,ta就get到了。WebSocket不使用传统的轮询机制,它通过事件驱动的方式处理消息的接收和发送。而WebSocket连接在建立后是持
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Vearch是一个可扩展的分布式系统,用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中,我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理,演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置,并分析一些实际应用场景,最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展,向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理,向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而,随着数据量的增
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ZBrush:导出与导入ZBrush模型ZBrush模型导出基础了解ZBrush的导出格式ZBrush是一款强大的数字雕塑和绘画软件,它支持多种模型导出格式,以适应不同的下游应用需求。在ZBrush中,最常见的导出格式包括:OBJ:一种广泛支持的3D模型格式,可以包含顶点、面、纹理坐标和法线信息。STL:常用于3D打印,仅包含顶点和面信息,不支持纹理和颜色。FBX:支持动画和骨骼,是游戏和电影行业
- Python爬虫-猫眼电影的影院数据
写python的鑫哥
爬虫案例1000讲python爬虫猫眼电影电影院数据采集
前言本文是该专栏的第46篇,后面会持续分享python爬虫干货知识,记得关注。本文笔者以猫眼电影为例子,获取猫眼的影院相关数据。废话不多说,具体实现思路和详细逻辑,笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来,跟着笔者直接往下看正文详细内容。(附带完整代码)正文地址:aHR0cHM6Ly93d3cubWFveWFuLmNvbS8=目标:获取猫眼电影的影院数据1.项目场景介绍老规矩,我们还是通过接码
- 吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?
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吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?引言你是否在开发过程中,为了模型更新而频繁重启服务,浪费大量时间?又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电,而有些却慢得像蜗牛?今天就带你深入了解模型热加载能力的支持对比,让你不再为模型加载问题而烦恼!核心内容模型热加载概念科普场景化描述:想象一下,你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时,如果不能进行热加
- 图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能
不务正业的猿
面试Neo4j数据库neo4j面试职场和发展图数据库
Neo4j的性能是它作为图数据库的重要特性之一。Neo4j在处理图数据时,通过优化图的存储、查询和遍历等方面,提供了高效的性能,特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景,如社交网络、推荐系统、知识图谱等。以下是Neo4j性能的几个关键方面:1.图数据结构的优势
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
人工智能学习
一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- html5新增的标签有哪些
北原_春希
html5前端html
HTML5新增的标签主要可以分为几类,以下是按照类别进行分点表示和归纳的HTML5新增标签:结构性标签::定义文档或节的头部。:定义导航链接。:定义文档中的独立节。:定义文档、页面、应用或网站中独立的内容区域。:定义页面的侧边栏内容。:定义文档或节的页脚。:定义文档的主体内容。多媒体标签::定义视频或电影。:定义音频内容。:为和元素定义媒体资源。:为和元素定义文本轨道。:定义嵌入的内容,比如插件。
- 基于微信小程序的电影院订票选座系统的设计与实现,SSM+Vue+毕业论文+开题报告+任务书+指导搭建视频
初尘屿风
Javaweb毕业设计初尘屿风微信小程序vue.js小程序
本系统包含用户、管理员两个角色。用户角色:注册登录、查看首页电影信息推荐、查看电影详情并进行收藏预定、查看电影资讯、在线客服、管理个人订单等。管理员角色:登录后台、管理电影类型、管理放映厅信息、管理电影信息、管理用户信息、管理订单等。运行环境jdk8+mysql+IntelliJIDEA+maven3+微信开发者工具项目技术Spring+SpringMvc+Mybatis+html+css+js+
- 让AI真正“动起来“:静态工作流与动态任务规划深度解析
ghs_gss
人工智能
文章目录引言:AIAgent的进化之路一、静态工作流:企业智能化的基石1.1什么是静态工作流?1.2核心三要素:1.3电商推荐系统实战案例1.4优势与局限二、动态任务规划:AI的真正智能时刻2.1动态规划核心原理2.2自动驾驶实时规划案例2.3技术挑战与突破三、静动结合:构建企业级智能系统3.1混合架构设计3.2智能客服系统实战3.3性能对比数据四、落地实践指南4.1技术选型建议4.2实施路线图4
- 观影《哪吒2》后,我用 DeepSeek梳理了封神人物关系
潘智祥
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年初四晚上跟老婆还有老婆的弟弟(也就是小舅子,但我一直不习惯这个称谓)去看了哪吒2,老婆说,我们好像有快2年没去电影院看过电影了。从前年老婆怀孕开始,确实没再去过电影院。哪吒2中提到了很多《封神演义》中的角色,比如无量仙翁、昆仑十二金仙、元始天尊等,哪吒本身也是封神中的一个重要角色。我一直对于中国的神话体系还挺有兴趣的,正好最近DeepSeek很火,我就用DeepSeeKR1+联网搜索整理了一下这
- 使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作
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使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作技术背景介绍向量数据库是一种用于存储和检索高维向量数据的数据库,非常适合应用于自然语言处理、推荐系统等领域。在这篇文章中,我们将介绍如何使用PGVecto.rs在Postgres中进行向量数据库操作。核心原理解析PGVecto.rs是基于Postgres的向量数据库实现,可以轻松地实现向量的存储和高效检索。它通过Postgres的扩展实
- 推荐系统Day2笔记
『₣λ¥√≈üĐ』
机器学习人工智能
协同过滤(CollaborativeFiltering)推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。基本思想是:根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品。基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向,并预测用户可能喜好的产品进行推荐。一般是仅仅基于用户的行为数据(评价、购买、下载等),而不依赖于项的任何附加信息(物品自身特征)或者用户的任何附加信息(年龄,性别等)。目前应用比较广泛
- 探秘 DeepSeek R1 模型:跨越多领域的科技奇迹,引领智能应用新浪潮
羑悻的小杀马特.
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DeepSeekR1模型功能强大,应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例,助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景:二、DeepSeekR1模型概述:2.1模型特点:2.2技术原理:三、自然语言处理领域的应用:3.1文本分类:3.1.1应用场景:3.1.2代码演示:3.2情感分析:3.2.1应用场景:3.2.2代码演示:3.3机
- 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 =