- 【Vite】前端构建工具详解
Peter-Lu
#Vite前端javascriptnpmnode.jswebpack
文章目录一、构建工具概述1.什么是构建工具?2.常见的构建工具二、Vite的优势1.极速的开发服务器2.极速的冷启动3.高效的HMR(热模块替换)4.生产环境中的优化三、Vite的基本用法1.安装Vite2.项目结构3.启动开发服务器4.构建生产版本四、Vite的核心概念1.按需加载2.ESBuild3.Rollup打包五、Vite的扩展与定制1.插件系统2.环境变量六、Vite的应用场景1.适合
- DeepSeek本地部署的一些问题记录
沐沐uuu
DeepSeek
1、模型怎么不保存到C盘:关掉ollama之后,设置环境变量:OLLAMA_MODELS,环境变量的地址,改为你想要的地址,参考文章:https://blog.csdn.net/u012151594/article/details/1420621992、ollamarm模型名,删除新建的模型,缓存文件C:\Users\Administrator.ollama,找你对应的目录,删除即可3、1.5b模
- springboot动态多数据源配置多线程切换问题
starsAreCloser
spring拓展springboot后端java
springboot动态多数据源配置多线程切换问题背景项目中使用了spring的AbstractRoutingDataSource来实现多数据切换动态功能,大体实现思路和链接中文章所述差不多的:link,一开始运行正常,后来对一个查询比较慢的接口做了优化,使用了多个线程并发处理,然后就出问题了,现象是请求每隔几次就报错表或视图不存在,也就是切换数据源失败了。排查思路先总结下我之前遇到过的各种切换失
- 深入理解 C++ 算法之 SPFA
小白布莱克
c++算法开发语言
在图论算法的世界里,单源最短路径问题是一个经典且重要的研究方向。SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)算法作为求解单源最短路径问题的一种高效算法,在C++编程中有着广泛的应用。本文将深入探讨SPFA算法的原理、实现步骤以及在C++中的代码实现。SPFA算法原理SPFA算法本质上是对Bellman-Ford算法的一种优化。Bellman-Ford算法通过对所有边进行多次松
- 万象公文全面接入DeepSeek,内容创作一键起飞!
Thuni_soft
人工智能AIGCdeepseek
近日,国产开源大模型DeepSeek-R1以其高性能、低成本的优势,犹如一匹黑马,成为全球增长速度最快的AI应用之一,引发热烈关注。目前,万象公文已与DeepSeek实现多场景深度对接,借助其强大的功能,进一步释放万象公文在公文智能写作领域中的潜力,轻松应对各种公文撰写需求。效率与质量双飞跃万象公文+DeepSeek的组合,使得公文创作的效率与质量都得到了显著的提高,同时私有化部署资源需求更低。我
- 安全测试中的身份认证与访问控制深度解析
进击的雷神
安全性测试
第一部分:基本概念与核心问题1.身份认证与访问控制基础1.1身份认证三要素知识因素(密码、PIN码)持有因素(硬件令牌、手机)生物因素(指纹、面部识别)1.2访问控制模型DAC(自主访问控制)MAC(强制访问控制)RBAC(基于角色的访问控制)2.关键安全机制2.1会话管理要素会话ID生成算法Cookie安全属性(Secure/HttpOnly)会话超时机制2.2权限管理原则最小权限原则(POLP
- 百度舆情优化:百度下拉框中的负面如何清除?
小马识途营销杂记
百度全网舆情处理百度下拉框优化
百度的下拉词、相关搜索、大家还在搜有负面词条,一直是企业公关经理头疼的问题,小马识途营销顾问深耕网络营销领域十几年,对百度SEO优化、百度下拉框、百度相关搜索、自媒体营销、短视频营销等等技巧方面积累了一定的方法和技巧。对于百度下拉框中出现的负面内容,可以采取以下策略进行有效优化或处理:1.正面内容建设真实性评估首先,要判断负面信息是否真实存在,是实际情况还是人为造就的。找到背后的原因,这样才能自然
- 在Simulink中建立基于高压直流输电的模块化多电平逆变器仿真模型
xiaoheshang_123
人工智能网络linux
目录基于Simulink的高压直流输电下的模块化多电平逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1子模块模型2.1.2MMC主电路模型2.1.3控制器模型2.1.4滤波器模型2.2连接各模块2.3添加输出显示3.仿真设置与运行3.1设置仿真参数3.2运行仿真3.3分析仿真结果4.结果分析与讨论4.1结果分析4.2讨论5.示例
- SpringBoot 接入 豆包 火山方舟大模型
.993
springboot后端java
火山方舟控制台开通模型推理、知识库应用入口;文档中心各类接口说明及SDK获取;向量数据库VikingDB文档下翻找到有java操作案例;实现目标功能效果:通过SDK调用豆包大模型,在代码内实现问答的效果;官方示例通过使用知识库,自己上传文档。让豆包大模型可以回答你文档中的内容数据(即自定义属于你自己(自身业务领域)的大模型);前置步骤:点击右上角头像处去创建API访问密钥;控制台内模型推理-在线推
- mysql 知识点梳理以及常见问题汇总
司江龙
mysql面试数据库
文章四大部分基础知识、性能优化(索引、sql查询)、高并发大表、mysql集群中间件,哎.....整理不易,看完觉着有帮助给个赞和小星星。一、基础知识mysql数据库数据类型知识点汇总1、mysql的数据类型有哪些?常见的数据类型有整数、浮点数、字符串、枚举、日期、列属性2、varchar和char的区别varchar是伸缩长度,char是固定长度,如果存储手机号或者身份证号等固定长度的数据使用c
- 微服务面试必读:拆分、事务、设计的综合解析与实践指南
努力的小雨
Java面试分享微服务面试架构
谈谈你对微服务的理解,微服务有哪些优缺点?首先,微服务是对传统单体架构的一种优化。当一个单体架构随着业务的增加而变得臃肿时,微服务通过将业务拆分成小的独立单元来进行优化。微服务的优点有以下几点:业务清晰:拆分微服务后,每个服务只负责一个独立的业务,没有与其他业务耦合,使新员工能够快速理解和上手。性能优化:单体架构的部署启动通常是一个挑战,而微服务的拆分使得单个服务可以独立部署,大大提升了部署的灵活
- 【图片转换PDF】多个文件夹里图片逐个批量转换成多个pdf软件,子文件夹单独合并转换,子文件夹单独批量转换,基于Py的解决方案
平安喜乐-开开心心
多文件夹批量图转PDF多目录图片快速转PDF多文件夹资料批量PDF转换多目录图像批量整合转档多文件夹文件批量PDF整合多文件夹影像批量PDF处理多文件夹文件批量PDF整合
建筑设计公司在项目执行过程中,会产生大量的设计图纸、效果图、实景照片等图片资料。这些资料按照项目名称、阶段、专业等维度存放在多个文件夹和子文件夹中。操作需求:为了方便内部管理和向客户交付完整的设计方案,公司需要将每个项目文件夹及其子文件夹内的图片分别转换成PDF文件。比如,一个大型商业建筑项目,将概念设计阶段的草图、初步设计的效果图、施工图等图片合并成一个完整的PDF方案,便于查阅和保存。以下是一
- Spring中使用Async进行异步功能开发实战-以大文件上传为例
Ase5gqe
面试学习路线阿里巴巴springjava后端
目录前言一、场景再现1、Event的同步机制二、性能优化1、异步支持配置2、自定义处理线程池扩展3、将线程池配置类绑定到异步方法三、总结前言在之前的博客中,曾将讲了在SpringBoot中如何使用Event来进行大文件上传的解耦,原文地址:使用SpringEvent解决WebUploader大文件上传解耦问题,在这篇博客当中,我们使用Event机制成功的将大文件的上传和解析的功能进行分离,已经实现
- 多开工具对手机网络连接的优化与改进
程序员
多开工具对手机网络连接的优化与改进摘要:随着智能手机的普及和应用程序的增多,人们对于同时运行多个应用程序的需求也日益增长。然而,单一设备的资源有限,同时运行多个应用程序可能会影响手机的性能和网络连接。为了解决这个问题,多开工具应运而生。本文将探讨多开工具对手机网络连接的优化与改进。引言:在过去的几年里,多开工具成为了许多手机用户的必备工具。多开工具可以让用户同时在一个设备上运行多个应用程序,从而提
- Node.js调用DeepSeek Api 实现本地智能聊天的简单应用
phper8
node.js
在人工智能快速发展的今天,如何快速构建一个智能对话应用成为了开发者们普遍关注的话题。本文将为大家介绍一个基于Node.js的命令行聊天应用,它通过调用硅基流动(SiliconFlow)的API接口,实现了与DeepSeek模型的智能对话功能。这个项目不仅实现了流式响应输出,还提供了对话记录的自动保存功能,是一个非常实用的AI对话工具。代码下载:https://gitee.com/phpervip/
- 【大模型】ChatGPT 数据分析与处理使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用ChatGPT数据分析ChatGPT数据处理ChatGPT处理数据ChatGPT分析数据ChatGPT数据分析使用
目录一、前言二、AI大模型数据分析介绍2.1什么是AI数据分析2.2AI数据分析与传统数据分析对比2.2.1差异分析2.2.2优劣势对比2.3AI大模型工具数据分析应用场景三、AI大模型工具数据分析操作实践3.1ChatGPT常用数据分析技巧操作演示3.1.1快速生成数据3.1.2在线分析数据3.1.3在线提取数据3.1.4离线数据提取与分析3.1.5提取PPT数据3.1.6提取文档数据并分析3.
- LangChain开发【NL2SQL】应用(few-shot优化)
向羿燃
LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客,留了一个问题,对于相对复杂的sql(leetcode中等难度的sql题),gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究:https://medium.com/ubiai-nlp/step-
- 大模型转换为 GGUF
奔跑中的小象
AIGGUF
一、GGUF介绍GGUF格式的全名为(GPT-GeneratedUnifiedFormat),提到GGUF就不得不提到它的前身GGML(GPT-GeneratedModelLanguage)。GGML是专门为了机器学习设计的张量库,最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式,并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中,遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问
- 如何利用缺陷项目检查表提升项目质量?
项目管理
在软件开发过程中,缺陷项目检查表是一个不可或缺的工具,它能够显著提升项目质量,减少错误,并确保产品的可靠性。通过系统性地使用缺陷项目检查表,开发团队可以更有效地识别潜在问题,优化开发流程,最终交付高质量的软件产品。本文将深入探讨如何充分利用缺陷项目检查表,以全面提升项目质量。理解缺陷项目检查表的重要性缺陷项目检查表是一种结构化的文档,列出了在软件开发过程中可能出现的常见问题和潜在缺陷。它不仅仅是一
- PL/SQL 变量以及数据类型(上篇)
偏右右
PL/SQLsql数据库oracle
目录一、变量命名规则命名习惯二、数据类型1.标量类型NUMBER舍入规则字符类型CHAR(n)VARCHAR2(n)日期类型DATETIMESTAMPINTERVAL布尔类型2.复合类型记录类型表类型3.引用类型4.LOB(longobject)类型5.属性类型一、变量命名规则长度最大为30,以字母开头,可以包含字母,数字,#,$,_,但不包括空格以及其他特殊字符。命名习惯普通变量名v_name游
- 通义模型Prompt调优的实用技巧
大模型实战
prompt
1.目录1.prompt工程简介2.Prompt设计2.1Prompt主要构成要素2.2Prompt编写策略策略一:对较难被准确遵循的复杂规则可拆分为多条规则,有助于提升效果策略二:适当冗余关键信息策略三:使用分隔符给Prompt分段策略四:增加学习示例策略五:编写清晰地说明-指定任务所需的步骤策略六:让大模型反思自己的推理过程策略七:语音场景下的prompt要点策略八:判断型的任务,建议先给依据
- 基于C++的DPLL算法解决SAT问题
神仙别闹
课程设计c++算法开发语言
分为一下几个部分,详细内容见word文档1.cnf解析打开文件,逐行读入数据,将数据依次保存在链表中。CnfParser()函数返回值为存储完毕的数据结构的头指针L2.用户交互部分用户进行选择1、2或者3,可以用if语句分部分进行处理。3.算法执行部分,核心算法DPLL算法的实现分为优化前的和优化(非递归)后的不同算例4.数独部分分为数独生成、随即挖洞、用户交互等部分5.将结果输出到输出文件,完成
- 大模型prompt实例:知识库信息质量校验模块
写代码的中青年
大模型prompt人工智能python大模型LLM
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
- 读懂AI Agent:基于大模型的人工智能代理
姚瑞南
AI行业产品调研AI行业资讯大模型落地探索及agent搭建人工智能机器人自然语言处理AIGCchatgptAI作画
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录⼀、背景介绍⼆、Agent概述三、工作原理⼀、背景介绍⼤语⾔模型的浪潮推动了AIAgent相关研究快速发展,AIAgent是当前通往AGI的主要探索路线。⼤模型庞⼤的训练数据集中
- 3. 意图分类prompt优化项目(实操版)
姚瑞南
prompt系列课程prompt实战应用案例分类prompt人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:意图分类prompt优化项目(实操版)项目背景项目现状和目标意图识别prompt分析制定优化策略prompt调优效果及收益评估目录1.项目背景2.指标现状3.业务目标4.问
- Badcase归因分析“四部曲”
姚瑞南
工作通用方法论算法人工智能机器学习
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录一、什么是badcase?二、为什么要做badcase分析?三、如何做badcase分析?一、什么是badcase?badcase是业内的专业名词,简单解释一下。bad是坏,ca
- Windows10/11部署llama及webUi使用
闲杂人等12138
AI探索windowsllamadocker
前言整体是希望在windows下安装llama3:8b以及gemma:7b两个大模型,并使用open/ollama-webui来访问从目标出发,llama3和gemma都属于开源大模型,可以自行编译,但是那个步骤对于初步探索的人来说要求太高了,暂时不考虑这条路。因此以先用起来的目的作为导向,强烈推荐直接使用官方推荐的ollama来直接安装。open/ollama-webui,现在叫open-web
- 基于OpenCV的单目测距
_老码
项目实战opencv人工智能计算机视觉
随着计算机视觉技术的发展,单目测距作为一种重要的视觉测量手段,在众多领域得到了广泛的应用。本文将探讨基于OpenCV的单目测距原理、局限性、实际应用场景以及一些优化方案。单目测距的原理单目测距是指利用一台摄像机拍摄到的单一图像来进行距离测量的技术。与双目测距相比,单目测距不需要复杂的立体匹配算法,因此具有计算量小、实现简单的特点。然而,单目测距也面临着许多挑战,如尺度模糊性、深度信息缺乏等问题。单
- 在Vue项目中使用高德地图Marker
小刘哥007
Vue实战vue.js前端javascript
目录前置准备1.创建Vue项目2.安装高德地图SDK实现Marker组件1.创建Map.vue组件2.使用Map组件运行项目高级功能1.动态添加和删除Marker2.自定义Marker样式3.添加信息窗体性能优化前置准备1.创建Vue项目首先,我们需要创建一个Vue项目。如果你还没有安装VueCLI,可以通过以下命令安装:npminstall-g@vue/cli然后,创建一个新的Vue项目:vue
- 从0开始制作ArcGis——第一章
geocat
从0开始制作ArcGisarcgisc++shp
一、关于shp文件1.什么是shp文件?2.shp文件的使用场景3.本章结束1.什么是shp文件?shp文件是一个存储了非拓扑几何体及其属性信息的地理特征的数据集。非拓扑:点、线、面等几何体之间并无拓扑关系,每一个记录(几何体)都是各自独立的;属性信息:dbf中存储了描述shp中这些几何体的信息,如点名等地理属性等特征。因为shp文件没有存储几何体之间的拓扑关系,因此shp文件在进行绘制和读写的时
- 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 =