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知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程AI编程信息可视化claude
简介“编程并不是让你成为一个成功人士的必要条件。”Nvidia首席执行官黄仁勋。正如JensenHuang所说,LLM的最新特点让我们意识到了解编码可能并不像我们想象的那么重要。你知道吗,你可以在2分钟内创建一款贪吃蛇或俄罗斯方块游戏?在本文中,我们将探索Claude3.5Sonnet,你将明白为什么最近每个人都在谈论它。推荐文章《AnythingLLM教程系列之05AnythingLLM允许您创
- 计算机网络技术服务管理基于Spring Boot-SSM
QQ1978519681计算机程序
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目录一、引言二、用户需求分析三、功能介绍3.1.资源管理:3.2.故障管理:3.3.性能管理:3.4.安全管理:3.5.配置管理:3.6.日志管理:3.7.用户管理:3.8.自动化任务调度:3.9.Web界面管理:3.10扩展性与集成性:四、技术介绍4.1系统架构与技术选型4.2技术选型理由:五、性能需求分析六、安全需求分析结论一、引言随着信息技术的飞
- C++基础匿名对象,友元和常成员(const)
没有百宝袋的哆啦A梦
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目录学习内容:1.匿名对象2.友元2.1友元的引入2.2友元函数2.3友元类2.4友元的总结3.常成员(const)3.1常成员的引入3.2常成员函数3.3常对象3.4mutable关键字3.5常函数3.6关于C/C++中const的使用(面试题)学习内容:1.匿名对象1>所谓匿名对象,就是没有名字的对象,生命周期只在当前语句内,所以可以理解成时一个将亡值2>定义格式:直接调用类的构造函数3>使用
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 谷歌准备斥资 230 亿收购网络安全初创公司 Wiz
网络研究观
网络研究观谷歌
Alphabet正在就收购Wiz进行深入谈判,这将显著增强其安全能力。这将是谷歌母公司有史以来最大规模的收购。这是路透社根据匿名消息来源撰写的内容。目标收购金额为230亿美元,即211亿欧元。Wiz拥有实时检测和响应网络威胁的技术。通过实施人工智能,Wiz能够在短时间内吸引许多公司作为客户。Alphabet的收购目标定于2020年初。到2023年,Wiz的收入将达到3.5亿美元。当时,全球40%的
- Flutter IconButton完全指南:高效使用与性能优化秘籍
帅次
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目录一、引言二、IconButton的基本用法三、进阶技巧3.1自定义形状与背景3.2带文本的IconButton(使用Column组合)3.3自定义交互反馈3.4动态图标切换3.5组合式按钮(图标+文字)四、高级应用4.1与主题深度整合4.2手势扩展(长按/双击)4.3动画增强点击效果五、性能与最佳实践5.1避免重建5.1.1声明常量图标5.1.2带参数的常量图标5.1.3常量图标按钮5.1.4
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Springboot从入门到精通零基础7天精通SpringBootspringbootpython后端
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06.动态代理设计模式目录介绍01.为何要动态代理1.1为何要动态代理1.2动态代理思考02.动态代理的概念2.1动态代理定义2.2动态代理类比理解2.3动态代理参与者2.4动态代理步骤03.动态代理的实现3.1罗列一个场景3.2用一个例子理解代理3.3基于接口动态代理3.4基于类动态代理3.5动态代理模版代码04.动态代理案例4.1动态代理和反射4.2Java中代理4.3Retrofit核心思想
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目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-缺失值处理3.3数据清洗-异常值处理3.4数据分析-消费者需求分析3.5数据分析-构建消费者购买意愿预测模型四、可
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GPT-4omini
GPT-4omini是首个应用OpenAI指令层次结构方法的模型,这有助于增强模型抵抗越狱、提示注入和系统提示提取的能力。这使得模型的响应更加可靠,并有助于在大规模应用中更安全地使用。GPT-4omini在学术基准测试中,无论是在文本智能还是多模态推理方面,都超越了GPT-3.5Turbo和其他小型模型,并支持与GPT-4o相同的语言范围。它在函数调用方面也表现出色,这使开发者能够构建应用程序来从
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目录1.Linux背景1.1发展史1.2开源1.3官网1.4企业应用现状1.5发行版本2.搭建Linux环境2.1Linux环境的搭建方式2.2购买云服务器2.2.1登录网站。2.2.2查看服务器的IP地址2.2.3设置root密码3.Xshell远程登陆Linux3.1下载安装Xshell3.2查看Linux云服务器IP3.3使用Xshell登陆主机3.4选择Xshell的原因3.5创建用户3.
- 【2025 最新 Cursor AI 教程 03】快速上手 Cursor AI
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文章目录3.1不同操作系统上的安装与配置1)在Windows上安装CursorAI2)在macOS上安装CursorAI3)在Linux上安装CursorAI3.2CursorAI的配置与扩展自定义CursorAI设置与VSCode等工具集成3.3优化开发工作流3.4隐私与安全设置隐私模式:确保你的代码安全SOC2认证:行业标准安全保障3.5无缝开发的最佳实践转向AI驱动的编程环境,就像迈入软件开
- SciPy 安装指南
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开发语言
SciPy安装指南引言SciPy是一个开源的Python科学计算库,它基于NumPy库,提供了大量的科学和工程计算功能。SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。安装前的准备在开始安装SciPy之前,请确保您的系统满足以下条件:您已安装Python,且版本在3.5或更高。您已安装pi
- python中collections_python中的collections
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python中有大量的内置模块,很多是属于特定开发的功能性模块,但collections是属于对基础数据的类型的补充模块,因此,在日常代码中使用频率更高一些,值得做个笔记,本文只做主要关键字介绍,详细的功能仍然要翻阅官方文档,地址如下:英文站:https://docs.python.org/3.5/library/collections.html中文站:http://python.usyiyi.c
- 深入解析Linux进程调度器-CPU负载
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linux运维服务器Linux内核CPU负载
说明:Kernel版本:4.14ARM64处理器,Contex-A53,双核使用工具:SourceInsight3.5,Visio1.概述CPU负载(cpuload)指的是某个时间点进程对系统产生的压力。来张图来类比下(参考UnderstandingLinuxCPULoad)CPU的运行能力,就如大桥的通行能力,分别有满负荷,非满负荷,超负荷等状态,这几种状态对应不同的cpuload值;单CPU满
- 下一代数据中心的节能利器 量子计算将要颠覆能效游戏规则
Qforepost
人工智能量子计算量子
内容来源:量子前哨(ID:Qforepost)编译丨浪味仙排版丨浪味仙行业动向:2300字丨7分钟阅读数据中心是全球电力的主要消耗者,其所占份额预计将在未来几年还会上升。根据全球咨询服务机构DCD及国际能源署数据,2022年数据中心的电力消耗约为460太瓦时(TWh),占全球用电量的约2%。预测显示到2026年,数据中心耗电量预计将增加到650至1,050太瓦时,占全球电力需求的3.5%以上。受到
- Python 数据分析实战:电商平台用户行为洞察与营销策略优化
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目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析(RFM模型)三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析(RFM模型)四、可能改进的代
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云端源想
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以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
- Ghostscript 简介与使用指南
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目录Ghostscript简介与使用指南1.什么是Ghostscript?2.Ghostscript的安装2.1在Windows上安装2.2在macOS上安装(使用Homebrew)2.3在Linux上安装(Ubuntu/Debian)3.Ghostscript的基本用法3.1查看PDF或PostScript文件3.2将PDF转换为PNG/JPEG3.3压缩PDF文件3.4合并多个PDF文件3.5
- Claude3.5到底强大在哪?
草莓屁屁我不吃
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Claude3.5是Anthropic公司最新推出的Claude3.5Sonnet模型以其卓越的性能和广泛的应用前景,成为了业界关注的焦点。作为Claude3系列中的最新成员,Claude3.5Sonnet不仅在速度、成本、智能表现等多个方面实现了质的飞跃,还在视觉理解、代码生成、复杂指令执行等领域树立了新的行业标准,其技术优势在多个方面表现突出。文章将从技术角度详细分析Claude3.5的核心特
- 国家网络安全事件应急预案
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- 安装openai环境 步骤及问题解决
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1按照官网安装官网介绍很简单,使用pip即可安装成功pipinstallopenai但是,按照官方demo调用时,importopenaiopenai.api_key="your_api_key"#已申请的apikeyresponse=openai.Chatcompletion.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"rol
- DevOps实践:持续集成与持续部署完全指南
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- SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka
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优质博文:IT-BLOG-CN【需求】:生产者发送数据至kafka序列化使用Avro,消费者通过Avro进行反序列化,并将数据通过MyBatisPlus存入数据库。一、环境介绍【1】ApacheAvro1.8;【2】SpringKafka1.2;【3】SpringBoot1.5;【4】Maven3.5;4.0.0com.codenotfoundspring-kafka-avro0.0.1-SNAP
- 手把手教你学AUTOSAR(8.2)--AUTOSAR 组件的配置与集成
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手把手教你学AUTOSARunity游戏引擎
目录AUTOSAR组件的配置与集成1.AUTOSAR组件概述2.配置与集成的主要步骤2.1系统设计2.2组件配置2.3组件集成3.工具支持3.1VectorDaVinciDeveloper3.2ETASINTECRIO3.3dSpaceSystemDesk3.4MentorGraphicsVolcanoVSA3.5ElektrobitEBtresos4.示例:使用VectorDaVinciDeve
- STM32控制步进推杆电机通过精准控制脉冲进行复位
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1、TB6600升级版驱动器TB6600升级版驱动器是一款专业的两相混合式步进电机驱动器,其驱动电流电流在3.5A及以下,而我所用的步进电机刚好是两相混合式步进电机,刚好符合。其接线方式我是按照共阴极接法:所以呢,当ENA=0时,电机启动,ENA=1时,电机停止;当DIR=0时,电机正向转动,DIR=1时,电机反向转动;2、定时器配置PWM输出模式,以及更新中断voidTIM3_PWM_Init(
- TRAE与Cursor AI编程工具综合对比(截至2025年3月)
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一、核心定位与差异化Trae(字节跳动)本土化优先:专为中文开发者设计,提供全中文界面、中文代码注释及语义优化,例如可直接用中文描述需求(如“实现带登录功能的网页”)生成完整代码框架。免费策略:完全免费,集成Claude3.5和GPT-4o双模型,支持私有化部署及企业级数据隔离。开发环境:构建完整的AI原生IDE,注重项目全流程管理,支持从需求到部署的端到端开发。Cursor(Anysphere)
- vs2019 Qt C++中调用python代码
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目录1.添加依赖库,.lib,include2.修改python.h文件3.环境搭建好了下面是测试代码部分4.如果按照面上走可能会出现的问题:5.Qt+vs+python6.说一下这里调py的主要步骤借鉴几位大佬(吐槽一下各种坑啊)混合编程之——C++调用python2.7&python3.5-CSDN博客c++调用python(复杂版)_c++调用python复杂库-CSDN博客环境配置:1.添
- 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型
无水先生
人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明 使用预训练模
- 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 =