- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Google 相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- 算法: 冒泡排序
Code溪
算法java算法数据结构
冒泡排序是一种简单的排序算法,通过相邻元素的比较和交换,使较大的元素逐渐"浮"到数组末尾。时间复杂度:最佳O(n)|平均O(n²)|最差O(n²)空间复杂度:O(1)稳定性:稳定应用场景/前提条件适用于小规模数据对几乎已排序的数据效率较高算法步骤比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对这步做完后,最后的元素会是最大的数针对所有的元素
- 【力扣—剑指 Offer(第 2 版)简单题目解析汇总】
Wupke
剑指offer数据结构与算法学习LeetCodeleetcode剑指offer数据结构与算法
【力扣—剑指Offer(第2版)简单题目解析汇总】说明1、基本字符串数组数组-排序矩阵/模拟枚举2、算法动态规划深度优先搜索广度优先搜索递归分治记忆化搜索快速选择二分查找3、基础数据结构树(二叉树)二叉搜索树栈队列堆(优先队列)哈希表链表4、技巧性题目双指针位运算计数设计说明简单题目共计38道,按照标签分类为:基本、算法、基础数据结构、技巧等,具体如下。1、基本字符串剑指Offer05.替换空格.
- 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析:基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构
高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- 【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换
丶契阔
算法
Haar小波小波变换由一堆小波基和其系数组成,小波基又分为母小波(低频的)和父小波(高频的)。常用于二维图形处理的小波变换是Haar小波变换,Haar小波变换具有压缩比、抗干扰、速度快的特点,经过小波变换后的系数数据会变得具有规律性,方便后续处理算法进行压缩,同时一些值较小的分量置0不影响图片整体观感。截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- leetcode(力扣) 594. 最长和谐子序列 (伪滑动窗口法)(哈希表法)
深度不学习!!
个人笔记交流学习leetcodepython
题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-harmonious-subsequence/题目分析:题目中说可以通过删除一些元素或不删除元素、且不改变其余元素的顺序而得到。说到不改变其他元素的顺序,但是答案最终返回的是数组的长度,并且可以删除或者不删除其中的一些元素,那么就可以无视顺序进行操作。法一(伪滑动窗口):首先对数组进行排序。设置两个指针维护
- C++(20/23)标准模板库编程 - 1 C++ 回顾
akluse
C++c++开发语言
引言现代C++编程最引人注目的特点或许并非其语言本身的表达性语法与语义,而是标准模板库(STL)。STL是一个包含多功能模板类与算法的庞大集合。若运用得当,STL能显著简化和提升高性能优质软件的开发流程。然而对于许多C++程序员——无论是初学者还是资深开发者——要掌握如何有效运用STL的编程结构往往令人望而生畏。《实用C++STL编程》作为指导性教材,将教会您如何成功应用STL的类、算法及其他编程
- 插入排序解析
老一岁
算法数据结构排序算法
可以将插入排序类比为整理扑克牌的过程:左手持已排序的牌(初始为空)右手从桌上未排序的牌堆中逐张取牌将取到的牌插入左手正确位置最终左手持完全有序的牌前言一、算法工作原理插入排序是一种基于比较的简单排序算法,其核心思想是逐步构建有序序列。算法将待排序数组视为两个部分:已排序部分(初始时仅包含第一个元素)和未排序部分。通过不断从未排序部分取出元素,在已排序部分中找到适当位置插入,最终完成整个数组的排序。
- 深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构
大数据洞察
大数据架构javaai
深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构关键词:数据中台、大数据、核心技术架构、数据治理、数据服务摘要:本文旨在对数据中台这一大数据领域的核心技术架构进行深度剖析。首先介绍了数据中台的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据中台的核心概念、原理和架构,通过文本示意图和Mermaid流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理及具体操作步骤,并结合Python源代码进行说明。引
- 运筹系列91:vrp算法包PyVRP
IE06
运筹学人工智能
1.介绍PyVRP使用HGS(hybridgeneticsearch)算法求解VRP类问题。在benchmark上的评测结果如下,看起来还不错:2.使用例子2.1CVRPCOORDS=[(456,320),#location0-thedepot(228,0),#location1(912,0),#location2(0,80),#location3(114,80),#location4(570,1
- 设计哈希集合【set】【拉链法】【位运算法】【定长拉链法】 - 哈希表本质深度解析
weixin_47868976
哈希算法散列表算法
LeetCode705设计哈希集合-哈希表本质深度解析题目描述设计一个哈希集合(HashSet),不使用任何内建的哈希表库,实现以下操作:add(key):向哈希集合中插入值keyremove(key):将给定值key从哈希集合中删除contains(key):返回哈希集合中是否存在这个值key数据范围:0data;public:MyHashSet(){//10^6+1大小的数组,key直接作为索
- 堆排序实现及复杂度分析
hixiaoyang
算法排序算法数据结构
一、算法概述堆排序(HeapSort)是一种基于二叉堆数据结构的比较排序算法。它利用了堆这种数据结构的特性:最大堆:每个节点的值都大于或等于其子节点的值最小堆:每个节点的值都小于或等于其子节点的值堆排序是不稳定排序算法,时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(1)二、算法步骤1.构建初始堆将无序数组构建成一个最大堆(升序排序时)2.交换与调整将堆顶元素(最大值)与末尾元素交换缩小堆的范围,重
- Web3.0 技术应用溯源系统建设
天机️灵韵
区块链区块链web3.0
Web3.0技术与溯源(TrackandTrace)的结合,是区块链等去中心化技术在实际应用中的典型场景之一。通过Web3.0的底层技术,可以构建透明、不可篡改且可验证的溯源系统,解决传统供应链、商品流通等领域的数据信任问题。以下是两者的深度关联与具体应用:一、Web3.0如何赋能溯源?区块链的不可篡改性核心机制:区块链通过哈希链、共识算法(如PoW/PoS)确保数据一旦上链,无法被单一方修改或删
- AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理
Agentic AI人工智能与大数据
CSDNAI-native人工智能ai
AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天,AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战,重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜",我们揭示了偏见如何在AI系统中
- 【加密】对称加密DES和非对称加密AES、数字签名
bdview
算法区块链密码学openssljava
目录对称加密1.1定义1.2优缺点1.3常用对称加密算法非对称加密(AsymmetricCryptography)非对称加密(现代加密算法)2.1定义数字签名非常好的文章:《三分钟了解对称加密和非对称加密是如何工作的》https://zhuanlan.zhihu.com/p/108627377主要加密算法有哪些:https://blog.csdn.net/baidu_22254181/articl
- 【数据结构与算法】单向链表(添加节点、顺序添加节点、更新节点、删除节点、反转链表、获取链表长度、获取倒数第几个节点、打印链表、反转打印链表)
目录1.单向链表的介绍2.带head头的单向链表实现1.单向链表的介绍单向链表是有序的列表。以节点的方式来存储,是链式存储,每个节点包含data域和next域(指向下一个节点),所以单向链表在内存中的储存是无序的单向链表分带头节点的单向链表,和没有头节点的单向链表2.带head头的单向链表实现实现对单向链表的增、删、改、查等操作单向链表各节点说明:head节点:不储存数据,next指向下一个节点最
- [257] 二叉树的所有路径
紫菜(Nori)
数据结构与算法细节TODO算法数据结构leetcode
利用树的先序遍历,采用递归和迭代方式实现迭代方式有待优化/**@lcapp=leetcode.cnid=257lang=java**[257]二叉树的所有路径*///@lccode=start/***Definitionforabinarytreenode.*publicclassTreeNode{*intval;*TreeNodeleft;*TreeNoderight;*TreeNode(){}
- 招聘 | 美团 AI 搜索:致力用 AI 技术创造极致的搜索和交互体验
美团技术团队
人工智能大数据
敢用算法定义下一代搜索体验吗?我们正在寻找「AI狂热分子」——能让搜索结果秒懂用户灵魂需求的算法魔法师、精准雕琢搜索体验的算法工程技术革新者敢用大模型重构搜索逻辑的技术造浪者、深耕算法工程实践的大模型架构驾驭者愿用数据和代码解锁智能边界的未来架构师、用工程代码与数据打破技术边界的技术领航人和我们一起,可以做些什么?AI搜索团队致力于打造以智能搜索为核心的新型产品,以满足用户需求为目标,专注于为用户
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- 在单向链表中插入节点——C语言基础
FifthDesign
链表单链表数据结构算法C语言
向单向链表插入节点前言:链表的插入过程就是把新建的节点插入到已有的链表中,鉴于此种理解,也可以把链表的创建看做是一种特殊的插入节点过程,但是具体来说,链表的插入较于链表的创建来说稍复杂一些。文章目录向单向链表插入节点一、问题描述二、算法描述三、代码部分1.structure.h2.insert.h四、代码解析1.对于单向链表来说,插入为什么需要引入两个工具指针?2.指针变量的初始化![在这里插入图
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
WW、forever
机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- 【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归(Linear Regression)
IT古董
人工智能机器学习机器学习分类学习人工智能线性回归
线性回归是监督学习中的一种基础算法,用于解决回归问题。它通过拟合一条直线(或平面、高维超平面),来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y,找到一个线性函数:其中:是权重(回归系数)。b是偏置(截距)。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b,需要最小化预测值和真实值
- 深入了解Stable Diffusion:解锁AI图像生成的神秘密码 ?????
DTcode7
AI生产力AIAIGCstablediffusionAI生产力前沿
深入了解StableDiffusion:解锁AI图像生成的神秘密码?????StableDiffusion:AI的像素炼金术士基础概念:从扩散到聚焦的魔法技术深潜:核心机制解析反向扩散算法代码实验室:动手实践StableDiffusion的魔法示例一:一句话,一个世界示例二:风格迁移的艺术实战技巧与最佳实践实际挑战与解决方案结语:艺术与科技的无限对话在这个数字洪流涌动的时代,AI图像生成技术正以前
- g711a音频编码记录
写了个安卓wavpcmhttp直播流的程序。客户端采用sdl2直接播放pcm.工作的很好,但是,非常耗费带宽差不多100kb/s的网速。非常不利于外网的音频传输。尝试用zlib压缩,效果不尽理想。只压缩成90%。节约了1/10带宽遂放弃。尝试了安卓端mp3直播,效果不错,差不多带宽30kb/s。但是mp3有个很大的问题,就是延迟增大了几秒。研究了下wav压缩音频格式,发觉还有g711a,这个算法比
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- AI--提升效率、驱动创新的核心引擎
保持学习ing
AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- (全网最全,打光测试解决高反光产品)在机器视觉2D中,遇到高反光产品打光测试怎么办?
苏州大视通机器视觉
杂说科技人工智能计算机视觉opencv
关键原则:优先从物理层面消除反光(光源/光学),算法作为补充。偏振方案成本通常低于更换光源,且效果显著,建议优先尝试。在机器视觉打光测试中出现反光问题会严重影响图像质量,导致特征模糊、边缘丢失或检测失败。以下是系统性的解决方案,可根据实际情况组合应用:一、调整光源方案改变光源角度斜射照明:避免光源直射反光区域(如30°-60°环光、条形光侧打)。同轴光优化:对镜面物体改用低角度环形光(如<15°)
- 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 =