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说明使用工具:brewcaskbrewcask是一个用命令行管理Mac下应用的工具,提供了自动安装和卸载功能,能够自动从官网上下载并安装最新的版本,它是基于homebrew的一个增强工具。一.安装最新版的Java#如何没有安装brewcask。请执行$brewtapcaskroom/versions$brewcaskinstalljava二.安装其他版本的Java如果你需要安装其他的jdk(JDK
- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
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摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- Python 网络爬虫的基本流程及 robots 协议详解
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数据驱动的时代,网络爬虫作为高效获取互联网信息的工具,其规范化开发离不开对基本流程的掌握和对robots协议的遵守。本文将系统梳理Python网络爬虫的核心流程,并深入解读robots协议的重要性及实践规范。一、Python网络爬虫的基本流程Python网络爬虫的工作过程可分为四个核心阶段,每个阶段环环相扣,共同构成数据采集的完整链路。1.1发起网络请求这是爬虫与目标服务器交互的第一步,通过发送H
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Pydantic是Python中一个用于数据验证和设置管理的库,主要通过Python类型注解(TypeHints)来定义数据结构,并自动验证输入数据的合法性。它广泛应用于API开发(如FastAPI)、配置管理、数据序列化等场景。核心功能数据验证自动检查输入数据是否符合类型和约束条件(如字符串长度、数字范围等)。类型转换将原始数据(如JSON、字典)转换为Python类型(如datetime、En
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
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异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- 构建你的AI应用开发平台:如何在Ubuntu上使用Docker部署Dify
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文章目录前言1.Docker部署Dify2.本地访问Dify3.Ubuntu安装Cpolar4.配置公网地址5.远程访问6.固定Cpolar公网地址7.固定地址访问前言本文主要介绍如何在LinuxUbuntu系统使用Docker快速部署大语言模型应用开发平台Dify,并结合cpolar内网穿透工具实现公网环境远程访问本地Dify服务!Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后
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1.简介FFMPEG堪称自由软件中最完备的一套多媒体支持库,它几乎实现了所有当下常见的数据封装格式、多媒体传输协议以及音视频编解码器,提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。2.ffmpeg的常用方法将某文件下所有ts文件按顺序合并,转换成MP4格式存储:importffmpegdeftest2():ts_folder='path/ts_files/ceshi/'output_mp4="pa
- 【前端工程化】前端工作中如何协同管理开发任务?
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在企业级后台系统开发中,任务管理是保障团队协作效率、控制交付质量的核心环节。相比C端产品强调敏捷响应和快速迭代,B端更注重任务拆解的合理性、流程的可控性以及多人协作下的责任清晰。本文主要围绕需求拆解、任务分配、进度跟踪与闭环机制展开,适用于使用Git+PR流程+看板式工具的开发团队。一、任务管理目标职责明确每位成员清楚自己的任务范围与交付标准;避免多人重复处理同一功能模块;可视化进度使用看板或列表
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量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
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Web前端性能优化:从代码到加载速度的全面剖析当用户访问你的网站时,如果页面加载时间超过3秒,跳出率会飙升至40%以上。更糟糕的是,移动端用户的耐心只有2秒。这意味着性能优化不仅仅是技术问题,更直接关系到业务成果。经过多年的前端开发实践,我发现很多开发者在性能优化时存在一个误区:过分关注工具和框架的选择,却忽略了最基础但最关键的优化策略。今天我们就来深入剖析前端性能优化的核心要点。性能优化的核心指
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##技术背景介绍在现代金融分析中,获取准确且及时的财务数据是至关重要的。FinancialDatasets提供了一个强大的API,可以获取超过16,000个股票的财务数据,时间跨度超过30年。通过与OpenAI的集成,我们能够创建智能化的财务分析助手,为投资者提供深度的市场洞察。##核心原理解析FinancialDatasets工具包通过RESTAPI接口访问财务数据,为每个公开交易的公司提供详细
- 让你的 AI 更聪明,这 7 个开源 MCP 项目不要错过
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你还在用AI只是写写文档、改改代码?那你真的小看它了。现在,通过一套叫MCP(ModelControlPlane)的系统,AI不再只是“语言模型”,而是能直接操作网页、调用工具、自动化执行复杂任务的“智能助手”!今天整理了7个超实用的开源MCP项目,让你的AI立刻“开挂”。01|PagePublisherMCP:HTML页面一键上线还在发愁怎么把AI生成的HTML页部署上线?PagePublish
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首先我们先明确一点,这里我们谈论的是比如线程池中的核心线程的情况,而不是普通的run完就销毁的线程。后面会继续说明为什么。关于ThreadLocal和ThreadLocalMap假设线程run()这样:publicvoidrun(){ThreadLocalthreadLocal=newThreadLocal()就只是new了一个这个工具类,其他的什么都没有发生。并不是每个线程都有一个它,不要混淆了
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python爬虫小组作业上周布置了python的小组作业,每一组要求爬取老师指定的信息,本组抽到的题目如下:从中国银行网址:http://www.boc.cn/sourcedb/whpj/获取主要外汇(美元、欧元、英镑、加拿大元、澳大利亚元、日元、韩元、新台币、澳门元和港币)的牌价信息,计算出它们的每天平均价。要求把今年5月份每天平均价格保存到Excel文件中,每种外汇的数据保存在一个工作表中,并
- Python 爬虫实战:抓取华尔街日报付费文章摘要的全方位指南
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引言在全球化的信息时代,获取高质量的新闻内容对于研究、投资和决策具有重要意义。《华尔街日报》(TheWallStreetJournal,简称WSJ)作为国际知名的财经媒体,其文章内容备受关注。然而,WSJ的大部分内容属于付费订阅,普通用户无法直接访问。本文将深入探讨如何使用Python爬虫技术,结合最新的工具和方法,抓取WSJ的付费文章摘要。一、了解目标网站结构1.1WSJ网站结构分析WSJ的官方
- Python爬虫实战:使用最新技术爬取头条新闻数据
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一、前言:Python爬虫在现代数据获取中的重要性在当今信息爆炸的时代,数据已经成为最宝贵的资源之一。作为数据获取的重要手段,网络爬虫技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。Python凭借其简洁的语法、丰富的库生态系统和强大的社区支持,已经成为网络爬虫开发的首选语言。本文将详细介绍如何使用Python及其最新的爬虫技术来爬取头条新闻数据。我们将从基础概念讲起,逐步深入到高级技巧,最后给出完整的爬虫
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- SpringBoot+Mybatis+MySQL+Vue+ElementUI前后端分离版:整体布局、架构调整(二)
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1.技术面试题(1)TCP与UDP的区别是什么?答:TCP(TransmissionControlProtocol,传输控制协议)提供的是面向连接,可靠的字节流服务。即客户和服务器交换数据前,必须现在双方之间建立一个TCP连接,之后才能传输数据。并且提供超时重发,丢弃重复数据,检验数据,流量控制等功能,保证数据能从一端传到另一端。UDP(UserDataProtocol,用户数据报协议)是一个简单
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引言在全球化的金融市场中,外汇汇率的实时数据对于投资者、企业和研究人员来说至关重要。通过自动化的方式获取这些数据,不仅可以提高效率,还能为决策提供及时的支持。本文将深入探讨如何使用Python爬虫技术,结合最新的工具和方法,实时采集外汇汇率数据。一、外汇汇率数据的获取途径1.1使用官方API接口许多金融机构和数据提供商提供了官方的API接口,供开发者获取外汇汇率数据。例如:AlphaVantage
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- 从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南
从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南一、项目概述大家好!今天给大家带来一个干货满满的实战项目——基于ESP32S3硬件和Python后端的智能语音助手系统。这个项目将物联网技术与AI技术完美结合,打造一个可以实时对话、意图识别的智能语音交互系统。相比传统的离线语音系统只能识别固定命令词,我们这套系统可以:实现自然语言理解,支持多种表达方式无需预设固定命令词,更
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定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
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在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
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选择默认配置就行,Docker会自动设置一些大多数开发人员必要的配置。这里我们跳过就好。运行Docker在应用程序中找到Docker程序图标,点击以启动Docker,启动之后我们会发现右上角工具栏中多了一个小鲸鱼的图片,这个就是Docker啦~真的好可爱~Docker桌面应用程序打开后,就是首页的学习中心界面。通过小鲸鱼中的AboutDockerDesktop可以查看Docker的版本可以看到版本
- 抓包工具fiddler详细使用教程
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抓包工具的使用技巧与配置指南各位做测试的同学想必对抓包工具并不陌生,Fiddler是大家常用的工具之一,但除了Fiddler,还有一款功能强大的抓包工具——SniffMaster(抓包大师),它在某些场景下表现尤为出色。今天我们将结合Fiddler和SniffMaster的使用技巧,为大家提供一份全面的抓包配置指南。Web端抓包配置Fiddler的HTTPS配置打开Fiddler,进入Tools-
- Python 领域 pytest 的测试用例的可维护性设计
Python领域pytest的测试用例的可维护性设计关键词:pytest、测试用例、可维护性、测试框架、自动化测试、测试设计模式、重构摘要:本文深入探讨了如何在Python测试框架pytest中设计可维护的测试用例。我们将从测试用例可维护性的核心原则出发,分析pytest的特性和最佳实践,介绍多种提高测试代码可维护性的设计模式和技巧。文章包含实际代码示例、项目实战案例以及可维护性评估指标,帮助开发
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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