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前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- 大麦云电脑,大麦云电脑的优势
随着5G技术的快速发展和广泛应用,云电脑迎来了前所未有的发展机遇。5G的高速率、低时延特性,为云电脑的流畅运行提供了更加稳定和快速的网络支持,使得云电脑在高清视频播放、大型游戏运行、实时在线办公等方面的用户体验得到了极大的提升,云电脑有望在未来成为人们数字生活的主流选择之一。今天小编将带大麦云电脑的优势。大麦云电脑的优势包括:1.高性能计算资源:大麦云电脑提供云端的高性能计算能力,允许用户在几乎任
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- 从Web2到Web3:区块链推动的数字进化之路
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互联网的演变从最初的Web1到如今的Web3,代表了技术和用户需求的深刻变化。Web3是一个基于区块链技术的全新互联网架构,旨在解决传统互联网(即Web2)中数据集中化和隐私保护等问题。通过去中心化的机制,Web3不仅能够增强数据安全性,还能够赋予用户更高的自主权。本文将从Web2和Web3的差异、区块链的作用以及Web3未来的潜力三个角度进行探讨。Web2:社交与互动的新时代Web2,也被称为社
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- 《人工智能新质生产力:GDP增长的未来引擎,究竟能贡献多少?》
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能作为新质生产力的代表,正以前所未有的态势冲击着全球经济格局,其对GDP增长的贡献率备受关注。从全球视角来看,诸多研究和专家观点都对人工智能的经济贡献给出了积极预测。普华永道曾在2017年发布报告指出,到2030年,人工智能的发展将带动全球GDP增长14%,相当于15.7万亿美元。莫干山研究院学术委员会主任朱嘉明认为,当前人工智能对全球GDP的平均影响约为0.1%,
- HarmonyOS Next Developer Beta5 8月尝鲜版版本说明
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第13课。本次主要围绕HarmonyOSNEXT的DeveloperBeta5-8月尝鲜版展开介绍。HarmonyOSNEXT代表着鸿蒙系统的未来发展方向,此次的DeveloperBeta5版本尤为值得关注。版本配套涵盖了一系列的开发工具和文档,为开发者提供全面支持。新增特性方面,可能会有新的功能模块或技术优化,为系统带来新的活力。变更特性则
- 帮助应用实现免密身份认证的移动端能力
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第17课。本课程致力于帮助应用实现免密身份认证的移动端能力。深入探讨FIDO、IIFAA、SOTER等核心技术标准,详细解析FIDO免密身份认证的原理与流程,让开发者理解其强大的安全与便捷性。全面剖析IIFAA免密身份认证的特色优势与应用场景,以及SOTER所提供的独特保障机制。通过理论讲解、案例分析与实践操作指导,开
- 帮助应用打造场景化语音服务
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第18课。本课程专注于助力应用构建场景化语音服务。深入介绍SpeechKit及其重要组件,如朗读控件可将文本转化为自然流畅的语音输出,为用户提供有声阅读体验;AI字幕控件(AICaption)能精准识别语音并生成实时字幕,在视频播放、直播等场景大显身手。详细阐述其广泛的适用场景,包括教育学习辅助、无障碍信息传播等领域。
- 帮助应用实现更好的推广下载能力
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第14课。本课程旨在助力应用实现卓越的推广下载能力。全面深入讲解应用市场相关要点,包括应用市场推荐机制与更新功能的深度解析,让开发者了解如何提升应用曝光与更新效率。详细阐述展示应用详情页以促进下载安装目标应用的有效策略,以及查询广告验签版本的关键步骤。同时教授获取模块安装信息与添加按需加载模块的实用技术,使开发者能够优
- 帮助应用实现实时语音与文本的相互转换
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第10课。本课程专为助力应用实现实时语音与文本相互转换而设。课程将深入讲解CoreSpeechKit这一基础语音服务,详细阐述其语音识别(SpeechRecognizer)能力,使开发者能精准掌握语音转文本的技术要点与应用方式。同时全面剖析文本转语音(TextToSpeech)功能,包括其原理、参数设置及优化策略。通过
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第3课。本课程聚焦于构建灵活高效的消息推送能力。首先引导开发者认识并开通推送服务,为后续推送工作奠定基础。深入讲解推送通知消息,让开发者掌握其有效应用。详细解析推送卡片刷新消息与推送通知扩展消息,助力拓展推送功能的多样性与深度。同时,对推送实况窗消息进行剖析,使开发者能充分利用这一形式增强信息传递效果。通过本课程学习,
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课程简介本课程是【HarmonyOS主题课:HarmonyOSSDK开放能力】的第21课。本课程旨在帮助开发者快速集成账号功能到应用中,通过使用华为的AccountKit(华为账号服务)。AccountKit提供了一键登录功能,允许用户通过华为账号快速登录,简化了登录流程,提升了用户体验。课程主要内容和亮点:登录功能、获取用户信息、未成年人模式、样本代码和实践。通过本课程的学习,开发者将能够为应用
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荔枝寄
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- 驱动程序的优化与调试
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鸿蒙操作系统(HarmonyOS)是由华为公司自主开发的一款面向全场景的分布式操作系统。鸿蒙驱动开发作为系统级开发的一部分,其目标是为硬件设备提供与Linux内核兼容的驱动程序,确保设备能够高效地与操作系统进行交互。本文将深入探讨鸿蒙驱动开发的核心概念、开发流程以及实际应用中的代码示例,旨在为读者提供一个全面的技术指南。鸿蒙操作系统的背景鸿蒙操作系统的设计初衷是为了应对未来物联网时代的挑战,它不仅
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随着全球气候变化的严峻挑战,实现碳达峰和碳中和已成为各国共同追求的目标。在此背景下,清洁能源的开发和利用变得尤为关键。其中氢能,以其独特的清洁、高效和可再生的特性,被视为推动能源转型和实现双碳目标的重要力量。本文将深入探讨氢能的基本概念和应用领域。什么是氢能?氢能是指通过氢气(H2)作为能源载体进行能量转换和利用的能源形式。氢气可以通过多种方式制取,包括化石燃料重整、工业副产品提纯以及通过可再生能
- 开源的未来 10 年:中国开源社区建立是关键
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开源社KAIYUANSHE以下文章来源于CSDN,作者陈绪[CSDN.成就一亿技术人](#)【CSDN编者按】从EricRaymond在自由软件的范畴下进一步提出OpenSource开源软件至今,已经过去30余年,今天,开源不仅完全渗透互联网,更成为众多IT公司的基石。不过,中国的开源一直却呈现着企业热使用热社区冷开发冷的景象,真正参与开源产品开发和社区贡献的开发者凤毛麟角。同时,在过去的一年多里
- 登录授权方案:JSON Web Tokens (JWT)
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登录授权方案:JSONWebTokens(JWT)JWT官方文档:https://jwt.io/introduction1.简介:JWT即jsonwebtokens,通过JSON形式作为Web应用中的令牌,用于在各方之间安全地将信息作为JSON对象传输,在数据传输过程中还可以完成数据加密、签名等相关处理。可用于登录授权或者其他服务之前的信息交换;JWT本质就是一个字符串,它是一个开放标准(rfc7
- 信创:自主创新,推动中国IT产业的未来
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信创:自主创新,推动中国IT产业的未来近几年,“信创”这个词频繁出现在大家的讨论中,尤其是在技术领域。我们常常听到“信创产业”、“信创产品”,到底信创到底是个什么概念呢?又意味着什么?今天就来聊一聊。1.什么是信创?“信创”是信息技术应用创新的简称,旨在推动国产信息技术产业的发展,逐步替代国外的技术和产品,减少对外部技术的依赖,增强国家在信息技术领域的自主可控能力。简单来说,信创的目标就是发展一套
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
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面试云计算运维
1.云计算运维工程师的角色和职责是什么?回答:云计算运维工程师负责确保云计算环境(包括硬件和软件系统)的高可用性和稳定性。他们的主要职责包括:监测系统和应用程序的性能,确保它们正常运行。故障排除,快速响应并解决系统或应用程序中出现的问题。容量规划,根据业务需求预测和规划未来的资源需求。升级和维护操作系统、应用程序及相关的基础设施。与开发团队紧密合作,确保新功能的顺利部署和现有功能的持续优化。2.请
- 【面试系列】DevOps工程师高频面试题及详细解答
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:公众号:野老杂谈⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.什
- 【趣学SQL】第二章:高级查询技巧 2.2 子查询的高级用法——SQL世界的“俄罗斯套娃“艺术
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第二章:高级查询技巧2.2子查询的高级用法——SQL世界的"俄罗斯套娃"艺术如果说JOIN是数据库的"社交达人",那么子查询就是"逻辑鬼才"——它能像俄罗斯套娃一样,在查询中嵌套查询,甚至让AI都怀疑人生!今天我们将通过一个虚拟的「餐厅订单暴走事件」,揭秘子查询的七重幻境。2.2.1标量子查询——单身狗顾客的倔强--找出比平均消费高的顾客(子查询返回单个值)SELECTcustomer_name,
- 使用LangChain实现与维基百科集成的知识检索
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在构建知识驱动的AI应用时,实时获取可靠的信息是关键。维基百科是目前最大的在线百科全书,通过开放的编辑和高质量的内容,成为知识获取的主要来源之一。今天,我们将学习如何使用LangChain的WikipediaLoader和WikipediaRetriever模块,快速集成维基百科内容到AI应用中。在这篇文章中,我们会逐步解析以下内容:为什么选择维基百科作为知识源?LangChain核心模块解析实现
- 速通 AI+Web3 开发技能: 免费课程+前沿洞察
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人工智能web3区块链去中心化
AI正以前所未有的速度重塑各行各业,从生成式模型到大规模数据处理,AI逐渐成为核心驱动力。与此同时,Web3去中心化技术也在重新定义信任、交易和协作方式。当这两大前沿技术相遇,AI+Web3的融合已不再是理论,而是未来趋势,有望催生出颠覆性的创新应用和商业模式。AI提供智能化工具和算法支持,Web3则为数据和应用赋予了去中心化的灵魂,二者结合将开创全新的技术生态。无论是智能合约中的AI决策,还是链
- 演讲 | 学好语文的经验介绍
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写作经验分享
领航志愿者:朱元虎丨学好语文的经验介绍原创朱元虎真爱明天II第一代大学生助学计划2022年05月09日08:00北京生命之光:我学习语文的经验北京大学中文系朱元虎引子亲爱的同学们,各位老师,各位家长,大家晚上好,今天又是周六的晚上8点,我们ICAN开放麦又跟你如期见面了。我相信我们ICAN开放麦的粉丝们在前面的节目里面一定非常开心,学到了非常多的东西,也听到了很多有趣的故事。这几期都是我们第一代大
- 电力市场的全面介绍-ChatGPT4o作答
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电力市场的全面介绍电力市场是指通过市场机制进行电力生产、交易、输配和消费的系统,旨在优化资源配置、提高电力系统效率、降低电力成本,并促进新能源和清洁能源的发展。以下将从电力市场的基本概念、结构、运行机制、参与者、关键技术、挑战及未来发展趋势等方面进行详细介绍。1.电力市场的基本概念1.1定义电力市场是一种通过竞争性机制实现电力资源优化配置的市场体系。在这一市场中,发电企业、售电企业、输配电运营商、
- 警惕!Vant和Rspack开源项目遭遇恶意代码攻击,你的项目安全吗?
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近期,备受开发者青睐的开源项目Vant和Rspack遭遇恶意代码攻击,引发了业界广泛关注。这起事件再次敲响了警钟,提醒我们重视开源项目的安全风险。本文将深入探讨此次事件的起因、过程、影响以及应对措施,并就开源项目安全生态的未来发展进行思考。选择合适的AI代码生成器可以帮助开发者更高效地编写代码,同时也能在一定程度上降低安全风险。事件回顾:npmtoken被盗,恶意代码潜伏开源项目12月19日,有赞
- 2022年10月15日 学习笔记——电能量市场和辅助服务市场联合出清(仅为基础知识概念)
XiaoGuYing
电气自动化最优化方法学习
电能量市场和辅助服务市场联合出清(仅为基础知识概念)电能量市场辅助服务市场英国电力市场改革美国电力市场改革北欧电力市场辅助服务的分类辅助服务交易类型电能量市场和辅助服务市场联合出清电能量市场在电力批发市场中,主要的电力交易产品是电能量。按照时间维度,电力交易类型可分为中长期交易、短期交易和及时交易[见《中共中央国务院关于进一步深化电力一直改革的若干意见》(中发[2015]9号文)(简称9号文)],
- 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 =