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J_Xiong0117
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从逻辑上看,知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。更新的两种方式:数据驱动下的全面更新增量更新
- 揭密 scaling laws
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ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论,但该文缺乏一些具体的求解过程,且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时,后续研究,例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目:UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址:https://arxiv.org/abs/240
- PLC自动化工程师成长学习过程
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PLC自动化工程师成长学习路径:从入门到精通的五个阶段PLC(可编程逻辑控制器)是工业自动化领域的核心设备,PLC工程师需要具备跨学科的知识体系和实践能力。以下是PLC工程师从入门到精通的成长路径,分为五个阶段。第一阶段:基础知识储备(0-6个月)目标:建立自动化领域的基础理论框架。学科基础电工电子基础:学习电路分析、模拟/数字电路、电气元件(继电器、接触器、传感器)原理。自动化原理:理解控制理论
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
大模型玩家
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AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 综合振动分析工具箱
不胖的羊
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:振动工具箱是一个集成了多种振动计算与分析功能的软件或代码库,适用于学习和研究振动现象。它包括处理振动问题的算法、模型和实用程序,覆盖了振动基础理论、简谐振动、阻尼振动、非线性振动、振动分析方法、模态分析、信号处理、频谱分析、数值模拟、振动控制和实验测试等知识领域。通过使用这个工具箱,初学者可以通过实践深入理解和掌握振动分析技术,提高在相关领域的专业技能。1.振
- 数学建模与MATLAB实现:插值技术详解
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#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术,广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。本文基于一维插值与二维插值的理论框架,结合MATLAB代码实战,系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法,并通过温度预测、地貌分析等案例,帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。一、插值基础理论1.一维插值定义:已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1
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Gameplay框架UE的Gameplay框架是引擎的核心系统,提供了多个类和组件作为游戏开发的基本框架。主要包括游戏规则、状态,3C(Camera、Character、Control)和用户界面等。具体包括:Actor:所有能放到游戏场景中的对象的基类都是AActor。如静态网格体、摄像机等三维实体,AGameMode、AGameState等信息状态规则都是Actor。Component:Act
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【文末送书】今天推荐一本人工智能领域好书《实战AI大模型》文章目录导语书籍亮点初学者必备文末送书导语人工智能领域资深专家尤洋老师倾力打造,获得了李开复、周鸿祎、颜水成三位大咖鼎力推荐,一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜Top1的宝座。书籍亮点1.全面Al知识结构:从基础理论到最前沿的实践应用,全面覆盖了’Al大模型领域,包括Transformer模型、BERT、ALBERT、T5、G
- 深入浅出 -- 系统架构之分布式CAP理论和BASE理论
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科技进步离不开理论支撑,而当下大行其道的分布式架构,透过繁荣昌盛表象,底层同样离不开诸多分布式理论撑持。当然,相信诸位在学习分布式相关技术时,必然学到过两个分布式领域中的基础理论,即:CAP与BASE理论。一、分布式基础-CAP理论当一个从逻辑上被视为整体的系统,拆散到多个节点部署时,则能称之为分布式系统,分布式领域中的CAP理论,即是图中三个单词的首字母缩写组合,CAP由三个指标组成:C:Con
- 自动驾驶领域成长方案
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一、学习目标成为自动驾驶领域专家,全面掌握自动驾驶技术体系,能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化,解决实际工程问题。二、成长阶段(一)基础理论奠基期(1-2年)专业知识学习:学习数学(高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等),为理解算法和模型提供数学基础;深入研究自动驾驶涉及的专业课程,如控制理论、传感器原理(激光雷达、摄像头、毫米波雷达等)、机器学习(监督学习、无监督学习、深度学习)
- AI大模型学习的七个阶段,学完你就是大模型大师!
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第一阶段:基础理论入门目标:了解大模型的基本概念和背景。内容:人工智能演进与大模型兴起。大模型定义及通用人工智能定义。GPT模型的发展历程。第二阶段:核心技术解析目标:深入学习大模型的关键技术和工作原理。内容:算法的创新、计算能力的提升。数据的可用性与规模性、软件与工具的进步。生成式模型与大语言模型。Transformer架构解析。预训练、SFT、RLHF。第三阶段:编程基础与工具使用目标:掌握大
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基于物理的渲染(PBR):渲染管线与PBR集成教程PBR基础理论PBR的起源与重要性PhysicallyBasedRendering(PBR)的概念起源于对现实世界光照和材质表现的精确模拟。在传统的计算机图形学中,材质的外观往往通过简单的颜色和纹理贴图来定义,这种做法虽然在早期的3D渲染中足够使用,但随着技术的发展和对真实感渲染的需求增加,其局限性逐渐显现。PBR的出现,旨在通过物理准确的模型和参
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探索神经网络的奥秘:从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍,并附带了一个Python神经网络编程的PDF文件。通过学习本资源,您将能够理解神经网络的基本工作原理,并掌握如何使用Python进行神经网络编程项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Col
- 全局光照:物理基础教程_2024-07-21_16-33-18.Tex
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全局光照:物理基础教程光照基础理论光线与物质的相互作用光线与物质的相互作用是全局光照研究的核心之一。当光线遇到物体表面时,会发生反射、折射或被吸收。这些现象决定了我们如何感知物体的颜色和质感。反射光线在物体表面的反射遵循反射定律,即入射角等于反射角。反射可以分为镜面反射和漫反射两种类型。镜面反射镜面反射发生在光滑的表面上,光线以相同的角度反射回去。例如,镜子或金属表面的反射。漫反射漫反射发生在粗糙
- LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术
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标题:“LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术”文章信息摘要:文章探讨了大型语言模型(LLM)开发与应用中的关键技术,包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论,以及模型部署、应用开发、优化等实践技能。重点分析了预训练、后训练、监督微调(SFT)和偏好对齐(PreferenceAlignment)在提升模型性能中的作用,并对比了直接偏好优化(DPO)
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利用MATLAB实现多重分形维数计算:理论解析与实战指南引言多重分形(Multifractal)理论作为现代复杂系统分析的重要工具,广泛应用于物理学、地球科学、生物医学、金融工程等多个领域。其通过分析数据的多重分形维数,可以揭示出系统内在的复杂性和不均匀性。本文将详细介绍多重分形的基础理论,并结合MATLAB实现多重分形维数的计算,提供详尽的代码示例和数据处理指南,以便于读者在实际工作中应用。多重
- 笔记(二)——vector容器基础理论知识
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vector容器优点:可以随机存取元素。可以在尾部高效添加和移除元素。一、vector容器的对象构造方法vector采用模板类实现默认构造例如vectorvecT;#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intarr[]={0,1,2,3,4};vectorvecInt;//建立一个存放int的vector容器vectorvecFloat;//建立一
- # 第一章:认识chatgpt
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chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期,人工智能(AI)初见端倪,目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支,致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术,使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代,深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
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- 领导力与职业发展:帮助团队成员成长
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《领导力与职业发展:帮助团队成员成长》关键词:领导力、职业发展、团队成长、管理技能、领导艺术摘要:本文深入探讨了领导力与职业发展的关系,探讨了领导力在团队中的核心作用,以及如何通过有效的领导力帮助团队成员实现个人与职业的成长。文章从领导力的基础理论出发,逐步分析了领导力的定义、重要性、技能与个人发展,详细阐述了职业规划、职场技能提升、职业发展策略等方面的内容。同时,文章结合实践案例,提供了具体的领
- Python气象数据分析:风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等
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目录专题一Python和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源,实现面向对象的编程语言,在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能,这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Py
- 前后端分离实践(一)—— 基础理论篇
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前后端分离实践系列文章总目录目录一、什么是前后端分离?二、为什么需要前后端分离?1、前后端职责不清2、开发效率不高三、前后端分离究竟分离了什么?1、开发职责的分离2、交互方式的分离3、代码组织方式的分离4、应用部署的分离四、为什么要加入Node中间层来实现前后端分离?1、反思前后端的定义2、加入Node中间层之后的系统架构图3、加入Node中间层之后的前后端职责划分4、加入Node中间层的优缺点一
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
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熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- OSPF(2):基础配置、拓展配置
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网络安全从小白到大神网络
引言在前面的学习中我们知道了ospf的基础理论知识:ospf(1),那么这一节我们就来继续学习ospf的配置吧,而在本节我们的学习将基于以下这张图来讲解配置命令:R1、R2、R3都有一个环回接口,分别为1.1.1.1、2.2.2.2、3.3.3.3,每个物理接口的IP地址如图。由于在前面几篇内容中我们已经详细的介绍过如何配置IP地址了,所以本篇内容不再做详细展示,不会的同学可以点击参考之前的博客:
- 自动驾驶中的混合决策架构
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自动驾驶中的混合决策架构关键词:自动驾驶、混合决策架构、决策模型、算法、数学模型、项目实战摘要:本文将深入探讨自动驾驶中的混合决策架构,从基础理论到实际应用,全面解析这一领域的核心概念、算法原理及其在自动驾驶中的具体应用。通过详细的项目实战案例,本文旨在为读者提供全面的技术指导和深刻的思考。第一部分:自动驾驶基础理论第1章:自动驾驶概述自动驾驶技术的发展背景源于人类对便捷、安全和高效的交通出行的需
- 数据仓库的复用性:深入的主题域设计方案
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以下是深入的主题域设计方案,涵盖从基础理论、业务分析到技术实现的各个层面,力求全面、实用,适用于复杂业务场景(例如:企业级多租户SaaS系统或跨领域的大型数据仓库建设)。深入的主题域设计方案1.核心理念与原则1.1核心理念主题域设计是数据仓库的逻辑分层方法之一,其核心理念是:业务驱动:主题域应源于业务需求,并映射业务逻辑。高内聚、低耦合:一个主题域只关注一个业务主题,减少跨域依赖。面向复用:通过合
- 机器学习引领未来:赋能精准高效的图像识别技术革新
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图像识别技术近年来取得了显著进展,深刻地改变了各行各业。机器学习,特别是深度学习的突破,推动了这一领域的技术革新。本文将深入探讨机器学习如何赋能图像识别技术,从基础理论到前沿进展,再到实际应用与挑战展望,为您全面呈现这一领域的最新动态和未来趋势。1.引言在当今数字化和智能化的时代,图像识别技术正逐渐成为人工智能(AI)领域的核心组成部分。随着计算能力的提升和数据量的激增,机器学习特别是深度学习的快
- 绘本讲师训练营【48期】1/21阅读原创《学习总结》
优丫漫绘本馆丹丹
48005王亚丹——2019年11月中旬第一次听到有绘本讲师培训班的时候就依然决定报名,于是就有了2020年1月1日的相遇。3天的时间又长又很短,长的是身体不佳,短的是学习时间太短。第一日上午首先是幽默的班班组织大家自我介绍。其次帅气智慧的阿渡老师从《如何阅读图画书》开始给我们分享了绘本基础理论知识:由最早的绘本到图画书进入大陆的历程;如何读绘本;如何选绘本;如何创作绘本剧及设计绘本活动、延伸等。
- 学习Halcon可以从以下几个方面入手
视觉人机器视觉
机器视觉Halcon大总结学习人工智能深度学习图像处理计算机视觉视觉检测
基础理论学习:了解Halcon的基本概念、架构和主要技术,包括图像处理、机器视觉、深度学习等方面的知识。官方文档和教程:阅读Halcon的官方文档和教程,这是学习Halcon最直接、最权威的途径。官方文档详细介绍了Halcon的各种功能和算子,是学习Halcon不可或缺的资源。实践项目:通过参与实际项目来巩固所学知识,提升实践能力。可以从简单的项目开始,
- 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 =