- Java中的Tomcat,开启Web应用腾飞【基础版】
目录一、Tomcat初登场:揭开神秘面纱(一)啥是Tomcat(二)为啥要有Tomcat二、Tomcat的安装与启动:开启第一步(一)下载Tomcat(二)启动Tomcat三、Tomcat的目录结构:探秘内部布局(一)核心目录介绍(二)目录间的协同工作四、部署JavaWeb应用到Tomcat:让应用上线(一)打包Web应用为WAR文件(二)部署WAR文件到Tomcat五、Tomcat的配置优化:让
- 使用HarmonyOS 5和CodeGenie辅助工具开发鸿蒙运动健康类应用的项目总结
哼唧唧_
CodeGenie运动健康HarmonyOS5harmonyos华为
一、项目背景与目标随着鸿蒙生态在穿戴设备、智能家居领域的快速扩展,我团队基于HarmonyOS5操作系统,开发了一款面向运动健康场景的智能应用——“Harmony健康伴侣”。项目采用华为官方推出的智能编程助手CodeGenie进行辅助开发,旨在验证CodeGenie在提升鸿蒙应用开发效率与质量方面的实际效果。二、核心功能实现该应用深度融合HarmonyOS分布式能力,支持跨设备无缝协同,主要功能包
- 探索Python领域pip的强大功能
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道pythonpip网络ai
探索Python领域pip的强大功能关键词:Python包管理、pip工具、依赖管理、虚拟环境、PyPI、wheel包、开发工作流摘要:本文深入探讨Python生态系统中pip工具的核心功能和应用场景。我们将从基础概念出发,逐步分析pip的架构原理、依赖解析算法,并通过实际案例展示其在项目开发中的高级用法。文章还将介绍pip与虚拟环境的协同工作方式,以及如何利用pip优化Python开发工作流。最
- Python 实战人工智能数学基础:推荐系统应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
- Synopsys 逻辑综合之 MultiBit Flip-Flop 与 ICG
目录一、普通寄存器(1-bitFlip-Flop)二、Multi-BitFlip-Flop是什么?所以Multi-BitFF的做法就是:三、为什么要用Multi-BitFF?1.降低功耗2.减小芯片面积3.布局优化更容易(PhysicalAware)四、在SynopsysDesignCompiler中怎么支持?1.启用Multi-BitFlip-Flop功能:2.与ICG协同优化:3.后端ECO友
- AI Agent 2025 大爆发:从 GPT-4o 到 Devin,下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
- YOLOv8 环境监测五大场景 —— 二、 森林火灾早期预警 之无人机巡逻监测 详细解释及代码完整示例
路飞VS草帽
YOLOv8原理与源代码讲解---六大章YOLOv各版本的应用详细说明及代码示例环境监测五大场景YOLO无人机环境监测森林火灾早期预警无人机巡逻监测YOLOv8
YOLOv8无人机森林火灾巡逻监测系统系统架构设计无人机火灾监测系统组成:1.飞行平台-多旋翼无人机(续航≥60分钟)-双光吊舱(可见光+红外)-RTK高精度定位-4G/5G数据链2.机载计算单元-JetsonOrinNX(AI加速)-轻量化YOLOv8模型-实时火情分析3.地面控制站-飞行路径规划-实时视频监控-火情预警系统4.云端协同-多机任务分配-火势扩散预测-应急资源调度完整代码实现1.无
- 根茎式装配体(RA)作为下一代协同智能范式的理论、架构与应用
由数入道
人工智能思维框架软件工程智能体
一、引言——范式危机与新大陆的召唤1.1表征主义的黄昏:当前AI协同范式的认知天花板自艾伦·图灵在《计算机器与智能》中播下思想的种子以来,人工智能的漫长征途始终被一个强大而内隐的哲学范式所笼罩——我们称之为“表征主义”(Representationism)。这一范式,无论其外在形态如何演变,从早期的符号逻辑、专家系统,到如今风靡全球的深度学习神经网络,其核心信念从未动摇:智能的核心,在于构建一个关
- 线性稳压电路:从理论到实践的全维度深度解析 陆冠旭
澪622
数学建模
摘要本文提出创新的"电源完整性四维分析法",系统性地解构线性稳压器设计。通过建立量子-经典混合稳压模型,开发动态压差补偿算法和PSRR频率折叠技术,解决了纳米级工艺下的稳压挑战。包含12个设计黄金法则、23个跨领域应用案例和完整的验证方法论,为工程师提供从基础到前沿的全套解决方案。**关键词**:四维电源分析、量子稳压、自愈合LDO、动态热管理、光子-电子协同##1.量子化稳压理论###1.1载流
- 班车服务系统扩展到多场景(穿梭车、周转车)的升级过程中,遗传算法和蚁群算法的实现示例
Alex艾力的IT数字空间
算法动态规划javaspringboot功能测试测试覆盖率
班车服务系统扩展到多场景(如办公场地穿梭车、周转车)的升级过程中,遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)实现协同优化,代码示例如下:一、算法选择与场景适配1.遗传算法:全局调度优化适用场景:多车辆类型(班车、穿梭车、周转车)的协同调度、时间窗约束(如会议通勤时间)、资源分配(如车辆容量限制)。核心逻辑:通过染色体编码表示调度方案,利用选择、交叉、变异操作生成新解,逐步逼近最优调度序列。Java代码示
- 定制化CRM---基于odoo17开发的道与术
花好月圆春祺夏安
crmerpodoo17定制化
引言:在比特与原子间架起桥梁——制造业CRM的破局之道客户关系管理(CRM),这个诞生于信息时代的词汇,长久以来似乎与车间轰鸣、元件流转的制造业保持着一种微妙的距离。传统的CRM软件,擅长管理销售漏斗、追踪客户互动,但在面对制造业盘根错节的业务流程——从新品研发、客户准入、多维度报价,到复杂的信用控制、订单交付和跨系统协同——时,往往显得力不从心,如同一件剪裁精美的西装,却穿在了需要挥汗如雨的工程
- 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式
m0_75133639
光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊nature
Nature/Science最新研究表明,该交叉领域聚焦六大前沿方向:光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系:1、基础融合——从空间/集成光学系统切入,解析机器学习赋能光学的理论必然性,涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战,掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
- 【人工智能面经第五期:模型训练与优化核心面试深度问答】
码上有前
PytorchPython深度学习人工智能面试职场和发展
作者:“码上有前”文章简介:人工智能面经欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言模型训练与优化核心面试深度问答摘要围绕模型训练与优化的训练技巧(正则化、迁移学习)和数据工程(数据增强、标注质量)展开,通过20个关键问题,解析正则化协同策略、迁移学习适配场景、数据增强实践等核心要点,助力读者掌握人工智能与计算机视觉岗位面试中模型训练优化的知识体系,明晰技术原理与实际应用的关联。目录训练技巧-正则化策略相关问题
- 鸿蒙开发入门:万物互联时代的应用开发新范式与HarmonyOS核心技术解析
IT信息技术学习圈
harmonyos华为
一、万物互联时代的机遇、挑战与趋势随着万物互联(IoT)时代的开启,应用的设备底座将从数十亿手机扩展至数百亿的IoT设备。海量智能终端快速增长,人均持有的设备数量也显著增加。应用交互模式正经历深刻变革:不再是人与单设备的点对点交互,而是转向人与多设备协同的全场景、无缝体验。这种变革为开发者带来了新的挑战:多设备适配难:需为不同设备、不同操作系统重复开发,维护多套代码版本。多形态适配难:不同屏幕尺寸
- 异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析
观熵
大模型高阶优化技术专题算法人工智能
异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同、动态算力管理摘要在AI推理系统的生产级部署中,单一自动扩缩容机制已无法满足实际复杂环境中对资源利用率、任务延迟与系统稳定性的多重要求。特别是在GPU/NPU/CPU并存的异构计算集群中,运行
- 跨集群异构推理系统协同调度实战:边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析
观熵
大模型高阶优化技术专题架构人工智能
跨集群异构推理系统协同调度实战:边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在AI推理系统进入产业级部署阶段后,模型服务逐步从中心化集群向边缘设备、跨地理分布式节点延伸,形成典型的“中心+边缘”异构多集群形态。为实现高效资源利用与低时延响应,推理系统需要支持节点异
- 构建高性能WebSocket服务端:Spring Boot实战指南
张道宁
网络通信websocketspringboot网络协议
一、WebSocket核心概念与传统HTTP对比HTTP:单向通信(请求-响应),无状态,高开销WebSocket:双向全双工通信,持久连接,低延迟(≈1:1000开销比)适用场景:实时聊天、金融报价、协同编辑、游戏对战关键协议机制ClientServerHTTPUpgradeRequest101SwitchingProtocols双向二进制帧传输数据帧(payload掩码处理)数据帧(纯文本/二
- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- 开源链动2+1模式与AI智能名片融合下的S2B2C商城小程序源码:重构大零售时代新生态
说私域
人工智能开源重构
摘要:本文探讨了在当下大零售时代背景下,传统电商模式向更广泛零售形态的转变。指出如今只要有流量、入口和资源,变现需求促使各种场景都涉足零售领域。重点分析了开源链动2+1模式、AI智能名片以及S2B2C商城小程序源码的融合,如何在大零售生态中发挥协同效应,满足人性深层次的变现需求,为零售行业带来新的发展机遇与变革。关键词:开源链动2+1模式;AI智能名片;S2B2C商城小程序源码;大零售一、引言在数
- 并发编程原理与实战(十六)深入锁的演进,为什么有了synchronized还需要Lock?
帧栈
Java并发编程java
前面两篇文章我们学习了产生线程安全问题的原因以及保证线程安全的方法,其中锁在保证线程安全的过程中起着关键性的作用。在《并发编程原理与实战(四)经典并发协同方式synchronized与wait+notify详解》和《并发编程原理与实战(十五)线程安全实现方法深度解析》这两篇文章中,我们对锁以及synchronized关键字已经有了一定的了解,synchronized是基于对象监视器实现的锁,那么有
- Coze智能体开发:什么是扣子空间
王国平
CozeAIAgent智能体开发人工智能大数据语言模型开发语言Coze
扣子空间是你和AIAgent协同办公的最佳场所。在扣子空间里,精通各项技能的「通用实习生」,各行各业的「领域专家」,任你选择。把任务交给扣子空间,把时间还给你自己。什么是扣子空间扣子空间是你和AIAgent协同办公的最佳场所。在扣子空间里,精通各项技能的「通用实习生」,各行各业的「领域专家」,任你选择。把任务交给扣子空间,把时间还给你自己。为什么需要扣子空间扣子空间提供了强大的功能,全面提升生产力
- 【Bluedroid】BLE 地址解析列表的初始化与清除机制(btm_ble_resolving_list_init)
byte轻骑兵
AndroidC++AndroidBluedroid
本文深入分析Android蓝牙协议栈中BLE地址解析列表的核心管理流程,涵盖从主机协议栈初始化到控制器硬件操作的全链路实现。重点解析可解析私有地址(RPA)处理机制、隐私保护技术实现,探讨标准HCI命令与厂商特定命令在地址解析中的协同工作方式,揭示了BLE隐私机制的底层实现原理。一、概述1.BLE隐私机制基础可解析随机地址(RPA)与身份解析密钥(IRK)解析列表(ResolvingList)的作
- Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF
我.佛.糍.粑
学习深度学习人工智能推荐算法
学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤(ItrmCF)中心思想就是,如果你喜欢a,b,c三件商品,d商品与abc相似,那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是,一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
- 3DXML 转换为 SOLIDWORKS 技术指南:含迪威模型网在线转换方案
在工业设计协同工作中,不同CAD软件的文件格式转换是常见需求。3DXML作为DassaultSystèmes旗下CATIA软件的轻量型三维数据格式,因体积小、便于传输,被广泛用于模型预览和跨平台共享。但当需要在SOLIDWORKS中进行深入设计或工程分析时,需将3DXML格式转换为SOLIDWORKS兼容格式。本文将为技术人员和学生详细介绍转换全流程,并推荐实用的在线转换平台——迪威模型网。一、3
- 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)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
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
- 【前端工程化】前端工作中如何协同管理开发任务?
前端
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
- 模型融合与人机协同:构建人机共生的智能未来
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
1.背景介绍在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断,AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而,尽管AI的发展已经取得了显著的成就,但是我们仍然面临着一个重大的挑战:如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求,以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题,越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
- 跨机构医疗影像解析的协议协同架构——基于MCP协议的“巴比伦塔困境“突破
百态老人
架构
在医疗影像领域,不同医疗机构间因系统异构性形成的"巴比伦塔困境",本质上是协议标准碎片化与数据语义隔阂的叠加效应。通过融合MCP协议、DICOM标准扩展与新型云架构,协和医院PACS系统与301医院AI模型间的直接解析得以实现。这一技术突破包含以下核心创新层级:一、协议转换层的架构创新1.多协议语义网关基于MCP协议构建的智能协议转换层,实现不同DICOM实现版本的动态适配:
- 深入企业内部的MCP知识(二):FastMCP客户端三大核心能力深度解析:资源、工具与提示的全场景实践
炼丹上岸
大模型#MCPmicrosoft人工智能python交互mcp
引言:MCP协议交互的“三驾马车”在ModelContextProtocol(MCP)的技术生态中,资源(Resources)、工具(Tools)与提示(Prompts)构成了客户端与服务器交互的核心支柱。FastMCP通过统一的API设计,将这三者转化为可直接调用的编程接口,既隐藏了底层协议的复杂性,又保留了高度的灵活性。本文将从技术原理、实战案例到性能优化,系统拆解这三大能力的使用方法与协同逻
- 大唐杯省赛考纲总结(10%)
LUO-CHEn
大唐杯第十届5G信息与通信
系列文章目录本届大唐杯考察范围20%通信基础知识70%5G内容10%商业流程文章目录系列文章目录前言一、通信基础知识的考察(20%)二、5G内容5G无线技术(20%):5G网络技术(10%):5G协议与信令(15%):5G工程实践(15%):5G+垂直行业应用(10%):三、商业流程(10%):总结前言大唐杯以推广信息通信领域前沿技术、协同高校学科建设、推动行业创新发展为目的,激发高校学生参赛热情
- 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 =