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码事漫谈
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1.DeepSeek的前世今生1.1什么是DeepSeek?DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司,致力于打造高性能、低成本的AI模型。它的目标是让AI技术更加普惠,让更多人能够用上强大的AI工具。1.2DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的最新一代A
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工具使用excelchatgptjson
利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构3利用ChatGPT写python代码解析数据4复制代码到vscode运行任务说明:整理一个项目的所有接口,保存到excel文档中。在这里插入图片描述1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构我需要json数据的"pa
- css优化之提高代码拓展性
小小不吃香菜
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css优化系列文章css优化系列:通过“使用CSS变量”和“整合重复样式”来优化代码的可维护性。文章目录css优化系列文章使用css变量整合重复样式总结使用css变量将重复使用的颜色、间距值等等定义为变量,提高代码的可维护性。对于使用函数获取值的情况,也可以降低重复计算的次数。例如:/**跟节点里设置变量**/.chat-window{--cw-z-index:1000;--cw-bg-gradi
- Spring AI入门教学:从零搭建智能应用(2025最新实践)
程序员子固
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目录引言:为什么选择SpringAI?一、环境搭建(附避坑指南)1.开发环境要求2.依赖配置二、实战:智能客服接入(代码级详解)1.配置模型参数2.实现流式对话接口三、高级功能:多模态AI开发1.图像描述生成2.智能文档处理四、开发者工具箱1.调试技巧2.性能优化五、学习路径建议引言:为什么选择SpringAI?随着生成式AI技术的爆发式发展(如OpenAI的GPT-4.5新动态24),Java开
- 攻击者利用热门AI发动黑帽SEO攻击,通过污染搜索结果传播窃密木马
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伪装成AI主题网站的恶意页面|图片来源:ZscalerZscaler威胁实验室研究人员发现一起精心策划的恶意软件攻击活动,攻击者利用ChatGPT和LumaAI等人工智能(AI)工具的热度,通过黑帽SEO(搜索引擎优化)技术劫持搜索引擎结果,诱导用户落入恶意软件陷阱。Zscaler警告称:"这些攻击背后的威胁行为者正在利用ChatGPT和LumaAI等AI工具的热度。"这些欺诈活动至少从2025年
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ChatBI的核心是让用户用自然语言(如“帮我看看这周的销售额走势”)直接获取数据分析结果,无需懂SQL或技术细节。整个过程就像AI“听懂”你的话、理解需求、生成查询、验证执行、并可视化展示结果。首先,ChatBI的系统架构图展示了整个流程的关键步骤。它从用户输入开始,经过多个AI模块处理,最终输出交互式报表。现在来一步步解析ChatBI的工作流程。1.语音/文字输入——解放双手的起点这是什么?一
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需要重新演唱
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大模型量化是一种优化技术,旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度,同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识:目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
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LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库:GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3:175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
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承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- 当布列松遇见GPT:AI大模型如何重塑你的“决定性瞬间”
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清晨六点,西湖断桥薄雾缭绕。游客小李举起手机却犹豫不决——晨雾浓度、白平衡参数、构图比例...无数专业术语在脑中纠缠。此时他打开摄影助手AI,输入:“西湖晨雾,中国水墨画意境,带断桥轮廓”。三秒后,AI不仅给出f/8光圈、1/60秒快门的精确参数,更建议:“降低机位,以左侧垂柳作前景框架”。这不是科幻场景。Midjourney用户@PixelPioneer使用提示词“布列松风格,巴黎雨天,跳跃水洼
- 利用人工智能做python爬虫
在Python爬虫领域,人工智能(AI)可以从多个维度赋能,提升爬虫的效率、智能性和应对复杂反爬策略的能力。下面从数据提取、反反爬、自动化脚本生成等方面,介绍如何结合AI技术实现更强大的Python爬虫:一、利用大语言模型辅助爬虫开发1.代码生成与优化大语言模型(如GPT系列、文心一言、通义千问等)可以根据自然语言描述快速生成Python爬虫代码。例如,你可以向模型输入“写一个Python爬虫,抓
- 【AIGC-ChatGPT提示词】心灵笔记:打造温暖治愈的职场年终回顾系统
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感谢信任,专栏出现0-1的历史突破❤️❤️好了,开始今天的内容今天继续回馈大家,最近都是可以在自媒体上使用的提示词。提示词在最下方引言在每年岁末时分,我们都期待着对过去一年进行总结与回顾。然而,传统的工作总结往往过于注重数据和绩效,容易忽视个人的情感体验和内心成长。"心灵笔记"系统正是为了解决这一痛点而设计,它致力于将冰冷的职场经历转化为温暖治愈的内心独白,帮助人们以更有温度的方式记录自己的职业生
- 《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》
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【2025AI工具合集】人工智能iSlideAIAI智能PPTpowerpointAIPPTPPT
一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言(也被称为ChatGLM)是一款基于大模型技术的人工智能产品,旨在通过其强大的自然语言处理能力,为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景,还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作:创意写作:帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作:辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助:提供写作建议、结构安排和编
- 解锁ChatGPT高级玩法:模块化提示词库开发指南
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目录一、引言:为什么需要模块化提示词库?二、模块化提示词库设计原理2.1核心架构2.2模块功能说明⚙️三、模块化提示词库开发实践(附Python源码)3.1环境配置3.2模块化提示词生成器3.3提示词组合引擎四、可视化流程设计4.1模块化提示词工作流4.2可视化编辑界面设计五、应用案例:电商客服提示词库5.1模块配置示例5.2效果对比六、总结与资源一、引言:为什么需要模块化提示词库?传统单一提示词
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面试热点科普:监督微调vs无监督微调,有啥不一样?在大模型时代(比如BERT、GPT)里,我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调,到底有啥区别?用的场景一样吗?今天这篇,带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练(Pretraining)在大规模通用数据上训练模型,学习“通用知识”,比如语言规律、语义表示。微调(Fine-tuning)
- 如何使本地大模型拥有联网搜索的能力?
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要让本地部署的大模型(如DeepSeek、LLaMA、ChatGLM等)具备联网搜索能力,需要将模型与外部工具结合,通过API调用、插件或代理机制实现实时信息获取。以下是具体实现方案:一、核心实现思路工具调用机制:为大模型添加调用搜索引擎API的能力工作流程:用户提问→模型判断是否需要搜索→调用搜索API→解析搜索结果→生成最终回答技术架构分层:交互层:接收用户包含实时信息需求的query决策层:
- ⼤模型(LLMs)基础⾯
cv2016_DL
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1.⽬前主流的开源模型体系有哪些?⽬前主流的开源LLM(语⾔模型)模型体系包括以下⼏个:1.GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列:由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型,包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练,然后在特定任务上进⾏微调,具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT(B
- ADB、Appium 和 大模型融合开展移动端自动化测试
小赖同学啊
自动化测试(apppcAPI)人工智能adbappium
将ADB、Appium和大模型(如GPT、LLM)结合,可以显著提升移动端自动化测试的智能化水平和效率。以下是具体的实现思路和应用场景:1.核心组件的作用ADB(AndroidDebugBridge):用于与Android设备通信,执行设备操作(如安装应用、获取日志、截图等)。Appium:用于跨平台的移动端自动化测试,支持Android和iOS设备。大模型(如GPT):用于生成测试用例、分析测试
- GPT-5企业级应用落地指南:70个工业场景实战部署全景(2025)
知识产权13937636601
计算机GPT-5API
摘要:随着GPT-5在2025年全面开放企业API,其多模态理解、自主任务规划、超长上下文(128Ktokens)能力正颠覆传统工业智能化范式。本指南基于全球200+企业实测案例,提炼70个工业场景的部署方案,涵盖研发设计、生产制造、供应链管理等九大领域。核心解决三大落地挑战:安全合规部署方案(企业知识库隔离训练、区块链存证)、行业场景迁移(小样本领域适应、多模态提示工程)、成本效率优化(MoE稀
- 人脑 vs AI:一场耗能相差50万倍的智慧竞赛,当硅基智能决定重走碳基进化之路,我们如何跨越鸿沟?
AI、少年郎
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一、人脑:自然界最高效的“超算”,让AI望尘莫及1.效率碾压:1杯咖啡的能量vs一座小镇的耗电人脑:仅需20瓦功耗(相当于一盏节能灯),每秒处理1千亿次神经信号,可连续工作数十年。顶级AI(如GPT-4):单次训练耗电1300兆瓦时,相当于130个家庭全年用电量,却仅学会静态文本匹配。震撼对比:人脑学习《红楼梦全集》的能耗≈0.001度电,而AI训练同等数据需消耗1000年的人脑总能耗。2.多模态
- 大语言模型LLM | 一文了解dify的工作流的两种模式(Chatflow对话流与Workflow自动化流)
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语言模型microsoftAI大模型人工智能LLM大模型入门Dify
摘要:在AI应用开发领域,如何让大语言模型(LLM)高效处理复杂任务一直是核心课题。Dify创新性地推出两种工作流形态——Chatflow对话流与Workflow自动化流,如同两把利刃,分别破解对话交互与批量处理的难题。本文将从技术特性、应用场景到核心差异,带您全面解锁Dify工作流的双重魔力。一、Chatflow对话流:让交互更智能的「对话大脑」1、对话场景的专属引擎Chatflow专为实时交互
- Trae:字节跳动推出的免费AI编程工具
明似水
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1.产品概述Trae是字节跳动(ByteDance)推出的免费AI集成开发环境(IDE),旨在通过AI技术提升开发者效率。它基于VisualStudioCode(VSCode)深度定制,集成了Claude、GPT-4o、DeepSeekR1/V3等主流大语言模型,提供智能代码生成、优化、调试等功能,并支持原生中文,适合国内外开发者使用。核心特点✅AI原生IDE:深度集成AI,支持自然语言编程、代码
- OpenAI “黑手党“:硅谷新一代创业势力崛起,重塑AI时代格局
花生糖@
AI·未来创业创新AI创业
引言:从ChatGPT到超级智能——OpenAI生态的裂变效应2015年成立的OpenAI,凭借ChatGPT的横空出世彻底改变了人工智能产业格局。随着估值飙升至3000亿美元,这家颠覆性创新实验室正经历一场静默的"人才大迁徙"。昔日塑造AGI(通用人工智能)梦想的核心团队成员,如今正带着各自的技术愿景,在硅谷掀起新一轮创业浪潮。这场由OpenAI前员工发起的创业运动,正在形成堪比PayPalMa
- 讯飞星火(iFlytek Spark):科大讯飞打造的国产AI大模型平台
明似水
AI人工智能
1.产品概述讯飞星火(iFlytekSpark)是科大讯飞自主研发的认知大模型,定位于通用人工智能(AGI)平台,集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型,讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出,并持续对标国际顶尖模型(如GPT-4、Gemini)。核心优势全国产化:基于华为昇腾AI芯片和“飞星
- Rust基于tokio的websocket群聊
昊天0
rustwebsocket开发语言
原文:Rust基于tokio的websocket群聊依赖[package]name="chat"version="0.1.0"edition="2021"#Seemorekeysandtheirdefinitionsathttps://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html[dependencies]tokio={version="1.23"
- Unity AR构建维护系统的以AI驱动增强现实知识检索系统
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unityar人工智能
本博客概述了为维护开发的AI驱动增强现实(AR)知识检索系统的开发过程,该系统集成了Unity用于AR、Python服务器用于后端处理,以及ChatGPT用于自然语言处理。该系统允许维护工人通过AR设备(如HoloLens2)查询特定任务的知识(例如,故障排除步骤),并以全息图形式显示上下文感知的响应。Unity账户注册中文账户注册比较困难。它需要额外的验证码验证步骤,有时即使验证成功也不会重定向
- AI赋能地产行业,助力地产数字化转型升级
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人工智能chatgptAI应用开发
2023年,以AI为代表的各种新技术应用突然开始爆发。ChatGPT点燃全世界的热情,各个尖端公司就像一场军备竞赛,以超快的迭代更新AI的性能。目前,房地产科技中AI的主要功能和应用场景涵盖了房地产行业的多个方面,并且已经在助力投资人、开发商和业主、运营商提高效率和节省成本方面取得了成果。AI技术在房地产项目的设计和开发阶段的应用,不仅能够提高工作效率,还能提升项目的整体质量。YesPMP是专业的
- No module named ‘dbgpt_ext.rag.retriever.doc_tree‘
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
DB-GPT
dbgpt_ext模块导入失败解决方案1.检查dbgpt_ext是否存在于项目中(推荐)首先确认项目中是否存在dbgpt_ext目录:#进入项目根目录cdD:\soft\DB-GPT#查找dbgpt_ext目录dirpackages|findstrdbgpt_ext#Windowslspackages|grepdbgpt_ext#Linux/macOS如果不存在,可能需要从源码安装或更新子模块:#
- 大语言模型的通用局限性与全球技术演进
止观止
人工智能大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
基于行业最新数据修订(2025Q2)一、知识截止期:全球模型的进化差异所有LLM都存在知识截止期(KnowledgeCut-off),即模型训练数据的时间上限。这在技术迭代飞快的软件开发领域尤为致命——2023年后发布的Python3.12新特性、React18的并发渲染等更新,旧模型可能完全遗漏。核心局限:传统LLM训练数据存在硬性断点(如GPT-4截止至2023年9月)模型知识截止期更新方案G
- 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 =