- Metabase 介绍
黄毛火烧雪下
React数据分析
Metabase是一款开源的商业智能(BI)工具,用于数据可视化和分析,帮助用户从数据库中提取数据,并以易于理解和分享的方式展示分析结果。它特别适用于数据分析师、开发人员、产品经理等角色,可以通过其直观的界面进行数据探索、创建图表和报表,并提供团队协作和共享功能。一、主要功能和特点:1、数据连接和查询:Metabase支持连接多种数据源,包括常见的关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL、
- DeepSeek:大模型时代的“破局者”
qq_44233281
ai深度学习人工智能
DeepSeek,是谁?DeepSeek,中文名深度求索,是一家成立于2023年7月17日的创新型科技公司,由知名量化资管巨头幻方量化创立,法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内,DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。2024年1月5日,发布首个包含670亿参数的大模型DeepSeekLLM,该模型从零开
- 深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能LangGraph
文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
- 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理
调皮的芋头
数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
好的,我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理,涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论,包括主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、线性判别分析(LDA)、信息增益、互信息、方差分析等统计方法,并结合金融量化交易的实际应用,确保内容既有理论深度,又能落地实践。完成后,我会通知您!1.统计学基础:描述性统计、方差分析、相关性与
- 脑洞打开话题:deepseek这么火,什么时候能完全代替人类?
噔噔噔噔@
网络
AI完全代替人类是一个复杂且充满争议的话题,涉及技术、伦理、社会和经济等多个方面。目前来看,AI在某些领域已经表现出超越人类的能力,但要完全代替人类仍然面临许多挑战和限制。以下是关于AI何时可能完全代替人类的一些分析和思考:1.技术层面的限制尽管AI在某些特定任务上已经超越了人类(如图像识别、语音识别、围棋等),但要完全代替人类,AI需要在以下几个方面取得突破:通用人工智能(AGI)目前的AI主要
- 深入探索Spark MLlib:大数据时代的机器学习利器
concisedistinct
人工智能mllibspark-mlSparkMLlib大数据机器学习
随着大数据技术的迅猛发展,机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器,其内置的机器学习库MLlib(MachineLearningLibrary)提供了一套高效、易用的工具,用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib,介绍其核心功能和应用场景,并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib?S
- Java 大视界 -- Java 大数据未来十年的技术蓝图与发展愿景(95)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据开发语言未来十年技术蓝图发展愿景新兴技术融合
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Java 大视界 -- 5G 与 Java 大数据融合的行业应用与发展趋势(82)
青云交
大数据新视界Java大视界java5G大数据技术融合智能交通工业制造智能安防
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?
向贤
人工智能人工智能
未来至少十年时间里,哪些行业的岗位更有发展前景且很难被人工智能替代?在人工智能技术快速迭代的背景下,未来十年内,以下六大类行业因其对人类独特能力的依赖,将展现出强大的抗替代性,并成为具有长期发展潜力的领域:一、医疗健康行业:生命科学与人文关怀的交织复杂决策与不确定性应对医学诊断需要结合患者个体差异、病史和社会背景进行综合判断,AI虽能辅助影像识别和数据分析,但面对突发并发症或罕见病例时,医生的临床
- PC端-发票真伪查验系统-Node.js全国发票查询接口
OCR_API
接口node.js
在现代企业的财务管理中,发票真伪的验证至关重要。随着电子发票的普及,假发票问题日益严峻,如何高效、准确的对发票进行真伪查验,已经成为各类企业在日常运营中必须解决的关键问题。翔云发票查验接口做企业财务管理、税务合规的好帮手。快速查询,全国覆盖:通过全国增值税发票查验接口,用户只需提供发票的基础信息,如发票代码、号码、日期、金额、校验码等,系统即可实现全国范围内的查询与比对。无论是来自哪个省市的发票,
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 计算机网络概述
少天z
网络
1.基本概念计算机网络:由多台计算机和网络设备通过通信链路连接,实现资源共享和信息交换。节点:网络中的设备,如计算机、服务器、路由器、交换机等。链路:连接节点的物理或逻辑通道,如光纤、电缆、无线信号等。2.网络分类按覆盖范围:局域网(LAN):覆盖小范围,如家庭、办公室。城域网(MAN):覆盖城市范围。广域网(WAN):覆盖国家或全球,如互联网。按传输介质:有线网络:如以太网、光纤。无线网络:如W
- 使用Java爬虫获取淘宝商品详情API返回值说明案例指南
数据小小爬虫
java爬虫开发语言
在电商数据分析和运营中,获取淘宝商品详情是常见的需求。淘宝开放平台提供了丰富的API接口,允许开发者通过合法的方式获取商品信息。本文将详细介绍如何使用Java编写爬虫,通过淘宝API获取商品详情,并解析API返回值的含义和结构。一、准备工作在开始编写爬虫之前,需要准备以下工具和库:Java开发环境:推荐使用IDEA或Eclipse。HttpClient库:用于发送HTTP请求。Jsoup库:用于解
- 大数据模型:技术赋能,引领未来
大模型教程
人工智能AI大模型大模型语言模型
随着互联网、物联网、人工智能等技术的飞速发展,我们正身处一个数据爆炸的时代。数据,已经成为这个时代最为宝贵的资源之一。而如何挖掘和利用这些海量数据,为企业和社会创造价值,正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨:概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。一、概述大数据模型是一种基于数据挖掘和机器学习技术的分析方法,通过对海量数据进行处理和分析,挖掘出有价值的信息和知识,
- 如何根据企业架构设计IT架构?
自由鬼
IT应用探讨行业发展架构企业架构IT架构
企业IT架构高度匹配企业架构是实现战略目标、提高业务效率和增强组织竞争力的关键。以下是关于企业架构(EnterpriseArchitecture,EA)及其与IT架构设计关系的详细说明:一、什么是企业架构(EA)?企业架构是一种方法论和工具集,用于系统地描述和分析企业的业务、信息、流程和技术,以支持企业的战略目标和业务运营。它是一个全局视角,确保企业内各个部分协同一致。企业架构的核心组成部分(通常
- 用selenium爬取拉钩网的职位信息
wg5foc08
Python
拉钩网的职位信息数据为ajax数据,抓取ajax数据可以直接分析数据的url接口,但是直接用requests库发送url请求会被拉钩网识别出来。1.可以通过session保存会话信息模拟请求,这时可以爬取部分信息数据,但是仍然不能爬取大量的或者完整的数据2.用selenium模拟浏览器爬取拉钩网的数据,可以完整的爬取本文拟爬取的url代码1:importrequestsfromlxmlimport
- 手把手教你使用CloudCanal数据同步工具
高阳很捷迅
数据分析数据库大数据数据库开发数据结构
本文向大家介绍的是CloudCanal数据迁移同步工具,能够实现多种数据源之间的数据同步,并且提供可视化操作界面,帮助我们提升开发效率,让我们一起快速了解CloudCanal并掌握数据同步操作吧~CloudCanal数据同步工具官网:CloudCanal-企业级数据实时同步工具,可视化操作,高效进行多源异构数据源间的数据互通与融合,助力企业构建丰富的数据应用场景社区:主页|Clougence问答社
- python 爬虫 智联招聘
风华明远
Python爬虫python
本方法使用cookie的方法下载智联招聘的职位。主要就是要先登录智联招聘,然后将对应的cookie作为爬虫访问的header。代码如下:importrequestsimportreimportxlwtdefparse_one_page(html):'''解析HTML代码,提取有用信息并返回'''#正则表达式进行解析pattern=re.compile('(.*?).*?''(.*?).*?''\\
- kl散度度量分布_解读KL散度:从定义到优化方法
weixin_39846364
kl散度度量分布
Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍,机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度,即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子,因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外,这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外
- 二叉树--路径
通凡
数据结构二叉树操作二叉树存储路径
二叉树中,从根节点到叶节点的每一条连接,我们称之为路径,最短路径和最长路径在之前的博客中,我们已经完成了对他们的讨论,现在我们讨论一下,输出一棵二叉树中全部的路径信息。代码如下所示:publicclassOperation{Listresult=newLinkedList();//存储最后的结果publicListbinaryTreePaths(TreeNoderoot){if(root==nul
- 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具
学步_技术
自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析:交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析:均方误差损失(MSELoss)在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度:度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失:深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵:GHM(GeneralizedH
- 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
写代码的中青年
3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。数据采集技术:selenium/正则匹配/xpa
- Zookeeper(73)Zookeeper在微服务架构中的应用是什么?
辞暮尔尔-烟火年年
微服务架构zookeeper微服务
在微服务架构中,Zookeeper主要用于以下几个关键领域:服务发现:Zookeeper可以帮助微服务实例在启动时注册自己,并让其他服务能够发现并调用这些服务。配置管理:Zookeeper可以存储和管理微服务系统的配置信息,确保所有服务共享一致的配置。分布式协调:Zookeeper可以实现分布式锁、Leader选举等功能,确保微服务之间的协调操作。健康检查和监控:Zookeeper可以监控微服务实
- 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO
进一步有进一步的欢喜
LLM算法DeepSeekGRPO
DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
- java题库app有什么,Java面试题库
m0_74824091
面试学习路线阿里巴巴java面试开发语言
Java面试题库是一个学习刷题类软件,主要针对Java从业者设计,整合了众多基础的题目资源,涵盖面试中可能会遇到的各种出题内容;软件使用功能非常简单,上面就设置了题库和搜索等中心,打开软件就能看到其中各种不同的题目划分栏目,马上就能从推荐栏目找到需要练习的题目并打开练习学习,里面每个题目都提供相应的详细解释和对应的知识点击内容,让用户能高效的掌握该问题考察的考点信息;这里的题库资源丰富,还按照多种
- 详细介绍人工智能学习框架
日记成书
反正看不懂系列人工智能
人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。以下从框架分类、核心框架介绍、学习方法三个维度展开详解:一、主流人工智能框架全景图(一)基础框架层TensorFlow(Google)核心优势:工业级部署能力,支持移动端(TFLite)、浏览器(TF.js)、服务器(TFServing)特色功能:SavedModel格式跨平台兼容,XLA编译器优化计算图适用场景:生产环境部署、大
- JavaScript 简单类型与复杂类型-堆和栈
難釋懷
javascript开发语言
深入理解JavaScript中的简单类型(基本数据类型)与复杂类型(引用数据类型)如何在内存中存储对于编写高效、无误的代码至关重要。本文将探讨这两种类型的差异,以及它们在内存中的存储机制——栈(Stack)和堆(Heap),并通过实例说明这些概念的实际应用。内存基础:栈与堆栈(Stack)栈是一种后进先出(LIFO,LastInFirstOut)的数据结构,通常用于存储函数调用信息和局部变量。由于
- 2025外贸独立站搭建指南:让你避开至少10个坑
小机出海
服务器https
1、为什么要搭建自己的独立站?在说这个问题之前,先聊聊咱们身边的外贸人把产品售卖到国外去有哪些渠道。针对外贸SOHO,可能会通过领英、Instagram、微信视频号等去开发国外的客户;针对外贸公司和出口工厂,可能会选择在跨境平台上开设店铺,比如阿里巴巴国际、中国制造网等,也可能也会经营自己的社交媒体账号,不同的角色没有严格区分开发客户的方法,但无论是谁,都想多一种获客和曝光自己品牌和产品的渠道,这
- Linux环境变量(添加环境变量、修改系统环境变量、内建命令和非内建命令)
laimaxgg
linuxchrome运维
Linux环境变量(添加环境变量、修改系统环境变量、内建命令和非内建命令)1.环境变量的介绍环境变量(environmentvariables)一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数。环境变量是在操作系统中一个具有特定名字的对象,它包含了一个或者多个应用程序所将使用到的信息。例如Linux中的PATH环境变量,当要求系统运行一个程序而没有告诉它程序所在的完整路径时,系统除了在当前目
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 4
山海青风
机器学习tensorflow人工智能
探索深度学习1场景故事:小明的灵感前不久,小明一直在用传统的机器学习方法(如线性回归、逻辑回归)来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了,但小明发现一个问题:当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时,模型的准确率提升得很慢。有一天,小明在学校图书馆翻看杂志时,看到这样一句话:“就像人的大脑有上百亿神经元,神经网络能够学习复杂的信息映射,从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感:“或许我
- 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 =