1028nss
1028nss

20181126模型

写作业到很晚，很认真、严谨的用类似橡皮泥的东西做到了生物老师要求的“模型”

图片发自App

准备的东西

图片发自App

过程图

图片发自App

成品

图片发自App

我发现的问题：第三个芽，原图还有没脱完的豆壳，第四个芽破土而出的部分，种子其实已经分开两半儿。

说孩子太追求完美了，原来我更是这样，有其父（母）必有其子。

床头临睡时聊天，忘记怎么说到了婚姻：

“感情基础是最重要的，两个人彼此相爱”

“情人眼里出西施，我知道！别人看着很一般，你看着哪哪都好！”

“是，不是有人说恋爱时智商为零”

“那数学怎么办……”

哈哈哈哈哈……一般要多了解对方，三、四年吧！男孩要有责任心！女孩要善良，很重要的！

12点了...12点了...

你可能感兴趣的:(20181126模型)

  • GPT-4和Claude哪个好 姜暮儿 人工智能
    选择GPT-4还是Claude？这就像在问“苹果还是橙子哪个更好”——‌答案完全取决于你的具体需求‌。两者都是顶尖大语言模型，但各有特色。我为你做了详细对比，帮你快速定位哪个更适合你：核心能力对比特性GPT-4(OpenAI)Claude(Anthropic)‌语言理解/推理‌顶尖水平，尤其擅长逻辑推理、代码生成极强，注重自然语言流畅性‌长文本处理‌上下文最大128Ktokens，但实际效果不如C
  • Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器 Python编程之道 Python编程之道python机器学习numpyai
    Python机器学习：NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy实现高效的算法框架，涵盖从概率理论到工程实现的完整流程。通过数学公式推导、代码实现和鸢尾花数据集实战，展示如何利用向量化计算优化概率估计，解决特征独立性假设下的分类问题。同时分析算法优缺点及实际应
  • 基于深度学习的和平精英（吃鸡）内置锁头训练 摆烂仙君 深度学习人工智能
    前言本教程以和平精英为例，主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注，并控制鼠标对其进行锁定射击，同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解，该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。请注意，该教程仅供娱乐教学，若本教程评论超过100，将会开源相关代码并对实际的代码部署进行进一步分析。一、和平精英伤害机制分析在《刺激战场》（现为《和平精英》）中，击中头部的伤害远高于身体其他部位，这是由游戏
  • 迁移学习让深度学习更容易 城市中迷途小书童
    摘要：一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响！深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在ClouderaFastForward实验室，我们
  • 神经网络：模拟人脑的 AI 信息处理系统
    1.神经网络是什么：AI的“数字大脑”1.1从生物神经元到人工神经元人脑由860亿个神经元通过突触连接形成复杂网络，神经元通过电信号传递信息——当信号强度超过阈值时，神经元被激活并向其他神经元发送信号。神经网络正是模仿这一结构设计的计算模型，其核心是“人工神经元”和“层级连接”。人工神经元接收多个输入信号，通过权重（模拟突触强度）加权求和，再经激活函数处理（模拟神经元“是否激活”），输出结果。例如
  • 网络安全态势感知模型 原理和架构及案例 hao_wujing web安全架构安全
    大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！网络安全态势感知（NetworkSecuritySituationAwareness,NSSA）是通过多源数据融合、动态分析与预测，实现对网络环境安全状态的全局认知与风险预判的核心技术体系。其核心价值在于将碎片化威胁信息转化为可行动的防御策略，以下从原理、架构及典型案例三方面展开深度解析：一、核心原理：三层认知模型与动态融合1.Endsley三层模型10态势要
  • AIGC革命：基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署 Liudef06小白 AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
    AIGC革命：基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容（AIGC）正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion，生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中，魔搭社区（ModelScope）作为中国领先的AI模型开源平台，正成为开发者探索AI
  • Python Gradio：快速搭建人脸识别应用 Python编程之道 Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
    PythonGradio：快速搭建人脸识别应用关键词：Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要：本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法，并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
  • 网络安全人士必知的35个安全框架及模型
    一、概述网络安全专业机构制定的一套标准、准则和程序，旨在帮助组织了解和管理面临的网络安全风险。优秀的安全框架及模型应该为用户提供一种可靠方法，帮助其实现网络安全建设计划。对于那些希望按照行业最佳实践来设计或改进安全策略的组织或个人来说，网络安全框架及模型是不可或缺的指导工具。使用安全模型对业务安全进行总结和指导，避免思维被局限，出现安全短板。本文仅做简单介绍，做到穿针引线的作用，详细介绍等后续安排
  • 基于开放API接口采集的定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序数据整合与增长策略研究
    摘要：在数字经济时代，数据已成为企业竞争的核心资源。本文聚焦于开放API接口采集技术在定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序中的应用，通过分析其技术架构、数据采集优势及商业价值，提出“数据驱动-场景融合-生态共生”的三维增长模型。实证研究表明，该模式可使企业用户增长效率提升300%，单触点数据维度扩展5.8倍，供应链响应速度缩短至24小时内，为新零售场景下的品牌增长提供可复用的技术-商业融合
  • 全面解析ARMv8架构手册：2020年版要点总结 车英赫
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：ARMv8架构作为64位指令集的重要里程碑，提供了详尽的参考指南，包含处理器状态、内存模型、指令集、安全性与虚拟化、多核与并发、浮点与SIMD运算、调试与性能监控、中断与异常处理以及系统级设计等要点。本手册旨在帮助集成电路设计者、软件开发者以及系统架构师深入理解ARMv8架构，促进他们在相关领域的专业技能提升。1.ARMv8架构概述ARMv8架构，作为ARM技
  • 医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（下） Allen_Lyb 数智化教程（第二期）人工智能数据库架构
    解决方案：引入融合数据库（Multi-modalDataFusionDB）医院引入一款支持图、向量、表、流的融合数据库（如OracleADW、Milvus+PostgreSQL、或某国产平台），完成了以下集成：数据类型来源系统格式/模型示例内容基因组数据NGS平台VCF/JSON/图EGFR突变、ALK融合等医学影像特征CT影像AI平台向量肿瘤体积、位置、边界清晰度等临床病历HIS/EMR结构化表
  • 【面试必背】RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题 大F的智能小课 人工智能语言模型python
    大家好，我是大F，深耕AI算法十余年，互联网大厂核心技术岗。知行合一，不写水文，喜欢可关注，分享AI算法干货、技术心得。【专栏介绍】：欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！【大模型篇】更多阅读：【大模型篇】万字长文从OpenAI到DeepSeek：大模型发展趋势及原理解读【大模型篇】目前主流AI大模型体系全解析：架构、特点与应用【大模型篇】Gro
  • 人工智能界的“黑话“大揭秘：AI新词汇速成指南
    人工智能界的"黑话"大揭秘：AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水？听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书？别担心，今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动"，让你轻松混入AI圈子，秒变内行人！LLM（大型语言模型）：AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点：训练数据以TB（万亿字节）计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
  • Springboot中的Shiro框架 梵高的代码色盘 java开发语言
    Springboot中的Shiro框架首先了解下原理，了解下shrio的认证的逻辑，再讲解下springboot中，如何通过代码进行认证，授权操作。Shiro框架的逻辑RBAC模型在讲解认证授权之前，先介绍下RBAC模型，Shiro框架后续用上的最后本质上，还是通过查询这个库。定义：RBAC（Role-BasedAccessControl）即基于角色的访问控制模型，核心是通过“用户-角色-权限”的
  • 嵌入式学习-PyTorch（8）-day24 LGGGGGQ 学习pytorch深度学习
    torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块，里面实现了一系列常用的优化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等，主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降，支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
  • 人类的具身智能与机器的具身智能 人机与认知实验室
    人类具身智能与机器具身智能的根本区别在于其基础机制和本质属性。人类具身智能是基于生物体的生理结构和神经系统的复杂交互，通过身体与环境的直接感知和体验，形成具有情感、意识和主观性的认知与行为能力。这种智能是动态的、适应性强的，并且深受个体经验、文化背景和社会互动的影响。而机器具身智能则是通过传感器、算法和数理模型来模拟与物理世界的交互，依赖于预设的规则和数据驱动的模式识别，缺乏人类的主观体验、情感和
  • 解密Claude系列：从原理到实践的全方位解析 软考和人工智能学堂 强化学习人工智能Claude快速入门Claude
    引言：Claude系列模型的崛起在人工智能领域，大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力，正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点，并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
  • Django数据库迁移 番茄码 django数据库djangooracle
    在Django中进行数据库迁移的命令是`pythonmanage.pymigrate`。下面是一些常用的数据库迁移命令及其用途：1.`pythonmanage.pymakemigrations`：生成数据库迁移文件。当你修改了模型（Model）或创建了新的模型时，需要运行该命令来生成一个包含最新更改的迁移文件。2.`pythonmanage.pymigrate`：应用数据库迁移。运行该命令会将生成
  • SPARKLE：深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
    摘要：强化学习（ReinforcementLearning，RL）已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法（例如GRPO）已经展示了显著的经验性收益，但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白，我们引入了一个细粒度的分析框架，以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素：（1）计划遵循和执行，（2）问题分解，以及（3）改进的推理和知
  • 元宇宙与Web3的深度融合：构建沉浸式数字体验的愿景与挑战
    一、技术特征与融合基础1.元宇宙的技术架构（2025年）空间构建技术：3D建模与渲染：实时渲染引擎（如UnityHDRP）支持路径追踪光追，AI生成模型（NVIDIAGet3D）3秒生成3D场景。数字孪生：城市级建模（腾讯覆盖100+城市）、工业级精度（西门子Xcelerator达0.1mm），动态映射现实数据（如NASA火星车实时驱动虚拟环境）。交互技术：自然交互界面：手势识别（UltraLea
  • 【Django备忘录】Django数据库的迁移
    目录Contents一、确认信息二、生成迁移文件三、迁移数据库定义某个应用的数据模型后，就要执行数据库迁移了，具体步骤如下：一、确认信息先确认你的应用是否在项目名/setting.py的INSTALLED_APPS列表中激活，激活完成后才可使用迁移。没有激活完成会检测不到数据模型修改项，导致迁移后没有数据模型。二、生成迁移文件打开CMD，cd到你的项目的目录（注意是manage.py的同级目录），
  • 略说本体论中的公理和规则的区别与联系 金井PRATHAMA 知识图谱与NLP知识图谱人工智能
    本体论中的公理和规则是构建知识模型的核心逻辑工具，用于确保概念和关系的严谨性与一致性。以下是具体说明与示例：一、公理（Axioms）定义：公理是本体论中无需证明的基本断言，用于定义概念的本质属性和约束条件。它们构成领域内知识推理的基础框架。示例：属性的排他性公理：某个属性与其否定形式不能同时成立。举例：若定义“人类是哺乳动物”，则“人类是非哺乳动物”必然为假。（哲学领域常用此公理避免逻辑矛盾。）传
  • 略说NLP引入公理模型的可行性 金井PRATHAMA 知识图谱与NLP自然语言处理人工智能知识图谱
    在自然语言处理（NLP）的深层语义分析中，公理化体系的引入具有理论可行性，但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析，结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明：一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础，定义语义分析中的原始概念（如谓词、实体、关系）和推理规则。例如：原始概念：将语义角色（如施事者、受事者）
  • 智能体架构设计的五大核心原则：构建下一代AI系统的工程基石 一休哥助手 人工智能
    引言：智能体架构的范式演进人工智能领域正经历从孤立模型向自主智能体的范式转变。2025年，全球AI智能体市场规模突破200亿美元，在金融、医疗、制造等领域的渗透率超40%。然而，智能体开发仍面临协作效率低（多智能体任务重叠率达30%）、安全风险高（工具调用错误率18%）和系统僵化（需求变更迭代周期超2周）三大痛点。本文基于产业实践提炼五大核心设计原则，为构建下一代智能体系统提供架构指南。传统LLM
  • 51c自动驾驶~合集10
    #端到端任务说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。为什么需要端到端？首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对
  • 51c自动驾驶~合集9 吃着火锅唱支歌 自动驾驶人工智能机器学习
    #端到端1说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。为什么需要端到端？首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对独
  • DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04 －273.15K DataWhale组队学习学习pytorch人工智能
    一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数（如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等）。但在实际任务中，可能需要针对特定问题设计自定义损失函数，例如：处理类别不平衡问题（如加权交叉熵）实现特殊业务需求（如对
  • LangChain4j：Java开发者的AI应用构建利器 | 1. 实战：构建AI对话应用 秋秋棠 人工智能java大数据
    LangChain4j：Java开发者的AI应用构建利器目录LangChain4j简介LangChain4jvsSpringAI：JavaAI框架对比实战：构建AI对话应用环境搭建配置大模型核心服务实现深入ChatModel：灵活配置与应用框架选择建议LangChain4j简介LangChain4j是专为Java开发者设计的AI应用开发框架，它提供了开箱即用的API和模块化设计，让开发者能够快速构
  • 真相曝光：佛萨奇Force原力元宇宙背后的故事和经济模型 口碑信息传播者
    在数字化的浪潮中，佛萨奇2.0以其创新的智能合约系统，成为行业的焦点。不仅延续了经典的矩阵模式，还引入了NFT、BOOST矩阵、元宇宙等全新元素，展现出它对未来数字生态的深远布局。特别是结合NFT，佛萨奇2.0激发了无限的想象和可能。13分钟视频彻底弄明白佛萨奇Force原力元宇宙项目是什么佛萨奇2.0：智能合约的核心佛萨奇2.0的核心在于其智能合约系统。智能合约是存储在区块链上的自动执行程序，当
  • 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 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他