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功能:使用Matlab按行读取txt文件,按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~feof(fid)%while循环表示文件指针没到达末尾,则继续%每次读取一行,str是字符串格式str=fgetl(fid);%以','作为分割数据的字符,结果为cell数组s=regexp(st
- C#中的PLINQ和LINQ的效率对比
搬砖的诗人Z
C#c#linq开发语言
PLINQ(ParallelLINQ)和LINQ(LanguageIntegratedQuery)都是.NET框架中的功能,用于对集合进行查询和操作。它们之间的主要区别在于并行处理能力。LINQ:LINQ是一种用于在.NET应用程序中进行数据查询和操作的语言集成功能。它提供了一种统一的方式来查询各种数据源,如集合、数组、XML、数据库等。LINQ是在单线程环境中执行查询操作的,因此对于大型数据集或
- [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别
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数据集类型:图像分类用,不可用于目标检测无标注文件数据集格式:仅仅包含jpg图片,每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数):1922分类类别数:4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数:lianghao图片数:435qingwei图片数:423yanzhong图片数:577zhongdu图片数:487重要说明
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
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kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- 自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解
咖啡加剁椒③
软件测试pytest功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
前言fixture是在测试函数运行前后,由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制,满足多变的测试需求,包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown,但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
- RNA-seq数据分析_未完成
子诚之
组学数据分析数据分析
目录基础分析1.质控(reads)2.比对3.质控(alignment)4.定量5.样本合并差异表达1.质控(cohort)2.差异分析3.可视化(差异)富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤,并从实践角度出发,较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外,尽管本文适用于肿瘤样本,但其中的一些
- 【HBZ分享】ES的聚合函数汇总
hbz-
elasticsearchjavalinux
聚合分类指标聚合:对数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合,称为指标聚合metric格式:GET/index/_search{"size":0,"aggs":{"aggregation_name":{"aggregation_type":{"aggregation_field":"field_name"//可选参数}}//可以添加更多的聚合}}#解析-index:要执行聚合查询的索引名称。-s
- 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估
一只特立独行猪
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- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
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知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
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IQueryable和IEnumerable是C#中处理集合的两个重要接口,常用于LINQ查询。它们有一些关键区别,适用于不同的场景:1.执行查询的位置IEnumerable:当你对一个IEnumerable序列使用LINQ操作时,这些操作是在本地内存中执行的。如果IEnumerable表示数据库中的数据(例如,使用EntityFramework时),那么整个数据集首先会被加载到内存中,然后再应用
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感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的?决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋(LL旋转)单左旋(RR旋转)左右旋(LR旋转)右左旋(RL旋转)请介绍一下大数据主要是干什么的?大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
- 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样
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importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
- torch报错:[winerror 126] 找不到指定的模块torch_python.dll“ or one of its dependencies.
LightningJie
深度学习pythonpytorch
[winerror126]找不到指定的模块。errorloading"d:\miniconda\envs\action_env\lib\site-packages\torch\lib\torch_python.dll"oroneofitsdependencies.在使用这个yolov5模块的时候发现了这个错误,错误原因是因为python版本和torch版本冲突。本人安装torch的python版本
- 高质量 Git 仓库汇总(持续更新,方便查看)
Nice_cool.
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Leetcodehttps://github.com/kamyu104/LeetCode-SolutionsCmakehttps://github.com/viva64/pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod
- 机器学习常用框架
碧落&凡尘
机器学习人工智能
机器学习是人工智能的一个重要分支,它通过让计算机系统利用数据自我学习来改进任务执行的能力。在机器学习领域,有许多成熟的框架被广泛使用,这些框架提供了构建和训练机器学习模型的工具。以下是一些常用的机器学习框架:TensorFlow:由Google开发,是一个开源的软件库,用于数据流编程,广泛应用于各类机器学习任务。它支持分布式计算,能够在大规模数据集上训练复杂的模型。PyTorch:由Faceboo
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
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数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- Unity3D多线程UI之滚动框数据和模型绑定
胡强_79a4
先附上git地址https://github.com/huqiang0204/huqiang.UnitySubThreadUI首先声明一个需要反射的模型类classItem//模型UI可自行定制{publicTextElementText;}然后创建一个数据集合,可以是IList,Array和FakeArray声明一组数据,并且绑定到滚动框上ListtestData=newList();//数据的
- Hadoop简介
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hadoop
简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在,也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中,非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义,例如:研究机构Gartner给出了这样的定义:"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
- 数据库事务-如何防止幻读
小王师傅66
数据库数据库
幻读(PhantomRead)在数据库事务处理的概念中,是指在一个事务内多次执行相同的查询语句时,在不同的时间点看到了不同的行数,即出现了之前未读到的“幽灵”数据。这种现象发生在并发事务环境下,当一个事务在进行读取操作时,另一个事务提交了对数据集的插入或删除操作,导致前一个事务即使使用相同的查询条件也会看到新的行。防止幻读通常可以通过调整数据库事务的隔离级别来实现:1.可串行化(Serializa
- YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention
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UPgradeYOLOv9YOLOpython目标检测pytorch
一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址:arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构DeformableAttentionTransformer包含可变形注意力机制,允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中,注意力是通过对查询和键向量之间的点
- Redis 的 RDB 和 AOF
龙大.
Redisredis数据库
1.RDB(RedisDatabase)定义:RDB是Redis的持久化机制之一,它会在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照。工作原理:当RDB持久化被触发时,Redis会创建一个子进程来执行实际的数据保存工作,父进程则继续处理客户端请求。子进程将内存中的数据写入到一个临时RDB文件中,完成后替换旧的RDB文件。优点:快速恢复大数据集。子进程创建的方式减少了主进程的内存消耗。RDB文件是一个紧凑
- 基于ElasticSearch存储海量AIS数据-架构设计篇
iOS逆向
数据库技能elasticsearch大数据搜索引擎
文章目录引言I背景II数据集群架构选型2.1关键点2.2架构设计2.3数据迁移工具:Canal关键词:时空索引;船舶自动识别系统;轨迹压缩;数据集群引言船舶自动识别系统(AIS)数据具有海量性、时空性和小记录频繁更新等特性。面向海量AIS数据,提出了一种基于分布式集群的AIS数据存储方法。该方法对AIS数据存储索引结构进行了设计,通过对时间维按月切分,以及对空间范围聚类切分,构造了索引时空立方体,
- [数据集][目标检测]垃圾检测数据集VOC+YOLO格式6004张18类别垃圾
FL1623863129
数据集目标检测YOLO人工智能
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):6004标注数量(xml文件个数):6004标注数量(txt文件个数):6004标注类别数:18标注类别名称:["bottle_cap","bottle","cup","unlabeled_litter","straw"
- 供应链管理优化:API接口在协调电商平台供应链中的作用
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数据挖掘API接口分享大数据人工智能数据分析前端
供应链管理是电商平台运营中的关键组成部分,它涉及到产品从供应商到最终消费者的所有环节。API(应用程序编程接口)在优化供应链管理中扮演着至关重要的角色,因为它提供了不同系统和平台之间的无缝连接。以下是API接口在协调电商平台供应链中的几个主要作用:1.数据集成与共享API允许电商平台与供应链中的多个参与者(如供应商、物流服务提供商、仓库管理系统等)进行数据交换。这种数据集成确保了信息的实时更新和共
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- 计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python
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文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目
- CatBoost高级教程:分布式训练与大规模数据处理
Echo_Wish
Python算法Python笔记分布式
导言CatBoost是一种高效的梯度提升算法,可以处理大规模数据集并支持分布式训练。在实际应用中,处理大规模数据集时,分布式训练可以大大加快模型训练的速度,并提高训练效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用CatBoost进行分布式训练与大规模数据处理,并提供相应的代码示例。安装依赖首先,我们需要安装CatBoost和其他必要的依赖库。您可以使用以下命令来安装:pipinstallcatbo
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
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实现思路
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
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一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
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public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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