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Iceroki
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折(mo)腾(yu)了好几天,终于把双重身份认证实现了。(账号密码jwt+短信验证码)看了很多视频,照葫芦画瓢敲了两三次,遇到各种各样的bug,比如循环依赖(通过@PostConstructor+setter解决)、框架报错等,翻了上百次csdn才逐渐摸清。总算对spring-security有了一个大概的认识,写一点学习心得,希望能帮到初学者,同时以备自己未来复习。spring-security
- PyTorch 深度学习实战(12):Actor-Critic 算法与策略优化
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们介绍了强化学习的基本概念,并使用深度Q网络(DQN)解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法,这是一种结合了策略梯度(PolicyGradient)和值函数(ValueFunction)的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法,并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
- PyTorch 深度学习实战(17):Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法,并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出,通过异步并行的多个智能体(Worker)与环境交互
- python基于django/flask体育馆管理系统Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
QQ_511008285
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目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 使用 .NET Core 实现 RabbitMQ 消息队列的详细教程
江沉晚呤时
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RabbitMQ是一个流行的消息队列中间件,它允许应用程序通过异步消息的方式进行通信。RabbitMQ支持AMQP协议,可以通过多种方式与应用程序交互。在本教程中,我们将深入探讨如何在.NETCore环境中使用RabbitMQ来实现消息队列。我们将学习如何在生产者端发送消息,消费者端接收消息,并确保消息的可靠性。目录安装和配置RabbitMQ安装RabbitMQ客户端库创建生产者(Producer
- 谷粒商城学习笔记,第七天:性能压测+缓存+分布式锁
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快速链接:.个人博客笔记导读目录(全部)付费专栏-付费课程【购买须知】:【精选】ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录]—适合小白入门【目录】ARMv8/ARMv9架构高级进阶-[目录]—高级进阶、小白勿买【加群】ARM/TEE/ATF/SOC/芯片/安全-学习交流群—加群哦目录前言1.概述2.虚拟化介绍2.1虚拟化为什么重要2.2hypervisors的两种类型2.3全虚拟化和半虚拟化2.
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【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 5周0基础冲刺蓝桥杯省重点 4
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目录[算法题解]李白打酒题目详情问题描述题目描述运行限制代码实现cpp运行结果总结分享算法题解是我记录学习、交流进步的方式~如果这篇文章对你有帮助,欢迎关注我的CSDN账号杰克尼,后续会持续更新更多算法题解、编程技巧,一起在代码的世界里探索成长![算法题解]李白打酒嗨,大家好!我是杰克尼,最近在疯狂刷算法题提升编程能力~今天分享一道很有意思的算法题解题过程。无论是算法新手还是想交流思路的小伙伴,都
- 分布式电商项目 谷粒商城 学习笔记<4>
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- 别再用纸质登记了!中小企业如何轻松实现访客管理?
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目前的大部分企业,在日常门卫和前台还是在使用纸质表格的方式进行访客登记。这一方式流程繁杂,访客需手动填写姓名、联系方式、身份证号、来访目的等多个信息,耗时费力。更糟糕的是,信息真实性难以保障,不少访客会出于隐私考虑提供虚假信息。从而,导致有些企业为保证信息真实性,对访客身份信息进行核验,如此一来,大量真实个人信息便登记在纸质表格上。但是,企业对纸质登记表的管理又比较松散,登记本易被随意翻阅,对于人
- 大模型转型之路:必要性与未来前景,迎接智能时代的浪潮_转行大模型
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人工智能语言模型AI大模型AI大模型程序员转行
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,特别是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModels)的崛起,各行各业正迎来一场前所未有的技术革命。对于普通程序员而言,转行进入大模型领域不仅是对个人职业发展的战略性投资,也是顺应时代潮流、把握未来机遇的重要选择。本文将探讨转行大模型的必然性和该领域的未来发展前景。一、转行大模型的必然性技术普及化与学习资源丰富互联网的发展极大地降低了知识获取的成本
- 虚幻引擎(UE4)中重要的Class类
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虚幻引擎4(简称UE4)的GamePlay框架提供了一套强大的类来构建游戏。你的游戏可以是一个射击游戏,农场模拟器游戏,一个深度的RPG游戏,GamePlay框架可以帮助你实现这些复杂的工作。理解这个框架对于成功和高效是至关重要的。适用群体对UE4感兴趣,特别是那些正在学习UE4C++,并想了解更多关于虚幻的游戏框架的开发者。这篇文章介绍了您将在游戏框架中使用的核心类,并解释了它们的用法、引擎如何
- 实现录屏功能鸿蒙示例代码
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- 实现拍照、录音功能鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例演示如何使用Web组件拍照和录音。web拉起系统相机拍照,并返回base64数据给web页面。web调用麦克风录音,并保持录音文件到指定沙箱目录。实现拍照、录音功能源码链接效果预览使用说明web调用相机拍照:打开应用后,点击“拍照按钮”在拉起的系统相机中进行拍照拍照完成后web网页会获取到base64数据web调用麦克风录音:打开应用后,点击“开始录音”一段
- 小白怎么入门网络安全?看这篇就够啦!
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由于我之前写了不少网络安全技术相关的故事文章,不少读者朋友知道我是从事网络安全相关的工作,于是经常有人在微信里问我:我刚入门网络安全,该怎么学?要学哪些东西?有哪些方向?怎么选?不同于Java、C/C++等后端开发岗位有非常明晰的学习路线,网路安全更多是靠自己摸索,要学的东西又杂又多,难成体系。常读我文章的朋友知道,我的文章基本以故事为载体的技术输出为主,很少去谈到职场、面试这些方面的内容。主要是
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一、框架设计哲学的本质差异1.1React:以JavaScript为核心的函数式哲学React的核心思想可以概括为**“UI即函数”**,其设计遵循以下原则:React核心声明式编程组件即函数单向数据流JSX描述UI函数组件+Hook状态提升模式声明式编程:开发者只需描述界面应该呈现的最终状态,无需关心具体DOM操作细节不可变数据流:通过setState触发组件树更新,保持数据流向的可预测性虚拟D
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待机计算机将目前的运行状态等数据存放在内存,关闭硬盘、外设等设备,进入等待状态。此时内存仍然需要电力维持其数据,但整机耗电很少。恢复时计算机从内存读出数据,回到挂起前的状态,恢复速度较快。一般笔记本在电池无故障且充满的情况下可以支持这种挂起数小时甚至数天(依具体机型有差别)。其他名称:Suspend,STR(SuspendToRAM),挂起,挂起到内存休眠计算机将目前的运行状态等数据存放在硬盘上某
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除了菜一无所有!
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论文下载【免费】基于SpringBoot+vue技术的导游系统设计与实现资源-CSDN文库摘要本研究背景主要聚焦于当前旅游业信息化、智能化的发展趋势。随着移动互联网的普及和人们出行方式的多样化,导游系统作为旅游服务的重要组成部分,亟需进行技术革新以提升用户体验和服务效率。本研究旨在利用SpringBoot后端框架与Vue前端框架,构建一个功能丰富、交互友好的导游系统。研究内容主要包括系统需求分析、
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以下是为该课程体系整理的配套教材和教程资源清单,包含书籍、视频、官方文档和实战项目资源,帮助你系统化学习:Go语言学习教材推荐(PHP开发者适配版)一、核心教材(按学习阶段分类)1.基础语法阶段(阶段一)资源类型名称推荐理由链接/获取方式官方教程Go语言之旅交互式学习,快速上手基础语法官方免费中文书籍《Go语言入门指南》专为有其他语言经验的开发者编写京东/当当速查手册Go速查表PHP与Go语法对比
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第二天学习爬虫,学习的是通过urllib.request和urllib.parse获取baidu搜索后网页源代码。importurllib.requestimporturllib.parse#请求网址url='https://www.baidu.com/s?'#想要搜索的内容data={'wd':'周杰伦'}#通过urllib.parse.urlencode将data进行url编码new_data
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
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以下均为来自中国大学mooc游戏引擎原理及应用时的学习笔记,不含商用,仅供学习交流使用,如果侵权请联系作者删除。第一章都很简单没什么好讲的,简单的介绍一下(其实是学习的时候第二章才开始记笔记)https://www.icourse163.org/course/CUC-1450317378?tid=1450731676才不会说是为了规格整齐每章都有才水了个第一章的
- edger多组差异性分析_R语言统计分析微生物组数据
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我在学习这本书记了一些笔记,如果你有学习,欢迎分享你的笔记或者教程。我的已有笔记汇总如下:宏基因组学习笔记宏基因组学习笔记2宏基因组笔记(第二章)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-1)R语言宏基因组学统计分析学习笔记(第三章-2)https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-13-1534-3下载方法,sci-hub大法啦。出版日期:2018
- 01 什么是RPC?原理是什么?
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系列文章目录后续会出教程文章目录一、什么是RPC?二、RPC原理是什么?总结前言从零开始手把手教你实现一个简单的RPC框架,Rpc项目完整源码我已经上传到github上,可以结合教程一起学习,有疑问的地方可以私信问我。如果觉得这个项目有帮到你的话,希望你能给我的项目一个star,这也是我更新的动力。一、什么是RPC?RPC(RemoteProcedureCall)即远程过程调用,通过名字我们就能看
- c++STL常用算法之排序算法——全面总结(附案例解析)(二十四)
磊磊cpp
C/C++STL详细教学C++STL
这里有C++STL——全面总结详细教程(附案例解析)(持续更新中)常用排序算法学习目标:掌握常用的排序算法算法简介:sort//对容器内元素进行排序random_shuffle//洗牌指定范围内的元素随机调整次序merge//容器元素合并,并存储到另一容器中reverse//反转指定范围的元素sort功能描述:对容器内元素进行排序函数原型:sort(iteratorbeg,iteratorend,
- 游戏引擎学习第162天
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游戏引擎学习游戏引擎学习
回顾与即将进行的调试工作概述有人提了一个关于C运行时库的问题,所以画面有些不同。不过现在已经调整回正常的画面,大家看到的就是平时熟悉的界面了。今天的内容是继续在不使用任何引擎和库的情况下,编写一个完整的游戏。上周已经完成了一部分通用分配器的工作,比预想的要快很多。即便只是初步的版本,也没有花太长时间。而优化版本的实现需要等到对资源管理系统施加更大压力之后,才能真正观察到可能的问题,以及是否有优化的
- HTML 专栏总结:回顾与展望
烂蜻蜓
HTMLhtml前端
在本HTML专栏的二十余篇文章中,我们一同深入探索了HTML这一网页构建基石的丰富世界。从最基础的概念出发,我们逐步揭开了HTML的神秘面纱。我们学习到HTML作为在Web上广泛应用的通用标记语言,承担着构建网页基本结构与内容呈现的重任。通过各类标签,我们能够对文本进行多样化的格式化,让标题醒目、段落清晰,强调重点语句,还能为文字添加特殊样式,如加粗、斜体、下划线等,极大地丰富了文本的表现力。在图
- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- 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 =