- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- 构建知识图谱之二(知识图谱构建技术)
tomlone
知识谱图知识图谱人工智能
ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接:https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf1.为什么我们需要构建知识图谱?构建知识图谱对于保险行业的意义在于它能够将分散的、复杂的行业数据连接起来,促进智能化决策、增强风险控制能力、提高效率并优化客户体验。
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 网工必备知识点(Essential Knowledge Points for Internet Workers)
Linux运维老纪
无所畏惧走进计算机网络世界网络服务器运维开发容器云计算
网工必备知识点网络工程师是信息技术领域中不可或缺的职业,负责设计、实施和管理网络系统,确保企业内外部的通信安全、流畅。要成为一名合格的网络工程师,掌握基础知识是必不可少的。一、交换机是一种网络设备,通过学习MAC地址来决定数据包的传输路径,是现代网络中实现高效数据交换的关键设备。二、路由器是一种网络设备,用于在不同网络间路由数据包,实现网络间的通信。它工作在网络层,通过路由表寻址转发数据包。三、防
- 模型轻量化
莱茶荼菜
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影响神经网络推理速度主要有4个因素:FLOPs、MAC、计算并行度、硬件平台架构与特性(算力、GPU内存带宽)模型压缩工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。模型剪枝(ModelPruning):模型剪枝通过删除冗余的连接或参数来减小模型的大小。这可以通过
- 详解Redis中lua脚本和事务
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Inlearningknowledge,oneshouldbegoodatthinking,thinking,andthinkingagain.—-AlbertEinstein引言Lua脚本的原子性和事务的ACID特性想必大家都很熟悉,本篇文章将从性能表现和原理帮助我们快速理解他们基本概念1.RedisLua脚本从2.6版本起,Redis开始支持Lua脚本。开发者能够将一系列Redis命令封装于一
- 一文读懂DeepSeek蒸馏技术,AI进阶的秘密武器
老黄浅谈质量
人工智能大数据
一文读懂DeepSeek蒸馏技术,AI进阶的秘密武器在AI领域蓬勃发展的当下,模型的性能与效率成为了研究者们关注的焦点。DeepSeek作为其中的佼佼者,其蒸馏技术为提升模型表现开辟了新路径。今天,就让我们深入探究DeepSeek蒸馏技术的奥秘。一、什么是蒸馏技术蒸馏技术,英文名为KnowledgeDistillation,简称KD,最早是由GeoffreyHinton、OriolVinyals和
- 稻盛和夫如何描述能力
爱学习的大牛123
闲谈能力公式
1.能力的三要素稻盛和夫认为,能力由以下三个核心要素组成:知识(Knowledge):掌握的专业知识、技术技能和行业经验。技能(Skill):将知识应用于实际工作的能力,包括解决问题的能力、执行力和创新能力。态度(Attitude):对待工作的心态和价值观,包括责任感、热情、毅力和团队精神。2.能力的公式稻盛和夫提出了一个著名的公式来描述能力的本质:能力=知识×技能×态度```-**知识**和**
- 基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习
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医学图像分割论文阅读深度学习人工智能论文阅读图像处理pytorch机器学习
DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的CAD基于乳房CEU的CAD方法整体框架原始C3D骨干领域知识指导的时间注意模块(DKG-TMA)域知识引导的通道注意模块数据集和实验乳腺-对比增强超声数据集实验设置实验
- springboot中使用AOP手动处理事务回滚
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springbootjava后端
我有一个del的方法,当移除某个对象的时候,我需要相应的移除n个数据,这种情况下,除非其中某一个抛出了异常,事务才会回滚,但是我会在处理第n个数据的情况下,返回false,也需要让这个事务回滚,我该怎么处理呢@Override@TransactionalpublicResultdel(Longid){AiKnowledgeBaseknowledgeBase=getById(id);if(knowl
- DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读
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paper解读DeepSeekR1DeepSeekzero大语言模型
文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练:基础模型的大规模强化学习蒸馏:较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm(GRPO重点)Rewar
- 知识库升级新思路:用生成式AI打造智能知识助手
在当今信息爆炸的时代,企业和组织面临着海量数据的处理和管理挑战。知识库管理系统(KnowledgeBaseManagementSystem,KBMS)作为一种有效的信息管理工具,帮助企业存储、组织和检索知识。然而,传统的知识库系统往往依赖于人工输入和维护,效率低下且难以应对快速变化的信息需求。生成式AI,特别是像ChatGPT这样的语言模型,为知识库管理系统带来了新的可能性。一、知识库管理系统的现
- 深度解析 DeepSeek 的蒸馏技术
海持Alvin
AI技术应用AI技术解决方案与产业研报deepseek人工智能大模型ai
转自微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/pvx4nYeBcfmMVRBCdvP9Yw如有侵权,请联系删除。DeepSeek蒸馏技术概述1.1蒸馏技术定义与原理图片模型蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型高效模型(学生模型)的技术。其核心目标是在保持模型性能的同时,显著降低模型的计算复杂度和存储需求,使其更适
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LangGraph教程:在LangChain中集成知识图谱目录简介前置条件环境配置安装必要的库创建知识图谱集成LangChain与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介LangGraph是一个结合LangChain与知识图谱(KnowledgeGraph)的应用,旨在通过结构化的知识库增强语言模型的理解和响应能力。通过将知识图谱与LangC
- Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM
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KG读论文语言模型知识图谱笔记
论文信息标题:UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者:ShiruiPan摘要LLMs,例如chatGPT和GPT4,由于其涌现能力和泛化性,对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而,LLMs是一个黑箱模型,往往缺乏捕获和获得事实知识。相反,知识图谱,例如维基百科等,是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
- KRAIL: A Knowledge-Driven Framework for Base Human Reliability Analysis Integrating IDHEAS
UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《KRAIL:AKnowledge-DrivenFrameworkforBaseHumanReliabilityAnalysisIntegratingIDHEASandLargeLanguageModels》的翻译。KRAIL:集成IDHEAS和大型语言模型的基础人员可靠性分析的知识驱动框架摘要1引言2文献综述3方法4实验结果5结论和未来工作摘要人的可靠性分析(HRA)对
- DeepSeek R1技术报告关键解析(5/10):知识蒸馏:如何让小模型也能具备强推理能力?
董董灿是个攻城狮
人工智能计算机视觉CNN
1.什么是知识蒸馏?知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种让小模型从大模型学习的技术,类似于一位资深老师将自己的知识浓缩后,传授给学生。大模型通常计算量大、推理速度慢,而小模型虽然计算资源消耗更少,但推理能力往往不如大模型。通过知识蒸馏,小模型可以继承大模型的推理能力,同时保持较低的计算成本。在DeepSeek-R1训练过程中,研究人员通过知识蒸馏,让较小的模型也能具备较强的
- 知识蒸馏教程 Knowledge Distillation Tutorial
Qiming_v
Distillation蒸馏
来自于:KnowledgeDistillationTutorial将大模型蒸馏为小模型,可以节省计算资源,加快推理过程,更高效的运行。使用CIFAR-10数据集importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsa
- 浅谈知识蒸馏技术
eso1983
机器学习人工智能深度学习
最近爆火的DeepSeek技术,将知识蒸馏技术运用推到我们面前。今天就简单介绍一下知识蒸馏技术并附上python示例代码。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩技术,它的核心思想是将一个大型的、复杂的教师模型(teachermodel)的知识迁移到一个小型的、简单的学生模型(studentmodel)中,从而在保持模型性能的前提下,减少模型的参数数量和计算复杂度。以下
- 大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?
空间机器人
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大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?随着大模型在各个领域的广泛应用,我们面临的一个核心问题是——如何让这些庞大的模型在硬件资源有限的环境下运行?这就需要我们运用一系列的技术来“压缩”这些模型,使其在保持精度的同时,能够适应不同的硬件设备。那么,LLM压缩到底是如何实现的呢?让我们从几个关键技术开始讲解:剪枝(Pruning)、知识蒸馏(KnowledgeDistillation)
- 30秒知识快学插件指南
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30秒知识快学插件指南30_seconds_of_knowledgeGoogleChromeExtensionthatletsyougainnewdeveloperskills,everytimeyouopenaNewTab.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/30/30_seconds_of_knowledge项目介绍30秒知识快学是一款专为开发者设计的Goo
- 网球比赛检测数据集VOC+YOLO格式6648张5类别
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数据集深度学习机器学习人工智能
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):6648标注数量(xml文件个数):6648标注数量(txt文件个数):6648标注类别数:5标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["ball","ba
- TCP 三次握手四次挥手
壮Sir不壮
tcp/ip网络协议网络
目录TCP三次握手1.SYN(Synchronize:同步)2.SYN-ACK(Synchronize+Acknowledge:同步+确认)3.ACK(Acknowledge:确认)为什么是三次而不是两次或四次?三次握手的作用TCP四次挥手第一次挥手:客户端发送FIN第二次挥手:服务器发送ACK确认第三次挥手:服务器发送FIN第四次挥手:客户端发送ACK确认为什么需要四次挥手?TCP三次握手TCP
- (25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统(LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署): 构建和部署对话系统(1)
码农三叔
《NLP算法实战》训练RAG多模态)langchainpython自然语言处理语言模型bert文心一言Huggingface
13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类,用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中,LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件,它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合,实现了以下功能:模型管理与加载:通过init_model和reinit_model函数,实现了模型的
- 聊聊AI中的“蒸馏”技术
自由鬼
行业发展IT应用探讨产品分析对比人工智能深度学习机器学习
一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏(KnowledgeDistillation),这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏:大模型(教师模型)包含丰富的知识,而小模型(学生模型)通过学习大模型的输出,从而在保持高性能的同时降低计算成本。1.知识蒸馏的过程教师模型(TeacherModel)训练先训练一个大规模基础模型,这个模型能力很强,但计算开销大。生
- 什么是知识蒸馏技术?
deepdata_cn
垂域模型机器学习人工智能知识蒸馏
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩和加速技术,旨在将大型模型(通常称为教师模型)所学到的知识迁移到小型模型(通常称为学生模型)中,从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时,尽可能达到接近大型模型的性能。具有很好的成本效益,在实际应用中有助于降低计算资源需求和部署成本。一、基本原理1.模仿学习:知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型的行为。教师模型通常是
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
kcarly
大模型知识乱炖杂谈大模型蒸馏大模型微调大模型AI
大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
- 推荐项目:VPD - 高性能的视觉定位与导航库
傅尉艺Maggie
推荐项目:VPD-高性能的视觉定位与导航库VPD[ICCV2023]VPDisaframeworkthatleveragesthehigh-levelandlow-levelknowledgeofapre-trainedtext-to-imagediffusionmodeltodownstreamvisualperceptiontasks.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- 知识图谱自动构建工具有哪些
Nate Hillick
知识图谱neo4j人工智能
知识图谱的自动构建工具有很多,常见的包括:Neo4j:基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé:开源的知识图谱开发平台GoogleKnowledgeGraph:Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraidComposer:基于SemanticWeb技术的知识图谱构建工具AllegroGraph:高性能图数据库,可用于构建知识图谱这仅仅是其中一部分工具,在市场上还有更多类似的工具。
- _知识图谱
大哥喝阔落
知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 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 =