- 知识蒸馏:让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术
一休哥助手
人工智能人工智能
引言:当AI模型需要"减肥"在人工智能领域,一个有趣的悖论正在上演:大模型的参数规模每年以10倍速度增长,而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行,但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏(KnowledgeDistillation),它就像给AI模型进行"脑外科手术",将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
- golang-嵌套结构体
lmryBC49
golang开发语言后端
结构体嵌套golang中没有类,他通过结构体来实现其他编程语言中类的相关功能。具名结构体基本语法基本语法golang的结构体嵌套特别简单。type结构体类型1struct{字段类型1字段类型2}//这样就实现了结构体的嵌套type结构体类型2struct{字段类型1字段类型2字段结构体类型1}举例packagestruct_knowledgeimport"fmt"typeWorkerstruct{
- golang-方法
lmryBC49
golang开发语言后端
方法概述方法是给类型增加的,通过类型实例.方法名()调用。例如我们用自定义类型保存了整数,我们想给该类型的变量都增加一个方法可以直接判断该数是不是奇数。packagemethod_knowledgeimport"fmt"//案例1:给Myint自定义类型添加奇数判断方法typeMyintintfunc(aMyint)IsOdd(){if(a%2==0){fmt.Println("a不是奇数")}e
- 知识管理系统:构建企业智慧大脑
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
第一部分:知识管理概述与重要性第1章:知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理(KnowledgeManagement,KM)起源于20世纪80年代,当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展,知识管理逐渐融入了更先进的技术手段,如数据挖掘、人工智能和大数据分析,使其成为一个跨学科、多领
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
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1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- 知识蒸馏 vs RLHF:目标函数与收敛分析
从零开始学习人工智能
人工智能
1.知识蒸馏(KnowledgeDistillation)知识蒸馏是一种模型压缩技术,旨在将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到较小的模型(学生模型)中,以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成:分类损失(StudentLoss):学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失,表示为:[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
- python-提示词对大模型推理有多重要?
给自己做加法
pythonpython语言模型
文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜,那么提示词对大模型推理到底有多重要?测试一个失败的提示词提示词内容基础知识:{knowledge};问题:{question};根据已知知识和基础知识回答问题knowledge内容{"商品名称":
- 黑板架构风格
BGM不迷路
架构
一、定义黑板架构(BlackboardArchitecture)是一种用于解决复杂问题的系统架构模式,其中多个独立的组件(通常称为知识源)共同工作,通过共享一个共同的“黑板”(通常是一个全局的共享数据结构)来实现解决方案的推演的架构风格。每个组件根据黑板上的信息做出贡献,修改黑板上的状态,直到最终完成任务。二、组成黑板架构由黑板(Blackboard)、知识源(KnowledgeSources)、
- TPAMI 2024 | 学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI知识蒸馏TPAMI论文解读深度学习
题目:LearningFromHumanEducationalWisdom:AStudent-CenteredKnowledgeDistillationMethod学习人类教育智慧:以学生为中心的知识蒸馏方法作者:S.Yang;J.Yang;M.Zhou;Z.Huang;W.-S.Zheng;X.Yang;J.Ren摘要现有的知识蒸馏研究通常侧重于以教师为中心的方法,其中教师网络根据自身标准进行训
- 知识库全链路交互逻辑
賢843
软件测试理论基础python
阶段顺序URL输入→网络连接→前端请求→后端处理→数据库交互→数据返回→前端渲染→连接关闭阶段1:用户输入URL用户行为:在浏览器地址栏输入`https://knowledge.com/search?keyword=金融趋势`浏览器动作:“浏览器解析URL:协议补全:若用户省略协议,浏览器自动添加https://(若网站支持HTTPS)字符转义:对中文、空格等特殊字符编码(如金融趋势→%E9%
- 大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏
时光旅人01号
人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)剪枝(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势1.微调(Fine-tuning)核心思想在预训练模型(如BERT、GPT)基础上,通过领域数据调整参数,适配下游任务。方法流程预训练模型加载:加载通用模型权重(如HuggingFace
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
姚瑞南
大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 知识蒸馏中的温度参数 T(Temperature)的作用
彬彬侠
大模型Temperature温度参数知识蒸馏Distillationpytorchpython
知识蒸馏中的温度参数TTT(Temperature)的作用1.什么是温度参数TTT?在知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)过程中,教师模型的输出通常是一个概率分布(通过softmax计算得到)。温度参数TTT控制softmax的平滑程度,使得学生模型可以更好地学习教师模型的知识。在标准的softmax函数中,类别iii的概率计算如下:Pi=ezi∑jezjP_i=\frac
- 深入解析模型蒸馏(Knowledge Distillation):原理、方法与优化策略
赵大仁
AI大语言模型人工智能人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理
深入解析模型蒸馏(KnowledgeDistillation):原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长,训练和部署大模型的计算成本也越来越高。模型蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种广泛使用的模型压缩与优化技术,通过让一个小模型(StudentModel)学习大模型(TeacherModel)的知识,使其能够在保持高准确度的同时降低计算复杂度,从而提升
- 知识蒸馏论文精选——《Graph-Free Knowledge Distillation for Graph Neural Networks 》
宇直不会放弃
GKD-Outputlayer人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络cnnpytorch
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出,从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而,在
- LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏
宇直不会放弃
GKD-Middlelayer人工智能pythonchatgptgpu算力深度学习机器学习神经网络
LWC-KD:图结构感知的推荐系统增量学习对比知识蒸馏《GraphStructureAwareContrastiveKnowledgeDistillationforIncrementalLearninginRecommenderSystems》2021作者是YueningWang、YingxueZhang和MarkCoates论文地址:https://dl.acm.org/doi/10.1145/
- Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
境心镜
免训练深度学习人工智能NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距,该范式系统地寻找最佳架构,给定客观标准,例如最大分类准确度。然而,NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本,因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中,我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
- 对于TCP协议三次握手,四次挥手的总结
nihuhui666
tcp/ip服务器网络协议
TCP报头源端口号,目的端口号不用解释,传输层封装的序号(sequencenumber):seq,用来标识表示数据的字节流在第几位开始确认序号(acknowledgenumber):ack,表明数据被收到,并期望从从收到的下一位开始收取URG:紧急标志位ACK:确认标志位,如果置1,开始发送确认序号RST:复位标志位SYN:请求建立链接标志位FIN:结束标志位三次握手1.首先,A请求与B建立链接,
- 【简单记录】RAG与LLM的交互流程
努力努力再努力呐
RAGLLMRAGLLM
一、流程名称该流程旨在通过结合用户查询、相关知识源和大型语言模型(LLM),生成一个增强上下文的文本响应。二、流程步骤查询输入用户输入一个具体的查询(Query),这个查询可能是一个问题、一个请求或是一个需要解释的概念。搜索相关知识源系统接收查询后,开始在预先定义或配置的知识源(KnowledgeInformationSources)中搜索与查询相关的信息。这些知识源可能包括数据库、在线文档、网站
- rabbitmq 手动提交_第四章----SpringBoot+RabbitMQ发送确认和消费手动确认机制
weixin_39622178
rabbitmq手动提交
1.配置RabbitMQ#发送确认spring.rabbitmq.publisher-confirms=true#发送回调spring.rabbitmq.publisher-returns=true#消费手动确认spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-mode=manual2.生产者发送消息确认机制其实这个也不能叫确认机制,只是起到一个监听的作用,监
- FastGPT 引申:借鉴 FastGPT 基于MySQL + ES 实现知识库(含表结构以及核心代码)
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FastGPTmysqlelasticsearch开源
文章目录FastGPT引申:借鉴FastGPT基于MySQL+ES实现知识库(含表结构以及核心代码)一、整体思路二、存储结构2.1MySQL表结构(1)knowledge_base_dataset(2)knowledge_base_data(3)knowledge_base_index(4)ai_kb_relation2.2ElasticsearchMapping结构(1)ES索引(2)字段说明三
- 深度解析大模型蒸馏方法:原理、差异与案例
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深度解析大模型蒸馏方法:原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展,大模型(LargeModels)如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。然而,这些模型通常参数量庞大,计算开销极高,不适用于移动端或低算力环境。因此,模型蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)作为一种模型压缩技术,成为高效部署大模型的重要手段。在本篇文章中,我们将深入探讨不同类型的模型蒸馏方法,并通
- Python快速实现经典小游戏“打砖块”
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目录1.游戏框架和初始化2.游戏常量和颜色3.字体设置4.创建游戏对象:挡板、球和砖块挡板类`Paddle`球类`Ball`砖块类`Brick`5.游戏逻辑:碰撞检测6.创建按钮和界面交互7.游戏主循环和结束逻辑8.总结这段代码是一个经典的“打砖块”游戏的实现,使用了Python的`pygame`库进行图形界面的开发。游戏的基本玩法是通过控制一个可左右移动的挡板,反弹小球打破屏幕上方的砖块,玩家需
- 网络故障排查-TCP标志位
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目录1.SYN(Synchronize)2.SYN-ACK(Synchronize-Acknowledge)3.FIN(Finish)4.RST(Reset)故障排除步骤网络流量分析仪中的TCP标志位(SYN、SYN-ACK、FIN、RST)可以为网络故障排除提供重要线索。以下是这些标志位的解释以及它们在网络问题排查中的应用:1.SYN(Synchronize)解释:表示TCP连接的建立请求。客户
- [特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化:知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]
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文章信息题目:LogitStandardizationinKnowledgeDistillation论文地址:paper代码地址:code年份:2024年发表于CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏(KD)中的一个关键问题:传统KD方法假设教师和学生模型共享一个全局温度参数(temperature),这导致学生模型需要精确匹配教师模型的logit范围和方差。这种假设不仅限制了学生模型的性能,
- 机器学习AI/ML/CV/NLP/GNN算法公式汇总Latex代码
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图学习和LinkPrediction任务KnowledgeGraphLinkPredictionEquationsAndLatexCodehttp://www.deepnlp.org/blog/knowledge-graph-link-prediction小样本学习和零样本学习公式的Latex代Few-ShotLearningAndZero-ShotLearningEquationsLatexCo
- 大模型知识蒸馏:技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径
大模型服务器厂商
重构人工智能
一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏(KnowledgeDistillation)作为模型压缩领域的核心技术突破,其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移,但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。最新研究表明,知识传递已从单纯的输出层模仿,发展到注意力模式迁移(AttentionTransfer)、隐层特征对齐(H
- DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术
小叔技研社
AIGC人工智能
大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境:GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元,而工业场景往往要求响应速度<200ms。传统蒸馏技术虽能压缩模型,但普遍存在精度滑坡超过15%的问题——直到DeepSeek提出多模态渐进框架MPD,一、什么是蒸馏技术蒸馏技术定义模型蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种将大型复杂模型(教师模型,比如:DeepSeekR1671B
- 细说向量化知识库
CCSBRIDGE
人工智能人工智能
向量化知识库与RAG:打造智能AI知识检索系统引言在大模型(LLM)迅猛发展的今天,如何让AI获取最新、最准确的信息,成为一个核心问题。大多数LLM依赖其训练数据来回答问题,但它们的知识是静态的,无法实时更新。向量化知识库(VectorizedKnowledgeBase)+检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)提供了一种高效的解决方案。本文将深入解析向量
- 整理:4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代
mslion
多模态人工智能知识蒸馏
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是当前机器学习研究中的一个重要方向,特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络,以获取卓越的性能。然而,这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求,使得它们在实际应用中,尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。知识蒸馏技术致力于解决这一问题,其核心思想是通过一个“教师模型”向一个更小、更高效的“学生模型”传
- 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 =