- 剑指offer第二版学习笔记(一)前言
虚空来袭
剑指offer第二版剑指Offer第2版
久闻剑指offer大名,如今我也到了要找工作的时候了,趁现在还有时间,多学一点是一点,在此开一个分集记录一下在学习剑指offer过程中的一些经验和想法。注:使用的书籍是剑指offer第二版。本期内容书籍内容书籍内容简介结语本期仅写了书籍内容介绍,作者还总结了书籍特色、对创作过程中家人、朋友等进行了感谢,我略去了这些部分。下期应该是接着看第一部分。
- 【Spring AI】 1接入 Ollama实践
占星安啦
springaijavaspringaiollama
SpringAI接入Ollama实践学习笔记Ollama官方文档SpringAI快速开始SpringAIOllama集成文档1.pom.xml依赖配置前置条件:请确保你已安装好Java17+、Maven、Ollama,并已下载好所需大模型。在pom.xml中添加SpringAI及Ollama相关依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-webor
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-metrics.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
metrics.pyultralytics\utils\metrics.py目录metrics.py1.所需的库和模块2.defbbox_ioa(box1:np.ndarray,box2:np.ndarray,iou:bool=False,eps:float=1e-7)->np.ndarray:3.defbox_iou(box1:torch.Tensor,box2:torch.Tensor,eps
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch(value:torch.Tensor,value_spatial_shapes:t
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-loss.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
loss.pyultralytics\utils\loss.py目录loss.py1.所需的库和模块2.classVarifocalLoss(nn.Module):3.classFocalLoss(nn.Module):4.classDFLoss(nn.Module):5.classBboxLoss(nn.Module):6.classv8DetectionLoss:7.classE2EDetec
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.defbias_init_with_prob(prior_prob=0.01):4.deflinear_init(module):5.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):6.defmulti_scal
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-predict.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
predict.pyultralytics\models\yolo\detect\predict.py目录predict.py1.所需的库和模块2.classDetectionPredictor(BasePredictor):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromultralytics.eng
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据,我们会模拟一份简易文本数据(如字符串列表),并在此基础上演示预处理代码及详细解释,确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理(NLP)任务(如机器学习、深度学习、大模型开发)中,原始文本数据通常会包含各种噪声,例如:多余的空格、换行符、特殊符
- 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别
Q1744828575
pythonpytorchplotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在日常生活和商业活动中,人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法,如基于模板匹配或特征工程的方法,在面对复杂多变的图像环境时,往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起,特别是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwo
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- OpenKyLin开源操作系统——银河麒麟
openKylin操作系统是由openKylin社区主导开发的一款根社区桌面操作系统,适用于X86、ARM、RISC-V等主流架构的台式电脑、笔记本电脑、平板和嵌⼊式设备。在内核、基础库、应用软件等方面均采用领先的版本,是麒麟商业版本的技术上游,与商业版本路线一致、协同发展。同时,openKylin社区版还将融合各类创新技术应用,汇聚行业力量,共同推动Linux行业创新发展!版本特性openKyl
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-autobackend.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
autobackend.pyultralytics\nn\autobackend.py目录autobackend.py1.所需的库和模块2.defcheck_class_names(names:Union[List,Dict])->Dict[int,str]:3.defdefault_class_names(data:Optional[Union[str,Path]]=None)->Dict[in
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
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作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
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深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
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- 深入浅出多模态》(十一)之多模态经典模型:Flamingo系列
GoAI
机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
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- 阿里云服务器 配置frp实现Ubuntu台式机电脑内网穿透
涛歌依旧fly
Linuxfrp内网穿透Ubuntu云服务器
起因实验室一台Ubuntu20.04的台式机电脑,我想用我的Win10笔记本远程连接它,用它的高性能,在Ubuntu的环境下来跑代码,这样比较方便。编程环境即可具有便携、性能。两者兼得,而且我的笔记本看来很舒服,毕竟2.8k,90分辨率。需要使用内网穿透技术,我的Ubuntu处于内网,需要挂载到云服务器上,云服务器具有公网ip和域名。这样外网就可以访问我的内网ubuntu电脑。图来自:https:
- 深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据
郎郎不会飞
深度学习目标识别python深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一,给大家拜个年,祝大家鼠年吉祥,万事如意,趁着喜气,把Yolov3训练自己的数据过程,记录一下,共勉共进。同样,无人机搭载山狗拍摄的视频,目标检测的种类是模型tank和airplane,部分效果图镇贴:数据集准备首先需要将自己的数据集准备好,不同场景下的目标数据尽
- 研究生养成计划5月1日
学习:《机器人操作系统》作者:刘相权,张万杰第一章,第二章笔记ROS虽然被称为操作系统,但是真正底层的任务调度,编译,寻址等任务还是由Linux操作系统完成——ROS是一个运行在Linux上的次级操作系统。双系统建议空间在100G以上,分区如下:如果有条件/:这个分区可以设置的大一些截图:shift+prtsc+Fn截取某个区域的图片内容/微信截图Alt+a命令行使用(1)调出终端程序,命令行上下
- 研究生第一次参加国际学术会议,啥也不懂怎么办?
诗远Yolanda
计算机视觉图像处理算法
第一次参加的同学也不需要太紧张,国际学术会议基本流程是三天,第一天签到,签到时间一般是从早到晚,所以不用担心自己去晚了会不会耽误赶不上。然后第二天早上8/9点开始,首先是主持人开场,有的就是会议大会主席充当主持人的角色,早上一般就是KeynoteSpeakers的报告,俗称大佬演讲,可以做做笔记啥的,中间会有一次茶歇,一般3-4个演讲之后就到中午那会了,就可以炫饭啦,一般是自助餐,可以吃饭期间认识
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
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MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- Python3爬虫笔记 -- urllib
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PythonPython3urlliburllib.request
urllib库是Python内置的HTTP请求库,不需要额外安装。它包含如下4个模块:request:HTTP请求模块error:异常处理模块parse:提供URL处理方法,包括拆分、解析、合并等robotparser:识别网站等robot.txt文件1、urllib.request发送请求连接URL,获取返回页面的源代码;默认请求方式为GETimporturllib.requestrespons
- Golang基础笔记七之指针,值类型和引用类型
后端go指针引用
本文首发于公众号:Hunter后端原文链接:Golang基础笔记七之指针,值类型和引用类型本篇笔记介绍Golang里的指针,值类型与引用类型相关的概念,以下是本篇笔记目录:指针值类型与引用类型内存逃逸减少内存逃逸的几种方案1、指针在计算机内存中,每个变量都存储在特定的内存地址上,而指针是一种特殊的变量,它存储的是一个变量的内存地址。我们可以通过指针访问变量的内存地址,也可以通过指针访问或修改这个变
- YOLOv11革命性升级:基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构,实现移动端推理性能飞跃
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代,目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统,从移动端AR应用到工业质检,目标检测无处不在。然而,随着应用场景的多样化,特别是移动端和边缘设备的普及,对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法作为目标检测领域的领军者,一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
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AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- frp内网穿透及sshuttle
段帅龙呀
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frpssh配合sshuttle可以真实模拟,直接访问内网vmwareip地址FRP内网穿透一、所需环境:服务端:1台有公网ip并且安装有docker的服务器、域名客户端:有1台或者多台安装docker的服务器如果有域名需要添加对应的解析有防火墙或者安全组需要开放对应端口,frps监听7000,frpsdashboard监听7500,client本次示例是6000,根据实际情况修改本篇笔记均使用u
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- Authorization Basic认证 笔记
从未、淡定
javascript前端
Basic认证Basic认证过程简单介绍浏览器请求一个需要认证的网页。服务器向浏览器返回“401Unauthorized(未认证)”状态码。浏览器收到此状态码后,询问用户名和密码。浏览器发送附带认证信息(Authorization头信息)的请求。本次请求得到了文档(用户名密码均正确的情况下)。方案1:header添加Authorization原理说明:stringcode=‘fozzie:fozz
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- ROS 避障技术介绍
Xian-HHappy
机器人-Robotros避障
ROS避障技术介绍一、ROS避障系统概述ROS(机器人操作系统)作为移动机器人开发的主流框架,其避障技术依托模块化设计,通过传感器数据融合、环境建模与运动规划实现动态障碍物规避。在物流机器人、服务机器人、自动驾驶等场景中,ROS避障系统需满足实时性、安全性与灵活性要求,核心流程包括环境感知-障碍建模-路径规划-运动控制四个环节。二、避障核心组件与原理1.传感器层:环境信息获取激光雷达(如Velod
- 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
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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 =