- 分享12个国内AI对话聊天的免费网站(含DeepSeek大模型)
码上飞扬
人工智能语言模型DeepSeek
在人工智能领域,基于对话的语言模型已成为当前研究的热点,其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具,本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台,为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址:https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型,拥有超千亿参数规模,预
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日
小亦编辑部
人工智能
一、AI编程领域最新动态AI编程工具崛起,程序员职业面临挑战Anthropic首席执行官DarioAmodei预言,未来一年内,90%的代码将由AI生成,传统程序员的工作可能被大幅替代。最新发布的AI编程模型(如Claude3.7、Sonnet3.7)在初级开发评估中表现优异,得分率超过60%,部分模型甚至在全球程序员排名中位列前0.1%。字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4
- 《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月19日
小亦编辑部
每日AI-人工智能-编程日报人工智能
1.豆包AI编程功能迎来三项重磅升级豆包平台今日宣布其AI编程功能迎来三项重要升级,包括:HTML实时预览:支持用户在编写HTML代码时实时查看网页效果,显著提升前端开发效率,尤其适用于小游戏和网页制作。Python代码直接运行与一键修复:用户可直接运行Python代码,并在出错时一键修复,极大降低了编程门槛,提升了开发效率。生成完整项目:新增生成完整项目的功能,帮助用户快速创建应用程序,缩短开发
- 普通人学习AI应该如何入手?2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料,适合新手小白!
小城哇哇
人工智能学习大数据语言模型AI大模型agiai
引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而,对于许多没有编程背景或数学基础的人来说,进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上,通过合理的规划和适当的学习资源,任何人都可以逐步掌握AI的核心知识,并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图,并附带一套完整的自学资料,帮助您从零基础起步,顺利开启AI学习之旅
- 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
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
点我头像干啥
Ai深度学习tensorflow人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
qq_37836323
人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- 【深度学习】 PyTorch一文详解
Nerous_
深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的一个开
- 存算一体与存算分离:架构设计的深度解析与实现方案
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高,存算一体作为一种新型架构设计理念,在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前,我们需要先了解存储和计算的基本概念,以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体?存算一体,顾名思义,是将数据存储与计算资源紧密结合,形成一个统一的架构。在这种架构下,存储和计算不仅在物理层面上结合,更在架构设计上深度融合。具体来说,
- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
ajie1117
语音识别人工智能
自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
- 30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云
数商云网络
B2B系统数字化电商平台人工智能大数据云计算数据库运维javaspring
引言在数字经济时代,B2B(Business-to-Business)电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升,传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,结合B2B系统的智能化升级,我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式,解析其背后的
- 【北京迅为】iTOP-RK3568开发板OpenHarmony系统南向驱动开发UART接口运作机制
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RK3568开发板RK3568开发板OpenHarmony
瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC,采用22nm制程工艺,搭载一颗四核Cortex-A55处理器和MaliG522EE图形处理器。RK3568支持4K解码和1080P编码,支持SATA/PCIE/USB3.0外围接口。RK3568内置独立NPU,可用于轻量级人工智能应用。RK3568支持安卓11和linux系统,主要面向物联网网关、NVR存储、工控平板、工业检测、工控盒、卡拉OK
- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 全面掌握Python:从安装到基础再到进阶的系统学习之路(附代码,建议新手收藏)
der丸子吱吱吱
python学习开发语言新手入门代码
Python,作为一种现代化的高级编程语言,因其简洁易懂的语法和强大的功能,成为了数据科学、人工智能、Web开发等多个领域的首选语言。在这篇文章中,我们将从大学课本的结构来详细介绍Python,帮助大家从零基础开始,逐步深入掌握Python的各个方面。目录第一章:Python简介与安装1.1Python语言概述1.2安装Python1.3Python的开发环境1.4第一个Python程序第二章:基
- yum install locate出现Error: Unable to find match: locate解决方案
爱编程的喵喵
Linux解决方案linuxlocateyum解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了yuminstalllocate出现
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 模型上下文协议 (MCP)是什么?Model Context Protocol 需要你了解一下
同学小张
学习AIGCAI-nativeagigpt开源协议
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,订阅我的大模型专栏,共同学习和进步。在人工智能领域,ModelContextProtocol(MCP)正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物?它又将如何改变AI应用的开发与使用?文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP?3.我的理解4
- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
辛迎蕌
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摘要本文深入探究生成式对抗网络(GAN)在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理,阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践,分析面临的挑战与创新方向,呈现GAN对艺术创作模式的变革,为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中,生成式对抗网络(GAN)作为一项突破性技术,为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界,以独特的对抗学习
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- Flink启动任务
swg321321
flink大数据
Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- 计算机专业毕业设计题目推荐(新颖选题)本科计算机人工智能专业相关毕业设计选题大全✅
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毕设选题课程设计人工智能毕业设计毕设题目毕业设计题目aiAI编程
文章目录前言最新毕设选题(建议收藏起来)本科计算机人工智能专业相关的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能
- AI人工智能 Agent:在赋能传统行业中的应用
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能Agent:在赋能传统行业中的应用1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展1.1.2人工智能的三次浪潮1.1.3人工智能的现状与挑战1.2传统行业面临的困境1.2.1效率低下1.2.2成本高企1.2.3决策滞后1.3人工智能赋能传统行业的必要性1.3.1提高效率1.3.2降低成本1.3.3优化决策2.核心概念与联系2.1人工智能Agent的定义2.1.1Age
- “四预”驱动数字孪生水利:让智慧治水守护山河安澜
GeoSaaS
实景三维智慧城市人工智能gis大数据安全
近年来,从黄河秋汛到海河特大洪水,从珠江流域性洪灾到长江罕见骤旱,极端天气频发让水安全问题备受关注。如何实现“治水于未发”?数字孪生水利以“预报、预警、预演、预案”(四预)为核心,正在掀起一场水利治理的智慧革命。一、数字孪生水利:从物理世界到虚拟镜像的跃迁数字孪生水利并非简单的“数字建模”,而是通过高精度传感器、大数据、人工智能等技术,在虚拟空间构建与物理流域完全映射的“数字分身”,实现水情、工情
- 硬件NAS将成为电子垃圾?
DeepSeek+NAS
家用NASWinNAS飞牛NAS人工智能安卓NAS
随着人工智能(AI)技术的快速发展,传统的NAS设备正面临一场深刻的变革。过去,NAS的主要功能是提供数据存储和共享服务,但在AI时代,单纯的存储功能已无法满足用户需求。未来的NAS必须集成本地AI能力,才能成为真正的AI-NAS。然而,当前市场上的NAS产品硬件配置普遍较低,无法支持本地AI的运行。因此,现有的硬件NAS在三年内可能会被淘汰,取而代之的将是集成了AI和NAS功能的家用AI服务器。
- 【DeepSeek】 全方位使用指南————简版
諰.
人工智能aiAI写作
一、平台概述DeepSeek(深度求索)是专注实现AGI的中国的人工智能公司,提供多款AI产品:智能对话(Chat)文生图(Art)代码助手(Coder)API开发接口企业定制解决方案二、注册与登录2.1账号创建访问官网https://www.deepseek.com点击右上角「注册」支持三种方式:手机号+短信验证邮箱注册(需验证邮件)第三方登录(微信/Google账号)2.2订阅计划套餐类型免费
- 【人工智能】注意力机制深入理解
问道飞鱼
机器学习与人工智能人工智能注意力机制
文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力(SparseAttention)****2.相对位置编码(RelativePositionEncoding)****3.图注意力网络(GraphAttentionNetwork,GAN)****
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- 人工智能之数学基础:矩阵的范数
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵算法线性代数范数
本文重点在前面课程中,我们学习了向量的范数,在矩阵中也有范数,本文来学习一下。矩阵的范数对于分析线性映射函数的特性有重要的作用。矩阵范数的本质矩阵范数是一种映射,它将一个矩阵映射到一个非负实数。矩阵的范数前面我们学习了向量的范数,只有当满足几个条件的时候,此时才可以,那么矩阵也是一样的,当满足下面的条件的时候,才可以定义||A||为矩阵A的范数矩阵范数的性质连续性矩阵范数是连续的函数。即如果矩阵序
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- 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 =