- RK3588+昇腾AI|40TOPS算力AI盒子设计方案
ARM+FPGA+AI工业主板定制专家
AI盒子瑞芯微人工智能
综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础,AI赋能千行百业,依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑,实时分析烟火,入侵等事件,同时结合云上预警业务平台,实现事件发现、预警、处置全流程闭环。设计架构系统架构视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层,系统逻辑架构如下图所示:感知层对接前端感知设备,如视频监控、NVR、和其他物联感知设备,对重要通道和场所
- 《On Java进阶卷》阅读笔记(二)
m0_74823317
面试学习路线阿里巴巴java笔记python
第3章集合主题List的行为:List是除数组之外最基本的对象存储和检索方式,基本操作如下:add()用于插入元素get()用于随机访问元素,这个操作在特定的List的实现成本不同iterator()用于返回该序列上的iteratorstream()用于生成序列中元素的StreamSet的行为:Set的意义在于测试成员身份,也可以用于删除重复元素。HashSet的输出是没有明显的顺序TreeSet
- Aerospike
小的~~
nosqlAerospike
文章来源:拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike(简称AS)是一个分布式,可扩展的键值存储的NoSQL数据库。T级别大数据高并发的结构化数据存储读写操作达微妙级,99%的响应可在1毫秒内实现采用混合架构,索引存储在内存中,而数据可存储在机械硬盘(HDD)或固态硬盘(SSD)上(也可存储在内存)AS内部在访问SSD屏蔽了文件系统层级,直接访问地址,保证了数据的读取速
- 史上最硬核的rpm和dpkg依赖问题解决方案_dpkg 依赖
2401_89285701
数据库服务器linux
这是因为:**「依赖检测」和「软件安装」不是apt做的,而是dpkg做的。依赖不满足「自动修复依赖」**才是apt做的。所以,如果你下载了一个deb的安装包通过dpkg安装,但依赖不满足的话,他只会提示你依赖缺失,但他不会自动寻找并安装依赖,虽然你仍然可以去下载安装缺失的依赖,但他如果缺失十个八个的,你再手动下载然后dpkg安装也不现实了。举个例子:我这里下载了一个搜狗输入法的安装包,dpkg-i
- 如何运用边缘计算控制器提升智能工厂的竞争力?
钡铼技术物联网关
人工智能arm开发linux自动化
制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
- lua和unity如何交互_(XLua)C#与Lua中的交互
三脚猫功夫猴
lua和unity如何交互
Paste_Image.png下载后接下来就是导入XLua到unity里了,解析出来的XLua有下面几个文件夹Paste_Image.png我们只需要将Assests:主目录里面的东西全部导入到Unity里面就OK了,导入后再XLua的文件夹下有这么几个。里面都有学习的文档,也可自行去学。Paste_Image.pnghotfix的环境配置在unity的PlayerSetting下的OtherSe
- 如何选择最适合你的文档协同工具?
项目管理
在当今数字化时代,文档协同工具已成为企业提升工作效率和团队协作的关键。选择一款适合自身需求的文档协同工具不仅能够优化工作流程,还能显著提高团队的生产力。本文将深入探讨如何选择最适合你的文档协同工具,帮助你在众多选择中找到最佳方案。了解文档协同工具的核心功能文档协同工具的核心在于实现多人同时编辑和管理文档的能力。高质量的协同工具应具备实时协作、版本控制、权限管理等基本功能。此外,云端存储和同步功能也
- 【IDEA 必备插件之一】这样注入 Bean 才爽
今天我们来介绍一款免费的IDEA生产力插件,它叫BeanAssistant。我们可以在插件市场搜索BeanAssistant来安装它。前言不知道你们在平时的工作场景中是否经常遇到以下的情况。在一个方法中,需要调用某个实例接口的方法。我们经常会先在该类里面先注入这个接口的实例Bean,然后再调用起方法,如果这个类很长,我们需要翻到该类的很前面,先把注入方法写好,然后又返回方法体写调用。这种形式非常繁
- 6个大数据应用案例
雪兽软件
科技前沿大数据
根据市场数据预测报告,到2026年,全球大数据市场可能达到2684亿美元。随着大数据市场的快速增长,组织正在利用大数据来获得洞察力,帮助他们做出更好的决策,改善运营,最终推动最佳增长。从医疗保健到金融,从零售到电信,大数据正被用于改变行业的运作方式,使企业能够创造新的收入来源,增强客户体验,提高运营效率。这个全面的博客将探索令人兴奋的大数据用例领域,探索商业组织如何利用数据获得洞察力,推动创新,并
- 红队视角出发的k8s敏感信息收集——Kubernetes API 扩展与未授权访问
周周的奇妙编程
kubernetes容器云原生
针对Kubernetes第三方组件与Operator的详细攻击视角分析,涵盖ServiceMesh、HelmReleases和DatabaseOperators的潜在风险及利用方法。攻击链示例1.攻击者通过未授权的Tiller服务部署恶意HelmChart→2.创建后门Pod并横向移动至Istio控制平面→3.提取Envoy配置发现未加密的数据库服务→4.通过MySQLOperator创建管理员账
- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台,隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择,适用于机器学习、人
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 使用Python构建论坛爬虫:抓取论坛主题、标签和讨论量
Python爬虫项目
python爬虫开发语言信息可视化金融
引言随着互联网的发展,论坛作为一个信息交流的地方,承载了大量的讨论内容、主题和标签。通过抓取论坛的数据,用户可以了解最热的话题、讨论量大的主题以及与特定标签相关的内容。本篇博客将介绍如何使用Python构建一个论坛数据抓取爬虫,从论坛网站上抓取主题、标签和讨论量,并对数据进行存储和分析。目标与背景我们的目标是从多个论坛网站抓取以下内容:论坛主题:讨论的主要内容或话题。标签:与主题相关的分类信息。讨
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
L_serein
玩转LLM笔记语言模型人工智能
尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。尽管我们付出了巨大的努力,但这份综述仍远非完美:我们可能会遗漏重要的参考文献或主题,也可能存在不严谨的表述或讨论。由于空间有
- 基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化
big crab
数据库oracle
一、引言随着大数据时代的到来,海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库(包括GBase8a、GBase8s和GBase8c)以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能,成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发,探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理,同时提供相关代码示例,帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
数行天下
AI赋能intellij-ideagptchatgptpythonjava
大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
- 管理艺术:从策略到执行
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
管理艺术:从策略到执行关键词:管理艺术、策略、执行、领导力、创新、社会责任、企业文化摘要:本文深入探讨管理艺术,从策略到执行,解析管理艺术在企业的应用与实际操作。文章分为七个部分,涵盖管理艺术的基础、策略层面、执行层面、心理层面、创新层面、社会层面及综合评估与反思,旨在为读者提供全面的管理艺术指南。目录大纲第一部分:管理艺术的基础第1章:管理艺术的概述1.1管理艺术的概念与重要性1.2管理艺术的历
- 正则表达式匹配空值
wukurua
正则表达式正则表达式
.{0}可匹配空值例如:port=(.{0})可匹配port=,匹配结果为:这个方法适用于这个字段不一定有值,例如有时port=80,有时port=,这时候就可以这样写:port=(.{0}|\d+)把空值放在前面,先判断是否为空完再判断是否满足值,避免出现因为优先匹配值而忽略了空值的判断,例如:port=(.*|.{0})去匹配port=824413,结果为:与本意相违背。
- 深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法
hightick
外盘期货高频历史行情数据集数据分析数据挖掘金融python数据库
深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
- 【论文精读】Sparse4D v2: Recurrent Temporal Fusion with Sparse Model
EEPI
自动驾驶人工智能论文阅读深度学习目标检测
1背景团队:地平线时间:代码:简介:这篇论文是Sparse4D的续作,区别主要在于特征时序融合上,新版提高了运算效率。后续端到端SparseDrive的基本框架与这篇基本类似。2存在的问题2.1其他稀疏3D检测的问题PETR是query-based方法,但是为了实现特征融合,进行了全局注意力机制,导致高计算量。2.2Sparse4Dv1的问题Sparse4Dv1的时序特征融合hierarchyfu
- 【GD32】从0开始学GD32单片机(5)—— USART串口通信详解
马浩同学
GD32系列单片机嵌入式硬件网络
目录概述功能概述全双工异步通信模式参数说明串口发送串口接收例程串口通信概述USART串口将是我们接触的第一个通信协议,也是最常用的通信协议。在项目开发中,我们常常用串口来打印单片机的运行日志,在查找一些运行时异常时特别有用,如果能通过串口日志打印来找出运行时的异常,肯定就不需要再debug了,省去了很多时间。下面是GD32串口的结构框图,咋一看非常复杂,但其实日常我们只使用了其中一小部分。功能概述
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
清风徐徐de来
其他
内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- 数据驱动业务增长,E-MapReduce 真实案例解析
Anna_Tong
mapreduce大数据云计算数据分析阿里云实时计算数据驱动
在大数据时代,数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业,企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据,以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。然而,面对PB级甚至EB级的数据规模,传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本,成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce(EMR)作为一款云原生的大数据
- DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA
9命怪猫
AIai人工智能大模型
目录1.多头潜在注意力(MLA)2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例:DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力(MLA)(1)定义“多头潜在注意力(Multi-HeadLatentAttention,MLA)”是一种基于注意力机制的深度学习方法,旨在通过多个注意力头(Multi-HeadAttention)对潜在空间
- 网站建设怎么选?网站制作公司Top榜全解析
2401_89441257
大数据
近年来,全球经济形势复杂多变,对各行各业都带来了不小的挑战。在这样的背景下,各行业都经历了一轮又一轮的洗牌,网站建设行业也不例外。随着技术的不断进步和市场需求的日益多样化,建站公司也在不断地更新换代,以适应新的经济形势和行业发展趋势。机遇与挑战并存。在行业洗牌的过程中,一些实力不足、服务不专业的建站公司逐渐被市场淘汰,而一些具有核心竞争力、能够提供高质量服务的公司则脱颖而出。这些优秀的建站公司不仅
- 2025年智算中心的建设成本及优化策略,以DeepSeek为鉴
数据中心运维高级工程师
运维大数据ai大数据
引言近期DeepSeek的爆火引发了行业对智算中心建设的重新思考。据行业数据显示,目前国内智算中心的机房出租率普遍较低,算力资源过剩现象严重。在这种背景下,如何在控制成本的同时,实现智算中心的高效建设和可持续运营,成为行业亟待解决的问题。本文将详细探讨智算中心的建设成本及优化策略,涵盖适用范围、遵循标准、智算中心定义、成本关键组成部分、影响成本的因素、2025年建设A智算中心的成本估算及优化策略,
- 国产GPU算力公司及产品
算力资源比较多
智算算力昇腾910gpu算力语言模型人工智能大数据推荐算法
目前,中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业,以下是一些代表性的公司及其相关产品概述:景嘉微:近期,景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品,该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域,支持INT8、FP16、FP32、FP64等混合精度运算,并且支持多卡互联技术以扩展算力,适配国内外主流CPU、操作系统及服务器。景嘉微已成功研发并产业化了JM5、JM7和JM9系列图形处理芯片。砺算科
- 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 =