- 语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码
丢了个猪
python语音识别深度学习机器学习语言模型
SenseVoiceSenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型,包括语音识别(ASR)、语种识别(LID)、语音情感识别(SER)和声学事件分类(AEC)或声学事件检测(AED)。本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark,以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。pip安装pipinstallmodelscopepipinstallfunasrpi
- MONAI 1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型
Tina姐
Monai人工智能
MONAI1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型上周,MONAI发布了备受期待的1.4版本,这是时隔一年的重大更新。新版本带来了一系列令人兴奋的新功能和改进,让我们一起来看看:MAISI:这是一个最先进的3D潜在扩散模型(3DLatentDiffusionModel),专为生成高质量的合成CT图像而设计,无论是否带有解剖标注。MAISI在数据增强和创建逼真的医学成
- SenseVoice 实测,阿里开源语音大模型,识别效果和效率优于 Whisper,居然还能检测掌声、笑声!5分钟带你部署体验
AI码上来
AI实战开源whisperxcode
前段时间,带着大家捏了一个对话机器人:手把手带你搭建一个语音对话机器人,5分钟定制个人AI小助手(新手入门篇)其中语音识别(ASR)方案,采用的是阿里开源的FunASR,这刚不久,阿里又开源了一个更强的音频基础模型,该模型具有如下能力:语音识别(ASR)语种识别(LID)语音情感识别(SER)声学事件分类(AEC)声学事件检测(AED)传送门:https://github.com/FunAudio
- 什么是BIO、NIO、AIO?
PLuto777_
niojavaaio
在高性能的IO体系设计中,BIO、NIO、AIO的概念,常常会让我们感到困惑不解。在Java面试中,我们也经常会被问到这个问题。譬如:BIO、NIO、AIO的概念同步/异步、阻塞/非阻塞的区别NIO如何实现多路复用功能BIOBIO全称是BlockingIO,是JDK1.4之前的传统IO模型,本身是同步阻塞模式。线程发起IO请求后,一直阻塞IO,直到缓冲区数据就绪后,再进入下一步操作。针对网络通信都
- Vue中事件名的命名规范
sakuraxiaoyu
vue.js前端javascript
Vue中事件名的命名规范起因:本人之前不太写vue的项目,最近接触了vue的代码,在学习的过程中同时也会伴随着一点疑惑。比如一以下面的父子组件的事件传递为例:父组件:显然,父组件有个自定义事件refresh-list需要子组件进行接收。子组件:...constemit=defineEmits(["refreshList"]);...//触发事件emit("refreshList");我疑惑的点在于
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- 《机器学习数学基础》补充资料:四元数、点积和叉积
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念,特别辨析了内积空间、欧几里得空间;第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念;4.1.2节介绍了张量积(也称外积)的概念。以上这些内容,在不同资料中,所用术语的含义会有所差别,读者阅读的时候,不妨注意,一般资料中,都是在欧几里得空间探讨有关问题,并且是在三维的欧氏空间中,其实质所指即相同。但是,如果不是在欧氏空间中,各概念、术语则不能混用。
- DeepSeek 本地部署硬件配置全解析
喜-喜
人工智能深度学习DeepSeek配置要求
DeepSeek这个开源界的“学霸”,凭借低成本和高性能,收获了超多关注。不少朋友都想把它“请回家”,在本地部署,享受离线使用、更好的数据安全和隐私保护这些福利。今天就来唠唠请DeepSeek“回家”需要准备哪些硬件“装备”。DeepSeek简介DeepSeek可是个厉害角色,在各种应用场景里都能大显身手,提供超准确的预测和分析。而且它可“省钱”了,预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
计蕴斯Lowell
探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- HarmonyOS NEXT开发实战(5.0版)List和Scroller从简单到复杂列表布局场景
代码老出BUG
OpenHarmony鸿蒙开发HarmonyOSharmonyos华为鸿蒙系统鸿蒙性能优化android前端
鸿蒙NEXT开发实战往期必看文章:HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合(持续更新......)HarmonyOSNEXT应用开发性能优化实践总结(持续更新......)一分钟了解”纯血版!鸿蒙HarmonyOSNext应用开发!“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线!(从零基础入门到精通)场景描述在多列表页面开发中,数据展示往往有联动关系,场景一:单列表布局多长列
- 仿叮咚买菜鸿蒙原生APP
weioule
鸿蒙原生应用harmonyos华为
#DingdongShopping这是一个原生鸿蒙版的仿叮咚买菜APP项目鸿蒙Next发布至今已经有一年多的时间了,但有时候我们想要实现一些复杂的功能或者效果,在开发文档上查阅一些资料还是比较费时的,有可能还找不到我们想要的内容。而社会层面上分享的资料也比较有限,毕竟推出的时间相对安卓和苹果来说还是太短了,但一点也不妨碍大家学习鸿蒙的热情,因为鸿蒙生态大势已成,未来也会有更多的开发者相续分享出自己
- 鸿蒙5.0实战案例:关于图像撕裂、掉帧等异常现象的原理以及优化方案
敢嗣先锋
鸿蒙开发HarmonyOS移动开发harmonyos鸿蒙开发openharmony移动开发ArkUI性能优化
往期推文全新看点(文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录)✏️鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~✏️鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?✏️鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
- DeepSeek的实用方法DeepSeek+kimi生成PPT
C_V_Better
AI人工智能人工智能pptai
在人工智能领域,DeepSeek和KimiAI作为强大的语言模型,为开发者和普通用户提供了丰富的功能。本文将详细介绍DeepSeek的实用方法,以及如何结合KimiAI生成PPT,帮助您快速上手并发挥其强大能力。一、DeepSeek的使用方法(一)注册与登录访问官网:打开浏览器,输入DeepSeek官网。注册账号:点击“注册”按钮,填写邮箱地址、设置密码,并完成邮箱验证。登录:注册成功后,使用注册
- 【一文读懂】JS与Java的区别
Bl_a_ck
JS进阶javascriptjava开发语言
相同点这两个语言除了注释长得差不多之外就没什么相同点了不同点设计初衷:JS从开发到上线就经历了10天的时间,最初的目的是实现网页端的动态交互效果,由于设计时间太短,语言的一些细节考虑得不够严谨,导致后来很长一段时间,Javascript写出来的程序混乱不堪。所以现在有了TS来代替JSJava设计用于编写跨平台的、运行在虚拟机上的应用程序设计理念:Java是典型的面相对象的语言,具有面向对象的三大特
- 硬编码(一)经典定长指针
ぃ扶摇ぅ
硬编码
硬编码概述当一个程序编译完以后,它就转化成了二进制文件,其内部只有二进制数据,而这二进制数据可以分为数据和机器指令两个部分,它们都有各自的格式。在实际中,数据和机器指令并没有严格的区分,如果数据的格式是机器指令的格式,那么该数据也会被当做机器指令执行,但是会出错。其中机器指令就是硬编码。逆向分析分为两个阶段:1.C代码和汇编的转换。2.汇编和硬编码的转换。因此要想学习好逆向分析的第二个阶段,就需要
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- python环境的yolov11.rknn物体检测
子正
问题建模#AI自由行部署YOLO机器学习运维
1.首先是我手里生成的一个yolo11的.rknn模型:2.比对一下yolov5的模型:2.1yolov5模型的后期处理:outputs=rknn.inference(inputs=[img2],data_format=['nhwc'])np.save('./onnx_yolov5_0.npy',outputs[0])np.save('./onnx_yolov5_1.npy',outputs[1]
- DeepSeek接入大数据能做什么
PersistDZ
大数据与AI大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- C语言 hanoi双塔问题(移动次数递推)
weixin_51302377
力扣
给定A,B,C三根足够长的细柱,在A柱上放有2n个中间有空的圆盘,共有n个不同的尺寸,每个尺寸都有两个相同的圆盘,注意这两个圆盘是不加区分的(下图为n=3的情形)。现要将这些国盘移到C柱上,在移动过程中可放在B柱上暂存。要求:提交(1)每次只能移动一个圆盘;(2)A、B、C三根细柱上的圆盘都要保持上小下大的顺序;任务:设An为2n个圆盘完成上述任务所需的最少移动次数,对于输入的n,输出An。输入输
- 一文说透网络安全专业的就业方向
系统架构师M
网络安全web安全网络安全
前言:近年来,随着国家对网络安全战略地位的高度重视和“云、大、物、移、智”等新兴信息技术的高速发展,我国对网络安全人才的需求也是越来越大。根据相关数据显示,该行业的缺口已经高达50万至100万人,这远远无法满足市场的需求。因此,网络安全成为了最近几年的热门专业,目前已经有近200所院校开设了网络安全相关专业。那么,对于有志于从事该行业的小白们,网络安全专业需要掌握哪些技能呢?初学者对于个人发展的选
- 资本资产定价模型(CAPM, Capital Asset Pricing Model)通俗解析
阿正的梦工坊
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现代资产定价理论:CAPM模型通俗解析在金融领域,如何定价一个资产(如股票、债券等)是一个至关重要的问题。而资本资产定价模型(CAPM,CapitalAssetPricingModel)就是现代资产定价理论中的一块基石。它帮助我们理解不同资产的风险与回报之间的关系,以及如何在投资组合中分配资金以获得最优的回报。今天,我们来一起通俗易懂地探讨一下CAPM模型的原理、公式、以及它的实际应用。CAPM模
- GPU通信革命:跨平面网络效率提升300%的秘密武器
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人工智能深度学习机器学习自然语言处理微服务服务器AIGC
「无需CPU中转,多平面网络RDMA通信时延降低50%」——Deepseek专利CN118612157A一、技术解析:突破AI算力瓶颈的底层创新1.技术背景:终结多平面网络CPU中转困境传统多平面网络中,跨平面GPU通信必须经过CPU内存拷贝,导致两大痛点:20-30%的通信带宽浪费在CPU中转环节大规模集群训练时,网络拥塞引发训练任务停滞该专利通过构建GPU直连通道,实现跨平面网络的零拷贝通信,
- Web开发中的可专利性分析:透过一个案例学习
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Web开发工程师在创新过程中经常面临是否能申请专利并获得专利权的问题。本文通过一个详细的Web开发领域案例来阐释可专利性的分析过程。案例分析假设您是一名Web开发工程师,您开发了一种名为“动态响应式前端框架”(DynamicResponsiveFrontendFramework,DRFF)的新型前端框架。与传统前端框架相比,DRFF通过引入一种基于AI的组件化设计方法和实时数据流处理机制,显著提高
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理(DataPreprocessing)(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取(FeatureExtraction)(1)词袋模型(BagofWords,BoW)(2)TF-IDF(3)词嵌入(WordEmbedding)3.模型输入(ModelInput)(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理(ModelInference)(1)使用传统模型(
- AngularJS中文手册前半部分学习
CV战士plus
angular.jsangular.js学习前端
AngularJS简介AngularJS的中文参考手册AngularJS的使用AngularJS是一个JS框架,通过指令(ng-directives)扩展了HTML,且通过表达式绑定数据到HTML,用于开发单一页面应用程序(SPAs:SinglePageApplications)可以通过script标签添加到网页中(建议把脚本放在元素的底部。这会提高网页加载速度,因为HTML加载不受制于脚本加载。
- 网络安全专业的未来发展和就业情况?
程序员小颖-
web安全网络安全
前言只有了解到网络安全的作用,才能知道这个行业的前景以及就业情况。网络安全作为目前比较火的朝阳行业,人才缺口非常大,但很多人并不了解网络安全的重要性。我们从几个方面来了解网络安全:一、不重视网络安全将带来什么样后果无论是个人还是企业都可能会遭到这些网络攻击,网页篡改、计算机病毒、系统非法入侵、数据泄密、网站欺骗、服务瘫痪、漏洞非法利用等信息安全事件。二、学习网络安全的作用学习网络安全的目的就是为了
- 后台管理系统的开发
ILL11IIL
cssjavascripthtml前端
代码HTML部分:后台管理系统首页OPENLAB管理系统管理员:杰斯首页系统设置用户管理店铺管理订单管理积分管理安全退出收起菜单OPENLAB管理系统管理员:杰斯用户信息管理妖娆的分隔线账号:邮箱:搜索妖娆的分隔线ID账号密码头像邮箱状态操作001光头强******gtq@openlab.com启用编辑禁用删除002熊大******xd@openlab.com启用编辑禁用删除003熊二******
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
人工智能学习
一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
人工智能学习
在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- 《Spring实战》读书笔记-第3章 高级装配
2401_89790580
springoracle数据库
Spring表达式语言在上一章中,我们看到了一些最为核心的bean装配技术。你可能会发现上一章学到的知识有很大的用处。但是,bean装配所涉及的领域并不仅仅局限于上一章所学习到的内容。Spring提供了多种技巧,借助它们可以实现更为高级的bean装配功能。在本章中,我们将会深入介绍一些这样的高级技术。本章中所介绍的技术也许你不会天天都用到,但这并不意味着它们的价值会因此而降低。3.1环境与prof
- 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 =