- 高端密码学院笔记285
柚子_b4b4
高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫，目标永远下游。智者的梦再美，也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1，重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要，当你珍惜了，你就真正定下来，真正的学到身上。2，大家需要
- 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）
算法大师
华为od面试python
华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
- Python实现简单的机器学习算法
master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
- 做事一定要认真
地上的垚
大脑突然被惊醒，我猛然起身，接着发了下呆，灵魂回归后意识到：啊，今天上班要迟到了！我按了按手机发现手机已关机，略微一看，原来是昨晚充电器没插上。一件微不足道的事折射出我的粗心大意，反映了我对待事情漠不关心，草草了事的态度。许许多多的事情都需要认认真真的对待才能做好，认真是自我努力的表现。工作中，我总是不停的犯错误，我谴责自己：连这点小事都要犯错，你有什么用啊。同时也安慰自己：不过是一点小错误而已，
- 神经网络-损失函数
红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
- 无人值守模式，自习室创业，真的那么赚钱吗？
森屿旅人
“创业是一条不归路，不要拿自己亏不起的钱当赌注！”在和大家分享无人自习室创业经历前，先和大家强调上面这一句话，创过业的朋友，应该深有体会。因为，我们要深刻的认知市场规律，一个行业，如果利润很高，那必然趋之若鹜得涌入，所以在市场充分博弈以后，市场会回归价值本身，这个是市场的客观规律。因此，不要抓风口，抓风口，说实在的，和赌博无异，那些和你鼓吹风口的人，永远是把你当成一根韭菜，诚然，真正赚钱的项目，不
- 损失函数与反向传播
Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
- 七.正则化
愿风去了
吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
- 只生欢喜不生愁
花间星事
《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书，挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家，设计师。她1983年生于重庆，毕业于中央美术学院，年少成名，以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里，用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
- 大树小草与鲜花
杨无涯
树苗从不计较小草和野花的讥笑，默默地生长。当小草染绿原野，而树苗还在挣扎，忍受寒风对他的欺凌。当鲜花开满世界，受到数不尽的赞美，而树苗还在忍受冷落和寂寞。树苗，不一定开花，也不一定冬眠。当鲜花凋，以绿叶报答陪伴；当小草回归，还将撑起整个世界。树苗记录了与鲜花小草的童年，无论欢笑与饥寒。小树用年轮记录了繁花似锦，一岁一枯荣的时世变迁。大树是一部历史，任随风云变幻，沧海桑田。小草仍然在长，一代又一代，
- 噩梦
谁抢了我的素斐
2018年3月18，在无数次进出厕所后，我还是起床了，有时候真的觉得自己是一个倒霉蛋，越期待什么，就失去什么！所有的幻想都会破灭。越害怕来什么，什么就会突然降临！回归正题，记录一下这个噩梦。没有爸爸，我和妈妈还有舅舅等一众亲戚在老家的田间吃坝坝宴，和谐且热闹，但天空确是灰暗的，旁边小山坡上听说要修一个庙。突然就是我和同事们一群人在我的老家玩，最近迷上了吃鸡游戏，就变成了现实版的追逐游戏，在一个车库
- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
- 一起爱
耕读传家林亮伟
——让爱循环主题曲我是一切问题的根源也是一切问题的答案不是老天不爱我所有的发生都是上天最好的安排当灵魂找到依靠我就得到了绽放和滋养当感恩和觉悟回归内在幸福和喜悦就是我生命的状态让爱循环，从零到一百探索真我，觉醒自在从迷到悟，从黑暗到光明在迷幻中千锤百炼一起爱，不等待觉醒之路引领未来一起爱不等待精神物质丰富自在一起爱不等待感恩拥有臣服失败一起爱不等待完整合一与天地同在
- 12312312
二进制掌控者
c++
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话：知不足而奋进，望远山而前行！！！铁铁们，成功的路上必然是孤独且艰难的，但是我们不可以放弃，远山就在前方，但我们
- 你知道什么是回调函数吗？
二进制掌控者
#C语言专栏c语言开发语言
c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123?spm=1001.2014.3001.5343给大家分享一句我很喜欢我话：知不足而奋进，望远山而前行！！！铁铁们，成功的路上必然是孤独且艰难的，但是我们不可以放弃，远山就在前方，但我们
- 放慢脚步，才有好风景
竹林奇光
我们去旅游，只有静下心，慢慢欣赏，才会看到美的风景。如果匆忙前往，匆匆回归，只会落下――身心疲惫。去时兴致勃勃，回来想想：索然无味……人生之途又何尝不是呢？“快”是现代人生活的真实写照，急急忙忙，浮光掠影，即使再好的风景，又有几人能真正的走心……快，是一种加法，就是加快速度，以求用最少的时间，做最多的事情。欲望多，时间少，人们都在超负荷地工作着，时间久了，身体会垮，精神会崩溃，滋生出众多社会问题。
- 很感兴趣的行为金融学
奔跑的阿牛
「思考，快与慢」读后感1⃣️均值回归是对于前后没有关联的事情，比如多次扔飞镖结果。而对于每一步的选择，后一步选择建立在前一步基础上，是相关的。只要想，是可以一步步向上走。2⃣️事前验尸比如马云召开员工大会，谈论阿里巴巴为什么倒闭。就是在事前，讨论失败的细分因素，做到事前预警。3⃣️人思考的系统一和系统二系统一：大脑的自动行驶，不需要细想就能运作（比如慢走散步，可以想起他简单事情系统二：需要集中注意
- 成功日记483天：想要的太多就是累赘
微小确幸
#微小确幸#成功日记483天忙碌的一天再忙也要努力精进提升和小伙伴的沟通其实很多答案都在我们心中想要的太多而已适时做减法就好回归初心不轻易开始也不随随便便结束感谢朋友挂念在高铁上聊天感觉依旧身隔千里各自安好1.下班陪两宝玩，一起做运动2.帮女儿录广播操，儿子自己看书3.和女儿睡前悄悄话，达成一个写日记的约定4.公众号【微小确幸】更新第279篇原创文章：孩子作业问题5.【积微会】百日筑基活动开启Da
- 《顾总，夫人已有新欢》顾霆均叶微澜（完整版）全文在线阅读
小说推书
《顾总，夫人已有新欢》顾霆均叶微澜（完整版）全文在线阅读主角：顾霆均叶微澜简介：结婚三年，她全心全意待他，他却冷若冰霜，有朝一日他白月光高调回归，她乍然梦醒，甩下一纸离婚协议书洒脱而去，看着她投入别人的怀抱，他情不自禁回味这段逝去的婚姻，她却已经忘记过去活出精彩，她是可以起死回生的“影子神医”，也是北城首富没有公开的小女儿，更是那个早已经不知不觉走进他心底真正的心尖宠儿，顾霆均看着前妻众星拱月，白
- 2023，愿所行皆坦途，愿世间，疫情散去！
生活清泉涌
2022年，一场疫情，清醒你我他，大事小事已成故事，唯有身体健康，才是真正的富裕。凡是过往皆为序章，所有将来皆为可盼。告别充满不安的2022，希望，“阳了”的羊赶紧好起来，“没阳”的羊永远不会“阳了”。春有百花，秋望月。夏有凉风，冬观雪。总有起风的清晨，总有温暖的午后，总有灿烂的黄昏，总有流星的夜晚。心中若无烦恼事，便是人生好时节。愿世间，疫情散去，此后，再无疫情！人人平安健康，一切回归有序！20
- 几率odds与逻辑回归
元气小地瓜
https://www.jianshu.com/p/aa73938f32ee几率odds从Odds角度理解LogisticRegression模型的参数13December20151.引言无论在学术界，还是在工业界，LogisticRegression(LR,逻辑回归)模型[1]是常用的分类模型，被用于各种分类场景和点击率预估问题等，它也是MaxEntropy(ME,最大熵)模型[2]，或者说So
- 写作课结束后，开始变现之旅的我总结了几点体会
胖妞不爱动
参加小米30天基础写作训练营之前，我已经有整整十年没有动笔写作了，我就是冲着回归写作，实现变现来的。训练营结束后，我交出的成绩是：1、按时完成三次作业，获得小米的签名书《行动变现》。2、训练营中的两份作业二次修改后，顺利过稿小米头条号，均得到上万的阅读量，甚至其中一篇阅读量还超10w+。当然这里面的功劳不是我的文笔多么出彩，而是文章话题抓住当下的痛点热点，以及借助小米老师的平台影响力发布。有些小伙
- 说话与写作都是表达
乔的园子
一，确定自己的主题。开门见山表达自己的主要意思，避免给人不知道你在说什么。二，做分类2W1H原则：WhatWhyHow。告知别人主题内容是什么，你为什么要这样子做，然后你会怎么做。具体内容可以从三个方面来讲述，优势三个，劣势三个。三，重申主题，回归表达。图片发自App这是我早上听说话沟通课的学习内容，与我最近学习的写作课有异曲同工之妙。写作课上，老师教了我们万能的写作法，与这个步骤基本相同。第一，
- 中国通史33
碎水
魏晋风度孔融、嵇康（竹林七贤）、山涛、王羲之、谢安、陶渊明……魏晋风度：关注广袤宇宙，追寻诗意人生，回归精神家园。263年夏日，洛阳马市刑场，三千太学生上书免除死刑，高山仰止的文化符号。嵇康，魏晋风度。《广陵散》，魏晋时期大名士嵇康。肃肃如松下风，醉酒时若玉山之将崩，寄情于山水之间。云台山，嵇康常来此抚琴长啸。阮籍、山涛、刘伶、王戎等七人竹林七贤，共同爱好是饮酒。一日之间名士减半。名士阶层故意躲避
- 梯度提升机 (Gradient Boosting Machines, GBM)
ALGORITHM LOL
boosting集成学习机器学习
梯度提升机(GradientBoostingMachines,GBM)通俗易懂算法梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习算法，主要用于回归和分类问题。GBM本质上是通过训练一系列简单的模型（通常是决策树），然后将这些模型组合起来，从而提高整体预测性能。基本步骤初始模型：首先，我们用一个简单的模型（如一个常数值）作为预测模型，记为F0(x)F_0(x)F
- 百行代码复现扩散模型-基于线性回归
李新然
数据统计分析深度学习线性回归算法回归python数据分析
文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明，发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露；所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是，微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491，它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的，该回归已回滚了对影响可选组件的许
- 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 =
