- 网络安全学习路线图(2025版详解)
程序员羊羊
web安全学习安全运维密码学
近期,大家在网上对于网络安全讨论比较多,想要学习的人也不少,但是需要学习哪些内容,按照什么顺序去学习呢?其实我们已经出国多版本的网络安全学习路线图,一直以来效果也比较不错,本次我们针对市场需求,整理了一套系统的网络安全学习路线图,供大家学习参考。希望大家按照路线图进行系统学习不仅可以更高效的完成上岸,还能够系统化学习,提升自己的后期竞争力。第一阶段:数通安全Windows系统安全1.企业资产安全规
- STLG_09_01_程序设计C++语言 - 概述与环境搭建
魔都天健
c++开发语言笔记
C++是一种功能强大的编程语言,广泛应用于系统开发、游戏设计和高性能计算等领域。它继承了C语言的高效性,同时增加了面向对象的特性,如封装、继承和多态。学习C++需要先搭建开发环境,通常使用集成开发环境(IDE)如VisualStudio或Code::Blocks,安装相应的编译器(如GCC)后,即可开始编写和运行C++代码,开启编程之旅。一、简介C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感
- 几行Python代码,轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!
Python资深程序员
PythonPython
学Python可以干很多事情,比如爬虫,数据分析,机器学习,但是有一个非常小众的分支,不仅结合了两大高薪行业,而且还薪水非常诱人,就是量化金融岗位。目前Python已经是金融行业最低的一个门槛,几乎所有从事金融证券行业的人都要学会Python。今天给大家分享如何用Python获取美股的交易数据!Python资源共享群:626017123数据获取是数据分析的第一步,找不到可靠、真实的数据,数据分析无
- 04树 + 堆 + 优先队列 + 图(D1_树(D10_决策树))
Java丨成神之路
06数据结构与算法数据结构算法
目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法,可用于分类和回归问题。它基于特征之间的条件判断来构建一棵树,树的每个节点代表一个特征,每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点,且在处理大规模数据时具有较高的效率。本文将介绍决策树算法的基本原理,并提供了Java代码示例来说明其实现过程。二、算法原理决策树算法基于“分而治之”
- 现代OpenGL学习笔记五:变换
不想不努力的菜菜
OpenGL
上篇笔记中学习了给图形添加纹理,并且第一次接触到3D物体,并且应用一定的图形旋转,本篇将继续学习变换,从而将静态的物体可以移动,并将不懂的地方进行说明记录。推荐参考原文:https://learnopengl-cn.github.io/https://learnopengl-cn.github.io/01Gettingstarted/07Transformations/变换尽管我们现在已经知道了如
- 教妹学 Java:异常处理机制
沉默王二
Java程序员进阶之路java异常处理机制
“二哥,今天就要学习异常了吗?”三妹问。“是的。只有正确地处理好异常,才能保证程序的可靠性,所以异常的学习还是很有必要的。”我说。“那到底什么是异常呢?”三妹问。“异常是指中断程序正常执行的一个不确定的事件。当异常发生时,程序的正常执行流程就会被打断。一般情况下,程序都会有很多条语句,如果没有异常处理机制,前面的语句一旦出现了异常,后面的语句就没办法继续执行了。”“有了异常处理机制后,程序在发生异
- OpenGL学习笔记8——变换
lxbhahaha
#OpenGLopenglglslcpp图形学
OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识,矩阵的运算、向量的运算。就不多写了,挑几个关键点的记一下。点乘,向量和向量之间做点乘,结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘,然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便,可能用在光照的计算。叉乘,向量和向量之间做叉乘,结果还是一个向量,并且这个向量会垂直于两个向量所在的平
- 《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀和(五) 二维前缀和
英雄哪里出来
《算法零基础100讲》算法线性代数矩阵前缀和二维前缀和
文章目录一、概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义 有关一维前缀和的概念,在《算法零基础100讲》(第57讲)前缀和(一)线性前缀和入门中已经较为清晰的阐述,今天我们来学习二维的情况。1、预处理 问题的起源就是对一个矩阵,如何在最快的时间内,求出它的某个子矩阵的和。我们首先把问题简化,对于一个n×mn
- 30分钟入门CompletableFuture并发工具使用
LUCIAZZZ
javaspringboot并发异步多线程
快速学习基本方法,然后30分钟直接学会CompletableFuture的使用异步处理:supplyAsync()分析Supplier接口首先我们看看Supplier接口这是一个函数式接口,没有入参,只有一个返回值我们这段代码会在另一个线程执行然后returnpublicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){CompletableFuturecf
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 【漫话机器学习系列】054.极值(Extrema)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
极值(Extrema)定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念,指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质,可以将其分为两类:局部极值(LocalExtrema):函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值(GlobalExtrema):函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值(LocalMaximum):若在点x=a附近存在某邻域,使得对任意x在该邻域内,满足f(x)≤
- 自学黑客的11个步骤,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
~小羊没烦恼~
java数据库开发语言人工智能intellij-idea安全web安全
黑客攻防是一个极具魅力的技术领域,但成为一名黑客毫无疑问也并不容易。你必须拥有对新技术的好奇心和积极的学习态度,具备很深的计算机系统、编程语言和操作系统知识,并乐意不断地去学习和进步。如果你想成为一名优秀的黑客,下面是10种最重要的基础条件,请认真阅读:1.了解黑客的思维方式我们生活中用到的网站、软件等,都是由程序员编写的代码构成的。这些代码在设计的过程中,都是基于一种正向的逻辑进行的,为了实现某
- 全场景深度学习开源框架(MindSpore)
deepdata_cn
人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)和不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算,还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上,MindSpore都能灵活适配,充分发挥各硬件平台的性能优势,实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术,能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
- Cisco Nexus 9000v Switch, NX-OS 10.5(2)F - 虚拟化数据中心交换机
cisco
CiscoNexus9000vSwitch,NX-OSRelease10.5(2)F用于网络原型设计和学习研究的虚拟化数据中心交换机请访问原文链接:https://sysin.org/blog/cisco-nexus-9000v/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgReleaseDateNX-OSSystemSoftwareReleaseDateCiscoNX-OSR
- Oracle PL/SQL 编程入门:第二十二章 存储代码
caifox菜狐狸
OraclePL/SQL编程入门oraclesql数据库存储过程plsqlStores数据字典
欢迎来到OraclePL/SQL编程入门的第二十二章!在这一章中,我们将探讨如何从数据字典获取存储代码信息、如何重载模块(包括IN和OUT参数的使用)以及相关的注意事项。通过学习这些内容,你将能够更好地管理和维护你的PL/SQL代码库,并编写更加灵活和高效的存储过程和函数。准备好迎接新的挑战了吗?让我们开始吧!第一节:从数据字典获取存储代码信息1.1USER_OBJECTS视图USER_OBJEC
- 【机器学习】自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
加德霍克
机器学习scikit-learn均值算法python作业
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个数据点属于离它最近的簇中心(centroid)所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化:随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心(聚类中心)。②分配:将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中,即计算每个数据点到每个质心的距离,选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新:重新计算每个簇的质心,即将该簇中所有数据点的坐标取平均值,
- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- xmind使用教程
神秘剑客_CN
xmindxmind
xmind使用教程前言xmind版本信息“xmind使用教程”的xmind思维导图前言首先xmind是什么?XMind是一款思维导图和头脑风暴工具,用于帮助用户组织和可视化思维、创意和信息。它允许用户通过图形化的方式来创建、整理和分享思维导图,可以用于项目管理、学习笔记、计划制定等。XMind提供了多种不同的模板和布局,帮助用户清晰地展示复杂的想法和关系。之前一直对这种类似的思维导图的软件不太感兴
- 零信任赋予安全牙齿,AI促使它更锋利
零信任Enlink_Young
零信任网络安全AIai网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久,久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花,AI四小龙在人脸识别上成熟应用,再然后到大热的机器学习、深度学习,对于AI一直都有关注,但商业价值均没有得到有效发挥,大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世,直到ChatGPT通
- 12.言语理解与表达-中心理解题-特殊问法
上岸学堂
行测百日上岸计划行测小白到上岸-言语理解与表达服务器linuxjava数据库经验分享学习python
中心理解题-特殊问法中心理解题除了常规的"这段文字主要说明了什么"、"这段文字主要讨论了什么"等问法外,还有一些特殊的问法形式。本节我们来学习这些特殊问法的解题技巧。一、特殊问法类型1.目的类问题常见问法:“文中举XX例子是为了说明什么”“这段文字主要用来说明/反驳/论证什么”“研究人员最主要的实验目的是”解题技巧:抓住文段论证的核心观点分析例子与观点之间的关系选项要与文段主旨保持一致2.问题类问
- 3大绝招:.NET Core gRPC 拦截器如何让你的服务通信更智能?
墨瑾轩
C#乐园.netcorejava服务器
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天我们要聊聊一个让服务通信变得更聪明、更安全的法宝——gRPC拦截器。想象一下,如果你能像电影里的超级英雄那样,在每一次请求和响应之间施展魔法,那会是什么样的体验?没错,通过.NETCore中的gRPC拦截器,我们真的可以做到这一点!那么,问题
- 二项分布:成功与失败概率的交织呈现
进一步有进一步的欢喜
二项分布几何分布伯努利分布概率论深度学习
引言在概率论与数理统计的庞大体系中,二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布,广泛应用于众多领域,从自然科学到社会科学,从工业生产到日常生活,都能看到它的身影。深入探究二项分布,不仅有助于我们理解随机现象背后的数学原理,还能为解决实际问题提供强大的工具。而回顾其发展历程,能让我们更全面地把握这一概念的来龙去脉。同时,了解二项分布与其他相关概念,如几何分布、二项式定理的联系,将进一步加
- DeepSeek- R1 原理介绍
kcarly
大模型知识乱炖杂谈DeepSeekR1原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习(RL)的开源推理模型,其核心原理和特点如下:1.核心技术与架构强化学习驱动:DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。它采用组相对策略优化(GRPO)算法,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而提升推理能力。多阶段训练流程:模型采用冷启动阶段、强
- 2024年最全Doris:读取Doris数据的N种方法_访问 doris,阿里大牛教你自己写大数据开发第三方库
2401_84181108
程序员大数据
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!arrow-memory-netty${arrow.v
- PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词:PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
- 深度学习框架PyTorch原理与实践
AI天才研究院
AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
- Paddle进阶实战系列(三):基于SVTR算法的手写英文单词识别
GoAI
深入浅出OCR深入浅出AI计算机视觉OCRpaddle深度学习人工智能
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➡️链接加群。专栏推荐:➡️
- Python第三阶段学习 Django day08
MetalTrader
Tude-Pydjangopython
《DjangoWeb框架教学笔记》目录文章目录《DjangoWeb框架教学笔记》目录文件上传Django中的用户认证(使用Django认证系统)auth基本模型操作:auth扩展字段电子邮件发送项目部署uWSGI网关接口配置(ubuntu18.04配置)nginx及反向代理配置nginx配置静态文件路径404/500界面邮件告警文件上传文件上传必须为POST提交方式表单中文件上传时必须有带有enc
- MySQL学习Day26——事务基础知识
糖JL是我儿
MySQL学习mysql学习数据库
一、数据库事务概述:事务是数据库区别于文件系统的重要特性之一,事务会让数据始终保持一致性,能通过事务机制恢复到某个时间点,可以保证提交到数据库的修改不会因为系统崩溃而丢失1.查看引擎支持事务的情况:只有InnoDB存储引擎支持事务SHOWENGINES;2.基本概念:事务:一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态事务处理的原则:保证所有事务都作为一个工作单元来执行,即使出现了故障,都不能
- 【笔记】架构上篇Day9b 六张图,带你回顾架构师的六条生存法则
gikod
系统架构笔记架构
六张图,带你回顾架构师的六条生存法则简介:包含模块一架构师的六大生存法则-模块小结:这些生存法则的逻辑是什么?&六张图,带你回顾架构师的六条生存法则2024-08-2922:40:12你好,我是辰洋,是《郭东白的架构课》的负责人。这是我们在这个专栏的第一次正式会面,你可能会觉得与我有些陌生。不过从我的眼光来看,对于专栏里的每一行字、每一个案例,对于在认真学习、留言打卡的你,我都太熟悉了。好了,感性
- 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 =