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在数据驱动的世界里,数据库的性能直接影响到整个应用系统的响应速度和用户体验。随着业务量的增长和技术的发展,传统的缓存机制逐渐暴露出局限性。如何更智能地识别并利用热点数据进行缓存优化,成为提升数据库性能的关键所在。今天,我们将深入探讨一种创新的方法——基于机器学习的自适应缓存热点识别优化策略,并分享其在MySQL中的具体实现方案。为什么选择机器学习?传统上,开发者们依赖于手动配置或预设规则来决定哪
- Java 24 正式发布:AI 开发与后量子安全引领企业级编程革命
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摘要2025年3月18日,Oracle正式发布Java24(OracleJDK24),这是Java诞生30周年之际的重要版本更新。新版本聚焦AI开发支持、后量子安全加密、性能优化和开发效率提升,提供20余项新特性及数千项改进,为企业级应用开发注入全新动力。一、语言特性:代码简洁性与模式匹配增强Java24在语法层面进一步简化代码逻辑,提升开发效率:JEP488:原始类型模式匹配(第二次预览)支持在
- 股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?
云策量化
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[Android]NFC卡模拟链接:https://pan.xunlei.com/s/VOM4VZZGlLh_SLa9m6Mwh4YBA1?pwd=aeqp#【应用名称】NFC卡模拟【应用版本】9.05【软件大小】2.7mb【适用型号】安卓【应用说明】功能强大且的NFC卡模拟器,可模拟各类门禁卡、电梯卡、部分公司(工厂)工卡或饭卡、部分学校饭卡、部分图书馆借书卡等各类IC卡,用手机替代卡片去刷门禁
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什么是SpringBoot?SpringBoot是由Pivotal团队开发的一个基于Spring框架的快速开发框架,旨在简化Spring应用的初始搭建和开发流程。其核心理念是“约定优于配置”(ConventionoverConfiguration),通过默认配置和自动化机制,使开发者能够快速构建独立的、生产级别的应用程序。以下是其核心定义与特点:基于Spring的扩展与优化SpringBoot并非
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前言TCP(TransmissionControlProtocol,传输控制协议)是TCP/IP协议栈中的核心协议,作为互联网通信的基石,承担着确保数据可靠传输的重要职责。接下来我将分两篇文章,从四个部分带大家学习一些与TCP相关的基本概念和机制,首先我将带大家认识一下TCP报头字段的含义,然后了解TCP保证可靠性的一些机制,接下来是TCP进行效率优化的机制,最后是TCP与应用层相关的概念。本篇文
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行业现状UI(用户界面)设计关注用户与产品交互的界面设计,包括软件、应用程序、网站或任何数字产品的视觉和操作元素的集合,旨在提供用户友好的界面,使用户能够轻松地使用产品并实现他们的目标。UX(用户体验)设计则更为宏观,关注用户与产品交互过程中的全部体验,包括使用前、使用中和使用后的感受,目标是优化产品的功能性、可用性、易用性,确保用户在使用产品的过程中有良好的体验。近年来,随着技术的不断进步和用户
- LLMOps 是什么?
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1.LLMOps是什么?LLMOps(LargeLanguageModelOperations)指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型(LLMs)的操作和实践。这些操作可以涵盖多个领域,例如模型的训练、推理优化、部署、监控、故障排除等。在实际应用中,LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果,确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。通常,它包括以下几个关键方面:模型训练:如何高效地训练大规
- 每日面试题-假设有一个 1G 大的 HashMap,此时用户请求过来刚好触发它的扩容,会怎样?让你改造下 HashMap 的实现该怎样优化?
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一、原理解析:HashMap扩容机制的核心问题当HashMap的size>capacity*loadFactor时触发扩容(默认负载因子0.75)。扩容流程如下:创建新数组:容量翻倍(newCap=oldCap{privateNode[]oldTable;privateNode[]newTable;privatevolatileintmigrationIndex=0;//迁移进度指针publicv
- c++介绍进程和线程区别
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- 第6章:Dockerfile最佳实践:多阶段构建与镜像优化
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以下是为程序员量身定制的晋升架构师实战指南,结合行业案例与可落地路径,助你完成技术跃迁:一、晋升路径拆解(从Code到Architecture)程序员→高级工程师核心任务:独立完成模块开发(需求分析+方案设计+编码实现)技术重点:掌握1-2门核心语言(如Java/Go)、熟悉主流框架(SpringCloud/Dubbo)案例:主导用户中心模块开发,通过缓存优化将接口响应时间从800ms降至150m
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双缓冲机制一、双缓冲机制的原理二、双缓冲的典型应用场景三、双缓冲的优势四、双缓冲的实现方式1.硬件级双缓冲2.软件级双缓冲3.性能提升对比五、双缓冲的挑战与解决方案六、总结双缓冲机制是一种通过使用两个缓冲区(BufferA和BufferB)来优化数据传输或处理效率的技术,其核心原理是并行处理与交替切换。以下是详细解析:一、双缓冲机制的原理基本概念:双缓冲区:系统维护两个相同大小的内存区域。分工协作
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- OpenStack 云平台的深度定制与性能优化
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引言OpenStack作为一款领先的开源云平台,以其高度的灵活性和可扩展性,为企业构建云计算基础设施提供了强大的支持。然而,不同企业的业务场景和技术需求千差万别,原生的OpenStack部署往往无法完全满足企业特定的要求。因此,对OpenStack云平台进行深度定制,并在此基础上进行性能优化,成为了企业充分发挥OpenStack优势、提升云服务质量的关键。本文将深入探讨如何针对企业特定需求对Ope
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uni-app是一个使用Vue.js开发所有前端应用的框架,可以编译到iOS、Android、H5、以及各种小程序等多个平台。以下是uni-app页面生命周期的详细介绍,包括一些简单的示例:初始化阶段onLoad(options)触发时机:页面加载时触发,且只触发一次。参数:options是一个包含页面路径参数的对象。示例:从上一个页面传递参数到当前页面。onLoad(options){conso
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引言在Java并发编程中,资源同步如同精密仪器的齿轮咬合,任何偏差都可能导致系统崩溃。本文将以Java视角解析经典PV操作原理,通过真实可运行的代码示例,带你掌握线程同步的底层实现逻辑。一、Java信号量实现机制1.1Semaphore类解析importjava.util.concurrent.Semaphore;//创建包含5个许可的信号量(相当于计数信号量)Semaphoresemaphore
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自Vista及Win7开始,微软更改了原有的应用程序存储目录结构,(XP是ApplicationData)C\用户\用户名\Appdata,并分为Roaming,Local,及LocalLow三个文件夹.更改原因如下:优化登录速度根据使用安全级别分别访问不同文件夹Windows使用Local及LocalLow文件夹存放非漫游的应用程序数据(类似注册表Local_machine)及一些空间占用大无法
- What's new in dubbo-go v3.3.0
我们dubbogo社区很高兴地宣布发布最新版本v3.3.0!这一版本带来了多个Bug修复、新特性以及代码优化,显著提升了dubbogo的稳定性与功能性。版本亮点在本次更新中,我们对多个核心组件进行了改进,以解决服务发现、注册中心相关的问题,并优化内存管理,减少内存泄漏。此外,我们增强了底层通信库的错误处理能力,并提升了系统的整体稳定性,为Go开发者提供更强大、更可靠的微服务开发体验。本次更新的主要
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Deepseek和豆包在技术创新方面的相同点与不同点如下:相同点架构基础:都以Transformer架构为基础进行开发。Transformer架构能有效处理长序列数据,捕捉文本语义信息,为模型性能提供基础。混合专家模型(MoE)应用:都采用了MoE架构。该架构将模型拆分为多个“专家”,训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集,提高模型表达能力和效率,降低训练成本。模型优化以提升性能:都通过
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Tagamanent,Spain引言这是一个再经典不过的面试题了,希望大家能学到精髓。开始介绍在分布式系统和高并发场景中,高负载(HighLoad)与低使用率(LowUtilization)的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强,传统监控指标难以直接定位根因。本文从系统层、应用层、架构层多维度拆解,提供一套完整的排查与优化方法论。核心概念厘清•负载(Load):系统当前待处理任务
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欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇!在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。今天,我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习:深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块:(1)使用nn.Sequent
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本文将结合电商场景比如优化商品详情页数据加载,深入探讨CountDownLatch的工作原理及实际应用。本文目录1.简介2.商品详情页数据加载优化实战3.CountDownLatch的优势4.其他应用场景5.使用误区1.简介CountDownLatch是Java并发包java.util.concurrent中的一个同步工具类。允许一个或多个线程等待,直到其他一组线程完成一系列操作。CountDow
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一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
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在自然语言处理(NLP)领域,每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。特别是其推理服务器TitanTakeoff,使得在本地硬件上轻松部署大语言模型(LLMs)成为可能。技术背景介绍TitanTakeoff是TitanML提供的一项服务,它允许用户在本地硬件上运行推理工作负载。支持大多数
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★★★React事件绑定原理★★★React中的setState缺点是什么呢★★★React组件通信如何实现★★★类组件和函数组件的区别★★★请你说说React的路由是什么?★★★★★React有哪些性能优化的手段?★★★★Reacthooks用过吗,为什么要用?★★★★虚拟DOM的优劣如何?实现原理?★★★★React和Vue的diff时间复杂度从O(n^3)优化到O(n),那么O(n^3)和O
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一、四层协议攻击类型与特征攻击类型协议层特征SYNFloodTCP大量半开连接,SYN_RECV状态堆积UDP反射放大UDP小请求包触发大响应(如NTP、DNS响应)TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击TCP建立大量空闲连接占用端口资源二、TCP层定制防御方案1.SYNCookie防护(内核参数优化)#启用SYNCookieecho1>/proc/sys/net/ipv4/tc
- Java序列化进阶篇
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
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- 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
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注:兼容svn检出
2.运行脚本
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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 =