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引言“爆竹声中一岁除”,听到这句话,想必大家都不陌生吧。在城市中看到那拖着彩星的烟花飞向天空,在空中绽放出来,那一刻是多么美好。那么,话说回来,你是否想过用代码的力量,在虚拟世界中重现这绚烂的烟花场景呢?借助Python强大的绘图和动画库,我们完全可以实现这一有趣的创意,为2025年增添一份独特的科技感与浪漫氛围。准备工作在开始编码之前,我们需要安装一些必要的Python库。这里我们会用到pyga
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这是一个基于PythonTurtle模块的气球动画程序,用于儿童节祝福。通过气球类、漂浮函数和主函数的设计,实现气球动态漂浮和祝福语展示,展现Python的可编程性和动态性。使用python画气球前,先了解一下turtle。Turtle画板turtle.setup(width,height)#设置画板的大小Turtle画笔turtle.penup()#抬起画笔turtle.pendown()#放下
- 【常用0x000000类型颜色代码表】
萌虎不虎
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常用0x000000类型颜色代码表"black"=>array(0x000000),黑色"maroon"=>array(0x800000),栗色"green"=>array(0x008000),绿色"olive"=>array(0x808000),橄榄色"navy"=>array(0x000080),藏青色"purple"=>array(0x800080),紫色"teal"=>array(0x00
- 2025年编程语言排行榜
CodeXTreme工作室
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一、前言2025年编程语言排行榜,啊,这可是个让人兴奋的话题!在这个五彩斑斓的编程世界中,各种语言就像是繁星闪烁的天空,每一个语言都有其独特的特点和吸引力。那么,让我们来一起预测2025年编程语言排行榜吧!二、排行注:有亿些是我自己编的语言……嘻嘻。第一名当属"懒人语言"(LazyLang)——Python。这款全新的语言完美地符合了2024年人们对生活的追求:懒惰舒适!你不再需要写冗长的代码,只
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广江鹏
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本教程的知识点为:机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例:鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例:鸢尾花种类预测1.8案例:鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2:预测facebook签到位置1项目描述线性回归2.3数学:求导1常见函数的导数线性回归2.5梯度下降方法介绍1详解梯度下降算法线性回归2.6线性回归api再介绍小结线性回归2.9正则化线
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深秋时节,校园宛如被大自然精心雕琢的艺术殿堂。金黄的银杏叶在阳光的轻抚下,闪烁着细碎的光芒,微风拂过,叶片相互摩挲,发出沙沙的轻响,仿佛在低声诉说着岁月的故事。一片片银杏叶悠悠然飘落,宛如一只只金色的蝴蝶,轻盈地落在校园的小径上,为其铺上了一层柔软而华贵的金色绒毯。小冷背着那装满了书籍与疲惫的书包,脚步沉重且迟缓,每迈出一步都似用尽全身力气,仿佛双腿被灌入了沉重的铅液,缓缓踏入这片熟悉又承载着无数
- 通过matlab实现机器学习的小项目示例
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一个基于鸢尾花分类的MATLAB机器学习小项目示例,涵盖数据预处理、模型训练、评估及可视化全流程,适合入门学习。文章目录项目目标完整代码实现代码说明运行结果数据加载与探索数据预处理模型训练模型评估可视化决策边界展方向项目目标使用鸢尾花数据集(IrisDataset),训练一个分类模型,根据花萼和花瓣的尺寸(4个特征)预测花的类别(3种:Setosa,Versicolor,Virginica)。完整
- 大彩科技新品首发--新1代HMI人机界面!
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该产品是一款7.0寸分辨率为800*480的M型医用级组态HMI人机界面屏。使用VisualHMI人机界面组态开发平台开发,内部集成了DCBUS、XGUS、Modbus(主/从机)和FX2N(标准/扩展)、FX3U、台达、信捷等协议,可通过VisualHMI一键配置协议;控件上新增配方功能、分期功能、流动块、操作记录表等控件,可以适应更多应用环境。7.0寸电容触摸产品图片7.0寸电阻触摸产品图片核
- Python-机器学习(二)-K近邻算法的原理与鸢尾花数据集实现详解
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- 如何根据壁纸主题选择合适的主色调?
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选择合适的主色调是壁纸设计中的关键步骤,它直接影响到壁纸的整体风格和情感传达。以下是一些根据壁纸主题选择主色调的技巧和建议:一、明确壁纸主题浪漫风格:主题:营造温馨、梦幻的氛围。主色调:粉色、紫色、浅蓝色、米色等柔和色调。示例:粉色渐变背景,搭配紫色的花朵和浅蓝色的光晕,营造出浪漫的氛围。自然风格:主题:展现自然、清新、宁静的氛围。主色调:绿色、蓝色、米色、白色等自然色调。示例:绿色渐变背景,搭配
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。
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在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
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通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
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“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。
灵封~
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导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测
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引言K最近邻(KNN)算法是一种简单且直观的分类算法。它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,包含了三种不同类型的鸢尾花,每种类型由四个特征(花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度)描述。本文将使用scikit-learn中的KNN算法对该数据集进行分类预测。KNN算法概述KNN算法的核心思想是:对于一个未知类别的样本,通过计算该样本与已知样本的距离,
- Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解
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目录Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一:鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二:手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四、SVM的优化与核方
- RoHS 简介
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RoHS(RestrictionofHazardousSubstancesDirective,限制有害物质指令)是欧盟制定的一项环保法规,旨在限制电气和电子设备中某些有害物质的使用,以减少这些产品对环境和人体健康的危害。RoHS限制的有害物质及其限量铅(Pb):0.1%汞(Hg):0.1%镉(Cd):0.01%六价铬(Cr6+):0.1%多溴联苯(PBB):0.1%多溴二苯醚(PBDE):0.1%
- python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
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python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测
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一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一,是著名的模式识别统计学方法,在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一,也是基于实例的学习方法中最基本的,又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例:fromsklearn.datasetsimportl
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一.准确率accuracy将预测结果和测试集的目标值比较,计算预测正确的百分比准确率越高说明模型效果越好fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#加载鸢尾花数据X,y=datasets.load_i
- AT8236单通道直流有刷电机驱动芯片性能介绍可适用于打印机类的办公自动化设备
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杭州中科微AT8236是一款直流有刷电机驱动器,能够以高达6A的峰值电流双制电机。利用电流衰减模式,可通过对输入信号进行脉宽调制(PWM)来控制电机转速,同时具备低功耗休眠模式。AT8236集成同步整流功能,可显著降低系统功耗要求;内部保护功能包含过流保护,短路保护,欠压镇定和过温保护。AT8236提供一个故障检测输出管脚;且提供一种带有外露焊盘的ESOP8封装,能有效改善散热性能,且是无铅产品,
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描述春天校园里万物复苏的景象。嫩绿的小草从泥土中探出头来,花坛里的花朵竞相开放,有红的、黄的、紫的,五彩斑斓。教学楼前的大树长出了新叶,微风拂过,树叶沙沙作响。同学们在操场上奔跑嬉戏,脸上洋溢着灿烂的笑容,仿佛连空气都充满了生机与活力。春天的校园,就像一幅充满希望与活力的画卷,让人沉醉其中。
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超简单|Python实现机器学习算法——KNNKNN算法简介算法实现步骤如何用python实现KNN算法Scikit-learn算法库实现KNN分类器Sklearn建模流程KNN算法简介KNN算法(k近邻算法)是一种有监督分类算法,它的原理非常简单,下面以一个简单的例子引入。已知两种酒的标签:赤霞珠和黑皮诺,在这个情景中,我们对酒进行分类的依据是酒精浓度和颜色深度,如下图所示:红色代表赤霞珠,紫色
- 恭喜 Apache RocketMQ、Apache Seata 荣获 2024 开源创新榜单“年度开源项目”
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近日,以“新纪天工、开物焕彩——致敬开源的力量”为活动主题的“重大科技成就发布会(首场)”在国家科技传播中心成功举办,并隆重揭晓了2024开源创新榜单,旨在致敬中国开源力量,传播推广开源科技成就,营造中国开源创新生态。2024年开源创新榜单由中国科协科学技术传播中心、中国计算机学会、中国通信学会、中国科学院软件研究所共同主办,中国开发者社区承办,以王怀民院士为首组建评审委员会,进行研讨评审,面向中
- 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目
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基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍:本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集,包含三种类别的花朵:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类别由四个特征描述:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习?机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据(即训练数据)构建模型,并根据训
- 推荐一款牛逼的Windows神器!功能很强大!
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嗨喽,各位新来的小伙伴们,你们好!由于公众号做了改版,为了保证公众号的资源推送,能够第一时间及时送达,大家记得将搜罗哥的公众号加星标置顶,在此真诚的感谢!上篇推文:LeetCode1-50题汇总,速度收藏!职场上办公,最讲究的就是效率了,很多小伙伴没有一个合适的工具来帮助自己,提升工作的效率,一会需要处理图片,一会需要识别一些文字,今天搜罗哥就给小伙伴介绍一款提升效率的工具:万彩办公大师。1软件简
- Python中的列表
蒙面人mmmmmm
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1、IDLE默认内置函数都是紫色,字符串是绿色,关键字(如if)是橙色,生成的所有结果为蓝色2、Python的变量标识符没有类型!!但是标识符指示的数据对象有类型。3、Python列表可以包含各种类型的数据,也就是说在同一个列表中,可以同时有字符串和数字4、for循环:可以实现迭代for目标标识符in列表:列表处理代码(suite)这里有缩进的哦~~当然,迭代也可以用while。不过使用while
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(原创作者:不勾心的豆角)本期【勾心原创】,继续本人不勾心的豆角的现代诗创作之旅。《去年夏天》原创作者:不勾心的豆角那里芳草茵茵绿柳成行澄净蓝天下屋顶们相亲相爱闪着橙色紫色的馨香溪流温柔偎依着村庄牛儿羊儿信步徜徉还有成群的白鸽在尖顶的教堂盘旋歌唱孩子们是自由的蒲公英奔跑在希望的田野上任由天真的笑声肆无忌惮烂漫这人间天堂夜幕小心翼翼呵护着甜美的梦乡只剩尽职的晚风陪伴顽皮的星子们游荡快告诉我心爱的姑娘
- 生命如花
坦释空
每个人的心中都有一株妙莲花。这是禅家语。禅家总是站在理性的高处,以超越红尘的洒脱来参悟人生和自省生命。那么,凡俗中人呢?生如夏花之绚丽,死如秋叶之静美。这是诗人语。多少人在赞美:姑娘好像花一样!又有多少人在咏歌:花儿与少年。的确,人生如花。花一样的生命,理应自诞生之日起,就一瓣一瓣地绽放她的美丽与清香,使这个原本死寂荒凉的世界五彩缤纷,充满快乐。事实上,人类自诞生起,就一代一代地做着这方面的努力,
- 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
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
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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 =