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一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的?二、为什么要进行量化?2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结:量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化(WeightQuantization)3.2激活量化(ActivationQuantization)3.3梯度量化(GradientQuantiz
- 楚人失弓的故事
承德富强口才学校孙云龙校长
楚人失弓据说楚王打猎时丢失一张弓,下属十分着急,到处寻找,楚王阻止下属去寻找,他说:“止,楚王失弓,楚人得之,又何求之!”第一层境界:楚王胸襟开阔。儒家:《孔子家语·好生》中说,楚王出游,亡弓,左右请求之。王曰:“止,楚王失弓,楚人得之,又何求之!”孔子闻之,惜乎其不大也,不曰人遗弓,人得之而已,何必楚也。第二层境界:孔子认为,楚王的度量还不够大,爱人,不应只爱自己国人,而应爱世人。因此,他觉得,
- KL散度:信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量
不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与数学本质KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度,定义为:DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)logP(x)Q(x)(离散形式)D_
- Tableau日常分析小技巧(2):数值中空值处理
Tableau日常小技巧
在日常分析中,我们常遇到数据源度量字段中有空值,那么,遇到这种情况我们如何在Tableau中做数据处理呢?数据源比较简单,如下图所示:将数据源导入TableauDesktop中,同时将类别放入‘行功能’,将销售额放入标记框文本中如图所示:表格中出现的空值是我们数据源中的缺失值,有两种方法可以处理缺失值方法一:使用zn()函数zn()函数表达式为zn(expression)表示如果表达式不为null
- 图机器学习(13)——图相似性检测
图机器学习(13)——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务,其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是,由于这类方法在设计上具有通用性,同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上,这是网络分析的重要步骤,同时也
- 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)介绍
EmorZhong
机器学习人工智能深度学习数据结构算法
在时序数据分析中,动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量(如欧氏距离)在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位(如节奏快慢不同)或长度差异时,仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW?传统的距离度量(如欧氏距离)要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中,
- AI 边缘算力关键技术白皮书 2024
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1边缘算力关键技术边缘算力的技术体系架构如图1所示,主要包括:边缘算力基础设施、边缘算力网络、边缘智能、边缘算力安全等四方面。其中,边缘算力基础设施聚焦于计算、存储、网络等物理硬件资源及其虚拟化,边缘算力网络关注分布式算力资源的感知、度量、并网、调度、管控等,边缘智能涉及系统部署、数据处理、模型优化、边缘训练、边缘推理等关键问题,边缘算力安全则贯穿始终提供对从基础设施到上层服务的全面安全保障。图1
- 打造企业级数据治理运营体系:从项目到产品,再到体系化运营
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“治理不是项目,而是一种持续运营的能力。”——企业数据治理的终点,是从‘上线’走向‘长治久安’。本文目录为什么数据治理必须“可运营”?企业治理运营体系四要素治理运营的核心流程设计治理运营常见问题与对策治理成效度量指标体系总结与下一步1️⃣为什么数据治理必须“可运营”?在多数企业中,数据治理容易陷入以下误区:误区表现治理项目化一次项目验收完就结束,缺乏后续维护♂️责任虚化“治理归数据团队,业务不管
- 软件测试系列--白盒测试覆盖率的问题
测试届老纪
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覆盖率##一、覆盖率的概念###覆盖率是用来度量测试完整性的一个手段,现在有越来越多的测试工具能够支持覆盖率测试,但是它们本身并不包含测试技术,只是测试技术有效性的一个度量。白盒测试中经常用到的覆盖率是逻辑覆盖率。二、覆盖率的目的###覆盖率对于软件测试有着非常重要的作用,通过覆盖率我们可以知道我们的测试是否充分,我们测试的弱点在哪些方面,进而指导我们设计能够增加覆盖率的测试用例,有效的提高测试质
- C语言数据结构与算法专栏目录
CodeAllen嵌入式
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后序会开一个《嵌入式数据结构专栏》主要为了学习嵌入式的同学,软件能力提升和大厂面试能力,感谢大家关注!直达专栏:https://blog.csdn.net/super828/category_11083370.html《C语言数据结构与算法》专栏已经更新完毕,共计72篇分享,后期会逐渐修改错误并添加内容0数据之间的关系有哪些?1如何度量一个算法的好坏?2常见的时间复杂度实例
- Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究
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Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题,提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈,然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证,我们的方法在保持模型性能的同时显著
- DTW 动态时间规整:时间序列的柔性桥梁
在时间的长河中,数据如浪花般不断涌现,而时间序列数据更是其中璀璨的存在。当我们试图比较两段时间序列时,常常会遇到一个棘手的问题:就像两位舞者,他们演绎着相同的舞蹈,却有着不同的节奏与速度,直接对比难以判断二者的相似度。而DTW(DynamicTimeWarping,动态时间规整)算法,就像一座神奇的柔性桥梁,能够跨越时间节奏的差异,精准度量时间序列间的相似性,在众多领域发挥着不可或缺的作用。一、D
- Open3D 点到面的ICP配准算法
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目录一、算法原理1、算法概述2、点到平面ICP精配准3、参考文献二、主要函数三、代码实现四、结果展示1、初始位置2、配准结果一、算法原理1、算法概述 点到平面度量通常使用标准非线性最小二乘法来求解,例如Levenberg-Marquardt。点到平面ICP算法的每次迭代通常比点到点算法慢,但收敛速度明显更快。两个点云之间的相对旋转小于30°,在旋转矩阵中用θ替换sinθ,用1替换cosθ实现用线
- 模糊集合的度量
模糊集合的度量有三种:距离,贴近度,模糊度。模糊集合间的距离。d=(∑|SA(xi)-SB(xi)|^p)^(1/p)。p=1时,海明距离;p=2时,欧几里得距离。贴近度。1、δ=1-1/n*(∑|SA(xi)-SB(xi)|),海明贴近度;2、σ=1-1/sqrt(n)*(∑|SA(xi)-SB(xi)|^2)^(1/2),欧几里得贴近度。最大最小贴近度,格贴近度不做介绍。模糊度。d(A)表示模
- 数据仓库之星型模型
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星型模型(StarSchema)是一种常见的数据仓库建模技术,专门用于支持高效的查询和数据分析。它以其简单直观的结构得名,中心是一个事实表(FactTable),周围是多个维度表(DimensionTables),整体结构看起来像一颗星。星型模型的组成部分事实表(FactTable)定义:存储与业务过程相关的数值型度量数据(Measures),如销售额、数量等。特征:主键:由多个外键组成,这些外键
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情感对话论文阅读gpt-3共情回复上下文学习提示学习大模型
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 智能交通信号灯
java 猿
java日更java算法开发语言
题目描述蓝桥智慧城市在一条主干道上沿路安装了NNN个智能交通信号灯,这些信号灯按位置从111到NNN编号。每个信号灯都有着一种控制模式,对于第iii个信号灯,其控制模式用AiA_iAi表示,AiA_iAi是一个大于等于111的整数。为了评估信号灯配置的“多样性”,交通管理专家提出了一种度量方式:对于任意两个不同位置xxx和yyy,它们的多样性分数被定义为大于等于111的整数中,第一个既不是AxA_
- dph-framework:提升软件开发者生产力与幸福感的框架
乔昕连
dph-framework:提升软件开发者生产力与幸福感的框架dph-framework项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dp/dph-framework项目介绍在现代软件开发环境中,如何衡量和提升开发者的生产力和幸福感,是每一个技术团队都需要关注的重要问题。LinkedIn开源了dph-framework,一个专门为软件开发者设计的生产力与幸福感度量框架。这
- 2.2. 泛函分析讲义I-度量空间概述
吉星照MoMo
实变泛函与测度理论数学建模
泛函分析的三大空间自然是:度量空间、线性赋范空间和Hilbert空间,由[泛函分析的起源与发展],我们知道引入度量空间和希尔伯特空间的动机是截然不同的度量空间是Frechet有意识地去引入一种抽象理论,使得这种理论能够将康托尔,沃尔泰拉以及阿尔泽拉等人的工作统一起来.内积空间是在求解积分方程的过程中创造出来的,赋范线性空间是巴拿赫系统地发展了Frechet的思想,以及利用了Hilbert空间l2,
- Python编程:色温
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C++与python交互编程python色温
色温(ColorTemperature)是一个用来描述光源颜色特征的物理量,通常用开尔文温度(K)表示。它并不是指灯泡或光源的实际温度,而是以绝对黑体辐射为参照的一种度量方式。当一个理想的黑体被加热到特定温度时,它会发出特定颜色的光,这个颜色与光源的颜色相匹配时,该黑体的温度即为该光源的色温。色温范围及其对应的光色:低于3000K:暖白色,给人以温暖、舒适的感觉,类似于烛光或者白炽灯。3000K至
- 【k近邻】 K-Nearest Neighbors算法原理及流程
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【k近邻】K-NearestNeighbors算法原理及流程【k近邻】K-NearestNeighbors算法距离度量选择与数据维度归一化【k近邻】K-NearestNeighbors算法k值的选择【k近邻】Kd树的构造与最近邻搜索算法【k近邻】Kd树构造与最近邻搜索示例k近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常用的监督学习算法,可以用于分类和回归问题。在OpenCV中
- 各种极难数学概念的介绍
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#天才少年学习合集数学
(图片摘自B站视频【毕导】这个视频里说的都是真的,但你却永远无法证明)1.李代数(LieAlgebras)定义与运算规则:李代数是一类非结合代数,其元素间的运算满足交替性(即[x,x]=0对所有元素x成立)和雅可比恒等式(即[x,[y,z]]+[y,[z,x]]+[z,[x,y]]=0)。这里的运算[⋅,⋅]称为李括号,它度量了元素间的“非交换性”。与李群的关系:李代数与李群紧密相关,李群是具有光
- 像素深度(bpp)
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hevc3D-HEVCbppHEVC/H.265
像素深度是指存储每个像素所用的位数,它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如,一幅彩色图像的每个像素用R,G,B三个分量表示,若每个分量用8位,那么一个像素共用24位表示,就说像素的深度为24,每个像素可以是16777216(2的24次方)种颜色中的一种。在这个意义上,往往把像素深度说成是图像深度。表示一个像素的位数
- 【软考高级系统架构论文】论软件维护方法及其应用
论文真题软件维护是指在软件交付使用后,直至软件被淘汰的整个时间范围内,为了改正错误或满足新的需求而修改软件的活动。在软件系统运行过程中,软件需要维护的原因是多种多样的,根据维护的原因不同,可以将软件维护分为改正性维护、适应性维护、完善性维护和预防性维护。在维护的过程中,也需要对软件的可维护性进行度量。在软件外部,一般采用MTTR来度量软件的可维护性;在软件内部,可以通过度量软件的复杂性来间接度量软
- 【Python】Python+PIL计算两个图像的相似度
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第一章:图像相似度计算概述1.1什么是图像相似度?图像相似度,顾名思义,是指衡量两幅或多幅图像在视觉内容或语义信息上相似程度的指标。它是一个介于0(完全不相似)和1(完全相同或高度相似)之间的数值,或者是一个可以反映相似程度的距离度量(距离越小越相似)。在计算机视觉领域,图像相似度计算是诸多高级应用的基础。1.1.1定义与重要性定义:图像相似度的定义可以从多个层面进行。像素层面:直接比较两幅图像对
- 数据赋能(262)——数据赋能业务——数据优化业务
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“原理:数据优化业务”是作为标准的参考内容编写的。概述数据优化业务之所以重要,是因为数据作为业务运行的主要特征,提供了对业务性能、效率和价值进行度量和改进的依据。通过对数据的深入分析和挖掘,企业可以更加精准地把握市场机遇,解决业务问题,进而提升业务效果和竞争力。原则定义数据优化业务:利用数据对业务流程、产品设计和市场策略等进行优化。通过数据分析和对比,找出潜在问题和改进空间,提升业务效率和客户满意
- 数据赋能(273)——数据分析与沟通——可比性
lh1793
数据
概述当数据具有相同的度量单位和标准时,可以确保分析结果的准确性,避免由于度量单位不一致导致的误差和误解。可比较的数据能够提供直观的对比信息,帮助决策者快速理解数据之间的关系和差异,从而制定更有效的策略。采用统一的度量单位和标准可以增强数据的透明度,使数据更易于理解和解释。原则定义数据可比性原则:数据应具有相同的度量单位和标准,以便直接比较,避免分析结果失真。可比性原则核心在于确保数据的统一性和标准
- 团队管理方法论系列二目标管理工具OKR
xyy511
团队管理方法论java职场和发展学习方法程序人生
一、概念OKR是一个很有用的目标管理工具,在Google使用后,最近几年OKR很流行,这里简单介绍下:O表示目标,是鼓舞人心的目标,可以使每个人保持一致和受到启发;KR则表示关键结果,是达成目标需要注意的度量二、用好OKR关键点第一,使用OKR最重要的目的是,让团队对齐目标,所以在实施OKR时,我们要随时留意这个目的。可以说,这是执行OKR最关键的原则。基于这个原则,我们可以扩展出很多实际操作。比
- mysql查询每种产品的销售总额_MDX示例:统计各产品每个季度的销售排名
爱喝冰红茶
ITPUB数据仓库与数据挖掘论坛用户Damon__Li问:统计各种产品在本年每个季度的销售排名,(现在有日期、产品维度和销售额度量)大体显示如下Q1Q2Q3Q4销售额排名销售额排名销售额排名销售额排名产品130002200035000140ITPUB数据仓库与数据挖掘论坛用户Damon__Li问:统计各种产品在本年每个季度的销售排名,(现在有日期、产品维度和销售额度量)大体显示如下Q1Q2Q3Q4
- 假设检验:统计推断的决策艺术
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概率论与数理统计概率论
目录引言8假设检验8.1假设检验的基本原理8.1.1核心概念框架8.1.2假设形式8.2检验的两类错误8.2.1错误类型矩阵8.2.2错误概率关系8.3单正态总体参数检验8.3.1均值μ的检验8.3.2方差σ²的检验8.4双正态总体参数检验8.4.1均值差检验8.4.2方差比检验8.5P值:检验的客观度量8.5.1P值定义8.5.2决策规则8.5.3P值解读引言假设检验是统计学的’审判法庭’——通
- 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 =