- DES & 3DES 简介 以及 C# 和 js 实现【加密知多少系列_2】
橙子家czzj
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〇、简介1、DES简介DES全称为DataEncryptionStandard,即数据加密标准,是一种使用密钥加密的块算法,1977年被美国联邦政府的国家标准局确定为联邦资料处理标准(FIPS),并授权在非密级政府通信中使用,随后该算法在国际上广泛流传开来。在很长时间内,许多人心目中“密码生成”与DES一直是个同义词。直到1997年NIST(美国国家标准与技术研究院)开始公开征集更安全的加密算法以
- 基于YOLOv11的目标检测系统
夜思、晨
YOLO目标检测人工智能
基于YOLOv11的目标检测系统前言YOLO11是UltralyticsYOLO是实时物体检测器系列中的最新产品,以最先进的精度、速度和效率重新定义了可能实现的目标。在之前YOLO版本令人印象深刻的进步基础上,YOLO11在架构和训练方法上进行了重大改进,使其成为广泛的计算机视觉任务的多功能选择。YOLOv11在COCO数据集的表现如下图:一、软件简介这款软件是一种基于最新YOLOv11算法的目标
- yolov5 c++ onnx pytorch pycharm gpu train test
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YOLOc++opencvpytorchpycharm
目的:目标实时检测;方法:c++调用yolov5模型;数据资源参考:【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程(2022.06.28全新版本v6.1)_yolov5教程-CSDN博客代码:#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;//#classnamesstd::vectorclasses={"
- 风险管理输入、工具与技术、输出
StickToForever
系统集成项目管理工程师第三版职场和发展经验分享学习笔记
过程输入工具与技术输出规划风险管理1.项目章程2.项目管理计划所有组件3.项目文件干系人登记册4.事业环境因素5.组织过程资产1.专家判断2.数据分析干系人分析3.会议1.风险管理计划识别风险1.项目管理计划需求管理计划、进度管理计划、成本管理计划、质量管理计划、资源管理计划、风险管理计划、范围基准、进度基准、成本基准2.项目文件假设日志、成本估算、持续时间估算、经验教训登记表、问题日志、需求文件
- 使用Python和TensorFlow/Keras构建一个简单的CNN模型来识别手写数字
mosquito_lover1
pythontensorflowkeras
一个简单的图像识别项目代码示例,使用Python和TensorFlow/Keras库来训练一个基本的CNN模型,用于识别MNIST手写数字数据集,并将测试结果输出到HTML。代码运行效果截图:具体操作步骤:1.安装所需的库首先,确保你已经安装了所需的Python库:pipinstalltensorflownumpymatplotlibpandasjinja2TensorFlow:用于构建和训练深度
- C#面试常考随笔15:C#的GC原理是什么?
Dr.勿忘
算法c#开发语言游戏引擎unity面试
基本概念托管堆:在C#中,对象的内存分配主要发生在托管堆上。当创建一个对象时,CLR会在托管堆上为其分配一块连续的内存空间。引用计数:引用计数是一种简单的内存管理方法,它通过记录每个对象被引用的次数来判断对象是否可以被回收。当引用计数为0时,对象就可以被回收。但C#的GC并没有采用这种方法,而是使用了标记-清除和分代回收算法。标记-清除算法这是GC的核心算法之一,主要分为两个阶段:标记阶段和清除阶
- 深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决
winrisef
YOLO深度学习人工智能pythonconda
问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错,多方查阅资料后得到了解决方案。关于我的环境:CUDA==12.1torch==2.4.1GPU==4090D原先进行深度学习用的CUDA11.3,torch1.2.1,但是在训练时出现nvrtc:error:in
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
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写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- 网络安全-下一代防火墙
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网络安全
3.下一代防火墙下一代防火墙(Next-GenerationFirewall,简称NGFW)是在传统防火墙的基础上,集成了多种先进的安全技术,提供了更高的可见性和控制能力,以应对现代复杂的网络威胁。NGFW不仅具备传统防火墙的包过滤、状态检测等功能,还引入了深度包检测、应用识别、入侵防御系统(IPS)、高级威胁防护等新特性。下一代防火墙的核心功能1.深度包检测(DPI):-NGFW能够深入分析数据
- 网络安全系列 之 密钥安全管理
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最近涉及到安全相关的知识,这里对安全秘钥管理要点做简单记录:加密技术是最常用的安全保密手段,利用技术手段把重要的数据变为乱码(加密)传送,到达目的地后再用相同或不同的手段还原(解密)。0.基本概念加密包括两个元素:算法和密钥。一个加密算法是将消息与密钥(一串数字)结合,产生不可理解的密文的步骤。密钥是结合密码算法一起使用的参数,拥有它的实体可以加密或恢复数据。密钥可以分对称密钥和非对称密钥。对称密
- 基于Flask的抖音用户浏览行为分析系统的设计与实现
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【FLask】基于Flask的抖音用户浏览行为分析系统的设计与实现(完整系统源码+开发笔记+详细部署教程)✅目录一、项目简介二、项目界面展示三、项目视频展示一、项目简介随着移动互联网的迅猛发展,短视频平台如抖音已成为人们日常生活中不可或缺的一部分,其庞大的用户群体和丰富的用户行为数据为深入研究用户行为提供了宝贵的资源。通过对抖音用户浏览行为的分析,企业可以更好地理解用户需求,优化内容推荐算法,提升
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目录深度学习究竟是什么?深度学习的“三驾马车”:数据、模型与算力深度学习的前沿模型架构深度学习在各领域的深度应用深度学习的挑战与应对策略深度学习的未来展望在当今科技飞速发展的时代,深度学习无疑是最炙手可热的领域之一。它宛如一把神奇的钥匙,开启了通往智能世界的大门,从语音识别到图像分类,从自动驾驶到医疗诊断,深度学习的身影无处不在,正深刻地改变着我们的生活与工作方式。深度学习究竟是什么?深度学习隶属
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- 【密评】| 商用密码应用安全性评估从业人员考核题库(03)
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《密码法》所称密码,是指采用特定变换的方法对信息等进行()的技术、产品和服务。A.加密保护、安全认证B.加密保护C.安全认证D.匿名保护下列哪项不属于《密码法》规范的密码()。A.基于格的密码B.支付宝登录口令C.抗量子密码D.税票防伪标识符的加密算法根据《密码法》,密码工作坚持(),遵循统一领导、分级负责,创新发展、服务大局,依法管理、保障安全的原则。A.总体国家安全观B.整体国家安全观C.综合
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deepseek免费大模型搜索工具刚刚发布地址:https://chat.deepseek.com/DeepSeek"(深度求索)是一家专注于人工智能技术研究和应用的中国公司。该公司致力于开发和推广先进的AI技术,包括自然语言处理(NLP)、计算机视觉、机器学习等领域。DeepSeek的核心目标是通过AI技术推动各行业的智能化转型,提升生产效率和生活质量。DeepSeek的主要特点:自然语言处理(
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基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的方式,通过提取时空特征来进行摔倒检测。通过对视频帧序列的时空特征进行融合,能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤:时空特征提取:通过卷积神经网络(CNN)提取每一帧的视频图像特征。时间信息处理:使用循环神经网络(RNN)处理视频帧的时间序列,捕捉摔倒过程中的时序信息。摔倒判定:将时空特征输入到融合
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选择合适的后端技术栈是构建高效、可靠和可扩展应用程序的关键步骤。以下是基于我搜索到的资料,详细说明如何科学地选择后端技术栈的建议:1.明确项目需求性能要求:根据项目的实时性、高并发处理能力以及数据处理需求,选择适合的技术栈。例如,Node.js适用于流式应用和实时交互,而Python则在数据分析和机器学习领域表现优异。功能需求:根据业务逻辑复杂度,选择支持所需功能的框架。例如,Django适合快速
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文章目录前言一、AI类二、前言持续记录有意思的项目,欢迎大家讨论一、AI类openglass+ollama:链接:OpenGlassAI眼镜的环境配置与实现InvidiaJetson+LLM:链接:生成式人工智能应用SenseCraftAI:链接:SenseCraftAIJetsonSeeedStudio(矽递科技)github:链接:SeeedStudioEEG2Video:TowardsDec
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型:开启AI新征程
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2025年初,科技圈发生了一件大事:国家超算平台上线了DeepSeek-R1系列模型。这事儿就像在科技池塘里扔了颗大石头,激起了好大的水花,对人工智能(AI)领域影响深远。一、DeepSeek-R1系列模型究竟啥来头DeepSeek-R1系列模型是DeepSeek这家公司研发的。它用了强化学习训练,推理的时候会反复思考验证,思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面,表现相当厉害
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
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文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
- AI大模型探秘:核心能力与应用场景深度解析
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AI大模型是什么通过概念考察的方式,拆开来了解AI大模型。AI:包含很多术语,如:模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比:AI是电力–吴恩达。就像电力技术,是一种通用技术,对很多设备起作用,同样的AI可以赋能各种场景。大模型:把LM比作人的大脑。大参数大规模。参数就是脑细胞,脑细胞越多通常这个人越聪明,参数越多的LM通常越智能。分类语言大模型:Ch
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在人在数字化浪潮的推动下,人工智能已成为推动社会进步的关键技术之一。特别是在决策式AI与生成式AI这两个领域,它们的发展不仅加速了技术创新的步伐,也在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。01.智能双翼:决策式AI与生成式AI决策式AI(DiscriminativeAI)定义:决策式AI,也称为判别式AI,是一种通过学习数据中的条件概率分布,对新场景进行判断、分析和预测的人工智能技术。它的设计目标是模
- 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
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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
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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
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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
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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")
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- 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;
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- SVN与JIRA的关联
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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:
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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 。
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- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
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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
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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
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- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
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POJOhibernate查询DTO
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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.
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- 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
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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 =