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docker服务器容器
如何使用Edu邮箱申请Azure订阅并开通免费VPS使用Edu邮箱不仅可以申请Azure的免费订阅来开通VPS,还可以免费使用Adobe和Notion等软件,极大地提高学习和工作的效率。如果您还没有Edu邮箱,可以参考在线笔记s3.tebi.io/notes-image/edu%E7%AC%94%E8%AE%B0.pdf获取相关信息和申请方法。新建一台UbuntuVPS并通过Docker部署pSQ
- 因果推断与机器学习—因果推断入门(1)
樱花的浪漫
因果推断机器学习人工智能计算机视觉搜索引擎深度学习算法
在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景(如社交网络、电商、搜索引擎等)的今天,因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。图灵奖得主YoshuaBengio在对系统2(system2,这个说法来自心理学家DanielKahneman的作品,人类大脑由两套系统构成:系统1负责快速思考,做出下意识的反应;系统2则负责比较耗时的思考,如理解事物之间的因果关系)的畅想中强调,在实现
- 全覆盖路径规划-精准细胞覆盖算法
码厂一粒沙
记录算法
今天,咱们来聊聊这个传统的精准细胞覆盖算法,算法的描述挺抽象的,这里尽量用易于理解的语言来讲解一下,它就像是给机器人安排一个任务,让它把一块地方仔仔细细地走一遍,下面详细说说它是怎么做的。整体思路想象你要打扫一个大房间,你得有个计划,知道先打扫哪块,再打扫哪块,最后把整个房间都打扫干净。精准细胞覆盖算法就是给机器人规划这样的“打扫路线”,让它能把给定的空间都走遍。具体步骤第一步:把空间“切块”并记
- pythonocc安装_PythonOCC开发-如何搭建开发环境和一个创建圆台例子
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pythonocc安装
我本来是打算学习C++OCC的,但是感觉C++太难了,虽然OpenCasCAD里面有个MFC的例子,但是我连一个开发环境都没搭建出来。后来知道有个老外把C++OCC封装成了PythonOCC,就打算去研究一下。虽然网上百度到了资料,但是我还是慢慢摸索到处问别人,搞了两个多小时才成功的把环境搭建起来。转载出处,学习资料https://blog.csdn.net/weixin_42755384/art
- 《深度学习入门:梯度下降法全解析,小白必看!》
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深度学习
目录一、引言二、什么是梯度下降?2.1误差的计算2.2梯度的计算2.3参数更新2.4重复迭代三、梯度下降法的几种主要类型1.批量梯度下降(BatchGradientDescent)2.随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)3.小批量梯度下降(Mini-BatchGradientDescent)四、梯度下降的挑战与解决方案1.学习率的选择2.局部最小值与鞍点3.梯
- python学习笔记——input()函数详解
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1.input()函数概述功能:从标准输入中读取字符串,并且去掉末尾的换行符,最后返回数据数据类型:str-字符串2.input()函数的使用介绍方法1:直接使用input()函数print("Howoldareyou?")age=input()print(f"so,you're{age}old.")print(type(age))执行:2.方法2:带有提示词的使用input()函数print("
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在java转C#WPF上位机,MVVM过程中,遇到数据库的问题,经过简单的学习FreeSql语法糖,进行一下简单的封装及使用。我们在C#项目中实现FreeSql技术,首先在我们需要在使用语法糖所在的文件下点击依懒性>管理NuGet程序包,搜索FreeSql并进行下载:在appsettings.json配置文件中输入数据库连接配置,如果没有可在文件夹下自行创建,这里的连接的数据库是MYSQL和SQL
- 【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
道友老李
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文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言
- keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...
weixin_34162401
该章的源代码已经调通,如下,先记录下来,再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio
- web3.0入门及学习路径
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Web3是指下一代互联网的演进形式,它涉及一系列技术和理念,旨在实现去中心化、开放、透明和用户主导的互联网体验。Web3的目标是赋予用户更多的控制权和数据所有权,并通过区块链、加密货币和分布式技术来实现。一、特点去中心化:Web3建立在区块链技术之上,通过使用分布式网络去除传统互联网中的中心化权威机构,实现数据和应用的去中心化。这种结构提高了安全性,减少了单点故障的风险,并增加了抗审查性。加密货币
- 想要在web3工作,这份web3学习路线图必不可少
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想要在web3工作,这份web3学习路线图必不可少欢迎踏上Web3学习之旅!Web3——去中心化互联网的新纪元正以前所未有的速度席卷全球。作为前瞻视野的你,是否渴望掌握这一颠覆性技术,跻身引领行业变革的精英行列?希望这份路线图可以帮助到你。推荐Web3Roadmap:Web3学习路线图-登链社区阶段一:Web3基础知识与区块链原理目标:理解Web3与区块链的基本概念、发展历程与价值主张。掌握区块链
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目录前言一、yolo是什么?二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么,有什么优缺点?一、yolo是什么?“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架,全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出,旨在
- Web-3.0学习路线
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web3
方向学习内容✅区块链基础区块链、智能合约、共识机制✅智能合约Solidity/Rust(Ethereum/Solana)✅前端React.js,Next.js,Web3.js,ethers.js✅后端Node.js,Python,Golang(链上数据)✅存储IPFS,Arweave,Filecoin(去中心化存储)✅交互MetaMask,WalletConnect(钱包)如果你是前端开发Reac
- Java与Kafka:消息队列使用指南
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一起学学Java【一】javakafkalinq
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,编程之旅更有趣大家好呀!今天我们要来聊聊如何使用Java语言与ApacheKafka搭建消息队列系统。Kafka是一款分布式流处理平台,它能够高效地处理大量实时数据。无论是构建实时数据分析系统还是简单的消息队列应用,Kafka都能胜任。那么,我们就开始吧!什么是Kafka?
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在现代设计和创意工作中,Adobe系列软件是不可或缺的工具。值得注意的是,拥有Edu教育邮箱的用户可以免费使用这些软件,这极大地降低了学习和创作的门槛。相比之下,使用破解版软件不仅存在法律风险,还可能带来各种安全隐患,因此建议大家选择合法途径获取软件。如果你想获取Edu邮箱,可以参考一些在线资源,在本文的末尾我会给出参考,了解如何申请和使用这些邮箱,以便顺利享受Adobe软件的相关优惠。五个冷门的
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- 攻克设备数据质量难题:深度学习应用的数据基石搭建教程(DBSCAN 聚类算法)
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摘要:在深度学习赋能设备管理的浪潮中,数据质量成为关键瓶颈。本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题,深入讲解强化采集端管控的策略,详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理,并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python代码。旨在为从业者提供一站式解决方案,助力打造高质量设备数据集,为深度学习模型高效运行筑牢根基,推动设备管理智能化落地。文章目录攻克设
- 人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选:利用AI深度学习技术加速药物研发流程
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摘要:本文探讨了人工智能(AI)在药物研发中的应用,强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用,并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例,展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析,预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤,证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
- PyTorch 官方文档 中文版本
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文档来源https://pytorch.cadn.net.cn大多数机器学习工作流都涉及处理数据、创建模型、优化模型参数,并保存经过训练的模型。本教程向您介绍完整的ML工作流在PyTorch中实现,并提供了用于了解有关每个概念的更多信息的链接。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
- 基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代
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基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统:开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天,无人机技术在各个领域的应用越来越广泛。为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力,结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术,打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详
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#学习笔记系统架构光纤通信系统是一种利用光作为载波,通过光纤作为传输媒介来传输信息的通信系统。传输系统基本组成:信号发射端、传输光纤、光纤放大器、接收端信号解调一、信号发射端信号发射端是光纤通信系统的起点,主要负责将电信号转换为光信号,以便在光纤中传输。其主要组成部分包括:光源:光源是光纤通信系统的起点,负责产生光信号。常用的光源有激光器(如半导体激光器LD、垂直腔面发射激光器VCSELs、光纤激
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一:ROS2与MAVROSROS2是一个用于机器人软件开发的开源框架,它提供了一套丰富的工具和库,使得开发者能够快速构建复杂的机器人应用程序。ROS2可以通过Mavros插件包与无人机的飞行控制系统进行通信,实现了对无人机的精确控制。目前网上基于ROS2的Mavros教程极少,且几乎都是针对PX4固件的,这无疑增大了Arudupilot、ROS2和Mavros的学习困难。PX4官网的ROS1dem
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OraclePL/SQL编程入门oraclesql数据库批处理FORALLFETCHLoop
欢迎来到OraclePL/SQL编程入门的第十八章!在这一章中,我们将深入探讨批处理SQL。通过学习FORALL语句、批处理集合以及如何在SQL中绑定集合,你将能够编写更加高效和强大的数据库操作代码。此外,我们还会介绍一些注意事项,并通过实际例子展示它们的用法。准备好迎接新的挑战了吗?让我们开始吧!第一节:FORALL语句FORALL语句用于批量执行DML(数据操作语言)语句,如INSERT、UP
- 单点登录SSO:概述与示例
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单点登录(SSO)单点登录sso身份管理百宝门oracleesso
原文是一个系列:http://www.cnblogs.com/baibaomen/p/sso.html,曾上博客园推荐榜首。建议看原文,此处排版全乱了。转载需注明原文链接。单点登录SSO概述本系列将由浅入深的,带大家掌握最新单点登录SSO方案选型,以及架构开发实战。系列将结合示例、源码以及演示视频,让大家能够直观、深入学习。文末附5个满足不同单点登录场景的gif动画演示。本系列后继文章会深入它们的
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- 跟我一起学 Python 数据处理(一):入门篇
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跟我一起学Python数据处理(一):入门篇在当今数字化时代,数据处理能力变得愈发关键。无论是从事新闻、分析工作,还是立志成为数据科学家,掌握数据处理技巧都能让我们从海量信息中提取有价值的内容,并以清晰、有说服力的方式呈现出来。Python作为一门强大且应用广泛的编程语言,在数据处理领域占据着重要地位。本文将开启Python数据处理的学习之旅,与大家一同探索其中的奥秘,共同进步。一、确定研究主题与
- 跟我一起学 Python 数据处理(四):Python 基础环境深度剖析与工具安装
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跟我一起学Python数据处理(四):Python基础环境深度剖析与工具安装在Python学习之旅中,我们已经迈出了搭建环境的关键第一步。今天,我们继续深入探索,让大家对Python基础环境有更透彻的理解,并顺利安装必备的工具,为后续高效的数据处理学习筑牢根基。一、Python提示符与系统提示符的奥秘当我们成功启动Python后,会看到>>>这个Python提示符,它就像是进入Python世界的大
- Python数据处理(一):处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据
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Python数据处理系列博客来啦!本系列将以《Python数据处理》这本书为基础,以书中每章一篇博客的形式带大家一起学习Python数据处理。书中有些地方讲的不太详细,我会查阅其他资料来补充,力争每篇博客都把知识点涵盖全且通俗易懂。这本书主要讲了如何用Python处理各种类型的文件,如JSON、XML、CSV、Excel、PDF等。后面几章还会讲数据清洗、网页抓取、自动化和规模化等使用技能。我也是
- 《苍穹外卖》项目学习记录-Day10订单状态定时处理
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利用Cron表达式生成器生成Cron表达式1.处理超时订单查询订单表把超时的订单查询出来,也就是订单的状态为待付款,下单的时间已经超过了15分钟。//select*fromorderswherestatus=?andorder_timeupdateorderscancel_reason=#{cancelReason},rejection_reason=#{rejectionReason},canc
- 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
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 =