- 简述web3.0前端开发的最简单三个步骤
飞机号Mrsfu223
web3区块链pythonjava开发语言
Web3.0是互联网的下一代前沿技术,包括人工智能,大数据和区块链都是这项技术的核心,Web3.0为用户提供了更为智能的互联网服务体验,该技术的核心要素为去中心化,也就是摆脱中心化的权力控制,能够让数据和各项交易通过网络里的各项节点来维护和验证,并不是通过中心化的机构或服务器控制各项节点,Web3有车有中心化,有户权益性,去信任化,互操作性这些特点,可以拥有更大的操作空间和可能性。去中心化是基于区
- 22章2节:如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用
DAT|R科学
用R探索医药数据科学r语言开发语言
RMarkdown是一种广泛使用的工具,可以帮助数据科学家、统计学家和研究人员创建动态和交互式的报告。它结合了R语言的强大数据处理和分析能力,以及Markdown的简洁易用的文本格式,使得创建专业和美观的报告变得更加简单和高效。同时,RNotebook是一种交互式文档格式,它将叙述性文本、数据可视化以及其他多媒体组件与用R语言编写的代码结合在一起。RNotebook使用户能够创建和分享包含数据分析
- JavaSE笔记总结
火车驶向云外.11
java开发语言
一、Java简介1、三大平台JavaSE:Java标准版,用于桌面应用开发,为今后从事JavaEE开发打基础(C语言和C++语言占有优势)。JavaME:小型版的Java语言,用于嵌入式电子设备或者小型移动设备。JavaEE:企业版,web方向的网站开发和服务器开发,这个领域Java第一。2、Java能做什么?桌面应用开发企业级应用开发移动应用开发科学计算大数据开发游戏开发3、Java的特性面向对
- .NET/C#大型项目研发必备(5)--Web服务/WebApi的负载均衡
DeveloperSharp
负载均衡负载均衡器webapi微服务
前言:本系列文章适合有初/中级.NET知识的同学阅读。(1)本系列文章,旨在讲述研发一个中大型项目所需要了解的一系列“基本构件”,并提供这些“基本构件”的【最简单】、【最快速】使用方法!!(并不深究技术原理)(2)通过阅读本系列文章,能让你在正规“项目研发”方面快速入门+进阶,并能达成“小团队构建大网站”的目的。(3)本系列文章采用的技术,已成功应用到人工智能、产业互联网、社区电商、游戏、金融风控
- 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
AI_DL_CODE
人工智能深度学习药物研发deeplearning
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实现循环神经网络
纠结哥_Shrek
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人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环神经网络,适用于短时依赖任务。nn.LSTM:长短时记忆网络,适用于长序列数据,能有效解决梯度消失问题。nn.GRU:门控循环单元,比LSTM计算更高效,适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单,适用于短时序列语音、文本处理(短序列)LSTM适用于长序列,能记忆长期信息
- 我的名字叫大数据:第1~4章
大数据张老师
我的名字叫大数据大数据大数据认知大数据启蒙什么是大数据数据库python
第1章大家好,我叫大数据1.1我的家族传统:从我小小的祖先到壮大的我1.1.1最初的我:原始部落里的计数石头大家好,我是你们人类文明的“老朋友”——大数据。你们知道吗?在我还没有变成你们手机、电脑里飞速跑动的那些数字前,我最初的模样可是一块块“计数石头”。没错,就是普通的小石头!想象一下,很久很久以前,当原始部落里的人们想要知道他的羊群有多少只时,他就会找一块石头代表一只羊。如果他有三只羊,他就会
- 深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
qwmb919
人工智能深度学习机器学习python
深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中,利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测,深度学习,可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活,在适当的训练数据下,深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学,变异检测,致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性,并将基因组数据转化为可操作的临床信息。深度学习通过强大的深度神经网络模型从高维大数据中自动
- Java 大视界 -- Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践(60)
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亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Java 大视界 -- Java 大数据实时数仓的构建与运维实践(55)
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亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、欢迎加入【福利社群
- Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 (57)
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- Java 大数据自动化数据管道构建:工具与最佳实践(47)
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- Java 大数据与区块链的融合:数据可信共享与溯源(45)
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- Java 大数据高性能计算:利用多线程与并行计算框架(39)
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- Java 与量子计算在大数据中的潜在融合:原理与展望(33)
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- 大数据新视界 -- Hive 事务管理的应用与限制(2 - 16 - 8)
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- 无线通信与人工智能技术与发展年度总结
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2024年,无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破,这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型,还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末,意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输,开启了无线通信的大门。然而,直到20世纪后期,无线通信技术才真正开始腾飞,从2G到5G不断演进,如
- 深度学习-图像数据标注工具使用(LabelImg和BBox)
AI研习图书馆
方法教程LabelImgBBox图像标注工具
文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条:AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享,欢迎关注,共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg(下载源码,需要编译)Windows和Linux系统可运行软件:http://tzutalin.github.io/label
- 探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!
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探索Labelbox:打造自定义标注应用的利器!去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面(编辑器),提供强大的API和SDK,以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者,Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
- Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解
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Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同:Spark主要处理静态的大数据集,而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
- 开源LLMs导览:工作原理、顶级LLM列表对比
万俟淋曦
SomeInsights人工智能AI生成式人工智能大模型LLMchatgpt大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events(专栏目录)本文目录一、开源LLM是什么意思?二、开源LLM如何工作?2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好?4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
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算子:rdd的api的操作,就是算子,flatMap扁平化算子,map转换算子Transformation算子Action算子步骤:1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作,得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码:#-*-codi
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本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
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在机器学习领域,寻找最优模型参数是一个重要的步骤,它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机(SVM)和网格搜索(GridSearchCV)来预测学生的成绩,并通过调整参数来优化模型性能。数据集:公众号“码银学编程”后台回复:学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家:前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
- 【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议(GAIIS 2025)】人工智能与信息安全的魅力
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学术会议人工智能
重要信息时间:2025年2月21日-23日地点:中国杭州官网:http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开,紧密聚焦AI的热点和难点问题,深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面:数据安全:生成式人工智能通常需要大量的
- 《大数据时代“快刀”:Flink实时数据处理框架优势全解析》
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在数字化浪潮中,数据呈爆发式增长,实时数据处理的重要性愈发凸显。从金融交易的实时风险监控,到电商平台的用户行为分析,各行业都急需能快速处理海量数据的工具。Flink作为一款开源的分布式流处理框架,在这一领域崭露头角,备受瞩目。一、真正实时,毫秒级响应与部分将流处理模拟为微批处理的框架不同,Flink是专为实时流处理打造的“原生”引擎。它直接处理持续不断的事件流,无需将数据攒成批次再处理,这种设计赋
- 《解锁AI黑科技:数据分类聚类与可视化》
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在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- 园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶
快鲸智慧楼宇管理系统
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内容概要园区智能化系统的出现,标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案,更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面,智能化系统能够实时监控并优化资源的配置,
- DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
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pythonDeepSeekR1
前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- 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 =