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韦先波
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- 构建完整的ASP+C#和SQL Server新闻发布系统
飞翔的袋鼠弟
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:新闻发布系统是互联网的关键应用,本文详细介绍了如何利用ASP、C#和SQLServer技术栈开发和管理新闻内容。文章涵盖了ASP用于生成动态网页、C#后端编程和SQLServer数据库管理的应用和实践,以及新闻发布流程、安全性和性能优化的要点。1.ASP动态网页生成在开发动态网站的过程中,ASP(ActiveServerPages)是一种流行的服务器端脚本环境
- Python (类型提示)指定参数类型: 以及参数注解
斐非韭
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类型标注的使用类型标注(Typeannotations)是一种直接的方式,并且是类型文档中最常见到的那种方式。声明一个函数参数的类型,只要在参数名称的后面加个":“号,带上类型名称就行了。声明函数的返回值类型,只要在函数声明结束之前,也就是”:“号之前加入一个”->",带上类型名称。常见数据类型int,long,float:整型,长整形,浮点型bool,str:布尔型,字符串类型List,Tupl
- 《深入浅出 React 19:AI 视角下的源码解析与进阶》- JSX 与 React Element
如果你对React源码解析感兴趣,欢迎访问我的个人博客:深入浅出React19:AI视角下的源码解析与进阶或者我的微信公众号-前端小卒在我的博客和公众号中,你可以找到:完整的React源码解析电子书-从基础概念到高级实现,全面覆盖React18的核心机制系统化的学习路径-按照React的执行流程,循序渐进地深入每个模块实战案例分析-结合真实场景,理解React设计思想和最佳实践最新技术动态-持续更
- python3 annotations
weixin_30615767
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引文与描述:AddingarbitrarymetadataannotationstoPythonfunctionsandvariables说说我的体会:类似编译的作用,能够帮助你尽早地避免错误1.不支持Python2+>>>deftest_annotation_py2(a_str:str):File"",line1deftest_annotation_py2(a_str:str):^SyntaxE
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
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LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 5 分钟快速入门:使用 Nginx 搭建简易 API Gateway
AI云原生与云计算技术学院
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5分钟快速入门:使用Nginx搭建简易APIGateway关键词:Nginx,APIGateway,反向代理,负载均衡,微服务,接口路由,跨域处理摘要:本文将系统讲解如何利用Nginx快速搭建一个具备基础功能的API网关,涵盖反向代理、负载均衡、跨域处理、请求转发等核心技术点。通过分步实操演示与原理分析,帮助开发者理解API网关在现代分布式架构中的核心作用,并掌握基于Nginx的快速落地方法。文章
- 云原生API Gateway:连接微服务的桥梁
AI云原生与云计算技术学院
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云原生APIGateway:连接微服务的桥梁关键词:云原生、API网关、微服务架构、服务治理、流量管理、服务网格、DevOps摘要:本文深入探讨云原生环境下API网关的核心原理与实践应用,解析其在微服务架构中作为统一入口的关键作用。通过详细阐述API网关的核心功能、技术架构、算法原理及数学模型,结合Kubernetes实战案例演示流量管理、安全防护、服务编排等核心能力。同时分析典型应用场景,推荐前
- python聚合函数aggregate和annotate的小坑
你喝不喝热水啊
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最近在工作项目中发现了一个坑,就是关于aggregate和annotate这两个聚合函数的区别用法。现在百度上很多搜索的答案对初学者不是很友好,就是直接给出了一句代码,然后也不讲清楚,就用annotate后的结果取第一条(如:a[0])取值。这样就导致很多初学者也不会去思考太多,直接copy下来就用,最后导致数据汇总有问题(也不止初学者了,项目组里面有些工作了几年的人都不知道二者区别,也是百度到了
- 人工智能驱动下的可再生能源气象预测:构建绿色能源时代的新大脑
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、背景:新能源快速发展下的预测焦虑为应对气候变化和实现碳中和目标,全球能源系统正在加速从“化石主导”向“可再生主导”过渡。风能、太阳能等清洁能源已成为未来能源结构的关键支柱。根据国际能源署(IEA)预测,到2050年,全球超70%的电力将来自可再生能源。然而,可再生能源具有显著的**“天气依赖性”和“波动不确定性”**,风速、光照、温度、湿度等
- 开源的人像动画生成工具LivePortrait
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LivePortrait是由快手科技联合中国科学技术大学和复旦大学共同开发的一款先进AI驱动肖像动画工具,它能够将静态的人像照片转化为带有真实面部表情和头部运动的动态视频。这项技术代表了当前AI生成内容(AIGC)领域的最新进展,通过创新的算法设计和高效的计算框架,为用户提供了强大且易用的动画生成能力。以下将从技术原理、核心功能、应用场景、使用方法和比较优势等多个维度,全面介绍这一工具。LiveP
- 筑牢 AIGC 安全防线:警惕提示词注入攻击
CS创新实验室
AIGCAIGC安全大模型提示词提示词注入
在AIGC(生成式人工智能)技术蓬勃发展的当下,其在各个领域的应用日益广泛。然而,随着AIGC技术的深入应用,安全问题也逐渐凸显,提示词注入攻击便是其中不容忽视的一大威胁。对于AIGC开发者而言,深入了解提示词注入攻击并做好防范工作,是保障AIGC系统安全稳定运行的关键。提示词注入攻击的基本知识提示词注入攻击是指攻击者通过精心设计和构造提示词,利用AIGC模型对输入文本的处理机制,干扰模型的正常运
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AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习(FederatedLearning)、通信优化(CommunicationEfficiency)、AI赋能(AI-Enabled)、参数压缩(ParameterCompression)、客户端选择(ClientSelection)、联邦蒸馏(Federa
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随着iOS系统的不断演进,Widget(小组件)已经成为提升用户体验的重要组成部分。从iOS14开始,Apple引入了全新的WidgetKit框架,允许开发者使用SwiftUI创建高度可定制、灵活展示的Widget,并可添加到主屏幕、锁屏界面甚至待机模式中。本篇博客将从基础概念出发,带你了解iOSWidget的作用、类型、开发架构以及常见误区,为后续深入开发打下坚实基础。Widget是什么?Wid
- 【数据结构初阶】顺序表的应用
凤年徐
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文章目录顺序表的应用基于动态顺序表实现通讯录前言1.定义联系人数据2.给顺序表改名3.通讯录的初始化4.通讯录的销毁5.通讯录添加数据6.通讯录删除数据7.通讯录修改数据8.通讯录查找数据9.展示通讯录数据10.通讯录的最终实现顺序表的应用基于动态顺序表实现通讯录前言功能要求1)⾄少能够存储100个⼈的通讯信息2)能够保存⽤⼾信息:名字、性别、年龄、电话、地址等3)增加联系⼈信息4)删除指定联系⼈
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一、异步爬虫的优势在传统的同步爬虫中,爬虫在发送请求后会阻塞等待服务器响应,直到收到响应后才会继续执行后续操作。这种模式在面对大量请求时,会导致大量的时间浪费在等待响应上,爬取效率较低。而异步爬虫则等待可以在服务器响应的同时,继续执行其他任务,大大提高了爬取效率。aiohttp是一个支持异步请求的Python库,它基于asyncio框架,可以实现高效的异步网络请求。使用aiohttp构建异步爬虫,
- Python破解东方财富反爬机制:热榜数据获取
小白学大数据
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一、了解东方财富热榜数据东方财富热榜数据包括人气榜、飙升榜等多种类型,涵盖了A股市场、ETF基金、港股市场和美股市场等。这些数据通常每5分钟自动更新一次,能够动态展示最新的市场走势。热榜数据可以帮助投资者了解市场的热点和投资者的情绪倾向。二、反爬机制分析东方财富网的反爬机制主要包括以下几种:限制访问频率:频繁的请求可能会被识别为爬虫行为,导致IP被封禁。动态加载内容:部分数据通过JavaScrip
- 运维打铁: 数据库主从复制与读写分离配置
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文章目录思维导图一、数据库主从复制原理配置步骤1.主库配置2.从库配置3.验证配置二、数据库读写分离原理配置方法1.中间件实现2.应用层实现总结思维导图数据库主从复制与读写分离配置数据库主从复制数据库读写分离原理配置步骤主库配置从库配置验证配置原理配置方法中间件实现应用层实现一、数据库主从复制原理数据库主从复制是一种将主数据库的数据复制到一个或多个从数据库的技术。主数据库负责处理写操作,从数据库负
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引言:WebSailor的横空出世在人工智能技术迅猛发展的当下,新的模型和智能体不断涌现,一次次刷新着人们对AI能力的认知。2024年7月7日,阿里云的一则消息犹如一颗重磅炸弹投入AI领域的湖面,激起千层浪——通义正式开源网络智能体WebSailor。这一开源举措,瞬间吸引了全球AI开发者、研究者以及科技爱好者的目光,在业界引发了强烈震动。一时间,技术论坛、社交媒体上关于WebSailor的讨论铺
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Kubernetes&ArgoCD核心组件全面总结1.核心工作单元Pod(货车)功能:最小运行单元,一个Pod可包含一个或多个容器(如Nginx+日志收集容器)。场景:直接运行你的应用代码。ArgoCD表现:监控每个Pod的健康状态(是否崩溃、资源不足)。ReplicaSet(货车调度员)功能:确保指定数量的Pod副本始终运行(自动修复故障)。场景:维护应用的高可用性(如保持3个Pod)。Argo
- ChatGPT之后:AI原生应用如何推动人机共创2.0时代?
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ChatGPT之后:AI原生应用如何推动人机共创2.0时代?关键词:AI原生应用、人机共创2.0、生成式AI、认知增强、协作范式变革摘要:ChatGPT的爆发不仅是AI技术的突破,更标志着人机关系的转折点。本文将从「AI原生应用」这一核心概念出发,通过技术原理、协作模式演变、典型场景和未来趋势的深度解析,揭示AI如何从「工具助手」升级为「共创伙伴」,推动人机关系进入「能力融合、双向激发」的2.0时
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大语言模型与增强现实:空间计算时代的AI原生应用关键词:大语言模型(LLM)、增强现实(AR)、空间计算、AI原生应用、多模态交互、具身智能、虚实融合摘要:当“能对话的AI大脑”(大语言模型)遇到“能叠加虚拟世界的魔法眼镜”(增强现实),一场空间计算时代的革命正在发生。本文将带你一步步拆解大语言模型与AR的“强强联合”:从基础概念到技术原理,从真实案例到未来趋势,用“给小学生讲故事”的方式,讲清这
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Claude最新功能解读:2024年AI技术的前沿发展关键词:Claude3.5Sonnet、多模态增强、长上下文理解、工具调用进化、个性化AI、伦理安全机制、2024AI前沿摘要:2024年,Anthropic推出的Claude3.5Sonnet成为AI领域的“现象级更新”——它不仅能同时处理文字、图片、音频等多种信息(多模态),还能记住长达100万字的上下文(相当于一本《哈利波特》),甚至能像
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AI人工智能领域,StableDiffusion掀起的技术风暴关键词:AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion所掀起的技术风暴。首先介绍了StableDiffusion的背景,包括其目的、预期读者和文档结构等。详细阐述了核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。对核心算法原
- AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显
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AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
- Java领域Spring Cloud Eureka高可用集群搭建
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Java领域SpringCloudEureka高可用集群搭建关键词:SpringCloud、Eureka、服务注册与发现、高可用集群、微服务架构、服务治理、负载均衡摘要:本文深入探讨了在Java生态中使用SpringCloudEureka构建高可用服务注册中心集群的完整方案。文章从Eureka的核心原理出发,详细讲解了高可用集群的架构设计、配置实现和最佳实践,包括多节点相互注册机制、自我保护模式优
- LeetCode Hot 100 缺失的第一个正数
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给你一个未排序的整数数组nums,请你找出其中没有出现的最小的正整数。请你实现时间复杂度为O(n)并且只使用常数级别额外空间的解决方案。示例1:输入:nums=[1,2,0]输出:3解释:范围[1,2]中的数字都在数组中。示例2:输入:nums=[3,4,-1,1]输出:2解释:1在数组中,但2没有。示例3:输入:nums=[7,8,9,11,12]输出:1解释:最小的正数1没有出现。提示:1&n
- AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐
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AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- 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 =