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t0_54program
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在当今的人工智能领域,大语言模型(LLMs)已然成为一颗耀眼的明星,它经过海量训练,能够理解并生成人类语言,在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而,若想与这些模型实现高效沟通,掌握正确的请求方式至关重要,而思维链提示(Chainofthoughtprompting)便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示(Prompting)?LLMs基于海量数据集进行训练,以理解并生成类人文本。其
- NB-IoT协议深度解析与应用实践.zip
豪欧巴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:NB-IoT(窄带物联网)是针对LPWAN(低功耗广域网络)领域设计的物联网技术,其特点是覆盖广泛、功耗低、设备连接能力强。技术概述包括了NB-IoT的技术目标和特点,如深度覆盖、高效节能、大连接能力及低成本。核心特性涵盖了物理层、媒介接入控制层、网络层、会话层以及应用层的协议栈分析。此外,还介绍了NB-IoT的部署模式,以及在智慧城市、智能表计、资产追踪、农
- 【数据标注师】拼音和停顿标注
试着
数据标注师数据标注师拼音和停顿标注
目录一、任务本质与技术价值**标注双核心目标****应用场景**二、专业工作环境配置**硬件三件套****软件生态**三、拼音标注深度指南**标注规范体系(GB/T16159-2012)****特殊场景处理**四、停顿标注核心技术**韵律层级体系****标注规范(ToBI标准扩展)****实操技巧**五、全流程标注实战**联合标注示例****复杂场景处理**六、质量与效率管控**错误预防清单***
- 【数据标注师】语音切割转写
试着
数据标注师数据标注师语音切割转写
目录**一、语音标注任务解析****任务类型矩阵****核心挑战****二、硬件与工具准备****专业级工作环境配置****必备工具掌握****三、核心技能深度训练****模块1:精准切割技术****模块2:专业级听辨能力****模块3:转写规范体系****四、复杂场景攻坚策略****场景1:多人对话分割****场景2:专业领域转写****五、质量与效率双提升****质检避错清单****效率提升方
- OA门户网站方案,含经典必要功能
Alex艾力的IT数字空间
jenkins运维架构数据库微服务java单元测试
一、核心功能模块设计新手引导系统功能设计:分步引导:采用蒙层+气泡提示形式,按用户角色(如新员工、管理员)动态展示核心功能路径(如流程提交、知识检索)。场景化教学:嵌入交互式流程演示(如审批流程模拟),支持用户实时操作练习。进度跟踪:记录用户完成状态,未完成引导时在首页置顶提示。技术实现:基于Vue3的动态路由配置,结合用户行为分析(如点击热区)优化引导路径。统一应用入口功能设计:智能导航栏:根据
- 图片元数据与防篡改技术指南
图片元数据与防篡改技术指南——从修改EXIF到数字签名,掌控图片的真实性—引言:数字世界的“隐形指纹”每张图片都携带元数据(EXIF),像数字世界的“隐形日记”,记录拍摄时间、设备甚至GPS位置。但这也带来隐私和篡改风险。本文将带你探索:如何编辑/删除EXIF(保护隐私或修正信息)如何用数字签名/区块链“锁定”图片(防伪、法律存证)开源工具vs商业方案(从命令行到一键操作)第一部分:EXIF修改术
- AI生成代码安全审计:从AST逆向到对抗样本生成
梦玄海
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引言随着Codex、Copilot等AI代码生成工具的普及,开发效率显著提升的同时,也引入了新型安全风险:模型生成的代码可能隐含漏洞(如SQL注入、XSS)、逻辑错误,或被恶意样本“投毒”。传统的静态扫描工具(如SonarQube)难以覆盖AI模型的上下文语义逻辑,亟需结合程序分析与AI对抗技术进行深度审计。本文将从AST逆向工程切入,深入探讨如何通过对抗样本检测AI生成代码的脆弱性。一、核心挑战
- 深入解析微信协议逆向:基于Go语言的手机号绑定功能实现
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引言在即时通讯系统开发领域,微信协议的逆向工程一直是一个充满挑战的技术方向。本文将基于一段真实的Go语言实现代码,深入剖析微信客户端绑定手机号功能的核心实现机制,解密其通信协议、数据序列化及安全传输等关键技术细节。一、功能概述与模块架构该代码片段实现了微信客户端的手机号绑定功能(BindOpMobile),主要包含以下技术模块:用户凭证管理:通过comm.GetLoginata获取会话密钥、设备信
- 揭秘MySQL索引下推(ICP)的底层原理与高并发场景性能调优
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引言在千万级数据量的OLTP场景中,索引下推(IndexConditionPushdown,ICP)作为MySQL5.6引入的核心优化技术,可将特定场景的查询性能提升10倍以上。本文将从InnoDB存储引擎的索引结构出发,结合B+树遍历原理,深入解析ICP的工作机制,并通过压力测试对比验证优化效果。一、索引下推的核心原理剖析1.1传统索引查询的瓶颈未启用ICP时的查询流程(以复合索引(a,b,c)
- 【数据标注师】目标跟踪标注
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数据标注师目标跟踪人工智能计算机视觉数据标注师目标跟踪标注
目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1:基础规则内化(1-2周)**▶**阶段2:复杂场景处理技能**▶**阶段3:专业工具mastery**▶**阶段4:领域深度专精▶**阶段5:效率突破方案三、**精度控制五大核心技术**四、**质检与错误防御体系**1.**四维质检法**:2.**高频错误防御表**:五、**持续进阶体系**1.**复杂场景专项**
- 车联网网络安全渗透测试:深度解析与实践
ke0hly
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引言随着汽车智能化、网联化程度的不断深入,车联网(IoV)已成为连接人、车、路、云的关键枢纽。然而,技术进步的同时也带来了前所未有的网络安全挑战。从车载系统到云端平台,从车内通信到V2X通信,车联网的每一个环节都可能成为潜在的攻击面,一旦被恶意利用,将直接威胁到驾乘人员的生命财产安全,甚至影响国家安全和公共秩序。因此,构建一套全面、深入、实战化的车联网网络安全渗透测试流程和方法,对于保障车联网的健
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
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一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- 基于Anaconda环境开发IntelliJ IDEA实用JSON转Java实体插件
七夜zippoe
后端#Javajavajsonintellij-idea
在软件开发中,将JSON数据转换为Java实体类是常见需求。借助Anaconda环境强大的包管理能力与IntelliJIDEA的插件开发体系,我们可以打造一款高效实用的JSON转Java实体插件,显著提升开发效率。下面将从需求分析、技术选型、开发实现到优化部署,全方位阐述这款插件的开发过程。需求分析:明确痛点与功能方向在日常开发中,开发者经常需要根据JSON数据结构手动创建对应的Java实体类,这
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
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mc的序列化在《Minecraft》(MC)中,序列化指将游戏数据(如方块、实体、玩家状态等)转换为可存储或传输的格式。这是游戏运行、存档保存和网络通信的关键技术。以下是Minecraft中常见的序列化方式及其用途:一、序列化在Minecraft中的作用存档数据持久化将玩家建筑、地图、物品栏等数据保存到硬盘(如.minecraft/saves中的区域文件)。网络传输服务器与客户端同步方块更新、实体
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
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- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
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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!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 经济学神图:洛伦兹曲线
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洛伦兹曲线(LorenzCurve)是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具,由美国统计学家马克斯·洛伦兹(MaxOttoLorenz)于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础,也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。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!往期文
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
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第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
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在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- Python爬虫实战:研究Bleach库相关技术
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1.引言在大数据时代,网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网页爬虫开发的首选语言。然而,从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患,直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库,通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例,详
- Python爬虫实战:研究untangle库相关技术
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1.引言在大数据时代,网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式,广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网络数据采集的首选语言。然而,从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战,如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
- Python LDAP库在Windows 64位环境中的应用
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:PythonLDAP库是一个开源模块,它让Python开发者能够与LDAP服务器进行交互,执行操作如连接、查询、修改目录信息等。该库针对Python3.6和3.7版本优化,并适用于Windows64位架构。解压缩后,可以通过pip安装至项目中,实现集中式身份验证和数据管理功能。1.LDAP技术与Python交互概述LDAP(轻量级目录访问协议)是一种应用广泛的
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目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
- JavaScript基础-常见网页特效案例
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javascript开发语言ecmascript
一、前言在前端开发中,实现网页特效(如轮播图、下拉菜单、Tab切换、拖拽效果等)是提升用户体验和页面交互性的关键手段之一。这些特效不仅能增强用户对网站的粘性,也是衡量一个前端开发者能力的重要标准。JavaScript是实现网页特效的核心技术之一,结合HTML和CSS,可以轻松构建丰富的交互效果。本文将带你深入了解:常见网页特效的实现原理;如何使用原生JavaScript实现经典特效;每个案例附带完
- 随机化在临床试验中的应用与挑战
qq_34062333
临床试验统计学
一、随机化的核心目的1.1控制混杂偏倚1.1.1平衡预后因素确保已知/未知预后因素在组间分布均衡,避免基线不平衡影响结果。1.1.2避免选择偏倚防止研究者或患者主观选择分组,保障组间差异归因于干预。1.2保障统计推断有效性1.2.1满足独立性假设满足统计检验的独立性假设,使统计推断有效。1.2.2实现盲法基础为双盲实施提供先决条件,确保试验结果无偏。二、随机化类型与技术实现2.1简单随机化2.1.
- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
LCG元
大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
- MSTP技术解析:提升网络负载均衡
Honey\
服务器运维
MSTP背景RSTP/STP的缺陷:RSTP/STP的被阻塞端口阻塞的链路不承载任何流量,无法实现数据的负载均衡;可能有二层次优路径MSTP:通过将一个或多个VLAN映射到instance上,再基于instance进行生成树的计算解决了二层环路问题;提供了二层网络冗余环境;实现流量的负载分担MSTP基本概念MSTRegion(多生成树域):MSTP网络中包含一个或多个MST域MSTI(多生成树实例
- LSNet: 基于侧向抑制的神经网络
碳酸的唐
模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
引言在计算机视觉领域,我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统,无疑是最好的参考对象之一。今天,我要向大家介绍一个名为LSNet(LateralSuppressionNetwork,侧向抑制网络)的技术,它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制,为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制?侧向抑制(LateralSuppression),也被
- 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 =