- python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践
weixin_39805119
python清华大学出版社答案
第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
- 基于springboot框架的计算机毕业设计(论文+源码)_kaic
开心工作室_kaic
计算机文章毕业设计javaspringboot数据库前端旅游开发语言springcloud
编号springbootspringboot001基于SpringBoot的在线拍卖系统源码+数据库+PPT+论文+说明文档springboot002基于SpringBoot的医护人员排班系统源码+数据库+开题+论文+说明文档springboot003图书个性化推荐系统的设计与实现源码+数据库+PPT+论文+说明文档springboot004SpringBoot网页时装购物系统源码+数据库+PPT
- 基于微信小程序的美食推荐系统的设计与实现
Selina .a
微信小程序美食小程序springboot学习uni-appjava
文末获取源码开发语言:Java框架:SpringBootJDK版本:JDK1.8数据库:mysql5.7开发软件:eclipse/myeclipse/ideaMaven包:Maven3.5.4小程序框架:uniapp小程序开发软件:HBuilderX小程序运行软件:微信开发者目录目录前言系统展示用户信息管理水果信息管理水果类型管理论坛信息管理代码实现登录功能实现代码注册功能实现代码密码重置功能实现
- 基于情感分析的网上图书推荐系统
qq405425197
Pythonpythondjango
项目:基于情感分析的网上图书推荐系统摘要基于网络爬虫的数据可视化服务系统是一种能自动从网络上收集信息的工具,可根据用户的需求定向采集特定数据信息的工具,本项目通过研究爬取网上商品评论信息实现商品评论的情感分析系统功能。对于采集商品评论信息数量较少的工作而言,实现一个网页下载程序不会很麻烦,但是,当从网络上采集海量信息的时候,爬虫系统的实现将变得十分复杂。商品评论的情感分析系统信息网络爬虫技术仅仅处
- 抖音火山版邀请码是多少?精选的抖音火山版邀请码有哪些?
凌风导师
抖音火山合并版小视频,火山小视频正式与抖音合并,抖音火山版邀请码F9QEEQ或F9RZFD或FLYEJB现在更名为抖音火山版,合并后的短视频平台用户可以通过以前的抖音或者火山小视频账号直接进入是一款融合了小视频,短视频,直播,商城,交友、资讯等内容的一站式小视频平台,能够更好的满足用户多样化的需求,不管你喜欢什么类型的视频,智能推荐系统都能随时随地让您掌握最感兴趣的各类内容。抖音火山版邀请码:FL
- 人工智能学习与实训笔记(六):神经网络之智能推荐系统
穿越光年
人工智能技术学习人工智能学习笔记
人工智能专栏文章汇总:人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理7.3.4数据读取器7.3.4网络构建7.3.4.1用户特征提取7.3.4.2电影特征提取7.3.4.3相似度计算7.3.4.4网络模型完整代码7.3根据推荐案例的思考七、智能推荐系统处理7.1常用
- Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统 在线旅游景点推荐系统 基于机器学习/深度学习/人工智能 基于标签/协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析
linge511873822
python基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法python人工智能django机器学习深度学习推荐算法
Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy一、项目简介1、开发工具和使用技术Python3及以上版本,Django3.6及以上版本,mysql8,navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具,bootstrap前端框架,htm
- 关于Embedding 操作的理解
小新0077
深度学习自然语言处理算法
1.什么是embeddingembedding的本质是用一个较低维度的向量来代替较高维度的原始特征。在推荐系统中,原始向量往往会用超高维的稀疏one-hot向量来表示,使用embedding可以用较低的维度(即embeddingsize)来表示高维稀疏的特征,方便进行后续的模型训练。2.如何实现如图所示,embedding的操作可以视为一个全连接层,u\boldsymboluu是embedding
- Python近似最近邻搜索库之annoy使用详解
Rocky006
python开发语言
概要在大数据时代,处理高维数据集的需求越来越迫切,尤其是在机器学习、推荐系统和自然语言处理等领域。高维数据集中的一个常见问题是最近邻搜索,即找到与给定数据点最接近的数据点。PythonAnnoy库就是专为解决这类问题而设计的,它提供了高效的近似最近邻搜索算法,本文将深入探讨Annoy库的功能、用法和实际应用。什么是PythonAnnoy库?Annoy(ApproximateNearestNeigh
- 美食推荐|美食推荐小程序|基于微信小程序的美食推荐系统设计与实现(源码+数据库+文档)
伟庭大师兄
计算机毕业设计项目小程序美食微信小程序美食推荐小程序javauniapp源码
美食推荐小程序目录目录基于微信小程序的美食推荐系统设计与实现一、前言二、系统功能设计三、系统实现1、前台功能模块2、后台功能模块(1)用户信息管理(2)水果信息管理(3)水果类型管理(4)论坛信息管理四、数据库设计1、实体ER图五、核心代码六、论文参考七、最新计算机毕设选题推荐八、源码获取:博主介绍:✌️大厂码农|毕设布道师,阿里云开发社区乘风者计划专家博主,CSDN平台Java领域优质创作者,专
- 多模态推荐系统综述
凤凰AI
推荐系统论文阅读人工智能数据挖掘机器学习
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此,多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中,我们将主要从技术
- hadoot离线与实时的电影推荐系统-计算机毕业设计源码10338
FYKJ_2010
mysqlajaxcssbootstrapvue.js
摘要随着互联网与移动互联网迅速普及,网络上的电影娱乐信息数量相当庞大,人们对获取感兴趣的电影娱乐信息的需求越来越大,个性化的离线与实时的电影推荐系统成为一个热门。然而电影信息的表示相当复杂,己有的相似度计算方法与推荐算法都各有优势,导致单一的相似度计算方法与推荐算法无法合适地应用于离线与实时的电影推荐系统中。大量的电影数据的管理运营随着数据量的增长也变得越来越复杂,因此,如何综合各种算法的优势给用
- 【机器学习笔记】12 聚类
RIKI_1
机器学习机器学习笔记聚类
无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中,训练集有标签,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,需要据此拟合一个假设函数。无监督学习与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。主要的无监督学习方法聚类(Clustering)如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?降维(DimensionalityReductio
- 神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!
JOYCE_Leo16
Transformer神经网络embedding深度学习自然语言处理
文章目录前言1、Embedding的本质(1)机器学习中的Embedding(2)NLP中的Embedding2、Embedding的原理(1)ImageEmbedding(图像嵌入)(2)WordEmbedding(词嵌入)3、Embedding的应用(1)Embedding+推荐系统(2)Embedding+大模型前言本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embeddin
- 基于SpringBoot+Vue的图书个性化推荐系统
计算机徐师兄
JavaSpringBoot精品项目springbootvue.js图书个性化推荐系统个性化推荐java项目实战
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝30W+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- 基于SpringBoot+Vue的图书个性化推荐系统 (源码+文档+包运行)
Mini_yidian
计算机毕设实战案例Java毕设实战案例springbootvue.jsjava图书推荐系统
毕设帮助、技术解答、源码交流联系方式见文末。一.系统概述本系统将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作,采用B/S架构,面向对象编程思想进行项目开发。在引言中,作者将论述图书个性化推荐系统的当前背景以及系统开发的目的,后续章节将严格按照软件开发流程,对系统进行各个阶段分析设计。图书个性化推荐系统的主要使用者分为管理员和学生,实现功能包括管理员:首页、个人中心、学生管理、图书分类管理、图书信息管理、
- SpringBoot+Vue图书个性化推荐系统
毕业设计_源码科技
计算机毕业论文课程设计计算机毕设毕业设计springbootvue.js
采用技术:后端:Java+SpringBoot前端:Vue数据库:MySQL开发软件:Eclipse、MyEclipse、IDEA都可以运行系统功能:本图书个性化推荐系统主要包括二大功能模块,即学生功能模块和管理员功能模块。(1)管理员模块:系统中的核心用户是管理员,管理员登录后,通过管理员功能来管理后台系统。主要功能有:首页、个人中心、学生管理、图书分类管理、图书信息管理、图书预约管理、退换图书
- springboot+vue图书馆图书借阅个性化推荐系统
QQ58850198
springbootjava后端
实现网上图书推荐平台的设计与开发。目标:通过系统开发,实现图书推荐平台的功能,有针对性的为用户推荐合适的热门的图书,让他们能了解书设计并实现具有图书推荐功能的网站格不基其,未要究高为满足资者了解更今图,书交现有图中进护力自该网站能帮助用户了解更多图书从而找到自己心仪的书精籍2、毕业设计(论文)的基本要求:1首页界面:用户进入网站后看到的第一个界面,该界面要带有关键字搜索功能,包括图书搜索和作者搜索
- 基于Springboot+Vue实现图书个性化推荐系统
编程千纸鹤
Java项目实战专栏springbootvue.js后端图书推荐系统
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获取源码项目编号:BS-PT-136一,环境介绍语言环境:Java:jdk1.8数据库:Mysql:m
- Arxiv网络科学论文摘要5篇(2019-03-06)
ComplexLY
Ad-Hoc网络中的社交感知拥塞控制:现状与前进方向;少即是多:用于检测社交媒体中恶意用户的半监督因果推理;分析多层网络中的模体;社会推荐系统中的信任与诚信;利用简化谷歌矩阵分析联合国COMTRADE数据,评估石油和天然气贸易减少对欧盟经济的影响;Ad-Hoc网络中的社交感知拥塞控制:现状与前进方向原文标题:Socially-AwareCongestionControlinAd-HocNetwor
- 【开源】JAVA+Vue.js实现海南旅游景点推荐系统
蜜桃小阿雯
开源javavue.js开发语言springboot前端
目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1用户端2.2管理员端三、系统展示四、核心代码4.1随机景点推荐4.2景点评价4.3协同推荐算法4.4网站登录4.5查询景点美食五、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的海南旅游推荐系统,基于协同推荐算法,包括用户网页和管理后台,包含景点类型模块、旅游景点模块、行程推荐模块、美食推荐模块、景点排名模块,还
- LeetCode、1268. 搜索推荐系统【中等,前缀树+优先队列、排序+前缀匹配】
长路 ㅤ
算法刷题#LeetCodeleetcode算法职场和发展
文章目录前言LeetCode、1268.搜索推荐系统【中等,前缀树+优先队列、排序+前缀匹配】题目类型及分类思路API调用(排序+前缀匹配)前缀树+优先队列资料获取前言博主介绍:✌目前全网粉丝2W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容:Java后端、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维、ROS等。博主所有博客文件目录索
- 讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势
做一个AC梦
ai人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)在现代科技中的应用十分广泛,涵盖了多个领域。以下是人工智能在现代科技中的一些应用和未来发展趋势:机器学习:机器学习是人工智能的核心技术之一,通过让计算机从数据中学习并自动提取规律和模式,来实现自主决策和预测分析。在现代科技中,机器学习应用广泛,如推荐系统、广告定向投放、自动驾驶等。自然语言处理:自然语言处理(NaturalLangu
- 基于SpringBoot+Vue畅销图书推荐系统的设计与实现
一季春秋
毕业设计课程设计springbootvue.js后端springjava畅销图书推荐系统
博主主页:一季春秋博主简介:专注Java技术领域和毕业设计项目实战、Java、微信小程序、安卓等技术开发,远程调试部署、代码讲解、文档指导、ppt制作等技术指导。主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、小程序、安卓app、大数据等设计与开发。感兴趣的可以收藏+关注,所有项目均配有开发文档,一系列安装配置教程,可以定制功能包安装运行!!文
- 基于微信小程序“今天吃什么”随机推荐系统(开题报告+源码)
yiyue05
微信小程序小程序
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景:在快节奏的现代生活中,人们往往因为日常琐事而耗费大量时间和精力,以至于在面对“今天吃什么”这一看似简单却又琐碎的问题时,常常犹豫不决。随着微信小程序的普及,人们越来越习惯于利用碎片化时间进行在线订餐。因此,基于微信小程序开发一个“今天吃什么”随机推荐系统,可以帮助用户快速解决
- java+SSM+mysql国内热门景点推荐系统的开发83762-计算机毕业设计项目选题推荐(免费领源码)
QQ_3376098506
javamysqlhadoopphpspringbootpythonc++
摘要为了方便用户快速定位自己感兴趣的国内热门旅游景点信息,国内热门景点推荐系统应运而生。本系统的前端界面主要实现页面的美观和动态效果使之符合广大群众的审美观,后台主要使用的技术主要有Java编程语言,SSM框架,MySQL数据库的旅游推荐系统解决了传统旅游推荐方式中数据分析所带来的人力、物力和时间上的虚耗和交流深度的限定,这让交流的过程更快捷、准确、便利,同时完成国内热门景点推荐系统的基本功能:用
- 计算机毕业设计选题分享-Django音乐推荐系统40803(赠送源码数据库)程序含:JAVA、PHP,node.js,C++、python,大屏数据可视化等
vx_bscxy322
python课程设计djangospringbootjavamysqlSSM
Django音乐推荐系统摘要随着人类向信息社会的不断迈进,风起云涌的信息时代正掀起一次新的革命,同时计算机网络技术高速发展,网络管理运用也变得越来越广泛。因此,建立一个B/S结构的音乐推荐系统来管理音乐电台信息,会使管理工作系统化、规范化,提高管理效率。本课题的研究对象是音乐推荐系统,该系统实现了首页、轮播图、网站公告、资源管理(音乐资讯、资讯分类)系统用户(管理员、注册用户)模块管理(音乐标签、
- 因果推断推荐系统工具箱 - CFF(二)
processor4d
文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题,提出在feature-aware的推荐场景下,利用反事实样本提升模型性能。作者通
- 基于的渝行旅游热点推荐系统(程序+开题报告)(开题报告+源码)
liu10611
旅游
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景:随着旅游业的迅猛发展,游客对旅游目的地的选择越来越多样化,对于旅游信息的需求也越来越个性化。基于的渝行旅游热点推荐系统,旨在利用现代信息技术手段,为游客提供定制化的旅游信息服务,帮助游客在众多的旅游资源中做出更符合个人偏好的选择,从而提升旅游体验。意义:开发一个基于的渝行旅游
- 使用Java+Springboot+Mysql开发个性化新能源汽车推荐系统 在线新能源电动车辆推荐平台 汽车购物商城 基于机器学习、深度学习、人工智能推荐 基于协同过滤推荐算法 爬虫 可视化数据分析
linge511873822
网站模板基于项目的协同过滤推荐算法基于用户的协同过滤推荐算法java人工智能springboot机器学习协同过滤深度学习
使用Java+Springboot+Mysql开发个性化新能源汽车推荐系统在线新能源电动车辆推荐平台汽车购物商城基于机器学习、深度学习、人工智能推荐基于协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析CarRecommendWebEx一、项目简介1、开发工具和使用技术IDEA/Eclipse,jdk1.8,mysql5.5/mysql8,navicat数据库管理工具,springboot开发框架,spring+
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>