- 开源向量数据库介绍说明
❀͜͡傀儡师
开源数据库
开源向量数据库Milvus特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端:支持多种后端,如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点:高可用性、易用性,支持实时更新和过滤。编程接口:支持REST和gRPC。使用场景:个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点:基于GraphQ
- AI大语言模型(LLM):电商行业的搜索革命与未来趋势
搞技术的妹子
人工智能语言模型智能电视
大语言模型:电商行业的搜索革命与未来趋势一、大语言模型在电商搜索中的应用1.提升搜索精准度2.改善搜索召回率3.虚拟购物助手二、大语言模型与生成性AI的结合1.生成性AI:从搜索到对话式购物体验2.提升个性化推荐三、大语言模型的未来展望1.电商与LLM的深度融合2.面临的挑战与机遇随着人工智能的快速发展,电商行业正在经历一场深刻的变革。尤其是在搜索技术方面,大语言模型(LLM)正逐渐成为提升用户体
- SpringAI赋能Java开发打造智能应用
java技术小馆
javaAI编程
一、SpringAI是什么?为什么你需要它?想象一下,你的Java应用能够:理解自然语言自动生成代码智能分析数据提供个性化推荐这就是SpringAI带来的变革!它是Spring官方推出的AI集成框架,让你的Java应用轻松获得AI能力。传统开发vsSpringAI开发对比:能力传统开发SpringAI开发自然语言处理需要集成第三方SDK开箱即用开发效率手动实现复杂逻辑自动生成代码维护成本高低可扩展
- 基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景
Python程序员罗宾
学习人工智能搜索引擎笔记github
一、Dify大模型可以搭建多种业务应用场景前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!主要应用场景包括:1.智能客服系统自动响应:利用大模型的自然语言处理能力,实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配:准确识别用户问题类型,并将其路由到相应的服务团队。知识库构建:自动生成和维护企业级的知识库。2.个性化推荐引擎用户画像分析:深度挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯。精准推荐:根据用户特征提供定制
- python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法
weixin_39612733
python推荐算法库
允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统,是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品,某条上读到的新闻,甚至在各种地方看见的广告,都有赖于它。昨天,一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下:现在,许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐,驱动收入增长。推荐算法有很多种,数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
- Python实现个性化推荐二
Ninina1992
python人工智能开发工具
基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- python爬虫项目(一百九十八):电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫数据分析开发语言信息可视化okhttp
在现代电商平台中,用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据,电商平台能够更好地了解用户的偏好,从而推荐相关产品,增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据,并结合数据分析和推荐算法,构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
- Deepseek 在电饭煲上应用会带来哪些影响?
百态老人
人工智能笔记大数据
DeepSeek在电饭煲上的应用可能带来以下影响:智能化操作与控制:DeepSeek作为一款强大的AI工具,其核心功能包括深度思考、联网搜索和智能对话等。如果将其应用于电饭煲,可以实现更智能的操作方式。例如,用户可以通过语音或触控界面直接与电饭煲交互,输入烹饪需求,电饭煲通过联网搜索或内置算法快速生成最佳烹饪方案并执行。这种智能化的控制方式能够提升用户体验,使烹饪过程更加便捷和高效。个性化推荐与优
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
m0_74825634
面试学习路线阿里巴巴深度学习搜索引擎人工智能
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
- 用AI提升电商平台的客户体验:从个性化推荐到智能客服
Echo_Wish
人工智能前沿技术人工智能
用AI提升电商平台的客户体验:从个性化推荐到智能客服随着电商行业的竞争日益激烈,如何在海量商品中脱颖而出,吸引和保持客户的关注,成为平台生存和发展的关键。而在这场竞争中,人工智能(AI)正在发挥着越来越重要的作用。AI不仅可以优化电商平台的后台操作,还能在前端提供更为个性化、智能化的客户体验,让消费者感受到前所未有的便捷与高效。本文将从个性化推荐、智能客服、智能搜索等方面,详细探讨如何通过AI技术
- 【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算大数据人工智能推荐系统
从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词:推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代,个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加平台粘性的关键技术。特别是在电商平台中,一个高效的商品、店铺和直播推荐Feeds流系统可以显著提高用户的购物体验,增加商品曝光率,并最终提升平台
- 探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器学习python人工智能
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析在信息爆炸的时代,我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容?这就是个性化推荐系统的使命。作为一名热爱人工智能和Python的技术人,今天我想和大家聊聊机器学习在个性化推荐系统中的应用,并通过具体的代码示例,带大家一起探索这个领域的奥秘。一、个性化推荐系统的意义首先,我们来思考一个问题:为什么需要个性化推荐系统?
- 基于深度学习的商品推荐
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- 19.推荐系统的隐私保护
郑万通
推荐系统隐私保护
接下来我们继续学习推荐系统的最后一个主题:推荐系统的隐私保护。在现代推荐系统中,用户隐私保护是一个至关重要的问题。我们将探讨隐私保护的必要性、常见的隐私保护技术,以及如何在推荐系统中实现这些技术。推荐系统的隐私保护隐私保护的必要性推荐系统通常需要收集和处理大量的用户数据,包括用户的行为数据(如点击、浏览、购买记录)和个人信息(如年龄、性别、地理位置)。这些数据对于提供个性化推荐至关重要,但也存在隐
- 2025 年移动端开发:开工即冲刺,迈向新征程
Android技术之家
随着2025年新春的钟声敲响,移动端开发领域也迎来了新的开工季,行业内充满了新的机遇与挑战。技术创新引领发展AI深度融合2025年,AI在移动端开发中的应用将更加深入。新一代处理器集成了针对人工智能优化的硬件模块,使得AI算法可以在本地高效运行。开发者能够利用这一优势,打造出更智能的移动应用,如具备精准个性化推荐的购物APP、可实时进行语言翻译的工具APP等。卫星通信普及卫星通信技术在2025年有
- Java分布式流处理,flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
图苑
分布式javaflink
文章目录戳底部名片,一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片,一起变现在现代电商环境中,用户每天都会浏览大量商品页面,而这些行为数据中蕴藏着丰富的信息。通过分析用户的浏览历史、购买记录以及对特定商品的兴趣程度,我们可以为用户提供更加个性化的商品推荐,从而提升用户体验和转化率。为了实现实时的个性化推荐,我们需
- AI代码生成器赋能电商:提升个性化推荐系统前端开发效率
前端
在当今竞争激烈的电子商务环境中,个性化推荐系统已成为提升用户体验和转化率的关键因素。一个优秀的推荐系统能够根据用户的浏览历史、购买行为等数据,精准地推荐他们感兴趣的商品,从而提高用户的粘性和购买意愿。然而,构建一个高效、灵活的个性化推荐系统前端,却面临着诸多挑战:漫长的开发周期、高昂的开发成本以及复杂的维护工作,常常让开发团队疲于奔命。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,“AI写代码工具”正在彻
- Baklib赋能下的内容中台智能化推荐系统解析与展望
数字体验运营官
其他
内容概要在数字化时代,内容中台的智能化推荐系统正逐渐成为各类企业提升用户体验与运营效率的重要工具。该系统通过集成和分析大量用户数据及内容信息,能够实现精准的个性化推荐,为用户提供最相关的内容。以下是内容中台智能化推荐系统的核心要素:要素描述用户数据收集通过多种渠道(如网站、APP等)实时获取用户行为数据,构建用户画像。内容特征提取分析内容的主题、类型、受众等特征,为后续推荐提供支持。推荐算法运用机
- springboot003图书个性化推荐系统
Q_97095639
springboot毕业设计数据库毕业设计课程设计
springboot003图书个性化推荐系统版权声明所有作品均为本人原创,提供参考学习使用,如需要源码+数据库+配套文档请移步www.taobysj.com搜索获取技术实现开发语言:Java+vue。框架:后端spingboot+前端vue。模式:B/S。数据库:mysql。开发工具:idea。论文字数:1万左右。数据库表个数:10个左右。运行环境:jdk+idea+mysql。版本不限制,包安装
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
云边有个稻草人
热门文章深度学习搜索引擎人工智能DeepSeek
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1查询解析与语义理解4.2搜索排名与相关性排序4.3个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)和自然
- DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景
python算法(魔法师版)
深度学习人工智能
DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台,利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例,展示了这些技术如何被应用于实际问题中。一、推荐系统电子商务协同过滤:在电商平台中,协同过滤用于根据用户的历史行为(如购买记录、浏览历史等)推荐相关商品。基于用户的相似性或项目的相似性来生成个性化推荐。Python深色版本fromsurpriseimportDataset,
- 【云原生】Docker搭建开源翻译组件Deepl使用详解
小码农叔叔
linux与容器实战docker部署翻译组件docker部署deepldocker搭建deepljava对接deepl翻译组件使用
目录一、前言二、微服务项目使用翻译组件的场景2.1多语言用户界面2.2业务逻辑中的翻译需求2.3满足实时通信的要求2.4内容管理系统2.5个性化推荐系统2.6日志和监控三、开源类翻译组件解决方案3.1国内翻译组件方案汇总3.1.1百度翻译3.1.2腾讯翻译3.1.3阿里翻译(通用版)3.1.4华为翻译3.1.5小牛翻译3.1.6有道翻译3.1.7火山翻译3.1.8讯飞翻译3.2国外翻译组件方案汇总
- Baklib揭示内容中台与人工智能技术的创新协同效应
清风徐徐de来
其他
内容概要在当今信息爆炸的时代,内容的高效生产与分发已成为各行业竞争的关键。内容中台与人工智能技术的结合,为企业提供了一种新颖的解决方案,使得内容创造的流程更加智能化和高效化。内容中台作为信息流动的核心,能够集中管理和分发多元化的内容资源,为各类用户需求提供服务。同时,人工智能技术则在数据分析、用户行为预测、个性化推荐等方面展现出强大的能力。两者相辅相成,推动了在内容生产过程中的创新与发展。以下表格
- AI人工智能 Agent:在个性化推荐中的应用
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI人工智能Agent:在个性化推荐中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,个性化推荐系统(RecommenderSystem)已成为连接用户和信息的关键桥梁。其中,人工智能(AI)技术,特别是Agent技术,在个性化推荐中的应用日益受到关注。本文将深入探讨AIAgent在个性化推荐中的应用,包括其核
- AI在电商中的应用系列文章
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
AI在电商中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录AI在电商中的应用0.引言1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1个性化推荐3.1.2智能客服3.1.3销售预测3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.1.1推荐系统的
- 新质生产力与核心竞争力提升
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代,科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能(AI)作为科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手,从个性化推荐系统到医疗诊断辅助,AI技术的应用场景日益广泛,为人类社会带来了前所未有的机遇。然而,AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
- AI赋能电商:从个性化推荐到智能化运营
w(゚Д゚)w吓洗宝宝了
当下编程领域的分析大数据人工智能
引言随着互联网技术的飞速发展,电子商务已经成为人们日常生活的重要组成部分。然而,在激烈的市场竞争中,如何提升销售效率和用户体验成为了电商平台面临的主要挑战。近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展为这一挑战提供了新的解决方案。从个性化推荐到会员分类,从商品定价到供应链管理,AI技术的应用不仅提高了电商平台的运营效率,还极大地提升了用户的购物体验。本文将深入探讨AI技术在电商领域的多种应用场景,分析其
- 面向 Data+AI 的统一数据目录探索 | Data Infra NO.22 回顾(含资料发布)
数据库
随着生成式人工智能(GenerativeAI)的崛起,从图像生成、自然语言处理到个性化推荐系统,生成式AI技术正迅速改变着各行各业的面貌。而在这场变革背后,数据的管理和治理显得尤为重要。对于企业来说,数据不仅是基础资源,更是构建AI应用和增强业务能力的关键。ApacheGravitino(incubating)与Databend作为数据领域两个知名的开源项目,正通过各自的创新技术和实践,为数据管理
- 电商平台的获取商品详情API有什么作用?
Lanqing_0760
大数据教育电商数据库数据挖掘数据库开发
电商平台的获取商品详情API接口在电商领域中发挥着至关重要的作用。以下是其主要作用:一、商品展示与管理实时展示商品信息:通过调用商品详情API接口,电商平台可以实时、准确地展示商品的详细信息,包括价格、库存、规格参数、用户评价等,为用户提供丰富的购物信息。批量抓取与上传:商家可以利用API接口批量抓取商品数据,实现商品信息的一键上传和更新,节省时间和成本。二、用户体验优化个性化推荐:电商平台可以结
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen