简单属性之间的相似度和相异度

破解数据模型相似度计算难题：为数据应用清障秉寒大数据
引言在数字化浪潮下，数据仓库和数据湖已成为企业数据管理的核心基础设施。然而，随着它们在公司运营中服役时间的增长，一个棘手的问题逐渐浮现：相似的数据模型如雨后春笋般涌现，字段属性重复度常常高达80%以上。这不仅造成了数据冗余，还让用户在海量的数据模型中迷失方向，使用体验大打折扣。本文将提出一种计算数据模型相似度的方案，助力企业解决这一难题。问题剖析数据模型的相似性问题，本质上源于企业数据架构缺乏统一
Python实现itemCF协同过滤推荐算法并计算召回率、准确率、F1分数和覆盖率计算机软件程序设计机器学习 python 推荐算法开发语言
一个完整的Python实现，包括ItemCF协同过滤算法的实现以及召回率、准确率、F1分数和覆盖率等评估指标的计算。将使用Pandas进行数据处理，Scikit-learn进行相似度计算，并编写函数来生成推荐列表和评估模型性能。1.数据准备首先，需要准备数据。假设有一个用户-物品评分矩阵（可以是显式评分或隐式反馈），表示用户对不同酒店的喜好程度。这里可以使用Pandas来处理数据。importpa
AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用 CJ点人工智能 GPT 向量数据库知识库
一、AI知识库将已知的问答知识，问题和答案转变成向量存储在向量数据库，在查找答案时，输入问题，将问题向量化，匹配向量库的问题，将向量相似度最高的问题筛选出来，将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库（TencentCloudVectorDB）是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务，专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
浅谈人群扩展（lookalike）模型 eso1983 算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签（兴趣
使用NucliaDB进行文本向量化与检索 GEAWfaacc python
技术背景介绍NucliaDB是一款强大的向量数据库，可以帮助开发者进行文本数据的向量化与检索。通过使用NucliaDB，您可以将文本数据存储在知识库中，并执行高效的相似度搜索。本文将介绍如何利用NucliaDB进行文本的向量化处理与检索操作。核心原理解析NucliaDB允许用户将文本数据转换为向量，并存储在知识库中。每个文本数据会生成唯一的向量，这些向量可以用于快速的相似度搜索。例如，如果您存储了
PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询花千树-010 RAG 数据库 postgresql AI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件，用于存储和检索向量数据，并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先，确保你已经安装了PostgreSQL。可以
图像检索简介 handsomestWei AI 图像处理人工智能
图像检索主要分为两类，一类是基于文本的图像检索（TextBasedImageRetrieval），另一类是基于内容的图像检索（ContentBasedImageRetrieval）基于文本通过对图像进行文本描述（对内容分析进行自动标注和人工标注），提炼关键词等标签信息。后续在进行检索时，可以通过检索关键词的方式查找对应的图片。基于内容以图搜图。涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图
NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？可我只会写CRUD啊！一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法？单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
NLP 中文拼写检测纠正论文-07-NLPTEA-2020中文语法错误诊断共享任务概述后端java
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NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary 后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？可我只会写CRUD啊！一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法？单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
NLP 中文拼写检测纠正论文-01-介绍了SIGHAN 2015 包括任务描述，数据准备，绩效指标和评估结果后端java
拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？可我只会写CRUD啊！一个提升英文单词拼写检测性能1000倍的算法？单词拼写纠正-03-leetcodeedit-distance72.力扣编辑距离NLP开源项目nlp-hanzi-similar汉字相似度word-
基于网络爬虫技术的网络新闻分析众拾达人 Java Web 爬虫爬虫
文末附有完整项目代码在信息爆炸的时代，如何从海量的网络新闻中挖掘出有价值的信息呢？今天就来给大家分享一下基于网络爬虫技术的网络新闻分析的实现过程。首先，我们来了解一下系统的需求。我们的目标是能够实时抓取凤凰网新闻、网易新闻、搜狐新闻等网站的新闻数据，正确抽取正文并获取点击量，每日定时抓取。然后对抓取回来的新闻进行中文分词，利用分词结果计算新闻相似度，将相似新闻合并并展示相似新闻的用户点击趋势。接下
C++：实现聚类算法（附带源码） Katie。 c c++实现算法算法聚类支持向量机
项目介绍聚类是无监督学习中一种常用的算法，用于将数据集中的对象分组（称为簇），使得同一簇中的对象相似度较高，而不同簇之间的对象相似度较低。在许多领域，如数据挖掘、图像处理和模式识别等，聚类算法都有广泛应用。在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇由其中心（均值）表示。项目实现思路输入参数
使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图亚图跨际 Python 交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
K-means 算法的介绍与应用小魏冬琅 matlab 算法 kmeans 机器学习
目录引言K-means算法的基本原理表格总结：K-means算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结：K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法，在数据挖掘、模式识别、图像处理等多个领域中得到了广泛应用。其核心思想是将相似的数据对象聚类到同一个簇中，而使得簇内对象的相似度最大、簇间的相似度最小
OpenCV-模板匹配多个目标红米煮粥 opencv 人工智能计算机视觉
文章目录一、基本概念二、基本步骤1.图像准备2.图像预处理3.执行模板匹配4.定位匹配区域5.处理多个匹配6.优化和验证三、代码实现1.图片读取2.图像预处理3.模板匹配4.绘制矩形框三、总结模型匹配（ModelMatching）是一个广泛应用的概念，其具体含义和应用领域会根据上下文的不同而有所变化。一、基本概念模型匹配是指通过比较待匹配的数据或对象与已有的模型之间的相似度或距离，来寻找最佳匹配的
动态规划算法之最长公子序列详细解读（附带Java代码解读）南城花随雪。算法分析算法动态规划 java
最长公共子序列（LongestCommonSubsequence,LCS）问题是动态规划中另一个经典问题，广泛用于比较两个序列的相似度。它的目标是找到两个序列之间最长的公共子序列（不是连续的），使得这个子序列同时出现在两个序列中。1.问题定义给定两个序列X和Y，要找到它们的最长公共子序列，即一个序列Z，它同时是X和Y的子序列，且Z的长度最大。例如：对于序列X="ABCBDAB"和Y="BDCAB"
Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统计算机程序优异哥
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js，
高仿手表值不值得购买？什么样的高仿手表比较好呢美表之家
高仿手表是指外观、材质、工艺等方面与原版手表相似度达到较高水平的手表产品。对于手表爱好者来说，高仿手表在一定程度上可以满足他们对名牌手表的追求，而价格相对原版手表则更加亲民。然而，值不值得购买高仿手表这个问题，没有一个绝对的答案，主要取决于个人的需求和态度。微信:fk2018988(下单赠送精美礼品)第一、高仿手表值不值得购买？高仿手表值得购买，在手表市场我们发现高仿手表销量还是非常不错，高仿手表
c++原型模式程序员小吕666 #设计模式 c++
c++原型模式简介特点缺陷代码使用场景简介UMl特点可以在程序运行时（对象属性发生了变化），得到一份内容相同的实例，但之间还不会相互干扰。缺陷使用场景跟拷贝构造相似度很高，能用拷贝构造（注意考虑深浅拷贝）解决不用非得搞设计模式。注意但是使用了原型模式就是不想暴露给用户对象创建过程。只能通过clone来获取对象的拷贝。和工厂模式可以搭配，隐藏对象的创建细节。代码#include#includeusi
《华为数据之道》总结 Walter_Silva 数据中台数据仓库数据中台
华为官方关于数字化转型的书，去年读了《华为数据之道》，今年读了本《华为数字化转型》，华为2016年开始启动的数字化转型所做的工作和目前公司做的相似度蛮高，都是非数字原生企业，华为走得更早更快更专业，就想着做个小小的总结，以借此总结下过去几年的部分工作。第一篇就从数据之道开始，这一篇会比较贴近书本，偶尔穿插些实际工作里的一些例子。目录目录一、华为数据工作建设的整体框架1.1、数据源1.2、数据入湖1
Spark入门：KMeans聚类算法 17111_Chaochao1984a 算法 spark kmeans
聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。与监督学习（如分类器）相比1，无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
项目实战 ---- 商用落地视频搜索系统(3) --- 数据综合查询设计与实现 PhoenixAI8 AI落地项目设计与实现音视频数据库 vector db milvus python
目录背景商用视频搜索算法设计设计理念搜索策略详细设计源码完整代码代码解读背景向量数据库发展到现在，已经支持了类似hybridsearch的功能。但是必须要指出为了应对商用化大型系统向量查询，如果仅使用hybridsearch，无法从用户功能满足你的功能要求。比如在定义视频相似度时，如何衡量多个视频之间的相似度？如何能通过语义拆分及内容，对视频进行综合排序？如何找到相似视频的关键位置等都是searc
[论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization 愤怒的可乐 #文本匹配[论文]论文翻译/笔记自然语言处理论文阅读人工智能
引言为了理解CoSENT的loss，今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发，旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
简单聊聊高仿名表一般什么价广州潮品汇
随着经济的发展和人们对品质生活的追求，名牌手表成为了许多人的时尚配饰之一。然而，正版名表价格昂贵，使得很多普通消费者望而却步。因此，高仿名表逐渐成为了一个备受关注的话题。微信:52226813(下单赠送精美礼品)高仿名表是指外观和功能上都与原版名表相似度极高的复制品。它们使用的材料、工艺与正版名表非常接近，甚至有些高仿名表在细节上更加精细。这种高仿表的出现，既满足了追求名表的愿望，又降低了价格，因
简单聊聊劳力士复刻表哪个厂的最好广州潮品汇
劳力士复刻表是全球著名的钟表品牌，以其精湛的工艺和可靠的质量而闻名。在众多劳力士复刻表厂商中，有三个厂家被公认为最好的，它们分别是C厂、VS厂和N厂。下面将详细介绍这三个厂家以及它们的优点。微信:52226813(下单赠送精美礼品)第一个是C厂。C厂以其高度精细的复制表技术而闻名。它采用了最先进的机械设备和制表工艺，以确保每一块复刻表的质量和精准度。C厂的复刻表与原版劳力士表几乎完美无缺的相似度，
sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型技术瘾君子1573 bert pytorch 人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker（方法一）Dockerfile（方法二）Anaconda（方法三）数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统 f168bc2b3926
1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具：eclipse或idea2.主要功能说明：1）用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2）管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3）协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度，给有相近的用户行为推荐视频比如：用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系幻风_huanfeng 计算机视觉计算机视觉 dnn 人工智能 Siamese FaceNet 神经网络
本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络，又称孪生网络，由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本，通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中，Siamese网络通过计算输入人脸
LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind java Algorithm LeetCode 题解位运算
原题链接：#137 Single Number II 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
HttpClient 120153216 httpclient
/** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
Django model字段类型清单 2002wmj django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipse MyEclipse
做个备忘！错误信息为： Undefined exploded archive location 原因：在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；解决方法：
GMT时间格式转换 adminjun GMT 时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170. VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
回顾java数组复制 ayaoxinchao java 数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。 import java.util.ArrayList; import java.ut
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一 .Redis常用命令 Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。 a.键值相关命令 b.服务器相关命令 1.键值相关命令 &
java枚举序列化问题 bingyingao java 枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlang haskell
推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。 &nb
读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
Android中启动外部程序 cherishLC android
1、启动外部程序引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
summary_keep_rate coollyj SUM
BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中注册服务器地址 */ DE
hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoop hdfs 扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" . 上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yii layouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件；如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件，总之默认不是使用自身目录 pr
设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。 *********************************
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一、概念数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。二、好处可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素三、格式 //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
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