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AI科研视界
人工智能搜索引擎
人工智能(AI)已经革新了品牌进行营销的方式,提供了与消费者建立联系、个性化体验和优化活动的新机遇和独特机会。从预测分析到客户服务自动化,最新的AI进展正在重塑营销领域。以下是品牌在其营销策略中利用AI的六种方式,以及实际例子和实施建议。1.个性化推荐AI驱动的推荐引擎分析大量数据,了解消费者偏好和行为,实时提供个性化的内容和产品推荐。这种方法促进了更深入的联系,增强了客户忠诚度,特别是考虑到80
- 推荐Rerank二次重排序算法
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能hadoop机器学习人工智能大数据数据挖掘编程语言
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】推荐Rerank二次重排序算法前言推荐的Rerank排序有两种情况,一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果,另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。但不管哪一种用到的算法是一样的。比如用逻辑回归、随机森
- 图数据库 之 Neo4j - 应用场景2 - 实时推荐引擎(7)
magic_kid_2010
图数据库图数据库neo4j
摘要实时推荐引擎是在今天的竞争激烈市场中保持竞争力的关键。本文介绍了如何使用图技术构建一个基于用户行为和关联数据的实时推荐引擎,以提供个性化的建议。我们将探讨实时推荐引擎的背景和原理,并提供详细的操作步骤说明,帮助你构建自己的实时推荐引擎。背景在零售、服务、媒体和社交领域,为用户提供个性化的实时建议对于实现客户价值最大化和保持竞争力至关重要。传统的推荐引擎通常使用基于协同过滤或内容过滤的方法,但这
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敲代码的小小酥
人工智能产品经理人工智能
一、人工智能产品“三要素”算法、数据、计算能力是人工智能产品的三要素。二、人工智能产品的应用人工智能普遍应用的产品或服务可分为三大类:第一类是语音和文字处理,例如人工智能写新闻稿、机器人客服等;第二类是图像和视觉,例如自动驾驶、医疗影像诊断、机器人分拣、人脸识别等;第三类是大数据分析和预测,例如交互搜索引擎、智能推荐引擎、金融风控,健康风险管理系统等。三、机器学习处理过程(1)原始数据采集原始数据
- 头条号转正收益低?你真的了解头条转正的机制吗?
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自媒体时代,人人皆媒体,毫无疑问入驻自媒体行业的人越来越多,而头条号因为受众群庞大在加上只能推荐引擎,不用求关注求订阅就能有海量读者。但是头条号发文真的每一条都有阅读量吗?答案大家都清楚,作为一个自媒体人,从小白一步步开始学习,就是希望能够跟大家一起交流。想要高阅读的前提,是要有高推荐,两者是息息相关的。那么什么是推荐量呢?说白一点,就是根据你文章的内容,推荐给有这方面内容需求的读者,推荐量就是你
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Python算法实战
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电影推荐系统自从机器学习时代开始以来就不断发展,逐步演进到当前的transformers和向量数据库的时代。在本文中,我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件,以构建最佳的推荐引擎。在众多可用的向量数据库中,我们将关注QdrantDB,因为它具有独特的特性——HNSWANN搜索算法,正如我在之前的文章中讨论的那样。传统推荐系统随着支持向量机(SVM)等机器学习算法的发展,引入transf
- 小红书推荐大数据在阿里云上的实践
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经典用户案例flinkkafkahdfs大数据数据库
本篇内容主要分三个部分,在第一部分讲一下实时计算在推荐业务中的使用场景。第二部分讲一下小红书是怎么使用Flink的一些新的功能。第三部分主要是讲一些OLAP的实时分析的场景,以及和阿里云MC-Hologres的合作。作者:小红书推荐工程负责人郭一小红书推荐业务架构首先这个图上画了一些比较典型的推荐业务,使用大数据的主要模块,其中最左边是线上推荐引擎,一般推荐引擎会分成召回、排序、后排等几步,在这里
- 大家好,今天是小芽第一次跟大家见面!
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小芽现在先跟大家自我介绍一下吧!(WishBud)是小芽的全名,直译过来就是(愿望芽)的意思。(因为小芽有一个很美好的愿望)小芽是具备结合了语义网络图谱技术、M/R可视化技术、情景推荐引擎技术的认知智能app。(小芽也不知道是什么,但是好厉害的样子0_0)所以小芽能做的事有很多哦,例如小芽可以通过知识图谱技术向很多不知道下一步该如何迈出的童靴,提供多条未来发展的选择(当然要通过童鞋的小测验还有平时
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- SeaTunnel 在 oppo 的特征平台实践 | ETL 平台数据处理集成
Apache SeaTunnel
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今天的分享包含以下几点:背景&需求为什么是SeaTunnelETL平台集成实践作者简介01业务背景和需求痛点业务背景推搜广场景下存在大量的数据同步和特征处理需求。推荐搜索广告业务涉及图中几个模块,以特征为基础的特征服务,上层支持了机器学习、召回引擎和预估引擎。召回引擎和预估引擎支撑着更上层的推荐引擎业务的召回、粗排、精排、重排,最终产出结果。这是推搜广的主要业务流程,其中有些细小差别,但大体相似。
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前言推荐的Rerank排序有两种情况,一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果,另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。但不管哪一种用到的算法是一样的。比如用逻辑回归、随机森林、神经网络等来预测这个商品被点击或者被购买的可能性的概率,用的模型都是同一个,预测的时候是对特征转换做同样的处理。一般封装一个通用方法供离线和在线场景调用。一、基于逻辑回归、随机森
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- 慢慢买比价网怎么样?慢慢买APP历史价格查询可信吗?
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慢慢买是一个中立的商品搜索推荐引擎,是网购的“比价神器”。10年来我们专注为用户推荐高性价比的商品,同时开发了全网比价、历史价格查询等购物决策助手,力求帮助消费者实现信息对称,更快做出购物决策。慢慢买是站在消费者一边的,每个APP都叫你买买买,只有慢慢买让你谨慎买。高省APP佣金更高,模式更好,终端用户不流失。【高省】是一个自用省钱佣金高,分享推广赚钱多的平台,百度有几百万篇报道,也期待你的加入。
- 《精益的数据分析》-第八章电子商务
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1.现如今的电子商务:1)大多买家通过搜索找到所买物品,而非通过电商网站的内部导航。2)电商商家可通过推荐引擎来预测买家还可能需要的物品。3)电商商家无时无刻不在优化网站性能,这在很多时候表现为划分来访流量,并区别对待来源不同的访客。4)购买流程早在买家访问网站前,即在社交网络、邮件以及在线社区中便已开始,这使得买家行为更加难以跟踪。读者笔记:当我们大部分刷淘宝的时候,都是有目的的,明确知道自己想
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本章为推荐引擎本章为基于电影内容的推荐,假设输入为,输入为。本章实现方式基于传统spark来实现基于传统Scala来实现本章实现方式的思路-spark:1.先创建JavaSparkContext,textFile读入文件。2.对String进行切分,转换成key=Movie3value=(User1,3)。3.之后对key进行分组,得到key=Movie2value=[(User1,4),(Use
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最近慢慢买吸引了不少朋友关注,其中有很多新用户想知道怎么来使用慢慢买,首先介绍一下:慢慢买是一个专业的购物导购、比价网站,汇集了所有主流网上商城的报价、活动促销、历史价格走势等信息,慢慢买倡导理性消费,以让用户买到高性价比商品为宗旨慢慢买是一个中立的商品搜索推荐引擎,是网购的“比价神器”。10年来专注为用户推荐高性价比的商品,同时开发了全网比价、历史价格查询等购物决策助手,力求帮助消费者实现信息对
- 银行业数据分析算法应用汇总
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数据分析在银行业的应用及具体案例一、欺诈检测二、客户细分三、风险建模四、营销优化五、信用评分六、客户流失预测七、推荐引擎八、客户生命周期价值预测一、欺诈检测欺诈检测即通过分析交易模式,检测可能的欺诈行为,主要有以下几个方面1.跨机构开户数量核验机制和风险信息共享机制:建立这些机制可以增加更多维度的风险标签共享和使用,提升联防联控效果。2.异常账户、可疑交易等大数据风控模型:借助外部共享数据,进一步
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系统架构等思考推荐算法系统架构
目录一、推荐引擎和其检索技术二、推荐引擎的整体架构和工作过程(一)用户画像(二)文章画像(三)推荐算法召回三、基于内容的召回(一)召回算法(二)优缺点分析基于内容的召回的优点基于内容的召回的缺点(三)案例:新闻推荐系统四、基于协同过滤的召回(一)基于用户的协同过滤(UserCF)原理展开案例:电影推荐系统(二)基于物品的协同过滤(ItemCF)原理展开案例:音乐推荐系统(三)Model-based
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青衫磊落长歌行
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总参考:UnityWebGL微信小游戏适配方案(公测)安装与使用下载Unity插件,并导入至游戏项目中,版本更新请查看更新日志请查阅推荐引擎版本,安装时选择WebGL组件最终选择Unity2021.2.5f1c1InstantGame前往Node官网安装长期稳定版之前已安装v16.17.0前往微信开发者工具下载安装Stable版开发者工具【注意:为保证稳定性,请勿使用小游戏版MinigameBui
- 为什么学好C++,更容易进大厂?
bit..
javac++
虽然C++需求量比Java这类会少一些,但是相对来说竞争也小一些。尤其是对性能或者执行效率要求比较高的应用,比如游戏引擎、Infra、推荐引擎、存储,当然也能拿来写业务,另外我发现大部分学习C++的同学底层知识会接触得多一些,后面上手其它语言也很快。说起C++,很多人的第一反应就是:复杂、难学,事实也的确如此。但不可否认,C++在近30年里经久不衰,并且现在学习C++的人还在逐年增长。究其原因,是
- 算法在哈啰顺风车中的实践应用
架构师小秘圈
算法大数据机器学习人工智能深度学习
导读:如果科技让出行更美好,可以推动出行的进化,那么AI算法模型的应用,就是其中一个最大的推动力。本次分享的主题为算法在哈啰顺风车中的实践应用,将首先介绍算法同学依托于什么样的算法平台来解决哪些具体的业务场景;其次,介绍匹配推荐引擎,包括引擎的架构,召回和精排模块的演进;再次,介绍交易生态治理算法,包括治理算法的架构和模型的演进;最后,介绍智能营销算法的架构和模型的演进。01业务介绍首先介绍下哈啰
- 干货,一文读懂什么是真正的数据驱动决策?
yuyuyuyo
生产质量分析工业大数据生产质量分析数据分析大数据解决方案
数据驱动决策(DDDM)是一种基于可量化目标或关键绩效指标(KPI)的方法,可以收集信息、从发现中评估模式和事实,并以各种方式实施有利于企业的战略和行动。一般来说,数据驱动的决策需要依靠经过验证和研究的数据,而不是利用未处理的数据来实现重要的业务目标。数据驱动决策示例(1)推动亚马逊公司的销售亚马逊公司的零售部门根据消费者以前的购买和搜索活动,利用数据确定向消费者推荐哪些商品。亚马逊公司的推荐引擎
- 基于大数据和ALS算法实现的房源智能推荐系统
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收藏和点赞,您的关注是我创作的动力文章目录概要一、研究背景与意义1.1项目的开发背景1.2项目的开发目的1.3项目的开发意义1.4国内的研究现状和发展趋势1.5项目的设计思路二、技术理论2.1Python简介2.2Scrapy爬虫框架简介2.3JAVA语言简介2.4Hbase简介三、推荐算法介绍与平台推荐引擎实现3.1主流推荐算法介绍3.2协同过滤算法3.2.1基于模型的协同过滤3.2.2基于内存
- 今天头条月入百万背后的真相竟然是!
小智他爸
今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品,为用户推荐信息,提供连接人与信息的服务的产品。基于个性化推荐引擎技术,根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐,推荐内容不仅包括狭义上的新闻,还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。为什么你不能在今日头条月入百万?1.不懂自媒体运营技巧如果上面的问题,你一个也没有,那么可能就是你真的不懂运营技巧。文章内容就是垂直一个领域创
- 1024程序员节特辑 | ELK+ 用户画像构建个性化推荐引擎,智能实现“千人千面”
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专栏集锦,赶紧收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏:https://blog.csdn.net/superdangbo/ca
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
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工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文