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L2-4吉利矩阵暴力解法:L2-4吉利矩阵-CSDN博客作者陈越单位浙江大学所有元素为非负整数,且各行各列的元素和都等于7的3×3方阵称为“吉利矩阵”,因为这样的矩阵一共有666种。本题就请你统计一下,把7换成任何一个[2,9]区间内的正整数L,把矩阵阶数换成任何一个[2,4]区间内的正整数N,满足条件“所有元素为非负整数,且各行各列的元素和都等于L”的N×N方阵一共有多少种?输入格式:输入在一行
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随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
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海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- 账本 1.01 版本:样式优化升级分享
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在开发账本应用的过程中,持续的样式优化对于提升用户体验起着至关重要的作用。本次账本1.02版本着重对样式进行了全面优化,让应用在视觉上更加美观、操作上更加便捷。下面就为大家分享一些关键代码及优化思路。话不多说,先上效果图。一、整体布局优化在index.vue和add.vue中,整体布局都采用了flex布局方式。以index.vue为例:.container{display:flex;flex-di
- 【漫话机器学习系列】137.随机搜索(Randomized Search)
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漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
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图片加载框架Glide与Picasso原理剖析一、前言图片加载是Android应用开发中的一个重要环节,良好的图片加载机制可以提升应用性能和用户体验。Glide和Picasso是目前最流行的两个图片加载框架,本文将深入分析这两个框架的核心原理和实现机制。二、图片加载基础2.1图片加载的挑战内存管理OOM(OutOfMemory)问题内存缓存策略图片复用性能优化异步加载图片压缩缓存机制用户体验加载占
- Android电量与流量优化
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Android电量与流量优化一、电量优化基础1.1电量消耗原理Android设备的电量消耗主要来源于以下几个方面:屏幕显示:屏幕是耗电量最大的硬件之一,尤其是高亮度和高刷新率的屏幕。CPU处理:CPU执行计算任务时会消耗大量电量,尤其是高负载运算。网络通信:移动数据、Wi-Fi和蓝牙等网络通信会持续消耗电量。GPS定位:GPS定位是非常耗电的操作,尤其是高精度定位。传感器使用:加速度计、陀螺仪等传
- 深度学习模块缝合教程:从理论到实践
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- PMP冲刺每日一题(29)
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试题1标题:尽管出现了资源到位和范围变更的问题,但是项目相对来说进展还是比较顺利。到目前为止,项目第一阶段已经完成。发起人在阶段结束后的评审会议上所考虑的各种决策中,其中最难的是∶A、对下一项目阶段范围变更的授权。B、对下一阶段由于范围变更导致预算增加的授权。C、取消项目。D、为了维持预算而进行范围消减试题2标题:一客户给你一复杂项目的采购工作说明书,该项目为期8个月,未知的东西不多。客户只要你"
- GPU底层优化的关键语言(深入解析PTX);PTX相比汇编语言的核心优势
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PTX作为英伟达GPU的底层语言,既是性能优化的利器,也是打破生态垄断的突破口。其“类汇编”特性赋予开发者对硬件的极致控制权,但高昂的开发成本与生态依赖仍制约其普及。随着AI技术的介入和开源生态的成熟,PTX或将成为下一代算力竞争的关键战场。一、PTX的技术定位与核心特性中间指令集的角色PTX(ParallelThreadExecution)是英伟达GPU架构中的中间指令集架构,介于高级编程语言(
- 开源项目的企业级性能优化服务:高价值咨询
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文章标题《开源项目的企业级性能优化服务:高价值咨询》关键词:开源项目、企业级性能优化、性能评估、性能瓶颈、高可用性、性能优化服务、案例研究、优化策略摘要:本文章深入探讨了开源项目在企业环境中的性能优化问题,详细介绍了企业级性能优化服务的核心概念、方法、策略和实战案例。文章结构清晰,内容丰富,旨在为企业和开发人员提供高价值的性能优化咨询。目录第一部分:背景与核心概念第1章:开源项目的企业级性能优化概
- 群体智能优化算法-黄金正余弦优化算法(含Matlab源代码)
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算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要黄金正余弦优化算法(GoldenSineAlgorithm,GoldSA)是一种数学启发式算法,基于黄金分割系数(GoldenRatio)以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围,同时结合正弦与余弦变化,为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码,并附上中文详细注释,以帮助读者深入
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生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练,生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD,而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大(Minimax)优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
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一、算法起源与核心思想XGBoost(eXtremeGradientBoosting)由陈天奇于2014年提出,是梯度提升决策树(GBDT)的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器(CART树)逐步修正预测误差,并引入正则化机制控制模型复杂度,防止过拟合。与GBDT相比,XGBoost在目标函数中融合了损失函数(衡量预测误差)和正则化项(约束树结构与叶子权重),形成结构风险最小化框架,从而提升泛
- Vim忍者速成秘卷:让你的键盘冒出残影の奥义
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核心原理通过超低延迟配置+肌肉记忆优化+视觉欺骗技术,达成行云流水的操作体验。就像《火影忍者》结印般流畅!⚡残影生成术(基础篇)"️贴地飞行模式(.vimrc极速配置)settimeoutlen=300"快捷键响应时间压缩至300ms(武士刀级响应)setttyfast"激活终端极速传输模式setlazyredraw"执行宏时暂停界面刷新(性能提升50%)"手里剑光标追踪术autocmdCurso
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这里写自定义目录标题什么是ADO.NET?ADO.NET的主要特点有哪些?ADO.NET的四个组件分别是什么?什么是Connection串?Connection的状态有哪些?什么是DataAdapter?DataAdapter的作用是什么?什么是DataSet?ADO.NET中如何使用事务?什么是存储过程?存储过程的优劣何在?优点缺点什么是参数化查询?什么是事务?事务的并发控制有哪些?什么是连接池
- 多线程程序的测试和调试_第11章_《C++并发编程实战》笔记
郭涤生
#并发线程c/c++c++笔记并发编程
多线程程序的测试和调试1.并发相关Bug的核心类型1.1数据竞争(DataRace)1.2死锁(Deadlock)1.3活锁(Livelock)2.定位并发Bug的技巧3.代码优化与修复示例3.1修复数据竞争(使用原子操作)3.2避免死锁(统一锁顺序)4.总结5.多选题目及答案6.设计题目7.设计题目参考答案1.并发相关Bug的核心类型1.1数据竞争(DataRace)定义:多线程同时访问共享数据
- 并发设计_第八章_《C++并发编程实战》笔记
郭涤生
#并发线程c/c++c++并发编程
并发设计1.线程间工作划分(工作窃取)2.性能优化(伪共享与缓存行对齐)3.设计并发数据结构(无锁队列)4.多选题目5.多选题目答案4.设计题目5.设计题目参考答案1.线程间工作划分(工作窃取)概念:使用工作窃取(WorkStealing)策略平衡负载。空闲线程从其他线程的任务队列尾部“偷”任务执行,减少闲置线程。代码示例:线程池实现工作窃取队列#include#include#include#i
- php mysql中几个版本的进化史_PHP 进化史 — 从 v5.6 到 v8.0
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phpmysql中几个版本的进化史
在此篇文章中,我们将用15分钟对PHPv7.x版本更改进行简要回顾。PHP7.3版本发布后,为了更好地理解这门广泛流行的编程语言的新特性和优化之处,我决定详细地研究下PHP开发:正在开发什么以及其开发方向。在查看了PHP在PHP7.x版本开发过程中实现的一系列特性的简要列表之后,我决定自己整合这个列表作为一个很好的补充,我相信也会有人觉得有用的。我们将从PHP5.6作为基准开始,研究添加或者更改了
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
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根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- C# WPF学习总结
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经过一段时间的学习和实践,我对C#WPF(WindowsPresentationFoundation)有了更深入的理解。WPF作为一个强大的桌面应用程序开发框架,为开发者提供了丰富的UI控件、强大的数据绑定和灵活的布局系统。以下是我对C#WPF学习的一些总结:目录1.基础知识2.UI设计3.数据绑定4.动画和特效5.命令和路由事件6.自定义控件和扩展性7.性能优化和内存管理8.实战项目经验9.学习
- 深度学习之优化器Optimizer介绍
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优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云(景区游客评论情感分析)
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘,结合数据预处理、情感分类和文本挖掘,分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测,探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析,提取游客关心的话题,提供优化建议,为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 上万个Map运行时链接ApplicationMaster超时FAILED
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大数据云计算bigdatamapreduce
#MapReduce业务常见故障#大数据#生产环境真实案例#MapReduce#批计算#离线业务#整理#经验总结说明:此篇总结MapReduce业务常见故障案例处理方案结合自身经历总结不易+关注+收藏欢迎留言更多专题(详见):MapReduce计算引擎详解--项目优化(指导书)上万个Map运行时链接ApplicationMaster超时FAILED症状Mapreduce任务会并发起几万个map,会
- 爬虫的精准识别:基于 User-Agent 的正则实现
Small踢倒coffee_氕氘氚
经验分享笔记
##摘要随着互联网技术的飞速发展,网络爬虫在数据采集、搜索引擎优化等领域的应用日益广泛。然而,恶意爬虫的存在也给网站安全和数据隐私带来了严重威胁。因此,精准识别爬虫行为成为网络安全领域的重要课题。本文提出了一种基于User-Agent正则表达式的爬虫识别方法,通过分析User-Agent字符串的特征,构建正则表达式规则,实现对爬虫的精准识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率和较低的误报率,
- 深度学习 常见优化器
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深度学习人工智能
一、基础优化器随机梯度下降(SGD)•核心:∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点:学习率固定,收敛路径震荡大•适用场景:简单凸优化问题•改进方向:动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式:v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果:平滑梯度更新,加速收敛•经典参数:γ=0.9(多数场景推荐)三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新:∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(
- 分子动力学仿真软件:GROMACS_(11).高级模拟技术
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分子动力学2仿真模拟模拟仿真分子动力学性能优化
高级模拟技术在分子动力学仿真软件中,高级模拟技术是提升仿真精度和效率的关键。这些技术不仅包括更复杂的模拟方法,还包括对现有方法的优化和扩展。本节将详细介绍一些常用的高级模拟技术,并通过具体的代码示例来说明如何在GROMACS中实现这些技术。1.温度和压力控制在分子动力学模拟中,温度和压力控制是非常重要的。适当的温度和压力控制可以确保系统在模拟过程中保持在所需的物理状态。GROMACS提供了多种温控
- react组件设计原则_前端组件设计原则
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react组件设计原则
原标题:前端组件设计原则译者:@没有好名字了译文:https://github.com/lightningminers/article/issues/36,https://juejin.im/post/5c49cff56fb9a049bd42a90f作者:@AndrewDinihan原文:https://engineering.carsguide.com.au/front-end-componen
- 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 =