- 基于 svm 的金融咨询情感分析
ouprince
NLPsvm情感分析
详细代码与代码说明可见我的github:https://github.com/ouprince/svm处理流程:(1)金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料(已经标注好的,分为1正性,-1负性两类),首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割,训练语料80%,测试语料20%,并评估模型准确率,保存模型。4.加载保存的模型
- 性能2-科学计算中的日志记录:调试、性能与信任
李星星BruceL
自动化测试pythonpandasnumpy算法
目录科学计算中的日志记录:调试、性能与信任你已经运行了科学模型的批处理程序,经过数小时的计算后,它输出了一个结果。然而,结果是错误的。你怀疑计算中存在错误,但不确定具体是什么问题,而缓慢的反馈循环使得调试变得更加困难。如果能不花费数天时间运行程序就能调试并加速它,那该多好?虽然我不是科学家,而是一名软件工程师,但我曾在科学计算领域工作了一年半。我想提供一个解决这类问题的潜在方案:日志记录,特别是我
- 《Hello YOLOv8从入门到精通》4, 模型架构和骨干网络Backbone调优实践
Jagua
YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型,其模型架构细节包括骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)三大部分。一、骨干网络(Backbone)Backbone部分负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构,的增强版本,并结合了其
- 基于人工智能的智能视频内容分析系统
小彭律师
python
基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波:去除视频画面中的噪点和干扰画质增强:调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取:减少数据量,提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型(YOLO、FasterR-CNN等)识别多种目标类型(人、车辆、物品等)适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型(LSTM、3D-CNN等)分析目标动作规
- 多线程到底重不重要?
Vic2334
JAVAjava开发语言
我们先说一下为什么要讲多线程和高并发?原因是,你想拿到一个更高的薪水,在面试的时候呈现出了两个方向的现象:第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法,各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发,就是入地里面的内容。基本概念我们先从线程的基本概念开始,给大家复习一下,不知道有多少同学是基础不太好,说什么是线程都不知道的,如果这样的话,花时间去补初级内
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
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1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key
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在LLaMA-Factory进行SFT(Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调)时,训练数据的格式非常重要,因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key,它们的作用如下:Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令(问题或任务
- Deepseek 使用攻略
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人工智能飞速发展的时代,新的技术和工具不断涌现,Deepseek便是其中备受瞩目的存在。它以强大的功能和出色的表现,吸引了众多用户的关注。今天,就让我们一起来深入了解一下Deepseek究竟是什么,以及如何使用它。一、什么是DeepseekDeepseek(深度求索)是一家位于杭州的人工智能公司,同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持,其模型均以开源形式发布。Dee
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
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FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案,成本骤降32倍!
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随着DeepSeek-R1模型在全球范围内的流行,越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而,高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。本文将深入探讨DeepSeek-R1部署中的挑战,并介绍一款创新框架KTransformers,它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率,从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。本地部署“成本骤降32倍”,助力R1真正落地「中小企业」中!1.Deep
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
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在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
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Subject.625Ruben
算法分类机器学习数学建模未来杯matlab人工智能
1.读取数据首先,我们从Excel文件中读取训练集和测试集:2.训练集划分我们将80%的数据用于训练,20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型,并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
- 【prompt实战】知乎问题解答专家
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家,主要帮助用户解答各类领域专业问题,包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
- 基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化,完整MATLAB代码
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算法应用matlabphp开发语言
1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒,而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率,以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中,传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点,形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN},第iii个节点的坐
- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程(三维空间,自适应基站的数量)
MATLAB卡尔曼
定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI(接收信号强度指示)原理实现Wi-Fi定位,适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点(基站)测量信号强度,并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
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y_dd
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OpenWebUI前身就是OllamaWebUI,为Ollama提供一个可视化界面,可以完全离线运行,支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上:dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
AI创享派
后端
一、DeepSeek技术新突破:程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日,DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库,这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术,吞吐量提升3倍以上,特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现GPU资源动态分配
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文章目录1、开源大模型用户界面(UI)2、同时让多个模型回复UI1、开源大模型用户界面(UI)LobeChatOpenWebUI:这是一款功能丰富且用户友好的开源自托管AI界面,旨在完全离线运行。它支持多种大型语言模型(LLM),包括Ollama和兼容OpenAI的API。OpenWebUI提供直观的界面,支持多模型和多模态交互,具有全面的Markdown和LaTeX支持,以及本地RAG集成等功能
- Scala语言的硬件驱动
花韵婷
包罗万象golang开发语言后端
使用Scala语言进行硬件驱动开发引言随着计算机技术的快速发展,硬件设备的交互和控制在现代应用中显得尤为重要。大多数硬件驱动程序都用C或C++编写,但随着Scala语言的流行及其在数据处理和并发编程中的优势,越来越多的开发者开始探讨利用Scala进行硬件驱动开发的可能性。本文将深入探讨Scala语言在硬件驱动开发中的应用、优势、以及一些实际案例。什么是硬件驱动硬件驱动(DeviceDriver)是
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人工智能python昇腾Ascend天数
exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
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用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
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小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网,但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。为防止延时过高,我们在调度时会严格控制树形高度。为弥补父节点掉线造成孤儿状态的不足,我们使系统中每个节点都首先从CDN拉流。如果出现父节点掉线的情况,它立即向服务器补片,同时触发新的组网。对于纯粹的消费者模型,我们目前有两种方案,其中一
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大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
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2021AIpython2024大模型以及算力2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法(AlignmentMethods)主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
- python高并发访问mysql_Python访问MySQL
阿廖林诺
Python访问数据库作为Python开发工程师,选择哪个数据库呢?当然是MySQL。因为MySQL不仅免费,普及率最高,出了错,可以很容易找到解决方法。而且,围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具,安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入,但不能承受高并发访问,适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库,能
- 【AI热点】Manus技术细致洞察报告(篇2)
碣石潇湘无限路
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针对大家对Manus产品褒贬不一的现象,基于近期对Manus的多方实测、公开信息与开源竞品的比对分析而撰写,旨在为从业者、技术爱好者以及潜在用户提供一个较为系统、专业的视角。报告将围绕Manus的核心原理、功能特点、技术亮点、常见应用场景与不足,以及与其他Agent产品和开源方案的对比进行深入探讨。1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初,大模型及其
- Python 爬取大量数据如何并发抓取与性能优化
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Python教程python性能优化开发语言
Python并发抓取与性能优化在进行网络爬虫开发时,爬取大量数据可能非常耗时。尤其是在处理许多网页或API请求时,逐个请求速度会非常慢。为了解决这个问题,我们可以通过并发抓取提高爬取效率。同时,通过性能优化来进一步减少耗时和资源占用,使爬虫更高效。本篇文章将带大家了解Python中常用的并发抓取方法,并介绍如何进行性能优化。1.并发抓取的基本概念并发抓取指的是同时发出多个请求的技术,而不是顺序地等
- 鸿蒙HarmonyOS开发系列:WebSocket消息发送应用示例
太空人_喜之郎
HarmonyOS鸿蒙OpenHarmonyharmonyos华为前端linux鸿蒙移动开发程序员
1.WebSocket简介WebSocket协议最初于2011年通过RFC6455完成了标准定义,后来又通过RFC7936、RFC8307、RFC8441等标准对协议进行了完善。WebSocket位于网络分层模型的应用层,是建立在TCP之上的双向通讯协议,可以在一个TCP连接上进行全双工通信;和HTTP不同的是,WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接,连接成功后才能相互通信。2.W
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
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数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- 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 =