- Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation
MatthewHsw
SimplePose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解,链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
- 京准同步:北斗授时设备(北斗校时服务器)操作指南
安徽京准
NTP网络校时服务器NTP网络校时器北斗卫星授时服务卫星时钟同步北斗授时设备北斗卫星校时器NTP时间服务器北斗校时服务器卫星校时器NTP校时服务器
京准同步:北斗授时设备(北斗校时服务器)操作指南京准同步:北斗授时设备(北斗校时服务器)操作指南产品介绍京准电子科技有限公司研制开发的北斗校时服务器HR-901GB是一款先进的智能化高精度北斗校时服务器。HR-901GB型北斗校时服务器从GPS、北斗、GLONASS、Galileo等导航定位卫星系统上获取标准时间信息,并通过NTP/SNTP或其他网络协议,在网络中提供标准时间服务。网络中需要同步时
- 2.1.5 GPS定位导航
人工智能
GPS定位导航更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.gitGPS是GlobalPositioningSystem(全球定位系统)的简称,一般指美国GPS系统。国际上投入运行且具备全球定位能力的系统还有俄罗斯的格罗纳斯(GLONASS)和中国的北斗卫星导航定位系统,正在建设中的有欧盟伽利略(GALILEO)定位系统,这
- Eclipse 平台进行 嵌入式平台 C/C++ 开发 调试
Kent Gu
FWeclipsec语言c++
#1,其中一个网站说明1、下载Eclipseforcpp到Eclipse的官方网站http://www.eclipse.org上下载Eclipsecppedition。我下载的是eclipse-cpp-galileo-win32.zip,解压后就可以运行,当然还不能进行开发,需要配置编译器2、安装MinGW现在我们需要在Windows上安装和配置C/C++的编译器。在Windows下我们可以选择C
- 51-18 视频理解串讲— MViTv2:Improved Multiscale Vision transformers for Classification and Detection 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型transformer自动驾驶智慧城市人工智能gpt-3
今天要读的论文MViTv2仍然来自FacebookAI。论文和代码地址论文名称:MViTv2:ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetection论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.01526代码地址:https://github.com/facebookresearch/mvit首先咱们来看
- Improved Diffusion代码
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
人工智能
DDPM的代码分两个部分:diffusion、神经网络一、diffusion分两个过程:forwardprocess前向过程(无参)和reverseprocess反向过程(含参,即有需要模型更新的参数)(1)forwardprocess前向过程:主要是将原始的数据分布一步一步加噪声,最后变成标准的正态分布①betaschedule:加噪的方案,即每一步是如何加噪的。整个加噪过程是由beta决定的②
- CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
木槿qwer
去噪论文深度学习
Abstract1、提出一个模拟ISP处理的模型(模型是怎么构建的?)2、在RAW、sRGB域都能生成图像对,都能做去噪。(它说在真是图像基准数据集上有SOTA效果,不会是DND吧)3、参数量是之前的RAW去噪最佳方法(用的什么方法?)参数的1/51、Introduction(要长脑子了)高层视觉问题:图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题:图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么?想在raw图上叠
- MS7256C:L1 频段卫星导航射频前端低噪声放大器芯片
Yyq13020869682
杭州瑞盟科技嵌入式硬件
1、描述MS7256C是一款具有高增益、低噪声系数的低噪声放大器(LNA)芯片,支持L1频段多模式全球卫星定位,可以应用于GPS、北斗二代、伽利略、Glonass等GNSS导航接收机中。芯片采用先进工艺制造,封装采用1.1mm×0.9mm×0.5mm的封装形式。2、主要特点支持北斗、GPS、GALILEO、GLONASS等L1频段的多个卫星导航系统;典型噪声系数:0.990dB(含板级损耗);
- 2024.1.27 GNSS 学习笔记
Code_ADing
学习笔记GNSSPPP全球卫星导航系统算法
1.精确的描述轨道的一组数据(星历)是实现精确定位与导航的基础。2.GNSS卫星广播星历的提供方式一般有两种:一种是提供开普勒轨道参数和必要的轨道摄动改正项参数,如GPS、BDS、Galileo三大系统采用此种模式,还有QZSS系统;另一种是提供卫星运动状态向量,通过积分获取卫星位置,如GLONASS系统,以及SBAS系统。3.什么是广播星历?GPS卫星的广播星历是一组这样的数据:它包含相对于某一
- 展锐T618/T610安卓4G核心板/开发板/方案定制
newmobi
4G模块展锐T618展锐T610智能模块展锐模块方案定制
XY610(以UMS512为主芯片)是一款基于UNISOC平台、工业级高性能、可运行安卓操作系统的4G智能模块,支持TDD-LTE/LTE-FDD/WCDMA/TD-SCDMA/CDMA2000/GSM等多种制式;支持WiFi802.11a/b/g/n/ac,BT5.0LE近距离无线通信,支持GPS/GLONASS/Galileo/Beidou多种制式卫星定位;支持多种语音和音频编解码器,内部集成
- OJ第二周周报
群聊4
用户需求(improved)学生系统登录注册界面导航栏:课程,考试,竞赛,个人首页:展示已选课程卡片,卡片展示课程名称,授课教师,开课时间,选课人数课程页面:可查看课程信息,作业和练习题目列表,显示题目AC率题目详情界面:题目名称,截止时间,空间时间限制,问题描述,输入输出描述及示例,并包含代码调试提交框,题目标签Status界面:可以看到所有人的提交信息,包括题目编号,学号,提交分数及时间考试界
- Image stitching using double features-based global similarity constraint and improved seam-cutting
十小大
图像拼接论文精读计算机视觉图像拼接imagestitchingImageStitching图像处理论文阅读论文笔记
第一次来请先看这篇文章:【图像拼接(ImageStitching)】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明,包含专栏使用说明、创新思路分享等(不定期更新)图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag
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番茄打电脑
虚拟化与操作系统程序人生经验分享服务器运维
VMwareworkstation安装Endeavouros-Galileo-11虚拟机并配置网络EndeavourOS是基于ArchLinux的滚动式Linux发行。基于Arch来提供方便的安装及预配置好的桌面环境。EndeavourOS通过Calamares图形系统安装器来安装,缺省使用Xfce桌面。该文档适用于在VMwareworkstation平台安装Endeavouros-Galileo
- DINO:DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection
武乐乐~
目标检测人工智能计算机视觉
论文名称:DINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesforEnd-to-EndObjectDetection发表时间:ICLR2023作者及组织:ShilongLiu,FengLi等,来自IDEA、港中文、清华。前言 该篇论文在DN-DETR基础上,额外引进3个trick进一步增强DETR的性能:在12epoch下coco上达到了49.0map。本文将分别介
- 2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文:Improved Learned Sparse Retrieval with Corpus-Specific Vocabularies
夕小瑶
自然语言处理人工智能语言模型神经网络深度学习大模型论文阅读
亚马逊颠覆搜索技术:自定义词汇库提升检索性能,效率提高50%,准确度飙升12%!引言:搜索引擎中的词汇选择与检索效率在搜索引擎的世界中,词汇的选择对于检索效率至关重要。传统的搜索引擎技术,如BM25,依赖于对文档中词汇的频率统计来估计词汇的重要性。然而,随着预训练语言模型(如BERT)的兴起,我们现在可以通过直接优化检索任务来学习文档中词汇的重要性。这些学习到的词汇重要性分数是许多学习型稀疏检索技
- RTKlib操作手册--使用样例数据演示
大壮001
工具使用算法开源软件大数据c语言windows
简介RTKLIB(Real-TimeKinematicLibrary)是一款开源的实时差分全球导航卫星系统(GNSS)软件库。它旨在提供高精度的位置解算,特别是在实时应用中,如精密农业、测绘、无人机导航等领域。RTKLIB支持多种GNSS系统,包括GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等,通过处理卫星信号的相位观测数据,可以实现厘米级别的位置精度。该库提供了一系列的工具和算法,包括实
- 《Improved Fusion of Visual and Language Representations by Dense Symmetric Co-Attention for VQA》读后感想
hema12138
跟随attetion工作阅读该文摘要该文给我带来的思考首先于注意力的使用,它采用的co-attention结构,注意力函数类似于attentionisallyouneed类似采用多层尺度乘法注意,第二它对齐图像和问句特征采用多层的co-attention网络,通过拉伸的特征矩阵表示句子或图像。模型结构如图所示,Q和V分别是图像和问句的特征表示,大小为d×T,d×N,T为特征图展平后长度,N为句子长
- EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale论文解读
tangjunjun-owen
paper解读人工智能深度学习EVA-CLIP论文阅读
文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献四、模型方法五、论文链接总结前言最近,我一直在搞多模态大模型相关工作,也深知CLIP结构重要性,而EVA-CLIP论文是在CLIP模型基础上进行了一系列trick,实现优越CLIP模型的方法,恰巧该EVA-CLIP也被CogVLM模型作为图像特征提取。为此,我将在本博客对EVA-CLIP论文进行解读。一、摘要对比图形文本预训练模型,简称CLIP,因其在多个场景潜
- GNSS差分码偏差(DCB)原理学习与数据下载地址
Code_ADing
算法全球卫星导航系统GNSSPPP学习人工智能
一、DCB原理GNSS差分码偏差(DCB,DifferentialCodeBias)是由不同类型的GNSS信号在卫星和接收机不同通道产生的时间延迟(硬件延迟/码偏差)差异,按照频率相同或者不同又可以细分为频内偏差(例如GPSP1-C1)和频间偏差(例如GPSP1-P2)。由于GNSS卫星钟差基准通常定义在某一指定频率(如BDS-2B3)或某两个频率的无电离层组合(如GPSP1/P2和Galileo
- 杭州中科微 BDS/GNSS 全星座定位导航模块 ATGM332D-5N31使用笔记
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笔记定位导航模块ATGM332D-5N
一、BDS/GNSS全星座定位导航模块ATGM332D-5N31介绍 ATGM332D-5N系列模块是12X16尺寸的高性能BDS/GNSS全星座定位导航模块系列的总称。该系列模块产品都是基于中科微第四代低功耗GNSSSOC单芯片—AT6558,支持多种卫星导航系统,包括中国的BDS(北斗卫星导航系统),美国的GPS,俄罗斯的GLONASS,欧盟的GALILEO,日本的QZSS以及卫星增强系统S
- 【驱动】GNSS驱动基础
郭老二
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GNSS:GlobalNavigationSatelliteSystem(全球卫星导航系统)GPS:GlobalPositioningSystem(全球定位系统)GPS是美国的卫星导航系统。还有,俄罗斯的GLONASS;欧盟的Galileo;中国的北斗。这几大导航系统统称为GNSSGLONASS、Galileo、GPS、北斗这些导航卫星系统统称GNSS(GlobalNavigationSatell
- MTK联发科MT8766核心板 4G智能模块安卓开发板方案定制
新移科技
安卓核心板安卓开发板MTK方案MT8766核心板4G智能模块MTK联发科核心板安卓手机主板安卓主板方案定制
MT8766是一款基于MTK平台工业级高性能、可运行android12.0操作系统的4G智能模块,三款模块硬件是相互兼容,支持LTE-FDD(CAT-7)/LTE-TDD(CAT-7)/WCDMA/TD-SCDMA/EVDO/GSM等多种制式;支持WiFi5802.11a/b/g/n/ac,BTv2.1+EDR,3.0+HS,v4.1+HS,v5.0支持Beidou(北斗),Galileo,Glo
- DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection(ICLR2023补)
怎么全是重名
论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
文章目录AbstractIntroductionContributionRelatedWorkDINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesPreliminariesModelOverviewContrastiveDeNoisingTrainingAnalysisEffectivenessMixedQuerySelectionLookForwardTwiceEx
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-多目标检测及追踪(续)
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目标检测YOLO目标跟踪
目录3.3改进CenterNet网络(Improved-CenterNet)3.3.1多特征融合模块的设计3.3.2DCN模块设计
- QY-19 GNSS位移监测站 如何实现位移监测 工作原理是什么?
zhang13383089075
气象监测站人工智能运维
产品概述GNSS的全称是全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem),它是泛指所有的卫星导航系统,包括全球的、区域的和增强的,如美国的GPS、俄罗斯的Glonass、欧洲的Galileo、中国的北斗卫星导航系统,以及相关的增强系统,如美国的WAAS(广域增强系统)、欧洲的EGNOS(欧洲静地导航重叠系统)和日本的MSAS(多功能运输卫星增强系统)等,还涵盖在建
- Vim常用命令
AnyunBo
Vim官网:*http://www.vim.org/Vim文档:http://www.vim.org/docs.phphttp://vim.wikia.com/wiki/Vim_Tips_WikiVim简介Vim(Vi[Improved])编辑器是功能强大的跨平台文本文件编辑工具,继承自Unix系统的Vi编辑器,支持Linux/MacOSX/Windows系统,利用它可以建立、修改文本文件Vim是
- 第四章 VI(visual interface可视化界面)和VIM(visual interface improved视觉界面改进)编辑器
丁总学Java
Linux编辑器vimlinuxvisualinterfaceimproved
第四章VI(visualinterface可视化界面)和VIM(visualinterfaceimproved视觉界面改进)编辑器学习目标1了解什么是VI和VIM编辑器2熟练VIM编辑器一般模式的常见操作3熟练VIM编辑器编辑模式的的进入和推出方式4熟练VIM编辑器命令模式的常见命令第一节什么是VI和VIM编辑器vi是Unix(uniplexedinformationandcomputerings
- NTP时钟同步服务器(校时服务器)技术参数分享
安徽京准
NTP网络时间服务器NTP网络校时服务器卫星授时同步技术时钟同步时间同步NTP时钟同步服务器时间同步服务器NTP网络校时服务器
NTP时钟同步服务器(校时服务器)技术参数分享网络校时服务器是一款先进的智能化高精度时钟同步设备。网络校时服务器从GPS、北斗、GLONASS、Galileo等导航定位卫星系统上获取标准时间信息,并通过NTP/SNTP或其他网络协议,在网络中提供标准时间服务。网络中需要同步时间的设备,如个人计算机、服务器、控制器等设备就可以与国际标准的时间进行同步。同时使用GNSS卫星接收机时可定义优先级,支持单
- 【Yolov5 Traffic Sign】《Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection》
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CNNTrafficSignyolov5AF-FPNAAMFEM
NeuralComputingandApplications2023文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1TheimprovedYOLOv5snetworkframework4.2AF-FPNstructure4.3Dataaugmentation5Experiments5.1Datas
- 【原文翻译】An Improved Ant Colony Optimization Algorithm for Multi-Agent Path Planning
SUNX-T
算法算法数据结构
AnImprovedAntColonyOptimizationAlgorithmforMulti-AgentPathPlanning(用于多智能体路径规划的改进型蚁群优化算法)文章目录AnImprovedAntColonyOptimizationAlgorithmforMulti-AgentPathPlanning(用于多智能体路径规划的改进型蚁群优化算法)摘要I.INTRODUCTIONII.R
- 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 =