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在当今数字化时代,AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。这些工具利用人工智能技术,为开发者提供从代码生成、补全到调试、优化等一系列功能,极大地简化了编程流程,让编程变得更加高效、便捷和智能。以下将介绍几款热门的AI代码编程工具。通义灵码产品介绍:通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成
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大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
- Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限
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半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型(SemiconductorVerticalLLM)是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型,其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验,正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度,结合具体技术路径与行业案例,解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破,可以协
- IPv4 前缀长度与主机位关系大全表(/0 到 /32)-版本2
韩公子的Linux大集市
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文章目录关键说明:以下是IPv4地址空间中前缀长度与主机位关系的完整表格大全,按照前缀长度从小到大(主机位从大到小)排列:前缀长度子网掩码主机位数量地址总数可用主机数典型应用场景/00.0.0.0324,294,967,296不可用默认路由/1128.0.0.0312,147,483,648不可用理论划分/2192.0.0.0301,073,741,8241,073,741,822国家级网络/32
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- 分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
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- C++ 多态与虚函数
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这一篇介绍一下C++面向对象三大特征之一的多态(之前面试某大厂的实习生被问到多态,后来又了解到一些设计模式,才体会到多态的强大,在这里把对多态的一点点浅显认识总结一下)如有侵权,请联系删除,如有错误,欢迎大家指正,谢谢多态父类的一个指针,可以有多种执行状态(父类的指针调用子类的函数),即多态多态实际上只是一种思想,而虚函数是实现这个思想的语法基础虚函数虚表若对象有虚函数,对象空间最开始4Byte(
- 大模型的“Tomcat”:一文读懂AI推理引擎(Inference Engine)
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本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新,我们的征途是改变世界!实战干货:编程严选网1推理引擎是啥?从熟悉的“服务器”说起,想象你用Java写好了一个业务应用,如订单处理服务,打成一个JAR或WAR包。这包能直接
- 解密大模型全栈开发:从搭建环境到实战案例,一站式攻略
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目录大模型基础概念什么是大模型?大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程(PromptEngineering)模型微调(Fine-tuning)参数高效微调(PEFT)大模型应用架构设计基本应用架构RAG(检索增强生成)系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
- 微调大语言模型(生成任务),怎么评估它到底“变好”了?
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随着大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用,越来越多团队开始基于它们做微调,定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务,但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后,如何科学有效地评估模型效果,帮助你用对指标,做出准确判断。一、微调时的评估:关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss(ValidationLoss)微调训练时,我们会准备一部分数据作为验
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
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引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- 不懂的还在争论AI,懂行的已用Python+DeepSeek变现!逆袭机会就在AI应用层
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最近总有种错觉:AI时代轰轰烈烈,普通人却只能当看客?大模型训练动辄千万美金,算法高深莫测,似乎离我们太远。别急,AI真正的革命性力量,正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙,就是你早该学起来的:Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”,行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数!巨头烧钱搭台,我们轻量唱戏!科技大佬砸重
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- 2024年03月CCF-GESP编程能力等级认证C++编程五级真题解析
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本文收录于专栏《C++等级认证CCF-GESP真题解析》,专栏总目录:点这里。订阅后可阅读专栏内所有文章。一、单选题(每题2分,共30分)第1题唯一分解定理描述的内容是()?A.任意整数都可以分解为素数的乘积B.每个合数都可以唯一分解为一系列素数的乘积C.两个不同的整数可以分解为相同的素数乘积D.以上都不对答案:B【考纲知识点】唯一分解定理【解析】任何一个大于1的整数n都可以分解成若干个素因数的连
- Word 中批量转换 LaTeX 公式为标准数学格式的终极方法(附宏设置教程)
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在学术写作中,我们常常需要将LaTeX格式的公式插入到Word文档中。但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令,手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法,只需设置一次宏,后续即可像“格式刷”一样使用!原理简介MicrosoftWord实际上内置了对LaTeX的识别能力,但需要配合“公式编辑框”使用。借助宏(Macro)功能,我们可以批量触
- 多云环境密钥硬核防护:KDPS如何实现千万级密钥生命周期管理?
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当GitHub2023年报告显示63%的数据泄露源自测试环境时,某证券公司因测试机密钥硬编码导致量化模型被盗的教训,揭示了多云时代的安全真相:分散的密钥管理=为黑客铺就黄金路。上海安当KDPS关键数据保护系统,以国密认证的KSP密钥中台+HSM硬件加密机为核心,构建千万级密钥的“中央管控引擎”。本文从三大维度拆解其硬核能力:一、密钥管理“铁三角”:集中化、自动化、合规化能力维度传统方案痛点KDPS
- 提示工程入门指南:如何有效地与大语言模型交互
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本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术,提示工程(PromptEngineering)能显著提升大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言:为什么需要提示工程?提示的定义与结构:上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则:6项核心技巧有效vs无效提示对比:案例驱动的实操分析用户提示与系统提示:行为控制的
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Python三大Web开发框架对比:DjangovsFlaskvsFastAPIPython生态系统中有三个主流的Web开发框架:Django、Flask和FastAPI。它们在设计哲学、功能特性和适用场景上各有不同。1.框架概览对比特性DjangoFlaskFastAPI类型全功能框架微框架现代异步框架学习曲线较陡峭平缓中等内置功能ORM,Admin,Auth,模板仅基础路由和模板自动文档,数据
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以下是DQN(DeepQ-Network)和PPO(ProximalPolicyOptimization)的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法,但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异:graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
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以下是针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法、对比表格及权威来源:5大优化方案1.索引优化机制:对user_id字段添加B+树索引,联合查询字段使用覆盖索引(如(user_id,timestamp))优化点:减少全表扫描,提升索引命中率适用场景:基础优化,所有规模均需2.缓存层引入(Redis/Memcached)机制:使用Redis存储用户最近聊天记录(Key:user
- 大模型商用格局雏形初现:Tokens用量决高下,火山引擎问鼎2024
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明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型应用落地元年,谁家业务更值得关注?Tokens使用量,正在成为最关键的衡量指标。量子位结合市场数据观察,2024下半年国内大模型商用落地日均Tokens消耗量翻了近10倍,从1000亿级规模到10000亿规模,只用了6个月,月复合增长率达到45%。其中,10-12月增长进一步提速。其中,只有1家云厂商商用Tokens日均消耗量的月均复合增长率超过60%
- 《三生原理》如何优化注意力机制?
AI辅助创作:《三生原理》通过融合《周易》哲学的数理模型,对注意力机制进行了多维度优化,主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面,具体路径如下:一、动态筛网替代传统注意力计算三级筛网分层过滤初级筛网:基于素数参数化公式(p=3(2n+1)+2(2n+m+1))预判无效特征交互,压缩注意力计算范围,减少多头冗余计算45%。中级判据:引入五行属性权重动态分配机制,依据模
- 深入理解提示词工程:原理、分类与实战应用
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一、什么是提示词工程(PromptEngineering)提示词工程是指通过设计和优化与大模型(如ChatGPT、文心一言等)交互的“提示词(Prompt)”,以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词(SystemPrompt)由开发者或系统设定,通常在对话开始时就注入,定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
- FastAPI vs Flask vs Django:Python Web框架全面对比
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Python作为最受欢迎的编程语言之一,其Web开发生态极为丰富。FastAPI、Flask和Django是当前主流的三大PythonWeb框架,各有千秋。本文将从架构设计、开发效率、性能表现、生态支持、适用场景等方面,全面对比这三大框架,帮助开发者选择最适合自己的技术栈。目录框架简介架构设计与理念开发效率与易用性性能对比生态与扩展性典型应用场景总结与选型建议参考资料框架简介FastAPI定位:新
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纯自然语言对话实现图像编辑;参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1890036563586577897GPT-4ohttps://chatgpt.com/geminihttps://gemini.google.com/grokhttps://grok.com/?referrer=website
- 模型性能评估实战:解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡
在AI项目落地过程中,模型性能评估是关键一步。想必大家都听过这样的案例:某医疗AI项目中,一个在测试集上准确率达到98%的肺癌筛查模型,实际部署后却遗漏了20%的早期癌变患者。无独有偶,某银行风控系统中,一个标榜着99.5%“高准确率”的模型,实际使用中却放过了90%的信用卡欺诈行为。这些案例都给我们敲响了警钟,模型性能评估中存在不少被忽视的致命盲区,今天就让我们一同深入探寻这其中的奥秘。第一部分
- 【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命:Contextual Chunk Headers(CCH)实战全解析
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大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)这个AI圈的“记忆力补脑丸”,以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders(CCH)。别眨眼,这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器!一、RAG:让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么?简单说,就是给大模型加个“外挂”,让它在回
- Java序列化进阶篇
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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
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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
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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
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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 =