- RAG 技术探秘:原理、架构与多领域应用实践全解析
hy098543
架构
一、引言1.1研究背景与动机随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在众多任务中展现出了强大的能力,如文本生成、问答系统和机器翻译等。然而,传统的大语言模型在知识存储和更新方面存在一定的局限性。一方面,模型的知识主要依赖于预训练阶段所接触的数据,这导致其知识更新滞后,难以应对快速变化的现实世界信息。例如,对于一些新出现的事件、技术或研究成果,模型可能无法及时给出准确的信息。另
- ESXi 8.0 中已弃用且不受支持的设备 (88172)
esxi
DevicesdeprecatedandunsupportedinESXi8.0ESXi8.0中已弃用且不受支持的设备(88172)请访问原文链接:https://sysin.org/blog/devices-unsupported-in-esxi-8/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org该文为官方KB的翻译和整理,方便查询ESXi8.0中不再支持的硬件设备。描述由于
- ESXi 7.0 中弃用和不支持的设备 (77304)
esxi
DevicesdeprecatedandunsupportedinESXi7.0ESXi7.0中弃用和不支持的设备(77304)请访问原文链接:https://sysin.org/blog/devices-unsupported-in-esxi-7/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org该文为官方KB的翻译和整理,方便查询ESXi7.0中不再支持的硬件设备。描述ESXi
- 英语学习笔记1
*TQK*
英语学习+四六级备考学习笔记
目录第一部分例句解析句子一原文:LearningEnglishisnevereasybutalwaysrewarding!翻译:学习英语从来都不容易但总是有回报的!句子二原文:Sometimesthedetailedworkofunderstandinggrammarandbuildingvocabularycanseemtootime-consumingorevenoverwhelming,bu
- 『SD』Stable Diffusion WebUI 安装插件(以汉化为例)
AI极客菌
stablediffusion人工智能AI作画学习AIGCSDSD教程
本文简介点赞+关注+收藏=学会了StableDiffusionWebUI是允许用户自行安装插件的,插件的种类有很多,有将页面翻译成中文的插件,也有提示词补全插件,也有精细控制出图的插件。以汉化为例,StableDiffusionWebUI默认是英文的,我们只需装个汉化插件然后重启一下项目就能把页面变成中文了。安装插件StableDiffusionWebUI安装插件有2种方式:方式1:直接在页面中安
- 性能比拼: TCP vs UDP(第三轮)
后端
本内容是对知名性能评测博主AntonPutraTCPvsUDPperformance(Round3)")内容的翻译与整理,有适当删减,相关指标和结论以原作为准在本期视频中,我们将再次对比TCP和UDP,这次重点关注吞吐量。多亏了几天前我收到的一个PR,我成功将TCP和UDP的吞吐量提高了10倍。TCP的吞吐量从每秒100万条消息增加到了1000万条,而UDP则从每秒30万条增长到了300万条。我认
- AtCoder Beginner Contest AT_abc395_d ABC395D Pigeon Swap 题解
ArmeriaLeap
AtCoder
前言在谎言中迷茫,试图躲避瓶颈。可惜细节太多,浪费五发罚时。一个绿名用户,被出题人卡住。八十六分钟多,才看见一抹绿。本题解LaTeX\LaTeXLATEX格式可能不太美观,以内容为主。题目大意有一群鸽子和它们的窝,三种操作,你要在第三种的时候输出一个数。题面很简单,没有太多的文字游戏,自行阅读吧。这篇题解不提供题目翻译。思路想一想暴力,为什么会超时?正解需要对哪里进行优化?观察第二种操作,发现它太
- 什么是权威解析服务器?权威解析服务器有什么用?(国科云)
国科云
服务器githubgit
域名解析是互联网的核心基础功能,它承担着将用户输入的域名翻译成对应的IP地址的重任,使得用户能够便捷地访问到所需的网络资源。而在这个复杂的过程中,权威解析服务器扮演着至关重要的角色。本文国科云针对权威解析服务器相关事项做下简单介绍。什么是权威解析服务器?根据功能和层级不同,DNS解析服务器可以分为递归解析服务器、根服务器、顶级服务器和权威解析服务器四种。而权威解析服务器,是在域名解析过程中负责提供
- 手把手教你用PyTorch从零训练自己的大模型(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
heaven522
pytorch人工智能pythonchatgpt深度学习机器学习华为
长按关注《AI科技论谈》LLM是如今大多数AI聊天机器人的核心基础,例如ChatGPT、Gemini、MetaAI、MistralAI等。这些LLM背后的核心是Transformer架构。本文介绍如何一步步使用PyTorch从零开始构建和训练一个大型语言模型(LLM)。该模型以Transformer架构为基础,实现英文到马来语的翻译功能,同时也适用于其他语言翻译任务。(本文以论文"Attentio
- 鸿蒙5.0开发【高效使用DevEco】
鸿蒙系统小能手Mr.Li
鸿蒙开发harmonyos华为鸿蒙程序员navpathstackDevEcoopenharmony
1.应用AI翻译代码IMSDK和普通应用的最大差异是逻辑性代码比较多,使用过声明式UI的同学都知道,声明式对于AI很友好,开发效率很高,但是对于逻辑性强的代码就没那么友好,而且IM系统本身有很多逻辑和历史包袱,新的平台的SDK也要兼容这些历史逻辑,有很多新同事对历史逻辑不了解,如果现熟悉的话成本又很高,所以从Android和iOS代码直接翻译成了一个不错的选择,但是手动翻译效率不高,而且还要求同时
- Android Gradle 插件问题:The option ‘android.useDeprecatedNdk‘ is deprecated.
我命由我12345
Android-问题清单androidjava-eejavaandroid-studioandroidruntimeandroidjetpackandroidstudio
问题与处理策略问题描述在Android项目中,报如下警告Theoption'android.useDeprecatedNdk'isdeprecated.Thecurrentdefaultis'false'.IthasbeenremovedfromthecurrentversionoftheAndroidGradleplugin.NdkCompileisnolongersupported#翻译配置项
- OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 (8)
wtsolutions
openaiagentssdkpythonopenAISDK中文文档
英文文档原文详见OpenAIAgentsSDKhttps://openai.github.io/openai-agents-python/本文是OpenAI-agents-sdk-python使用翻译软件翻译后的中文文档/教程。分多个帖子发布,帖子的目录如下:(1)OpenAI代理SDK,介绍及快速入门(2)OpenAIagentssdk,agents,运行agents,结果,流,工具,交接(3)
- DeepSeek最新成果-NSA(Native Sparse Attention)
X.Cristiano
NSADeepSeek-R1深度学习
论文地址:NativeSparseAttention:Hardware-AlignedandNativelyTrainableSparseAttention论文翻译:原生稀疏注意力机制(NSA):硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制-论文阅读论文的背景与动机近年来,我们见证了长文本建模在AI领域的重要性日益凸显。无论是深度推理、代码库生成、还是多轮对话,都离不开模型对长序列信息的有效处理能力。像O
- AI问答:transformer 架构 / 模型 / 自注意力机制实现序列数据的并行处理 / AI的底层
快雪时晴-初晴融雪
前端transformer深度学习人工智能
Transformer架构是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初由谷歌团队在2017年提出,用于解决自然语言处理中的序列转导问题,尤其是机器翻译任务。该架构摒弃了传统循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)中的递归和卷积操作,通过自注意力机制实现了对序列数据的并行处理,显著提高了模型的训练速度和性能。一、Transformer架构的组成Transformer架构主要由以下几个部分组成1.
- 设计模式——策略模式
骊恨
设计模式策略模式
1.策略模式简介1.1定义:原文:Defineafamilyofalgorithms,encapsulateeachone,andmaketheminterchangeable.翻译:定义一系列算法,将它们一个个封装起来,并且使它们之间可以相互替换。策略模式也称为政策模式(Policy),让算法独立于使用它的客户而变化,且算法的变化不会影响到使用算法的客户。1.2开闭原则(OCP,OpenClos
- 《AI大模型开发笔记》Open-R1:对 DeepSeek-R1 的完全开源再现(翻译)
Richard Chijq
AI大模型开发笔记人工智能
Open-R1:对DeepSeek-R1的完全开源再现(翻译)原文链接:https://huggingface.co/blog/open-r1什么是DeepSeek-R1?如果你曾经为一道艰难的数学题苦思冥想,那么你就知道花更多时间、仔细推理是多么有用。OpenAI的o1模型展示了这样一个事实:当大语言模型在推理时使用更多的计算资源,花更多时间思考,它们在数学、编程和逻辑等推理任务上的表现会显著提
- 大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿基于相似性搜索的多模态对齐1.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识和生成能力,在许多NLP任务上表现出色,如问答、摘要、翻译等。然而,LLMs目前主要局限于单一模态,即文本。
- MySQL入门 初学者详细笔记
coralpink
笔记SQL
第一章本篇笔记仅为本人在观看CodeWithMosh的10小时sql学习视频中自学所记。特此感谢b站up主:伟大的海伦君的搬运以及翻译。第二章1.选择语句SELECT*--选择全部语句,顺序影响SELECTcolumn1,column2--以列为主FROMcustomers--tableSELECTDISTINCTcolumn--distinct自动删去该列中的重复项SELECTprice,pri
- LXC 容器技术简介
云水木石
这段时间一直在折腾Linux系统上运行安卓应用。上一篇文章《安卓应用兼容新方案:AndroidTranslationLayer(ATL)》介绍了Android翻译层,但这个项目远远不够成熟,远水不解近渴,所以还是得回到容器化方案。虽然在软件开发中用到了docker容器,但仅限于使用它,对其原理并不清楚。而且这次使用的方案是LXC容器技术,只能硬着头皮,恶补一下相关知识。所以这篇文章仅仅是一个知识小
- 论文翻译:EMNLP-2023 CCF-B Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT
CSPhD-winston-杨帆
LLMs-安全论文翻译chatgpt
Multi-stepJailbreakingPrivacyAttacksonChatGPThttps://arxiv.org/pdf/2304.05197多步骤越狱隐私攻击对ChatGPT的影响https://openreview.net/forum?id=ls4Pfsl2jZ文章目录多步骤越狱隐私攻击对ChatGPT的影响摘要1引言2相关工作3对ChatGPT的数据提取攻击3.1数据收集3.2攻
- 论文翻译:EMNLP-2023.CCF-A.Alon Jacovi.Stop Uploading Test Data in Plain Text: Practical Strategies for
CSPhD-winston-杨帆
论文翻译LLMs-数据污染人工智能
StopUploadingTestDatainPlainText:PracticalStrategiesforMitigatingDataContaminationbyEvaluationBenchmarkshttps://arxiv.org/pdf/2305.10160停止上传明文测试数据:实用的策略以减轻评估基准造成的数据污染文章目录停止上传明文测试数据:实用的策略以减轻评估基准造成的数据污染
- Python教程第一期————Hello Python
Jerry_David
python
HelloPython!简介Python简介解释型与编译型解释型解释型指的是每当运行,就把编程语言转换成机器语言,执行一次翻译一次,这使得解释型语言运行不够快速,但可以跨平台。编译型编译型与解释型正好相反,编译型是完成编写后,直接翻译成机器语言,保存在一个文件中,每当要运行程序时就执行含有机器语言的文件。环境搭建自求多福Windows参考官网:Windows下Python安装Macos使用brew
- uv - 概念 [官方文档翻译]
知识搬运bot
#Pythonuv服务器concept概念pythonpip
文章目录概念概述Projects项目结构和文件The`pyproject.toml`项目环境lockfile创建项目目标目录应用程序打包的应用程序库带有扩展模块的项目创建一个最小项目管理依赖关系依赖关系表添加依赖导入依赖移除依赖更改依赖平台特定依赖项目依赖依赖源索引GitURL路径工作区成员平台特定的来源多个来源禁用源可选依赖开发依赖依赖分组默认组旧版`dev-dependencies`构建依赖可
- Android Wrapper Gradle 下载问题:Could not install Gradle distribution from...
我命由我12345
Android-问题清单androidjava-eejavaandroid-studioandroidstudioandroidruntimeandroidjetpack
问题与处理策略问题描述打开一个Android项目,报如下错误CouldnotinstallGradledistributionfrom'https://services.gradle.org/distributions/gradle-5.4.1-all.zip'.Reason:java.net.SocketTimeoutException:Readtimedout#翻译无法从https://ser
- 深度剖析:域名与DNS安全的全方位解读
ivwdcwso
安全安全域名安全DNS安全
导语在互联网的庞大体系中,域名如同我们访问网络资源的“门牌号”,而DNS则像是将门牌号翻译为具体地址的“翻译官”。然而,这看似平常的域名与DNS系统,却面临着诸多安全风险。一旦遭受攻击,可能导致网站无法访问、用户数据泄露等严重后果。了解域名与DNS安全知识,对保障网络安全和业务稳定运行至关重要。本文将深入探讨域名与DNS安全的方方面面,带你揭开其中的奥秘。一、域名与DNS基础概念域名域名是由一串用
- xaml中x:static和StaticResource的区别
maemichen
wpf
转载翻译https://stackoverflow.com/questions/60754206/difference-between-xstatic-and-staticresource-in-xaml-wpf说明在wpfxaml中使用{x:static}和{StaticResource}的区别是什么如下这两个都是标记扩展。x:static表示对一个static特性的引用,在运行期间都不会发生改
- WRF-Chem官方文档内容翻译(持续更新)
StarC*_
数值模拟pythonlinux运维
WRF-Chem官方文档内容翻译官方手册链接:https://pan.baidu.com/s/1K-80HnQB_lAP4cz7UNyFtg?pwd=rh1h提取码:rh1hWRF-Chem官方手册目前更新至V3.9.1.1化学机理由chem_opt决定chem_opt=0:不使用化学反应=1:RADM2化学机理(无气溶胶)=2:RADM2化学机理+MADE/SORGAM气溶胶方案=5:带有二甲基
- uv - 配置 [官方文档翻译]
知识搬运bot
#Pythonuv配置configure.envpip环境变量索引
文章目录配置概述配置文件设置`.env`配置pip接口环境变量`UV_BREAK_SYSTEM_PACKAGES``UV_BUILD_CONSTRAINT``UV_CACHE_DIR``UV_COMPILE_BYTECODE``UV_CONCURRENT_BUILDS``UV_CONCURRENT_DOWNLOADS``UV_CONCURRENT_INSTALLS``UV_CONFIG_FILE`
- Prompt Engineering(提示工程)
遥望盼望
NLPpromptpython人工智能
PromptEngineering(提示工程)1、提示工程2、分隔符3、翻译案例4、词库扩展5、Langchain提示模板PromptTemplate(用封装库)6、langchain结构化输出(用封装库)7、openai结构化输出1、提示工程https://prompt-engineering.xiniushu.com/guides/guidelineshttps://www.prompting
- 利用人工智能AI进行机器加工编程语言之间的翻译
CoderIsArt
机器学习与深度学习人工智能机器语言翻译
利用人工智能(AI)进行编程语言之间的翻译(例如从标准G代码编译成特定厂家的加工语言)是一个复杂的任务,但可以通过以下步骤实现。这种方法结合了自然语言处理(NLP)、机器翻译(MT)和领域特定规则的技术。1.问题分析目标:将标准G代码翻译成特定厂家的加工语言。挑战:G代码和厂家加工语言的语法和语义差异。厂家加工语言可能有特定的指令、参数或格式。需要保证翻译后的代码在目标设备上能够正确执行。2.解决
- 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 =