- 【数据标注师】目标跟踪标注
试着
数据标注师目标跟踪人工智能计算机视觉数据标注师目标跟踪标注
目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1:基础规则内化(1-2周)**▶**阶段2:复杂场景处理技能**▶**阶段3:专业工具mastery**▶**阶段4:领域深度专精▶**阶段5:效率突破方案三、**精度控制五大核心技术**四、**质检与错误防御体系**1.**四维质检法**:2.**高频错误防御表**:五、**持续进阶体系**1.**复杂场景专项**
- 车联网网络安全渗透测试:深度解析与实践
ke0hly
web安全网络安全物联网安全架构安全威胁分析
引言随着汽车智能化、网联化程度的不断深入,车联网(IoV)已成为连接人、车、路、云的关键枢纽。然而,技术进步的同时也带来了前所未有的网络安全挑战。从车载系统到云端平台,从车内通信到V2X通信,车联网的每一个环节都可能成为潜在的攻击面,一旦被恶意利用,将直接威胁到驾乘人员的生命财产安全,甚至影响国家安全和公共秩序。因此,构建一套全面、深入、实战化的车联网网络安全渗透测试流程和方法,对于保障车联网的健
- 并发基础7(守护线程)
浅水壁虎
多线程java服务器开发语言
目录1:什么守护线程2:守护线程使用3:守护线程案例1:什么守护线程守护线程是Java中的一种特殊的线程类型,它为其他线程(非守护线程)提供后台支持服务。在Java多线程编程中,有两种特殊类型的线程:后台线程和守护线程。这两种线程在一些特定的场景下非常有用,但也需要谨慎使用。本文将详细介绍后台线程和守护线程的概念、特性、用法,以及注意事项。守护线程的特点服务性质:守护线程通常用于执行后台任务,如J
- 【项目实战】Redis使用场景之基于Redis实现分布式限流
本本本添哥
002-进阶开发能力003-数据库redis分布式数据库
一、技术概览1.1定义分布式限流是指在分布式系统中限制请求的速率,以保护后端服务不被过多的请求压垮。它可以帮助我们控制系统的负载,保证服务的稳定性。Redis是一个高性能的键值存储系统,常用于缓存、消息队列和实时分析等场景。由于其支持丰富的数据结构和原子操作,非常适合用来实现分布式限流。专业术语:令牌桶算法(TokenBucket):一种流量整形算法,允许突发流量但不超过平均速度。漏桶算法(Lea
- python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现
weixin_39747293
pythonks值计算
笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
超自然祈祷
智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- OpenLayers 选中移动要素
GIS之路
OpenLayersWebGISmicrosoft前端信息可视化
前言页面交互的复杂度体现系统使用的难易程度,在开发WebGIS系统过程中,总会涉及要素操作,如何设计才能使交互操作变得简洁呢?OpenLayers提供了一些成熟的交互控件可以做到。1.选中和移动控件Select和Translate分别是选中控件、移动控件,它们都在ol.interaction包下。Select控件用于选中矢量要素,被选中的要素会进行默认会进行高亮显示,为选中默认样式,也可以自定义设
- 我的世界进阶模组开发教程——机械动力的数据生成(1)
lemon_sjdk
我的世界
机械动力注册元素的方式是依赖registrateAPI来实现注册的,这个API和之前说的GlitchCore库所用的注册方式高效多了,不管是开发效率还是可维护性,都比bop式注册好多了,因此学习第三篇和第四篇文章是重中之重代码解析:Create模组主类(Create.java)核心字段解析基础标识字段ID="create":模组唯一标识符,用于资源定位(如create:gear)。NAME="Cr
- 我的世界1.20.1forge模组开发进阶教程——序列化(1)
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java我的世界mcforge模组开发序列化
mc的序列化在《Minecraft》(MC)中,序列化指将游戏数据(如方块、实体、玩家状态等)转换为可存储或传输的格式。这是游戏运行、存档保存和网络通信的关键技术。以下是Minecraft中常见的序列化方式及其用途:一、序列化在Minecraft中的作用存档数据持久化将玩家建筑、地图、物品栏等数据保存到硬盘(如.minecraft/saves中的区域文件)。网络传输服务器与客户端同步方块更新、实体
- 大数据智能风控核心:模型
johnny233
读书笔记大数据
概述模型线性判别分析方法,SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议,推出内部评级法(InternalRatingBasedApproach,IRB)。IRB综合考虑客户评级和债项评级,通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure
- AlphaStar 星际首秀,人工智能走向星辰大海
谷歌开发者
文/王晶,资深工程师,GoogleBrain团队作者王晶,现为GoogleBrain团队的资深工程师,主要致力深度强化学习的研发,和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点,DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍,AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5:0全胜的战绩击
- Go项目限流全攻略:超越中间件的全方位解决方案
码农老gou
golang中间件开发语言
引言:限流在分布式系统中的重要性在当今高并发的互联网应用中,流量控制已成为保障系统稳定性的关键手段。一次突发的流量洪峰可能导致整个系统崩溃,造成不可估量的损失。作为Go开发者,我们常常会面临这样的面试问题:Go项目中如何实现限流?仅仅使用中间件就足够了吗?本文将深入探讨Go项目中的限流策略,分析中间件的局限性,并介绍超越中间件的全方位解决方案。一、常见限流算法解析1.令牌桶算法(TokenBuck
- 深入剖析 Linux 内核网络核心:sock.c 源码解析
109702008
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作为Linux网络子系统的基石,sock.c承载着协议无关的核心功能。本文将深入分析其关键实现,揭示高性能网络通信背后的设计哲学。一、Socket生命周期管理1.1初始化与分配sock_init_data()是socket的初始化入口,负责设置核心回调函数和默认参数:voidsock_init_data(structsocket*sock,structsock*sk){sk->sk_state=T
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 为啥枚举天生线程安全?
chi_666
面试安全
枚举天生线程安全的特性,主要源于其在Java语言中的设计机制和类加载机制。以下是具体原因分析:一、枚举的本质:静态final的实例枚举在Java中本质上是一个继承了java.lang.Enum的特殊类,每个枚举常量在编译时会被转换为该类的静态final实例。例如:publicenumThreadSafeEnum{INSTANCE;//其他属性和方法}编译后等价于:publicfinalclassT
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
Alluxio
人工智能深度学习机器学习
在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- 选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由
Alluxio
人工智能AI分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域,存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长,如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中,数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而,随着数据集的急剧增长,存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求,导致读写性
- Z-library数字图书馆镜像网址入口及客户端/app (持续更新)
黄豆匿zlib
学习
Z-Library(简称z-lib,前身为BookFinder)是一个影子图书馆和开放获取文件分享计划,用户可在此网络下载期刊文章以及各种类型的书籍。截止2022年6月12日,该网站共收录了10,456,034本书和84,837,646篇文章。zlibrary电脑客户端/安卓appzlibrary(windows/mac/安卓/ipad)安装包下载:夸克网盘分享(随时失效,先保存)无需魔法正常使用
- 函数的进阶
小盐巴小严
web前后端开发学习笔记javascript前端es6
JavaScript函数概念构成函数主体的JavaScript代码在定义之时并不会执行,只有在调用函数时,函数才会执行。调用JavaScript函数的方法:作为函数作为方法作为构造函数通过函数的call()和apply()间接调用函数属性length属性在函数体例,arguments.length表示传入函数的实参的个数函数本身的length属性是只读的,代表函数声明的实际参数的数量functio
- 我的世界模组开发进阶教程——机械动力的数据生成(2)
lemon_sjdk
我的世界模组开发java
==这篇文字继续来看看机械动力的数据生成==Create源码AssetLookupAssetLookup是Minecraft模组开发中用于简化数据生成的工具类,专注于自动处理方块(Block)和物品(Item)的模型(Model)文件路径生成与状态映射。其核心功能是根据规则动态构造资源路径,并适配不同状态(如供电状态、指示器数值)的模型。以下从两个维度详细解析:一、String...语法:Java
- 基于Redis分布式的限流
chi_666
redis分布式数据库
以下是基于Redis实现分布式限流的Java解决方案,包含多种限流算法和完整实现代码:一、限流算法选择与实现1.固定窗口算法(SimpleRateLimiter)publicclassRedisFixedWindowRateLimiter{privatefinalStringRedisTemplateredisTemplate;privatefinalStringscript="localcurr
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- Nginx快速上手
浪裡遊
nginx运维前端后端
什么是nginxNginx是一款开源的高性能HTTP和反向代理服务器,同时也提供了IMAP/POP3/SMTP代理功能。它由俄罗斯程序员IgorSysoev于2004年首次发布,最初设计目的是为了解决C10k问题,即如何让单台服务器同时处理1万个并发连接的问题。功能和作用Nginx主要的功能和作用包括但不限于以下几点:Web服务器:Nginx可以作为一个轻量级的Web服务器来处理静态文件、索引文件
- Python爬虫实战:研究Bleach库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫php开发语言Bleach
1.引言在大数据时代,网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网页爬虫开发的首选语言。然而,从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患,直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库,通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例,详
- Python爬虫实战:研究untangle库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫php开发语言untangle
1.引言在大数据时代,网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式,广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网络数据采集的首选语言。然而,从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战,如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
- 第 3 章:神经网络如何学习
鱼摆摆拜拜
神经网络学习人工智能
第3章:神经网络如何学习在第二章中,我们详细了解了神经网络的静态结构:由神经元组成的层,以及连接它们的权重和偏置。现在,我们将进入整个教程最核心的部分:神经网络是如何从数据中"学习"的?这个学习过程是一个动态的、不断调整自身参数以求更佳预测的过程。我们将通过四个关键概念来揭示这个秘密:前向传播(ForwardPropagation):数据如何通过网络产生一个预测?损失函数(LossFunction
- Python LDAP库在Windows 64位环境中的应用
规则哥讲规则
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:PythonLDAP库是一个开源模块,它让Python开发者能够与LDAP服务器进行交互,执行操作如连接、查询、修改目录信息等。该库针对Python3.6和3.7版本优化,并适用于Windows64位架构。解压缩后,可以通过pip安装至项目中,实现集中式身份验证和数据管理功能。1.LDAP技术与Python交互概述LDAP(轻量级目录访问协议)是一种应用广泛的
- 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 =