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冰糖心书房
SpringAOPspringjava后端aop
简单来说,可以把它们的关系比作:智能手机的相机vs.专业单反相机。SpringAOP(智能手机相机):内置于Spring框架中,开箱即用,非常方便。它能满足95%的日常AOP需求(如日志、事务、安全),性能也足够好。但它的功能相对有限,只能在特定场景下“拍照”(即只能增强方法的执行)。AspectJ(专业单反相机):是一个独立、完整且功能极其强大的AOP解决方案。它像一台专业相机,有各种镜头(连接
- v-if、display、visibility、opacity隐藏元素的区别
甘露寺
前端vuereact
前端元素隐藏与条件渲染完全指南(Vuevs.Reactvs.CSS)本文对比v-if、v-show、display:none、opacity:0、visibility:hidden以及React条件渲染的差异,帮你彻底掌握它们的适用场景!核心概念1.DOM树vs.渲染树DOM树:完整的HTML节点结构(无论是否隐藏)。渲染树:浏览器实际绘制到屏幕上的内容(隐藏元素可能被跳过)。2.关键差异特性是否
- 【开源项目】「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR
「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点,第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址:(github.com)。一、前言:开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时,我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染/AR/XR模块,结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用,起初只是出于
- Python深入理解迭代器和生成器
TiYong
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当说起Python里面的高级特性时,就不能不提迭代器(Iterators)和生成器(Generators)啦!它们就像是处理数据的一把利器,特别是对付大数据的时候,简直就是神器!咱们今天就来聊聊它们到底是啥,怎么用,还有点啥实际用途吧!目录1.迭代器(Iterators)2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器(Generators)5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算(LazyEval
- Mysql备份
牛爷爷敲代码
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Mysql备份MySQL备份类型及优势详解MySQL作为最流行的开源数据库之一,其数据备份策略至关重要。以下是MySQL常见备份类型及其优势的详细解析:一、物理备份vs.逻辑备份1.物理备份(PhysicalBackup)定义:直接复制数据库文件(如数据文件、日志文件)。工具:mysqldump(逻辑+物理混合)、mysqlpump、xtrabackup(推荐)。优势:速度快:无需解析SQL语句,
- 海光x86与Intel/AMD x86的差异解析:技术演进、架构博弈与未来之路
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x86海光AMD
在信息技术领域,x86架构作为计算产业的基石,历经四十余年演进,形成了以Intel、AMD为主导的全球生态,而海光x86的崛起,则标志着中国在自主可控计算赛道上的关键突破。本文将从技术起源、指令集架构、硬件设计、生态兼容性及未来趋势五个维度,深度剖析海光x86与Intel/AMDx86的差异。一、技术起源:授权合作vs.自主创新1.海光x86:AMD授权下的国产化突围海光x86的技术根基源于AMD
- DDD架构实战 充血模型 电商订单
我是Dduo不是dduo
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目录一、充血模型的核心概念1.领域对象的职责2.领域层的核心地位二、充血模型的特点1.以领域为中心的设计2.强封装性3.支持复杂业务逻辑4.便于领域知识传递三、充血模型的优势四、充血模型的实现要点1.明确实体与值对象2.领域服务的定位3.领域事件的应用4.仓储模式(Repository)五、充血模型vs.贫血模型六、充血模型的应用挑战七、充血模型的典型应用场景总结代码示例在领域驱动设计(DDD)架
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习):线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
Ven%
简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分:重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分:深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分:核心区别总结第四部分:在深度学习中为何混淆?如何区分?结论前言在线性代数的殿堂里,“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而,当我们踏入深度学习的领域,面对的是更高维的数据结构——张量(Tensor),描述其大小的术语变成了“维度(Dimensions)”或更精确地说“形状(Shape)”。这两个概
- QML革命:下一代GUI开发的核心优势详解
智驾
Qt实战qtqml
文章目录引言:为什么需要QML?一、极速开发:声明式语法vs.传统命令式二、解耦架构:MVVM的优雅实践三、跨平台一致性:一次编写,全平台渲染四、动态交互:JavaScript的灵活力量五、性能优化:硬件加速渲染六、现代UI组件:开箱即用的强大套件七、无缝融合:QML与C++的共生之道结语:QML适合哪些场景?引言:为什么需要QML?在传统GUI开发中,开发者常面临代码臃肿、UI与逻辑强耦合、跨平
- MongoDb 有必要分库么
旷野说
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在MongoDB中,数据分散在多个数据库(DB)中查询与集中在单个数据库中查询的性能差异主要取决于资源分配、并发操作和系统负载。以下是关键区别:资源隔离vs.资源共享多个数据库:优势:每个数据库拥有独立的文件、锁和内存缓存(WiredTiger缓存)。在高并发场景下,不同数据库的查询可减少资源竞争(如锁争用)。劣势:若物理资源(CPU、内存、磁盘I/O)有限,多个数据库可能分散缓
- 0_序章导论
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吴恩达《AIfor人工智能
课程整体框架时长:4周终极目标:学完后比大公司CEO更懂AI,能领导团队解决实际问题每周核心内容分解第一周:重新认识AI的本质弱AI(ANI)vs.强AI(AGI)ANI(弱人工智能):特点:只精通单一任务(如语音助手、自动驾驶)现状:已创造巨大价值,未来将在零售、制造、交通等非软件行业爆发AGI(强人工智能):目标:达到或超越人类全能智能真相:数十年内难以突破,无需担忧"机器人灭绝人类"破除AI
- 一文带你看懂:Pump 新地址买入 (↑Makers) VS. (↑Holders) 有啥区别?
Web3_Daisy
区块链大数据web3人工智能
在Solana上使用PumpFun或类似工具发币时,你可能在Birdeye、Dexscreener或交易数据面板中看到两种指标:Pump新地址买入(↑Makers)Pump新地址买入(↑Holders)它们乍一看类似,但含义完全不同。理解这两者,有助于你判断代币是否“只是热闹”,还是“真的有人在拿住”。一、什么是“Pump新地址买入”?这是指有多少新地址第一次买入这个代币。系统会识别从未持有该To
- 什么是Overlay网络?Underlay 网络 vs. Overlay网络
dpdpdppp
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聊聊Underlay、Overlay网络Underlay网络vs.Overlay网络最近因为工作原因学习了overlay与underlay网络的知识,参考了什么是Overlay网络做出一些自己的总结。什么是Underlay网络,Overlay网络?Underlay网络是由各类物理设备构成,通过使用路由协议保证其设备之间的IP连通性的承载网络。Overlay网络是通过网络虚拟化技术,在同一张Unde
- 【java】乐观锁的实现和注意细节
CC大煊
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文章目录1.前言乐观锁vs.悲观锁:基本概念对比使用场景及优势简述2.基于版本号的乐观锁实现代码示例注意事项3.基于CAS机制的乐观锁实现核心思想代码示例关键点说明4.框架中的乐观锁实践MyBatis中基于版本号的乐观锁实现示例代码JPA(Hibernate)中的乐观锁@Version注解关键点与底层原理示例代码5.乐观锁使用中的注意细节并发冲突后的重试机制与失败处理事务管理中的注意事项数据持久化
- 从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版
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文章目录前言**一、理论基础:什么是策略梯度?****1.1基于价值vs.基于策略****1.2策略梯度(PolicyGradient)****1.3REINFORCE算法:蒙特卡洛策略梯度****1.4REINFORCE算法流程****二、PyTorch代码实践****2.1环境与辅助函数****2.2核心算法实现****2.3训练与结果****总结**前言欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列
- 智能体应用最新进展:从单点工具到企业级系统的架构演进
金融RPA机器人丨实在智能
架构
在当今数字化与智能化飞速发展的时代,智能体应用正经历着从单点工具到企业级系统的深刻架构演进。这一转变不仅革新了企业运营的方式,更重塑了行业的竞争格局。智能体以其自主决策、多模态交互以及持续进化的能力,正逐渐成为推动各行业创新与发展的核心驱动力。一、智能体应用的层级革命传统脚本工具vs.自主决策智能体传统脚本工具在过去的自动化流程中扮演着重要角色,它基于预设的规则和流程运行,如同机械般执行任务。例如
- dsp指令集是什么?有哪些常用的DSP指令?
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目录DSP指令集的核心特点DSP指令集vs.通用CPU指令集典型DSP指令集架构为什么需要DSP指令集?有哪些常用的DSP指令?1.算术运算指令2.数据搬移与存储指令3.控制与优化指令4.位操作与特殊功能指令5.并行处理指令DSP指令集(DigitalSignalProcessorInstructionSet)是专为数字信号处理器(DSP)设计的机器指令
- Ollama vs. vLLM
frostmelody
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Ollama和vLLM并非竞争关系,而是满足不同需求的互补工具。Ollama极大地降低了大众接触和使用大模型的门槛,而vLLM则为严肃的、规模化的AI应用提供了坚实的性能基石。简单来说:玩,选Ollama;干活,选vLLM。Ollamavs.vLLM:本地大模型部署指南在本地环境中运行大语言模型(LLM)已成为开发者和企业的核心诉求。无论是出于数据隐私、成本控制还是低延迟的考虑,选择一个合适的部署
- 微软Copilot两大创新功能详解:SharePoint Agents vs. Copilot Notebooks
领驭科技
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微软Copilot正在不断进化,最近两项全新功能——SharePointAgents和CopilotNotebooks,分别聚焦于企业知识问答与项目级智能协作。它们适用场景截然不同,但又能彼此补充,构建起从“知识获取”到“内容生产”的智能化链路。很多小伙伴感觉这两个功能有些类似,今天我就来帮大家答疑解惑。✅什么是SharePointAgents?SharePointAgents是微软基于Share
- Java八股文——Spring「SpringCloud 篇」
YuTaoShao
Java八股文javaspringspringcloud
了解SpringCloud吗,说一下他和SpringBoot的区别面试官您好,我非常了解SpringCloud,并且在项目中也深度使用过。我认为,要理解SpringBoot和SpringCloud的区别,最好的方式是把它们看作是构建现代应用程序的两个不同阶段的解决方案。它们之间是“基础与上层建筑”的关系,而不是“竞争”关系。一个核心的比喻:造房子vs.建小区SpringBoot:就像一个“模块化的
- Apifox vs. Apipost:2025 API 工具大揭秘
在2025年的API开发版图中,一场围绕AI能力的激烈角逐正悄然上演。Apipost和Apifox作为备受瞩目的两大劲旅,在这场竞赛中的表现却大相径庭。如今,AI已成为衡量API工具价值的核心准则,其融入开发流程的深度与广度,直接决定了工具能否助力开发者与企业在数字化浪潮中抢占先机。经全面且深入的测评,Apipost凭借全方位、深层次的AI优势,成功脱颖而出,与Apifox拉开显著差距。以下将从多
- Java八股文——MySQL「SQL 基础篇」
YuTaoShao
Java八股文javamysqlsql
NOSQL和SQL的区别?面试官您好,SQL(关系型数据库)和NoSQL(非关系型数据库)是当今数据存储领域的两大主流阵营。它们之间不是“谁取代谁”的关系,而是两种完全不同的设计哲学,适用于解决不同类型的问题。我通常会从以下几个核心维度来对比它们:1.数据模型(DataModel)——结构化vs.灵活SQL(关系型数据库):核心:基于关系模型,数据被组织在结构化的二维表(Table)中,表有固定的
- docker安装部署学习
Colin♛
开发工具docker学习容器服务器后端运维
docker安装部署学习什么是Docker?如何理解Docker?1.容器化技术vs.传统虚拟机2.Docker的核心概念3.Docker的四大优势Docker的应用场景安装Docker引擎1.卸载旧版本(确保环境干净)2.安装依赖工具3.添加Docker官方仓库4.安装Docker核心组件5.启动Docker服务6.验证安装配置阿里云镜像加速器1.注册阿里云账号(已有账号可跳过)2.获取专属加速
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程序员流年大运
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JavaScript的事件循环(EventLoop)和Node.js的事件循环虽然基于相同的非阻塞I/O和异步编程模型,但由于运行环境不同(浏览器vs.服务端),它们在实现细节、任务优先级和底层机制上有显著区别。以下是详细对比:1.共同点核心机制:都使用事件循环处理异步任务,避免阻塞主线程。任务队列:都分为宏任务(MacroTask)和微任务(MicroTask)。非阻塞I/O:依赖异步操作(如网
- Wallace Tree vs. Dadda Tree:部分积压缩背后的两大阵营对决
三贝勒文子
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目录前言什么是部分积压缩(PartialProductReduction)?WallaceTree核心思想构造过程示例(文字图)✅特点DaddaTree核心思想构造步骤示例对比Wallace✅特点在DC中的实现与调用指定压缩器优先级(部分库支持)报告结构:SynopsysDPTreeConstructionExample总结对比表设计建议✅延伸阅读推荐(可作为下一篇)前言在datapath优化阶段
- Pingora vs. Nginx vs. 其他主流代理服务器性能对比
中国lanwp
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Pingoravs.Nginxvs.其他主流代理服务器性能对比核心对比概览特性Pingora(Cloudflare)NginxEnvoyHAProxyCaddyTraefik开发公司CloudflareNginx,Inc/F5Lyft/CNCFHAProxyTechApache2.0社区Containous核心语言RustCC++CGoGo并发模型异步/多线程事件驱动事件驱动事件驱动协程协程HTT
- KL散度计算示例:用户画像 vs. 专辑播放分布的性别偏好分析
MC数据局
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KL散度计算示例:用户画像vs.专辑播放分布的性别偏好分析定义概率分布我们定义两个离散概率分布用于比较:用户画像分布(基准分布Q):男女比例65%:35%Q=[0.65,0.35]Q=[0.65,0.35]Q=[0.65,0.35]专辑播放分布(真实分布P):男性83%:女性17%P=[0.83,0.17]P=[0.83,0.17]P=[0.83,0.17]KL散度公式(离散型)KL散度衡量的是两
- Decision Tree vs. Linear Regression
土豆羊626
机器学习人工智能python机器学习
DecisionTreevs.LinearRegressionDecisiontreesandlinearregressionarebothsupervisedmachinelearningtechniques,buttheyservedifferentpurposesandhavedistinctcharacteristics.Belowisadetailedcomparison:KeyDiff
- 2025东南亚跨境选择:Lazada VS. Shopee对比
东南亚电商市场持续爆发,2025年预计规模突破2000亿美元。对跨境卖家而言,Lazada与Shopee仍是两大核心战场,但平台生态与竞争格局已悄然变化。深入对比,方能制胜未来。一、平台基因与核心优势对比维度Lazada(阿里系)Shopee(冬海集团)定位中高端品质电商(类“天猫”)大众化社交电商(类“拼多多+抖音”)核心市场新马泰菲(高购买力优势)印尼、越南、台湾、泰马(下沉市场覆盖)用户画像
- 408《数据结构》——第二章:线性表
追逐☞
数据结构数据结构
文章目录第二章:线性表核心内容总结1.线性表的定义与基本概念2.线性表的顺序表示与实现(顺序表)3.线性表的链式表示与实现(链表)4.顺序表vs.链表的比较5.线性表的应用考研备考重点与难点备考建议考研408《数据结构》第二章“线性表”的详细总结,紧密结合考研要求,突出重点和难点。第二章:线性表线性表是整个数据结构的基础,也是考研中的绝对重点。本章内容逻辑清晰,但细节繁多,需要深入理解两种存储结构
- 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 =