- 读张萌萌姐《从受欢迎到被需要》第一章读书总结
韩静_Han
我是@张萌-萌姐#从受欢迎到被需要#读书会10班的书记官韩静我们的领读者是@郝美-菱这是今天的读书总结通过第一章的阅读,对高情商和自我介绍有了新的认知。思考题复盘:“我是谁,我需要什么,我能提供什么”【我是谁】我叫韩静,在房地产行业工作5年,现担任行政经理一职,是一位个子小却很坚强很拼的女生。【我能提供什么】️用自己减重26斤的经验帮助需要的人健康减肥️能提供房地产购房等方面的知识和问题️早起陪伴
- 基于redis的Zset实现作者的轻量级排名
周童學
Javaredis数据库缓存
基于redis的Zset实现轻量级作者排名系统在今天的技术架构中,Redis是一种广泛使用的内存数据存储系统,尤其在需要高效检索和排序的场景中表现优异。在本篇博客中,我们将深入探讨如何使用Redis的有序集合(ZSet)构建一个高效的笔记排行榜系统,并提供相关代码示例和详细的解析。1.功能背景与需求假设我们有一个笔记分享平台,用户可以发布各种笔记,系统需要根据用户发布的笔记数量来生成一个实时更新的
- 面试必考题:Android Binder 机制详解
大模型大数据攻城狮
androidbinder面试reactnativekotlindalvikretrofit
目录第一章:Binder的基本概念什么是Binder?多角度解读Binder第二章:Binder的工作机制Binder的整体流程服务注册:从零到有的第一步服务查询:找到目标的“地图”服务调用:请求与响应的旅程Binder驱动的幕后功劳为什么Binder这么快?第三章:Binder在系统架构中的角色Activity:界面背后的通信枢纽Binder的角色实例分析Service:后台任务的跨进程支柱Bi
- 读《教学勇气》有感
c养一盆铜钱草
帕尔默的《教学勇气》这本书买了已有几年,记得以前拿起读过,总感觉晦涩难懂,没看几页就被劝退。而如今再次拾起它,是因为眼睛里的血丝,不再适合对着手机和电脑,只能转战纸质书。第一章所提到的教学中自身认同和完整,不就是这个暑假写作课当中反复听到的从我出发吗?对自己进行剖析,找到自己的长处与短处,然后与教学进行结合,只有从“我”出发,才能有底气。书中说:我们更多地了解了自我独特性,我们就能学到展示而非掩饰
- 读书|日常听课最需要什么
百草丰茂
今天继续阅读赵国忠老师主编的《听课最需要什么》第一章《日常听课最需要什么》的第2~4个建议。老师们有很多机会听课,学校教研、外出学习、公开课比武,有些老师听了很多课,却毫无收获;有的老师却从听课开始,逐步走上了专业成长的道路。我想肯定是因为有些老师还没有了解听课的需要,今天大家就和我一起来聆听一下优秀教师给我们的听课建议。一、听课要有备而来。在现实中,常常看见老师们特别是年轻的老师们,带着一支笔,
- 搜索引擎技术选型
dusty_giser
近期,业主对POI检索提出了一些想法,针对之前简单的WordSegment分词和模糊匹配搜索需要进行一些更为符合业主需求的调整。于是这几天对搜索引擎进行了一些技术选型;一、ApacheLucene Lucene是一个开源的高性能、可扩展的全文检索引擎工具包,但不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎。所以它是一套信息检索工具包,可以说是当今最先进
- AI心理学四层架构揭秘:语言模型为何“说谎“?
TGITCIC
AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层:代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时,其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到:在输入"达拉斯"的瞬间,模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%,首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- 《桃 妖(四)》之《崇拜》
桃妖00
图片发自App桃妖(四)桃妖第一章女人四十四十岁的女人该怎样活?妖儿就是妖儿,要遵循妖性,年龄,不是问题!(四)崇拜周晓鸥从医院出来后直接去学校接儿子放学,母子俩在外面简单吃点东西,匆匆忙忙去上钢琴课。等儿子的时候晓鸥随手翻了翻朋友圈。苏瑶前一天发布了照片,苏瑶穿着橙色的裤子映衬在蓝天碧水的泸沽湖,侧着脸自拍。晓鸥不禁想起白天与苏瑶的通话。以前做同事的时候,晓鸥与苏瑶几乎天天泡在一起。那会两人都没
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性,特别是针对企业规模的检索增强生成(RAG)。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要:矢量数据库高效存储数据,但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系,受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色,由于其能够编码丰富的上下文信息,
- 从零到大厂:硬件程序员的硬核修炼手册——2025版面试笔试全攻略
small_wh1te_coder
c面试嵌入式面试职场和发展c算法嵌入式硬件汇编linux
从零到大厂:嵌入式程序员的硬核修炼手册——2025版面试笔试全攻略第一章:C语言的内功心法——从“会用”到“精通”的蜕变引子:C语言,嵌入式江湖的“独孤九剑”兄弟,你是不是觉得C语言都学烂了?指针、数组、结构体,这些东西张口就来。但为啥一到大厂面试,或者遇到稍微复杂点的嵌入式项目,就感觉力不从心,甚至有点懵圈?原因很简单:你可能只是“会用”C语言,离“精通”C语言,特别是“精通”嵌入式领域所需的C
- Navicat 全面支持金仓数据库 KingbaseES,为金仓生态圈注入新动能
Navicat中国
Navicat17焕新上市Navicat免费版数据库
近日,我们宣布Navicat系列产品全面支持中电科金仓(北京)科技股份有限公司旗下金仓数据库管理系统KingbaseES。KingbaseES是面向全行业、全客户关键应用的企业级大型通用融合数据库产品,适用于事务处理类应用、数据分析类应用、海量时序数据采集检索类应用、要求苛刻的互联网等应用场景。这次合作,不仅是Navicat在数据库管理领域的又一重要里程碑,更凭借卓越的技术为金仓数据库的生态注入新
- 『读书•思考•写作优库‖第五十一期/506/1001《感觉:相信自己的感觉,找回你的人生》作者:(加拿大)布尔贝尔 译者:徐建琴
景熙惟
用爱斩断束缚你身心的绳索(部分节选)练习6:向束缚你的人表达宽恕从儿童早期到青春期(从出生到18岁),父母有哪些举动困扰了你?在纸上一一写下来,并写下同一时间其他影响你的人给你造成的困扰。从上述情境中选择一个,把事情的经过梳理一遍,接受你在其中所承担的责任。在相同的情境中看到潜藏的爱,然后去找那些人,面对面表达你的心情,宽恕他们,也请他们宽恕你。做完这些练习之后再转到本节内容,这一点非常重要。你可
- 10. addEventListener 参数有哪些
yqcoder
前端面试-CSS前端javascript开发语言
总结el.addEventListener(type,listener,useCapture)el:事件对象type:事件类型listener:事件处理函数useCapture:布尔或对象,布尔时false为冒泡,true为捕获。对象时,{captrue:false,once:false,passive:false}addEventListener是用于为元素绑定事件监听器的标准方法,支持更灵活的
- 万字解析:从 C 语言到初阶数据结构
Aurora-silas
c语言数据结构开发语言
目录万字解析:从C语言到初阶数据结构前言第一章:C语言初识与环境搭建C语言的历史与影响开发工具介绍第一个程序HelloWorld第二章:变量、数据类型与运算符基本数据类型常量与变量命名规范运算符与表达式趣味小练习:BMI计算器第三章:输入输出与格式化printf输出格式详解scanf输入用法与常见问题小项目:自我介绍程序第四章:流程控制if/else条件判断switch语句循环结构小练习:乘法口诀
- Langchain学习笔记(十):文档加载与处理详解
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时,文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG(检索增强生成)系统,还是进行知识库问答,我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能,支持多种文件格式,并提
- 基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果
罗伯特之技术屋
知识图谱人工智能
【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例,利用RAG技术(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)的知识库实践为背景,介绍了RAG技术的发展及存在的不足,以及知识图谱相关的知识,利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现,但应用不足的情况下,指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。1.引言随着人工智能技术的加速演进,AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现,
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- 2019-01-30
661f2ac5a0c2
第一章探亲几年前的一次很普通的探亲突然触到了隐藏在我身体里的痛。那时我已经在部队工作了十多年,之前几乎没有休过假,都是因为工作原因,当然部队基层单位也不重视军人的这项权利。还得益于总政下了一个文件,把军人休假这个事提到一定的高度,提出休假是政治待遇,是每一个军人的权益。如果因为没有休假需要给予经济补偿。在这种情况下才慢慢的恢复休假制度。这年,总算是可以正常休假了,可以回家看看妻子和女儿,我妻子是在
- AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B:小身板扛大旗,AI界的轻骑兵
TGITCIC
AIAgent开发大全qwen3qwenaliqwen国产大模型小模型开源小模型aiagent
第一章:小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了?1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟(ms)并发量(QPS)Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示,当参数量超过6亿后,性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代,用户感知不到的速度提升,却要为硬件升级买单。Qwen-0.
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
charles666666
搜索引擎大数据需求分析交互笔记数据库
人工智能应用浪潮中,检索增强生成(RAG)技术凭借着结合大型语言模型(LLMs)的生成能力和信息检索系统的独特优势,成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而,构建一个高效且精准的RAG流程并非易事,其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问,我将基于丰富的实战经验,为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析:混合格式的“第一道坎”在企
- 基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图
时间的痕迹01
milvus
背景最近再做项目的时候,里面有个AI检索的功能,其中一个点就是要实现以图搜图,也就是用户上传一张图,要找出相似度比较高的图,比如下面这样,第一张是原图,第二张是图中的一部分,用户上传第二张图,要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索,也就是在运营端上传第一张图片的时候,先把整个图片转换为向量,存储到向量数据库中,然后用户在检索的时候,把第二张图再转换为向量,与第一张图的向量进行
- 打卡第一天
Sunlight_21c1
感谢公司组织的这个学习活动让我重新拾起小打卡。第一章,永远不能“先干起来再说”任正非召开座谈会让全体员工自我反省,同时也强化他们的工作意识,帮助他们建立和完善自己的工作目标,每个人在工作前都必须提供明确的目标以及完整的工作计划。因为目标的缺失或者混乱,无论是对于企业还是个人来说,往往都是致命的!发生在我身上小小的案例,前总经理任总有天要求我写一下近两年物流运行报告ppt,告知了需要汇报哪些方面的工
- python的类型注解讲解
忘忧记
python爬虫python开发语言
一.什么是类型注解类型注解(TypeHints)是一种在Python代码中为变量、函数参数和返回值添加类型信息的方式。它类似于给代码写“说明书”,告诉开发者和工具:“这个变量应该是整数,这个参数应该是字符串,这个函数应该返回布尔值”。Python是动态类型语言:变量可以随时改变类型,比如x=5后再写x=“hello”是合法的。类型注解的作用:它只是“建议”或“提示”,不会强制限制类型。它的主要目的
- 面向现代数据湖仓的开放表格式对比分析:Iceberg、Hudi、Delta Lake与Paimon
piekill
大数据平台大数据sparkflinkbigdata数据仓库
文章目录第一章数据湖的演进:从存储到事务型平台1.1前湖仓时代:ApacheHive的局限性1.2湖仓一体的范式转移第二章架构深度剖析2.1ApacheIceberg:以元数据为中心的设计2.2ApacheHudi:流式优先、时间轴驱动的架构2.3DeltaLake:以事务日志为唯一真相源2.4ApachePaimon:面向实时湖仓的LSM树架构第三章核心能力对比分析3.1事务性与并发控制3.2数
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究
微学AI
langchain架构
文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
- 【通识】正则表达式
1.正则表达式基本概念:正规表示/常规表示(RegularExpress)1)使用单个字符串描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器中,正则表达式通常被用来检索、替换符合某个模式的文本2)元字符和描述元字符描述\将下一个字符标记为特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制等112.正则表达式的应用1111511
- RAG流程中,要怎么对文本进行拆词?
java干货仓库
八股文汇总大模型面试人工智能自然语言处理llama
在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)流程中,对文本的拆词(Tokenization)是影响检索和生成效果的关键步骤。以下是文本拆词的技术细节及优化方法:1.拆词的核心目标检索阶段:确保查询(Query)和文档(Document)的拆词方式一致,提高检索匹配精度。生成阶段:适配大模型的词表,避免生成时的OOV(Out-of-Vocabulary)问题。2.常见拆词方
- RAGFlow 框架调研报告
it_czz
架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- 系统性的《Django & AI编程结合:从入门到精通》指南
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总开发语言深度学习djangoAI编程人工智能
以下是一篇系统性的《Django&AI编程结合:从入门到精通》指南,共分20大章节,超过2.5万字,涵盖基础开发、AI集成、经典案例和完整项目实战。第一章:Django基础与环境搭建1.1开发环境配置#创建虚拟环境python-mvenvmyenvsourcemyenv/bin/activate#安装Djangopipinstalldjango==4.2django-adminstartproje
- 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 =