- 复盘3
张裕
Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:Thetruenatureofaheartisseeninitsresponsetotheunattractive.视听说:生命时刻2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:valentine,thoughtful,insightful,romance,sustain,delicate,
- 2018.8.15【Day337】今日所读:《Harry Potter1》P255-361
_原野
图片发自AppDidoWhilereadingthisbook,myheart'sbeenintothesadmoodaboutlovemixingwiththefunnytoneofRowlingandwarmththatWeasleys'familygaveme.Don'twannasaymuch.【1】FriendshipThreechildrenfoundoneanotherinthatu
- 2025年第十五届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛(中文赛项)B题(完整建模过程附python代码)
空脑小白
数学建模数学建模
问题一:数据预处理与基础统计分析(以stroke.csv为例)一、建模目标对stroke.csv数据进行预处理、特征统计和可视化分析;找出影响中风的关键因素,为后续建模提供数据依据。二、建模过程(1)数据理解stroke.csv包含如下字段(常见字段如下,实际以文件为准):gender:性别age:年龄hypertension:是否患高血压(0:否,1:是)heart_disease:是否患心脏病
- 机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战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
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展,越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解,但在面对高维度数据集时
- AI系统Spark原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
AI系统Spark原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Spark、大数据处理、分布式计算、机器学习、数据挖掘、实时流处理1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,海量数据的高效处理和分析已成为各行各业的迫切需求。传统的数据处理方式难以应对数据量激增、数据类型多样化以及实时性要求高等挑战。为了解决这些问题,Ap
- 复盘日志㈡
李怡芳
Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:拥有一个真心朋友是人生的幸事,一定要珍惜与朋友之间的友谊,及时与朋友联系。视听说:用不同的方式去休闲娱乐,在电影中放松自我,在音乐中感受欢乐,让自己身心愉悦。2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:available,orsomething,goahead,byheart,kindof
- Deep in the heart 与《心迷宫》的互译
lingxuanqiquan
前几天,我在别人推荐下,看了一部电影《心迷宫》。整个片子看起来有点像一个小品,反转迭出,高潮迭起。故事采用大量的倒序、插叙,没有用心仔细看的人,或许会看的有点迷茫。按照惯例,此处有大量剧透,介意者误视之~在县城上班的宗耀是村长的儿子,他和老爸不和,因为老爸给他安排的道路不是他想要的。因为是村长的儿子,所以得帮老爸保留面子,但他挡不住内心的悸动——尽管老爸希望他找个城里姑娘恋爱结婚,但他还是和村里的
- Hadoop与图像识别与处理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
Python入门实战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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- 20. TaskExecutor与ResourceManager心跳
csgo打的菜又爱玩
flink开发语言java大数据
20.TaskExecutor与ResourceManager心跳现在,需要回过头看ResourceManager是如何产生心跳管理服务的。cluster.initializeServices方法的heartbeatServices=createHeartbeatServices(configuration);产生一个HeartbeatServicesImpljobmanager的resource
- Longfly的S英语晨读第7期训练Day2 20181225
史蒂芬SHI
原材料引用Cardio-pulmonaryresuscitation,orCPR,cansavethelifeofsomeonewhosehearthasstopped.[ˈkɑrdioʊ]-[ˈpʊlməˌnɛri][rɪˌsʌsɪˈteɪʃən],[ɔr][si-pi-ɑr],[kæn][seɪv][ðə][laɪf][ʌv][ˈsʌmˌwʌn][huz][hɑrt][hæz][stɑpt].
- 【Netty实战】基于Netty+WebSocket的IM通信后台服务代码详解
一、引言二、技术选型与前提条件三、核心代码实现服务的启动类ChatServer初始化器类WSServerInitializer心跳Handler类HeartBeatHandlerOkHttpUtil工具类json实体转换工具类JsonUtils发送消息的类型/动作枚举类MsgTypeEnum消息实体类ChatMsg自定义通信Handler类ChatHandler会话用户id和channel的关联处
- American life
享悦moonlight
Word:Bummer->whatashame=太可惜了[ˈbʌmɚ]adisappointingsituation/糟糕->Itisarealbummerbombthetest->failthetesthangouthanginSubject:physicsphysicaleducationError:warmheart->warmheartedwords
- No matter how
遥远星光
Wishyoucankeepinmindyourpreviouswhenbeenknockeddowntoresisthostility.Wishyourememberyourtreaishwhengetlostinyourway.Lovewhoyouwanttolove,dowhatyouwanttodo,listentoyourheart,nomatterwhathappens.Therear
- 2021-12-02
13李柳欣
Unit3Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:浪漫的故事,不能只看外表视听说:感受到了一些地方的美丽2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:单词短语在一块单词短语在一块视听说:单词短语在一块3,在本片文章/音频/视频中我最喜欢的一句话(精读和视听说分别总结)精读:Thetruenatureofaheartisseenin
- 创意Python爱心代码
创意Python爱心代码分享的技术文章大纲引言简述Python在图形绘制和创意编程中的优势介绍爱心代码在编程社区中的受欢迎程度本文涵盖的创意爱心代码示例及其技术亮点基础爱心绘制使用数学公式和turtle库绘制简单爱心代码示例:importturtledefdraw_heart():t=turtle.Turtle()t.color('red')t.begin_fill()t.left(50)t.fo
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 仿 Twitter 点赞爱心动画效果 其中用到 animation
hackchen
html前端css
大概的原理,准备一张雪碧图,通过hover改变雪碧图的X坐标,达到动画的效果HTML:CSS:.heart{width:100px;height:100px;position:absolute;left:50%;top:50%;transform:translate(-50%,-50%);background:url("data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANS
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- 【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain,LangServe,微服务架构,API设计,端到端解决方案1.背景介绍1.1问题的由来随着云计算和互联网技术的发展,企业级应用越来越倾向于采用微服务架构。微服务架构允许将大型应用拆分为一组小的服务,每项服务
- 借助 Wisdom SSH,实现 Linux 用户组与权限的精细化智能管控
qinyia
sshlinux人工智能服务器运维运维开发后端
WisdomSSH(官网ssh.wisdomheart.cn)凭借AI助手,为Linux用户组与权限管理带来智能便捷体验。用户组智能管理按需创建:如输入“为projectX项目建组,含开发、测试、运维人员”,AI助手创“projectX_group”组,生成groupaddprojectX_group命令。权限调整:输入“调projectX_group对代码目录读写,测试报告目录读权限”,AI助手
- 数据标注工具详解
Sally璐璐
ai大数据
数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施,其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。以下从工具类型、核心功能、行业应用及技术趋势等方面进行系统介绍:一、主流数据标注工具分类与特性1.通用型标注平台LabelStudio由Heartex开发的开源工具,支持文本、图像、视频、音频及时间序列数据标注,可通过YAML自定义标注界面19。其内置质量控制机制(如标注审核、
- 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中,我们经常面临这样的挑战:从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联,并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测,
- AI Agent: AI的下一个风口 智能体在元宇宙里的应用
AI智能应用
Python入门实战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
AIAgent:AI的下一个风口智能体在元宇宙里的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:AIAgent,元宇宙,虚拟角色,智能交互,人工智能,虚拟世界,智能体架构,交互式应用1.背景介绍1.1问题的由来随着虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和区块链技术的不断发展,元宇宙(Metaverse)的概念逐渐兴起。元宇宙是一个由虚拟世界
- 创意Python爱心代码
卖血买老婆
Python专栏python开发语言
目录一、用字符在控制台打印爱心图案1.1方法1:简单星号爱心说明1.2方法2:调整字符和形状二、turtle绘制爱心2.1turtle画心形及写字说明2.2动态跳动爱心三、用Matplotlib画心形曲线3.1标准心形曲线3.2LOVE动画心形(进阶)四、参数方程自定义爱心(数学美)心形参数方程公式五、更多创意:二维码嵌入、爱心表白墙六、总结完整参考目录用Python创意绘制爱心(Heart)的多
- 基于机器学习的定增项目精准营销研究
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
基于机器学习的定增项目精准营销研究作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着中国资本市场的不断发展,定增(定向增发)作为上市公司进行再融资的重要途径,越来越受到市场关注。定增项目涉及众多参与方,包括上市公司、投资者、保荐机构、会计师事务所等。对于投资者而言,如何在众多定增项目中筛选出具有潜力的项目,进行精准投资,
- Python学习Day10
m0_64472246
python打卡学习python
学习来源:@浙大疏锦行知识点:数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估importpandasaspdfile_path="heart.csv"data=pd.read_csv(file_path)data.info()data.isnull().sum()#划分训练集和测试机fromsklearn.model_selectionim
- C#.VB.NET多线程,多用户下独立锁和全局锁的区别
专注VB编程开发20年
php开发语言c#.net
以下代码,每个客户端都分配了一个锁吗?'用户WebSocket信息类PublicClassUserWebSocketInfoPublicPropertySessionIDAsStringPublicPropertyWebSocketAsWebSocketPublicPropertyLastResponseTimeAsDateTimePublicPropertyPendingHeartbeatCou
- 动态爱心绘制:基于 turtle 库的实现
java 猿
难得一见的浪漫python开发语言爱心
本文将介绍如何使用Python中的turtle库绘制一组动态移动的爱心形状。通过这段代码,我们可以在屏幕上看到多颗不同颜色、大小的爱心,随着时间随机移动,产生浪漫的动态效果。1.项目结构该程序由一个Heart类和一些辅助函数组成。Heart类负责绘制和控制爱心的移动逻辑,而主循环则让多个爱心不断移动。2.Heart类介绍classHeart:def__init__(self,x,y,size):s
- 大语言模型应用指南:多模态大语言模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
大语言模型应用指南:多模态大语言模型作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大语言模型(MMLM),多媒体数据处理,自然语言理解,图像文本生成,应用场景探索1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅速发展,特别是自然语言处理(NLP)领域的突破,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)成为研究热点。
- 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 =