- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧:让模型更懂你的需求
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- 亲子日记第84篇
宝贝儿快乐
今天下午把大宝接回来,犹豫我的牙痛,回来我就倒了一会,让他自己写的作业,这个小家伙没有我在旁边监督,写作业也懒散了,作业直接写了很长时间,我还在干着急,人家不急呀,什么时候不用督促就可以自己写作业了呀?
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
人工智能教程
深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
- 19这发现对于寻找潮汕宋井宝藏来说绝对是重大的线索!
余源鹏
话说陆雅柔自从应邀加入黄智扬的寻宝小分队后,是万分的上心,平时除了上班、逛街、朋友聚会外,就把心思放在了还原宋井石刻这项艰巨的任务上。谁知这陆雅柔不会知难而退,反而觉得很有意思。她除了动用她父亲的关系在潮汕市寻找历史典籍外,还动用了她在美国的海外关系。陆雅柔当年在美国是校园的活跃份子,人脉圈很广。最近她就广泛联系美国的留学生圈子,让他们帮忙查阅有关潮汕宋井石刻的蛛丝马迹。功夫不负有心人,她的这个找
- 第5期“清华状元好习惯”家长特训营开营式复盘学习
allencrazyzeng
今天是个特别的日子,迎来了第5期“清华状元好习惯”家长特训营的开营式。有曾经谋面的何小英老师和魏华老师,也有李老师,权老师、胜利妈妈和小胜利,还有陪我一起学习的一群奋进的队友们。收获一:重点培养孩子好习惯=科学的方法+严格的监督+情绪管理+良好的亲子沟通,缺一不可。何老师的职业规划让我明白优秀的家长,才会有优秀的孩子,情绪平和的自我才有可能使孩子不会被时代抛弃。收获二:有使用才有作用,没用使用就没
- 网评:基层如何严明换届纪律
陈玲玉_44f8
今年是换届之年,选出为民办实事的领导班子是头等大事。关于严明换届纪律,“国家十个严禁”、“中纪委、中组部、国家监委联合印发重要通知”等关键词萦绕在每个干部心中。一是要注重换届纪律教育,做实做细基层监督。千里之提溃于蚁穴,社区基层换届工作是全国换届工作的第一线,基层干部是倾听老百姓心声、解决老百姓困难的第一责任人。因此,社区基层要提前召开换届工作培训和会议,积极传达、反复强调换届纪律的重要性,切实防
- 踏上人工智能之旅(一)-----机器学习之knn算法
Sunhen_Qiletian
人工智能机器学习算法python
目录一、机器学习是什么(1)概述(2)三种类型1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):二、KNN算法的基本原理:1.距离度量:2.K值的选择:3.投票机制和投票:三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据:2.提取特征和标签:3.导入KNN分类器并训练模型
- 北京银行因14项业务违规被罚4830万 短短一月内收到两张罚单
44d8c5c30e39
端午节前,监管部门公布一大批罚单,涉及多家银行机构。其中,包括北京银行、民生银行重庆分行等在内的两家机构被罚金额超过千万。根据国家金融监督管理总局6月21日披露的《北京银保监局行政处罚信息公开表》,北京银行存在14项违法违规事实。在贷款业务方面,北京银保监局指出,北京银行存在贷款及投资业务管理不到位、贷款及同业投资“三查”严重不审慎、流动资金贷款管理不到位、贷款资金被挪用、向不具有借款资质的借款人
- 2019.11.05周二 晴
木月雯
今天又是忙碌的一天。早上起来还是去兼职,其实我挺喜欢干的,这对我也是一种锻炼,就是瞌睡的很,怎么也睡不够。这几天早上都能喝到同学送我的牛奶,在吃一个饼子,幸福呀。完了后去背单词,现在每天背单词已经成了我的习惯了,真好,这里要感谢同学周××,还好有她和我一起每天打卡背单词,互相监督。学习上的伙伴。物化老师给我们讲作业,她很认真负责,让我很感动,这样的老师我已经一年多没见到了,让我想起了高中老师。下午
- 陪孩子备战高考第一百一十九天
想入非非的棋子
今天值班没有陪孩子的学习。其实我的作用就是……狗屁不是吗?!用得着我监督吗?!我告自己:用得着!还是必须的!今天过期了,并不代表任务结束了!我好喜欢知性女人!我非常高兴和感激我的孩子在未来的考试中考入理想的大学,我感谢这个世界!感谢孩子的老师,感谢古今圣贤。我的孩子必定圆满!必定如意!加油吧!
- 减肥第二天
无内
减肥第二天与姜地主约好,本周开始减肥,连继三周,每周末有一天开放日。每天写减肥日记。汇报吃的内容,运动情况。两人相互监督,一天未做到,罚款100。今日早上体重:未称重,连续几个电话弄忘了减肥的方法:"管住嘴,迈开腿"管住嘴:不吃高糖,高能量的主食,不喝酒,不喝含糖饮料,不吃水果(西红柿,黄瓜除外)迈开腿:每天至少10000步,或跑步大于30分钟,或keep大于20分钟今日早歺:早歺:一碗南瓜粥+一
- 早起晨练第二天
杨菇娘爱折腾
哈喽,大家早上好哦今天是我早起晨练的第二天,你今天早起了吗,早起运动了吗?没关系,监督好自己动起来,接下来30天我都会来跟大家打卡坚持早起晨练28天,连续不断,希望你也可以跟我一起哦。争取在年前瘦10斤,要求不高,最近总是会暗示自己,开始进入倒计时啦,转眼一年即将过去了,你对自己,有什么收获呢,要求不需要太高,比如自己养成了一个好习惯也算,每天要求自己写日记,每日运动一小时或半小时,每日阅读30分
- 实验七 SVM支持向量机
萍萍无奇a
支持向量机机器学习人工智能
目录一、SVM定义二、SVM基本概念及其优缺点1、间隔2、SVM核心3、支持向量4、支持向量机的基本思想5、优缺点三、损失函数四、代码实现1、算法实现基本流程2、代码解析3、整体代码五、结果截图及解释1、结果截图2、结果解释六、实验总结一、SVM定义支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的监督学习算法,用于解决二分类和多分类问题。其核心思想是通过在特征空间中找到一
- 亲子共读 幸福成长
竹林听雨_bd90
@所有人各位家长朋友,昨天午读课讲故事,孩子们都是自告奋勇主动上来讲的,今天我直接点名讲,结果除了杨思源,一个也讲不出来。孩子之间的的阅读情况差距太大!要缩小差距,关键在于孩子每天的晚读是不是真正落实了!在于每位家长的监督是否到位!同时更提倡亲子共读,家长、孩子共读一本书,读后交流、分享!既提高了孩子阅读的质量,又增进亲子关系!从今天开始,发送亲子共读图片或视频,并附文字,学期末,我们将评选出数名
- 机器学习从入门到实践:算法、特征工程与模型评估详解
目录摘要1.引言2.机器学习概述2.1什么是机器学习?2.2机器学习的发展历史2.3机器学习的应用3.机器学习算法分类3.1监督学习(SupervisedLearning)3.2无监督学习(UnsupervisedLearning)3.3半监督学习(Semi-SupervisedLearning)4算法详解4.1分类算法详解(1)逻辑回归(LogisticRegression)(2)决策树(Dec
- 日更D100:复盘年后第1周——2023年农历开端周
豆芽阅读成长
大家好,我是爱扯淡的豆芽…日更100篇,这是我的第100篇日更2022年,我最想做的事情就是阅读+写作2023年,我最想学的就是效能研习社和商业一起向未来坚持日更365天,每周周六和每个月的最后一天,都是我的复盘日,无复盘、不成长,有复盘、必成长!这是周复盘第1次,2023年1月29日-2月4日。[if!vml][endif]欢迎见证监督!柳传志常说:我的人生秘诀之一就是长复盘!定期复盘就像一个人
- 无题
新颖菜籽
今天不知道写什么?虽是周末,其实一直在工作,学校的事,自己的事,当然都是我乐意做的事,我也似乎习惯了,只是没有陪伴孩子。小博今天还是在游乐场呆了一天,他很喜欢呆游乐场,那里有东西玩,回家来吃了两口饭就睡了,李睿恒在家里,一天到晚的拿手机,美名其曰在听课,实际上在做什么,他自己心知肚明,我一进去就赶我出来,本来我在家里做事,我坐在他房间,他写作业,我审课,多么和谐,一来可以监督他,二来也可以感染他,
- [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN:由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
清风AI
计算机视觉算法深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络机器学习目标检测目标跟踪人工智能傅立叶分析深度学习
目录1.背景和动机2.方法概述:ODA-GAN框架2.1弱监督分割管道2.2样本重新划分策略2.3ODA-GAN核心模块3.实验设置与结果3.1数据集和评估指标3.2性能比较3.3消融研究4.结论与贡献1.背景和动机虚拟免疫组化(IHC)染色技术旨在通过生成模型将H&E染色图像转换为IHC染色图像,从而避免繁琐的物理染色过程(如重复切片和抗体处理)。然而,现有方法面临关键挑战:染色不真实与不可靠性
- 2023-08-20
dllllll
用心用情走好新时代网上群众路线近年来,各地顺应互联网发展的最新趋势,将新的技术手段应用于群众工作,探索出不少好经验、好做法。比如,有些地方通过“智慧党建”平台收集群众意见建议,及时与群众互动、解答群众疑问,实现服务群众“零距离”;有些地方推行小微权力“监督一点通”平台,充分运用大数据技术和移动互联网便捷载体,进一步拓宽群众监督渠道,让群众主动参与监督,实现问题反映一点必达、问题处理可查询可追踪,做
- 拆分
凤晴天
而我们ACE在AGK的基础上又做了很多技术性的优化:1.ID连号公开透明(所有的场内排队注册ID号透明且连号,真正的做到公开透明,买卖双方有是互相公开可以查询,做到真正的无隐性操作,便于玩家随时监督公司有没有增发股票)。2.一键归集(当你有多个子账户时可通过APP一键归集按键自动把所有收益归集到主账户进行复投和注册,便于玩家操作管理账户);3.自动挂卖(是指当我们有了应该被指导销售的王牌,而我们却
- KNN 算法进阶:从基础到优化的深度解析
二向箔reverse
人工智能机器学习
在机器学习的广袤领域中,K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)以其简洁直观的理念,宛如一颗璀璨的明星,照亮了无数初学者踏入机器学习大门的道路。自1951年由EvelynFix和JosephHodges创立,并经ThomasCover进一步完善以来,KNN算法凭借其独特的魅力,在数据挖掘、推荐系统、物联网等众多领域发挥着中流砥柱的作用,成为了监督学习算法家族中不可或缺的一员。一
- 大语言模型原理与工程实践:RLHF 实战框架
AI天才研究院
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
大语言模型原理与工程实践:RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,
- 批判式微调(CFT):原理、架构与高效推理训练新范式
⚙️一、核心定义与技术原理基本概念CFT是一种替代传统监督微调(SFT)的训练范式,其核心是让模型学习批判错误响应而非简单模仿正确答案。灵感来源于人类学习中的批判性思维——通过分析错误案例深化理解,而非机械复制答案。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!数学形式化给定查询(x)和噪声响应(
- RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF
UnknownBody
LLMDailyLLMRL语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《RLHFWorkflow:FromRewardModelingtoOnlineRLHF》的翻译。RLHF工作流程:从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry奖励模型与偏好模型2.3评估结果3迭代策略优化3.1监督微调3.
- 无源域自适应综合研究【2】
这篇论文聚焦于无监督无源域适应(SFUDA),全面梳理了该领域的研究现状与未来方向。SFUDA使预训练模型在无需访问原始训练数据的情况下,适应一个新的未标记域。迁移学习可分为三种不同的范式(i)归纳式迁移学习,其中目标任务与源任务不同,但目标域的标签是可获取的。(ii)无监督迁移学习,其中目标任务与源任务不同,且源域和目标域的标签均不可获取。(iii)直推式迁移学习,其中源任务和目标任务是相同的但
- 机器学习-SVM支持向量机
支持向量机是一类监督学习算法,实现二分类,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。课程代码:importnumpyasnpmy_seed=2017np.random.seed(my_seed)importrandomrandom.seed(my_seed)importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.
- 少壮不努力,老大徒伤悲
杨杨_一直在修行的路上
明天就要开学了,晚上九点多才发现娃很多作业没做完,真是气不打一处来。这个假期其实作业已经少很多了,可是还是要赶作业,怪谁呢?假期头两天半踢足球,3.4和5号带回外婆家玩了,我确实没好好跟进他做作业的事情,他每天都会拿作业出来写一会儿,我以为他有计划地完成作业,还是太过于相信孩子,大意了,发现好几次我带娃,娃都没按时完成作业,可见监督不到位啊。记得有一个妈妈说,自从孩子上学校以后,她晚上从来不去外面
- 图机器学习(20)——欺诈交易检测算法
盼小辉丶
图机器学习机器学习人工智能图机器学习
图机器学习(20)——欺诈交易检测算法0.前言1.欺诈检测2.基于监督学习的欺诈交易识别3.基于无监督学习的欺诈交易识别小结0.前言随着电子商务平台的兴起,在线支付系统的普及,欺诈案件也在增加。例如,使用被盗信用卡进行的交易就是一种典型的欺诈行为——这类交易模式必然与信用卡原持有人的正常消费存在显著差异。然而,构建自动检测欺诈交易的程序可能是一个复杂的问题,因为涉及的变量数量庞大。我们已经学习了如
- Day 17: 常见的聚类算法
聚类算法聚类算法是一种无监督学习技术,用于将数据集中的相似对象分组到不同的类别(称为“簇”)中,而不需要预先定义的标签。其核心目标是:同一簇内的数据点尽可能相似(高内聚性),不同簇之间的数据点尽可能不同(高分离性)。聚类广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域,如客户细分、文档分类或异常检测。聚类算法的基本原理聚类依赖于相似度度量(如欧氏距离)来评估数据点之间的接近程度。假设数据集包含nnn个
- 陈情令小辈34:蓝景仪挑灯夜读,让魏无羡刮目相看,还不忘送温暖
风涟澈
(苏小妹/文)有小伙伴说想看看小辈们的故事,那么我们今天就来聊一聊他们。先从蓝景仪备考开始,然后下一篇就是魏无羡监督考试,下下一篇就是成绩出炉,看蓝景仪能否考进前5名了。如果考不进前5名,可怜的蓝景仪要家规双倍处罚咯。看过前面连载的小伙伴们,应该知道前面蓝景仪冤枉魏无羡把兔子烤了,所以被蓝忘机处罚了。可是因为魏无羡中间求情,还希望督促蓝景仪好好读书,所以弄了个局中局。就是刺激蓝景仪认真学习,只要考
- 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 =