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不想磕代码
c++
小编在学习模板进阶之后,觉得模板的内容很有用,所以今天带给大家的内容是模板进阶的所有内容,内容包括模板的使用,模板的特化,模板的全特化,模板的偏特化,模板链接时候会出现的链接错误及解决方法,还有模板的优缺点。好啦,该学习啦!~~~一、模板的特化1、函数模板的特化在开始之前大家先看一段代码://这两段代码作用相似只有类型不同那这样写就会很麻烦很浪费时间intAdd(intx,inty){return
- 人工智能之数学基础:概率论之韦恩图的应用
每天五分钟玩转人工智能
概率论韦恩图
韦恩图的应用由于事件的计算有时候太过于抽象了,此时我们可以使用韦恩图的方式来进行验证,我们下面来举一个例子,A∪B)-C=A∪(B-C)是否成立?我们可以通过韦恩图来完成这个任务:我们通过这种方式来一点一点的比较,我们可以看到二者根本就不相等。AB杠和A杠B杠之间的区别?AB表示AB同时发生,AB杠表示AB不同时发生(覆盖范围大)A杠B杠表示A、B都不发生(覆盖范围小)我们也可以通过韦恩图的方式来
- 统计学①——概率论基础及业务实战
数据小斑马
统计学统计学基础概率分布随机变量期望和方差转盘
统计学系列目录(文末有超级大礼):统计学②——概率分布(几何,二项,泊松,正态分布)统计学③——总体与样本统计学④——置信区间统计学⑤——假设验证一、统计学是什么?统计学分为两类,一类是描述性统计学,通过对数据的集中趋势和变异趋势的刻画来描述数据的分布情况,集中趋势有平均值,中位数和众数三个指标,变异趋势则有全距,四分位距,百分位距,方差,标准差等指标来衡量另一类是推断统计学,通过对样本的统计来推
- 统计学07:概率论基础
夜雨声烦yyy
统计学概率论
一、基础概念概率p代表事件发生的可能性大小,在0-1范围内ab测试中的p值,就代表一种概率(在零假设成立的前提下,观察当前数据或者比当前数据更加极端的数据的概率,p值越小,意味着在零假设成立的情况下,观察到当前结果的概率越小)二、基本性质非负性:P(A)>=0规范性:整个样本空间发生的概率是1加法公式:两个事件A和B的概率之和是P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)(非互斥事件)P(A∪B
- ERNIE-4.5-0.3B 实战指南:文心一言 4.5 开源模型的轻量化部署与效能跃升
当行业还在为千亿参数模型的算力消耗争论不休时,百度文心一言4.5开源版本以颠覆性姿态撕开了一条新赛道。2025年6月30日,文心一言4.5系列模型正式开源,其中ERNIE-4.5-0.3B这款仅3亿参数的轻量模型,为破解大模型产业落地的三大困局提供了全新方案:算力门槛:从千万级GPU集群降至消费级单卡部署成本控制:企业私有化部署成本降至传统方案的1/10效率平衡:在保持智能水平的同时实现极致轻量化
- C语言教程(函数)
爱编码的小八嘎
c语言
在第一章中已经介绍过,C源程序是由函数组成的。虽然在前面各章的程序中都只有一个主函数main(),但实用程序往往由多个函数组成。函数是C源程序的基本模块,通过对函数模块的调用实现特定的功能。C语言中的函数相当于其它高级语言的子程序。C语言不仅提供了极为丰富的库函数(如TurboC,MSC都提供了三百多个库函数),还允许用户建立自己定义的函数。用户可把自己的算法编成一个个相对独立的函数模块,然后用调
- 【C++11】可变参数模板
愚润泽
C++学习笔记c++开发语言笔记模板C++11
前言:这篇文章我们来讲讲C++11——可变参数模板:个人简介:努力学习ing个人专栏:C++学习笔记CSDN主页愚润求学其他专栏:C语言入门基础,python入门基础,python刷题专栏,Linux文章目录一,什么是可变参数模板二,基本语法三,可变参数模板的使用参数包作为整体包展开错误示范1(不能args[i])普通一次展开递归展开错误示范2(if运行时判断)ifconstexpr编译时判断解决
- 从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型
Chef_Chen
学习
对于涉及到空间相关性分析的数据来说,直接对其做杜宾模型的拟合,有时候很难解释有些变量的p值或是否收敛,因为许多变量的联系以及数据特征在拟合的过程中被消化掉了。而用不同的方法和模型去一步步测试特性,不仅可以证明课题或数据有无研究下去的意义,还可以帮我们节省工作量,确定研究的方向。以下是一个例子:#加载包library(sp)library(spgwr)library(ggplot2)library(
- C++11之可变参数模板
C++11一、可变参数模板的基本概念二.参数包扩展递归包展开参数包展开的原理参数包的定义参数包的展开另类包展开参数包展开的原理参数包的定义参数包的展开三.emplace系列接口3.1emplace出现的原因3.2`emplace`系列接口的登场3.3`emplace`系列接口的原理3.4通过代码来看一看emplace的效率四.新的类功能4.1默认的移动构造和移动赋值4.2成员变量声明时给缺省值4.
- 数学专业转型数据分析竞争力发展报告
Re_Yang09
数据分析数据挖掘
一、核心优势拆解(1)数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率(2)典型优势案例金融风控场景:数学背景者构建的违约预测模型AUC值平均高0.15用户画像分析:数学系毕业生提出的分层抽样方案降低30%调研成本二、技能补全路线图三、转型学习路径(1)阶段
- 数模国赛冲刺 | 数据预处理方法合集(数据清洗、数据变换与数据编码)
Easy数模
深度学习数学建模数据分析
数据预处理方法合集(数据清洗、数据变换与数据编码)数据预处理是数据科学和机器学习项目成功的基础步骤。通过适当的数据预处理,可以确保数据的质量、提升模型的性能,并为后续的建模和分析打下坚实的基础。忽视数据预处理可能导致模型训练失败或性能不佳,甚至得出错误的结论。因此,数据预处理在数据驱动的项目中是不可或缺的步骤,接下来我们将详细地介绍具体的方法,文末可获得全文PDF!目录数据清洗缺失值处理异常值处理
- 人工智能之数学基础:概率论和数理统计在机器学习的地位
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能概率论机器学习神经网络线性代数
概率和统计的概念概率统计是各类学科中唯一一门专门研究随机现象的规律性的学科,随机现象的广泛性决定了这一学科的重要性。概率论是数学的分支,它研究的是如何定量描述随机现象及其规律。我们之前经常在天气软件上看到:“今天下雨的概率是95%”,这个95%就是概率,概率就是描述可能性的一个数值。概率在机器学习中的地位概率论在机器学习中至关重要,因为我们可以将机器学习的输入数据看作是随机变量,当机器学习中的输出
- 30天打牢数模基础-支持向量回归SVR讲解
您好啊数模君
30天打牢数模基础回归支持向量回归SVR数学建模2025数学建模国赛
案例代码实现一、代码说明本代码模拟了城市夏季10天的电力负荷数据(240条),使用支持向量回归(SVR)解决非线性回归+抗异常值问题。核心步骤包括:模拟符合非线性关系(温度U型曲线、小时高峰)和异常值的数据;数据预处理(特征标准化);网格搜索调参(优化C、gamma、epsilon参数);模型训练与评估(对比SVR与线性回归的性能);结果可视化(真实值vs预测值、误差分布)。二、完整代码impor
- 2025超详细的数学建模入门速成指南
2025数学建模入门速成指南(自用版)作为曾获国赛和华为杯双国一的选手,我认为数学建模入门关键在于掌握基础模型(优化、预测、评价)、数据处理思维(清洗、分析、可视化)以及有效的团队协作模式。这篇笔记结合我的自身经历,分享从【零基础到竞赛获奖】的准备思路。01整体规划1.数模入门数学建模竞赛考察我们解决实际问题的综合能力。在备赛初期首先建立以下认知基础:(1)竞赛特点:命题趋势:近年赛题倾向于跨学科
- 概率论基础:公理、定律与贝叶斯定理
偏偏无理取闹
概率论公理贝叶斯定理条件概率随机变量
背景简介概率论是数学的一个分支,主要研究随机事件和随机变量的概率。它是现代统计学、经济学、保险学、金融学、密码学等多个领域不可或缺的理论基础。本文将通过介绍概率论的三大公理,推导出重要的概率法则,并探讨贝叶斯定理及其应用。概率的三大公理概率论的基础在于一套明确的公理系统,这些公理为计算和理解概率提供了数学上的框架。公理1:概率值的范围每个事件A的概率值介于0和1之间,即0≤Pr[A]≤1。这意味着
- qsort函数以及模拟
不见腊月雪.
c语言算法
文章目录概要qsort介绍qsort函数模拟实现小结概要本次我们将要学习一个库函数,该函数可以将你需要排序的数据进行排序,任何类型的数据都可以,比如整形数组,字符数组,或者结构体。并且本章我也会自己写一个函数模拟qsort的实现。qsort函数介绍qsort是一个C语言里面的库函数,它用于将用户指定给它的数据进行排序,它的底层逻辑是使用快速排序算法。函数引用的头文件函数需要包含头文件stdio.h
- 机器学习之——认识机器学习
-睡到自然醒~
golang重构开发语言
首先,什么是机器学习?参照百度百科的讲解,“机器学习是一门多领域交叉学科,设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习能力,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。”什么意思呢?也就是说,机器学习是一门跨领域的学科,是一种能够让机器模仿人类学习能力的一种学科。在Andrew的课程中,提到了几个机器学习的定义:1,A
- 网络参考模型以及各层对应的协议
窗外千纸鹤
网络网络网络协议
网络参考模型在互联网中实际使用的是TCP/IP参考模型。实际存在的协议主要包括在:物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。各协议也分别对应这5个层次而已。【1】物理层:主要定义物理设备标准,如网线的接口类型、光纤的接口类型、各种传输介质的传输速率等。它的主要作用是传输比特流(就是由1、0转化为电流强弱来进行传输,到达目的地后在转化为1、0,也就是我们常说的数模转换与模数转换),这一层的数据叫做
- 微软CEO Satya Nadella提出AI重构法则:从范式跃迁到社会盈余
TGITCIC
AI-大模型的落地之道AI大模型大模型AIAIAgentAI智能体AI落地大模型落地
1.范式跃迁:AI作为第四次技术革命的核心驱动力1.1技术代际的复合效应从客户端到互联网、移动互联网再到云计算,技术平台的演进始终遵循“平台变革→产品跃迁→反哺平台”的螺旋上升逻辑。AI的特殊性在于其叠加了前三代技术的基础设施能力:云计算:提供百亿级参数模型的分布式训练能力互联网:构建全球数据流动与反馈闭环移动终端:扩展AI服务的触达边界技术范式核心特征代表产品对AI的支撑作用客户端本地化计算Wi
- 学习人工智能开发的详细指南
Ws_
学习人工智能python
一、引言人工智能(AI)开发是一个充满挑战与机遇的领域,它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展,AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南,帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础:线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等基本概念,掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学:
- 大学专业科普 | 计算智能、信息学与大数据
鸭鸭鸭进京赶烤
大数据
一、专业背景随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度呈爆炸式增长,传统数据处理技术已经无法满足如此庞大的数据量和复杂的数据类型,大数据专业应运而生,旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。二、主要课程内容数学基础课程高等数学、概率论与数理统计、线性代数是大数据分析的核心数学基础,为数据处理、算法优化和模型构建提供必要的理论支持。计算机基础课程数据结构与算法、计算机网络、操作系统是大数据技术的重要支撑,
- 大学专业科普 | 人工智能、物联网和云计算技术
鸭鸭鸭进京赶烤
人工智能物联网云计算5G信号处理信息与通信网络
一、专业概述人工智能专业是一门融合计算机科学、数学、信息学等多学科知识的交叉学科。它旨在培养学生掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能,以应对人工智能在各个领域的应用需求和发展挑战。二、主要课程基础课程:包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等数学基础课程,为人工智能算法提供理论支撑;以及数据结构、算法设计与分析、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等计算机科学基础课程,帮助学生理解人
- C++11:可变参数
一天不工作浑身难受
1、介绍C++中可以进行函数重载,对于同样的函数可以不同的参数进行运算。但是有时候我们无法提前知道应该像函数传递多少个参数(如printf函数),这时候需要我们的函数能够接受可变数量的参数。C++11中提供了两个方法,initializer_list标准库类型和可变参数模板。前者使用与实参的类型一致,但是个数不定的情况;后者适用于实参的类型不定,个数也不定的情况。2、initializer_lis
- lanqiaoOJ 4330:欧拉函数模板
hnjzsyjyj
信息学竞赛#算法数学基础欧拉函数
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/4330/learning/【问题描述】这是一道模板题。首先给出欧拉函数的定义:即φ(n)表示的是小于等于n的数中和n互质的数的个数。比如说φ(6)=2,当n是质数的时候,显然有φ(n)=n-1。【题目大意】给定n个正整数,请你求出每个数的欧拉函数。【输入格式】输入共两行。第一行输入一个整数表示n。第二行输入n个整数。【输
- 川翔云电脑 4090Ultra 48G:全软件预装 + 高效算力,开发者必备
一、旗舰机型核心参数川翔云RTX4090Ultra48G机型,以48GB超大显存突破硬件限制:直接加载1200万面数模型(如《黑神话:悟空》级场景),告别“爆显存”8卡集群模式(总显存384GB),4K渲染效率提升8倍(12小时→90分钟)二、预装软件清单(全场景覆盖,开机即用)三、网络与存储硬指标远程体验:30Mbps稳定带宽,4K操作延迟<20ms,手机/平板/电脑全端适配存储福利:50GB免
- GPU网络运维
一行代码通万物
网络运维GPU
一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- 【电脑】声卡的基础知识
Mike_Wuzy
电脑
声卡是计算机的重要组成部分之一,主要用于处理音频信号,包括录音、播放音乐和视频等。下面是一些关于声卡的详细知识:声卡的基本结构数模转换器(DAC):将数字音频数据转换为模拟电信号。模数转换器(ADC):将模拟音频信号转换为数字格式,用于录音或输入设备(如麦克风)。放大器:用于增强输出音量,确保声音清晰响亮。控制芯片:管理各种音频任务和功能的主控单元。声卡的主要类型集成声卡(OnboardSound
- STM32-DAC数模转换
DAC数模转换:将数字信号转换成模拟信号特性:2个DAC转换器每个都拥有一个转换通道8位或12位单调输出(8位右对齐;12位左对齐右对齐)双ADC通道同时或者分别转换外部触发中断电压源控制部分(外部触发3个APB1;不使用1个APB1)外部触发输出:DAC1-PA4;DAC2-PA5软件设计流程:使能端口以及DAC时钟;设置引脚为模拟输入RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- 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 =