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最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作,花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识,整理了一下,希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方,望指明,一起探讨,学习,进步。介绍Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文
- 热传导问题Matlab有限元编程 :工业级热仿真核心技术-搭建热传导求解器【含案例源码】
suoge223
有限元编程从入门到精通算法人工智能有限元Matlabmatlab传热热传导
导读:大家好,我是SimPC。再次感谢各位依然延续着对有限元编程的探索和学习热情。经过长时间的筹备,《热传导问题Matlab有限元编程》终于和大家见面了。之前发布在仿真秀的《Matlab有限元编程从入门到精通》得到了许多同学的支持,承蒙许多同学的鼓励与反馈,我也在录制发布这门课的过程中收获许多宝贵的经验,现在回顾过去发布的内容,发现其实还是存在许多瑕疵。比如算例验证不够充分、基础理论的讲解不够系统
- 纳米级形貌快速测量,白光干涉仪助力摩擦磨损学科发展
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何为摩擦学?摩擦学是研究表面摩擦行为的学科,即研究相对运动或有相对运动趋势的相互作用表面间的摩擦、润滑和磨损,及其三者间相互关系的基础理论和技术。其研究成果对工业技术革新、能源效率提升、材料寿命延长等具有深远影响。摩擦学是一门边缘学科(指与两种或两种以上不同领域的知识体系有密切联系,并借助它们的成果而发展起来的综合性学科门类),学科分布以机械工程为核心,延伸至化学、材料科学、生物医学工程与仿生学、
- 【Python】算法基础知识
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卷一:基础理论与核心数据结构第一章:算法的度量衡——时空复杂度分析与Python性能陷阱在踏上算法探索的征途之前,我们必须先锻造好我们的度量工具。没有度量,就无法比较;没有比较,就无法选择;没有选择,就无法优化。在算法的世界里,这个度量衡就是“时空复杂度”。1.1为何需要复杂度分析?——“跑一下代码看看”的局限性一个初学者在比较两个算法(例如,两种不同的排序方法)的优劣时,最直观的想法可能是:“我
- 量化投资|现金流折现(DCF)模型全解析:从理论到实践
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量化投资|现金流折现(DCF)模型全解析:从理论到实践关键词:量化投资、DCF模型、现金流折现、估值方法、财务建模、投资决策、Python实现摘要:本文全面解析现金流折现(DCF)模型在量化投资中的应用。从基础理论到实践操作,详细讲解DCF模型的核心概念、数学原理、Python实现以及实际应用场景。文章包含完整的财务建模流程、参数估计方法、敏感性分析技巧,并通过一个上市公司估值案例展示如何将理论应
- 数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论
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数据处理和分析之分类算法:XGBoost:机器学习基础理论数据预处理与特征工程数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,旨在去除数据集中的噪声、不一致性和缺失值,确保数据的质量。这包括处理空值、异常值、重复数据和不一致的数据格式。示例:处理缺失值假设我们有一个包含用户年龄、性别和收入的数据集,其中年龄和收入字段存在缺失值。importpandasaspdimportnumpyasnp#创建示例数据集d
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华为视觉算法面试30问全景精解——技术引领×工程极致×智能未来:华为视觉算法面试核心考点全览前言华为作为全球领先的ICT(信息与通信技术)解决方案供应商,在智能终端、云计算、智慧城市、自动驾驶、工业互联网等领域持续推动视觉AI的创新与产业落地。华为视觉算法岗位面试不仅关注候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更强调算法在大规模系统、端云协同、极致性能优化等复杂场景下的工程实现与创新能力。面试题目兼顾理论
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摘要:本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用,聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型(HMM)两大核心模型。理论部分解析概率图模型的分类体系:贝叶斯网络(有向无环图)用于静态不确定性建模,代表算法为变量消元,适用于医疗诊断;马尔可夫网络(无向图)依托置信传播,应用于图像分割;HMM(时序链结构)通过维特比算法等解决语音识别等时序问题。详解贝叶斯网络三要素:结构学习(爬山算法)、参数学习(最大似然与贝叶
- 2019兴成长助我成长!(8月大作业)
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这个暑假伴随着兴成长的教学,我学到了不少之前不曾学到的知识,把信息技术运用到课堂教育对于当代教育而言,是非常重要的。现代社会中,广大教师要学好现代教育技术的基本理念,要注重掌握现代教育技术手段,同时还必须要加强学习教育基础理论知识和专业知识,注重提高自身的综合素质。教师综合素质的提高是创造高质量、高效益教育的迫切要求。教师综合素质的提高必须要以教师的知识结构更新和教学的基本素质提高为起点。教师只有
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商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新:商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技(SenseTime)作为全球领先的人工智能平台公司,专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
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旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新:旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技(Megvii)作为全球领先的人工智能公司,专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域,推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
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蔚来汽车视觉算法面试30问全景精解——智能电动×高阶辅助驾驶×视觉创新:蔚来汽车视觉算法面试核心考点全览前言蔚来汽车作为全球领先的智能电动汽车品牌,致力于通过AI与高阶辅助驾驶技术推动智能出行的未来。蔚来视觉算法团队专注于自动驾驶感知、智能座舱、车路协同、3D重建等领域,强调算法的工程落地、系统安全与创新突破。蔚来视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握,更关注其在自动驾驶、智能感知
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11上篇:音视频开发基础理论-音频篇视频是怎么形成的?视频是如何播放的?mp4和mkv等有什么区别?H.264是什么?...带着这些疑问,我们一起来看看视频相关的知识;颜色颜色是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉人类肉眼由视锥细胞及视杆细胞组成,它们共同影响眼睛对不同频率的光的感知程度的不同,对不同亮度的感知程度的不同;视锥细胞:视网
- 爬虫基础理论总结
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一、什么是爬虫爬虫:又称网页蜘蛛,网络机器人,从互联网上自动抓取数据的程序,通俗地讲,就是可以爬取浏览器中看得到的数据二、爬虫的基本流程1、分析网站,得到目标url2、根据url,发起请求,获取页面的HTML源码3、从页面源码中提取数据:a、提取到目标数据,做数据的筛选和持久化存储b、从页面中提取新的url地址,继续执行第二步操作4、爬虫结束:所有的目标url都提取完毕,并且得到数据了,再也没有其
- 4 内在主义与外在主义(1)
Li老师
普兰丁格:我们需要讨论我们的知识,是如何以内在的方式来加以说明的。前面我们所讨论的两种理论,“基础理论”和“连贯理论”都属于信念理论,将一个信念的可辩护性看成完全是由一个人所相信的其他信念所决定的。信念理论属于内在主义。内在主义放松了这一要求,将可辩护性看成是更一般地由一个人的内在状态所决定。外在主义则进一步放松了对可辩护性的要求,强调除了相信者的内在状态外,还有其他的东西和一个信念的可辩护性有关
- 【网络安全】XSS漏洞- XSS基础概述及利用
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本章讲解XSS漏洞的基础理论和漏洞利用。主要包含三个方面:跨站脚本攻击漏洞概述、跨站脚本攻击漏洞类型及场景、跨站脚本攻击漏洞实操一、跨站脚本攻击漏洞概述1.1定义跨站脚本(Cross-siteScripting)攻击,攻击者通过网站注入点注入客户端可执行解析的payload(脚本代码),当用户访问网页时,恶意payload自动加载并执行,以达到攻击者目的(窃取cookie、恶意传播、钓鱼欺骗等)为
- 带你走进相位解包裹算法课程
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第一节:相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性(工业检测、生物医学等)包裹相位与真实相位的关系(反正切函数的主值限制)核心概念解析相位跳变的原因与表现(噪声、光照不均等干扰)解包裹算法分类:路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法(残差点检测与枝切线构建)最小二乘法(全局平滑优化原理)实验演示:仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节:路
- 【图像处理基石】如何入门大规模三维重建?
小米玄戒Andrew
图像处理基石深度学习人工智能三维重建大规模三维重建立体视觉大模型LLM
入门大规模三维重建需要从基础理论、核心技术到实践工具逐步深入,同时需关注该领域的经典工作和前沿进展。以下是分阶段的入门路径及值得重点学习的工作:一、基础理论与前置知识大规模三维重建的核心是从海量图像或传感器数据中恢复场景的三维结构,涉及计算机视觉、摄影测量、图形学、最优化等多个领域,需先掌握以下基础:数学基础线性代数:矩阵运算、特征值分解(用于相机姿态估计)、奇异值分解(SVD,用于基础矩阵求解)
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
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在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- 一文搞懂怎么入门大模型
在人工智能飞速发展的当下,大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析、科学研究等方面,大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言,构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来,我们将以DeepSeek为例,详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础:搭建认知框架在深入实践之前,理解大模型的基础理论是关键。大模型,通常指具有海量参数
- 品诺维新硬件实习生试题解析与答案
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档为苏州品诺维新公司硬件开发实习生面试准备材料。包含了三极管工作状态相关的面试题目及其解析,三极管的三种工作状态(截止、放大、饱和)被详细解释,并指出正确答案。考生需深入理解三极管的工作原理,这不仅是电子技术的基础理论,也是实际电路设计与故障排查的基础。通过理解三极管特性,可以更好地应用于开关电路、放大电路及模拟数字转换等场景。考生在准备面试时,应全面复习
- FPGA 47 ,MIG 内存接口生成器深度解析( FPGA 中的 MIG 技术 )
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目录前言一、基础理论1.1MIG介绍1.2结构框架1.2.1主要模块①用户接口层(UserInterfaceLayer)②控制逻辑层(ControLogicLayer)③校准逻辑(CalibrationLogic)④初始化与时序控制(Initialization&TimingControl)⑤物理层接口(PHY–PhysicalLayer)⑥IO引脚驱动(引脚分配与IO配置:Pinout&IOSt
- 深度剖析 Linux ip neigh:邻居表项的查看与添加实践
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目录一、引言二、邻居发现基础理论(一)IPv4与ARP协议(二)IPv6与NDP协议(三)邻居表项的作用与意义三、ipneigh命令基础(一)命令来源与所属工具集(二)基本语法结构四、邻居表项的查看实践(一)查看全部邻居表项1.命令执行与输出解析2.生产场景应用(二)查看特定网络接口的邻居表项1.命令格式与示例2.生产场景价值(三)查看特定IP地址的邻居表项1.命令操作与解析2.生产场景实践(四)
- 动手实践OpenHands系列学习笔记9:容器安全加固
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笔记9:容器安全加固一、引言容器技术虽然提供了环境隔离,但仍存在潜在的安全风险。本笔记将探讨容器安全的基本原则,分析OpenHands中的安全考量,并实现一套容器安全加固方案,确保在保持功能性的同时提升系统安全性。二、容器安全基础理论2.1容器安全风险分析逃逸风险:容器突破隔离边界访问宿主机特权提升:获取比预期更高的系统权限资源耗尽:DoS攻击导致系统资源枯竭镜像安全:镜像中潜在的漏洞和恶意代码供
- 逻辑结构学派一(五个基础理论)
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逻辑结构学派一(五个基础理论)作者:刘海东,中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论,让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
- 如何短时间内学会软件测试,从事软件测试工作?
计算机专业背景学习软件测试并找到工作是一条相对清晰的路径,以下是系统化的学习规划和求职建议:一、明确学习方向(选对赛道)软件测试分为多个方向,建议根据兴趣和市场需求选择:功能测试:适合入门,掌握测试基础理论和流程(薪资6-10k)。自动化测试:需求量大,需掌握Python/Java、Selenium/Appium等工具(薪资10-15k)。性能测试:技术门槛较高,需学习JMeter、LoadRun
- 用这些中医 APP,开启免费自学之旅!问止精一书院
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零基础学中医学中医如何入门免费学中医!问止精一书院链接:https://tool.nineya.com/qrcode/1iv54b4ts在众多中医学习网站中,问止中医凭借专为零基础者打造的免费课程脱颖而出,成为中医入门者的理想之选。对于想要学习中医却毫无基础的人来说,选对平台至关重要。问止中医深知零基础学习者的痛点,其免费报名课程从中医基础理论讲起,像阴阳五行、脏腑经络等核心知识,都以通俗易懂的方
- 软件测试面试前该准备些什么?
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面试软件测试面试软件测试面经简历包装面试技巧
在软件测试面试前,充分的准备可以显著提升你的信心和表现。以下是需要重点关注的准备方向,分为技术能力、项目经验、面试技巧和软技能四个部分:一、技术能力准备基础理论软件测试基本概念:测试类型(功能、性能、安全、兼容性等)、测试阶段(单元测试、集成测试、系统测试等)。经典面试题:黑盒vs白盒测试的区别?什么是边界值分析、等价类划分?Bug的生命周期是怎样的?如何设计测试用例?(举例:测试一个登录页面)测
- 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 =