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Bol5261
engineering)ACO(AntColonyOptimization)Data(StructuresAlgorithms)算法
蚂蚁在觅食过程中通过释放信息素来引导同伴的行为,这种自然现象确实为蚂蚁算法(AntColonyOptimization,ACO)的设计提供了灵感。以下是关于蚂蚁算法的一些详细解释:蚂蚁算法的基本原理模拟蚂蚁的行为:每只蚂蚁在路径上移动时,会根据路径上的信息素浓度来选择下一步的移动方向。信息素浓度越高,选择该路径的概率越大。蚂蚁在找到食物后返回蚁巢时,会在路径上释放信息素,增强该路径的信息素浓度。随
- 2018-03-17早起系列12
OUrstory_1996
【插播】今日的实践格式【课后实践】这是2018年3月17日崔律“早起”系列加餐课的课后实践。回顾本周的课程内容和实践事项。1.我在本周收获的知识点:早餐是享受生活的关键一笔,在实践中不需要先要求特别完美,一点一点调整慢慢做出美味又好看的早餐2.我受益/最喜欢的点:各种菜谱和漂亮的餐具3.本周内我在实践中的成长:开始把做早餐加进日程,以前都是想一想觉得实现不了就放弃了4.对下周课程(利用早晨时段自我
- Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型(LLMs)(Anthropic,2023;OpenAI,2024)已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力(Bubecketal.,2023),包括内容创作(Yuanetal.,2022)、编程辅助(Chenetal.,2021;Gaoetal.
- 【对比】群体智能优化算法 vs 贝叶斯优化
TIM老师
transformer深度学习人工智能
在机器学习、工程优化和科学计算中,优化算法的选择直接影响问题求解的效率与效果。群体智能优化算法(SwarmIntelligence,SI)和贝叶斯优化(BayesianOptimization,BO)是两种截然不同的优化范式,分别以不同的哲学和数学基础解决高维、非凸、多峰等问题。本文将从原理、特点到应用场景,深入解析两者的异同。一、基础概念1.群体智能优化算法群体智能算法受自然界生物群体行为启发(
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GEO优化助手
GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化重构人工智能chatgpt搜索引擎GEO优化AI搜索
在人工智能大模型从简单对话工具进化为智能决策助手的时代背景下,信息获取的"最后一公里"正在经历根本性变革。用户不再满足于传统搜索结果列表,而是期望通过AI生成式回答直接获得精准答案。这种转变催生了生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)这一全新学科,其核心在于通过语义适配、多模态内容优化和权威性建设,使品牌信息成为AI生成答案的优先引用源。一、GEO的技术
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jz20092020
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一、GEO的核心价值与技术演进生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)是应对AI搜索革命的核心策略,其目标是让品牌内容被ChatGPT、文心一言等生成式AI优先引用并整合到回答中。与传统SEO不同,GEO通过动态知识图谱、多模态内容适配、权威信号强化三大技术路径,实现从“链接排名”到“语义主权”的跨越。动态知识图谱的智能基座作用动态知识图谱通过实时整合企业
- 生成式引擎优化(GEO):重构搜索引擎优化的新范式
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2025年,生成式AI的普及正在重塑信息获取方式。根据极光大数据《2024生成式AI使用趋势研究报告》,AI×搜索已成为用户最高频的刚需场景,62%的网民转向DeepSeek、文心一言等平台进行对话式查询。这种转变催生了全新的优化范式——生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)。不同于传统SEO聚焦关键词排名,GEO的核心在于构建"AI可读性内容"。猛犸世
- PPO:强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法PPO近端策略优化优化
近端策略优化(ProximalPolicyOptimization,PPO)是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法,通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度,解决了传统策略梯度方法训练不稳定、易发散的核心问题。该算法兼具信赖域策略优化(TRPO)的稳定性与一阶优化的简洁性,已成为深度强化学习(DRL)和大语言模型对齐(RLHF)的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布,专注
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索引领信息检索的创新与变革
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生成式引擎优化AI搜索优化GEO优化人工智能生成式引擎优化GEOSEO
生成式引擎优化(GEO):AI搜索引领信息检索的创新与变革引言:搜索范式的根本性跃迁在人工智能技术突破性发展的背景下,传统搜索引擎正经历着从"链接导航"到"认知建构"的质变。生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)作为数字营销领域的新范式,标志着企业信息传播从被动展示到主动构建认知的转型。这种转变不仅重构了用户获取信息的路径,更深刻影响着品牌在AI时代的生
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生成式引擎优化(GEO):AI搜索改写在线可见性规则,传统搜索时代或将终结一、GEO的核心机制与范式跃迁生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)是AI搜索时代的新型内容优化策略,其本质是通过结构化数据、语义关联和权威性信号,提升品牌内容在生成式AI(如ChatGPT、DeepSeek、秘塔AI)答案中的引用优先级。与传统搜索引擎优化(SEO)相比,GEO实
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第一章:SEO是什么?SEO的全称是SearchEngineOptimization,中文叫“搜索引擎优化”。一句话解释:就是通过一系列技术和策略,让你的网站在Google、百度、Bing等搜索引擎里,获得更高的自然排名,从而吸引更多免费的、精准的用户来访问。一个生动的比喻:你的网站=一本书搜索引擎(比如Google)=一个超级图书馆的管理员(爬虫)用户搜索关键词=读者向管理员询问:“我想找一本关
- LLM指纹底层技术——模型压缩与优化
下面介绍一下“LLM指纹”一个决定性的环节——模型压缩与优化(ModelCompressionandOptimization)。“模型压缩与优化”是RLHF、解码策略、CKA等“指纹来源的”“万法归宗”之地。它是一个覆盖模型从“设计图纸”到“流水线生产”再到“日常运行”全生命周期的系统性工程。几乎每一个压缩或优化的决策,都会像基因突变一样,在模型的行为、结构和效率上打下深刻且独特的烙印,最终共同塑
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?—— 一项基于变形策略的实证研究
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LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?——一项基于变形策略的实证研究论文标题:RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorphosisarXiv:2507.16808[pdf,html,other]RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorp
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摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- Halcon算子--shape_trans,用于变换区域的形状
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EfficientSurrogateModelingMethodforEvolutionaryAlgorithmtoSolveBilevelOptimizationProblems作者:HaoJiang,KangChou,YeTian,XingyiZhang,SeniorMember,IEEE,andYaochuJin,Fellow,IEEE动机/要解决的问题:上层问题的解决取决于相应下层问题的最
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- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
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如何在ffmpeg下编译tsan,如下配置:./configure\--prefix=/workspace/ffmpeg_gcu\--disable-stripping\--disable-optimizations\--disable-x86asm\--toolchain=gcc-tsan\--enable-pic\--enable-swscale\--enable-static\--enabl
- 粒子群算法的原理与实现示例
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粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的优化算法,由Kennedy和Eberhart于1995年提出,其灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等自然界中群体行为的协作与信息共享机制。该算法通过模拟群体中个体(粒子)的运动和信息交互,在解空间中搜索最优解,具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点,被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
- SIGMOD论文解读|在自下而上优化中添加布隆过滤器
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技术交流数据库gaussdbdatabase
6月22日至27日,2025ACMSIGMOD/PODS国际学术会议在德国柏林举行。25日,华为多伦多分布式调度和数据引擎实验室主任工程师TimothyZeyl受邀出席,就入选的《IncludingBloomFiltersinBottom-upOptimization》论文进行了解读该论文创新性地首次提出了在自下而上的优化器的基于成本的优化过程中添加布隆过滤器(BloomFilter)的技术。该技
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深度学习笔记pytorchssd单发多框检测(SSD)目标检测mAP评价
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:13.7.单发多框检测(SSD)—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码:…>d2l-zh>pytorch>chapter_optimization>ssd.ipynb单发多框
- ESP32-S3驱动RGB屏幕显示飘移问题
为什么驱动RGBLCD屏幕时出现偏移(显示画面整体漂移)?原因PCLK设置过高,PSRAM带宽跟不上。Listitem受写flash操作影响,期间PSRAM被禁用。配置方面提高PSRAM和flash带宽,设置flash为QIO120M,PSRAM为Octal120M。开启CONFIG_COMPILER_OPTIMIZATION_PERF。降低data_cache_line_size到32Byte。
- CppCon 2018 学习:Return Value Optimization
什么是“返回槽”?在C++或其他编译型语言中,返回槽(ReturnSlot)是编译器在调用函数时为其返回值提前分配的一块内存空间。函数执行完成后,它会把计算出来的返回值写入这块区域,然后控制权返回给调用者,调用者再从这块区域读取结果。举个简单例子:intapple(){return42;}intpear(){return1+apple();//apple返回42,pear返回43}这段代码你觉得看
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目录蚁群算法的基本原理蚁群算法的步骤Python实现蚁群算法解决TSP问题解释举例说明蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,最早由MarcoDorigo在1992年提出。它是一种用于解决组合优化问题的概率算法,特别适用于解决旅行商问题(TSP)、路径规划等问题。蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中会在路径上留下信息素(pherom
- python源码编译安装和常见问题解决
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python开发语言linux
python编译安装1、下载源码包wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.9.10/Python-3.9.10.tgztar-zxfPython-3.9.10.tgzcdpython39/2、编译安装./configure--prefix=/usr/local/python39--enable-shared--enable-optimizationsmake
- HOW - 图像加载自动优化方案
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- 第14章 内容革命:GEO驱动下的官网智能内容架构重塑
白雪讲堂
人工智能大数据
第14章内容革命:GEO驱动下的官网智能内容架构重塑14.2官网GEO优化的实践路径:从“展示橱窗”到“AI信源”在生成式AI成为主流信息获取工具的今天,企业官网的战略地位迎来前所未有的重塑时刻。不再是被动展示信息的静态页面集合,官网正迅速演变为企业知识资产的外化平台,是AI信息整合器主动抓取和引用的核心信息源。GEO(GenerativeEngineOptimization,生成式引擎优化)应运
- [插电式混合动力车辆][交替方向乘子法(ADMM)结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理:基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究(Matlab代码实现)
程序辅导帮
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学,什么是电的时
- 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 =