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十除以十等于一
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- MotionLCM 部署优化 踩坑解决bug
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- Flowable 实战落地核心:选型决策与坑点破解
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Flowable流程引擎实战指南低代码BPMN流程引擎flowable后端java
在企业级流程引擎的落地过程中,选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”,结合真实项目经验,提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型:从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时,需避免陷入“技术崇拜”,应回归业务本质。评估Flowable是否适用,可从三个维度判断:业务复杂度若流程涉及动态审批链(如按金额自动升级审批)
- Flowable 高级扩展:自定义元素与性能优化实战
练习时长两年半的程序员小胡
Flowable流程引擎实战指南流程图flowableBPMN流程引擎java
在前五篇文章中,我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成,到外部系统协同,逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中,原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由,或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力,详解如何自定义流程元素、集成规则引擎,并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- 【项目实战】 容错机制与故障恢复:保障系统连续性的核心体系
本本本添哥
004-研效与DevOps运维工具链002-进阶开发能力分布式
在分布式系统中,硬件故障、网络波动、软件异常等问题难以避免。容错机制与故障恢复的核心目标是:通过主动检测故障、自动隔离风险、快速转移负载、重建数据一致性,最大限度减少故障对业务的影响,保障系统“持续可用”与“数据不丢失”。以下从核心机制、实现方式、典型案例等维度展开说明。一、故障检测:及时发现异常节点故障检测是容错的第一步,需通过多维度手段实时感知系统组件状态,确保故障被快速识别。1.健康检查与心
- Java并发核心:线程池使用技巧与最佳实践! | 多线程篇(五)
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Java实战(进阶版)javaJava零基础入门Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏,专业攻坚指数级提升,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!环境说明:Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池?为什么需要线程池?线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池?线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
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在JVM的运行机制中,内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移,以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间,是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制,以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配:新生代的“临时缓冲区”大多数情况下,Java对象在新生代
- 为了在未来的人工智能世界中取得成功,学生们必须学习人类写作的优点
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澳大利亚各地的学生在新学年开始使用铅笔、钢笔和键盘学习写字。在工作场所,机器也在学习写作,如此有效,几年之内,它们可能会写得比人类更好。有时它们已经做到了,就像Grammarly这样的应用程序所展示的那样。当然,人类现在的日常写作可能很快就会由具有人工智能(AI)的机器来完成。手机和电子邮件软件常用的预测文本是无数人每天都在使用的一种人工智能写作形式。据AI行业研究机构称,到2022年,人工智能及
- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
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Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- Qwen3 大模型实战:使用 vLLM 部署与函数调用(Function Call)全攻略
曦紫沐
大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
文章摘要本文将带你从零开始,深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型,结合vLLM进行高性能部署,并通过函数调用(FunctionCall)实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景,帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,尤其在函数调用、工
- 你竟然还在用克隆删除?Conda最新版rename命令全攻略!
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Python基础知识conda虚拟环境管理
文章摘要Conda虚拟环境管理终于迎来革命性升级!本文揭秘Conda4.9+版本新增的rename黑科技,彻底告别传统“克隆+删除”的繁琐操作。从命令解析到实战案例,手把手教你如何安全高效地重命名Python虚拟环境,附带版本检测、环境迁移、故障排查等进阶技巧,助你提升开发效率10倍!一、颠覆认知:Conda居然自带重命名功能?很多开发者仍停留在“Conda无法直接重命名环境”的认知阶段,实际上自
- 人工智能应用研究快讯 2021-11-30
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[HTML]ArtificialIntelligenceforSkinCancerDetection:ScopingReviewATakiddin,JSchneider,YYang,AAbd-Alrazaq...JournalofMedicalInternet...,2021ABSTACT:Background:Skincanceristhemostcommoncancertypeaffectin
- 《UNIX网络编程卷1:套接字联网API》第8章:基本UDP套接字编程深度解析
《UNIX网络编程卷1:套接字联网API》第8章:基本UDP套接字编程深度解析(8000字图文实战)一、UDP协议核心特性与编程模型1.1UDP协议设计哲学UDP(UserDatagramProtocol)是面向无连接的传输层协议(图1),其核心特征包括:无连接通信:无需三次握手,直接发送数据报尽最大努力交付:不保证可靠性、不维护连接状态报文边界保留:接收方读取的数据与发送方写入完全一致低开销高效
- 从振动信号到精准预警:AI 如何重塑工业设备健康管理?
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在智能制造浪潮席卷全球的当下,工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中,AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星,成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器,如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号,再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析,从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析:设备状
- 魔搭平台实战:手把手教你训练SDXL模型,解锁AI绘画新纪元
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魔搭平台实战:手把手教你训练SDXL模型,解锁AI绘画新纪元随着多模态AI技术的爆发式发展,StableDiffusionXL(SDXL)等文生图模型正在彻底重塑创意产业工作流。本文将深入解析如何在魔搭平台高效训练SDXL模型,并探讨AI绘画技术对设计行业的革命性影响。一、SDXL模型架构解析1.1双文本编码器设计SDXL采用双文本编码器架构,显著提升提示词理解能力:#SDXL文本编码器结构示意c
- 量子计算解决气候变化:科学家找到了新方法
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量子计算
气候变化已成为全球面临的严峻挑战,传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术,为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性,在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时,在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
- AI 生成虚拟宠物:24 小时陪你聊天解闷
大力出奇迹985
人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开,介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴,能实现24小时不间断陪伴聊天,为人们解闷。文中详细阐述其技术基础,包括自然语言处理、机器学习等;分析多样功能,如个性化互动、情绪回应等;探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景,最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力,展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
- GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧:让模型更懂你的需求
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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
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
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AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
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数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- 【三桥君】MCP中台,究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控?如何以MCP为核心设计AI应用架构?
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始引入大语言模型(LLM)以提升用户体验和运营效率。然而,如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢?传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求,因此,从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构,并分析多种部署方式的优劣势,为企业在AI落地
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
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在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
- C++中std::variant的使用详解和实战代码示例
点云SLAM
C++c++开发语言variantC++泛型编程联合体C++类型擦除机制C++17
std::variant是C++17引入的一个类型安全的联合体(type-safeunion),它可以在多个类型之间存储一个值,并在编译时进行类型检查。它是现代C++类型擦除与泛型编程的核心工具之一,适用于构建可变类型结构、消息传递系统、状态机等。一、基本概念#includestd::variantv;类似于联合体union,但类型安全。std::variant只能存储其中一个类型的值。默认构造时
- 今年校招竞争真激烈
12_05
程序员满大街,都要找不到工作了。即使人工智能满大街,我也后悔当初没学机器学习,后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗?好担心!
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 前端数据库:IndexedDB从基础到高级使用指南
文章目录前端数据库:IndexedDB从基础到高级使用指南引言一、IndexedDB概述1.1什么是IndexedDB1.2与其他存储方案的比较二、基础使用2.1打开/创建数据库2.2基本CRUD操作添加数据读取数据更新数据删除数据三、高级特性3.1复杂查询与游标3.2事务高级用法3.3性能优化技巧四、实战案例:构建离线优先的待办事项应用4.1数据库设计4.2同步策略实现五、常见问题与解决方案5.
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 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 =