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九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- OkHttp学习笔记5--Events
雪晨杰
EventsEventsallowyoutocapturemetricsonyourapplication’sHTTPcalls.Useeventstomonitor:事件允许您捕获应用程序HTTP调用的度量。使用事件来监控:ThesizeandfrequencyoftheHTTPcallsyourapplicationmakes.Ifyou’remakingtoomanycalls,oryour
- Matlab医学图像配准工具箱使用指南
远方之巅
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:医学图像配准是一个关键的IT技术,特别是对于不同条件下的医学图像分析至关重要。’fordanic/image-registration’是一个Matlab工具箱,它提供了易于使用的接口和算法,助力研究人员和工程师高效准确地完成医学图像配准工作。工具箱内包含了多个示例脚本,详细演示了二维和三维空间中的图像配准步骤,包括图像预处理、特征检测、相似性度量、几何变换模
- Python hamming distance汉明距离算法详解及源码
猿来如此yyy
Python算法详解及源码算法python数据库人工智能服务器前端
Hamming距离是一种用于比较两个等长字符串之间的差异的度量方法。它被定义为两个字符串对应位置上不同字符的个数。换言之,它衡量的是将一个字符串变成另一个字符串所需要进行的最小替换操作次数。Hamming距离算法的优点包括:简单易实现:只需要比较字符串对应位置上的字符是否相同即可,算法逻辑较为简单。高效:算法的时间复杂度为O(n),其中n为字符串的长度。Hamming距离算法的缺点包括:只适用于等
- 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
- 2023-10-22
钟师傅老茶馆
空是人生最高境界。只有空的杯子才可以装水,空的房子才可以住人。每一个茶器的利用价值在于它的空。空是一种度量和胸怀,空是有的可能和前提,佛经里也有一空万有和真空妙有的禅理,空是有的最初因缘。放空自己,才能收获自在。茶,是无所不容的,天地之间,可容万物。可两人成友,多人畅饮,品茶交心,自得其乐,心意舒快;同时,茶又是静谧安逸的,可以独处一隅,独自品饮,独自沉思,静心悟道。一盏清茶,观浮沉人生;一颗善心
- Java:实现找到R2中两个向量夹角中较小的那个算法(附带源码)
Katie。
Java算法完整教程java算法开发语言
目录项目背景详细介绍项目需求详细介绍相关技术详细介绍实现思路详细介绍完整实现代码代码详细解读项目详细总结项目常见问题及解答扩展方向与性能优化1.项目背景详细介绍在计算机图形学、机器人导航、物理模拟和数据分析中,常需要计算二维平面(R2\mathbb{R}^2)中两个向量之间的夹角。夹角度量能帮助我们判断方向差异、进行路径规划、控制转向和计算投影等操作。具体场景包括:图形旋转与动画:根据两帧之间的方
- 学习日记-人工智能导论3-智能体
Harrison_Huuu
学习日记-人工智能导论学习人工智能
目录2智能体2.1智能体和环境2.2良好行为:理性的概念2.2.1性能度量2.2.2理性2.2.3全知,学习和自主2.3环境的本质2.3.1制定任务环境2.3.2任务环境的属性2.4智能体的结构2.4.1智能体程序2.4.2简单反射型智能体2.4.3基于模型的反射型智能体2.4.4基于目标的智能体2.4.5基于效用的智能体2.4.6学习型智能体2.4.7智能体程序的组件如何工作2智能体本章将使理性
- 软件度量系列一:SFP 快速参考指南
极简之美
软件管理软件度量
SFP快速参考指南SFP快速参考指南-简单功能点(SFP)一、目标二、作用/用途三、适用领域四、测量类型五、名词解释1.软件资产2.维护3.增强4.通用软件模型关键概念六、BFC类型1.EP:基本过程2.LF:逻辑文件3.计数过程4.唯一性规则5.功能规模表七、开发(DSFP)八、增强(ESFP)1.ESFP=ADD+CHG+DEL+CFP**2.增强后的应用或基线九、参考SFP快速参考指南-简单
- Python 处理 PDF 的神器 -- PyMuPDF
AI大模型-搬运工
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#1、PyMuPDF简介1.介绍在介绍PyMuPDF之前,先来了解一下MuPDF,从命名形式中就可以看出,PyMuPDF是MuPDF的Python接口形式。MuPDFMuPDF是一个轻量级的PDF、XPS和电子书查看器。MuPDF由软件库、命令行工具和各种平台的查看器组成。MuPDF中的渲染器专为高质量抗锯齿图形量身定制。它以精确到像素的几分之一内的度量和间距呈现文本,以在屏幕上再现打印页面的外观
- 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
- 【Python】算法基础知识
宅男很神经
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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
- InfluxDB2.x的行协议Line protocol
ErbaoLiu
PrometheuspointLineprotocoltagsetfieldsetmeasurement
目录行协议组成度量(measurement)标签集(Tagset)字段集(Fieldset)时间戳(Timestamp)注释命名限制重复数据点InfluxDB使用行协议写入数据点。它是一种基于文本的格式,提供了数据点(datapoint)的度量(measurement)、标记集(tagset)、字段集(fieldset)和时间戳(timestamp)。语法[,=[,=]]=[,=][]例如:myM
- 【知识扫描】量化中的零点
zjun3021
量化零点对称量化非对称量化
在量化(尤其是深度学习模型量化)中,零点(ZeroPoint)是一个关键概念,用于解决整数表示中没有直接对应浮点数0的问题。它是整数域中与浮点数0最接近的整数值,主要作用是确保浮点数到整数的映射能正确处理负值和零点偏移。举个例子:如何将[-0.8,1.2]映射到[0,255]的整数范围内,以便Uint8能够表示?一、为什么需要零点?在低精度量化(如8位整数INT8)中,整数范围通常是有符号的[-1
- 资源指标(2019-01-18)
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3资源指标3.1CPU3.1.1定义及解释中央处理器是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心(ControlUnit)。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPULoad:系统正在干活的多少的度量,队列长度。系统平均负载。3.1.2简称CentralProcessingUnit:CPU3.1.3标准CPU指标主要指的CPU利用率,包括用户态(use
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weixin_39926540
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1.完整性度量概述运行时的系统完整性由系统的访问控制机制保证,如DAC(DiscreteAccessControl,间接访问控制)/MAC(MandatoryAccessControl,强制访问控制,如SELinux,Smack)。DAC/MAC无法检测文件的离线修改;加密文件系统可以保护非法访问,但开销大,效率相对较低。完整性度量,将文件内容和文件的属性/扩展属性,通过加密哈希生成对应的ima/
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- 算法第26天|贪心算法:用最少数量的箭引爆气球、无重叠区间、划分字母区间
孟大本事要学习
算法学习算法贪心算法
今日总结用最少数量的箭引爆气球题目链接:452.用最少数量的箭引爆气球-力扣(LeetCode)代码随想录整体思路:1、统一度量:将所有区间按照左端点进行排序:用到了二维的sort,在类中需要定义静态成员函数cmp,从小到大排列2、进行区间合并(1)如果没有气球,就是0箭(2)如果有气球,至少1箭(3)按照排序从小到大遍历,比较当前位置的左端点是否在前边位置的范围内(&a,vector&b){if
- 基于小样本学习的图像分类综述
cdyyyyyyy
学习分类机器学习
目录引言基本概念小样本学习方法分类1、数据增强2、迁移学习3、元学习小样本学习主流方法1、基于度量的小样本学习2、基于Pretraining+FineTuning的方法3、基于元学习的小样本学习总结引言因为课程设计要求,所以进行了关于小样本学习的调研。目前小样本学习还是一个比较热门的研究,很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述,具体方法研究还有待深入。基本概念小样本学习(FSL:Fe
- 量子计算机的操作系统:开源生态与核心架构全景图
109702008
量子计算量子计算人工智能
副标题:从日本OQTOPUS到中国启科,开源如何重塑量子计算未来一、量子操作系统:重新定义“资源管理”传统操作系统管理CPU与内存,量子操作系统(QOS)的核心使命是操控“量子态”:硬件控制层:通过精密脉冲(微波/激光)操纵量子比特,实时校准误差(类似设备驱动层)资源管理层:调度量子比特、编译优化电路、协调量子-经典混合计算(核心“内核”功能)应用接口层:提供Qiskit/Cirq等编程框架(用户
- 基于Paillier同态加密算法的金融数据安全共享机制研究【附数据】
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 大模型日报10月21日
大模型空间站
人工智能
资讯篇资讯01清华开源混合精度推理系统MixQ量化权重与激活:MixQ同时量化权重和激活,使用INT8/INT4张量核心进行推理加速,并通过FP16张量核心处理少量激活中的离群值,既保持精度又提升吞吐量。其混合精度量化策略使推理精度几乎无损,精度下降不到0.1%。等价变换优化计算图:MixQ基于离群点的局部性,优化了混合精度推理的计算图,避免了重复检查离群点的开销。通过量化系数中的amax值判断矩
- 《问心》赵又廷和毛晓彤竟然是兄妹
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《问心》是由黎志导演周艺飞编剧的医疗题材的剧,这部剧主要讲述了周筱风,方筱然林逸三位心脏科医生从最开始的相互不服气和看不惯到后来的相互欣赏,一起并肩作战的故事。01作为一部医疗题材的剧这部剧更加聚焦的矛盾在于,医院的规章制度和病人生命安全之间的度量衡,不同品性医生在相互合作中意见不合的处境。最典型的就是张雨熙的案例,正在工作的她突然倒下,被紧急送往医院。当时林逸判断是A型主动脉夹层,但是还需要拍片
- 射影几何与度量几何(二+)
现在开始发呆
用二维几何说明克莱因的思想:在射影平面内选取一个二次曲线为绝对形,要推导罗氏几何,二次曲线必须是实的,即其平面齐次坐标方程为,对正的常曲率曲面上的黎曼几何来说,二次曲线是虚的,如,对欧氏几何,二次曲线退化为两个重合直线,齐次坐标用x3=0表示,在此轨迹上选取两个虚点,其方程为,即无穷远点,它的齐次坐标为(1,i,0)和(1,-i,0)。在各种情况下的二次曲线都是实方程。设二次曲线如下图,P1,P2
- 【机器学习&深度学习】什么是量化?
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的?二、为什么要进行量化?2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结:量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化(WeightQuantization)3.2激活量化(ActivationQuantization)3.3梯度量化(GradientQuantiz
- 楚人失弓的故事
承德富强口才学校孙云龙校长
楚人失弓据说楚王打猎时丢失一张弓,下属十分着急,到处寻找,楚王阻止下属去寻找,他说:“止,楚王失弓,楚人得之,又何求之!”第一层境界:楚王胸襟开阔。儒家:《孔子家语·好生》中说,楚王出游,亡弓,左右请求之。王曰:“止,楚王失弓,楚人得之,又何求之!”孔子闻之,惜乎其不大也,不曰人遗弓,人得之而已,何必楚也。第二层境界:孔子认为,楚王的度量还不够大,爱人,不应只爱自己国人,而应爱世人。因此,他觉得,
- KL散度:信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量
不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「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!一、核心定义与数学本质KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度,定义为:DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)logP(x)Q(x)(离散形式)D_
- Tableau日常分析小技巧(2):数值中空值处理
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在日常分析中,我们常遇到数据源度量字段中有空值,那么,遇到这种情况我们如何在Tableau中做数据处理呢?数据源比较简单,如下图所示:将数据源导入TableauDesktop中,同时将类别放入‘行功能’,将销售额放入标记框文本中如图所示:表格中出现的空值是我们数据源中的缺失值,有两种方法可以处理缺失值方法一:使用zn()函数zn()函数表达式为zn(expression)表示如果表达式不为null
- 图机器学习(13)——图相似性检测
图机器学习(13)——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务,其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是,由于这类方法在设计上具有通用性,同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上,这是网络分析的重要步骤,同时也
- 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)介绍
EmorZhong
机器学习人工智能深度学习数据结构算法
在时序数据分析中,动态时间规整(DynamicTimeWarping,DTW)是一种经典的用于度量两个时间序列相似度的算法。它的核心价值在于解决了传统距离度量(如欧氏距离)在处理时间序列时的局限性——尤其是当序列存在时间错位(如节奏快慢不同)或长度差异时,仍能准确捕捉它们的“形状相似性”。一、为什么需要DTW?传统的距离度量(如欧氏距离)要求两个时间序列必须长度相同且时间点严格对齐。但实际场景中,
- 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 =