- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
信息可视化python开发语言ai
使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- Python Gradio:实现交互式图像编辑
PythonAI编程架构实战家
Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:实现交互式图像编辑关键词:Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始,逐步介绍Gradio的核心功能,并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能,同时提供完整的项目实战案例
- Python Gradio:快速搭建人脸识别应用
Python编程之道
Python人工智能与大数据Python编程之道python开发语言ai
PythonGradio:快速搭建人脸识别应用关键词:Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要:本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解人脸识别的核心算法原理、Gradio的界面设计方法,并通过完整的项目实战演示如何将深度学习模型部署为可交互的Web应用。文章包含详细的代码实现、数
- Gradio全解系列7——Additional Features:补充特性(上)
龙焰智能
Gradio全解教程人工智能gradio补充特性队列输入输出流提示及进度条批处理函数
Gradio全解7——AdditionalFeatures:补充特性(上)前言第7章AdditionalFeatures:补充特性7.1队列7.1.1使用方法7.1.2配置队列演示7.2输入输出流7.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体7.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜7.2.3统一的输入输出流7.2.4跟踪过去的输入或输出7.3提示及进度条7.3.1提示7.3.2进度条7.4批处理函数
- Gradio全解7——Additional Features:补充特性(下)
龙焰智能
Gradio全解教程gradio附加功能批处理函数安全访问文件资源清理缓存
Gradio全解7——AdditionalFeatures:补充特性(下)前言本篇摘要7.AdditionalFeatures:补充特性7.6访问网络请求和Analytics应用分析7.6.1直接访问网络请求7.6.2Analytics:应用分析7.7OAuth授权7.7.1OAuth:通过HuggingFace登录7.7.2OAuth:使用外部供应商7.8安全访问文件7.8.1Gradio文件访
- Gradio全解13——MCP详解(2)——MCP能力协商与通信机制
Gradio全解13——MCP详解(2)——MCP能力协商与通信机制第13章MCP详解13.2MCP能力协商与通信机制13.2.1能力协商机制与消息规范1.能力协商机制2.消息规范及错误码13.2.2MCP通信机制1.协议层四种方法2.传输层机制:Stdio与StreamableHTTP3.Stdio与StreamableHTTP实战参考文献本章目录如下:《Gradio全解13——MCP详解(1)
- Gradio全解5——Interface:高级抽象界面类(上)
龙焰智能
Gradio全解教程InterfaceAPI参数成员函数launchloadfrom_pipelineintergrate
Gradio全解5——Interface:高级抽象界面类(上)前言5.Interface:高级抽象界面类5.1Interface类详解5.1.1Interface示例1.代码及运行2.代码解析5.1.2InterfaceAPI参数5.1.3Interface类成员函数1.launch()2.load()3.from_pipeline()4.integrate()5.queue()参考文献前言本系列
- Gradio全解13——MCP详解(3)——TypeScript介绍:特点与适用领域
Gradio全解13——MCP详解(3)——TypeScript介绍:特点与适用领域第13章MCP详解13.3TypeScript介绍13.3.1TypeScript的诞生与发展1.TypeScript的诞生与特点分析2.TypeScript为什么流行?13.3.2TypeScript与Python适用领域对比1.数据科学领域2.AI应用程序领域参考文献本章目录如下:《Gradio全解13——MC
- Gradio全解3——Gradio三种客户端:python、javascript与curl(三)——curl
龙焰智能
Gradio全解教程gradioclientcurlawk/readpost/get嵌入式url
Gradio全解3——Gradio三种客户端:python、javascript与curl(三)——curl前言3.3Curl查询GradioApps3.3.1安装3.3.2获取Gradio程序的URL3.3.3HF_TOKEN和身份认证1.POST/GET示例2.整合命令:awk和read3.HF_TOKEN4.身份认证3.3.4POST:请求预测1.基本语法2.常用示例3.3.5GET:获取结
- Gradio全解12——由Gradio App创建Discord Bot/Slack Bot/Website Widget(1)——Discord Bot
龙焰智能
Gradio全解教程人工智能gradiodiscordclaudeAnthropicAPIbot
Gradio全解12——由GradioApp创建DiscordBot/SlackBot/WebsiteWidget(1)——从GradioApp创建DiscordBot前言本篇摘要12.由GradioApp创建DiscordBot/SlackBot/WebsiteWidget12.1由GradioApp创建DiscordBot12.1.1工作原理与前置条件1.工作原理2.前置条件12.1.2创建D
- 大模型WebUI:Gradio全解系列10——Additional Features:补充特性(上)
龙焰智能
Gradio全解教程gradioqueuestreaming提示进度条alertprogress
大模型WebUI:Gradio全解系列10——AdditionalFeatures:补充特性(上)前言本篇摘要10.AdditionalFeatures:补充特性10.1队列10.1.1使用方法10.1.2配置队列演示10.2输入输出流10.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体10.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜10.2.3统一的输入输出流10.2.4跟踪过去的输入或输出10.3提示及进
- Gradio全解10——Data Science And Plots:数据科学与绘图
龙焰智能
Gradio全解教程GradioPlotsDataScienceDatatimefilterseventlistner交互式绘图聚合绘图
Gradio全解10——DataScienceAndPlots:数据科学与绘图前言本篇摘要10.DataScienceAndPlots:数据科学与绘图10.1API参数10.1.1PlotAPI参数10.1.2EventListenersAPI参数10.2Plots绘图示例10.2.1常用绘图示例1.使用pd.Dataframe绘图2.添加Color并划分系列值3.AggregatingValue
- poetry init --name privategpt --python “>=3.10“ --dependency gradio 报错!
微信公众号:AI创造财富
elasticsearch大数据搜索引擎
powersys@powerSys:~/work/privategpt-gradio$poetryinit--nameprivategpt--python">=3.10"--dependencygradioThiscommandwillguideyouthroughcreatingyourpyproject.tomlconfig.Version[0.1.0]:Description[]:Licen
- [特殊字符] 一键搭建AI语音助理:基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解
来自于狂人
人工智能机器人
一、项目核心技术架构(图1)交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调TTS语音合成语音输入DashScopeAPI二、四大核心技术实现1.智能语音识别引擎(附关键源码注释)classASRCallback(TranslationRecognizerCallback
- Stable diffusion 本地部署
codeyanwu
stablediffusion
安装python3.10.6安装gitgitclonerepo去huggingface里下载Stablediffusion的model,放进项目文件中的models-Stable-diffusion中(这就是将要使用的大模型)在项目中的webui.bat中添加这段代码setCOMMANDLINE_ARGS=--no-gradio-queue开启魔法,运行webui.bat@echooffifexi
- 【AI大模型应用开发】3.2 RAG实战 - RAG应用+UI实现加载本地文件并对话
同学小张
大模型python人工智能ui笔记经验分享pythonchatgptagi
大家好,我是【同学小张】。持续学习,持续干货输出,关注我,跟我一起学AI大模型技能。前面我们实现了RAG基本流程,今天我们在此基础上给它加个UI界面,在浏览器打开,实现上传本地文件、解析,并用大模型实现与该文档的对话。也就是一个阉割版demo版的ChatPDF或知识库对话系统。界面采用Python的gradio库,这个库在机器学习和大模型界很火,它运行后会启动一个Web服务器,并在默认浏览器中打开
- FastRTC - Python实时通信库
本文翻译整理自:https://github.com/gradio-app/fastrtc文章目录一、关于FastRTC相关链接资源关键功能特性二、安装三、使用示例1、音频回传2、LLM语音对话3、摄像头流处理4、目标检测四、运行流服务1、通过Gradio运行2、电话接入(仅音频)3、FastAPI集成一、关于FastRTCPython实时通信库,可将任何Python函数转换为通过WebRTC或W
- DIY 语音克隆:用 Gradio 搭建一个好用的 OpenVoice V2 界面 ✨
小丁学Java
python人工智能
️✨DIY语音克隆:用Gradio搭建一个好用的OpenVoiceV2界面你是否曾经摆弄过像OpenVoiceV2这样强大的AI语音克隆模型,却发现自己总是在Jupyternotebook里来回切换?虽然notebook非常适合实验,但对于重复使用或分享给他人来说,它并不是最方便的选择。如果能有一个简单的网页界面,让你只需输入文本、上传参考语音,然后点击“生成”按钮,那该多酷啊?好消息!这篇博文将
- Qwen2.5-Omni 多模态部署保姆级教程:图文问答×接口调用×Gradio UI 全都有
观熵
国产大模型部署实战全流程指南ui人工智能通义千问大模型封装深度学习
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- 参加 Hugging Face 组织的 Gradio & MCP 智能体主题黑客松
欢迎参加Gradio&MCP智能体主题黑客松!准备好了吗?一场以智能体(Agent)和模型上下文协议(ModelContextProtocol,简称MCP)为核心的全球在线黑客松即将来袭!本次活动由HuggingFace举办,我们将共同探索基于AnthropicMCP和AIAgentic系统的最新可能性。活动时间:2025年6月2日至6月8日举办形式:全球线上同步奖励总额:$10,000美元现金+
- 为(FramePack)的视频生成添加首尾帧功能
若苗瞬
Windows人工智能/机器学习Python音视频FramePack首尾帧尾帧图生视频
文章目录(一)前言(二)可选的尾帧(三)测试(四)例子(一)前言前提是这个:《笔记本6GB本地可跑的图生视频项目(FramePack)》。(二)可选的尾帧目前官方的代码仅支持首帧。但是在这个PRAddStartandEndFramecontrol,worksgreat!当中,用户TTPlanetPig在4月20日添加了尾帧功能。目前这个PR还没有被合并……因为只改了一个文件demo_gradio.
- 通过paddlehub简单几行代码实现OCR识别
bobfreedman
AIocr
一、前置条件1、ubuntu系统2、python3、pip已经安装完毕3、paddlepaddle、paddlehub、cv2、gradio、matplotlib安装完毕二、实现代码ocr.pyimportpaddlehubashubimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimportgradioasgrimportcv2o
- 【图像生成大模型】HunyuanVideo:大规模视频生成模型的系统性框架
白熊188
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HunyuanVideo:大规模视频生成模型的系统性框架引言HunyuanVideo项目概述核心技术1.统一的图像和视频生成架构2.多模态大语言模型(MLLM)文本编码器3.3DVAE4.提示重写(PromptRewrite)项目运行方式与执行步骤1.环境准备2.安装依赖3.下载预训练模型4.单GPU推理使用命令行运行Gradio服务器5.多GPU并行推理6.FP8推理执行报错与问题解决1.显存不
- Python 可视化 Web 神器与低代码框架:WebSim、Streamlit、Gradio、Dash、NiceGUI 和 PyWebIO
一只蜗牛儿
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****随着数据科学、人工智能和机器学习的快速发展,如何方便、直观地展示和互动分析成为了重要的问题。Python作为数据科学与开发的热门语言,其丰富的可视化工具和框架使得数据分析、模型展示和Web应用开发变得更加轻松和高效。以下将介绍几个流行的可视化工具和低代码框架,它们帮助开发者快速构建Web应用,进行数据可视化和互动展示。一、WebSim-用于快速构建交互式可视化Web应用WebSim是一个针
- Gradio全解20——Streaming:流式传输的多模态应用(1)——Mistral-7B实现流式传输音频:魔力8号球
龙焰智能
人工智能magic8ballInferenceapiZeroGPUstreaminggradio魔力8号球
Gradio全解20——Streaming:流式传输的多模态应用(1)——Mistral-7B实现流式传输音频:魔力8号球前言本篇摘要20.Streaming:流式传输的多模态应用20.1Mistral-7B实现流式传输音频:魔力8号球20.1.1工作原理20.1.2InferenceAPI:在服务器上运行推理1.text_to_image:文生图任务2.chat_completion:生成响应2
- WebUI可视化:第7章:系统优化与部署实战
学习的锅
WebUI信息可视化
第7章:系统优化与部署实战学习目标✅掌握Web应用的性能优化技巧✅实现安全可靠的线上部署✅配置监控与日志系统✅了解云服务成本控制方法7.1性能优化策略7.1.1前端优化python#示例:Gradio异步处理demo.queue(concurrency_count=5)#控制并发数demo.launch(prevent_thread_lock=True,#防止界面冻结share=False#关闭临
- YOLOv12智能目标检测
yzx991013
YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
基于YOLOv12与Gradio的实时摄像头目标检测技术解析在计算机视觉领域,目标检测技术一直是研究和应用的热点。从工业质检到安防监控,从智能交通到机器人导航,目标检测都发挥着关键作用。随着深度学习的发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型凭借其高效、准确的特点,成为目标检测的主流方案之一。本文将深入剖析一段基于YOLOv12模型和Gradio框架的实时摄像头目标检测代码,探索其实
- 认识python全栈框架reflex:快速打造工具类网站、模型调用web应用
计算机小手
经验分享开源软件python
以下是对reflex的简单介绍:纯Python编写的,高性能、可自定义的Web应用开发框架网页开发内置组件生态完整,灵活使用、快速接入、快速部署支持路由页面,可以开发复杂系统、企业级系统,这方面优于gradio、streamlit等全栈框架开源地址:https://github.com/reflex-dev/reflex,官网地址:https://reflex.devdocker一键部署文生图模型
- 【微调大模型】轻松微调百余种大模型:LLaMA-Factory
Jackilina_Stone
#大模型llama大模型微调
github:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory目录项目特色性能指标模型训练方法数据集软硬件依赖使用安装LLaMAFactory数据准备快速开始LLaMABoard可视化微调(由Gradio驱动)构建Docker利用vLLM部署OpenAIAPI从魔搭社区下载从魔乐社区下载使用W&B面板使用SwanLab面板项目特色多种模型:LLaMA、LLaVA、M
- 利用 Gradio 和 Ollama 构建本地化聊天应用
慢热型网友.
LargeLanguageModelpython开发语言
文章目录前言一、技术选型1.1Gradio1.2Ollama二、环境准备三、代码实现3.1获取本地模型列表3.2过滤支持聊天的模型3.3初始化OpenAI客户端3.4实现流式回答3.5聊天响应3.6创建Gradio自定义聊天界面四、实际操作4.1访问应用界面五、总结前言在本文中,我们将探讨如何使用Ollama提供的大模型API和Gradio库来创建一个流式对话界面。这个界面允许用户与AI模型进行实
- 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 =