- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- onnx基础
whyte王
python
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的机器学习模型。它使得不同的人工智能框架(如PyTorch、MXNet、Tensorflow)可以采用相同格式存储模型数据并交互。Basic当我们加载了一个ONNX之后,我们获得的就是一个ModelProto,它包含了一些版本信息
- MxNet源码解析(1) KVStore,pslite源码解析
Junr_0926
1.前言从毕业开始工作已经两个多月,这期间相当一部分的时间都用在了对MxNet的学习上,而在MxNet的众多部分中,又是pslite这一部分接触最多。因此,今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里,也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架,它最大的特点应该是分布式训练的支持了。从初次接触MxNet到现在的两个多月里,我认为MxNet主要有以
- 人脸识别数据集整理
想努力的人
人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
转自:人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112,mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集:CASIA-Webface(10Kids/0.5Mimages)CASIAWebFaceDataset是一个大规模人脸数据集,主
- 深度学习-随机梯度下降
白云如幻
PyTorch深度学习机器学习算法人工智能
在训练过程中使用随机梯度下降,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明随机梯度下降(stochasticgradientdescent)。%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中,目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均
- 动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记!高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran
- 2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?
NCHU-Net
人工智能人工智能深度学习pytorchtensorflow
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2
- mxnet版本与numpy,requests等都不兼容问题
Bian~
numpymxnetpython
简介跟着李沐学AI时遇到的mxnet环境问题。问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests,而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。然后报错:ERROR:pip'sdependencyresolverdoesnotcurrentlytakeintoaccountallthepackagesthatareinstalled.Thisbehaviouri
- 初学AI-动手安装mxnet
小白天天向上
mxnet人工智能深度学习
最近看到网络上介绍的《动手学深度学习》,感觉是一本理论结合实际的好书。参考链接如下:《动手学深度学习》—动手学深度学习2.0.0documentation心痒之下开始动手安装,没想到花费自己两天实际搞明白如何安装。以下记录自己的心路历程,哈哈。书上介绍的第一步安装Minicoda,其实也可以安装Anacoda,不影响后面的MXNET安装。书上没有介绍MXNET的运行环境,实际上MXNET只能运行在
- Mxnet导出onnx模型
上单之光
模型部署mxnet人工智能深度学习
Mxnet导出onnx模型requirementsmxnet==1.9.1python3.8+onnxsim导出模型importosimportmxnetasmximportnumpyasnpimportonnxfromonnximportcheckerfrommxnet.onnximportexport_modelfrommxnet.gluon.model_zooimportvisionfrom
- mxnet和numpy版本对应
Edison/
pythonmxnet
关于安装mxnet与numpy版本冲突解决方法下载anaconda32019.7python3.7版本mxnet1.6.0版本numpy1.16.x成功运行
- 安装mxnet详细版
江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡
mxnet人工智能深度学习pythonpipcondaipython
一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架,由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言,包括Python、C++、R、Scala等,可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法,可以用于各种深度学习任务,如图像分类、目标检测、语音识别等。同时,MXNet还具有高效、灵活、易用等特点,受到了广泛的关注和应用。二、安装过程及遇到的困难步骤一:直接Win+
- 【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南
_普
mxnet人工智能深度学习python经验分享
一.确保已经安装Anaconda二.打开root环境控制台,执行【mxnet】包相关安装指令。1.创建python3.7.0环境condacreate-nnamepython=3.7.0【测试mxnet在python3.7.0x以上版本使用大概率会报错,这里使用低版本python环境】ps:如果在这一步创建环境报错可以考虑卸载【Anaconda】重装2.激活环境condaactivatename三
- [动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算
蒸饺与白茶
8.4多GPU计算注:相对于本章的前面几节,我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况:多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节,但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是,这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。如果对分布式计算感兴趣可以参考PyTorch官方文档。本节中我们将展示如何使用多块GPU计算,例如,使用多块GPU训练同一个
- 模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延
JaJaJaJaaaa
模型优化卷积神经网络深度学习
《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码:https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率,构建
- 打破硬件壁垒:TVM 助力 AI技术跨平台部署
程序边界
人工智能
文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)在全世界信息产业中的广泛应用,深度学习模型已经成为推动AI技术革命的关键。TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而,大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化,
- ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具
Rnan-prince
网络安全人工智能python
一、工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱,为开发人员加强AI模型被误导的防御性,让AI系统变得更加安全,ART支持所有流行的机器学习框架(TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,scikit-learn,XGBoost,LightGBM,CatBoost,GPy等),所有数据类型(图像,表格,音频
- JAVA 程序员的宝藏 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)
Lannnking
转载自知乎前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果,Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因,在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如,NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下,尽管Java语言仍是最流行的语言之一,拥有为数众多的开发者,尤其在企业市场拥有
- MxNet源码解析(2) symbol
Junr_0926
1.前言我们在训练之前,先建立好一个图,然后我们可以在这个图上做我们想做的优化,这种形式称为SymbolicPrograms。相对应的是ImperativePrograms,也就是每一句代码都对应着程序的执行,在这种情况下,我们可以写类似于下面的代码:a=2b=a+1d=np.zeros(10)foriinrange(d):d+=np.zeros(10)这在symbolic的方式下是做不到的,因为
- DMLC深度机器学习框架MXNet的编译安装
AI小白龙*
机器学习mxnet人工智能计算机视觉YOLO深度学习tensorflow
这篇文章将介绍MXNet的编译安装。MXNet的编译安装分为两步:首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.soforlinux,libmxnet.dylibforosx,libmxnet.dllforwindows)。接着,安装语言包。1.构建共享库依赖目标是构建共享库文件。最小构建需求:最新的支持C++11的C++编译器,比如g++>=4.8,clang一份BLAS库,比如libblas
- AI 训练框架:Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle
linzhiji
人工智能pytorchtensorflow
https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558
- 深度学习之TensorFlow——基本使用
人工智能小豪
neo4jtensorflow人工智能深度学习
一、目前主流的深度学习框架Caffe,TensorFlow,MXNet,Torch,Theano比较库名称开发语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易Caffec++/cuda快一般全面CNN所有系统中等TensorFlowc++/cuda/Python中等好中等CNN/RNNLinux,OSX难MXNetc++/cuda快好全面CNN所有系统中等Torchc/lua/cuda快好全面CNN/RNN
- 【AI】模型结构可视化工具Netron应用
TopFancy
人工智能人工智能模型可视化Netron
随着AI模型的发展,模型的结构也变得越来越复杂,理解起来越来越困难,这时候能够画一张结构图就好了,就像我们在开发过程中用到的UML类图,能够直观看出不同层之间的关系,于是Netron就来了。Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。支持ONNX,TensorFlowLite,CoreML,Keras,Caffe,Darknet,MXNet,PaddlePaddle,ncnn,MNN
- 深度学习框架 の 动态图 vs 静态图
CW不要无聊的风格
Date:2020/08/03Author:CWForeword:各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架,如MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度),甚至是国产新兴框架MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等,在涉及介绍这些框架的时候,都会提及动态图和静态图这样的概念,那么它们究竟是什么意思呢?在框架中又是如何体现
- 深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)
VictorHong
Softmax多分类简洁实现(Gluon实现)导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss,nnfrommxnetimportgluon,init获取和读取数据batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mn
- nvidia-docker gpu环境搭建
chaos_chen
dockergpu环境搭建前言搭建GPU的开发环境需要安装nvidia的驱动、cuda、cudnn等,还要安装tensorflow、pytorch、mxnet等框架,并且驱动版本和框架版本需要相统一,如tensorflow1.9的版本需要对用cuda9.0,如果要升级tensorflow,cuda也要做相应的升级。每次在新机器上部署环境都费时费力,因此急需一套docker来快速移植。安装nvidi
- Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5
o氧气o
YOLO人工智能深度学习
1.TensorRt介绍TensorRt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作,专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU并行训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如NVI
- 深度学习工具那么多,究竟哪款最适合你?| 线下沙龙 × 报名
PaperWeekly
又到了炼丹师线下面基时间在之前几期线下沙龙中我们涉及了各类NLP、CV细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter都不妨这周日来现场和各家核心工程师、开发者专家互撩届时还有各种正版周边小礼物坐等你们抱回家哟~郑达/亚马逊AWS应用
- 线下沙龙 × 报名 | 深度学习工具那么多,究竟哪款最适合你?
PaperWeekly
又到了炼丹师线下面基时间在之前几期线下沙龙中我们涉及了各类NLP、CV细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter都不妨这周日来现场和各家核心工程师、开发者专家互撩届时还有各种正版周边小礼物坐等你们抱回家哟~郑达/亚马逊AWS应用
- [PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]
明朝百晓生
人工智能
前言:深度学习常用的开发平台TensorFlowtorchtheanocaffeDSSTNEmxnetlibdnnCNTK目录:1:深度学习发展历史2:DeepLearning工程简介3:DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步:定义映射函数(神经网络)定义损失函数通过梯度更新,选择最好的映射函数2.1NeuralNetwork给定了一个函数,可以设置不同的参数,所以对
- 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 =