- BEV+Transformer
Monkey PilotX
自动驾驶transformer深度学习人工智能
在自动驾驶系统中,BEV(Bird’sEyeView)+Transformer主要应用于感知与环境建图(Perception&SceneUnderstanding)环节,尤其是在多传感器融合、目标检测、语义分割、轨迹预测等任务中。在自动驾驶中的关键应用场景应用环节BEV+Transformer的作用感知(Perception)多摄像头图像融合成BEV视角,进行目标检测、语义分割预测(Predict
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- 实例化 OCR 对象的 predict() 方法介绍
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 线性回归 python代码
黄涵奕
python线性回归numpy机器学习开发语言
下面是一个线性回归模型的Python代码示例:importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([5,7,9,11,13])#建立模型reg=LinearRegression().fit(x,y)#预测reg.predict(np
- Python scikit-learn 【机器学习库】全面讲解
让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——不写代码也能做软件开发》scikit-learn(简称sklearn)是Python最流行的机器学习库之一,提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具。它基于NumPy、SciPy和Matplotlib构建,广泛应用于工业界和学术界。核心优势统一API设计:所有模型使用一致的接口(fit()、predict()、score())丰富的算法:覆
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-predict.py
红色的山茶花
YOLO笔记深度学习
predict.pyultralytics\models\yolo\detect\predict.py目录predict.py1.所需的库和模块2.classDetectionPredictor(BasePredictor):1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/licensefromultralytics.eng
- OpenFeature 实战:统一特征开关在风控模型的落地与灰度发布方案
大熊计算机
#阿里云网络
1风控系统的特征管理困境在金融风控场景中,我们面临的核心矛盾:模型迭代速度与线上稳定性的平衡。典型问题包括:#传统硬编码特征开关的弊端示例ifuse_new_fraud_model_v2:#全局开关result=new_model.predict(request)else:result=old_model.predict(request)痛点分析:开关逻辑与业务代码耦合(发布周期=代码部署周期)无
- springcloudgateway权限验证_Spring Cloud Gateway实现Gateway Filter和Global Filter-Part 5
本文基于SpringCloudGateway网关,进行自定义GatewayFilter和GlobalFilter的实践。与Zuul网关不同的是,filter除了分为“pre”和“post”两种方式的filter外,在SpringCloudGateway中,filter从作用范围可分为另外两种,一种是针对于单个路由的gatewayfilter,它在配置文件中的写法同predict类似;另外一种是针对
- springcloudgateway权限验证_spring cloud gateway之filter篇
weixin_39675679
在上一篇文章详细的介绍了Gateway的Predict,Predict决定了请求由哪一个路由处理,在路由处理之前,需要经过“pre”类型的过滤器处理,处理返回响应之后,可以由“post”类型的过滤器处理。filter的作用和生命周期由filter工作流程点,可以知道filter有着非常重要的作用,在“pre”类型的过滤器可以做参数校验、权限校验、流量监控、日志输出、协议转换等,在“post”类型的
- Flask服务封装+Docker服务部署
开出南方的花
flaskdockerpython
Flask总结Faslk是一个Web框架,可以用于提供服务流程导入Flask实例化Flask对象创建路由并返回内容,页面或具体数据在main函数中调用Flask对象.run方法,可以指定端口号和监听地址等示例代码fromflaskimportFlask,request,json,Responsefromdm02_model_train_predimportmy_model_predictapp=
- Day18 推断聚类后簇的类型
cylat
python打卡聚类机器学习人工智能
1.推断簇含义的2个思路:先选特征和后选特征#选择k值selected_k=3#这里选择3后面好分析,也可以根据图选择最佳的k值#使用选择的k值进行KMeans聚类kmeans=KMeans(n_clusters=selected_k,random_state=42)kmeans_labels=kmeans.fit_predict(X_scaled)X['KMeans_Cluster']=kmea
- 比较全的时间日期维表sql
LookDreamGo
hive数据仓库sql数据库database
--日期维表基本信息withtmp_es_date_00as(selectregexp_replace(predict_date_day,'-','')asdate_id--日(yyyymmdd),predict_date_dayasdate_code--日(yyyy-mm-dd),concat(year(predict_date_day),'年',month(predict_date_day),
- PyQT 做图像分类GUI,生成exe文件
听风吹等浪起
深度学习之应用篇pyqtpython开发语言多分类人工智能
目录1.介绍2.LeNet神经网络3.其他代码4.生成exe可执行文件5.运行结果1.介绍这次文章目的是用PyQT做一个实际的项目因为图像分类的网络通过主流的网络框架很容易实现,但是想要真实的预测图像的话,之前的方法都是再pycharm里面生成一个predict.py文件。然后再里面用PIL去读取图像,传递给网络后再pycharm里面进行输出预测由于这样的方式预测图像很麻烦,而且电脑上没有pyth
- 【科研】YOLOv8中anchor_points可视化(更新中)
KleinLan
YOLO
目录写在前面anchor-point可视化YOLOv8官方源码解读predictor写在前面感叹一下:如果GPT能在我刚上大学的时候出来,也许我能学的比现在好太多,毕竟大学有一个比自己优秀太多的人引导着是多么地捷径。anchor-point可视化YOLOv8官方源码解读predictorultralytics/ultralytics/models/yolo/obb/predict.py中源码有一个
- 算法模型部署后_python脚本API测试指南-记录3
像风一样自由2020
算法python支持向量机
API测试指南服务运行后,可以通过以下方式测试:Curl:curl-XPOST-F"file=@./test_dataset/surface/surface57.png"http://:9000/api/v1/predictPython脚本:(参考svm_request测试.py)importrequestsurl='http://:9000/api/v1/predict'file_path='.
- Winner Takes ALL(WTA) 胜者为王策略 赢者通吃策略
xlxlqqq
人工智能
#programmer©right:xlxlqqq#data:2023-12-15简介“WinnerTakesAll”(WTA)深度学习策略是一种用于神经网络和模型训练的方法,其主要目标是选择网络中具有最大活跃度或激活的单元,使其成为"赢家",并抑制其他单元。这个策略在不同的领域和应用中都有其独特的用途。提出和发展历史WTA策略的概念起源于生物学对于神经元工作方式的观察。在神经系统中,激活
- 赢者通吃自编码器(WTA-AE)
wzg2016
参考:1.论文:winner-take-all-autoencoders.pdf2.代码:a.fullconnectWTA-AEb.Conv-WTA-AE简单理解:spatialsparsity:对卷积得到的feature-map-tensor(shape=[N,H,W,C]),沿每个channel,是一个H*W的张量,仅仅保留这个H*W的张量上的最大值,其余数值元素置零。lifetimespar
- 通过带有FLASK的REST API在PYTHON中部署PYTORCH
孙琪翔
在本教程中,我们将使用Flask部署PyTorch模型,并公开用于模型推断的RESTAPI。特别是,我们将部署预训练的DenseNet121模型来检测图像。TIPAllthecodeusedhereisreleasedunderMITlicenseandisavailableonGithub.APIDefinition我们将首先定义API端点,请求和响应类型。我们的API端点将在/predict该
- 概率预测之NGBoost(Natural Gradient Boosting)回归和分位数(Quantile Regression)回归
人工都不智能了
boosting回归kotlin
概率预测之NGBoost(NaturalGradientBoosting)回归和线性分位数回归NGBoostNGBoost超参数解释NGBoost.fitscore(X,Y)staged_predict(X)feature_importances_pred_dist方法来获取概率分布对象分位数回归(QuantileRegression)smf.quantreg对多变量数据进行分位数回归分析概率预测
- 量化指标公式源码_最牛通达信量化副图指标公式源码
胡匪
量化指标公式源码
M1:=5;M2:=10;ZLCM:=EMA(WINNER(CLOSE)*70,3);{//主力筹码估算}SHCM:=EMA((WINNER(CLOSE*1.1)-WINNER(CLOSE*0.9))*80,3);{//小筹码估算}ZSHTL:=SHCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//小股民套牢筹码比率}ZZLKP:=ZLCM/(ZLCM+SHCM)*100;{//主力控盘筹码比率}ZCM
- ultralytics训练RT-DETR踩坑记录----yolo val/predict指令执行错误
van_xiayu
rtdetr踩坑人工智能深度学习
问题:在使用指令yolodetecttrainmodel=XXXdata=XXX训练U版rtdetr时,博主发现训练完成后进行验证时,可以正常print各项指标(P、R、map)然而,在使用指令yolodetectvalmodel=XXXdata=XXX进行验证时却出现指标全部为0的问题本菜鸡摸索了好久终于找到了解决方法:解决步骤:1、将/ultralytics/models/rtdetr/__i
- 用人话讲kanlman滤波器
NurDroid
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先记住一句话:卡尔曼滤波就是通过“预测+测量反馈”来动态修正估计值的算法,像“不断纠错的GPS”。举个例子:小车的定位问题假设你在用GPS测一辆行驶中小车的位置,但GPS有噪声(误差)。同时,小车的速度传感器也有误差。如何融合这两种不完美的数据,得到更精准的位置估计?这就是卡尔曼滤波要解决的问题。核心思想:两个步骤循环卡尔曼滤波分两步循环执行:预测(Predict):用运动模型预测当前状态(如位置
- R语言cph函数和rcs函数构建限制性立方样条cox回归模型实战:检验模型是否满足等比例风险、是否存在非线性关系、使用rms包的Predict函数计算指定连续变量和风险比HR值的关系并可视化
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R语言入门课r语言数据挖掘机器学习
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- “端到端”流程
扉间798
人工智能
home.html设置表单文件上传框文件上传按钮predict.html图像变量path表单提交地址get返回按钮后端app.py模型编译加载模型创建自定义图像处理函数将图像转为数组调整图像大小做归一化创建跟路由判断请求方法是不是post从请求中提取文件获取文件名设置保存路径将文件保存到路径调用图像处理函数模型预测字典返回html返回预测结果返回图像路径model加载数据集转换为4维归一化处理独热
- scikit-learn 线性回归:函数、原理、优化与实例解析
奋斗者1号
scikit-learn线性回归机器学习
scikit-learn线性回归实现与优化原理一、scikit-learn线性回归相关函数LinearRegression类fit(X_train,y_train):通过正规方程(最小二乘法)训练模型,直接求解最小化损失函数的解析解。predict(X_test):输入测试集特征X_test,输出预测值。coef_:返回线性回归模型的权重参数(系数w)。intercept_:返回模型的截距参数(b
- web项目sso登录配置
互联网搬砖老肖
C#从入门到放弃原力计划webc#
一、依赖引用安装程序包//Winner.Framework.MVC版本[4.0.12]以上install-packageWinner.Framework.MVC//Winner.Platform.MVC版本[4.0.11]以上install-packageWinner.Platform.MVC二、startup.cs代码publicvoidConfigureServices(ISerivceCol
- 【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net:Semantic segmentation with PyTorch
胖墩会武术
深度学习PyTorch项目实战pythonunetpytorch
文章目录一、项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测:predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构,最初由OlafRonneberger等人于2015年提出。论文:U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalIm
- 使用rknn进行facenet部署
点PY
深度学习模型部署rknn人脸识别
文章目录开源仓库pth转onnxnetron可视化onnx转rknnC++实现开源仓库https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorchpth转onnx修改facenet网络的forward函数代码修改前defforward(self,x,mode="predict"):ifmode==
- 用engine引擎文件在Jetson上面进行推理(YOLOv8)
薇憨
深度学习-硬件篇YOLOpythonpycharm深度学习pytorch嵌入式硬件
1.pt文件,推理在Jetson上可以通过predict.py脚本用.pt权重文件进行推理脚本如下:importwarningswarnings.filterwarnings('ignore')fromultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('/best.pt')#selectyourmodel.ptpathmodel.pred
- paddleseg推理预测文件解析predict.py
weightOneMillion
图像分割每天一篇PaddleSeg学习python人工智能
1预测命令格式predict.py脚本是专门用来可视化预测案例的,命令格式如下所示:pythonpredict.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams\--ima
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文