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杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- 元学习(Meta-learning)如MAML(Model-Agnostic Meta-Learning)的优点和缺点,以及使用元学习如MAML时,需要注意以下问题
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码学习深度学习
元学习(Meta-learning)如MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)1.元学习(Meta-learning)如MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)的优点:2.元学习(Meta-learning)如MAML(Model-AgnosticMeta-Learning)的缺点:3.使用元学习如MAML时,需要注意以下问题:元学习(Meta-
- Learning to Learn Better Unimodal Representations via Adaptive Multimodal Meta-Learning
鱼儿也有烦恼
多模态多模态深度学习
文章目录AMML:通过自适应多模态元学习,学会更好地学习单模态表征文章信息研究目的研究内容研究方法1.总体架构2.网络结构3.UnimodalNetwork4.DistributionTransformationLayer5.MultimodalNetwork6.AdaptiveMultimodalMeta-Learning结果与讨论代码和数据集符号含义AMML算法AMML:通过自适应多模态元学习
- Meta Llama大模型:引领人工智能创新的巅峰之作
百度_开发者中心
llama人工智能大模型
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习神经网络在各个领域的应用越来越广泛。其中,MetaLlama大模型的出现引起了广泛关注,被誉为人工智能领域的一次革命。本文将深入探讨MetaLlama大模型的背景、特点以及其在人工智能创新中的潜在影响。MetaLlama大模型是由MetaAI公司(前身为Facebook)研发的一种深度学习神经网络。该模型的设计灵感来自于元学习(meta-learning
- 《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》笔记
HackerTom
数学机器学习meta-learning元学习噪声noisy
[1]用meta-learning学样本权重,可用于classimbalance、noisylabel场景。之前对其(7)式中ϵi,t=0\epsilon_{i,t}=0ϵi,t=0(对应Algorithm1第5句、代码ex_wts_a=tf.zeros([bsize_a],dtype=tf.float32))不理解:如果ϵ\epsilonϵ已知是0,那(4)式的加权loss不是恒为零吗?(5)式
- 【论文阅读笔记】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs - EMNLP 2019
卷卷0v0
论文阅读知识图谱论文阅读笔记知识图谱
知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法基于优化的方法(本文)文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1知识图谱嵌入2.2元学习(Meta-Learning)3TaskFormulation4Method4.1关系元学习器4.2嵌入学习器4.3训练目标5Experiments5.1数据集和评估指标5.2实施5.3结果5.4消融研究5.
- 随机网络中通过Hebbian可塑性进行元学习(Meta-Learning through Hebbian Plasticity in Random Networks)
Man in Himself
深度学习人工智能神经网络强化学习
随机网络中通过Hebbian可塑性进行元学习(Meta-LearningthroughHebbianPlasticityinRandomNetworks)概述Lifelonglearning和适应性是生物行为的两个定义方面。现代强化学习(RL)方法已显示出在解决复杂任务方面的重大进步,但是,一旦训练结束,找到的解决方案通常是静态的,并且无法适应新的信息或应对干扰。尽管仍不能完全理解生物大脑如何从经
- 机器学习之 元学习(Meta-Learning)
贾斯汀玛尔斯
数据湖python机器学习学习人工智能
概念元学习(Meta-Learning)是一种机器学习方法,其目标是使模型能够快速适应新任务。在传统机器学习中,模型通常通过从大量标记数据中进行训练来学习任务特定的知识。然而,在现实世界中,我们经常面临需要从相对较少的样本或者从未见过的任务中学习的情况。元学习的目的就是让模型在面对新任务时能够更快地学到适应性知识。元学习(Meta-Learning)的流程框架通常包括两个主要阶段:元训练(meta
- 解读Been There, Done That: Meta-Learning with Episodic Recall
特芬奇斯拉星人
最近在研究的线路就是:metallearning+episodicmemory.我觉得agent需要能学习各种任务,也需要有记忆把学到的抽象的东西保存下来,这样可以1.通过搜索,联想,推理,在遇到新任务时,看似不相同也能从经验中快速学到规律,这样可以减少漫无边际的游荡在搜索空间的时间。2.重复出现的任务,就可以直接从记忆调取拿来用了。这篇论文要解决或因面临什么样的现状而产生的?1当面临结构相近可是
- 【论文笔记】Multimodality in Meta-Learning: A Comprehensive Survey
来自γ星的赛亚人
论文笔记人工智能深度学习
论文标题:MultimodalityinMeta-Learning:AComprehensiveSurvey论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.13576发表时间:2021年9月Abstract元学习作为一种训练框架而广受欢迎,它比传统的机器学习方法更具有数据效率。然而,它在复杂任务分布(例如多模态任务)中的泛化能力尚未得到深入研究。最近,出现了一些关于基于多模态的元学
- 【Nature】Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network
Iron_lyk
论文阅读笔记人工智能
文章目录前置知识动机结果MLC架构MLC实施讨论前置知识\quadmeta-learning中,每个epoch包含了若干eposide,每个eposide包含若干个类别的SupportSet和QuerySet,不同eposide之间的数据是独立的。每个eposide进行一次前向传播和梯度更新。\quadmeta-learning是task-level的,用于学习函数,也就是用于学习规则。Code:
- Shape-Aware Meta-Learning 在模型泛化中引入形状约束
JYZhang_sh
机器学习深度学习医学图像处理深度学习图像分割形状约束医学图像
论文来源:Liu,Quande,QiDou,andPheng-AnnHeng.“Shape-awareMeta-learningforGeneralizingProstateMRISegmentationtoUnseenDomains.”InInternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention,
- META-LEARNING WITH ATTENTION FOR IMPROVED FEW-SHOT LEARNING论文笔记
李耕_嘿嘿嘿黑龙江哈哈哈哈尔滨
好久没看到这么好的论文了,这才是论文嘛~普林斯顿大学的ZejiangHou(没找到中文名可能是侯泽江?)论文主要就是在MAML的基础上添加了三个部分,一个是和L2F类似的用额外网络通过输入中间变量或梯度信息计算一个权重来动态调整模型参数达到task-specific的效果,另一个是一种特殊线性分类器构造方法用于作分类器,最后一个是在inner_loop中按无监督手段把queryset里数据视为无标
- Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读(一)
海南1506
小样本检测计算机视觉深度学习神经网络
Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读一小样本分类算法元学习范式元学习算法基于梯度的元学习度量学习的元学习方法小样本分类数据集小样本检测参考文献篇幅所限,本篇只整理了文章的前两部分,最后一部分作者的贡献稍后更新由于是综述性质文章,所以大部分是直接翻译,不通顺内容大多按照我的理解重写过,但是可能仍存在一些小的翻译问题,建议对照原文学习
- Incremental Object Detection via Meta-Learning【论文解析】
黄阳老师
目标检测人工智能计算机视觉
IncrementalObjectDetectionviaMeta-Learning摘要1介绍2相关工作3方法3.1问题描述3.2元学习梯度预处理3.3增量式目标检测器摘要摘要:在真实世界的情境中,目标检测器可能会不断遇到来自新类别的物体实例。当现有的目标检测器应用于这种情景时,它们对旧类别的性能会显著下降。已经有一些努力来解决这个限制,它们都应用了知识蒸馏的变体来避免灾难性遗忘。然而,我们注意到
- Decomposed Meta-Learning for Few-Shot Named Entity Recognition
pepsi_w
论文人工智能深度学习NER
原文链接:https://aclanthology.org/2022.findings-acl.124.pdfACL2022介绍问题目前基于span的跨度量学习(metriclearning)的方法存在一些问题:1)由于是通过枚举来生成span,因此在解码的时候需要额外处理重叠的span;2)non-entites类别的原型通常都是噪声;3)跨域时,最有用的信息就是当前领域有限的样本,之前的方法只
- Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
lude
MAML的核心思想是利用元学习来找到一个好的模型初始化,从而能够在新任务上进行快速适应。这种方法旨在处理“少样本学习”的挑战,即当新任务的数据量非常有限时如何有效地学习。传统学习的数据点是一个样本,而元学习的数据点是一个小数据集(任务),任务包含了很多样本。元学习对每个任务中的每个样本进行训练得到每个任务的loss,并得到任务的损失和losses。对losses进行优化来更新元学习模型的参数。MA
- Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in theFederated Setting
小蜗子
知识图谱的结构动态补全知识图谱人工智能深度学习
摘要我们研究了知识外推问题,以在联邦设置中嵌入新兴知识图(KGs)带来的新组件(即实体和关系)。在这个问题中,在现有的KG上训练的模型需要嵌入一个新的KG,其中包含不可见的实体和关系。为了解决这个问题,我们引入了元学习设置,在现有的KG上采样一组任务来模拟新KG上的链接预测任务。基于采样任务,我们元训练了一个图神经网络框架,该框架可以基于结构信息为未见组件构建特征并为其输出嵌入。实验结果表明,我们
- chatGPT笔记
hit56实验室
机器学习人工智能深度学习
文章目录一、GPT之技术演进时间线二、chatGPT中的语言模型instructGPT跟传统语言LM模型最大不同点是什么?三、instructGPT跟GPT-3的网络结构是否一样四、GPT和BERT有啥区别五、chatGPT的训练过程是怎样的?六、GPT3在算数方面的能力七、GPT相比于bert的优点是什么八、元学习(meta-learning)是什么九、chatGPT的优缺点十一、chatGPT
- 论文阅读:Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks
BlueagleAI
论文阅读
前言要弄清MAML怎么做,为什么这么做,就要看懂这两张图。先说MAML**在做什么?**它是打着Mate-Learing的旗号干的是few-shotmulti-taskLearning的事情。具体而言就是想训练一个模型能够使用很少的新样本,快速适应新的任务。定义问题我们定义一个模型fff,输入xxx输出aaa。-定义每一个Task-TTT包含一个损失函数LLL,一个原始观察q(x1)q(x_1)q
- 论文阅读 - Few-shot Network Anomaly Detection via Cross-network Meta-learning
无脑敲代码,bug漫天飞
图异常节点检测论文阅读
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2102.11165.pdf目录摘要:引言问题定义方法GraphDeviationNetworksCross-networkMeta-learning摘要:网络异常检测旨在找到与绝大多数行为显着不同的网络元素(例如节点、边、子图)。它对从金融、医疗保健到社交网络分析等各种应用产生了深远的影响。由于难以承受的标签成本,现有方法主要是以无监督的方式
- 深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等
深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等1.元学习概述1.1元学习概念元学习(Meta-Learning)通常被理解为“学会学习(Learning-to-Learn)”,指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。在基础学习过程中,内部(或下层/基础)学习算法解决由数据集和目标定义的任务。在元学习过程中,外部(或上层/元)算法更新内部学习算法,使其学习的模型改进外部目标
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- 论文笔记:Prompt-Based Meta-Learning For Few-shot Text Classification
Daisymanman
提示学习自然语言处理论文阅读深度学习人工智能
论文来源:EMNLP2022论文地址:2022.emnlp-main.87.pdf(aclanthology.org)代码地址:GitHub-MGHZHANG/PBMLGB/T7714ZhangH,ZhangX,HuangH,etal.Prompt-BasedMeta-LearningForFew-shotTextClassification[C]//Proceedingsofthe2022Con
- Meta-Learning and in-context Learning
hithithithithit
nlpknowledgeinductivetransductivemeta-learningini-context
目录前导:InductiveLearningtransductivelearningMeta-LearningDefinition:Howtotrainin-contextLearning前导:InductiveLearning译为“归纳式学习”,即根据对以往数据的观察,来预测新数据的属性;在机器学习中,就是根据已有数据,学习出一个分类器,然后应用到新的数据或任务,对应meta-learning。
- 论文阅读(62)Meta-learning for semi-supervised few-shot classification
续袁
1.论文相关ICLR2018image.png2.摘要2.1摘要在小样本分类中,我们感兴趣的是学习算法,它只从少数标记的例子中训练分类器。近年来,基于元学习的小样本分类研究取得了一些进展,在元学习中,定义了一个学习算法的参数化模型,并对代表不同分类问题的片段(episodes)进行训练,每个片段(episodes)都有一个小的标记训练集和相应的测试集。在这项工作中,我们将这几个小样本分类范例推进到
- [行人重识别论文阅读]Meta Batch-Instance Normalization for Generalizable Person Re-Identification
zlsd21
行人重识别论文阅读深度学习神经网络机器学习计算机视觉
论文地址:https://arxiv.org/abs/2011.14670论文代码:https://github.com/bismex/MetaBIN.预备知识:meta-learning[李宏毅老师的讲解笔记]1文章思想BN(batchnormalization):图像增强方法,相对于IN来说是增强了不同域间的差异IN(instancenormalization):DG(Domaingenera
- 【论文阅读】Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection
c1assy
Few-shotobjectdetection论文阅读目标检测机器学习
从几个例子中检测稀有物体是一个新出现的问题。先前的工作表明Meta-Learning是一种有希望的方法。但是,微调技术很少引起注意。我们发现,在稀有类上只对现有探测器的最后一层进行微调对于Few-ShotObjectDetection至关重要。这样一种简单的方法在当前基准上比元学习方法高出大约2~20个百分点,有时甚至比以前的方法提高了一倍的准确率。然而,少数样本中的高方差(highvarianc
- 元学习(Meta-learning)——让机器学习如何学习
偶尔写一写
1元学习概述元学习的意思即“学会如何学习”。在机器学习中,工作量最大也是最无聊的事情就是调参。我们针对每一个任务从头开始进行这种无聊的调参,然后耗费大量的时间去训练并测试效果。因此,一个直观的想法是:我们是否能让机器自己学会调参,在遇到相似任务时能够触类旁通、举一反三,用不着我们从头开始调参,也用不着大量标签数据重新进行训练。通常的机器学习是针对一个特定的任务找到一个能够实现这个任务的functi
- chatgpt
Jeu
自然语言处理人工智能chatgpt
ChatGPT/InstructGPT详解-知乎GPT-1:采用了Transformer为核心结构,自左向右生成式的构建预训练任务。GPT-2:最重要的思想是提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想。GPT-3:训练使用了情境学习(In-contextLearning),它是元学习(Meta-learning)的一种,元学习的核心思想在于通过少量的数据寻找一个合适的初始化范围,
- ztree设置禁用节点
3213213333332132
JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
ztree设置禁用节点的时候注意,当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据,否者会获取不到节点对象,导致设置禁用没有效果。
$(function(){
showTree();
setDisabledNode();
});
- JVM patch by Taobao
bookjovi
javaHotSpot
在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch,共四个,有意思,记录一下。
7050685:jsdbproc64.sh has a typo in the package name
7058036:FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM
7060619:C1 should respect inline and
- 将session存储到数据库中
dcj3sjt126com
sqlPHPsession
CREATE TABLE sessions (
id CHAR(32) NOT NULL,
data TEXT,
last_accessed TIMESTAMP NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
<?php
/**
* Created by PhpStorm.
* User: michaeldu
* Date
- Vector
171815164
vector
public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) {
for (int i = 0; i < cart.size(); i++) {
if (cart.get(i).getId().equals(id)) {
cart.remove(i);
- 各连接池配置参数比较
g21121
连接池
排版真心费劲,大家凑合看下吧,见谅~
Druid
DBCP
C3P0
Proxool
数据库用户名称 Username Username User
数据库密码 Password Password Password
驱动名
- [简单]mybatis insert语句添加动态字段
53873039oycg
mybatis
mysql数据库,id自增,配置如下:
<insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id"
parameterType=&
- struts2拦截器配置
云端月影
struts2拦截器
struts2拦截器interceptor的三种配置方法
方法1. 普通配置法
<struts>
<package name="struts2" extends="struts-default">
&
- IE中页面不居中,火狐谷歌等正常
aijuans
IE中页面不居中
问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示,列表页的页面在火狐谷歌中正常,在IE6、7、8中都不中,觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识,仔细查看后发现,列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义,就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
- String,int,Integer,char 几个类型常见转换
antonyup_2006
htmlsql.net
如何将字串 String 转换成整数 int?
int i = Integer.valueOf(my_str).intValue();
int i=Integer.parseInt(str);
如何将字串 String 转换成Integer ?
Integer integer=Integer.valueOf(str);
如何将整数 int 转换成字串 String ?
1.
- PL/SQL的游标类型
百合不是茶
显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;
PL/SQL中游标的声明;
1,声明游标
2,打开游标(默认是关闭的);
3,提取数据
4,关闭游标
注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标
隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
- JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比
bijian1013
JUnit4单元测试
一.基础知识
JUnit4使用Java5中的注解(annotation),以下是JUnit4常用的几个annotation: @Before:初始化方法 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与BeforeClass区别,后者是对于所有方法执行一次)@After:释放资源 对于每一个测试方法都要执行一次(注意与AfterClass区别,后者是对于所有方法执行一次
- 精通Oracle10编程SQL(12)开发包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发包
*包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型(例如TABLE类型和RECORD类型)、PL/SQL项(例如游标和游标变量)和PL/SQL子程序(例如过程和函数)
*/
--包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序,它由包规范和包体两部分组成
--建立包规范:包规范实际是包与应用程序之间的接口,它用于定义包的公用组件,包括常量、变量、游标、过程和函数等
--在包规
- 【EhCache二】ehcache.xml配置详解
bit1129
ehcache.xml
在ehcache官网上找了多次,终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了,这个文档包含在ehcache.xml的注释中!
ehcache.xml : http://ehcache.org/ehcache.xml
ehcache.xsd : http://ehcache.org/ehcache.xsd
ehcache配置文件的根元素是ehcahe
ehcac
- java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL
白糖_
javaeclipsespringtomcatWeb
今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题:在web.xml中配置了spring的上下文监听器:
<listener>
<listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class>
</listener>
随后启动
- angular.element
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.element
angular.element
描述: 包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串,把它作为一个jQuery元素来处理。(类似于jQuery的选择器啦) 如果jQuery被引入了,则angular.element就可以看作是jQuery选择器,选择的对象可以使用jQuery的函数;如果jQuery不可用,angular.e
- java-给定两个已排序序列,找出共同的元素。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class CommonItemInTwoSortedArray {
/**
* 题目:给定两个已排序序列,找出共同的元素。
* 1.定义两个指针分别指向序列的开始。
* 如果指向的两个元素
- sftp 异常,有遇到的吗?求解
Chen.H
javajcraftauthjschjschexception
com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460)
at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154)
at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
- [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么?
comsci
人工智能
我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....
我们可以尝试一下...在某些神经
- 通过LAC和CID获取经纬度信息
dai_lm
laccid
方法1:
用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html,然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0),如果数据正确就可以获得相应的经纬度
方法2:
发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
- JAVA的困难分析
datamachine
java
前段时间转了一篇SQL的文章(http://datamachine.iteye.com/blog/1971896),文章不复杂,但思想深刻,就顺便思考了一下java的不足,当砖头丢出来,希望引点和田玉。
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- 小学5年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
money 钱
paper 纸
speak 讲,说
tell 告诉
remember 记得,想起
knock 敲,击,打
question 问题
number 数字,号码
learn 学会,学习
street 街道
carry 搬运,携带
send 发送,邮寄,发射
must 必须
light 灯,光线,轻的
front
- linux下面没有tree命令
dcj3sjt126com
linux
centos p安装
yum -y install tree
mac os安装
brew install tree
首先来看tree的用法
tree 中文解释:tree
功能说明:以树状图列出目录的内容。
语 法:tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
- Map迭代方式,Map迭代,Map循环
蕃薯耀
Map循环Map迭代Map迭代方式
Map迭代方式,Map迭代,Map循环
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蕃薯耀 2015年
- Spring Cache注解+Redis
hanqunfeng
spring
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redis</artifactId>
- Guava中针对集合的 filter和过滤功能
jackyrong
filter
在guava库中,自带了过滤器(filter)的功能,可以用来对collection 进行过滤,先看例子:
@Test
public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() {
List<String> names = Lists.newArrayList("John"
- 学习编程那点事
lampcy
编程androidPHPhtml5
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip
nannan408
ByteBuffer
1.前言。
如题,limit其实就是可以读取的字节长度的意思,flip是清空的意思,mark是标记的意思 。
2.例子.
例子代码:
String str = "helloWorld";
ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes());
Sy
- org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1
Everyday都不同
$转义el表达式
最近在做Highcharts的过程中,在写js时,出现了以下异常:
严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception
org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
- 用Java实现发送邮件到163
tntxia
java实现
/*
在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件?如何接收邮件?如何访问多个文件夹等。问题零散,而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。
本人之前所做过一个java项目,其中包含有WebMail功能,当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间,总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题,因此把我的一些经验帖出来,希望对大家有些帮助。
此篇仅介绍用
- 探索实体类存在的真正意义
java小叶檀
POJO
一. 实体类简述
实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口,在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的
POJO(Plain Old Java Objects)简单的Java对象
它的一般格式就是
public class A{
private String id;
public Str