- 云服务业界动态简报-20180128
Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- Python深度学习-环境
cunzai1985
tensorflowpython深度学习人工智能anaconda
Python深度学习-环境(PythonDeepLearning-Environment)Inthischapter,wewilllearnabouttheenvironmentsetupforPythonDeepLearning.Wehavetoinstallthefollowingsoftwareformakingdeeplearningalgorithms.在本章中,我们将学习为Python
- 深度学习-OpenCV运用(3)
红米煮粥
深度学习opencv人工智能
文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习(DeepLearning)与OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)的结合为计算机视觉领域带来了强大的解决方案。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,它提供了大量的视觉处理算法,包括但不限于图像和视频处理、特征检测、对象识别等。二、OpenC
- 【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读深度学习人工智能模型安全
TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine(2024)摘要Atransferfunctionapproach(传递函数方法)hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
- 【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction(2024)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读提取攻击模型安全
摘要Modelextractionattacks(模型提取攻击)currentlyposeanon-negligiblethreat(不可忽视的威胁)tothesecurity(安全性)andprivacy(隐私性)ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset(通过小数据集查询模型)andusingthequeryresultsa
- 【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
弹伦琴的雷登
【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接:GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接:Data发
- python里的i_Python 中[::] 与 [:,:,i] 总结
桌游顽主的航仔
python里的i
最近在学吴恩达的DeepLearning中的第五门课SequenceModel,第一个lab是用Numpy搭建RNN,在搭建RNN的时候用到了Numpy的Slicing([:,:,i]),在这里想总结下[:,:,i]与[::i]的用法,有写的不对的地方请随时指教。总的来说,[::i]是Python中的基础索引,而[:,:,i]是Numpy中对于多维度Array的提取,在StackOverflow中
- 智能合约漏洞检测论文
weixin_45332030
智能合约
综述TestingEthereumSmartContracts:AComparisonofSymbolicAnalysisandFuzzTestingTools符号执行与模糊测试工具的比较综述DeepLearningBasedVulnerabilityDetection:AreWeThereYet?基于深度学习的漏洞检测研究https://github.com/VulDetProject/ReVe
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 【现学现卖】CHEER中的概念解释——k-mer
番茄随笔
“概念理解”CHEER:HierarCHicaltaxonomicclassificationforviralmEtagEnomicdataviadeepleaRning对这篇文章中概念的理解:【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析(1)【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析(2)k-mer单独的k-mer很好理解,就是从一段序列中迭代分割提取长度为k的几个子序列(一般k为奇数,使用例
- Learning Deep Learning(学习深度学习)
weixin_34056162
开发工具人工智能python
作者:chen_h微信号&QQ:862251340微信公众号:coderpai简书地址:https://www.jianshu.com/p/e98...LearningDeepLearning(学习深度学习)TherearelotsofawesomereadinglistsorpoststhatsummarizedmaterialsrelatedtoDeepLearning.SowhywouldI
- 【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks(2023)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读模型窃取防御对抗性扰动
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model(训练深度学习模型)requiresproprietarydata(专有数据)andcomputing-intensiveresources(计算密集型资源).Torecouptheirtrainingcosts(收回训练成本),amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
- DeePhage:预测噬菌体的生活方式
CAAS_IFR_zp
生活
GitHub-shufangwu/DeePhage:Atoolfordistinguishtemperatephage-derivedandvirulentphage-derivedsequenceinmetaviromedatausingdeeplearning安装condacreate-ndeephagecondaactivatedeephagepipinstallnumpypipinstal
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 认识小波-DWT CWT Scattering
闪闪发亮的小星星
数字信号处理与分析计算机视觉人工智能信号处理
这里写自定义目录标题小波变换的种类连续小波变换(CWT)DWTANexampleapplicationofDWTANexampleofCWT5.MachineLearningandDeepLearningwithWaveletScattering小波散射网络大家好。在本次介绍性课程中,我将介绍一些基本的小波概念。我将主要使用一维示例,但相同的概念也可以应用于图像。首先,我们回顾一下什么是小波。现实
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- 精读《深度学习 - 函数式之美》
可口可乐Vip
前端深度学习人工智能
1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛,因为函数式与深度学习模型的契合度很高,TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell就很好的诠释了这个道理。通过这篇文章可以加深我们对深度学习与函数式编程的理解。2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支,通过模拟多层神经元的自编码神经网络,将特征逐步抽象
- 苹果手机怎么学python_我是如何在 Python 内使用深度学习实现 iPhone X 的 FaceID 的...
weixin_39693437
苹果手机怎么学python
雷锋网按:本文为AI研习社编译的技术博客,原标题HowIimplementediPhoneX'sFaceIDusingDeepLearninginPython,作者为SHIVAMBANSAL。翻译|陶玉龙余杭校对|Lamaric整理|MY在最近推出的iPhoneX中,它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法,即TouchID:FaceID。在研发出无边框手机后,苹果公司想开发一种新的方法来快捷
- 解决conda环境下import TensorFlow失败的问题
绿竹巷人
功能安装condatensorflow人工智能
问题描述安装了anaconda的电脑,新建了一个名叫deeplearning的环境,在该环境下已经成功安装了tensorflow。于是在终端打开python并执行代码importtensorflowastfprint(1)除了提示2024-02-2721:50:00.801427:Iexternal/local_tsl/tsl/cuda/cudart_stub.cc:31]Couldnotfind
- Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍
lida2003
Linux深度学习opencvdnn计算机视觉人工智能
DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据,感觉他讲的非常好,也
- 文献阅读(42)——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)
柚子味的羊
文献阅读深度学习分类人工智能
使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages:AreviewIF=6.698/Q1文章目录使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)先验知识/知识拓展文章结构文章结果1.introduction方法1.眼底图像一般的分析pipeline2.
- 深度学习——概念引入
韶光流年都束之高阁
深度学习日记深度学习人工智能职场和发展
深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分:循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分:监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分:计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习(DeepLearning,DL)是机器学习领域中的一个新的研究方向,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据
- ChatGPT魔法1: 背后的原理
王丰博
GPTchatgpt
1.AI的三个阶段1)上世纪50~60年代,计算机刚刚产生2)Machinelearning3)Deeplearning,有神经网络,最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer)2.深度神经网络llyaSutskever:做图像识别,使用了GPT去并行计算及训练。Alexnet数据库已经label好的(李飞飞)GPU算力3.GPT3.1T
- 中科院一区论文复现,改进蜣螂算法,Fuch映射+反向学习+自适应步长+随机差分变异,MATLAB代码...
今天吃饺子
算法学习matlab开发语言
本期文章复现一篇发表于2024年来自中科院一区TOP顶刊《Energy》的改进蜣螂算法。论文引用如下:LiY,SunK,YaoQ,etal.Adual-optimizationwindspeedforecastingmodelbasedondeeplearningandimproveddungbeetleoptimizationalgorithm[J].Energy,2024,286:129604
- 速读-张量流处理器(TSP)
Reacubeth
徐奕的专栏机器学习人工智能体系结构深度学习
Paper:Abts,Dennis,etal.“Thinkfast:atensorstreamingprocessor(TSP)foracceleratingdeeplearningworkloads.”2020ACM/IEEE47thAnnualInternationalSymposiumonComputerArchitecture(ISCA).IEEE,2020.简介本文介绍了一种名为张量流处
- 如何在6个月内学习深度学习(翻译)
三猫后端
原文链接:如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号:机器学习养成记搜索添加微信公众号:chenchenwings机器学习工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months》介绍了6个月内学习并掌握深度学习的实现步骤,每个步骤列出了相应的学习材料和学习目标。本周公众号内容为原文的部分内容翻译。准备6个月内,每周将花费10-20小时。需要一些编程基础。这样便
- 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
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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 =