- Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习(deeplab、resnet101等等)
听风吹等浪起
图像分割计算机视觉人工智能
1、前言Unet图像分割之前介绍了不少,具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割,前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来,保存在txt文本里,这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值,就代表分割要分出几个类别。具体可以参考:Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参
- 探索XGBoost:深度集成与迁移学习
Echo_Wish
Python笔记Python算法迁移学习机器学习人工智能
导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念,它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。本教程将详细介绍如何在Python中使用XGBoost进行深度集成与迁移学习,包括模型集成、迁移学习的概念和实践等,并提供相应的代码示例。模型集成模型集成是一种通过组合多个模型来提高性能的技术。XGBoost提供了集成多个弱学习器的功能,可以通过设置booster参数来选择集成模型。以下是一个简单的示例:i
- 机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
半亩花海
学习笔记机器学习深度学习迁移学习学习人工智能
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也存在交叉和重叠,有时候也会结合使用来解决实际问题。一、四种“学习”1.机器学习机器学习是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统利用数据和经验,来不断改善和优化自身的性能。其核心思
- 预训练和微调在迁移学习中的作用
一条小小yu
迁移学习人工智能机器学习
在机器学习和深度学习中,"pre-training"(预训练)和"fine-tuning"(微调)是两个常见且重要的概念,它们通常在迁移学习场景中使用,以提高模型在特定任务上的性能。预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。这个阶段的目的是让模型学习到一些通用的特征或知识,这些特征或知识可以帮助模型在后续的特定任务上表现更好。预
- Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断
哥廷根数学学派
故障诊断信号处理深度学习python迁移学习开发语言
目前很多机器学习和数据挖掘算法都是基于训练数据和测试数据位于同一特征空间、拥有相同数据分布的假设。然而在现实应用中,该假设却未必存在。一方面,如果将利用某一领域数据训练得到的模型直接应用于新的目标领域,领域之间切实存在的数据差异可能会导致模型效果的骤然下降。另一方面,如果直接在新的目标领域中进行模型的训练,其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题,难以达到令人满意的学习效果
- 【深度学习:迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习
jcfszxc
深度学习知识专栏深度学习迁移学习人工智能
【深度学习:迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习什么是迁移学习?为什么不从头开始训练模型?迁移学习的优点是:如何使用预训练模型进行迁移学习:迁移学习的过程:实施迁移学习来构建人脸识别模型:模型的构建分为3个步骤:1.导入预训练模型并添加密集层。2.将训练数据加载到图像数据生成器中。3.通过预测验证数据标签加载训练模型和模型评估结论:本文的目的是使用迁移学习快速、轻松地解决图像识别问题。为了演示,
- 【前沿技术杂谈:迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义 [2023 年 12 月更新]
jcfszxc
深度学习知识专栏人工智能迁移学习机器学习
【前沿技术杂谈:迁移学习】欧洲人工智能法案对人工智能开发者的意义[2023年12月更新]定义、一般原则和禁止做法人工智能系统开发者基于风险的义务固定和通用人工智能开发人员(第3/28条)基础模型的提供者(第28b条)生成人工智能模型的提供商(第28b4条)高风险人工智能系统和分类(第6/7条)治理和执行12月修正案和批准最后的评论TL;DRAI窥视,准备迎接冲击!欧盟人工智能法案即将推出,这是世界
- 低资源学习与知识图谱:构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能低资源
目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域,低资源学习成为一个备受关注的话题,尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
- 深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别
starlet_kiss
机器学习深度学习人工智能迁移学习
经过之前深度学习的实践,无论是自己搭建的CNN网络也好,还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好,都有其优点以及不足。本次实验通过对各种常用的CNN网络模型进行调用,了解一下它们的特点,对比一下在对于同一数据集进行分类时的准确率。本次所调用的CNN模型有:VGG16VGG19ResNetDensenet模型1.导入库importtensorflowastfimportnumpyasnpimportm
- LLM大模型常见问题解答(2)
lichunericli
LLM人工智能语言模型
对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列是基于自注意力机制的深度学习模型,主要用于处理和生成人类语言。基本原理自然语言理解:模型通过对大量文本数据的预训练,学习到语言的统计规律,从而能够在不同的语言任务上表现出自然语言理解的能力。迁移学习:GPT类模型首先在一个广泛的数据集上进行预训练,以掌握语言的通用表示,然后可以在
- 大模型注入领域知识,模型体验和Token重复知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1如何给LLM注入领域知识?给LLM(低层次模型,如BERT、GPT等)注入领域知识的方法有很多。以下是一些建议:数据增强:在训练过程中,可以通过添加领域相关的数据来增强模型的训练数据。这可以包括从领域相关的文本中提取示例、对现有数据进行扩充或生成新的数据。迁移学习:使用预训练的LLM模型作为基础,然后在特定领域的数据上进行微调。这样可以利用预训练模型学到的通用知识,同时使其适应新领域。领域专家标
- 深度学习基础
EEPI
深度学习人工智能
深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的loss不一样,且验证集的loss高很多,有2种原因:1.方差太大。模型没见过
- 基于NSGA-II的深度迁移学习
代码缝合怪
机器学习+深度学习迁移学习人工智能机器学习
深度迁移学习迁移学习是一种机器学习技术,它允许一个预训练的模型被用作起点,在此基础上进行微调以适应新的任务或数据。其核心思想是利用从一个任务中学到的知识来帮助解决另一个相关的任务,即使这两个任务的数据分布不完全相同。这种方法可以加速学习过程,提高模型性能,并减少对新数据标注的依赖。为什么要迁移大数据与少标注的矛盾在大数据的时代背景下,我们所面临的数据量呈现爆炸性增长,同时数据类型也变得日益复杂多样
- Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制
cofisher
Tensorflow2.0深度学习PHM项目实战--建模篇深度学习pythontensorflow
文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中,我们经常需要查看某层权重的变化过程,这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示,我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络,然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
- Tensorflow2.0 评价模型复杂度:参数量、FLOPs 和 MACC 计算
cofisher
深度学习PHM项目实战--建模篇tensorflow深度学习卷积python
文章目录项目介绍代码实现:对于迁移学习网络(复杂)1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现:对于自编写网络(简单)1、导入网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC项目介绍在论文写作时,我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析,主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs和MACC,它们的计
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DaNN
cofisher
PHM项目实战--建模篇PyTorchpytorch迁移学习人工智能
文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义MMD损失5、定义训练函数5.1nn.CrossEntropyLoss()5.2.detach()5.3.sizeVS.shape5.4.to(DEVICE)5.5.max()5.6optimizer.zero_grad()
- 论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
饮冰l
图弱监督数据挖掘机器学习神经网络深度学习
前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说,本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习,首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后,作者分析了在四种不同的图数据增强条件下,不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
- 【多模态大模型】GLIP:零样本学习 + 目标检测 + 视觉语言大模型
Debroon
医学大模型:健康长寿学习目标检测人工智能
GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型?统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文:https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码:https://github.com/microsoft/GLIP核心
- 【PyTorch】实现迁移学习框架DANN
cofisher
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文章目录前言代码实现1、导入数据库关于torch.manual_seed(1)2、参数设置3、数据导入4、定义训练函数4.1nn.CrossEntropyLoss()4.2.detach()4.3.sizeVS.shape4.4.to(DEVICE)4.5.max()4.6optimizer.zero_grad()4.7len(data
- PyTorch 2.2 中文官方教程(十五)
绝不原创的飞龙
人工智能pytorch人工智能python
(beta)计算机视觉的量化迁移学习教程原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0提示为了充分利用本教程,我们建议使用这个Colab版本。这将允许您尝试下面提供的信息。作者:ZafarTakhirov审阅者:RaghuramanKrishna
- Python 处理小样本数据的文档分类问题
田猿笔记
python知识库分类人工智能数据挖掘
在处理小样本数据的文档分类问题时,可以尝试使用迁移学习或者基于预训练模型的方法,如BERT、GPT等。然而,直接在这里编写一个完整的深度学习文档分类代码超出了这个平台的限制,但我可以为你提供一个基本的思路和简单示例,你可以根据这个思路进一步研究并实现。#导入必要的库fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationim
- 【文本到上下文 #10】探索地平线:GPT 和 NLP 中大型语言模型的未来
无水先生
NLP高级和ChatGPT人工智能自然语言处理gpt语言模型
一、说明 欢迎阅读我们【文本到上下文#10】:此为最后一章。以我们之前对BERT和迁移学习的讨论为基础,将重点转移到更广阔的视角,包括语言模型的演变和未来,特别是生成式预训练转换器(GPT)及其在NLP中的重要作用。 在最后一章中,我们将探讨:语言模型概述:了解它们在NLP中的作用和演变。GPT模型:深入研究GPT谱系及其影响。大型语言模型(LLM):揭示潜力和挑战。现实世界的NLP应用:这些
- AI预测-注意力机制/多头注意力机制及其tensorflow实现
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- 迁移学习Transfer Learning的优缺点,以及在使用迁移学习的注意事项!
小桥流水---人工智能
机器学习算法Python程序代码迁移学习人工智能机器学习
迁移学习TransferLearning1.迁移学习的优点和缺点:2.使用迁移学习时,需要解决以下问题:1.迁移学习的优点和缺点:迁移学习是一种机器学习方法,它可以使机器学习模型利用已有任务的学习结果,来帮助解决相似的新任务。优点:知识转移:迁移学习的核心思想是将在一个领域学到的知识应用到另一个领域。这使得我们可以在已有的数据集上训练模型,然后将这个模型应用到新的、不同的数据集上。避免重新训练:对
- 迁移学习实现图片分类任务
Cuteboom
迁移学习分类人工智能
导入工具包importtimeimportosimportnumpyasnpfromtqdmimporttqdmimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#忽略烦人的红色提示importwarningsw
- 大模型微调LoRA训练与原理
谦虚且进步
人工智能学习Python数据分析机器学习算法人工智能
1.什么是LoRA?LoRA的全称是LOW-RANK-ADAPTATION。是一种实现迁移学习的技术手段。2.矩阵的秩?秩是一个向量空间的基向量的个数。例如:二维平面坐标系存在两个基向量,平面上任意的一个向量都可以使用这两个基向量进行线性表示,则秩为2。三维空间中则有3个基向量。3维空间存在很多对的基向量,而正交的基向量才是最简单的。秩是矩阵特有的属性。3.Transforerm中的矩阵有哪些?很
- yolo系列多卡训练命令
Midsummer啦啦啦
深度学习YOLO深度学习机器学习
yolo系列多卡训练多卡训练命令示例pythontrain.py--batch64--datacoco.yaml--weightsyolov5s.pt--device0,1参数–batch:指定GPU一次处理的样本数量,即批量–data:指定描述训练和验证数据集位置,以及标签类别的配置文件–weights:指定预训练权重,如果指定了预训练权重那么就不用从0开始训练,这样有助于迁移学习–device
- 基于PaddleDetection的锥桶检测并在Gazebo环境中实现部署
飞桨PaddlePaddle
python人工智能深度学习大数据编程语言
点击左上方蓝字关注我们【飞桨开发者说】吴瀚,武汉理工大学本科在读,人工智能技术爱好者、飞桨开发者,希望能将AI技术更好地落地实践、服务生活。感兴趣的方向有:计算机视觉、迁移学习、推理部署。项目简介本项目基于飞桨开发套件PaddleDetection,实现在Gazebo环境中的锥桶检测,并使用PaddleInference2.0实现在X86Linux环境中的部署。Gazebo是一款优秀的开源物理仿真
- 多场景多任务学习在美团到店餐饮推荐的实践
文文学霸
学习人工智能深度学习
总第556篇2023年第008篇美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中,基于多场景的业务背景,提出了分层信息抽取网络,提升了多场景多任务的建模效果。相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE2023收录,本文详细阐述了多场景多任务学习的解决方案,希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。1.背景2.层次化信息抽取网络2.1问题定义2.2方法介绍2.3训练目标3.实验3
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数