- 《Python深度学习》第四讲:计算机视觉中的深度学习
earthzhang2021
2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一,它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下,计算机可以自动识别照片中的物体、人脸,甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇?其实,这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络(CNN)。今天,我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络(CNN)是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
- Python深度学习033:Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系
若北辰
Python深度学习python深度学习pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密,它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述:PythonPython是一种编程语言,广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库,用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API,使
- Python 在深度学习中的应用
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人工智能python深度学习开发语言
深度学习是机器学习的一个分支,它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言,在深度学习领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍Python在深度学习中的应用,包括深度学习的基础概念、Python深度学习库和框架、实际案例。二、深度学习的基础概念1.神经网络神经网络是深度学习的基础,它由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号,进行加权求和,并通
- PyTorch:Python深度学习框架使用详解
零 度°
pythonpython深度学习pytorch
PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发,因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图:PyTorch的计算图在运行时构建,使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分:自动计算梯度,简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API:提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
- 基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
图像识别人工智能深度学习
一、介绍害虫识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁(ants)","蜜蜂(bees)","甲虫(beetle)","毛虫(catterpillar)","蚯蚓(earthworms)","蜚蠊(earwig)","蚱蜢(grasshopper)","飞蛾(moth)","鼻涕虫(slug)","蜗牛
- Python深度学习之路:TensorFlow与PyTorch对比
步入烟尘
Python超入门指南全册python深度学习tensorflow
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
Python深度学习实践:神经网络在异常检测中的应用关键词:深度学习,神经网络,异常检测,Python,TensorFlow,PyTorch,模型优化,实战案例摘要:本文深入探讨了深度学习在异常检测领域的应用。通过Python实现的神经网络,本文介绍了深度学习的基本概念、核心算法、模型优化方法,并提供了详细的实战案例,包括数据预处理、模型训练和评估。读者将了解如何使用深度学习技术检测金融欺诈、网络
- Python深度学习实践:使用TensorFlow构建图像分类器
Evaporator Core
Python开发经验python深度学习tensorflow
摘要随着深度学习技术的飞速发展,图像识别已成为AI领域的热点应用之一。本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架,从零开始构建一个简单的图像分类器。我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的基本原理,实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型,并通过实战代码演示整个过程,最终展示模型的训练与评估。一、环境配置与库导入确保已安装Python3.7+版本,以及Tenso
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
- python中keras_Python深度学习——keras(一)
weixin_39534321
python中keras
神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据,出来的数据变得更加有用(吃进去的是草,挤出来的是奶)。大多数深度学习,都是将若干个简单的层给链接起来,实现渐进式的数据过滤,也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist#加载keras中的mn
- 超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架(含实例及完整代码)
AI_DL_CODE
人工智能python深度学习tensorflow
一、深度学习概述(一)深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支,其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型,让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔,早期它源于对人工神经网络的研究,从简单的感知机模型开始。在发展初期,由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素,发展较为缓慢。然而,随着计算机技术的飞速发展,尤
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- Keras深度学习框架入门及实战指南
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Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库,它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现,特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
- 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
- Python深度学习(使用 LSTM 生成文本)--学习笔记(十八)
呆萌的小透明
深度学习神经网络深度学习
第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。的确,到目前为止,我们见到的人工智能艺术作品的水平还很低。人工智能还远远比不上人类编剧、画家和作曲家。但是,替代人类始终都不是我们要谈论的主题,人工智能不会替代我们自己的智能,而是会为我们的生活和工作带来更多的智能,即另一种类型的智能。在许多领域,特别是
- Python深度学习:构建下一代智能系统
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pythonpython深度学习开发语言Transformer模型目标检测算法Attention
近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,本文讲解注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GA
- python深度学习框架——TensorFlow
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pythonpythontensorflow
TensorFlow,由Google开发的开源机器学习库,以其强大的功能和灵活性,在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。TensorFlow核心概念在TensorFlow中,**张量(Tensor)**是基本的数据单元,可以视为多维数组。**计算图(ComputationGraph)是由节点(代表数学运算)和边(代表张
- 校园打架行为识别检测系统 YOLOv5
燧机科技SuiJi
YOLO人工智能python计算机视觉开发语言
校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术,校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。校园打架行为识别检测系统利用学校监控对校园、广场等区域进行实时监测,当监测到有人打架斗殴时,系统立即抓拍存档语音提醒,并将打架行为回传给学校监控后台,提醒后台人员及时处理打架情况。在YOLO系列算法中,针对不同的数据集,都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段,模型
- [Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解(异常解决中)
Eastmount
人工智能pythonbert实体识别bert4keras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究,构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主,介绍融合Bert的实体识别研究,使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而,该代码最终结果有些问题,目前还在解决中,但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章,希望对您有帮助,如
- [Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解
Eastmount
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从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现威胁情报实体识别,利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。这篇文章将以中文语料为主,介绍中文命名实体识别研究,并构建BiGRU-CRF模型实现。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!由于上一篇文章详细讲解ATT
- 如何使用Hugging Face:对Transformer和pipelines的介绍
第欧根尼的酒桶
transformer深度学习人工智能
一、transformer介绍众所周知,transformer模型(如GPT-3、LLaMa和ChatGPT)已经彻底改变了人工智能领域。它们不仅被用于自然语言处理,还被应用于计算机视觉、语音处理和其他任务中。HuggingFace是一个以变换器为核心的Python深度学习库。因此,在我们深入了解其工作原理之前,我们将探讨什么是transformer,以及为什么它们能够支持如此强大的模型。1.递归
- 基于python深度学习的中文情感分析的系统,附源码
计算机徐师兄
Python项目python深度学习开发语言情感分析系统中文情感分析
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12W+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- python常用的深度学习框架
攻城狮的梦
python开发python开发语言
目录一:介绍二:使用Python中有几个非常受欢迎的深度学习框架,它们提供了构建和训练神经网络所需的各种工具和库。以下是一些最常用的Python深度学习框架:一:介绍TensorFlow:由Google开发的TensorFlow是最受欢迎的深度学习框架之一。它支持分布式训练,能够在不同硬件上高效运行,包括CPU、GPU和TPU。TensorFlow还提供了一个高级API,称为Keras,它使构建和
- 第7章 python深度学习——波斯美女
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python深度学习美女
第7章高级的深度学习最佳实践本章包括以下内容:Keras函数式API使用Keras回调函数使用TensorBoard可视化工具开发最先进模型的重要最佳实践本章将介绍几种强大的工具,可以让你朝着针对困难问题来开发最先进模型这一目标更近一步。利用Keras函数式API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用Python函数一样使用Keras模型。Ker
- 第8章 python深度学习——波斯美女
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深度学习美女人工智能
第8章生成式深度学习本章包括以下内容:使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。2015年夏天,我们见识了Google的DeepDream算法,它能够将一张图像转化为狗眼睛和错觉式伪影(pareidolicartifact)混合
- 第4章 python深度学习——(波斯美女)
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python深度学习美女
第4章机器学习基础本章包括以下内容:除分类和回归之外的机器学习形式评估机器学习模型的规范流程为深度学习准备数据特征工程解决过拟合处理机器学习问题的通用工作流程学完第3章的三个实例,你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题,而且也看到了机器学习的核心难题:过拟合。本章会将你对这些问题的直觉固化为解决深度学习问题的可靠的概念框架。我们将把所有这些概念——模型评估、数据预处理、特征工程、解决过
- 第5章 (python深度学习——波斯美女)
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深度学习计算机视觉python
第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容:理解卷积神经网络(convnet)使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络,也叫convnet,它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型。你将学到将卷积神经网络应用于图像分类问题,特别是那些训练数据集较小的问题。如果你工作的地方并
- 第3章-python深度学习——(波斯美女)
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python深度学习美女
第3章神经网络入门本章包括以下内容:神经网络的核心组件Keras简介建立深度学习工作站使用神经网络解决基本的分类问题与回归问题本章的目的是让你开始用神经网络来解决实际问题。你将进一步巩固在第2章第一个示例中学到的知识,还会将学到的知识应用于三个新问题,这三个问题涵盖神经网络最常见的三种使用场景:二分类问题、多分类问题和标量回归问题。本章将进一步介绍神经网络的核心组件,即层、网络、目标函数和优化器;
- 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 =