- 免费像素画绘制软件 | Pixelorama v1.0.3
dntktop
软件运维windows
Pixelorama是一款开源像素艺术多工具软件,旨在为用户提供一个强大且易于使用的平台来创作各种像素艺术作品,包括精灵、瓷砖和动画。这款软件以其丰富的工具箱、动画支持、像素完美模式、剪裁遮罩、预制及可导入的调色板等特色功能,满足了像素艺术家们的各种需求。用户可以享受到动态工具映射、洋葱皮效果、帧标签、播放动画时绘制等高级功能,以及非破坏性的、完全可定制的图层效果,如轮廓、渐变映射、阴影和调色板化
- 昇思MindSpore AI框架MindFormers实践3:ChatGLM3-6B对一段文字进行提取
skywalk8163
人工智能项目实践人工智能mindspore
MindSpore和MindFormers安装参见:昇思AI框架实践1:安装MindSpoe和MindFormers_miniconda安装mindspore-CSDN博客使用了MindSpore2.2和MindFormers1.0支持的模型:KeyError:"modelmustbeinodict_keys(['gpt2','gpt2_lora','gpt2_xl','gpt2_xl_lora'
- 一文看懂物联网通信技术
SEEKSEE AIoT
物联网
无线通信传输是实现万物互联的重要环节,其在传输速度及成本方面具有显著优势。今天我们将一起聊聊物联网无线通信的几种常见类型,了解其优势及应用。你好!物联网的无线通信技术种类繁多,从通信距离上可分为短距离(近距离)无线通信技术和低功耗广域网(远距离)通信技术。近距离通信技术包括Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等,远距离通信技术以2G/3G/4G/5G、LPWAN(NB-IoT、eMTC、LoRa等)为代
- 三相电表智能抄表是什么?
BZWL_BZWL
自动化运维人工智能数据分析大数据
一、三相电表智能抄表简述三相电表智能抄表操作系统是电力领域科学化管理不可或缺的一部分,它利用先进的物联网,完成了对三相电表数据库的自动采集、传送、解决与分析,大大提升了电力经营效率和服务水平。二、原理与优势1.原理:智能电表内嵌感应器,可精准测量三相电电压、电流和功率等数据。这些信息根据无线通讯模块(如GPRS、NB-IoT等)传送到云服务器,完成智能抄表。与此同时,电度表还能实时检测电网情况,防
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-unsloth(让微调起飞)-单机单卡-V100(十七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习语言模型自然语言处理
一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用unsloth去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下,这可以大大节省微调所需的时间,提高开发效率。其次,可减少80%的内存使用。这对于资源有限的环境或者需要同时运行多个微调任务的
- 大模型微调 - 基于预训练大语言模型的对话生成任务 训练代码
西笑生
大模型大模型自然语言处理微调
大模型微调-基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色,回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfrompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_modelfrom
- QLoRa使用教程
云帆@
训练peft人工智能
一、定义定义案例1二、实现定义QLoRa:量化+LoRa.网址:https://huggingface.co/docs/peft/main/en/developer_guides/quantization案例11.4bit量化+LoRaimporttorchfromtransformersimportBitsAndBytesConfigconfig=BitsAndBytesConfig(load_
- 大模型基础知识-LoRA与QLoRA
破壁者-燕
深度学习
介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术,旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。LoRA的核心思想是将全量参数更新分解为低秩矩阵的形式,从而显著减少参数数量和计算开销。核心思想:低秩分解:将大模型的权重矩阵表示为两个低秩矩阵的乘积。这种分解方法不仅保留了原始模型的表示能力,还显著减少了微调过程中需
- 通感算一体化:(一)初步阐明定义和挑战
炸膛坦客
无线感知信息与通信自动驾驶智慧城市
常用的无线感知波无线电波频率高于300MHz的电磁波为微波波段,频率不同、波长不同、传输距离也各不相同。这类微波波长短,绕射能力差,往往用作视距(LoS)或者超视距中继通信。下面将分别介绍微波波段的几种代表性技术:WiFi、mmWave、UWB、Bluetooth、RFID、(NFC、ZigBee、LoRa、NB-IoT)这几种常见技术。前五种见于无线感知领域,后四种包括现在的5G、LTE等多用于
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- 大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题
剑圣土豆
算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
- [Lora][微调] Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题
翔迅AI
python
@[Lora][微调]Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题关于Qwen-VL在lora过程中出现的问题总结。模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'参考github中issue253给出的意见,修改Qwen-VL-Chat/v
- 2023-07-12
大法师的输出
模型:xxmix9realistic_v30LoRA:,,,室内、起居室、咖啡杯等构建环境氛围效果图1(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed,Studiolighting,ultra-finepainting,sharpfocus,physically-basedrendering,extremedetaildescrip
- 【神经网络系列(高级)】神经网络Grokking现象的电路效率公式——揭秘学习飞跃的秘密【通俗理解】
神经美学_茂森
神经网络人工智能算法神经网络学习人工智能
【通俗理解】神经网络Grokking现象的电路效率公式论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.02390参考链接:[1]https://x.com/VikrantVarma_/status/1699823229307699305[2]https://pair.withgoogle.com/explorables/grokking/关键词提炼#Grokking现象#神经网络#
- 记录-小程序720°VR(跳转H5页面实现)
久违的小技巧
小程序小程序vrjavascript
全景浏览提前准备1拍照支架/照片合成软件(KolorAutopanoGiga4.0)或者全景相机2pannellum(pannellum是一个轻量级、免费和开源的Web全景查看器。它使用HTML5、CSS3、JavaScript和WebGL构建,没有插件。)3H5页面引入pannellum.js/css文件,swiper/jquery文件(因为需要在全景图底部显示可切换图片,与dom操作/ajax
- 大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析
阿里技术
架构LLM推理阿里巴巴RPT
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架,支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容,使用高性能的CUDAkernel,包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等,支持多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化
- flux 文生图大模型 自有数据集 lora微调训练案例
loong_XL
深度学习fluxaigcsd文生图多模态
参考:https://github.com/ostris/ai-toolkit目前Flux出现了3个训练工具SimpleTunerhttps://github.com/bghira/SimpleTunerX-LABS的https://github.com/XLabs-AI/x-fluxai-toolkithttps://github.com/ostris/ai-toolkit待支持:https:/
- 【WPF动画】
TIF星空
WPF分享wpf经验分享c#
关于WPF中System.Windows.Media.Animation命名空间下常用动画类的简要介绍、使用方法和适用场景的表格使用场景解释:示例代码1示例代码2:使用`Storyboard`组合多个动画代码解释应用场景动画类描述使用示例适用场景DoubleAnimation用于为double类型的属性(如Width,Height等)创建动画。xml控件大小的变化、透明度的渐变等。ColorAni
- Flutter Theme Tailor Annotation使用指南:自定义主题注解
明似水
flutterflutterandroid
FlutterThemeTailorAnnotation使用指南:自定义主题注解简介theme_tailor_annotation是一个Dart注解包,它与ThemeTailor代码生成器配合使用,用于帮助开发者自定义Flutter应用的主题。ThemeTailor允许开发者通过注解来定义主题相关的属性,然后自动生成相应的主题代码。主要功能注解定义:使用注解来定义主题的属性和值。代码生成:自动生成
- Flora女王的感恩日记
Flora女王
2019.07.31Flora女王的感恩日记感恩我的宇宙哥哥每天都把我照顾的那么好,谢谢,谢谢,谢谢!感恩今天去医院做身体检查医院里的人不是很多我可以顺利完成,谢谢,谢谢,谢谢!感恩今天去医院拿很久以前的一份报告工作人员为我去翻查记录,谢谢,谢谢,谢谢!感恩我的钱宝宝服务于我,现在我可以细细的感受自己要买的每一件物品是否是自己真是所需,谢谢,谢谢,谢谢!感恩今天与公子欢分享我的奇迹时感受到了她的那
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-ms-swift-单机单卡-V100(十二)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习语言模型自然语言处理
一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量
- 2023-07-02
大法师的输出
大模型:breakdomainrealistic_R2333LoRA:,效果图(SFW:2),HDR,UHD,8K,bestquality,masterpiece,Highlydetailed,Studiolighting,ultra-finepainting,sharpfocus,physically-basedrendering,extremedetaildescription,Profess
- 学习 Rust:I/O Ring
老父亲的能量嘎嘣脆
rust学习后端开发语言职场和发展
Areyoudisappointedwithselect,poll,epollorAIO?TryoutthebestI/OpromiseintheLinuxlandscape.您对select、poll、epoll或AIO感到失望吗?尝试Linux环境中最佳的I/O承诺。LinuxhasarichhistoryinmanagingI/Ooperations.Somemechanisms,likes
- 2022-2023学年英语周报九年级第10期答案及试题(初三第十期)
gaokaos
阅读理解:CastleRock,Colorado,isintheFrontRange进入查看:2022-2023学年英语周报九年级第10期答案及试题(初三第十期)CastleRock,Colorado,isintheFrontRangebetweenDenverandColoradoSprings.Thetownwasfirstsettledinthe1870sandnamedfortherock
- 数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI
听忆.
人工智能
数据科学生命周期的7个步骤–在业务中应用AI1.问题定义(BusinessUnderstanding)2.数据收集(DataCollection)3.数据准备(DataPreparation)4.数据探索(ExploratoryDataAnalysis,EDA)5.模型构建(Modeling)6.模型评估(Evaluation)7.模型部署与维护(DeploymentandMaintenance)
- NB-IoT,LoRA,WIFI,蓝牙,Zigbee,MQTT,CoAP之间的关系
hanchufeng2020
物联网
概览(从上往下)应用层协议:MQTT、CoAP...网络层、传输协议:IPv4、IPv6、TCP、6LoWPAN、RPL物理层、数据链路层协议:近距离通信:Dash、NFC、Bluetooth、RFID、IRdA...远距离蜂窝通信:GSM(2G)、WCDMA(3G)、LTE(3.9G)、TD-LTE(4G)、NB-IOT...远距离非蜂窝通信:ZigBee、WiFi、Z-Wave、wHART、L
- 大模型18:微调大模型方法PEFT(LoRA等) — 训练 “ChatGLM2“ 项目
bluewelkin
大模型
微调大模型的方法之一是PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning),其中包括LoRA(Low-RankAdaptation)等技术。PEFT方法能够在不显著增加计算资源消耗的情况下,微调大模型,从而适应特定任务。这种方法特别适用于像“ChatGLM2”这样的预训练大模型。什么是PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)?PEFT是一种优化微
- 大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
百度_开发者中心
prompt人工智能大模型
随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA(LearnedRepresentationsforFinetuning)LoRA是
- 大模型微调技术(Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2、LoRA)_adapter微调 p tuning
Cc不爱吃洋葱
prompt
2022年11月30日,ChatGPT发布至今,国内外不断涌现出了不少大模型,呈现“百模大战”的景象,比如ChatGLM-6B、LLAMA、Alpaca等模型及在此模型基础上进一步开发的特定领域的大模型。今年3月15日,GPT-4发布后,也出现了一些多模态的大模型,比如百度的文心一言、讯飞星火认知大模型等等。要想训练一个针对特定领域的大模型,如果采用全量参数微调(FullParameterFutu
- 欺诈文本分类微调(六):Lora单卡训练
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能机器学习语言模型微调
1.引言前面欺诈文本分类微调(四):构造训练/测试数据集已经构造出了数据集,更之前的欺诈文本分类微调(一):基座模型选型选好了基座模型,这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练。关于微调方法,我们将使用比较普遍的Lora:在模型中注入低秩矩阵的方式。关于训练器,使用transformers库中提供的Trainer类。2.数据准备2.1加载数据导入要使用的基础包。impor
- 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 =