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貮叁
量化投资分析pythonpython数据分析
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- 量化交易入门(十)Python开发-异常处理
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量化交易入门python开发语言
在Python中,异常处理是一种处理程序在运行时可能发生的错误或异常情况的机制。通过使用try-except语句,我们可以捕获和处理异常,避免程序意外终止。下面是Python异常处理的基本语法:try:#可能引发异常的代码块exceptExceptionType:#处理异常的代码块如果try块中的代码引发了指定类型的异常,程序将跳转到对应的except块中执行异常处理代码。除了基本的try-exc
- 揭开访问者模式的神秘面纱-轻松增强对象行为
danci_ww
设计模式设计模式访问者模式软件工程java面试程序人生
个人主页:danci_系列专栏:《设计模式》制定明确可量化的目标,坚持默默的做事。转载自:探索设计模式的魅力:揭开访问者模式的神秘面纱-轻松增强对象行为探索设计模式的魅力:揭开访问者模式的神秘面纱轻松增强对象行为文章目录一、案例场景1.1经典的运用场景1.2一坨坨代码实现1.3痛点二、解决方案2.1定义2.2案例分析2.3访问者模式结构图及说明2.4使用访问者模式重构示例2.5重构后解决的问题一、
- 神经网络量化
小厂程序猿
人工智能
神经网络量化(NeuralNetworkQuantization)是一种技术,旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求,同时保持其性能。在深度学习中,神经网络模型通常使用高精度的参数(例如32位浮点数)来表示权重和激活值。然而,这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源,特别是在部署到资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示(例如32位浮
- 怎么样提高c/c++编程能力?
魔公子世无双
首先、什么算你所谓的编程能力?我们对一项技能的掌握程度往往很难量化,对于编程能力的考量可能比较抽象,我们来类比比较直观的其他技能。比如说什么叫会弹吉他?我们说一个人吉他玩的好,这个人会弹吉他,是指他会弹《小星星》?还是会弹岸部真明的《timetravel》?(力荐,好听!)恐怕都不是,我们对于会弹吉他的认知,应当是随手给他一个不熟悉的谱子,你也能很快的用吉他精彩的演奏,我们才说这个人吉他玩的真6。
- 加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理
samoyan
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目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时,可以通过多种方法来加快推理速度。以下是一些加速模型预测的常用方法,但注意有些模型直接使用下面方法会出错,大家谨慎使用:1.使用GPU加速如果您有可用的GPU资源,确保您的模型在GPU上运行,因为GPU提供了比
- 3个维度,9个细节(1242字)
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3个维度,9个细节,评价一节课一堂课的评价标准应该如何构建,课堂质量如何进行评判?在本文中,程红兵老师从“听、看、说”三个维度提炼出九个课堂评判指标。明确的量化标准可以为新教师们提供一定的教学参考,也能够为有经验的教师带来反思,祝您阅读愉快。1听:学生在课堂上希望听到3种声音掌声。发自内心的掌声让课堂有意义。孩子们希望在课堂上能听到来自老师或者同学的深刻而精彩的见解,简便而有效的解题思路和解题方法
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小豆包的小朋友0217
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- 你只是忽略了这些用光基础
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肖像用光本质上是用光来表现一个人的个性和面部特征。这一点是大多数摄影师所忽略的,在批量化生产照片的时代减少了观察以及灯光变化这一环节,不同的人不同的脸型不同的性格也用同样的灯光,从不考虑拍摄对象是否适合。很多人就是将固定好的光布置在那里,然后引导被摄者看向相机,咔嚓一声就结束了拍摄,其实这很大一部分原因就是并不是真的完全理解和能运用灯光照明的基础知识。真正理解用光意味着就像运用光圈和快门的关系那样
- 2019-8-10晨间日记
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今天是周六August.10起床:6:00就寝:23:40天气:第一场秋雨心情:清爽任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:学习人生算法:模糊,量化范围比精确数字更重要;查阅有关“合作”话题的材料;听武侠:奇侠十八兄。习惯养成:背诵100个考研英语单词督促雅淇练习汉字专注读书30分钟学习·信息·阅读今天全世界最看好的三种技术:AI,大数据,云计算。这其实是谷歌提出的技术哲学,还存在其他的演进路径。
- 读书‖用词汇、数字、联结来加强文章的意境
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《写作吧!你值得被看见》day6阅读内容:16篇《词汇力》、17篇《字辩力》、18篇《量化力》、19篇《联结力》。(75——93页)阅读主题:如何运用词汇、数字、联接来丰富我们的文字。三个问题:1、语言从文化而来,请举出一个体现中国文化特色的词汇例子、并说明体现了什么?比如“怒”字,一个生气的人,就是“心的奴隶”;心的奴隶就是一个生气的人。“仙”字:住在山上的人就是神仙;“俗”字:住在山谷的人就是
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自动驾驶地图构建小结概述制作流程主要利用定位与建图算法(组合导航,视觉、激光SLAM等),融合多种传感器数据,构建高精度、高分辨率的三维语义地图,将要素矢量化,构建要素间的关联关系,通过质检确保质量可靠,形成地图引擎(服务、API)以满足自动驾驶系统的需求。底图构建底图构建存在两大类方法,点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备,采用高线束激光雷达,硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行
- 论文阅读:2020GhostNet华为轻量化网络
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论文阅读人工智能计算机视觉深度学习
创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
- 我从来不觉得追星有什么不好,有一个优秀的榜样带动自己,我觉得是很幸福的事情。偶像通过自己的努力,真的会给我们带来很多的力量。
嘉忆2018
学习笔记2021.3.26日更第2天一、时间就是金钱前段时间我看了段视频,上面说:如果你有86400元,弄丢了400元,你肯定不会把剩下的86000元扔掉,而一天有86400秒,如果有400秒让你不开心了,多数人会剩下的86000秒也过不好。其中正是因为大多数人没有认识到时间就是金钱的道理,没有量化思维的概念,也是当你情绪纠结内耗时,值得多读几遍的文字。二、掌控生活中的10%是由发生在你身上的事情
- 什么是服务级别协议(SLA)?
grugoo
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在数字化时代,企业和服务提供商之间的关系变得越来越复杂,而服务级别协议(SLA)则在这个复杂网络中发挥着至关重要的作用。本文将深入介绍SLA,从它的定义、应用场景到监测方法,全方位解析这一法律桥梁如何确保服务质量和客户满意度。1.什么是SLA?服务级别协议(SLA)是服务提供商和其客户之间的正式契约,旨在明确和量化提供的服务质量。这个协议详细规定了服务的各个方面,包括性能、可用性、支持和处罚条款等
- octave 与 matlab
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matlab开发语言
octave与matlab联系与区别Octave和Matlab是两种数字计算和科学编程语言。它们之间有很多联系和区别。联系:Octave和Matlab都是为了进行数值计算和科学编程而设计的,它们都具有很强的数值计算和矩阵操作的能力。Octave和Matlab都支持向量化的操作,使得对矩阵和向量的运算更加高效。Octave和Matlab都提供了丰富的数学函数库,包括线性代数、信号处理、图像处理等领域
- 神经网络量化
掉毛学渣
神经网络
最近在做神经网络的端侧部署,在做端侧部署的时候,为了减少内存压力和加快推理速度,会将单精度(fp32)模型量化成int8或者fp16。量化计算原理以线性非对称量化为例,浮点数量化为有符号定点数的计算原理如下:xint=clamp([xs]+z;−2b−1,2b−1−1)x_{int}=clamp([\frac{x}{s}]+z;-2^{b-1},2^{b-1}-1)xint=clamp([sx]+
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本章节主要讲数据操作三个关键点向量化编程思维和函数式编程思维,应用在数据框或更高级的数据结构中将复杂数据操作分解为若干基本数据操作的能力:数据连接、数据重塑(长宽变换/拆分合并列)、筛选行、排序行、选择列、修改列、分组汇总接受数据分解的操作思维1管道操作magrittr包引入了管道操作,能够通过管道将数据从一个函数传给另一个函数,从而用若干函数构成的管道依次变换你的数据。例如x%>%f()%>%g
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【深入了解PyTorch】模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用模型剪枝(ModelPruning)模型量化(ModelQuantization)混合精度训练(MixedPrecisionTraining)总结模型优化和加速:PyTorch优化技术与库的应用在机器学习和深度学习领域,模型的性能和效率一直是研究和应用的重要关注点。随着模型越来
- 七五班第十一周工作总结
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虽然本周二要进行期中考试,但是常规管理不能松懈,因此,周一早上公布上周量化考核,针对上周卫生问题,对本周卫生进行规范。晚上放学前并进行诚信考试动员会!周二周三考试,合理利用考试后的时间进行复习!周三下午考完试,对学生进行收心教育,以免觉得考完就得放松!周五下午班会以创建优秀班集体为主题,为下步班级文化建设打下基础!下周打造班级文化建设!
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今日你学左米啊
通信原理教程chapter4感冒+繁忙著教材用的是《通信原理教程》(第三版)--樊昌信著第四章模拟信号的数字化@[toc]模拟信号的数字化(AD转换)模电里面也说过,AD转换包括三个基本步骤:抽样,量化,编码,前两个在模电和信号与系统里面其实已经讲得7788了,这章的重点在于基带信号的编码.还有一些就是带通信号的抽样频率,抽样信号的非均匀量化这两个新一点的东西.这里我们顺便帮大家复习一下信号的分类
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亿维数组
MachineLearning机器学习笔记人工智能
目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本(代价)函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始,争取能够在开学之前(2.25)把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍,并把笔记记录于此,本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此,以供大家参考和本人日后复
- 运营:公众号文章、朋友圈文案、社群文案怎么写更好?
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关于公众号相关的推广文案,究竟该如何写才更有吸引力?其实推广文案,并没有那么复杂,主要注意以下几个方面的写作技巧!公众号推广文章如何撰写才会更有吸引力?接下来我们就从几个方面来讲!1、标题吸引人给出以下几个关于标题写作的建议:●具体化:不要用大词、模糊的词、含义不确切的词,不要让人摸不着头脑。●数字化,量化更有吸引力。例子:《给年轻人的三条建议》《2万3千个年轻人的选择》《十大生活妙招大揭秘》●情
- 大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
吃果冻不吐果冻皮
动手学大模型人工智能
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
- 同道决策|莫祖泉:数据量化管理责任到位,才知道尽责任的乐趣
同道决策莫祖泉
梁启超先生曾说过:“人生须知责任的苦处,才知道尽责任的乐趣。”回到我们的企业经营实践中,若数据量化工作做得好,每个人都清楚地知道靶心在哪,知道该如何瞄准射击,经营业绩一定能够持续改善!相反,经营业绩极容易潮起潮落,很难保持较高水平,更难实现不断向上突破!经营管理部是数据量化工作的统筹者、责任承担者和管理协调者,业务链上的各个环节及各个部门提供的数据必须保证真实、及时、客观、系统、全面。由此可见,经
- 想要自己的专属 AI 猫娘助理?教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现
恒TBOSH
GPT-4人工智能
今天介绍的ChatGLM-6B是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于GLM架构,具有62亿参数。关键的是结合模型量化技术,ChatGLM-6B可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练(全量仅需14GB显存,INT4量化级别下最低只需6GB显存)虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型,但是ChatGLM-6B是个在部署后可以完全本地运行,可以自己随意调参,几乎没有任
- Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务一学习笔记。部署ChatGLM3-6B模型
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学习笔记学习笔记人工智能自然语言处理
前言本篇文章为学习笔记,流程参照Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务,个人写此文章为记录学习历程和补充概念,并希望为后续的学习者开辟道路,没有侵权的意思。如有错误也希望大佬们批评指正。模型介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行
- 计算行业集中度
IT_小白
行业集中度:行业集中度(ConcentrationRatio)又称行业集中率或市场集中度(MarketConcentrationRate),是指某行业的相关市场内前N家最大的企业所占市场份额(产值、产量、销售额、销售量、职工人数、资产总额等)的总和,是对整个行业的市场结构集中程度的测量指标,用来衡量企业的数目和相对规模的差异,是市场势力的重要量化指标。衡量指标:行业集中度是决定市场结构最基本、最重
- 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 =