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- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- pytorch-数学运算
码啥码
深度学习之pytorchpytorch深度学习python
四则运算加减乘除add+sub-mul*div/a=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)a,b'''(tensor([[0.2384,0.5022,0.7100,0.0400],[0.1716,0.0894,0.0795,0.1456],[0.7635,0.9423,0.7649,0.3379]]),tensor([0.8526,0.8296,0.1845,0.7922])
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- Pytorch模型安卓部署
python&java
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Pytorch是一种流行的深度学习框架,用于算法开发,而Android是一种广泛应用的操作系统,多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上,个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情,因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署,PyQt部署以及exe打包,ncnn部署,tensorRT部署,MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
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Jackilina_Stone
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- PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析
怀灏其Prudent
PyTorch教程:LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中,模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下,有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
- 【机器学习】数学基础——张量(傻瓜篇)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量(0维张量)2.向量(1维张量)3.矩阵(2维张量)4.高阶张量(≥3维张量)二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例:张量在神经网络中的运用五、总结:张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中,张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中,还是在高等数学、物
- 【大模型学习 | 量化】pytorch量化基础知识(1)
九年义务漏网鲨鱼
算法学习pytorch人工智能
pytorch量化[!note]官方定义:performingcomputationsandstoringtensorsatlowerbitwidthsthanfloatingpointprecision.支持INT8量化,可以降低4倍的模型大小以及显存需求,加速2-4倍的推理速度通俗理解:降低权重和激活值的精度(FP32→INT8),从而提高模型大小以及显存需求。一、前置知识1.1算子融合将多个
- pytorch 要点之雅可比向量积
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自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心,就需要敲黑板、划重点学习。同时,带来另外一个重要的数学概念:雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分(AutomaticDifferentiation,AD)是深度学习框架中的关键技术之一,它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知:PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它内置了强大的自动微分功能。在本文中,我们将深
- 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置【详细、可运行】
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深度学习计算机视觉开源
OpenMMLab(mmsegmentation、mmdetection、mmpose)环境配置OpenMMLab简介优势:一、Windows/Linux下环境配置(以mmsegmentationv1.2.2(最新版)为例)0.确认安装版本信息1)确认电脑显卡版本2)确认mmcv对应版本3)确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境,下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
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想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
- PyTorch版本匹配终极指南:手把手教你避开99%的安装坑
被版本支配的恐惧(真实故事)上周我的学弟兴冲冲跑来:“师兄!我照着CSDN教程装PyTorch,结果训练时直接报错cudaruntimeerror!”我一看他的环境——Python3.12强行装PyTorch1.8,搭配CUDA11.6…(此时应有乌鸦飞过)这就像用Win11系统装XP时代的显卡驱动,能不翻车吗?!一、版本对应表(2024最新版)(掏出小本本记重点!!!)这是我整理的最新版本对应关
- anaconda创建python3.7环境_anaconda使用以及创建python3.7+pytorch1.0虚拟环境以及Jupyter notebook初级使用...
weixin_39837124
查看所有已安装的软件包$condalist#packagesinenvironmentatS:\Users\jiangshan\Anaconda3:##NameVersionBuildChannel_ipyw_jlab_nb_ext_conf0.1.0py37_0defaultsalabaster0.7.12py37_0defaultsanaconda2018.12py37_0defaults..
- Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境
canny_kevin
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1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
- Pytorch血泪安装史好吗(GPU版本+cuda12.1+python3.9.13)
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU,看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识,点击组件,我的cuda版本是12.3,但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn前两步可以看参考:Pytorch的安装,有点繁琐但是很详细,保姆级教程不信你安装不成功(Cuda+Cudnn+Anaconda+Pytorch)_pytorch安装-CSDN博客3.anaco
- 用 PyTorch 构建液态神经网络(LNN):下一代动态深度学习模型
点我头像干啥
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引言在深度学习领域,研究人员不断探索更接近生物神经系统工作方式的模型。液态神经网络(LiquidNeuralNetworks,LNN)正是这样一种受生物神经元动态特性启发的创新架构。本文将带你了解LNN的核心概念,并展示如何使用PyTorch实现这种前沿模型。一、什么是液态神经网络?液态神经网络是由MIT研究人员提出的一种新型神经网络架构,它模仿了生物神经系统的几个关键特性:动态连接:神经元之间的
- 第37节:PyTorch数据加载与预处理
点我头像干啥
pytorch人工智能python
1.引言在深度学习项目中,数据加载与预处理是构建高效模型的关键环节。PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了一套完整且灵活的数据处理工具链。本文将全面介绍PyTorch中的数据加载与预处理机制,涵盖从基础概念到高级技巧的各个方面。2.PyTorch数据加载核心组件2.1Dataset类torch.utils.data.Dataset是PyTorch中所有数据集处理的抽象基类,代表数据
- python学习笔记(深度学习)
天水幼麟
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文章目录1、概述2、学习内容2.1、pytorch常见语法2.1.1、sum2.1.2、广播机制2.1.3、张量1、概述本篇博客用来记录,在深度学习过程中,常用的python语法内容2、学习内容2.1、pytorch常见语法2.1.1、sum在PyTorch中,torch.sum()是一个非常常用的函数,用于对张量(Tensor)进行求和操作。它的核心作用是沿着指定的维度对张量元素进行累加,支持灵
- 深入GPU编程:从硬件架构到内核优化
Kaydeon
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深入GPU编程:从硬件架构到内核优化在当今由大型模型驱动的AI时代,GPU集群已成为推动技术进步的核心引擎。然而,仅仅让代码在GPU上“运行”与让其“高效运行”之间存在着巨大的性能鸿沟。对于动辄需要数千甚至数万GPU小时进行训练的超大规模模型而言,这一鸿沟直接关系到研发成本、迭代速度和最终的科研成果。一个未经优化的操作可能在不经意间将训练时间延长数倍,造成巨大的资源浪费。PyTorch、Tenso
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苏承根
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- bitsandbytes 安装和配置指南
黎沁颖Desired
bitsandbytes安装和配置指南bitsandbytes8-bitCUDAfunctionsforPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍bitsandbytes是一个轻量级的Python库,主要用于在PyTorch中实现k-bit量化,从而使得大规模语言模型(LLM)更加易
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Python里PyTorch的生成对抗网络架构关键词:PyTorch、生成对抗网络(GAN)、深度学习、神经网络、计算机视觉、对抗训练、生成模型摘要:本文深入探讨了在PyTorch框架下实现生成对抗网络(GAN)的完整架构。我们将从GAN的基本原理出发,详细讲解其核心组件、数学基础,并通过PyTorch代码实现一个完整的GAN模型。文章涵盖了从理论到实践的各个方面,包括模型设计、训练技巧、常见问题
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CUDA与PyTorch(GPU)的对应关系:(需要自己按需求去找):https://pytorch.org/get-started/previous-versions/表二:CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系CUDAToolkit版本可用PyTorch版本7.50.4.1,0.3.0,0.2.0,0.1.12-0.1.68.01.1.0,1.0.0,0.4.19.01.1.0
- Python学习Day33
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python打卡学习python
学习来源:浙大疏锦行一、PyTorch和CUDA的安装:给电脑装“超级计算器”通俗解释PyTorch:是一个专门用于深度学习的“工具箱”,类似程序员的“智能积木”,能快速搭建神经网络。CUDA:是NVIDIA显卡的“加速引擎”,相当于给电脑的显卡装了一个“超级计算器”,让它能快速计算复杂的数学问题(如图像识别、数据训练)。安装逻辑:先装CUDA(显卡的“计算器驱动”),再装PyTorch(用这个计
- 人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解1
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AI算法工程师(中级)课程自然语言处理实战人工智能神经网络算法LSTMgru
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程12-PyTorch神经网络之LSTM和GRU网络与代码详解。在深度学习领域,循环神经网络(RNN)因其处理序列数据的能力而备受关注。然而,传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸的问题,这使得它在长序列任务中的表现不尽如人意。为了解决这一问题,长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)应运而生。本文将详细介绍LSTM和GRU
- 基于PyTorch的MNIST手写数字识别(配置手写板使用)
热心不起来的市民小周
CV项目实操pytorch人工智能python
基于PyTorch的MNIST手写数字识别(配置手写板使用)代码详见:https://github.com/xiaozhou-alt/CNN_MNIST文章目录基于PyTorch的MNIST手写数字识别(配置手写板使用)一、项目介绍二、数据集介绍三、项目实现1.环境准备2.项目文件夹结构3.数据预处理4.开始训练!(1)数据加载(2)数据转换(3)模型定义(4)训练过程(5)评估测试四、结果展示一
- 开源项目教程:Learning to See in the Dark
包椒浩Leith
开源项目教程:LearningtoSeeintheDarkpytorch-Learning-to-See-in-the-Dark项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pyt/pytorch-Learning-to-See-in-the-Dark项目介绍pytorch-Learning-to-See-in-the-Dark是一个使用PyTorch框架实现的项目,旨在
- Pytorch 实战三 Cifar 10 数据加载
四川兔兔
Pytorchpytorch人工智能python
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、原始数据的读取二、数据的加载源代码标签加工辅助核心类前言 前两个实战然我们基本学会了Pytorch的使用,本文的Cifar10是经典的人工智能深度学习数据集。将详细介绍数据输入、网络搭建等其中的细致处理,这几个工程下来,我们一定会学会Pytorch编程的。一、原始数据的读取 Cifar10的数据集下载地址(可以在官网,这里我给出网盘地址):通过网盘分享的
- 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 =