- 深度学习如何入门?
nanshaws
yolov5深度学习
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤:基础知识准备:(1)掌握基础数学知识,特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。(2)学习编程语言,Python是目前最流行的深度学习语言,因其简洁易学且有大量的库支持。(3)了解机器学习基础,包括监督学习和非监督学习的概念、模型评估与选择等。学习深度学习理论:(1)理解神经网络的基本组成,如神经元、激活函数
- 【机器学习基础】正则化
为梦而生~
机器学习机器学习人工智能
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!后面的内容会越来越有意思~⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】机器学习入门(1)【机器学习基础】机器学习入门(2)【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评
- 机器学习基础(一)理解机器学习的本质
昊昊该干饭了
人工智能python机器学习人工智能python
导读:在本文中,将深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本:模型数据的语言:特征与标签训练与测试:模型评估机器学习的分类监督学习:有指导的学习过程非监督学习:自我探索的过程强化学习:通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 四、机器学习基础概念介绍
ITS_Oaij
脑电机器学习机器学习人工智能
四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法(重点方法)简单交叉验证K折交叉验证(单独流出测试集)(常用方法/Sklearn的默认方法)k折交叉验证(不单独留出测试集)留一法交叉验证Subject-wise交叉验证2.3bootstrap自助法3_有监督机器学习—学习评价指标3.1准
- 【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用
为梦而生~
机器学习python实战机器学习深度学习pythoncondapycharm人工智能
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- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- ChatGPT学习大纲
冷暖从容
ChatGPTchatgpt学习人工智能
引言 在2023年2月份左右开始使用ChatGPT时,就被它强大的理解能力和应答效果所折服,这期间一直在断断续续的学习和使用,也没形成一个完整的学习过程,最近刚好有空,就寻思着好好再学习总结一下,故写出了ChatGPT学习系列的文章,供与大家学习交流。第1周-ChatGPT基础知识ChatGPT简介了解ChatGPT的基本功能和应用场景。人工智能与机器学习基础学习AI和机器学习的基本概念,为理解
- 机器学习概述及流程
机智的冷露
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概述一、目标1、掌握机器学习基础环境安装2、掌握常用的科学计算库对数据进行展示、分析二、人工智能三要素1、数据2、算法2、算力:CPU适合I/O密集型程序,GPU适合计算密集型和易于并行的程序。三、人工智能主要分支1、计算机视觉(CV)2、自然语言处理(NLP):文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型,再利用模型对未知数据进行预测。1、获取数据
- 机器学习基础——matplotlib.pyplot和seaborn的使用
小螳螂
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp第一步生成数据集x=np.linspace(-3,3,50)#平均采样,[-3,3]采样50个x.shape(50,)y1=2*x+1y1.shape(50,)y2=x**2y2array([9.00000000e+00,8.28029988e+00,7.59058726e+00,6.93086214e+00,6
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- 机器学习入门-----sklearn
辣椒酱.
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机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义:从数据中自动分析获得模型,并利用模型对特征数据【数据集:特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题;目标值是连续的数值的话叫做回归问题;统称监督学习;另一类是无监督学习,这一类的数据集没有目标值,典型:聚类;做什么可以进行传统预测、图像识别、自然语言处理传统预测店铺销量预测、量化
- 【机器学习】科学库使用手册第2篇:机器学习任务和工作流程(已分享,附代码)
程序员一诺
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本系列文章md笔记(已分享)主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括,了解机器学习定义以及应用场景,掌握机器学习基础环境的安装和使用,掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析,学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行,应用Matplotlib的基本功能实现图形显示,应用Matplotlib实现多图显示,应用Matplotlib实现不同画图种类,学习Numpy运算速度上的优势,知
- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
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流雨声
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- 机器学习基础、数学统计学概念、模型基础技术名词及相关代码个人举例
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1.机器学习基础(1)机器学习概述机器学习是一种人工智能(AI)的分支,通过使用统计学和计算机科学的技术,使计算机能够从数据中学习并自动改进性能,而无需进行明确的编程。它涉及构建和训练机器学习模型,以便能够对未见过的数据进行预测或做出决策。机器学习的基本目标是通过从数据中发现模式和规律,自动提取和学习数据中的特征,并用这些特征构建预测模型或分类模型。(2)数学统计学概念1、概率论:概率论是研究随机
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- 【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述
为梦而生~
机器学习深度学习机器学习人工智能深度学习神经网络cnn计算机视觉自然语言处理
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- 【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建(适合新手阅读的超详细教程)
为梦而生~
机器学习python实战python机器学习开发语言人工智能数据挖掘pycharm
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- 深度学习知识点汇总-机器学习基础(5)
深度学习模型优化
2.5分类算法的评估指标有哪些?图1混淆矩阵上图中术语解释:TP(Truepositives)。表示被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数;FP(Falsepositives)。表示被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数;FN(Falsenegatives)。表示被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数;TN(Tru
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qingxi_ran
机器学习人工智能
提示:MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks(数据分析神器)二、回归模型(线性回归)三、分类模型(离散)四、术语一、JupyterNotebooks(数据分析神器)机器学习和数据科学从业者使用最广泛的工具在命令行输入pipinstalljupyter在命令行输入jupyternotework熟练使用jupyternotebook(三天)二、回归模型(线性
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对许
基础理论机器学习概率论线性代数
机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布(高斯分布)6、向量的外积(叉积)7、向量的内积(点积)8、超平面(H)1、标量、向量、矩阵、张量标量、向量、矩阵和张量是线性代数中不同维度的数学对象,它们之间的区别在于维数和结构:标量(Scalar):标量是一个数值,只有大小,没有方向。例如物理学中的时间、质量、温度等
- 奠定基础:用于机器学习的微积分、数学和线性代数
无水先生
AI数学原理人工智能机器学习线性代数人工智能
一、说明机器学习是一个引人入胜的领域,它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策,而无需明确编程。然而,在幕后,有一个坚实的数学和线性代数基础,构成了机器学习算法的支柱。在本文中,我们将探讨在深入研究机器学习之前应该熟悉的关键数学概念和线性代数基础知识。二、机器学习的数学:2.1.微积分:微积分在理解机器学习基础的优化算法方面起着至关重要的作用。梯度下降是一种广泛使用的优化算法,它依赖于函数的导数
- 第4章 python深度学习——(波斯美女)
weixin_42963026
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
- 深度强化学习(王树森版)学习笔记(一)——机器学习基础
向南而行灬
机器学习人工智能深度学习
前言由于本人的工作与深度强化学习相关,想找个机会重新复习下深度强化学习的相关知识,正好手上有这本书,粗略一看感觉知识点挺简洁的,内容也挺全面,也提供了一些学习资料。所以开个坑记录一下这本书的学习过程。这本书的相关资料(PPT,源代码)可以在以下链接获取:https://www.ituring.com.cn/book/2982首先我们会按照这本书的顺序讲一下机器学习的一些基础理论部分。1.1线性模型
- 【机器学习 & 深度学习】神经网络简述
为梦而生~
机器学习深度学习机器学习深度学习神经网络人工智能
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- 机器学习揭秘:理解神经网络的运作机制
AI梦之连
AI专区人工智能chatgptgpt机器人aiAIGC
1.介绍机器学习与神经网络1.1机器学习基础概念机器学习是一种人工智能分支,致力于构建能够通过经验自我学习的系统。这一领域的核心理念在于让计算机系统通过数据模式识别和学习,不断优化其性能。1.2神经网络的崛起神经网络是机器学习中一种受到人脑启发的模型,由多个神经元层次相互连接而成。其崛起得益于计算能力的提升、大规模数据集的可用性以及先进的优化算法,使得深度学习成为机器学习的主导范式。2.神经元与人
- 机器学习笔记02:特征工程
fafagege11520
机器学习机器学习
机器学习笔记02:特征工程文章目录机器学习笔记02:特征工程1.特征工程定义2.数据的特征抽取:1.字典特征抽取:2.文本特征抽取:3.tf-df分析问题3.特征预处理1.特征处理的方法:1.数值型数据:标准缩放:2.类别型数据:3.事件类型:4.数据降维:1.特征选择:2.主成分分析PCA---->降维:3.特征选择和主成分分析的比较:5.需要明确的几点问题:6.机器学习基础1.数据类型2.机器
- Python—Pandas的基本使用(机器学习基础)
思君_4cd3
一.pandas基础1.pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。(百度百科)2.pandas是基于Numpy构建的含有更高级数据结构和工具
- 机器学习笔记(1): 基础概念
大锅烩菜
1.机器学习基础概念1.1定义AcomputerprogramissaidtolearnformexperienceEwithrespecttosometaskTandsomperformancemeasureP,ifitsperformanceonT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.例如:根据你将那些邮件标记为垃圾邮件的行为,邮件程序学习更好的过滤邮件
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri