- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
sp_fyf_2024
深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- CycleGAN学习:Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks, 2017.
屎山搬运工
深度学习CycleGANGAN风格迁移
【导读】图像到图像的转换技术一般需要大量的成对数据,然而要收集这些数据异常耗时耗力。因此本文主要介绍了无需成对示例便能实现图像转换的CycleGAN图像转换技术。文章分为五部分,分别概述了:图像转换的问题;CycleGAN的非成对图像转换原理;CycleGAN的架构模型;CycleGAN的应用以及注意事项。图像到图像的转换涉及到生成给定图像的新的合成版本,并进行特定的修改,例如将夏季景观转换为冬季
- arXiv综述论文“Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”
硅谷秋水
自动驾驶
arXiv于2019年7月10日上载的GNN综述论文“GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications“。摘要:许多学习任务需要处理图数据,该图数据包含元素之间的丰富关系信息。建模物理系统、学习分子指纹、预测蛋白质界面以及对疾病进行分类都需要一个模型从图输入学习。在其他如文本和图像之类非结构数据学习的领域中,对提取的结构推理,例如句子的依存关系
- C# 网口通信(通过Sockets类)
萨达大
c#服务器网络网口通讯上位机
文章目录1.引入Sockets2.定义TcpClient3.连接网口4.发送数据5.关闭连接1.引入SocketsusingSystem.Net.Sockets;2.定义TcpClientprivateTcpClienttcpClient;//TcpClient实例privateNetworkStreamstream;//网络流,用于与服务器通信3.连接网口tcpClient=newTcpClie
- Centos9 网卡配置文件
码哝小鱼
linux运维linux网络
1、Centosstream9网络介结Centos以前版本,NetworkManage以ifcfg格式存储网络配置文件在/etc/sysconfig/networkscripts/目录中。但是,Centossteam9现已弃用ifcfg格式,默认情况下,NetworkManage不再创建此格式的新配置文件。从Centossteam9开始采用密钥文件格式(基于INI文件),NetworkManage
- 使用C++编写接口调用PyTorch模型,并生成DLL供.NET使用
编程日记✧
pytorch人工智能python.netc#c++
一、将PyTorch模型保存为TorchScript格式1)构造一个pytorch2TorchScript.py,示例代码如下:importtorchimporttorch.nnasnnimportargparsefromnetworks.seg_modelingimportmodelasViT_segfromnetworks.seg_modelingimportCONFIGSasCONFIGS_
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- SDN系统方法 | 7. 叶棘网络
DeepNoMind
随着互联网和数据中心流量的爆炸式增长,SDN已经逐步取代静态路由交换设备成为构建网络的主流方式,本系列是免费电子书《Software-DefinedNetworks:ASystemsApproach》的中文版,完整介绍了SDN的概念、原理、架构和实现方式。原文:Software-DefinedNetworks:ASystemsApproach第7章叶棘网络(Leaf-SpineFabric)本章介
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- ITU-T V-Series Recommendations
技术无疆
Othercompressionstandardsprotocolsinterfacenetworkalgorithm
TheITU-TV-SeriesRecommendationsonDatacommunicationoverthetelephonenetworkspecifytheprotocolsthatgovernapprovedmodemcommunicationstandardsandinterfaces.[1]Note:thebisandtersuffixesareITU-Tstandarddesig
- 关于深度森林的一点理解
Y.G Bingo
机器学习方法机器学习神经网络
2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- #240 难度继续增强
钤鱼摆摆
第五个period已经开始了一周了,第一周刚开始就有很多东西要学。这个period对我来说,对所有CS的学生来说最难的应该就是Networks&Graphs了吧。这门课是建立在上个period学的Logic&Sets的基础上,因为上个period学得还行,所以第一周的内容还勉强可以接受。主要比较难的是习题课上面TA给我们讲解的习题,今天下午光是讲一道只有一两句话长的题就过去了一个小时,剩下半个小时
- Electronic commerce
oostyle
ExchangeWebAccess
ElectronicCommerce,commonlyknownas(electronicmarketing)e-commerceoreCommerce,consistsofthebuyingandsellingofproductsorservicesoverelectronicsystemssuchastheInternetandothercomputernetworks.Theamountof
- AI领域常用缩写词
大道不孤,众行致远
技术杂谈人工智能
学习AI的最大收获是英文水平长了长,多认识了几个单词:人工智能(ArtificialIntelligence,AI)通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)生成式AI(AIgeneratedcontent,AIGC)智能体(Agent)人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)卷积神经网络(ConvolutionalNeura
- 深度学习论文精读(7):MTCNN
hwl19951007
计算机视觉论文精读
深度学习论文精读(7):MTCNN论文地址:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37884254参考博文1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38520597官方地址:https://kpzhan
- MTCNN人脸检测算法
samuelwang_ccnu
深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中,任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写)。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法,它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务,相比于传统的算法,它的
- 人脸识别算法MTCNN论文解读
纸上得来终觉浅~
图像处理paper阅读人脸识别mtcnn
论文名称:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址:https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN,Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
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wjs2024
开发语言
SOAPHTTPBindingIntroductionSOAP(SimpleObjectAccessProtocol)isaprotocolspecificationforexchangingstructuredinformationintheimplementationofwebservicesincomputernetworks.ItusesXMLInformationSetforitsmes
- 计算机视觉之 GSoP 注意力模块
Midsummer-逐梦
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计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵,捕捉全局二阶统计信息,从而增强模型的表达能力。原论文:《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
- 【学习笔记】卫星通信NTN 3GPP标准化进展分析(六)- 参考标准
瑶光守护者
IoT-NTN卫星通信学习笔记NTN3GPP卫星通信
一、引言:本文来自3GPPJoernKrause,3GPPMCC(May14,2024)Non-TerrestrialNetworks(NTN)(3gpp.org)本文总结了NTN标准化进程以及后续的研究计划,是学习NTN协议的入门。【学习笔记】卫星通信NTN3GPP标准化进展分析(一)-基本信息-CSDN博客https://blog.csdn.net/u011376987/article/det
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
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图神经网络从入门到项目实战pytorch深度学习图神经网络
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和GraphSAGE等。在本节中,我们将对这些变体GNN结构
- 对BBC 的 DDoS 攻击可能是历史上最大的
Eliza_卓云
上周针对BBC网站的分布式拒绝服务攻击可能是历史上规模最大的一次。一个自称为NewWorldHacking的组织表示,攻击达到了602Gbps。如果准确的话,这几乎是ArborNetworks去年记录的334Gbps记录的两倍。“其中一些信息仍有待确认,”A10Networks的产品营销总监保罗尼科尔森说,该公司是一家帮助保护公司免受DDoS攻击的安全供应商。“如果它被证实,这将是有记录以来最大的
- CNN网络简介
吕不韦
卷积神经网络简介(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN)。现在,CNN
- UE5-----Niagara粒子系统
四代水门
ue5
在UnrealEngine(UE)中,Niagara是一个粒子系统和视觉效果编辑器,用于创建高质量的实时粒子效果。Niagara在UnrealEngine4.17版本中首次推出,取代了之前的粒子系统,旨在提供更强大的性能和更高的灵活性。Niagara的主要特点包括:数据驱动:Niagara使用数据驱动的方法来管理粒子属性,允许您更精细地控制每个粒子的行为。模块化:Niagara的模块化设计使得您可
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
深度学习机器学习算法人工智能pytorch人工智能python
深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- 如何检查端口占用:netstat和lsof指令
Mark White
服务器运维
在网络故障排查和系统管理中,检查端口占用情况是一项常见且重要的任务。本文将详细介绍如何使用netstat和lsof这两个强大的工具来检查端口占用和相关服务。1.使用netstat查看端口占用netstat(networkstatistics)是一个用于显示网络连接、路由表、接口统计等信息的命令行工具。1.1最常用的netstat命令netstat-an这是最常用的形式,让我们解析其参数:-a:显示
- What our digital social networks say about us? 朋友圈真能无限大?
MM2017
Theyturnupweeklyinmyinbox,gnawingawayatmysoul.Thekindwords,thesmilingfaces,theego-strokinginvitationstoconnect,allofwhichIguiltilyignore.它们每个星期在我的邮箱里出现,让我的灵魂饱受折磨,这些友善的文字和笑脸,放低身段以求建立往来的邀请函,我因忽视它们的存在而感到
- 【技术博客】生成式对抗网络模型综述
MomodelAI
34-生成式对抗网络模型综述作者:张真源GANGAN简介生成式对抗网络(Generativeadversarialnetworks,GANs)的核心思想源自于零和博弈,包括生成器和判别器两个部分。生成器接收随机变量并生成“假”样本,判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。判别器所作的其实就是一个二分类任务,我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度,从而
- Kesci:Tensorflow 实现 LSTM——时间序列预测
萧居士
TensorflowLSTM时间序列预测
LSTMhttps://www.kesci.com/home/project/5a38a9c00e1fc52691fd9c72这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章:UnderstandingLSTMNetworksLSTM学习笔记编程环境:python3.7,tensorflow1.14本文所用的数据集来自于kesci平台,由云脑机
- 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 =