- Unet源码实现(pytorch)
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- pytorch的学习笔记
wyn20001128
算法
一cuda 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
- 神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目(1-9图片数字识别)
霖12
深度学习pytorch神经网络fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块,如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
- 神经网络常见激活函数 13-Softplus函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习
文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus(x)=ln(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof
- Anaconda 、Pytorch下载教程(保姆级)
湲绘
pytorchopencv人工智能condapython深度学习
#因为每次都自己去搜教程太麻烦,索性写个博客记录一下#一、Anaconda的下载与安装进入Anaconda官网官网:Anaconda|TheWorld’sMostPopularDataSciencePlatform下载地址:FreeDownload|Anaconda直接点击Download即可版本对应表如下,选择自己想要的python版本下载就好[环境配置]anaconda3的base环境与pyt
- 基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频
Mr数据杨
Python音频技术音视频
本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境,为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。依托Anaconda环境管理工具和PyTorch的GPU加速能力,用户能够迅速搭建一个符合项目需求的Python环境。结合FunClip的源代码以及相关插件的安装和配置,用户可充分利用项目所支持的图像、音频识别功能,并以极少的配置便获得理想的视频裁剪效果。项目的核心在于简化深度学习项目的环境
- 嵌入式学习-PyTorch(8)-day24
LGGGGGQ
学习pytorch深度学习
torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块,里面实现了一系列常用的优化算法,比如SGD、Adam、RMSprop等,主要负责根据梯度更新模型的参数。️核心组成1.常用优化器优化器作用典型参数torch.optim.SGD标准随机梯度下降,支持momentumlr,momentum,weight_decaytorch.optim.Adam自适应学习
- 嵌入式学习-PyTorch(3)-day20
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学习pytorch人工智能
transforms结构及用法transforms.yp是一个工具箱就是将一个特定格式的图片经过这个工具的到想要的变换Tensor数据类型一、transforms的使用(Python)fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=Summar
- 嵌入式学习-PyTorch(4)-day21
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学习
1、torchvision中数据集的使用认识官方的一些数据集Datasets—Torchvision0.22documentation试了一下CIFAR10数据集,知道了如何下载官方数据集和展示他们去tensorboard中importtorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter#处理数据集dataset_transform=t
- DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04
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DataWhale组队学习学习pytorch人工智能
一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中,损失函数(LossFunction)用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异,是模型优化的目标。PyTorch内置了多种常用损失函数(如交叉熵损失nn.CrossEntropyLoss、均方误差nn.MSELoss等)。但在实际任务中,可能需要针对特定问题设计自定义损失函数,例如:处理类别不平衡问题(如加权交叉熵)实现特殊业务需求(如对
- PyTorch torch.no_grad() 指南(笔记)
拉拉拉拉拉拉拉马
pytorch人工智能python笔记深度学习
PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
- 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系?
目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题:推理阶段显存爆掉(2)问题:Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题:中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
- DataLoader
在PyTorch中,DataLoader是torch.utils.data模块中的一个重要类,用于将数据集包装成可迭代对象,在训练和测试模型时提供了高效、便捷的数据加载和批处理功能。主要作用:批量处理数据:将数据集中的样本整理成一个个批次(batch),方便模型进行一次处理多个样本,加速训练过程。例如,设置batch_size=32,就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。数据打乱:在训练过
- PyTorch数据准备:从基础Dataset到高效DataLoader
慕婉0307
pytorchpytorch人工智能python
一、PyTorch数据加载核心组件在PyTorch中,数据准备主要涉及两个核心类:Dataset和DataLoader。它们共同构成了PyTorch灵活高效的数据管道系统。Dataset类:作为数据集的抽象基类,需要实现三个关键方法:len():返回数据集大小getitem():获取单个数据样本(可选)init():初始化逻辑常见实现方式:继承torch.utils.data.Dataset使用T
- PyTorch数据加载与预处理
飘若随风
PyTorchpytorch人工智能python
数据加载与预处理详解1.数据集类(Dataset和DataLoader)1.1Dataset基类PyTorch中的Dataset是一个抽象类,所有自定义的数据集都应该继承这个类,并实现以下两个方法:__len__():返回数据集的大小__getitem__():根据索引返回一个样本概念解析:Dataset类提供了统一的数据访问接口通过继承Dataset,我们可以轻松地将数据集成到PyTorch的生
- pad_sequence
朋也透william
人工智能深度学习
pad_sequence是PyTorch提供的工具,用于将一组张量序列(通常是变长的序列)进行填充。pad_sequence默认的填充方式是将所有序列填充到同一长度,即最长的序列的长度,这样可以确保所有序列都具有相同的维度。在处理变长序列时,pad_sequence会自动找到需要填充的最大序列长度,然后使用默认的填充值(通常是0)。texts=pad_sequence([torch.LongTen
- pytorch——cpu版本安装,anaconda及清华源镜像相关
龙鹰图腾223
cpu版本的安装1)准备工作:清华源下载所需版本的离线安装包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/2)anacondaprompt安装d:进入d盘,cd/XX/XX/XX进入目标目录(安装包放的位置)然后condainstallXXXX.tar.bz2(注意:.bz2的后缀如果不加上会影响安装)方法2:直接用pip用
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程
雷 电法王
大模型部署linuxpythonvscodelanguagemodel
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
- pycharm无法识别conda环境(已解决)
Reborker
pycharmcondaide
文章目录前言研究过程解决办法前言好久不用pycharm了,打开后提示更新,更新到了2023.1版本。安装conda后在新建了一个虚拟环境pytorch,但是无论是基础环境还是虚拟环境,pycharm都识别不出conda里的python.exe(如图)。如果不想看啰嗦直接看后面的解决办法,比较闲的话可以看看我的研究过程。研究过程看了很多博客,尝试了以下解决办法:加载conda.bat文件,虽然出现了
- jetson agx orin 刷机、cuda、pytorch配置指南【亲测有效】
jetsonagxorin刷机指南注意事项刷机具体指南cuda环境配置指南Anconda、Pytorch配置注意事项1.使用设备自带usbtoc的传输线时,注意c口插到orin左侧的口,右侧的口不支持数据传输;2.刷机时需准备ubuntu系统,可以是虚拟机,注意安装SDKManager刷机时,JetPack版本要选对,JetPack6.0的对应ubuntu22,cuda12版本,对应pytorch
- Yolov5-obb(旋转目标poly_nms_cuda.cu编译bug记录及解决方案)
关于在执行pythonsetup.pydevelop#or"pipinstall-v-e."时poly_nms_cuda.cu报错问题。前面步骤严格按照install.md环境1.pytorch版本较低时(我的是1.10):poly_nms_cuda.cu文件添加”#defineeps1e-8“,删除“constdoubleeps=1E-8;”这句2.pytorch版本较高时(我用的是1.27)h
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- Text2Reward学习笔记
1.提示词请问,“glew”是一个RL工程师常用的工具库吗?请问,thiscodebase主要是做什么用的呀?1.1解释代码是否可以请您根据thiscodebase的主要功能,参考PyTorch的文档格式和文档风格,使用Markdown格式为选中的代码行编写一段相应的文档说明呢?2.项目环境配置2.1新建环境[official]2.1.1Featurizecondacreate-p~/work/d
- Embabel:下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言:AI时代的Java生态新机遇
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软件开发jvm人工智能java
在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
- 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战
IT古董
人工智能课程深度学习神经网络pytorch
第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第二部分:深度学习框架PyTorch入门第四节:Pytorch模型构建内容:如何搭建复杂网络以及如何修改模型与保存一、构建复杂神经网络结构在PyTorch中,构建复杂模型通常通过继承nn.Module类,分模块组织层与前向传播逻辑。示例:自定义一个卷积神经网络(CNN)importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional
- jetson orin nano安装GPU版本的pytorch过程
小鲈鱼-
pytorch人工智能python
一、安装jetpack组件和安装CUDA/cuDNN可以参考下面这个博客「解析」JetsonOrinNX安装CUDA/cuDNN_jetsoncuda-CSDN博客二、安装Pytorch和torchaudio可以直接看官方给的步骤https://pytorch.org/audio/main/build.jetson.html
- lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解
萬重
lstm输入数据维度
最近想了解一些关于LSTM的相关知识,在进行代码测试的时候,有个地方一直比较疑惑,关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子:#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1,可以省略,默认为1)r
- pytorch 自动微分
this_show_time
pytorch人工智能python机器学习
自动微分1.基础概念1.1.**张量**1.2.**计算图**:1.3.**反向传播**1.4.**梯度**2.计算梯度2.1标量梯度计算2.2向量梯度计算2.3多标量梯度计算2.4多向量梯度计算3.梯度上下文控制3.1控制梯度计算(withtorch.no_grad())3.2累计梯度3.3梯度清零(torch.zero_())自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度,
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- 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 =