- Triplet Loss原理及 Python实现
AIGC_ZY
DiffusionModelspython深度学习机器学习
Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的,可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入(featureembedding)的损失函数,广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近,不同类样本的
- Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用
mosquito_lover1
python深度学习pytorchcnn
人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术,其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防:门禁、监控。金融:刷脸支付、身份验证。社交:自动标注、美颜。医疗:患者身份确认、情绪分析。二、关键技术深度学习:CNN在人脸检测、特征提取中表现优异。大数据:大规模数据集(如LFW、MegaFace)提升模型泛化能力。硬件加速:GPU、TPU等加速计算,提升实
- 基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统
reset2021
人脸识别系统YOLOfacenetknn人脸检测
步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
- 使用rknn进行facenet部署
点PY
深度学习模型部署rknn人脸识别
文章目录开源仓库pth转onnxnetron可视化onnx转rknnC++实现开源仓库https://github.com/bubbliiiing/facenet-pytorchpth转onnx修改facenet网络的forward函数代码修改前defforward(self,x,mode="predict"):ifmode==
- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- Anaconda大坑 | Python版本显示不正确 | 虚拟环境没有bin文件夹
特立独行的Q
python开发语言linux
问题:要做人脸识别任务,想用facenet,发现facenet的配置要求是tensorflow1.7,网上说对应python是3.5,因此我打算重新建立虚拟环境。建立环境后,发现conda可以下载python3.5,pip不行,同时conda下载后,python-V显示的版本却是3.8。至此,我把问题初步确定为系统环境和虚拟环境之间工具包的优先级问题。调整sys.path的顺序,没有作用。在不断的
- LFW人脸数据集筛选有多张图的人
Cloudox_
LFW人脸图像数据集是一个大型的人脸数据集,经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛,其人脸图像来自网络,且在下载的图像包中要已经全部按照人名分别放在对应文件夹里了,这一点挺方便的。按人名分类好的人脸图像LFW不像CelebA一样有具体的戴眼镜与否等标签,不过官方也给出了一个txt文件,记录了各个人分别有多少张人脸图像,因此如果要做人脸识别的测试,可以筛选出有多张人脸图像的人的文件夹来做测试。首先我们把
- python人脸识别系统 Tensorflow 人脸检测 Python语言 facenet人脸识别算法 毕业设计(源码)✅
q_3548885153
biyesheji0001biyesheji0002毕业设计pythontensorflow算法课程设计大数据人脸识别深度学习
毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈:Python语言、facenet人脸识别算法TensorflowMySQL数据库,可实现人脸的录入,人脸识别,识别记录查
- 人脸识别 FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)
郭庆汝
人脸识别FaceNet
人脸识别FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNor
- 人脸检测与人脸特征点定位
※海绵※的笑~
人脸识别人脸识别
本节内容:▸1.人脸识别发展介绍——从非深度到深度▸2.人脸识别的难点▸3.人脸识别的评测方法▸4.重点几种模型的原理理讲解(MTCNN/FaceNet(OpenFace))▸5.TensorFlow实现的MTCNN+FaceNet的人脸检测▸6.推荐的开源的人脸检测项⽬目非深度检测人脸的原理:用一个固定大小的区域不断的遍历整个画面,每一个框和训练的结果做比对(或者是分类),比对结果(分类结果)若
- LFW人脸数据库的简介
阿龙的代码在报错
机器学习回归数据挖掘
LFW人脸数据库的简介LFW(LabledFacesintheWild)人脸数据集:是目前人脸识别的常用测试集,其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景,因此识别难度会增大,尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现,对这些多人脸图像仅选择中心坐标的人脸作为目标,其他区域的视为背景干扰。LFW数据集共有13233张人脸图像,
- 人工智能_机器学习071_SVM支持向量机_人脸识别算法_LFW人脸数据加载_与理解---人工智能工作笔记0111
脑瓜凉
人工智能机器学习LFW人脸识别数据加载人脸识别算法SVM支持向量机人脸识别
然后我们继续来看这里有个lfw_home可以看到这个数据是,包含了人脸数据然后我们继续看,在我们的顶你用户目录下,如果安装了,sklearn就会有这样一个目录,scikit_learn_data目录,这个里面可以看到可以看到这个文件夹中有个lfw_home文件夹是对.zip文件夹的解压,这个下载以后放到对应的这个文件夹下面就可以了这个是人脸的图片集importnumpyasnp导入数学计算库fro
- 人工智能_机器学习072_SVM支持向量机_人脸识别模型训练_训练时间过长解决办法_数据降维_LFW人脸数据建模与C参数选择---人工智能工作笔记0112
脑瓜凉
人工智能支持向量机网格搜索交叉验证LFW人脸识别数据数据降维机器学习参数最优化
我们先来看一下之前的代码:importnumpyasnp导入数学计算库fromsklearn.svmimportSVC导入支持向量机线性分类器importmatplotlib.pyplotasplt加载人脸图片以后,我们用pyplot把人脸图片数据展示一下fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split人脸的数据,我们需要拆分,所以这里我们再导入t
- KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用
晓宜
人工智能支持向量机分类算法
本文使用KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用,并尝试使用PCA和LDA这两种数据降维方法对原始特征进行处理再分类,并试评估比较这些分类结果。参考链接:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#exploreKNN和SVM介绍KNNK最近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种常见的监督学习算法,用于分类和回归问题。它基于一个简单的思想:如果
- Node ‘gradients/InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_1_grad/FusedBatchNormGrad
chari克里
pythontensorflowtensorflow2
问题描述:tensorflow2运行facenet报错Node‘gradients/InceptionResnetV1/Bottleneck/BatchNorm/cond/FusedBatchNorm_1_grad/FusedBatchNormGrad’hasan_output_shapesattributeinconsistentwiththeGraphDefforoutput#3:Dimens
- Face数据集下载地址
Lornatang
人脸公开数据集人脸识别数据库描述用途获取方法WebFace10k+人,约500K张图片非限制场景链接FaceScrub530人,约100k张图片非限制场景链接YouTubeFace1,595个人3,425段视频非限制场景、视频链接LFW5k+人脸,超过10K张图片标准的人脸识别数据集链接MultiPIE337个人的不同姿态、表情、光照的人脸图像,共750k+人脸图像限制场景人脸识别链接MegaFa
- 【FaceNet学习】论文阅读
cc__cc__
人脸识别
论文地址:FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering摘要本文提出FaceNet算法,它直接学习从人脸图像到一个欧几里德空间的映射,这其中的距离则对应于人脸的相似程度。这种映射关系也可以称之为嵌入(embedding),即将原特征映射到一个新的特征空间,新的特征就被看作是一种嵌入。在LFW(LabeledFacesintheWil
- 改进的轻量化人脸识别算法
罗思付之技术屋
物联网及AI前沿技术专栏算法
摘要:嵌入式平台计算资源有限,无法实时运行计算量和参数量巨大的深度学习模型。基于mobilenetv2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenetv2,首先对原有网络结构进行优化,然后以三元损失函数为主,将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数,使用10575个人的49万张图片进行联合训练。相比于改进前的模型及训练方法,新模型在LFW测试集和自制数据集
- FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
挺老实
1文章说明方向:脸部识别时间:2015会议:CVPR20152主要贡献提出了TripletLoss,其思想为Achor样本(A),正样本(P),负样本(N),使A-P的距离小于A-N的距离:
- 用mtcnn+keras+facenet实现简易的人脸识别
胖头鱼青年
人工智能-人脸识别tensorflow人脸识别深度学习人工智能
人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法文章目录人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法前言:在前段时间的挑板杯和互联网+的双赛中,我们和校企合作的项目疲劳驾驶检测预警,在经专家点评后发现其中的人脸识别功能算法需要完善,所以经过多方学习,根据哔站大牛[**Bubbliiiing**](https://space.bilibili.co
- 076基于深度学习训练年龄数据集识别年龄
jkhasdsb
深度学习cnn
年龄识别是一个非常有挑战性的任务,因为人类的面部特征在不同的年龄段有很大的变化。深度学习技术在这方面取得了很大的进展,但仍然存在一些限制。以下是一些关于基于深度学习的年龄识别的关键点:数据集的多样性和规模:训练深度学习模型需要大量的数据,而年龄识别的数据集需要涵盖不同年龄段的人群。这可以通过使用公开可用的数据集来实现,例如LabeledFacesintheWild(LFW)或Ageprogress
- Facenet实现人脸特征比对-深度学习学习笔记-2
friklogff
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前言本文是我的学习笔记,基于人工智能领域大佬Bubbliiiing聪明的人脸识别3——Pytorch搭建自己的Facenet人脸识别平台原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/108220265记录我复现与拓展的学习过程,万分感谢大佬的开源和无私奉献。本文部分内容来自网上搜集与个人实践。如果任何信息存在错误,欢迎读者批评
- FaceNet人脸识别模型-Gradio界面设计
friklogff
gradiopython深度学习python深度学习
前言本文是我的学习笔记,基于人工智能领域大佬Bubbliiiing聪明的人脸识别3——Pytorch搭建自己的Facenet人脸识别平台原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/108220265FaceNet是谷歌2015年提出的人脸识别模型,通过学习面部特征Embedding来实现面部识别。本指南介绍如何训练FaceN
- 【人脸识别loss】triplet loss 三元组损失函数
阿牛02
【人脸识别】1、Tripletloss(三元组损失),由Google研究团队在论文《FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognition》所提出,常用于人脸识别任务。主要是为了非同类极相似样本的区分,例如同卵双胞胎的区分。Tripletloss的优势在于细节区分,即当两个输入相似时,Tripletloss能够更好地对细节进行建模,相当于加入了两个输入差异性差异的度
- facenet 人脸模型训练
reset2021
python人脸识别python人脸识别
人脸检测与特征描述是人脸相关项目应用的基础(包括人脸识别,人脸认证以及人脸聚类等)本文以mtcnn与facent算法为基础,讲述怎样训练自己的人脸模型。主题框架采用的是facenet源码,依据具体需求,对facnet做了一定的修改,facenet源码见https://github.com/davidsandberg/facenet1、数据集收集由于目前开源的数据集中,大多数都是欧美人士的,直接用这
- 基于facenet的人脸识别
reset2021
python人脸识别python人脸识别
人脸识别流程,主要包括人脸数据建档与识别两大部分,其中人脸数据建档主要实现对采集人员的人脸数据进行收集入库的过程,人脸识别主要实现对待识别人脸的数据采集与判定的过程。从具体实现过程来划分,人脸识别整个过程主要包括人脸图特征检测,特征描述,特征对齐,数据库的处理(建立索引以及数据入库)等几个模块。本文主要以facenet算法为基准来实现人脸识别过程,face算法见如下连接。https://githu
- 【PCA降维】在人脸识别中的应用
数字生命Allen
python信息可视化数据分析
首先导入人脸数据集和相关的模块:fromsklearn.datasetsimportfetch_lfw_people#人脸数据集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAimportnumpyasnp加载sklearn自带的数据集:faces=fetch_lfw_people(min_faces_per_person
- 【损失函数】Contrastive Loss, Triplet Loss and Center Loss
^_^ 晅菲
知识普及机器学习tcp/ip深度学习机器学习
文章目录1.损失函数ContrastiveLoss[1]:TripletLoss[2]:CenterLoss[3]:2.问题引入:3.ContrastiveLoss:对比损失3.1本质3.2定义3.3含义4.TripletLoss:三元组损失4.1本质4.2定义4.3目标4.4公式4.5进阶:FaceNet5.CenterLoss:5.1定义5.2公式1.损失函数ContrastiveLoss[1
- 日更79
深度学习模型优化
针对亲属人脸识别问题,增加了CV,将成绩提高到0.82,目前位置为前9%其实没有必要对所有的CV做均值逼近,下部改进两个方向按照val_acc来设置CV的权值。增加facenet的结果,做stacking。针对狗狗图片生成问题,使用tensorflow的DCGAN来做遇到的问题有PIL的使用问题,后期还是想使用OpenCV来处理。(毕竟主流嘛!)
- 聪明的人脸识别4——Pytorch 利用Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台
Bubbliiiing
聪明的人脸识别人脸识别pythonRetinafaceFacenet人工智能
睿智的目标检测51——Pytorch利用Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台学习前言什么是Retinface和Facenet1、Retinface2、Facenet整体实现代码实现流程一、数据库的初始化二、检测图片的处理1、人脸的截取与对齐2、利用Facenet对矫正后的人脸进行编码3、将实时图片中的人脸特征与数据库中的进行比对4、图片绘制使用Retinaface+Facenet进
- 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 =