- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 【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
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 计算机视觉与深度学习实战:以Python为工具,基于深度学习的汽车目标检测
好知识传播者
Python实例开发实战计算机视觉深度学习python基于深度学习的汽车目标检测
随着人工智能技术的飞速发展,计算机视觉与深度学习已经成为当今科技领域的热点。其中,汽车目标检测作为自动驾驶、智能交通等系统的核心技术,受到了广泛关注。本文将以Python为工具,探讨基于深度学习的汽车目标检测方法及其实战应用。一、计算机视觉与深度学习基础计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。深度学习则是一种模拟人脑神经网络的机器学习技术,通过构建深层神经网络
- TensorFlow深度学习实战——Transformer变体模型
盼小辉丶
深度学习tensorflowtransformer
TensorFlow深度学习实战——Transformer变体模型0.前言1.BERT2.GPT-23.GPT-34.Reformer5.BigBird6.Transformer-XL7.XLNet8.RoBERTa9.ALBERT10.StructBERT11.T5和MUM12.ELECTRA13.DeBERTa14.进化Transformer和MEENA15.LaMDA16.SwitchTra
- 深度学习实战111-基于神经网络的A股、美股、黄金对冲投资策略(PyTorch LSTM)
微学AI
深度学习实战(进阶)深度学习神经网络pytorch
文章目录一、A股与美股对冲互补投资方案1.现象与逻辑2.对冲互补投资思路3.资金分配样例4.最大化收益的关键二、对冲互补投资思路1.资金分配原则2.动态调整机制3.对冲操作三、投资方案样例1.初始资金分配(假设总资金10万元)2.动态调整举例情景一:美股进入牛市,A股震荡情景二:A股进入牛市,美股高位震荡情景三:全球风险事件,市场大跌四、操作细节与注意事项五、样例操作流程六、基于神经网络的A股美股
- 【深度学习实战】图像二分类任务的精度优先模型推荐
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图像分类模型EfficientNetTransformerConvNeXt
图像二分类任务的精度优先模型推荐推荐3种在精度方面表现突出的图像分类模型架构。这些模型在PyTorch中有良好支持,可通过微调预训练模型或从头训练来应用。每种模型的介绍、微调/从头训练建议、精度表现和对趋势图类图像的适用性分析如下。1.SwinTransformer(视觉Transformer架构)简介:SwinTransformer是一种由Microsoft提出的VisionTransforme
- TensorFlow深度学习实战(18)——K-means 聚类详解
盼小辉丶
深度学习tensorflowkmeans
TensorFlow深度学习实战(18)——K-means聚类详解0.前言1.K-means聚类2.实现K-means聚类2.1算法实现2.2肘部法则3.K-means算法变体小结系列链接0.前言K-means聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇(cluster),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点尽可能不同。在本节中,将介绍K-means聚类的基
- TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow人工智能
TensorFlow深度学习实战(17)——主成分分析详解0.前言1.主成分分析2.使用TensorFlow实现PCA3.TensorFlow嵌入API小结系列链接0.前言主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种强大的降维工具,通过找到数据的主成分,可以有效地减少数据的复杂性,去除冗余特征,并保留数据的主要信息,在数据预处理、特征提取和可视化等方面都有广泛的
- 深度学习实战108-基于通义千问Qwen2.5-Omni的智能数字人实时对话系统实现
微学AI
深度学习实战(进阶)大模型的实践应用深度学习人工智能QwenLLMOmni
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战108-基于通义千问Qwen2.5-Omni的智能数字人实时对话系统实现。通义千问Qwen2.5-Omni作为全球首个端到端全模态大模型,实现了多模态输入与实时输出的完美结合,为构建智能数字人实时对话系统提供了强大技术支持。本报告将详细阐述基于该模型的智能数字人对话系统开发流程,包括项目背景、技术架构、实现代码及测试优化策略,帮助开发者快速构建具
- 深度学习实战 04:卷积神经网络之 VGG16 复现三(训练)
生信探索
深度学习cnn人工智能
在后续的系列文章中,我们将逐步深入探讨VGG16相关的核心内容,具体涵盖以下几个方面:卷积原理篇:详细剖析VGG的“堆叠小卷积核”设计理念,深入解读为何3×3×2卷积操作等效于5×5卷积,以及3×3×3卷积操作等效于7×7卷积。架构设计篇:运用PyTorch精确定义VGG16类,深入解析“Conv-BN-ReLU-Pooling”这一标准模块的构建原理与实现方式。3.训练实战篇:在小规模医学影像数
- PyTorch深度学习实战(18)—— 可视化工具
shangjg3
人工智能深度学习pytorch人工智能神经网络
在训练神经网络时,通常希望能够更加直观地了解训练情况,例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程,并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出,这种方式只能打印数值信息,不够直观,同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具:TensorBoard和Visdom。1.TensorBoard最初,TensorBoard是
- 基于YOLOv8深度学习的人脸面部口罩检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
zhangjiaofa
YOLO深度学习python面部口罩检测
基本功能演示在这里插入图片描述摘要:人脸口罩面部检测能够准确地检测人脸是否佩戴口罩,对于控制疫情传播、保障公共卫生安全起到关键作用。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过853张图片,训练了一个进行人脸面部口罩的目标检测模型,能够准确的检测人脸“戴口罩”、“未戴口罩”及“未正确佩戴口罩”。并基于此模型开发了一款带UI界面的人脸面部口罩检测系统,可用于实时检测场景中的人员是否佩戴口罩,更方便进行功能
- Keras深度学习实战——自编码器详解
鱼弦
机器学习设计类系统深度学习keras人工智能
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)Keras深度学习实战——自编码器详解简介自编码器(AutoEncoder)是一种无监督学习算法,它通过学习输入数据的潜在表示来实现数据降维和特征提取。自编码
- TensorFlow深度学习实战(13)——神经嵌入详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow自然语言处理
TensorFlow深度学习实战(13)——神经嵌入详解0.前言1.神经嵌入简介1.1Item2Vec1.2node2vec2.数据集与模型分析3.实现神经嵌入小结系列链接0.前言神经嵌入(NeuralEmbedding)是一种通过神经网络模型将离散的符号(如词语、字符、图像等)映射到低维连续向量空间中的技术。它属于更广泛的嵌入(Embedding)技术范畴,在深度学习中起着关键作用。神经嵌入通过
- TensorFlow深度学习实战(10)——迁移学习详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow迁移学习
TensorFlow深度学习实战(10)——迁移学习详解0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.InceptionV3架构3.构建迁移学习模型小结系列链接0.前言迁移学习(TransferLearning)是一种利用从一项任务中获得的知识来解决另一项类似任务的技术。一个使用数百万张图像训练的模型,训练数据涵盖数千种对象类别,模型的
- 【人工智能核心技术全景解读】从机器学习到深度学习实战
满怀1015
人工智能人工智能机器学习深度学习pythontensorflow
目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明⚖️技术选型对比二、实战演示️环境配置要求️核心代码实现案例1:图像分类(CNN)案例2:文本情感分析(Transformer)运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链✨结语⚠️技
- PyTorch 深度学习实战(23):多任务强化学习(Multi-Task RL)之扩展
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
之前的PyTorch深度学习实战(23):多任务强化学习(Multi-TaskRL)总结扩展运用代码如下:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorch.distributionsimportNormalfromtorch.ampimportautocast,GradScalerfromme
- 大模型入门必读的9本硬核好书:豆瓣评分超9.0,值得反复研读!非常详细收藏这一篇就够!
大模型入门教程
AI大模型人工智能程序员产品经理学习大模型书籍大模型入门
模型大师们,准备好踏上一段深度学习与模型构建的路了吗?这里有八本经典之作,它们将是你攀登知识高峰的阶梯从《PyTorch深度学习实战》到《大模型时代》从掌握基础框架到洞悉大模型时代的变革模型大师,准备好了吗?翻烂这八本书,直接嘎嘎冲!第一本:《从零开始大模型开发与微调》《从零开始大模型开发与微调》是一本由王晓华所著,清华大学出版社出版的书籍。本书系统介绍了基于PyTorch2.0和ChatGLM的
- PyTorch深度学习实战(1)——PyTorch安装与配置
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch机器学习人工智能
本章共有两节,2.1节介绍如何安装PyTorch,以及如何配置学习环境;2.2节带领读者快速浏览PyTorch中的主要内容,帮助读者初步了解PyTorch。PyTorch是一款以C语言为主导开发的轻量级深度学习框架,它提供了丰富的Python接口以便用户使用。在使用PyTorch之前,读者需要安装Python环境以及pip包管理工具,笔者推荐使用Anaconda配置相关虚拟环境。本书中的所有代码均
- 深度学习实战之手写数字识别
不吃香菜?
深度学习人工智能
一、简介在深度学习的世界里,手写数字识别是一个经典且入门级的任务,它就像是深度学习领域的“Hello,World!”,通过完成这个任务,我们能够快速掌握深度学习模型的搭建、训练与测试流程。本文将基于PyTorch框架,手把手教你实现一个手写数字识别模型。二、具体代码实现1、pytorch基础库导入importtorchprint(torch.__version__)#该行代码用来检查pytorch
- PyTorch深度学习实战(24)—— 爱因斯坦操作einsum 和 einops
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能神经网络
在高级索引中还有一类特殊方法:爱因斯坦操作。下面介绍两种常用的爱因斯坦操作:einsum和einops,它们被广泛地用于向量、矩阵和张量的运算。灵活运用爱因斯坦操作可以用非常简单的方式表示较为复杂的多维Tensor之间的运算。1.einsum在数学界中,有一个由爱因斯坦提出来的求和约定,该约定能够有效处理坐标方程。爱因斯坦求和(einsum)就是基于这个法则,省略求和符号和默认成对出现的下标,从而
- PyTorch 深度学习实战(38):注意力机制全面解析(从Seq2Seq到Transformer)
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorchtransformer
在上一篇文章中,我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制的完整发展历程,从最初的Seq2Seq模型到革命性的Transformer架构。我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变体,并在机器翻译任务上进行对比实验。一、注意力机制演进路线1.关键模型对比模型发表年份核心创新计算复杂度典型应用Seq2Seq2014编码器-解码器架构O(n²)机器翻译BahdanauAttenti
- Python 深度学习实战 第10章 使用深度学习处理时间序列&RNN预测实例
odoo中国
人工智能深度学习pythonrnn时间序列
Python深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列数据&RNN实例内容概要第10章深入探讨了时间序列数据的深度学习应用,涵盖了从预测到分类、事件检测和异常检测等多种任务。本章通过温度预测示例,详细介绍了如何使用循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM和GRU)来处理时间序列数据。通过本章,读者将掌握如何使用深度学习解决时间序列问题,并理解RNN的工作原理。主要内容时间序列任务的类型预测:预
- TensorFlow深度学习实战(11)——风格迁移详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow人工智能
TensorFLow深度学习实战(11)——风格迁移详解0.前言1.风格迁移原理1.1内容损失1.2风格损失2.模型分析3.使用TensorFlow实现神经风格迁移小结系列链接0.前言风格迁移是用于训练神经网络创作艺术作品的深度学习技术,同时也是一种有趣的神经网络应用,提供了一种用于深入理解神经网络的方式。在本节中,我们将学习神经风格迁移算法。在神经风格迁移中,我们需要一个内容图像和一个风格图像,
- TensorFlow深度学习实战(12)——词嵌入技术详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow自然语言处理
TensorFlow深度学习实战(12)——词嵌入技术详解0.前言1.词嵌入基础2.分布式表示3.静态嵌入3.1Word2Vec3.2GloVe4.使用Gensim构建词嵌入5.使用Gensim探索嵌入空间6.动态嵌入小结系列链接0.前言在本节中,我们首先介绍词嵌入的概念,然后介绍两种实现词嵌入的方式:Word2Vec和GloVe,学习如何使用Gensim库从零开始构建语料库的词嵌入,并探索所创建
- TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解
盼小辉丶
深度学习tensorflow分类
TensorFlow深度学习实战(7)——分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask)是机器学习中的一种监督学习问题,其目的是将输入数据(特征向量)映射到离散的类别标签。广泛应用于如文本分类、图像识别、垃圾邮件检测、医学诊断等多种领域。1.分类任务1.
- PyTorch深度学习实战(45)——强化学习
盼小辉丶
深度学习pytorch强化学习
PyTorch深度学习实战(45)——强化学习0.前言1.强化学习基础1.1基本概念1.2马尔科夫决策过程1.3目标函数1.4智能体学习过程2.计算状态值3.计算状态-动作值4.Q学习4.1Q值4.2Gym环境4.3构建Q表4.4探索-利用策略小结系列链接0.前言强化学习是当前人工智能领域的研究热点问题,强化学习主要通过考察智能体与环境的相互作用,得到策略模型、优化策略并最大化累积回报的过程。强化
- TensorFlow深度学习实战——字符嵌入、子词嵌入、句子嵌入和段落嵌入
盼小辉丶
深度学习tensorflow自然语言处理
TensorFlow深度学习实战——字符嵌入、子词嵌入、句子嵌入和段落嵌入0.前言1.字符嵌入2.字词嵌入3.句子嵌入和段落嵌入相关链接0.前言在自然语言处理中,嵌入(Embedding)技术是将文本转化为数值向量的核心方法,使计算机能够理解和处理语言中的语义信息。根据文本处理的粒度不同,除了词嵌入外,还包括字符嵌入、子词嵌入、句子嵌入和段落嵌入。这些嵌入技术使得计算机能够以不同的粒度理解和处理文
- 深度学习实战:从零构建图像分类API(Flask/FastAPI版)
Tech Synapse
深度学习分类flaskFlask/FastAPI框架PyTorchTensorFlowFastAPI
引言:AI时代的图像分类需求在智能时代,图像分类技术已渗透到医疗影像分析、自动驾驶、工业质检等各个领域。作为开发者,掌握如何将深度学习模型封装为API服务,是实现技术落地的关键一步。本文将手把手教你使用Python生态中的Flask/FastAPI框架,结合PyTorch/TensorFlow部署一个端到端的图像分类API,最终得到一个可通过HTTP请求调用的智能服务。一、技术栈选择指南框架特点适
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号