- Caffe学习系列——工具篇:计算数据集的图像均值
Solomon1588
计算机视觉CVCaffe深度学习深度学习Caffe数据预处理特征标准化
本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践,本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种:简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是(独立地)使得数据的每
- Caffe学习 (五):SSD源码解读ssd_pascal.py
QZX-light
Caffe学习系列Caffe
参考博客:https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/79089280from__future__importprint_functionimportcaffefromcaffe.model_libsimport*fromgoogle.protobufimporttext_formatimportmathimportosimportshutilim
- caffe学习(1)------windows下基于GPU配置
lishanlu136
caffecaffe
最近准备用caffe做图片的分类,可配置caffe就让我折腾了大半个月,一直配置不成功,最后还是参考官网的tutorial才配置成功,于是决定把配置的过程写下来,如果后面有朋友配置caffe遇到什么问题,还可以参考参考。首先贴出官方的配置caffe的工程:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows,注意,这可是基于Windows系统的,因为我的电脑是win
- caffemodel特征可视化_Caffe学习笔记4图像特征进行可视化
weixin_39824801
caffemodel特征可视化
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/可以算是对它的翻译的总结吧,它可以算是学习笔记2的一个发展,2是介绍怎么提取特征,这是介绍怎么可视化特征1、准备工作首先
- Caffe学习:build/tools/convert_imageset
jiarenyf
caffecaffe
caffe/build/tools/convert_imageset用于将image图片转化为lmdb(leveldb)格式编写命令,实现图片格式转化:#!bin/sh#工具目录TOOLS_ROOT=caffe/build/tools#train_datas存放训练图片#label_train.txt保存图片标签#shuffle参数用于打乱图片读取顺序#train_db文件夹(不可手动新建)存放转
- Caffe学习之——caffe.cpp源码解析
ciky奇
caffecaffe.cpp
本文主要解析caffe源码中/tools/caffe.cpp文件,此文件是caffe程序的入口main函数,包含了命令行参数代码实现,如tain,test,time等。caffe结构请参考:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80585888caffe命令行参数请参考:https://blog.csdn.net/c20081052/art
- caffe学习(1):多平台下安装配置caffe
weixin_34238642
操作系统运维git
如何在centos7.3上安装caffe深度学习工具有好多朋友在安装caffe时遇到不少问题。(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成)今天测试并整理一下安装过程。我是在阿里云上测试,选择centos7.3镜像。先安装epel源1yuminstallepel-release安装基本编译环境12yuminstallprotobuf-develleveldb-develsnappy-develo
- Caffe学习笔记1-安装以及代码结构
baobei0112
CNN卷积神经网络
Caffe学习笔记1-安装以及代码结构ByYuFeiGan2014-12-09更新日期:2014-12-09安装按照官网教程安装,我在OSX10.9和Ubuntu14.04上面都安装成功了。主要麻烦在于gloggflagsgtest这几个依赖项是google上面的需要。由于我用Mac没有CUDA,所以安装时需要设置CPU_ONLY:=1。如果不是干净的系统,安装还是有点麻烦的比如我在OSX10.9
- caffe学习笔记--写一个运行caffe.cpp的makefile
thystar
caffe学习
之前因为有caffe的项目要放到服务器上面,但是其实不需要在服务器上面重新安装caffe,所以写了个makefile.这里改写了个简单的,比较容易读的,只运行caffe.cpp,如果由其他的,可以按照makefile的规则添加就好。首先,还是要说一下关于caffe的依赖,参考之前的两篇博客:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/51179064和
- caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)
thystar
caffe学习
在之前的文章里,写过一个关于微调的博客,但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb,因此补一篇最新的,关于微调,前面的文章由讲,参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553
- caffe学习笔记(11):多任务学习之HDF5Data类型数据集生成
guyunee
deeplearningmatlabobjectdetection数据标签caffe深度学习
最近开始研究多任务学习(multi-tasklearning,MTL),先分享给大家:本文主要讲述数据集的建立,HDF5Data类型用于处理多标签数据,在网络中定义为:layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc
- Caffe学习:Forward and Backward
jiarenyf
caffecaffe
原文forwardandbackwardpasses(前向迭代和反向迭代)是Net最基本的成分。下面以简单的logisticregressionclassifier(逻辑回归分类器)为例。ForwardPass(前向迭代)利用给定的输入,根据模型设定的函数,计算出输出。Thispassgoesfrombottomtotop(数据流向从bottom到top)。数据x通过一个innerproductl
- Ubuntu14.04下配置Caffe+OpenCV2.4.10+CUDA7.5+cuDNN5.1.10
cuihaolong
3DPrint系统配置
1.CUDA配置与Tensorflow,Keras等深度学习框架一样的配置方法,一次配置可以重用,其他基础软件和依赖项亦可参考:Caffe学习笔记2--Ubuntu14.0464bit安装Caffe(GPU版本)Ubuntu14.04+Caffe+Cuda7.5+Opencv3.0安装教程Caffe+Ubuntu14.0464bit+CUDA6.5配置说明Caffe搭建:Ubuntu14.04+C
- Caffe学习笔记(一): 训练和测试自己的数据集
__Sunshine__
笔记Pythoncaffe训练数据集计算机视觉
1数据准备首先在caffe根目录下建立一个文件夹myfile,用于存放数据文件和后面的caffe模型相关文件。然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹,其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件,datatest文件夹存放图片数据。在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件,其中train文件夹中存放待训练的图片,va
- Caffe学习(三)Caffe模型的结构
遍地流金
Caffe学习
一总体结构在caffe中,解决一个问题首先应该定义一个slover,反应到mnist例程中也就是lenet_solver.prototxt。该slover主要包括两部分,(1)为网络模型model,(2)为该模型参数的具体optimization方法及参数。model主要由各种layer组成,主要包括数据相关的DataLayer,图像滤波变换相关的VisionLayer,非线性激活函数Activa
- caffe数据文件lmdb训练神器digits
hi我是大嘴巴
denny的学习专栏徐其华博客园首页新随笔联系管理订阅随笔-145文章-0评论-1085Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化。如果还没有学会的,请自行细细阅读:caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/den
- Caffe学习总结(一)——初识caffe
不系之舟913
深度学习caffe深度学习机器学习框架
深度学习在当前情况下可以用一个字来形容“火”,目前项目中使用到了常用的机器学习算法,在使用过程中发现图像的特征提取成为识别的瓶颈,无意中了解到caffe,可以很好的解决特征提取的问题。于是想尝试一下caffe的威力。初识caffe,就习惯性了想了解下作者,发现设计作者是贾杨清,终于发现一个牛逼的框架是我们中国人做的啦!于是很兴奋,很想深入的进行学习,希望能在工作中使用起来。1、caffe的由来到一
- 深度学习之----caffe
Steven_ycs
本文主要讲解caffe的整个使用流程,适用于初级入门caffe,通过学习本篇博文,理清项目训练、测试流程。初级教程,高手请绕道。我们知道,在caffe编译完后,在caffe目录下会生成一个build目录,在build目录下有个tools,这个里面有个可执行文件caffe,如下图所示:有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练,只需要学会调用这个可执行文件就可以了,这便是最简单的caffe学习,不需
- caffe学习系列二:源码深入解析-单步跟踪调试指南
singularpt
为了更好的学习caffe,我们利用上节安装好的环境,进行单步调试,以窥caffe全貌。准备工作:要在vs2013中单步跟踪调试caffe,需要配置caffe工程,打开【属性】-【调试】-【命令行参数】中加入输入参数。如下配置:image.png先贴一张caffe的整体处理流程:image.png一、函数入口众所周知,caffe由c++写的,而c++的入口函数为main,我们在caffe.cpp文件
- Ubuntu 14.04下编译OpenPose
crazyhank
OpenPose是CMU开发的一个开源人体姿态检测模型,github地址为:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose,下面为在ubuntu14.04版本上编译的过程下载源码由于openpose依赖于第三方的caffe学习框架,所以在gitclone一定要加上"--recursive"选项,如下所示:#gitclone--rec
- Caffe学习笔记6:过程小结
Zz鱼丸
之前写的学习笔记1用两种方法进行预测,今天发现有点不对。下面进行分析总结:先来看看Classifier的源代码#!/usr/bin/envpython"""ClassifierisanimageclassifierspecializationofNet."""importnumpyasnpimportcaffeclassClassifier(caffe.Net):"""Classifierexte
- Caffe Cifar10模型测试及可视化
不会积
本文主体来自[Caffe学习系列(17):模型各层数据和参数可视化],加了一点自己的注释(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html)先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化。#加载必要的库importnumpyasnpimportmatplotl
- Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数
weixin_33850890
matlab人工智能
所有的层都具有的参数,如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数本文只讲解视觉层(VisionLayers)的参数,视觉层包括Convolution,Pooling,LocalResponseNormalization(LRN),im2col等层。1、Convolution层:就是卷积层,是卷积神经网络(C
- Caffe学习之一:Caffe的配置和编译
sherry_gp
程序软件安装
最近,在学习deeplearning,使用的工具就是caffe,比较容易上手,不啰嗦了,先说环境的配置和编译。系统的平台为win10+matlab2014b+vs2013.在开始之前,要安装cuda的驱动,我使用的cuda7.5这个版本(为了和caffe里面使用的版本同步)。首先,在https://github.com/happynear/caffe-windows下载caffe和以及此页面上提供
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第四课 Caffe可视化工具
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.首先准备pycaffe环境输入一下命令:2.网络可视化的工具2.1在caffe中,有一个专门用于画网络结构图的py文件:caffe/tools/draw_net.py2.2也可以通过在线可视化工具,网址如下:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor2.caffemodel的可视化,需要先把代码看明白,这里不写了3.特征图的可视化4.loss和acc
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】 第十一课
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.车辆检测实践:使用Caffe训练的深度学习模型做目标检测——以车辆检测为例有关文件都放在以下文件夹中:对vehicle_detetc.cpp进行编译:编译之前,需要修改一下代码中的文件路径:我刚开始先编译之后,才修改的源文件,所以运行的时候,出现下面错误:只要修改完路径之后,重新编译就好结果如下图所示:效果不好,有误检
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第五课 自定义神经层和数据输入层
soldier123333
[caffe学习笔记]
一、自定义神经层1.创建新定义的头文件,目录在caffe/include/caffe/layers/my_neuron_layer.hpp我复制了conv_layer.hpp文件,然后在该文件的内容上进行更改如果只是需要CPU方法,可以注释掉forward_gpu和backward_gpu修改对照内容如下(左侧是conv_layer.hpp,右侧是my_neuron_layer.hpp):2.创建
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第三课 使用训练好的模型
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.均值文件将所有训练样本的均值保存为文件。首先将计算均值文件的caffe工具compute_image_mean放到当前目录:caffe/test/mnist/下面,之后运行如下命令:这样,我们的均值文件就生成了2.改写deploy文件(以mnist为例)(略过)3.使用修改后的mnist的deploy文件,输入一张图片,输出分类结果首先我们写了一个test_mnist.cpp文件,先进行编译,
- Caffe学习笔记11:Ubuntu 16.04 中 caffe 编译出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
weixin_41774576
Caffe
step1:cd/usr/lib/x86_64-linux-gnusudoln-slibhdf5_serial.so.8.0.2libhdf5.sosudoln-slibhdf5_serial_hl.so.8.0.2libhdf5_hl.sostep2:changeMakefile.config//打开Makefile.config将下面的INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUD
- caffe学习-代码阅读DataLayer
华山汉灵
编程-深度学习框架
以下摘录自《深度学习轻松学》冯超为了能够尽可能地提高训练速度,DataLayer采用了异步准备数据的形式,数据读人的工作和模型训练的工作在各自的线程中进行,相互独立并不依赖。当模型需要数据时,只需要将数据复制到指定的内存中即可。从lmdb数据库中,Cusror逐一获取数据,然后构成batch,经过transform变换后,是实际训练用的data.最上面的虚线框是DataReader类,负责从DB中
- 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
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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 =