- 《终极自由之路》11.如何揭露头脑
觉醒吧
翻译:小粒子儿大天体SeethesourceofthemindandyouwillfindyourSelf.看清头脑的根源,你会发现你的真我。Turnthemindbackuponthemindanditwillrevealitssecrets.将头脑转回头脑上,头脑会透露它的秘密。Concentratethemindononethoughtandallotherthoughtswilldropa
- 2018-11-30 选择和歧视
Curtain_d9d5
Ican'ttakecareofeveryone'sthoughts.Ihavetoexpresssomethingforthespecialgroupofpeopleordevotemyenergytosomespecialthings.AndIhavetodothat,IfIwanttodosomethinggood.Havingthisattitutedwemaycanlivenotthat
- 刘亦菲教你读英文
一瓣山河
《StillnessSpeaks》Thoughts,emotions,senseexperiences,andwhateveryouexperience,makeupthecontentofyourlife.“Mylife”iswhatyouderiveyoursenseofselffrom,andmylifeiscontent,orsoyoubelieve“你的生活”是你自我意识的衍生Youco
- GPT-SoVITS语音合成服务器部署,可远程访问(全部代码和详细部署步骤)
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术gpt人工智能
GPT-SoVITS是一个开源项目,它使用大约一分钟的语音数据便可以训练出一个优秀的TTS模型。项目的核心技术是Zero-shotTTS和Few-shotTTS。Zero-shotTTS可以让用户输入5秒钟的语音样本并立即体验转换后的语音,而Few-shotTTS则可以通过使用仅一分钟的训练数据进行模型微调,从而提高语音相似度和真实性。该项目支持多语言推理,包括但不限于英语,日语和中文。此外,项目
- Few-shot Learning
代维7
大模型深度学习
Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法,旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。在传统的机器学习中,通常需要大量的标注数据来训练模型,以获得良好的性能。然而,在许多实际应用中,获取大量标注数据是困难、昂贵或耗时的。Few-shotlearning则试图解决这个问题,通过利用少量的样本进行学习,使模型能够快速适应新的任务或概念。二、关键特点(一)
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 【Z译介】关于绘画的一些想法(Some Thoughts on Painting)——卢西安·弗洛伊德
Z谈诗
《关于绘画的一些想法(SomeThoughtsonPainting)》是卢西安·弗洛伊德(LucianFreud)公开发表的,有关于绘画之唯一文字性的东西。弗洛伊德是我所景仰的画家,其绘画风格由早期的具象、间接、薄涂,转变为中后期的具象、直接、厚涂,发生了令人不可思议的变化,与古典主义画法做了完全的告别。卢西安·弗洛伊德在国内拥趸无数,刘小东也深受其影响,他曾经在纽约看了卢西安·弗洛伊德的原作后感
- 扩散模型的发展过程梳理 多个扩散模型理论知识总结/DDPM去噪扩散概率/IDDPM/DDIM隐式去噪/ADM/SMLD分数扩散/CGD条件扩散/Stable Diffusion稳定扩散/LM
不学能干嘛
stablediffusion
前言1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月,但是没有理论基础后面科研路有点难走,所以在师兄的建议下,开始看b站视频学习一下扩散模型,好的一看一个不吱声,一周过去了写个博客总结一下吧,理理思路。不保证下面的内容完全正确,只能说是一个菜鸟的思考和理解,有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知,不要骂我不要骂我。2.这里推荐up主,deep_thoughts投稿视频-deep_thoughts视
- 精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)
coding_ksy
论文阅读笔记embedding人工智能
RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法,通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块:自相关表示(SCR)和交叉相关注意力(CCA),来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示(SCR)模块:用于捕捉单个图像内的结构化模式,通过转换基础特征
- 关于少样本学习、零样本学习、单样本学习中的support set和query set的概念解析
coding_ksy
论文阅读笔记学习机器学习深度学习
梳理一下关于少样本学习(如few-shotlearning)、零样本学习(zero-shotlearning)、单样本学习(one-shotlearning)中的supportset和queryset的概念,以及为何测试集中会涉及到“unseen”(未见过)的新类。关键概念解析SupportSet:在少样本学习任务中,supportset是用来训练模型的一组有标签的样本,这些样本代表了任务中的类别
- 端午节怀想(中英双语)
周柯楠
端午节怀想ThoughtsonDragonBoatFestival五月的汨罗江流淌着的是水还是泪IntheMiluoRiverinMayIsitwaterortearsthatflow烟雨江南,又是一年粽子香人们怀想的不单是美食InthemistyrainsouthoftheRiver,hereisanotheryearofsweetnessofzongziWhatpeoplethinkabout
- 艺术签名丨签名设计丨南京孙老师丨华夏名流签名设计丨signature
孙老师艺术签名设计
Signatureislikeasnapshotofyourpersonality.Thewayyouwriteyourletterssmallorlarge,darkorlight,curvedorangled,itgivesagreatinsightintoyourcharacterandyourinnermostthoughts.Writingrevealsalotaboutyourtemp
- 复训第三周-周检视
A6恋
12/31/2018----1/6/2019检视自己的3个目标:1.这周有2天忘记清空OmniFocus,主要是“整理Jessy的东西”都没有时间完成。2.这周完成3篇3.2个语法练习:AdvancedGrammarinUseunit3:Pastsimpleandpresentperfectunit4:PascontinuousandpastsimpleThoughtsoftheweek1.利他,
- 每周编辑精选|FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规
人工智能资讯数据集
小样本学习(Few-shotLearning)是指像人类一样能够通过很少的样本来学习掌握新任务。这一领域已经成为机器学习社区的热点,并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。哈工大推出了FewJoint基准数据集,为NLP小样本评测提供了公共的评价基准。该数据集已在hyper.ai上线,hyper.ai还有更多供中文大模型训练的NLP数据集可以下载哦~一起来看看吧!1月29日-2月2日,h
- LLM少样本示例的上下文学习在Text-to-SQL任务中的探索
Q同学的nlp笔记
sql数据库论文阅读人工智能nlp深度学习自然语言处理
导语本文探索了如何通过各种提示设计策略,来增强大型语言模型(LLMs)在Few-shotIn-contextLearning中的文本到SQL转换能力。通过使用示例SQL查询的句法结构来检索演示示例,并选择同时追求多样性和相似性的示例可以提高性能,同时,LLMs也从与数据库相关的知识增强中受益。会议:EMNLP2023Findings标题:EnhancingFew-shotText-to-SQLCa
- Vista —— a magazine I will read along the rest of my life
诚威_lol_中大努力中
storyandfeelinglife
WhenIwasinthehighschool,it'sahotmagazinebetweenus.Surely,itattactedmedeeplybyitswordsandthoughtsalmostaboutalltheinterestingandimportantthings.ItissadthatIhaveforgottenitforalmosthalfandtwoyears.Itisl
- 科技成果:AI在智慧农业中的应用科普
猛码Memmat
rob-agent/aigc人工智能机器视觉机器人图像分割农业
文章目录1.番茄采摘机器人1.1熟没熟?怎么摘?1.2精准投喂:采摘完毕后的放置工作2.通道式多用途智能分选机2.1简介2.2主要技术指标2.3市场前景3.高通量土壤成分智能检测机器人3.1原创性技术成果3.2技术亮点MyThoughtsReference本文版权归属中国科学院合肥物质院智能所微信公众号所有1.番茄采摘机器人大脑:ROS系统四大核心技术:深度学习算法提高果实识别率;微小型摄像机判断
- MarioNETte: Few-shot Face Reenactment Preserving Identity of Unseen Targets(AAAI20)
o0Helloworld0o
读书笔记
MarioNETteArchitectureFig.2展示了MarioNETte的框架图给定driverimagex\mathbf{x}x,一组targetimages{yi}i=1⋯K\left\{\mathbf{y}^i\right\}_{i=1\cdotsK}{yi}i=1⋯K,整个framework输出一幅Reenactedimage注意:driverx\mathbf{x}x是一帧图像,t
- 论文解读:DeepBDC小样本图像分类
十有久诚
小样本图像分类人工智能机器学习深度学习小样本图像分类元学习
JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例,所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上,这相当于测量图像特征的依赖性,被视为
- 论文解读:Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)
十有久诚
人工智能深度学习机器学习小样本图像分类transformer
摘要“一张图片胜过千言万语”,远远超出了单纯的分类。与此同时,如果独立观察,图像的许多斑块可能与分类完全无关。这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率,这些算法的数据有限,并且高度依赖于图像patch的比较。为了解决这个问题,我们提出了一种类感知补丁嵌入自适应(CPEA)方法来学习图像补丁的“类感知嵌入”。CPEA的关键思想是将补丁嵌入与类感知嵌入相结合,使它们与类相关。此外,我们定义
- 【论文速览_01】Awesome Few Shot Segmentation论文
lzl2040
论文阅读python少样本fewshot深度学习
AwesomeFewShotSegmentationAwesomeFewShotSegmentation论文CVPR2023HierarchicalDenseCorrelationDistillationforFew-ShotSegmentation文章内容MIANet:AggregatingUnbiasedInstanceandGeneralInformationforFew-ShotSeman
- 2018-07-25 Thoughts about the industry
泥巴叔叔
学生的进步归功于谁?学生不进步归咎于谁?每次考试出分的时候就是机构炫分的时候Wheneverthescoresarereleased,agencieswilldefinitelypromotethosewhohavereachedagreatprogressorahighscorewhichItakeasawayofpropagandaorpurelyshowingoff.Willtheexamt
- 论文笔记:SQLPrompt: In-Context Text-to-SQL with Minimal Labeled Data
Q同学的nlp笔记
论文阅读Text-to-sql人工智能nlp深度学习自然语言处理
导语本文提出了SQLPrompt,通过创新的Prompt设计、基于执行一致性的解码策略,以及混合不同格式的Prompt和不同LLMs输出的方式,提高了LLM在Few-shotIn-contextLearning下的能力。会议:EMNLP2023Findings(Short)链接:https://arxiv.org/abs/2311.028831简介这项研究介绍了“SQLPrompt”,一种针对大型
- 励志名言(英文版) - 草稿
东华帝君的甜甜圈
这是圈圈在百度找的哦1.Lookers-onseemostofthegame.旁观者清。——Smedley斯密莱2.Secondthoughtsarebest.三思而行,再思可也。3.Amancannotservetwomasters.一仆不能事二主。4.Allforone,oneforall.人人为我,我为人人。——[法]Dumaspére大仲马5.Ifwintercomes,canspring
- Tiny thoughts
汤姆是只小猫咪
Manisvulnerable.Comeorgo,liveordie.Appear,thendisappear.Blank,existsforever,justlikeacircle,whichneverends.Lost,wecried.Toldourselves,nightmarecomes.Whendayscome,vanished,Fadedblossom.Thesea,tideandwa
- 花些时间让生命的美好感动自己的灵魂
凝飞呀
图片发自App图片发自App图片发自AppTakeamomenttoletthegoodnessoflifetouchyourspiritandcalmyourthoughts.Then,shareyourgoodfortunewithanother.Forthegoodnessoflifegrowsmoreandmoremagnificenteachtimeitisgivenaway.花些时间让
- 11th of the first lunar month
Tiffany_的早餐
Ihavenoideawhymythoughtssointricate,maybeIhavereallygrownup,matureenoughtoseperatethesheepsfromthegoatsandtakeallthingsintofullconsideration.Ilovetheruralsetting,It'spicturesqueandmakemefeelrelaxed.Th
- DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS
Tsukinousag
DifferentiAblepRompT(DART),预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示(DART)模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较,其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记。我们利用语言模型中的一些参数作为模板和标记标记,并通过反向传播对它们进行优化,而不引入模型之外的其他参数。提出了一种新的可微提示(DART)微调方法。如图所示,关键思想是利
- 大语言模型-任务规划与分解论文
Travis_del
大语言模型任务规划与分解语言模型人工智能自然语言处理
任务规划与分解1、Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/abs/2201.11903Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels2、TreeofThoughts:DeliberateProblemS
- 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 =