- 2.28 图像分类全解析:从境界到评估,再到模型与样本处理
不要天天开心
机器学习算法人工智能
图像分类将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界:通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵:TP(Truepositive,真正例)——将正类预测为正类数。FP(Falsepostive,假正例)——将反类预测为正类数。TN(Truenegative,真反例)——将反类预测为反类数。FN(Falsenegative,假反例)—
- Jenkins SSH 认证失败问题 (`com.jcraft.jsch.JSchException: Auth fail`)
jenkinsdocker
问题背景在Jenkins与目标服务器之间通过SSH进行自动化部署时,遇到以下错误:com.jcraft.jsch.JSchException:Authfail核心原因分析原因分类具体表现底层机制说明密钥格式不兼容-----BEGINOPENSSHPRIVATEKEY-----头部的密钥Jenkins使用的JSch库仅支持旧版PEM格式(-----BEGINRSAPRIVATEKEY-----)凭据
- DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
DINO-X:一种用于开放世界目标检测与理解的统一视觉模型摘要1引言2方法2.1模型架构2.1.1DINO-XPro2.1.2DINO-XEdge3数据集构建和模型训练数据收集模型训练摘要在本文中,我们介绍了DINO-X,这是一种由IDEAResearch团队开发的统一以对象为中心的视觉模型,迄今为止在开放世界目标检测性能方面表现最佳。DINO-X采用了与GroundingDINO1.5[47]相
- 线性回归s
三排扣
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1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion=nn.MSELoss()y_pread=torch.randn(3,5,requires_grad=True)y_test=torch.randn(3,5)#计算损失loss=crit
- 一篇文章教你用python玩转数据透视表PivotTable
flashman911
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目录创建数据透视表配置行列字段添加列字段配置“值字段”关闭分类汇总设置表格形式显示读取数据来透视表内容读取rowfield的内容读取valuefield的内容筛选透视表添加行标签筛选添加筛选标签(Pagefield)排序透视表本文主要介绍excel的数据透视表常见的操作。基本上涵盖了基本操作。下面,先看看我们到处理的表格中的数据:创建数据透视表先打开一个准备数据的excel文件,然后插入一个新的数
- 2025年最新JAVA羽毛球篮球运动场地预约管理系统毕业设计 开题报告_毕设篮球馆预约管理系统的开题报告中的研究方法
2401_89678765
作者徽【vip1024c】信java课程设计开发语言
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培风图南以星河揽胜
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在当今的软件开发领域,Java以其强大的跨平台能力和丰富的API库而著称。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,深入理解Java的核心API都是提升编程技能的关键。本文将带你走进Java的世界,通过实例详细讲解几个常用的核心API分类。1.java.lang包:编程的基础java.lang包是Java语言的核心,其中的类在编译时会自动导入,无需显式声明。String类:字符串是编程中最常用的数据类
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BitcoinJS学习笔记4—P2PKH、P2SH、P2WPKH地址生成大纲1.概述目标:学习如何使用BitcoinJS生成三种常见的比特币地址类型:P2PKH(Pay-to-Public-Key-Hash)P2SH(Pay-to-Script-Hash)P2WPKH(Pay-to-Witness-Public-Key-Hash)工具:BitcoinJS库、比特币测试网(Testnet)或回归测试
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NAT(NetworkAddressTranslation,网络地址转换)是一种广泛应用于计算机网络的技术,其主要目的是为了解决IPv4地址空间的短缺问题,并且增强网络安全。NAT技术允许一个私有网络内的多个设备共享一个或几个全局唯一的公共IP地址访问互联网。1地址划分在A、B、C分类地址,实际上有分公有IP地址和私有IP地址。2NAT当一个私有网络中的设备需要访问互联网时,NAT设备(通常是路由
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一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- 计算机组成原理----计算机系统概述
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计算机分类按照输入输出信号的形式可以将电子计算机分为:电子模拟计算机和电子数字计算机。电子模拟计算机定义:采用连续的模拟信号(如电压、电流)进行输入和输出,模拟物理量之间的关系。特点:计算过程基于模拟电路,反映连续变化的物理现象。擅长处理微分方程、动态系统仿真。应用:早期用于科学计算(如飞行模拟、天气预报)和工程设计。局限:精度较低,难以编程和扩展。电子数字计算机定义:使用离散的数字信号(通常为二
- python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
邀_灼灼其华
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1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
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文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
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大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
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引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
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在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
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环境会影响你的决策:K近邻算法(KNN)1.核心思想与流程KNN是一种基于局部相似性的分类算法,核心思想是“近朱者赤”:待测样本的类别由其最近的k个邻居的多数类别决定。关键步骤:定义空间与距离:通常采用欧式空间,计算两点间直线距离:dis(a,b)=∑i=1n(ai−bi)2\text{dis}(a,b)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(a_i-b_i)^2}dis(a,b)=i=1∑n(a
- yolo目标检测项目
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YOLO目标检测人工智能
一、前言(一)、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤:目标分类:确定图像中出现的物体属于哪一类别,例如汽车、行人、狗等。目标定位:确定图像中物体的位置,通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别:将检测到的目标与预定义的类别进行匹配,以便为目标添加语义标签。多目标检测:在一张图像中检测并识别多个目标,包括重叠目标和不
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图神经网络实战(9)——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3.PinSAGE小结系列链接0.前言GraphSAGE是专为处理大规模图而设计的图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)架构。在科技行业,可扩展性是推动系统增长的关键驱动力。因此
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前端 贾公子
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目录索引分类思考题语法索引分类与使用总结一、索引类型二、InnoDB存储引擎的索引存储形式三、聚集索引选取规则四、思考题解答五、索引的语法六、案例分析索引分类分类含义特点关键字主键索引针对于表中主键创建的索引默认自动创建,只能有一个PRIMARY唯一索引避免同一个表中某数据列中的值重复可以有多个UNIQUE常规索引快速定位特定数据可以有多个全文索引全文索引查找的是文本中的关键词,而不是比较索引中的
- 前端面试100问!!
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面试造火箭,工作拧螺丝!在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT,百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情,厌烦哪些标题党,我们抛开那些高大上的台词,回归到面试的本质。本课程帮助小伙伴们快速梳理知识,不会涉及到具体的很细节的知识点,关注面试本身。公司一般会从以下5个方面考察一个人的能力,本课程的100问是总结了最近2-3年常问的面试题,适合初中级前端工程师。1、HTML(5)和CSS3方面1
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询问是一门艺术,如何优雅高效地提问很可能是未来十年每个人的必备素质参考ISO/IEC23894人工智能系统工程标准第一步:理论基础构建目标:通过结构化分析与实践验证,提升提示词设计的精准度、可控性与生成效率一、提示词设计的核心方法论分阶目标拆解基础层:明确任务类型(生成、推理、分类、创作等)逻辑层:定义输出格式(步骤化、代码块、表格、故事体例等)优化层:嵌入约束条件(长度、风格、知识范围、反例排除
- 学会用提问的方式沟通
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在中国文化背景下,良好的沟通确实需要注重提问的智慧。以下从提问方式、角度分类和文化适配性三个维度,为您系统梳理提问的艺术:一、提问方法论的核心要素文化适配性原则关系前置:提问前建立信任(“王总,最近您团队的项目进展顺利吗?”)间接试探:“您觉得这个方案还有哪些需要完善的地方?”(替代直接批评)面子保护:“这个问题可能我理解有偏差,能否请您再说明下?”结构化提问框架提问目标信息类型事实数据观点态度解
- 后端开发技术栈和知识点的分类,以及按学习顺序推荐的相关书籍
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以下是后端开发技术栈和知识点的分类,以及按学习顺序推荐的相关书籍:1.基础编程语言后端开发通常需要掌握至少一种编程语言,如Java、Python、Go或Node.js。推荐书籍:•Java:•《Java核心技术卷I》:适合Java初学者,涵盖语言基础、面向对象编程、异常处理等内容。•《Java编程思想》:深入讲解Java的核心概念和编程思想。•《EffectiveJava》:Java开发的最佳实践
- 操作es聚合操作并显示其他字段_Elasticsearch 之聚合分析入门
weixin_39944595
操作es聚合操作并显示其他字段
本文主要介绍Elasticsearch的聚合功能,介绍什么是Bucket和Metric聚合,以及如何实现嵌套的聚合。首先来看下聚合(Aggregation):什么是Aggregation?首先举一个生活中的例子,这个是京东的搜索界面,在搜索框中输入“华为”进行搜索,就会得到如上界面,搜索框就是我们常用的搜索功能,而下面这些,比如分类、热点、操作系统、CPU类型等是根据ES的聚合分析获得的相关结果。
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
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如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
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最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- VSLAM新方案之《在复杂环境中实现高精度与超强鲁棒性》
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SLAM人工智能rpab-map
OAKChina&苏州泛科特机器人联合推出OAK-DSeries&因子空间感知(FactorPerceptionKit)VSLAM解决方案01FactorPerceptionKit简介FactorPerceptionKit是一种真正基于深度学习技术的VSLAM方案,不同于许多厂商仅通过添加目标检测或语义分割模型来实现额外功能,我们直接在SLAM底层使用HF-Net模型,该模型同时进行局部特征点检测
- 数据库学习笔记一
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数据库数据库学习笔记
数据库基础概念数据库定义:数据库(DataBase)是专门用于存储数据的仓库,可类比为数据的“存放地”。数据库分类:分为关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库中表与表之间存在关联关系,所有关系型数据库需遵循1999年制定的SQL标准,语法上90%相似,10%为各自“方言”;非关系型数据库中表相互独立,无统一标准,不同数据库语法各异。主流关系型数据库介绍Oracle数据库:由美国甲骨文公司开发,
- 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。
qq924711725
仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
- 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 =