- NCU使用指南及模型性能测试(pytorch2.5.1)
Jakari
cudagpuncupythondocker深度学习pytorch
本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能,并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强,同时,对一些框架的代码进行了更改(主要是数据集的大小和epoch等),增加模型性能测试的效率,同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具,专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指
- 基于tensorflow使用VGG16实现猫狗识别
Jakari
tensorflowpython
importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportlayers,models,optimizersfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#定义VGG16模型classVGG16(tf.keras.Model):def__init__(se
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 基于Ubuntu+vLLM+NVIDIA T4高效部署DeepSeek大模型实战指南
来自于狂人
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一、前言:拥抱vLLM与T4显卡的强强联合在探索人工智能的道路上,如何高效地部署和运行大型语言模型(LLMs)一直是一个核心挑战。尤其是当我们面对资源有限的环境时,这个问题变得更加突出。原始的DeepSeek-R1-32B模型虽然强大,但在T4显卡上遭遇了显存溢出的问题,这限制了其在实际应用中的潜力。为了解决这一难题,我们转向了官方提供的优化版本——DeepSeek-R1-Distill-Qwen
- 深入理解 Transformer:用途、原理和示例
范吉民(DY Young)
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深入理解Transformer:用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中惊艳登场。它打破了传统循环神经网络(RNN)按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖关系上的局限,另辟蹊径地采用多头注意力机制
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
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近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- AI 芯片全解析:定义、市场趋势与主流芯片对比
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1.引言:什么是AI芯片?随着人工智能(AI)的快速发展,AI计算的需求不断增长,从云计算到边缘计算,AI芯片成为推动智能化时代的核心动力。那么,什么样的芯片才算AI芯片?与普通处理器(如CPU、GPU)相比,AI芯片有什么不同?本文将详细解析AI芯片的定义、核心特性、市场上的流行产品(国内外),以及AI芯片的定位与发展趋势。2.什么才算AI芯片?2.1AI芯片的核心特性AI芯片专为神经网络计算、
- 高性能计算中如何优化内存管理?
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在高性能计算(HPC)中,优化内存管理是提升计算性能的关键环节之一。以下是一些常见的优化策略和方法:内存分配与管理策略内存池技术:通过预分配一定大小的内存池,避免频繁的内存分配和释放操作,减少内存碎片化。例如,在CUDA编程中,可以使用内存池来管理GPU内存,从而提高内存访问效率。异构内存管理:在异构计算环境中(如CPU+GPU),采用统一内存管理(UnifiedMemory)或智能数据迁移策略,
- DeepSeek:大模型领域的创新力量
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在人工智能大模型蓬勃发展的时代,DeepSeek以其独特的技术优势和广泛的应用潜力,迅速在市场中崭露头角。自年初发布以来,DeepSeek引发了行业内外的高度关注,对众多领域的发展产生了深远影响。一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。其核心的语言模型架构经过精心设计与优化,能够高效处理海量文本数据,实现精准的语义理解和生成。在自然语言处理任务中,无论是基础的文本翻译、问答系统
- AI辅助的企业估值报告生成器
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AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。通过分析估值报告的重要性、AI技术在估值报告中的应用场景、估值模型与数据处理方法,以及机器学习算法在估值中的应用,本文旨在为企业和投资者提供一个高效、准确、可视化的估值报告生成解决方案。同时,本文还将介绍一个估值报告生成器的实现过程,并通过实际案例进行分
- 大模型推理速度测评的实战代码
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大模型推理速度人工智能实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 全套DeepSeek使用手册分享【清华北大出品】
咪咪360
pdfAI写作AIGC人工智能学习
资料链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c这两天,清华大学和北京大学的AI学习手册火了!随着人工智能的日益火爆,人们越来越重视AI的学习,而清华北大也顺应潮流,送出重磅福利。短短不到一个月,连续产出了多本高质量的DeepSeek学习手册。帮助普通人高效便捷的学习AI。完整版学习资料我已经帮大家整理好了,放在开头,大家自行领取学习。
- 微调(Fine-tuning)
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微调(Fine-tuning)是自然语言处理(NLP)和深度学习中的一种常见技术,用于将预训练模型(Pre-trainedModel)适配到特定任务上。它的核心思想是:在预训练模型的基础上,通过少量任务相关的数据进一步训练模型,使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型:像BERT、GPT这样的模型,已经在大量通用文本数据上进行了预训练,学习到了丰富的语言知识(如语法、语义、上下文关系等
- AI Agent,大模型重要落地方向
IT猫仔
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01什么是AIAgent?OpenAI将AIAgent定义为,以大语言模型为大脑驱动,具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力,能自动化执行完成复杂任务的系统。在计算机、人工智能专业技术领域,一般将agent译为“智能体”,即是在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性(慎思性)、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。它具有记忆、规划、行动和使用工具四个主要模块。通过四个
- AI人工智能 Agent:对教育的影响
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AI人工智能Agent:对教育的影响1.背景介绍1.1教育领域的转变随着科技的飞速发展,教育领域也在经历着前所未有的变革。传统的教学模式已经无法完全满足现代社会对人才培养的需求。在这种背景下,人工智能(AI)技术应运而生,为教育领域带来了全新的机遇和挑战。1.2人工智能在教育中的作用人工智能技术可以为教育提供个性化、智能化和高效的解决方案。AI智能代理(Agent)作为人工智能的重要组成部分,正在
- 项目开发实录(一):基于RDK X5的智能垃圾分类垃圾桶
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在金融服务行业的数字化转型浪潮中,构建一个灵活、可扩展、高度可用的现代IT架构是金融机构面临的重中之重。在这一过程中,生成式人工智能(GenerativeAI)正成为助力金融从业者提高工作效率、优化决策过程的重要工具。在金融市场上,买方机构通常会努力发掘有关金融市场运作的信息,以期获得战胜市场的能力。他们通常需要发掘对投资组合风险有重大影响的风险因子,比如市场因子、行业因子、规模因子、价值因子等;
- 《DataWorks:为人工智能算法筑牢高质量数据根基》
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在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
- 基于Django的人脸识别考勤管理系统(源码+LW+部署讲解)
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收藏关注不迷路文章目录前言一、项目介绍三、功能介绍四、核心代码五、效果图六、文章目录前言随着信息技术的快速发展和人工智能的广泛应用,人脸识别技术因其独特的识别优势和高效的处理能力,逐渐在考勤管理领域展现出巨大的应用潜力。本文首先回顾了人脸识别技术的发展历程,分析了其在考勤系统中的技术原理和实现方式。随后,文章详细介绍了人脸识别考勤系统的设计架构、核心算法及关键技术,包括图像采集、预处理、特征提取和
- Claude 3.7 Sonnet上线,Anthropic向OpenAI和DeepSeek宣战!
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/Anthropic最新发布的Claude3.7Sonnet正式加入AI智能体大战,不仅对
- 让AI团队来分析股票!一份可以参考的简单研报——基于Python的CrewAI库
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引言在最近,一个更新的科技概念AIAgent(人工智能助手)引起了人们更为广泛的关注。比尔盖茨称其为“一个对科技行业的冲击波”。OpenAI将AIAgent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统,具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力,能够自动化执行完成复杂任务的系统。”我们可以将其通俗地理解为一个“你提要求就行,任务我来做”的强大工具人。因此,本文要搭建一个扮演分析师角色的AIAgent。
- ChatGPT-5:开创对话式AI的新纪元
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随着科技的飞速发展,人工智能(AI)正在迅速改变我们的生活方式。作为AI技术的前沿代表之一,ChatGPT自其初次发布以来,就以其强大的语言理解和生成能力受到了广泛关注和应用。如今,OpenAI推出最新版本——ChatGPT-5,(预计将于2024年下半年发布)这一版本在各个方面都进行了显著的升级和改进。这里详细介绍一下ChatGPT-5的技术基础、升级功能及其在日常生活中的应用。1.ChatGP
- Spring AI:智能化的开发新趋势
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SpringAI:智能化的开发新趋势在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正在迅速渗透到各个行业和领域。作为Java开发者,掌握AI技术以及如何将其与现有的开发框架结合使用,已成为提升竞争力的重要途径。Spring生态系统的强大,使得开发者能够将AI集成到他们的应用程序中,今天将深入探讨SpringAI的各个方面,帮助你理解这一新兴技术。文章目录SpringAI:智能化的开发新趋势一、什么是Spr
- Spring AI Alibaba:Java 开发者的 AI 应用开发新利器
ZnSoft〔100-1=0〕
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在当今这个由人工智能(AI)驱动的时代,AI技术正在以前所未有的速度改变着我们的工作和生活方式。对于Java开发者来说,将AI能力集成到他们的应用程序中,已经成为了一个迫切的需求。阿里云开源的SpringAIAlibaba框架,正是为了满足这一需求而生。本文将详细介绍SpringAIAlibaba的起源、核心特性,并通过一个示例展示其在AI应用开发中的便利性。一、SpringAIAlibaba的起
- 软件设计和软件架构之间的区别
前网易架构师-高司机
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作者简介:高科,先后在IBMPlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业,消防等领域的工业化产品),合
- 基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor
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Tensor自称为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便和高效。不过它们也有不同之处,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运算,而由Torch产生的Tensor会放在GPU中进行加速运算。1.创建创建Tensor的方法有很多,可以从列表或ndarray等类型进行构建,也可根据指定的形状构建。importtorch#根据list数
- 图像识别技术与应用课后总结(12)
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全局平均池化(GlobalAveragePooling)1.导入库和设备配置importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn:导入PyTorch的神经网络模块,用于构建神经网络层。-imp
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...Squeeze Excitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)
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【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…SqueezeExcitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...SqueezeExcitation(SE)网络结构详解,附代码。(二)SqueezeExcitation(SE)网络
- 一文轻松拿下HarmonyOS NEXT的自定义组件
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程序员Feri一名12年+的程序员,做过开发带过团队创过业,擅长Java、嵌入式、鸿蒙、人工智能等,专注于程序员成长那点儿事,希望在成长的路上有你相伴!君志所向,一往无前!1.自定义组件基础在ArkUI中,UI显示的内容均为组件,由框架直接提供的称为系统组件,由开发者定义的称为自定义组件。相比于之前学习的轻量级UI复用机制@Builder,自定义组件的功能更为强大,日常开发中如果要进行UI或业务逻
- GPU与CPU:架构对比与技术应用解析
Hello.Reader
运维其他架构
1.引言1.1为什么探讨GPU与CPU的对比?随着计算技术的不断发展,GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元)已经成为现代计算机系统中最重要的两个组成部分。然而,随着应用场景的多样化和对性能需求的提高,这两种处理器的角色正在逐渐发生变化。GPU以其强大的并行计算能力,在深度学习、图像处理和科学计算等领域迅速崛起,而CPU则在通用计算任务中保持其核心地位。了解GPU与CPU的设计差异和适用场景
- Java序列化进阶篇
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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 =