Dr. J
Dr. J

DW推荐系统论文组队学习task5-ComiRec

一、序列推荐简介

序列推荐（Sequential Recommendation）是一种通过建模用户行为与项目在时间序列上的模式，以给用户推荐相关物品的一种推荐系统范式，序列推荐系统将这些交互行为按照时间次序依次排列，利用多种不同的建模方法挖掘其中的序列化模式（sequential patterns），并用于支持下一时刻的一个或多个物品的推荐。

二、先前工作的缺陷

先前的工作对于用户建模采取的是一个统一的形式，这种方式会忽略用户在一个阶段内的不同兴趣对于用户最终embedding的影响，比如一个用户在一段时间内喜欢包、首饰、手机等，先前工作对于这些兴趣并没有加以区分，所以导致最终推荐效果不好

三、Comirec模型

Comirec模型由两部分组成，分别是multi-interest module和aggregate module:

3.1 多兴趣提取模块

先用独热编码和一个转换矩阵求出用户的embedding，然后使用注意力机制（softmax）提取出不同的兴趣所占的权重高低

3.2 聚合模块

聚合模块的任务主要是将相似的item进行聚合，然后行成推荐列表，这也是召回阶段的重要环节，本模型基于内积算出来的预测分数，使用了KNN算法获取了top-k个items作为推荐项目，但是其中存在一个问题就是推荐精度和多样性的冲突，因为用户对于商品的需求更倾向于收到新的物品的推荐，这就要求推荐列表得多样性，而不是一味地追求精度（个人认为一味追求精度就接近过拟合了），所以本模型中设计了一个可控的value函数，其中有一个超参数作为平衡多样性和精度的一个关键值，通过这样就可以更好的满足用户的需求

四、总结

本文得目的是解决序列推荐中所存在的若干问题，提出了一种新的模型，Comirec，这种一种可以提取用户多种兴趣来产生推荐的模型，并且设计了一个函数来平衡推荐多样性和精度之间的矛盾，其中使用了注意力机制，这也是注意力机制在推荐领域的早期尝试之一

附录：本模型代码实现（基于paddle）

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5146623

你可能感兴趣的:(推荐算法,神经网络)

  • 推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
    importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • 深度 Qlearning：在直播推荐系统中的应用 AGI通用人工智能之禅 程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    深度Q-learning：在直播推荐系统中的应用关键词：深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 神经网络-损失函数 红米煮粥 神经网络人工智能深度学习
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
  • BP神经网络的传递函数 大胜归来19 MATLAB
    BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
  • 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用 快乐的小荣荣 神经网络机器学习深度学习人工智能
    神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型 亚图跨际 Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
  • 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】 一蓑烟雨紫洛 nlprnnlstmgrunlp
    RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾 学习人工智能语言模型自然语言处理架构
    学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
  • 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】 wang151038606 深度学习入门pythonnumpy神经网络
    3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络，我们通常会处理MNIST数据集，这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是，完全用NumPy来实现神经网络（包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新）是一个相当复杂的任务，因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法（
  • yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪 cv_2025 YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习图像处理opencv
    要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
  • Spark MLlib模型训练—推荐算法 ALS(Alternative Least Squares) 不二人生 SparkML实战spark-ml推荐算法算法
    SparkMLlib模型训练—推荐算法ALS(AlternativeLeastSquares)如果你平时爱刷抖音，或者热衷看电影，不知道有没有过这样的体验：这类影视App你用得越久，它就好像会读心术一样，总能给你推荐对胃口的内容。其实这种迎合用户喜好的推荐，离不开机器学习中的推荐算法。在今天这一讲，我们就结合两个有趣的电影推荐场景，为你讲解SparkMLlib支持的协同过滤与频繁项集算法电影推荐场
  • 探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅 小周不想卷 深度学习
    目录引言：穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源：从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN）2.3循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM,GRU）2.4生成对抗网络（GAN）三、深度学习的魔法秘籍：算法与训练3.1损失
  • 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二） FFmpeg123 Pytorchcnn深度学习人工智能
    接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程
  • 【图像压缩】奇异值分解SVD灰色图像压缩（可设置压缩比）【含Matlab源码 4358期】 Matlab武动乾坤 Matlab图像处理（进阶版）matlab
    ✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度
  • 网易号怎么发文章赚取收益？新手网易号发文章赚取收益的方法 好项目高省
    网易号作为比较有影响力的自媒体平台，在很多渠道上都会有曝光的机会，是自媒体从业者比较好的选择。在网易号上面可以发布自己的原创文章，然后通过平台的推荐算法，送到各个渠道上面展示，感兴趣的用户就会点击查看文章了，那么网易号发文章有收益吗？大家好，我是高省APP联合创始人蓓蓓导师，高省APP是2021年推出的电商导购平台，0投资，0风险、高省APP佣金更高，模式更好，终端用户不流失。【高省】是一个可省钱
  • TextCNN：文本卷积神经网络模型 一只天蝎 编程语言---Pythoncnn深度学习机器学习
    目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn
  • 基于VGG的猫狗识别 卑微小鹿 tensorflowtensorflow
    由于猫和狗的数据在这里，所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理：importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnum
  • 机器学习到底是个啥 旷_9b08
    机器学习是装逼神器？曾几何时，当我还在本科打dota玩屁股的时候，身边总有一帮大神。听他们谈话我的心情是。。。大佬中有各路高手前端、后段、java三大架构。。。但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。另外，班会上别班小哥用说用机器学习把图片转换成梵高风格时自己班妹纸那一声声尖叫怕是很难忘掉了。。。好在家里爸妈给了次重新做人的机会，
  • 入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU 今夕是何年， 视觉算法部署深度学习算法人工智能
    目录CPU(中央处理器)GPU(图形处理器)TPU(张量处理单元)NPU(神经网络处理器)DPU(数据处理器)CPU(中央处理器)专业介绍：CPU是计算机系统的核心，负责执行操作系统和应用程序的指令。它由多个核心组成，每个核心可以独立执行任务。CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务，如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟
  • 深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统 qq1744828575 pythonpythonplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIPHPandroidlinux
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net.net mvc
    在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：       各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。 回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。  &
  • Java 对象大小的计算 e200702084 java
                              Java对象的大小 如何计算一个对象的大小呢？    
  • Mybatis Spring 171815164 mybatis
    ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
  • JVM 不稳定参数 g21121 jvm
            -XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。        可以说“不稳定参数”
  • 用户自动登录网站 永夜-极光 用户
    1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie            每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
  • centos7 安装后失去win7的引导记录 程序员是怎么炼成的 操作系统
    1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###   在后面添加    menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
  • Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载 aijuans oracle
    Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了 無為子 AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   G4Studio_V3.2版本变更日志 功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
  • Oracle常用的单行函数应用技巧总结 百合不是茶 日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
    单行函数;   字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
  • Mockito异常测试实例 bijian1013 java单元测试mockito
    Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
  • GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript浏览器百度Google防火墙
    前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：   为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？ 首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
  • 【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
    Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：     top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
  • spring四种依赖注入方式 白糖_ spring
      平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
  • angular.injector boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.injector   描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入.   使用方法: angular.injector(modules, [strictDi])   参数详解: Param Type Details mod
  • java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待 bylijinnan Integer
    public class PC { /** * 题目：生产者-消费者。 * 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。 */ private static final Integer[] val=new Integer[10]; private static
  • 使用Struts2.2.1配置 Chen.H apachespringWebxmlstruts
    Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
  • [职业与教育]青春之歌 comsci 教育
           每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...        大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....   &nbs
  • oracle连接(join)中使用using关键字 daizj JOINoraclesqlusing
    在oracle连接(join)中使用using关键字 34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables. Evaluate the following SQL statement: SELECT oi.order_id, product_id, order_date FRO
  • NIO示例 daysinsun nio
    NIO服务端代码： public class NIOServer { private Selector selector; public void startServer(int port) throws IOException { ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
  • C语言学习homework1 dcj3sjt126com chomework
    0、 课堂练习做完 1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。 int x; sizeof(x);   sizeof(int);   # include <stdio.h> int main(void) { int x1; char x2; double x3; float x4; printf(&quo
  • select in order by , mysql排序 dcj3sjt126com mysql
    If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
  • 页面校验-新建项目 fanxiaolong 页面校验
    $(document).ready( function() { var flag = true; $('#changeform').submit(function() { var projectScValNull = true; var s =""; var parent_id = $("#parent_id").v
  • Ehcache（02）——ehcache.xml简介 234390216 ehcacheehcache.xml简介
    ehcache.xml简介          ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
  • junit 4.11中三个新功能 jackyrong java
    junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
  • 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由 php教程分享 windowsPHPunixMicrosoftperl
    Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的 这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
  • 位运算、异或的实际应用 wenjinglian 位运算
    一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。       二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。       三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。    &n
  • weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
    好吧，weblogic的问题确实……   问题一： org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
  • tomcat7性能调优（01） toknowme tomcat7
        Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置 <Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"                useBodyEncodingForURI="t
  • PO VO DAO DTO BO TO概念与区别 xp9802 javaDAO设计模式bean领域模型
    O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。 它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他