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探索创新科技： Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架杭律沛Meris
探索创新科技：Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono如果你在寻找一个轻
Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024） Bosenya12 科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
深度学习--机器学习相关（2）在下小天n 深度学习深度学习机器学习人工智能
1.适应性矩估计适应性矩估计(AdaptiveMomentEstimation,Adam)是一种可以代替传统的梯度下降(SGD和MBGD)的优化算法。Adam算法结合了适应性梯度算法和均方根传播的优点。Momentum在学习机器学习时是很可能遇到的，是动量的意思。动量不是速度和学习率，应该说是类似于加速度。AdaGrad（适应性梯度算法）适应性梯度算法的特点在于：独立地调整每一个参数的学习率。在S
Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline 凝眸伏笔 nlp 论文阅读 bert reranker retrieval
一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation MatthewHsw Simple Pose
arxiv:https://arxiv.org/pdf/1911.10529.pdfgithub:https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解，链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的bottom-up的方法,提出了关于bottom-up方法里的一些问题的思考:人
手势估计- Hand Pose Estimation 我在呀
首先给大家分享一个巨牛巨牛的人工智能教程，是我无意中发现的。教程不仅零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，还时不时有内涵段子，像看小说一样，哈哈～我正在学习中，觉得太牛了，所以分享给大家！点这里可以跳转到教程1.目前进展1.1相关资料1）HANDSCVPR20162）HANDS2015Dataset3）CVPR20164）Hand3DPoseEstimation(ComputerVisionforA
如何利用BibTex生成论文参考文献列表写完就会了解决问题 Latex 参考文献 BibTex
如何利用BibTex生成论文参考文献列表Step1：先在GoogleScholar上找到BibTeX条目信息导出来；如下：@article{chowdhary2010aerodynamic,title={AerodynamicparameterestimationfromflightdataapplyingextendedandunscentedKalmanfilter},author={Chow
Pytorch-Adam算法解析肆十二 Pytorch语法 pytorch 算法人工智能 Adam
关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。Adam算法解析Adam算法是一种在深度学习中广泛使用的优化算法，它的名称来源于适应性矩估计（AdaptiveMomentEstimation）。Adam算法结合了两种扩展式的随机梯度下降法的优点，即适应性梯度算
ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 014_simple_background_estimation_in_videos lida2003 Linux opencv 人工智能计算机视觉
ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:014_simple_background_estimation_in_videos1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.时间中值滤波4.使用中值进行背景估计4.1背景评估4.2帧差法计算4.2.1中值帧转换为灰度4.2.2遍历所有帧，并转换为灰度4.2.3计算当前帧与中值帧差异4.2
[深度估计]RIDERS: Radar-Infrared Depth Estimation for Robust Sensing 凌青羽 #深度估计计算机视觉人工智能深度估计毫米波雷达多传感器融合自动驾驶
RIDERS:恶劣天气及环境下鲁棒的密集深度估计论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.02067.pdf作者单位：浙江大学,慕尼黑工业大学代码链接：https://github.com/MMOCKING/RIDERS1.摘要（Abstract）恶劣的天气条件,包括雾霾、灰尘、雨雪和黑暗,给准确的密集深度估计带来了巨大挑战。对于依赖于短电磁波传感器（如可见光谱相机
图像配准之HomographyNet alex1801 HomographyNet 图像匹配图像拼接仿射变换
文章名称：DeepImageHomographyEstimation，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf，代码地址：GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch:DeephomographynetworkwithPytorch1、背景介绍单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLA
LogLogCounting 基数估计算法芒果菠萝蛋炒饭
介绍基数估计算法(CardinalityEstimationAlgorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。它是一种基于概率统计理论所设计的概率算法，克服了精确基数计数算法的诸多弊端（如内存需求过大或难以合并等），同时可以通过一定手段将误差控制在所要求的范围内。什么是基数？基数指的是一个集合（这里的集合可以包含重复元素，不是集合论中定义的集合）中不同元素的个数，例如集
论文阅读：《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1：2D HPE 自信且放光芒66 深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块：人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
【激光SLAM】激光雷达数学模型和运动畸变去除趴抖激光SLAM SLAM 激光SLAM
目录概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距飞行时间（TOF)激光雷达数学模型介绍光束模型（beammodel）似然场模型（likelihoodmodel）运动畸变介绍畸变去除纯估计方法（ICPVariants)ICP方法VICP（VelocityestimationICP）里程计辅助方法概念介绍激光雷达传感器介绍测距原理三角测距特点：中近距离精度较高，距离越近，精度越高价格便宜远距离精度较差易
利用YOLOv8 pose estimation 进行人的头部等马赛克 shiter 大数据+AI 赋能行业助力企业数字化转型最佳实践案例 YOLO
文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊：三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录，怎么对人进行目标检测后打码，但是人脸识别有个问题是，很多人的背影，或者侧面无法识别出来人脸，那么我们就可以用姿态估计中的关键点信息进行补充，对人头进行打码，从而进一步的保护隐私信息。目标跟踪与检测后进行OpenCV人脸识别
论文解读《Zero-Shot Category-Level Object Pose Estimation》类别级6D位姿估计 ZYLer_ 6D位姿估计人工智能计算机视觉
论文：《Zero-ShotCategory-LevelObjectPoseEstimation》该文整体感觉不难，处理流程比较新颖，可以重点参考。Code：https://github.com/applied-ai-lab/zero-shot-pose（48star）摘要：解决问题：实例级姿态估计的问题。=>**零样本（也就是预测未见过的物体（没有该实例的数据标记和CAD模型），类别级）**预测来
论文解读《Gen6D: Generalizable Model-Free 6-DoF Object Pose Estimation from RGB Images》小样本6D位姿估计 ZYLer_ 6D位姿估计机器学习人工智能计算机视觉 3d 深度学习
论文：《Gen6D:GeneralizableModel-Free6-DoFObjectPoseEstimationfromRGBImages》Code：https://github.com/liuyuan-pal/gen6d（469star）摘要：现有的可推广姿态估计器要么需要高质量的对象模型，要么在测试时需要额外的深度图或对象掩码，这大大限制了其应用范围。为了满足实际应用中的需求，我们认为姿态
论文解读《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose 》 ZYLer_ 6D位姿估计计算机视觉人工智能 3d
论文：《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》Code：https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp（909star）作者的视频简单介绍：https://www.bilibili.com/video/BV13T41
Gaze Estimation人脸数据集学习（MPIIFaceGaze、EyeDiap、Gaze360、ETH-Gaze）晚风何处来视线估计学习计算机视觉视觉检测
目录1、MPIIFaceGaze2、EyeDiap3、Gaze3604、ETH—Gaze四个数据集注视分布：1、MPIIFaceGaze收集：与MPIIGaze是同一批数据，采集人物相同。在自愿者电脑上安装数据采集软件，每隔10分钟程序弹出界面，并随机绘制20个点，当这个点快消失时自愿者就要按下空格键，保存此时摄像头拍摄的图片，注意，为了保证志愿者按下按键的时候的确在看这些点，采集软件只会捕获点消
如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得交叉熵 Cross Entropy 以及均方损失函数 Mean Square Loss ？ shimly123456 Stanford CS229 个人开发
似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组
2023 [VLDB] 重新审视路网的行程时间估计：异构性、邻近性、周期性和动态性 STLearner #论文精读大数据论文阅读 pytorch 机器学习 transformer 深度学习
本文首发于“时空数据学习”公众号:好文分享|【VLDB2023】路径行程时间估计：异质性、邻近性、周期性、动态性论文标题：RouteTravelTimeEstimationonARoadNetworkRevisited:Heterogeneity,Proximity,PeriodicityandDynamicity作者：袁海涛，李国良，鲍芝峰机构：清华大学，皇家墨尔本理工大学（RMIT）论文发表：
unity显示图片 AI视觉网奇 aigc与数字人计算机视觉
unity3d显示图片Unity3d中（加载（内部、外部））显示图片（sprite、texture2d）-哔哩哔哩有2d的，3d的，可以对着视频跑通。GitHub-creativeIKEP/BlazePoseBarracuda:BlazePoseBarracudaisahuman2D/3DposeestimationneuralnetworkthatrunstheMediapipePose(Bla
ThreeDPose AI视觉网奇 aigc与数字人姿态检测深度学习宝典计算机视觉
2023GitHub-maceq687/FullBodyPoseEstimation:FullbodyposeestimationtobeusedwithHMD(Quest2)builtinUnity?pythonmediapose驱动unitypython发udp消息unity可以跑起来，python可以驱动unity同步。GitHub-ganeshsar/UnityPythonMediaPip
NLP——数学基础晴晴_Amanda 自然语言处理
文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)贝叶斯公式(Bayes’theorem)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策二项式分布(binomialdistrib
【gcc】webrtc发送侧计算丢包率等风来不如迎风去 WebRTC入门与实战 webrtc
大神的分析：提到：每当收到cc-feedback或者收到RR-report的时候就能统计出丢包率，在cc-controller中就会调用SendSideBandwidthEstimation::UpdatePacketsLost()去更新丢包率，同时进行码率预估G:\CDN\rtcCli\m98\src\modules\congestion_controller\goog_cc\send_side
【gcc】webrtc发送侧基于丢包更新码率等风来不如迎风去 WebRTC入门与实战 webrtc
参考大神的分析1rtt有问题：网络拥堵，直接下调码率G:\CDN\rtcCli\m98\src\modules\congestion_controller\goog_cc\send_side_bandwidth_estimation.hRttBasedBackoffRttBasedBackoffrtt_backoff_;classRttBasedBackoff{public:explicitRtt
【PCL】（七）点云的法线估计二进制人工智能 PCL 点云法线估计
文章目录（七）法线估计使用近邻点估计法线利用积分图像估计法线（七）法线估计点云样例数据：https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/raw/master/test/table_scene_mug_stereo_textured.pcd使用近邻点估计法线以下代码实现使用近邻点估计点云所有点的法线。normal_estimation.cpp#include#inc
Dynamo-Depth：Fixing Unsupervised Depth Estimation for Dynamical Scenes m_buddy #Depth Estimation 计算机视觉
主页：Dynamo-Depth参考代码：dynamo-depth动机与出发点这是一份很棒的工作，对自监督深度估计中的运动目标场景做了细致分析，并给出了对应解决方案以提升自监督深度架构对于运动目标深度估计的性能。对原始自监督深度估计的模型观察，文章指出静态目标相比动态目标更快收敛，也就是说随着迭代次数的增多，动态目标上深度估计表现出的错误会越来越多，这是一个很重要的观察。对于动态目标的建模，一般采用
《Revisiting Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记 m_buddy #Depth Estimation self-supervised depth
参考代码：rmd1.概述介绍：回顾前几年的一些自监督型深度估计算法，它们都是从不同的角度对自监督深度估计方法进行改进。总结这些算法中对自监督深度估计的改进idea，发现这些算法有的是为了解决场景光照变化对深度估计稳定性的影响；有的是对相机运动下场景中物体遮挡运动进行建模，从而减少对于前期假设先验的违背的影响。而这些改进的idea它们的来源是不同的文章，那么它们组合起来是否能达到比原方法更好的效果呢
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 JavaScript Web
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 java jsp
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
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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 DAO apache tomcat log4j Web
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 sql c windows SQL Server XP
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 java tomcat dos
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 word english
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 POJO hibernate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
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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
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CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
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利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan word word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 =

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