- 【机器学习笔记Ⅰ】7 向量化
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
向量化(Vectorization)详解向量化是将数据或操作转换为向量(或矩阵)形式,并利用并行计算高效处理的技术。它是机器学习和数值计算中的核心优化手段,能显著提升代码运行效率(尤其在Python中避免显式循环)。1.为什么需要向量化?(1)传统循环的缺陷低效:Python的for循环逐元素操作,速度慢。代码冗长:需手动处理每个元素。示例:计算两个数组的点积(非向量化)a=[1,2,3]b=[4
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- Docker 容器编排原理与使用详解
许先森森
技术杂文docker容器运维容器编排KubernetesDockerCompose
Docker容器编排原理与使用详解一、容器编排概述在容器技术领域,Docker容器以其轻量化、可移植性和快速部署的特性,极大地改变了应用程序的开发和部署方式。然而,当应用规模逐渐扩大,涉及多个容器的协同工作、资源管理、故障恢复等问题时,单纯使用Docker命令管理容器就显得力不从心。此时,容器编排技术应运而生。容器编排是指对多个容器进行自动化管理和协调的过程,它能够实现容器的部署、调度、伸缩、网络
- 《推客系统开发全景指南:从架构设计到运营落地的完整解决方案》
wx_ywyy6798
数据库大数据短剧java推客系统推客小程序推客分销
一、推客系统概述与市场背景1.1什么是推客系统?推客系统(ReferralSystem)是一种基于社交关系网络的数字化推荐营销平台,通过系统化的机制设计激励用户自发进行产品或服务的推广传播。这种系统将传统的口碑营销模式与现代互联网技术相结合,形成了可追踪、可量化、可优化的新型营销生态系统。1.2行业发展现状随着流量红利逐渐消退,企业获客成本不断攀升,推客系统凭借其高效低成本的特性受到广泛关注。据统
- 文末含资料链接!YOLOv11性能飞跃:深度融合iRMB注意力机制,实战教程助你突破检测极限!
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO
文章目录1.介绍:揭秘iRMB——轻量化与高性能的完美融合1.1摘要:洞察iRMB的设计哲学与卓越表现1.2简单描述:深入剖析iRMB的构造与工作原理核心灵感:CNN与Transformer的珠联璧合iRMB的核心结构:短距离与长距离的协同设计理念:实用、统一、有效、高效1.3模块结构:iRMB的内部构造图(概念描述)2.代码解析:逐行揭秘iRMB的魔法2.1`LayerNorm2d`:为2D数据
- 2025年6月AIGC发展全景:技术轻量化、Agent产业化与伦理新挑战
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>**当一块消费级GPU能解高考数学题,当AI智能体接管医院诊断流程,我们正站在人机协作新纪元的门槛上**2025年6月,AIGC领域迎来关键转折点——**模型轻量化**让百亿参数算法飞入寻常设备,**多模态融合**打破文本与视觉的次元壁,而**Agent智能体**正从实验室概念蜕变为产业核心引擎。这场变革不仅重塑技术范式,更在重构商业逻辑与人类创造力边界。---###一、技术突破:垂直化、轻量化
- 【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分pytorch
文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性(论文中的可视化说明)图像超分(ImageSuper-Resolution)经典超分(ClassicalSR)任意尺度超分(Arbitrary-ScaleSR)高效/轻量化超分(Efficient/LightweightSR,ESR)盲超分/真实世界图像超分辨率(Blind/
- 基于条件风险价值CVaR的微网动态定价与调度策略(Matlab代码实现)
Ps.729
matlab开发语言
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、CVaR的理论基础及其在微网中的适用性1.CVaR的定义与优势2.微网应用场景适配性二、动态定价与调度模型的联合优化框架1.目标函数设计2.动态定价机制3.不确定性处理方法三、关键算法与求解策略1.随机规划与CVaR集成2.智能优化算法对比四、实证
- 手把手构建智能体:多模态AI Agent视-语-决融合实战指南
目录一、原创架构设计:三重融合智能体系统横向对比流程图:传统AIvs多模态Agent二、企业级可运行代码实现1.跨模态融合模块2.决策生成模块3.YAML配置文件(config.yaml)三、量化性能对比四、生产级部署方案安全部署架构安全审计要点部署步骤五、技术前瞻性分析下一代多模态智能体演进方向六、附录:完整技术图谱结语:构建真正智能的决策系统本文将深入探讨多模态AIAgent的核心架构设计与实
- ClickHouse【理论篇】02:ClickHouse架构和组件
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ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- RICE模型或KANO模型在具体UI评审时的运用经验
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模型是抽象的产物,结合场景才好说明(数据为非精确实际数据,仅供参考,勿照搬)。案例一:RICE模型解决「支付流程优化」vs「首页动效升级」优先级争议背景:APP电商模块在迭代中面临两个需求冲突——支付团队主张优化支付失败提示(减少用户流失),设计团队提议增加首页3D商品动效(提升视觉吸引力)。双方争执不下。应用过程:RICE模型量化评估(参考):支付优化:Reach(覆盖人数):支付流程涉及100
- 展锐 ISP 模块功能特点与应用场景评估:轻量化影像处理方案的实战能力分析
展锐ISP模块功能特点与应用场景评估:轻量化影像处理方案的实战能力分析关键词:展锐ISP、图像信号处理、3DNR、HDR合成、YUV输出、图像管线、降噪算法、调色引擎、应用场景评估、移动终端影像系统摘要:作为国产SoC平台中的关键影像处理核心,展锐ISP(ImageSignalProcessor)聚焦轻量化、低功耗与快速集成三大特性,广泛应用于中低端移动终端、AIoT摄像头及定制化影像设备。相较于
- 散户渡劫指南:从炼气期到化神期的量化之路
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经常有人问我普通人怎么学习量化交易,我就在想怎么学了量化就不是普通人了吗,可能他的意思是类比修仙,量化素人如何修炼进阶,今天就将量化学习每个阶段均对标修仙境界的核心能力与心法要诀一一介绍,助你从“交易凡人”蜕变为“量化金仙”。炼气期:初窥门径(0-3个月)引气入体,打通量化灵脉核心能力:感知市场灵气(数据),运转基础周天(代码)修炼内容:金融引气诀:资产定价、夏普比率、最大回撤等核心概念Pytho
- 动手实践OpenHands系列学习笔记12:测试与质量保证
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笔记12:测试与质量保证一、引言软件测试和质量保证是确保AI代理系统可靠性和稳定性的关键环节。对于像OpenHands这样的复杂AI系统,测试尤其具有挑战性,因为需要验证系统在各种条件下的行为一致性。本笔记将探讨AI系统测试的独特策略,分析OpenHands的测试需求,并通过实践为关键模块构建测试套件。二、AI系统测试策略理论2.1AI系统测试的特殊挑战不确定性处理:AI系统输出可能存在固有的不确
- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
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自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP?二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法:统计表征2.神经网络:语义向量化课程地址:happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP?核心目标:让计算机理解、生成、处理人类语言,实现人机自然交互。现状与挑战:成就:深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈:歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- LabVIEW MathScript薄板热流模拟
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热流模拟是热设计关键环节,传统工具精准但开发周期长,本VI利用LabVIEW优势,面向工程师快速验证需求,在初步方案迭代、教学演示等场景更具效率,为热分析提供轻量化替代路径,后续可结合专业工具,先通过本VI快速定性分析,再用传统工具精准求解,提升研发流程效率。此VI用于模拟单点热源下薄板的热流,求解带周期边界条件的椭圆型偏微分方程,借助LabVIEWMathScriptNode实现自定义函数,结合
- 【无线通信】面向多天线用户的网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO研究
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导读:基于网络辅助全双工技术无蜂窝大规模多输入多输出(multipleinputmultipleoutput,MIMO)系统是目前无线通信领域的关键技术之一。然而,现有的研究都假设采用完美硬件配置的单天线用户设备发送和接收信号,这种架构限制了系统整体性能的进一步提升。鉴于此,本文针对网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO环境中的多天线用户通信展开研究。利用现有的加性量化噪声模型,推导了低精度模数转换器
- YOLOv11深度解析:Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南
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D2:YOLOYOLO神经网络计算机视觉
2024年Ultralytics重磅推出YOLOv11**:在精度与速度的平衡木上再进一步,参数减少22%,推理速度提升2%,多任务支持全面升级!一、YOLOv11核心创新:轻量化与注意力机制的完美融合YOLOv11并非颠覆性重构,而是通过模块级优化实现“少参数、高精度、快推理”的目标。其三大创新点如下:1.1C3k2模块:动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块,C3k2通过参数c3k动
- Dify搭建私有知识库指南
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AI模型应用实战人工智能自然语言处理机器学习
系列文章目录CentOS系统高效部署Dify全攻略文章目录系列文章目录Dify搭建私有知识库指南一、引言二、环境准备与基础配置(含Linux命令)1.硬件要求2.软件依赖安装(Linux命令)3.安装Dify(Docker-compose部署)4.初始化设置三、数据接入与知识库构建(含实战案例)1.数据源接入示例2.数据预处理3.向量化存储配置实战案例:企业产品手册知识库四、检索与增强功能实现1.
- A股的未来在哪里?
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python炒股自动化量化交易程序化交易a股未来发展宏观经济政策引导股票量化接口股票API接口
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),量化交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产股票量化,Python炒股,CSDN
- 股市是否会持续下跌?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易股市下跌趋势影响因素投资者情绪股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>经济形势对股市的影响宏观经济数据的作用宏观经济数据能反映整体经济的健康状况。像GDP增长率,如果持续走低,企业盈利可能受到影响,从而影响股票价格。例如在经济衰退期,企业营收减少,成本相对增加,利润空间被压缩。这会使投资者对企业前景担忧
- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
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【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南
神经网络15044
仿真模型深度学习神经网络YOLO神经网络人工智能深度学习网络机器学习
YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时,模型大小和推理速度是关键考量因素。YOLOv5Lite作为YOLO系列的轻量级变种,专为资源受限环境设计。然而,要进一步优化模型性能,量化(Quantization)和转换为TFLite格式是必不可少的步骤。本文将详细介绍从训练好的YOLOv5Lite模型到量化TFLite模型的完整转换流程,
- 脉冲编码调制(PCM)
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#打倒拦路虎#脉冲编码调制:一种把模拟数据变换为数字信号的数字技术(模拟数据数字化技术)脉冲编码调制过程:取样->量化->编码取样:本质上是在离散时间点上获取模拟信号的瞬时电平值(幅度值),获得的值为连续幅度值。根据莱奎斯特取样定理,以大于等于模拟信号频率两倍的取样频率获得的样本空间就能恢复原理的模拟信号。量化:将抽样后的连续幅度值映射到有限个离散电平的过程,即幅度的离散化。例如:把语音样本量化
- FPGA实现JPEG编码器的完整项目指南
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- 构建量化交易系统核心技术栈详解:从数据到实盘的全链路实践(含代码)
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1.引言量化交易系统是一个集数据处理、策略研究、高速执行、风险控制及系统运维于一体的复杂工程。本文旨在为读者提供一个从零开始构建量化交易系统的实践指南,详细阐述其核心技术栈,并通过具体的代码示例,帮助开发者深入理解每个模块的实现细节和技术选型考量。我们将系统分为五个核心层级进行讲解:数据层、策略研究与回测层、交易执行层、风险管理层,以及监控与运维层。每个层级都将探讨其主要功能、涉及的技术挑战及相应
- 认知引擎的逻辑架构设计:从“投影”到“本体”的知识进化系统
将“投影—>本体”的认知机制延伸到多个领域,并从不同角度(认识论、科学方法、决策框架、元认知、知识演化)切入,给出一套框架。在这里将其统一为一个“认知引擎”的系统性架构,并加入多模态数据处理、不确定性处理、知识融合、动态演化、系统反馈与优化机制,使之成为一个能够自主学习、自我组织、自我演化的“知识宇宙探照灯”,最终目标是构建真正强大的“认知系统”以逼近“知识奇点”。认知引擎逻辑架构图以下是认知引擎
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libpngPNG图像压缩优化工具
PNG图像压缩优化工具标题:PNG图像三重压缩优化系统介绍大纲1.工具概述基于libimagequant和libpng的高效PNG压缩工具提供三种不同级别的压缩算法支持保留透明度和色彩质量优化2.核心功能基础压缩(compress_png):标准量化处理中等压缩率和处理速度适合大多数常规用途优化压缩(compress_png_optimized):增强的量化参数设置更低的抖动级别更高的压缩级别(9
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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╔-----------------------------------╗┆
- 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'。
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&
- Java 对象大小的计算
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-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”
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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
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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
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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。
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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
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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
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Integer
public class PC {
/**
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* 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。
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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
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- [职业与教育]青春之歌
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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:
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- 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。
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# include <stdio.h>
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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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
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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;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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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
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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
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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)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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