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机 _ 长
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在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- 深度学习之目标检测的常用标注工具
铭瑾熙
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1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具,标签可用于分类和目标检测,它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面,简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具,标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
- 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序,可以从程序中理解RNN的基本思想。
小宇爱
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- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
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- YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理
い不靠譜︶朱Sir
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关注微信公众号:朱sir的小站,发送202411081即可免费获取源代码下载链接一、简单介绍YOLOv8-Pose是一种基于YOLOv8架构的姿态估计模型,能够识别图像中的关键点位置,这些关键点通常表示人体的关节、特征点或其他显著位置。该模型在COCO关键点数据集上训练,适合多种姿势估计任务。二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型,下载pt模型这里给出官方的权重下载地
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【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展?当我们在PyTorch中实现自定义算子时,通常有两种选择:使用纯Python实现(简单但效率低)使用C++/CUDA扩展(高效但需要编译)对于计算密集型的操作(如神经网络中的自定义激活函数),使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例,展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
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本文将指导您在本地搭建一个小型的DeepSeek模型,并进行微调,以处理您的特定数据。1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选,用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/deepseek-ai/deepseek.gitcddeepseek3.安装依赖bash复制pipinstall
- Transformer 模型架构
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Transformer是一种模型架构(ModelArchitecture),而不是一个软件框架(Framework)。它的定位更接近于一种设计蓝图,类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
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文章目录概要生成ONNX生成RKNN实测效果概要使用RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于,RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台(如RV1109、RV1126)执行的格式,充分利用其AI加速功能,显著提高推理速度和效率。此外,RKNN提供模型优化(如量化)功能,有助于减少计算资源消耗,提升实时处理能力,特别适合在嵌入式设备上进行高效、低功耗的姿态估计
- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
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目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
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1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
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改进YOLO系列:动态蛇形卷积(DynamicSnakeConvolution,DSC)简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称,但对于细长目标例如血管、道路等,其性能仍有提升空间。动态蛇形卷积(DSC)是YOLOv5/v7中引入的一种改进,旨在更好地处理细长目标。DSC原理DSC的核心思想是使用类似蛇形运动的卷积核来提取细长目标的特征。具体来说,DSC卷积核沿着一系列控制点移动,并根据每个
- 动态蛇形卷积(DySnakeConv)在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】
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本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积(DySnakeConv)在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
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#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
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大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
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最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
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大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- 动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践:提高目标识别与定位精度
向哆哆
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- auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式
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目录1、auto-gptq是什么?2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题(1)爆出:`CUDAextensionnotinstalled.`(2)没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么?Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术(Quantization)将大型语言模型(LLM)等深度学习模型的大小和计算复
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海宁不掉头发
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探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目,旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的,来一道适合深度学习的辩论题:辩论题:“人工智能是否应当具备自主决策能力?”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用,可以从以下几个方面展开辩论:支持方:认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步,
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FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具,旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT,您可以轻松地将各种数据源(如文本文件、数据库、API)转换为结构化的知识图谱,并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外,该工
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专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 机器学习·文本数据读写处理
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前言在自然语言处理的第一步,需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据,比如,txt、Excel中的表格数据,还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据,可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法:read():读取整个文件,返回字符串。readline():逐行读取,返回字符串。readlines(
- 深度应用场景:DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来
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深度应用场景:DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展,数据的价值已不再局限于简单的存储与处理,它们正变得更加智能与高效。DeepSeek,这一创新的AI技术平台,正以其独特的深度学习能力,开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景,探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗:精准诊断,拯救生命想象一下,医生们不再是唯一的诊断专家,而是与AI
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
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深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
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一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用
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深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
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1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- 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 =