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java
1.基本用法(1)CountDownLatch用途:允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。核心方法:countDown()(减少计数器)、await()(阻塞直到计数器归零)。不可重置,计数器归零后失效。publicstaticvoidCountDownLatchTest()throwsInterruptedException{//主线程等待所有子线程完成任务CountDownLatchlatc
- Apache MXNet:灵活高效的深度学习库
零 度°
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ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架,适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端,可以无缝地在Gluon(动态图)和Symbolic(静态图)模式之间转换,以提供灵活性和速度。MXNet支持多种语言绑定,包括Python、Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl,并且拥有一个活跃的工具和库生态系统,可以扩展MXNet的功能,支持计算机视觉、自然语言
- Apache MXNet 深度学习框架教程
娄妃元Kacey
ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler;forPython,R,Julia,Scala,Go,Javascriptandmore项目地址:https://gitcode.com/g
- Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)
盼小辉丶
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Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1(为了GPU支持,需要安装CUDA和cudnn,可以参考博客,若CUDA版本不同,参考此网站下载合适的MXNet版本)安装MXNet的julia绑定,经过多次测试,并不能
- MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合
原机小子
深度学习mxnet人工智能
标题:MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架,以其高效性能和灵活性而闻名。它最初由亚马逊团队开发,并于2015年开源,迅速成为深度学习领域的一个重要工具。MXNet支持多种编程语言,包括Python、Java、Scala、R、C++等,能够运行在CPU、GPU和云平台上,满足不同场景下的需求。1.MXNet的核心特性MXNet的主要
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
辰尘_星启
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写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- JUC并发编程 常用锁 三个辅助类的使用
Andrew0219
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JUC并发编程就是多线程的进阶版,所以很多多线程没写到的会在这里写到目录并发和并行的区别Lock锁公平锁和非公平锁Lock锁使用复习synchronized锁和lock锁区别防止虚假唤醒的方法conditioncondition实现生产者消费者condition实现指定唤醒Callable的简单调用常用的三个辅助类CountDownLatch(减法计数器)CyclicBarrier(加法计数器)S
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
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本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机
恰人陈
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一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵,dim表示连接的维度,若原来两个矩阵为(4,3),dim=0就表示新生成矩阵为(8,3)dim=1表示新生成矩阵为(4,6)(2)y+=xy=y+x这样的
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 【论文翻译】DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence
行动π技术博客
代码大模型deepseek
本翻译来自大模型翻译,如有不对的地方,敬请谅解引言开源社区通过开发诸如StarCoder(Li等人,2023b;Lozhkov等人,2024)、CodeLlama(Roziere等人,2023)、DeepSeek-Coder(Guo等人,2024)和Codestral(MistralAI,2024)等开源代码模型,在推进代码智能方面取得了显著进展。这些模型的性能已稳步接近闭源同类产品,为代码智能的
- 《Memory Barriers a Hardware View for Software Hackers》阅读笔记
落樱弥城
基础知识c++笔记
CPU设计者引入内存屏障(memorybarriers)是为了应对在多处理器系统(SMP)中,内存引用重排序可能导致的同步问题。尽管重排序可以提高性能,但在某些情况下(如同步原语),正确的操作依赖于有序的内存引用,因此需要使用内存屏障来强制执行顺序。 要深入理解这个问题,需要了解CPU缓存的工作原理,尤其是如何使缓存有效工作。以下是相关内容的概述:缓存结构:介绍缓存的基本结构和工作机制。缓存
- Java并发编程知识点
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#Java并发编程java
按照顺序复习理解CPU&缓存基础Java内存模型&volatile&线程安全:原子性、可见性、顺序性线程基础,Thread&Object相关方法概念ThreadLocalCASAbstractQueuedSynchronizerReentrantLockCountDownLatch&CyclicBarrierSemaphoresynchronized&锁分类原子变量:AtomicIntegerLo
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深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦!!!本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同,针对此书英文版的P
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
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ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
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人工智能python人工智能
Python语言进阶之并发编程Python中实现并发编程的三种方案:多线程、多进程和异步I/O。并发编程的好处在于可以提升程序的执行效率以及改善用户体验;坏处在于并发的程序不容易开发和调试,同时对其他程序来说它并不友好。一,多线程Python中提供了Thread类并辅以Lock、Condition、Event、Semaphore和Barrier。Python中有GIL来防止多个线程同时执行本地字节
- java线程间如何通信
一只爪子
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Java线程之间可以通过以下方式进行通信:使用wait()和notify()方法,这需要使用同步代码块或同步方法。在同步代码块或同步方法中,线程可以调用wait()方法阻塞,并在其他线程调用notify()方法后恢复执行。使用CountDownLatch,它是一个同步辅助类,可以让一个线程等待其他线程的完成。使用CyclicBarrier,它也是一个同步辅助类,可以让多个线程在某个点上等待,直到所
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
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PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon
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如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多,自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后,我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起,所以下文就一起阐述一下,顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
- JUC 三大辅助类: CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore
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在并发编程中,线程间的协调是一个常见的挑战。Java并发包java.util.concurrent提供了多种工具来帮助开发者解决这一问题。其中,CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore是三个非常有用的同步辅助类,它们各自具有独特的功能和适用场景。本文将详细介绍这三个类的工作原理,并通过实际案例演示如何在项目中应用它们。CountDownLatch概述定义与用途C
- iOS - 内存屏障的使用场景
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iOS底层原理objective-c开发语言macos
内存屏障的使用是为了解决以下几个关键问题:1.CPU乱序执行//没有内存屏障时,CPU可能乱序执行voidexample(){//这两行代码可能被CPU重排序a=1;//操作1flag=true;//操作2}//使用内存屏障确保顺序voidsafeExample(){a=1;OSMemoryBarrier();//确保a=1在flag=true之前完成flag=true;}2.多核CPU的缓存一致
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1.下载ubuntu: sudoaptinstallbarrierwindows: https://github.com/debauchee/barrier/releases -下载:2.4.0-Assets-BarrierSetup-2.4.0-release.exe 2.运行ubuntu: sudoaptinstallbarrierwindows: https://g
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目录1、信号量:Semaphore2、线程同步:CountDownLatch和CyclicBarrierJava并发包提供了哪些并发工具类?我们通常所说的并发包也就是java.util.concurrent及其子包,集中了Java并发的各种基础工具类,具体主要包括几个方面:提供了比synchronized更加高级的各种同步结构,包括CountDownLatch、CyclicBarrier、Sema
- Flink详解系列之八--Checkpoint和Savepoint
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一、Checkpoint获取分布式数据流和算子状态的一致性快照是Flink容错机制的核心,这些快照在Flink作业恢复时作为一致性检查点存在。1.1原理1.1.1BarriersBarrier是由流数据源(streamsource)注入数据流中,并作为数据流的一部分与数据记录一起往下游流动。Barriers将流里的记录分隔为一段一段的记录集,每一个记录集都对应一个快照。每个Barrier会携带一个
- ARM内存屏障/编译屏障API(__DMB、__DSB、__ISB)用法及举例
NW嵌入式开发
ARM内核Cortex-A7stm32MP135内存屏障编译屏障DMBDSBISB
0参考资料STM32F7SeriesandSTM32H7SeriesCortex®-M7processor.pdfARMCortex™-MProgrammingGuidetoMemoryBarrierInstructions.pdf1ARM内存屏障/编译屏障指令(__DMB、__DSB、__ISB)说明内存屏障和编译屏蔽其实是2个东西,一个是处理器运行时避免乱序引入的指令,一个是编译时避免编译器编
- 十:深入理解 CyclicBarrier—— 栅栏锁
sco5282
并发编程java前端服务器
目录1、CyclicBarrier入门1.1、概念1.2、案例2、CyclicBarrier源码分析2.1、类结构2.2、`await()`方法——CyclicBarrier2.2.1、`dowait()`方法——CyclicBarrier2.2.1.1、`breakBarrier()`方法——CyclicBarrier2.2.1.2、`nextGeneration()`方法——CyclicBar
- Java笔试面试题之多线程补充考点总结
工程师老罗
Java笔试面试题AI答java开发语言
常见考点虽然总结涵盖了文档中的大部分考点,但仍然存在一些未在总结中明确提到的具体考点。以下是一些补充的考点:特定API的使用:Semaphore的使用及其在多线程环境下的作用。CyclicBarrier和CountDownLatch的详细使用场景及区别(虽然这一点在总结中有提及,但具体使用示例或深入细节可能未包含)。高级并发控制:ReadWriteLock和StampedLock的深入比较和具体使
- Java笔试面试题之多线程偏门考点总结
工程师老罗
Java笔试面试题AI答java开发语言
以下一些偏门的Java多线程面试题考点:特定API的深入使用:Semaphore的具体应用场景和实现原理。文档中提到了Semaphore是什么,但没有深入探讨其在实际开发中的使用案例和细节。CyclicBarrier和CountDownLatch的具体实现原理和使用场景差异。尽管文档中提到了两者的区别,但可能缺乏具体的代码示例或更深入的分析。线程安全的高级概念:锁降级(LockDowngrade)
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- 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 =