- matlab mle 优化,MLE+: Matlab Toolbox for Integrated Modeling, Control and Optimization for Buildings...
Simon Zhong
matlabmle优化
摘要:FollowingunilateralopticnervesectioninadultPVGhoodedrat,theaxonguidancecueephrin-A2isup-regulatedincaudalbutnotrostralsuperiorcolliculus(SC)andtheEphA5receptorisdown-regulatedinaxotomisedretinalgan
- 【论文速读】| SEAS:大语言模型的自进化对抗性安全优化
云起无垠
论文速读/精读语言模型安全人工智能
本次分享论文:SEAS:Self-EvolvingAdversarialSafetyOptimizationforLargeLanguageModels基本信息原文作者:MuxiDiao,RumeiLi,ShiyangLiu,GuogangLiao,JingangWang,XunliangCai,WeiranXu作者单位:北京邮电大学,美团关键词:大语言模型(LLM),对抗安全,红队,模型优化,自
- Hexagon_DSP_User_Guide(2)
weixin_38498942
tools简介dsp开发开发语言tool
Hexagon_DSP_User_Guide(2)4.2Guidelinesforassemblyandintrinsicoptimization4.2.1Maximizeinstructionsperpacket4.2.1.1Scalarinstructionpackingrules4.2.1.2HVXpackingrules4.2.2Understandandreducestalls4.2.2
- DAG (directed acyclic graph) 作为大数据执行引擎的优点
joeywen
分布式计算StormSparkStorm杂谈StormsparkDAG
TL;DR-ConceptuallyDAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel.DAG-basedsystemslikeSparkandTezthatareawareofthewholeDAGofoperationscandobetterglobaloptimizationsthansystemslikeHadoopMapReducewhicha
- 旋转目标检测:mmrotate仓库中 “主要模型” 及其 “配置文件” 的列表
沉浸式AI
AI与SLAM论文解析旋转目标检测深度学习mmrotate
mmrotate目录:mmrotate仓库中的主要模型和配置BackgroundandMotivation背景与动机MethodsOverview方法概述1.CFACFA:Convex-hullFeatureAdaptationforOrientedandDenselyPackedObjectDetectionCFA:用于定向和密集对象检测的凸包特征适应2.ConvNeXtConvNeXt:ACo
- 【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
萝莉狼
machinelearningcirclelossdeepfeaturelearning
CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning的两大基础loss:基于class-levellabel的loss(如softmax+crossentropy)和基于pair-wiselabel的loss(如tripletloss),指出了
- Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
dailleson_
机器学习机器学习数据挖掘神经网络深度学习自然语言处理
1.背景常见的分类损失函数可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。优化目标对sns_nsn和sps_psp的惩罚作用是相等的,二者的系数都为1。例如{sn,sp}={0.1,0.5}\{s_n,s_p\}=\{0.1,0.5\}{sn,sp}={0.1,0.5}。这个
- [论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
愤怒的可乐
#文本匹配[论文]论文翻译/笔记自然语言处理论文阅读人工智能
引言为了理解CoSENT的loss,今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发,旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
- 凸优化学习之旅
还有你Y
最优化学习
目录标题专业名词MM算法CCP算法:代码说明SCA算法:连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD(BlockCoordinateDescent)代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题:DifferenceofConvex。Difference理解为差,convex是凸,DC问题就
- 2018-03-17
大情怀
一位护苗人看到自己养的小树绿油油的叶子中夹杂着些许的黄叶子,就非常着急,花了大量的时间去摘掉黄叶子,却想不起来给小树苗的根部浇水施肥,输送营养,慢慢的小树苗的黄叶子越来越多,护苗人焦燥不安,开始责怪小树苗不争气,不断的指责抱怨小树,但是情况一点也没有好转,而是越来越糟,幸运的是护苗人给一位园林师指导,开始不关注黄叶子了,而是给根部松土,施肥浇水,过了一阵子,黄色的叶子慢慢的开始变绿,虽然绿色的叶子
- 探索智能边缘计算:Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning
瞿旺晟
探索智能边缘计算:Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningGame-Theoretic-Deep-Reinforcement-LearningCodeofPaper"JointTaskOffloadingandResourceOptimizationinNOMA-basedVehicularEdgeComputing:AGame-TheoreticDRL
- 大模型对齐方法笔记一:DPO及其变种IPO、KTO、CPO
chencjiajy
深度学习笔记机器学习人工智能
DPODPO(DirectPreferenceOptimization)出自2023年5月的斯坦福大学研究院的论文《DirectPreferenceOptimization:YourLanguageModelisSecretlyaRewardModel》,大概是2023-2024年最广为人知的RLHF的替代对齐方法了。DPO的主要思想是在强化学习的目标函数中建立决策函数与奖励函数之间的关系,以规避
- day59-graph theory-part09-8.30
bbrruunnoo
python开发语言算法
tasksfortoday:1.digkstra堆优化版47.参加科学大会2.bellman_ford算法94.城市间货物运输I---------------------------------------------------------------------------------1.dijkstra堆优化版Thisisanoptimizationforthevanilladijkstra
- python实现蚁群算法
孺子牛 for world
python算法开发语言
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法,常用于解决优化问题,如旅行商问题(TSP)、调度问题等。这里,将提供一个简化的蚁群算法实现,用于解决旅行商问题(TSP)。蚁群算法(ACO)解决TSP问题的基本步骤:初始化:设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素增加强度系数等参数,初始化信息素矩阵。构建解:每只蚂蚁随机选择起点,根据信息素浓度和启发式信
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- mojo InlinedString实现及详解
启航学途
Mojomojo
inlined_stringImplementsastringthathasasmall-stringoptimizationwhichavoidsheapallocationsforshortstrings.InlinedStringAstringthatperformssmall-stringoptimizationtoavoidheapallocationsforshortstrings.A
- 【HTML】语义化
全宇宙最最帅气的哆啦A梦小怪兽
html前端
根据内容的结构选择合适的标签优点增加代码可读性,结构清晰,便于开发和维护;对机器友好,文字表现力丰富,有利于SEO。SEO(SearchEngineOptimization)是搜索引擎优化,为了让⽤户在搜索和⽹站相关的关键词的时候,可以使⽹站在搜索引擎的排名尽量靠前,从⽽增加流量。方便设备解析(如盲⼈阅读器等),可⽤于智能分析;在没有CSS样式下,⻚⾯也能呈现出很好地内容结构、代码结构。常见的语义
- Introduction to linear optimization 第二章全部课后题答案
心态与习惯
数学优化linearoptimizationintroduction答案课后题
费了好长时间,终于把这本经典理论教材第二章的课后题做完了。大部分都是证明题,很多都是比较有难度的。不少题我参考了网上找到的一些资料的思路,但是有一些题目我觉得这些网上找到的答案也不太好,自己修正完善了下,少部分题目自己独立完成。我把答案放在一个Jupyterbook上,见链接:第二章答案
- 寻参算法之蜘蛛猴优化算法
Network_Engineer
机器学习启发式算法算法深度学习人工智能机器学习
蜘蛛猴优化算法(SpiderMonkeyOptimization,SMO)来历蜘蛛猴优化算法(SpiderMonkeyOptimization,SMO)是受蜘蛛猴觅食行为启发的一种群体智能优化算法。该算法通过模拟蜘蛛猴在森林中觅食的行为,解决复杂的优化问题。自然界中的原型在自然界中,蜘蛛猴在觅食时会通过跳跃和移动寻找食物。蜘蛛猴群体通过信息共享和合作行为,能够高效地找到食物源。SMO通过模拟这一行
- Go 1.22在性能方面有哪些提升?
Toormi
Golanggolang开发语言后端
Go1.22版本在性能方面进行了多项优化,主要包括以下几个方面:1.内存优化CPU性能提升:Go运行时的内存优化使得CPU性能提高了1-3%。这一改进不仅减少了大多数Go程序的内存开销约1%,还提升了整体运行效率[2]。2.Profile-GuidedOptimization(PGO)改进的PGO:Go1.22继续改进了在Go1.21中引入的PGO功能,特别是在接口方法调用的静态调度方面。通过更好
- Go 1.21在性能方面有哪些提升?
Toormi
Golanggolang开发语言后端
Go1.21版本在性能方面取得了多项重要进展,主要体现在以下几个方面:1.Profile-GuidedOptimization(PGO)Go1.21正式推出了PGO功能,使用PGO构建的Go程序性能通常可提升2-7%[2][5]。编译器本身也采用了PGO优化,使得编译速度提高了2-4%[2][3]。2.垃圾回收优化通过调优垃圾回收器,某些应用程序的尾部延迟可减少高达40%[3]。3.其他性能改进在
- 路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现
算法如诗
路径优化算法(PathOptimization)算法matlab路径优化算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,用于解决如旅行商问题(TSP)等组合优化问题。在蚁群算法中,每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素,并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移,较短的路径上累积的信息素会更多,从而吸引更多的蚂蚁,最终找到最优路径。在城市路径优化问题中,蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径
- 【改进算法】【IHAOAVOA】天鹰优化算法和非洲秃鹫混合优化算法
科研工作站
智能算法算法智能算法天鹰优化算法非洲秃鹫算法
目录1主要内容IHAOAVOA流程图主要创新点2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《IHAOAVOA:AnimprovedhybridaquilaoptimizerandAfricanvulturesoptimizationalgorithmforglobaloptimizationproblems》,天鹰优化算法(AO)和非洲秃鹫算法(AVOA)各有优势:AO具有强大的全局勘探能力
- Introduction CMU最优控制16-745超详细学习笔记
我爱科研00
线性代数动态规划
CMU最优控制16-745超详细学习笔记背景跌跌撞撞入坑Optimization-basedMotionPlanning和OptimalControl已经大半年啦,这大半年来迷迷糊糊看了不少相关资料和论文,想借这个机会来整理一下相关的内容,也算是给自己写论文理清一下思路。去年年底做一个移动机械臂移动操作mobilemanipulation课题看了ETHRSL开源框架OCS2(OptimalCont
- 4.SEO
好好学习_fighting
HTMLhtml
SEO经典真题请描述下SEO中的TDK?什么是SEO?SEO由英文SearchEngineOptimization缩写而来,中文意译为“搜索引擎优化”。其实叫做针对搜索引擎优化更容易理解。它是指从自然搜索结果获得网站流量的技术和过程,是在了解搜索引擎自然排名机制的基础上,对网站进行内部及外部的调整优化,改进网站在搜索引擎中的关键词自然排名,获得更多流量,从而达成网站销售及品牌建设的目标。如何进行S
- 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ
时间序列预测算法网络matlabcnnlstm深度学习
文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发,开普勒优化算法(KeplerOptimizationAlgorithm,KOA)是一种元启发式算法,灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度,每个行星代
- 06基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法
机器不会学习CSJ
数据分类专栏cnn分类深度学习lstmmatlab启发式算法数据分析
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法鲸鱼智能优化基本原理鲸鱼智能优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)是一种基于自然界中的鲸鱼群体行为而提出的全局优化算法。该算法由莫扬(SeyedaliMirjalili)于2016年提出,其灵感来源于鲸鱼群体的捕猎行为和社交行为。在WOA算法中,每个解都被看
- 07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法
机器不会学习CSJ
时间序列预测cnn算法人工智能
文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)是一种启发式优化算法,灵感来源于座头鲸的捕食行为。该算法最早由SeyedaliMirjalil
- 基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法,包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab
机器不会学习CSJ
算法深度学习
01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法,包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识:基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法。它结合了WOA(WhaleOptimizationAlgorithm)、CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)、LSTM(LongSh
- 2018-03-17态度决定一切
致华青春
感觉自己是一个做什么都比较积极的人,在身边朋友们眼中都认为我是一个行动派,资源多,从来不会担心我干一些事!可能时间久了,我自己也这么认为。直至经历了昨天的事儿,我发现我错了。由于想在大学阶段有一次支教经历,享受一下站在讲台上的感觉,所以当我发现明日乡招聘暑假老师的时候,我赶紧把信息发到朋友和寝室群里,希望我们可以去云南支教,看到任何相关消息,我都会立即通知他们,担心他们因为错过消息而不能去支教。大
- 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 =