- 《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020
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情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版:COLING时间:2020类型:共情回复关
- 论文阅读——SpectralGPT
じんじん
论文计算机视觉人工智能
SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型,该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer(GPT)处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成:令牌到令牌和频谱到频谱下游任务:
- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- [论文笔记] Transformer-XL
心心喵
论文笔记transformer深度学习人工智能
这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如Bert采用的Transformer最大上下文为512(其中是因为计算资源的限制,不是因为位置编码,因为使用的是绝对位置编码正余弦编码)。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性,而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期
- 论文阅读:2020GhostNet华为轻量化网络
A_my_*
论文阅读人工智能计算机视觉深度学习
创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
- 《论文阅读》e-CARE:探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022
365JHWZGo
NLP论文阅读因果推理eCARE可解释性数据集
《论文阅读》e-CARE:探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning》出版:ACL时间:2022类型:因果推理关键词:情绪原因;可解释的因果推理;数据集作者:LiDu,XiaoDing,KaiXiong,Ti
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 多模态相关论文笔记
靖待
大模型人工智能论文阅读
(cilp)LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training)对比语言图像预训练模型引言它比ImageNet模型效果更好,计算效率更高。尤其是zero-sho
- 论文阅读:四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走
u小鬼
论文阅读论文阅读强化学习四足机器人
论文:LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习:AMP,baseline方法,TO摘要:介绍了一种新颖的系统,通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集,并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
- 【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
magic_ll
yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose,一种无热图联合检测的新方法,基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的,因为它们不是端到端可训练的,训练依赖于surrogateL1loss,该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度(OKS)。【ours优势:端到端训练,并优化OKS指标本身,无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
- 【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
lokol.
论文笔记论文阅读llama
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama,在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律(smoothlybrokenpower-laws)。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
- 【论文阅读笔记】(2015 ICML)Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
小吴同学真棒
学习人工智能LSTM动作识别无监督自监督self-supervised
UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs(2015ICML)NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别
R.X. NLOS
#无线感知/雷达成像论文速递论文阅读transformer深度学习毫米波雷达点云
注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
- 使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化
向来痴_
负载均衡论文论文阅读微服务负载均衡
论文名称:基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展,互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下,实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。为了达到最佳的效率,可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景,本文分析了集群负载均衡的特性,并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法,以及基于动态权值的分配策略。在一
- 论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion
七元权
论文阅读论文阅读深度图补全NLSPNSPN深度学习
文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全,简称为NLSPN。(1)为什么需要深度图补全?在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中,需要知道物体
- 【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序,通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间,其中策略包含多个子策略,在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成,每个操作是图像处理函数(如平移、旋转或剪切),以及应用这些函数的概
- MOSSE算法论文笔记以及代码解释
five days
计算机视觉深度学习机器学习
论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式,找到最大响应处的位置,也就是我们所跟踪的目标的中心,进而不断的更新跟踪目标框和滤波器。2.跟踪策略如图,根据初始帧圈出的目标框训练滤波器,最大响应处为目标框的中心点,当移动到下一帧时,根据滤波器求相关的算法获得最大响应值,进而得出下
- 『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』
Dymc
深度学习目标检测论文论文阅读深度学习无人机
利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目:ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
- 『论文阅读|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』
Dymc
论文深度学习目标检测论文阅读YOLO
研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
- 草图三维模型生成论文阅读整理
fisherisfish
论文阅读
论文终于接收啦!给草图研究做个收尾就去投实习!仅为个人整理,如有错误,欢迎指出!因为想给论文找创新点,所以需要大量阅读论文,部分论文会精读到实现的步骤,部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用语言模型提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion、Ma
- 论文阅读-PIM-tree:一种面向内存处理的抗偏移索引
向来痴_
论文阅读
论文名称:PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法,可能通过实现低延迟内存访问,其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展,来缓解这种瓶颈。然而,在工作负载偏斜的情况下,PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
- 【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要,该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习(ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations,简称CLSA)。以下是对摘要的解析:问题陈述:表征学习(representationlearning)已在对比学习方法的推动
- Attention Is All Your Need论文笔记
xiaoyan_lu
论文笔记论文阅读
论文解决了什么问题?提出了一个新的简单网络架构——transformer,仅仅是基于注意力机制,完全免去递推和卷积,使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolution
- 使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
原文:Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作,拓展到表面自由流,并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是,它的模板不是均匀的,
- PointMixer论文阅读笔记
ZHANG8023ZHEN
论文阅读笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
- MTR++论文阅读
ZHANG8023ZHEN
论文阅读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149文章亮点:DenseFuturePredictionforAllAgent:将预测的结果也encode起来,用于平衡障碍物之间的预测结果。不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点(goal点):将goal点也进行Transformer,并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理,可以使模型的推
- 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 =