常见分类网络的结构

NTIRE比赛：技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望 AndrewHZ 深度学习新浪潮计算机视觉人工智能深度学习调研报告算法 NTIRE 画质算法
一、NTIRE比赛概述：图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE（NewTrendsinImageRestorationandEnhancement）是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一，聚焦于图像恢复与增强技术的前沿探索。自2017年首次举办以来，NTIRE每年与计算机视觉顶会CVPR联合召开，成为学术界与工业界技术实力的重要展示平台。其竞赛内容涵盖图像超分辨率、
Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化是Dream呀 python 计算机视觉开发语言
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》空云风语人工智能 YOLO 机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉 YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
机器学习之线性代数珠峰日记 AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
深度解析：DETR的多尺度特征融合 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
"深度解析：DETR的多尺度特征融合"作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法，如FasterR-CNN和YOLO，通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而，这些方法存在一些固有的局限性：人工先验知识:锚框的设
目标检测项目 sho_re 神经网络人工智能 pytorch 目标检测
·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。4大类，20小类VOC2007：9963图片/24640目标VOC2012：23080图片/54900目标·COCO数据集：起源于微软2014
点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练完美代码 3d neo4j 点云
点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。PointNet++是一种流行的深度学习方法，可用于处理点云数据，并在各种任务中取得了良好的性能。在本文中，我们将探讨如何使用PointNet++模型在S3DIS数据集上进行训练，并提供相应的源代码。数据集介绍S3DIS数据集是一个常用的用于室内场
基于YOLOv5的烟雾检测系统：从数据集准备到UI界面实现深度学习&目标检测实战项目 YOLO ui 分类数据挖掘目标跟踪
1.引言烟雾是火灾发生的一个重要早期信号。烟雾检测能够在火灾初期及时识别并报警，为火灾的扑灭争取宝贵的时间。因此，烟雾检测的研究一直是计算机视觉领域中的一个热点问题。近年来，随着深度学习技术的发展，目标检测算法被广泛应用于烟雾检测，尤其是基于YOLOv5的目标检测模型，由于其较高的精度和较低的计算开销，已经成为许多实时检测系统的首选模型。在这篇博客中，我们将介绍如何使用YOLOv5模型进行烟雾检测
计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南紫雾凌寒 AI 炼金厂 #深度学习 #计算机视觉深度学习计算机视觉 3d cnn PointNet++3d云 3d云数据
一、引言在当今数字化与智能化快速发展的时代，3D点云处理技术在多个前沿领域中发挥着重要作用。特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。3D点云数据能够提供高精度的三维空间信息，使自动驾驶车辆更准确地识别和定位周围物体，从而做出安全、合理的行驶决策。在城市街道上，自动驾驶车辆通过3D点
【基于手势识别的音量控制系统】合肥玉安人工智能工作室 Python OpenCV python mediapipe 手势手势控制音量
基于手势识别的音量控制系统github项目效果这是一个结合了计算机视觉和系统控制的实用项目，通过识别手势来实现音量的无接触控制，同时考虑到了用户隐私，加入了实时人脸遮罩功能。核心功能实现1.手势识别与音量映射系统使用MediaPipe框架进行手部关键点检测，通过计算大拇指和食指之间的距离来控制音量：def_process_landmarks(self,hand_landmarks):#获取手指关键
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南快撑死的鱼 C++（C语言）算法大揭秘 opencv 图像处理人工智能
利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南前言在现代计算机视觉领域，图像处理的需求日益增加。无论是自动驾驶、安防监控，还是医疗影像分析，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。本篇文章将详细介绍如何结合CUDA与OpenCV，利用GPU的强大计算能
【无标题】东东就是我 opencv 计算机视觉人工智能
1.计算机视觉与图像处理计算机视觉技术涵盖从图像预处理到目标检测的全流程，是工业视觉系统的核心部分。知识点扩展OpenCV基础cv2.imread()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()进行基本图像读取、显示、保存cv2.cvtColor()进行颜色空间转换（RGB↔GRAY，RGB↔HSV）cv2.resize()进行图像缩放cv2.flip()进行图像翻转（水平/垂直）imp
PSPNet在图像超分辨率中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析深圳市快瞳科技有限公司计算机视觉宠物系统架构
一、行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与CLIP多模态大模型，实现：-98.7%的跨品种宠物识别准确率（CVPR2024最新测试数据）-单次
Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）境心镜免训练深度学习人工智能 NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉，但它使用深度网络架构取得了巨大的成功，而这些架构大多是手工制作的，因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。然而，NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本，因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中，我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类 Jackie_AI transformer 分类深度学习
构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer，简称ViT）网络架构的部分代码。下面我将提供完整的VitNet类以及相关的辅助函数和训练流程示例代码。计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码
【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法 roman_日积跬步-终至千里 #人工智能基础知识人工智能
文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期，计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建，然而，
Imagen原理与代码实例讲解 AI天才研究院计算 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
PyTorch：Python深度学习框架使用详解零度° python python 深度学习 pytorch
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图：PyTorch的计算图在运行时构建，使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分：自动计算梯度，简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
大规模语言模型构建流程人工智能技术笔记语言模型人工智能自然语言处理
大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理
新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌 CircuitWizard 人工智能
Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。以下是关于Manus新一代AI软件的详细介绍及其核心功能：1.核心技术与创新Manus的AI软件基于以下技术突破：高精度手部追踪：通过深度学习算法和摄像头/传感器数据，实时捕捉手部骨骼、关节和肌肉的细微动作，精度可达亚毫米级，支持复杂
在 PiscTrace 上使用 YOLO 进行预测与 MiDaS 景深补偿：体验纯视觉自动驾驶的数据分析那雨倾城 PiscTrace 人工智能计算机视觉图像处理自动驾驶 YOLO 视觉检测
随着自动驾驶技术的不断发展，视觉感知系统逐渐成为车辆感知的核心组件。PiscTrace作为一款支持高效视图处理的桌面应用，集成了先进的计算机视觉工具，如YOLO目标检测模型和MiDaS景深估计模型，能够为纯视觉自动驾驶的实现提供强大的支持。通过这两个模型的结合，PiscTrace可以提供高精度的目标识别与环境感知功能，帮助用户进行实时的驾驶数据分析，为决策系统提供宝贵的数据支持。本文将详细介绍如何
专业英语程序员爱德华英语专业英语
文章目录一、计算机1.计算机基础(1)计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理NLP(5)推荐系统(6)计算机图形学二、数学三、机械、材料四、医药五、英美计量单位一
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证 CodeWG fpga开发 matlab 开发语言
基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现及MATLAB辅助验证图像处理是计算机视觉和图像识别领域的重要组成部分。其中，中值滤波是一种常用的图像去噪方法，广泛应用于图像增强、边缘检测和特征提取等任务中。本文将介绍基于FPGA的图像中值滤波Verilog实现，并通过MATLAB进行辅助验证。首先，我们需要了解什么是中值滤波。中值滤波是一种非线性滤波器，它的原理是将图像中每个像素的灰度值替换为该像素
基于YOLOv5的无人机农田监测系统实现与UI界面设计深度学习&目标检测实战项目 YOLO 无人机 ui 深度学习分类目标检测
一、引言随着无人机技术和深度学习算法的快速发展，农业领域逐渐引入了智能化监测手段。无人机农田监测结合了无人机的高空拍摄能力和计算机视觉技术，能够实时获取农田的图像数据，并对作物生长状态、病虫害检测、土地使用情况等进行智能分析。深度学习中的目标检测技术，如YOLOv5，能够帮助实现精准的农田监测，提供自动化的解决方案。在这篇博客中，我们将介绍如何利用YOLOv5进行无人机农田监测，如何使用图形用户界
【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集彬彬侠大模型 datasets Hugging Face
HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库，用于加载、处理和分享大规模数据集，特别适用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音任务。1.为什么使用Datasets？在深度学习中，处理大规模数据集通常面临以下挑战：数据集太大，无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
【Python运维】实现高效的自动化备份与恢复：Python脚本从入门到实践蒙娜丽宁 Python杂谈运维运维 python 自动化
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在信息化时代，数据备份和恢复的有效性对企业和个人来说至关重要。本文将带领读者深入了解如何使用Python编写自动化备份与恢复脚本，确保重要数据的安全。本篇文章涵盖了文件系统的备份、MySQL数据库的备份与恢复、定期任务的自动化调度等内容。我们将通过大量的
目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机林聪木数码相机计算机视觉人工智能
目录知识储备图像基础知识分辨率单位及换算算法原理一、TDI基本原理二、信噪比提升机制三、时间同步机制四、TDIvs传统线扫描技术五、TDI的技术挑战六、最新的TDI技术发展知识储备图像基础知识首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜
人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新 accurater 人工智能深度学习科技
第一章引言人工智能（AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正通过深度学习（DeepLearning）等核心技术推动各行业的智能化进程。从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。本文结合前沿技术框架与行业应用案例，探讨深度学习的核心原理及其在多个领域的实践路径，并附代码实例以增强技术理解。第二章深度学习的技术基
双目立体视觉（6.1）测距 2501_90596733 双目立体视觉计算机视觉人工智能 opencv
在计算机视觉领域，双目相机测距是一项关键技术，它通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，进而计算出物体的深度信息。一、双目测距的基本原理1.1视差图（DisparityMap）视差图是一种存储了单视图所有像素的视差值的二维图像。视差值是同一物体在左右两幅图像中的列坐标差，即通过比较左右两幅图像的对应像素差异来计算物体的深度信息。视差图是以图像对中任一幅图像为基准生成的，其大
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 JavaScript Web
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 java jsp
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 DAO apache tomcat log4j Web
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 sql c windows SQL Server XP
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 java tomcat dos
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 word english
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 POJO hibernate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
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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
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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
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利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan word word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 =

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