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熙曦Sakura
深度学习深度学习回归人工智能
softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样,通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。本节继续使用Fashion-MNIST数据集,并保持批量大小为256。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l初始化模型参数[softmax回
- 第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
python算法(魔法师版)
动态规划
——从跨模态对齐到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。本文将从技术实现层面,解构其跨模态表征学习、动态融合机制与因果推理能力的内在创新。1.跨模态对齐革命:时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题,DeepSeek提出「时空同步对比学习」(ST-CL)框架:视觉-语言对
- AI模型升级版0.02
pps-key
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根据您的需求,我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码,该模型可以在Windows上运行,并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。同时,我会结合最新的技术趋势,例如强化微调(ReinforcementFine-Tuning),来提升模型的性能。步骤1:安装必要的库首先,确保您的Windows系统上安装了Python(推荐Pyth
- 深度学习查漏补缺:1.梯度消失、梯度爆炸和残差块
nnerddboy
白话机器学习深度学习人工智能
一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算:激活函数的导数很小:常见的激活函数(例如Sigmoid和Tanh)在输入较大或较小时,输出趋于饱和(Sigmoid的输出趋于0或1),其导数接近于0。在反向传播中,每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小,乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘:假设网络有nn层,梯度从输出层传到第ii层时,会经历多次链式相乘:如果每一
- VARGPT:将视觉理解与生成统一在一个模型中,北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读模型简介:VARGPT是北京大学推出的多模态大语言模型,专注于视觉理解和生成任务。主要功能:支持混合模态输入输出、高效视觉生成和广泛的多模态任务。技术原理:基于自回归框架,采用三阶段训练策略,
- kimi o1和deepseek o1对比,非常直观!
AI生成曾小健
LLM大语言模型人工智能
kimio1和deepseeko1对比,非常直观!刘俊是丁师兄大模型2025年01月25日21:34湖北两家凑巧同一天放出了解题推理模型,简单对比着看了下实现方案,o1类模型实现并没有和大家早期推测的那样用上MCTS,PRM这些方法,个人感觉也是太复杂的方法scaling不了。目前各家用的方案看起来更像是sft+rl的加强版,把推理过程内含进生成,而不是用结构去引导生成。两家效果看报告比较接近,个
- 【论文翻译】DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence
行动π技术博客
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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
- 多语言教学材料生成:技术实现与业务价值分析
二进制独立开发
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文章目录引言技术背景与需求分析多语言教学材料的业务需求技术挑战技术实现:LangChain与Writer模型的结合LangChain框架简介Writer模型的多语言生成能力实现多语言教学材料生成的代码示例多语言语音生成技术的应用多语言语音生成的需求CosyVoice模型的多语言语音生成能力实现多语言语音生成的代码示例业务价值分析降低多语言内容生成成本提高内容的一致性与质量增强用户体验与可访问性技术
- DeepSeek-V2:强大、经济、高效的专家混合语言模型
乌芬维Maisie
DeepSeek-V2:强大、经济、高效的专家混合语言模型DeepSeek-V2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-V2项目介绍DeepSeek-V2是一款强大的专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)语言模型,以其经济高效的训练和推理能力著称。该模型总参数达到2360亿,但每次生成时仅激活210亿参数,显著降低了计算成本
- DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别
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前言技术汇集#人工智能大模型DeepSeek
目录1.各个模型架构2.训练方式3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1:未明确有特殊架构说明,但属于推理模型,可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化,通过强化学习训练实现大量反思和验证。DeepSeek-V3:是混合专家(MoE)语言模型,采用Transformer架构。DeepSeek-VL:整体上是decoder-o
- Keras TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'Dimension'
Yolo_C
kerasTypeError:unsupportedoperandtype
记录一个简单的bug在使用keras时,需要取出一个tensor的某一维作为下一层的维度(这里,我是在写attention)代码:dim=input.shape[1]dense=Dense(dim,activation=‘softmax’)(input)报错:TypeError:unsupportedoperandtype(s)for:‘int’and‘Dimension’解决:只需要将dim转化
- 基于face_recognition的人脸识别
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目录一.简要介绍二.相关函数三.算法流程四.代码实现五.效果展示一.简要介绍face_recognition是一个基于Python的开源人脸识别库,它使用dlib库中的深度学习模型来实现人脸识别功能。这个库以其简洁的API和高效的性能而广受欢迎,成为许多开发者和研究者的首选工具。face_recognition库的主要功能包括:1.人脸检测:识别图像中所有的人脸并返回其位置信息。2.人脸编码:将检
- 构建基于 Pygame 的高级流体仿真系统
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1个生产者在生产的时候,另个生产者不能生产(生产者之间互斥)条件变量用于线程同步,线程挂起/被唤醒。条件变量和互斥锁共同保证生产者之间互斥+生产者和消费者的同步。思路:1定义、初始化共享资源a缓冲区:存储物品。初始化为空。b计数器:缓冲区中物品数量。初始化为0。c互斥锁:缓冲区和计数器的互斥访问。初始化。4个线程共用一个锁d条件变量:生产者和消费者的同步。初始化。not_full消费者消费后通知生
- Spring中常见的注解
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国内外AI产品超全解析一、为什么AI产品这么火?在过去几年,AI产品的热度一路飙升,这很大程度上要归功于ChatGPT掀起的热潮。ChatGPT就像是一颗投入平静湖面的巨石,激起了千层浪,让AI技术走进了大众视野。它能和人自然对话,不管是帮你写论文、生成代码,还是解答生活里的各种疑惑,都不在话下,这让大家第一次真切感受到AI的强大和神奇。从企业角度来看,AI产品简直是节省时间和成本的利器。比如一家
- 数模测评:doubao1.5>deepseek-v3>gpt-o1
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本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃),都是采用无提示词的硬核提问方式,测试视频如下。gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式:上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话:这是一道数学建模题目,请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
- 地址解析协议(Address Resolution Protocol,ARP)
m0_46521579
通信网络基础服务器网络运维
地址解析协议(ARP)是一种机制,网络层通过它能够发现与其直接相连的网络地址所对应的链路地址。每个协议层都有自己的名称和地址:(1)IP地址是网络层的地址,其描述了一个主机,即网络层中的唯一目的地。(2)链路地址描述了一个特定的网卡,即发送和接收链路层帧的唯一设备。以太网使用48位地址。每当购买一张以太网网卡时,该网卡已经被预先配置了一个唯一的以太网地址。IP地址表示这台主机,以太网地址则表示这张
- react中关于组件的一些概念(有无状态组件、组件封装与继承 、高阶组件)
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怎么理解“在react中,一切皆为组件”句话react采用组件化的思想,最小的组件单位就是原生HTML元素,采用JSX语法组件声明调用react的虚拟dom,就是一个大的组件树,从父组件层到子组件,在react-routerv4版开始,路由本身也是组件各个库提供的hoc返回也是组件,如withRouter、connectreact中的基础数据stateprops的传递也是以组件为基础1.什么是组件
- Alibaba grpc Dubbo view
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什么是Dubbo?它的作用是什么?答:Dubbo是一款高性能的JavaRPC框架,是阿里巴巴公司开源的产品,用于提供高性能的分布式服务框架和面向服务的架构。Dubbo的主要作用是帮助分布式应用程序进行服务治理,如服务注册、服务发现、负载均衡、容错等。Dubbo的架构是怎样的?答:Dubbo的架构主要分为三层:服务接口层、服务实现层和服务注册层。服务接口层是提供给客户端的接口,服务实现层是具体的服务
- NotebookLM:Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用
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NotebookLM:Google最新AI笔记助理解析与实战应用在AI驱动的生产力工具不断进化的今天,Google推出的NotebookLM(NotebookLanguageModel)成为了一款备受关注的智能笔记助理。它结合了Google的大语言模型(LLM)能力,帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景,并提供实际使用指南,帮助
- wow-agent---task4 MetaGPT初体验
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先说坑:1.使用gitclone模式安装metagpt2.模型尽量使用在线模型或本地高参数模型。这里使用python3.10.11调试成功一,安装安装|MetaGPT,参考这里的以开发模型进行安装gitclonehttps://github.com/geekan/MetaGPT.gitcd/your/path/to/MetaGPTpipinstall-e.在下载后的目录中有一个config文件夹,
- 100.3 AI量化面试题:解释配对交易(Pairs Trading)的原理,并说明如何选择配对股票以及设计交易信号
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目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2动态阈值方法5.风险管理5.1止损设计5.2仓位管理6.策略评估6.1回测框架6.2性能指标7.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型
- 100.1 AI量化面试题:解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用,并说明其局限性
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目录0.承前1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法1.2实际计算示例2.在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标4.2实践建议5.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型进化全图鉴1.夏普比率的基本概念1.1定义与计算方法夏普比率是
- CNN的各种知识点(五):平均精度均值(mean Average Precision, mAP)
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CNN的各种知识点零碎知识点cnn均值算法目标跟踪
平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)1.平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)概念:计算步骤:具体例子:重要说明:典型值范围:总结:好的,我将分两部分详细解答您的问题:1.平均精度均值(meanAveragePrecision,mAP)概念:mAP是目标检测中最常用的评估指标,综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现。其核心是计算每个类别的平均
- 交易系统:订单模型设计详解
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大家好,我是汤师爷~订单模型作为整个交易系统的核心,支撑着所有交易环节。订单域核心概念模型如图所示,为订单核心概念模型。1、订单在实际交易业务处理中,订单会根据不同的业务规则(如店铺、收货地址、配送方式等)拆分成多个子订单,形成一个父订单对应多个子订单的结构。这种拆分机制便于后续的订单履约和商家结算。订单包含以下核心字段:租户ID:标识订单所属的租户订单ID:订单的唯一标识父订单ID:关联的父级订
- 分库分表后如何进行join操作
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IT架构系统设计sql分库分表
在分库分表后的系统中,进行表之间的JOIN操作比在单一数据库表中复杂得多,因为涉及的数据可能位于不同的物理节点或分片中。此时,传统的SQLJOIN语句不能直接用于不同分片的数据,以下是几种处理这样的跨分片JOIN操作的方法:方法1:应用程序层JOIN分步查询:在应用程序中,先查询一个分片中的数据(如,获取第一个表的数据)。对于那些需要JOIN的数据,使用这些结果的数据再去另一个分片中查询。内存合并
- 强化学习中的关键模型与算法:从Actor-Critic到GRPO
人工智能
强化学习中的关键模型与算法:从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么?这与生成对抗网络(GANs)十分相似。在生成对抗网络中,生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。在强化学习的Actor-Critic模型中,也存在类似的概念:Actor-Critic(A2C、A3C)是一种流行的强化学习架构,它结合了两个组件:Actor(行动者)——学习策略($\p
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
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string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/