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柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
天一生水water
神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)
木有鱼丸223
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代码仓库(数字空间项目,GN可上)不想看的话,我也将代码上传到本博客中。1.聚类算法简介在数据科学和机器学习领域,聚类(Clustering)算法是一种无监督学习方法,它将相似的对象分到同一个组,而不同的对象则被分到不同的组。这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组,以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别,而是通过算法自动进行分组。在实际应用中,我们常见的
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好多渔鱼好多
AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
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Ssaty.
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- 一文读懂强化学习:从基础到应用
LHTZ
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强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法,简单来说,就是让一个智能体(比如机器人、电脑程序)在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后,环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号,智能体根据这个信号来调整自己的行为,目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗,小狗做对了动作(比如坐下),就给它零食(奖励),做错了就没有零食(惩罚),慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食,也就是学会了最优行为。强
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搭建本地gptRAG知识库人工智能QwQ-32B
QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型,拥有320亿参数,基于Transformer架构,采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色,性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色,例如在AIME24基准上,其数学问题解决能力得分达到79.5,超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
- 深度学习核心技术深度解析
月落星还在
深度学习深度学习人工智能
一、深度学习的本质与核心思想定义:通过多层非线性变换,自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破:表征学习:自动发现数据的内在规律,无需人工设计特征端到端学习:直接从原始输入到最终输出,消除中间环节的信息损失分布式表示:通过神经元激活模式的组合,指数级提升表达能力数学本质:f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
- 深度学习/机器学习入门基础数学知识整理(一):线性代数基础,矩阵,范数等
chljerry_mouse
线性代数深度学习机器学习
前面大概有2年时间,利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列,和深度学习方法系列,还有一个三十分钟理解系列(一些趣味知识);新的一年开始了,今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点,研究一些基础课题;同时逐步继续写上述三个系列的文章。最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理,本质,我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”,而是真真实实有理论保证的理论体系;本篇打算摘录整理一些最最
- KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集
巷955
机器学习人工智能
原理:在数据分析和机器学习中,聚类是一种常用的无监督学习方法,用于将数据集中的样本划分为若干个簇,使得同一簇内的样本相似度较高,而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类,并使用轮廓系数(SilhouetteScore)来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先,我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
- 情感识别(Emotion Recognition)
路野yue
人工智能自然语言处理
情感识别(EmotionRecognition)是通过分析人类的多模态数据(如面部表情、语音、文本等)来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法:通过分析面部特征(如眼睛、嘴巴、眉毛等)来识别情感。技术:传统方法:使用特征提取(如Gabor滤波器、LBP)和分类器(如SVM)。深度学习方法:使用卷积神经网络(CN
- cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云
工科pai
深度学习自主抓取康奈尔抓取数据集自主抓取
国内下载较慢,康奈尔大学抓取数据集分享,给有用的人。科研之路道阻且长,互行方便。康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集,直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。该数据集共十组,每组100个物体,共计1000个物体,不仅包含物体的图像,还包含物体的抓取位姿。下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/
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你好,我是冴羽。这么正式的开头说明我有了一个大动作。是的,我创建了自己的知识星球:“冴羽·前端大佬成长之路”。重点一:新的一年,我会在知识星球更新一套“前端大佬成长之路”的课程。包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验,让大家少走一些弯路,节省一些时间。重点二:但是帮助你全面成长,一套课程是不够的,必
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目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络(CNN)3.2长短期记忆网络(LSTM)4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口(BCI)技术的发展,SSVEP(稳态视觉诱发电位)因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来,深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
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那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《统计学习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数,考虑以下最优化问题:$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
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前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接,为了解决这个问题,专门开设了本篇文章,提供数据集下载链接,打包100例的所有数据集。本专栏适用人群:深度学习初学者,刚刚接触PyTorch的用户群体,专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目,快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认
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人工智能技术笔记
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深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析(SentimentAnalysis)和主题建模(TopicModeling)的技术与方法,分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题,并提供示例代码和讲解,可在Python环境下直接运行。目录情感分析(SentimentAnalysis)1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例:基于机器学习的情感分类主题建模(Topic
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❝本文经作者同意转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/335781101作者:Ruhjkg编辑:MarcusBao谢绝任何形式的二次转载!❞2020年精排模型调研前言最近由于工作需要调研了一下2020年关于精排模型的进展。在广告推荐领域的CTR预估问题上,早期以LR+人工特征工程为主的机器学习方法,但由于人工组合特征工程成本较高,不同任务难以复用。后面FM因子分解机提出
- Verilog学习方法—基础入门篇(一)
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前言:在FPGA开发中,VerilogHDL(硬件描述语言)是工程师必须掌握的一项基础技能。它不仅用于描述数字电路,还广泛应用于FPGA的逻辑设计与验证。对于初学者来说,掌握Verilog的核心概念和基本语法,是深入FPGA开发的第一步。本篇文章将从Verilog基础入门的角度,帮助你快速建立学习框架,逐步掌握Verilog的使用方法。1.了解Verilog的基本概念1.1什么是Verilog?V
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cv君
原创项目级实战项目cv君独家视角AI内幕系列深度学习与计算机视觉精品人工智能aiisp科技python
目录摘要主要防抖技术手机防抖对比某拇指相机技术分析:1.基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤:代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理
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以下是提高教学视频吸收率的系统性方法,结合认知科学原理和实际学习场景,帮助您最大化学习效果:一、观看前的黄金准备阶段60秒快速扫描法用1分钟快速浏览视频目录、章节标题和简介,建立知识框架。荷兰伊拉斯姆斯大学实验表明,这种预习可提升20%的专注力,消除60%的焦虑感。目标拆解技术将视频内容分解为「核心概念」「操作步骤」「应用场景」三部分,提前标注重点(如:视频05:30处有关键公式推导)。场景化学习
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目录1.影刀RPA官方教程的重要性1.1系统全面的知识体系1.2权威准确的技术指导1.3贴合实际的案例教学1.4高效的学习方法引导2.官方视频教程与实战2.1官方视频教程:奠定坚实基础2.2实战:拓展应用视野3.往期实战博文导航3.1初级实战3.2中级实战3.3拼多多移动端实战实战4最后欢迎关注,收藏,谢谢大家!预告:淘宝移动端商品价格信息采集实战1.影刀RPA官方教程的重要性1.1系统全面的知识
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机器学习-学习笔记1.简介2.算法3.特征工程3.1数据集3.2特征提取3.3特征预处理3.4特征降维4.分类算法4.1`sklearn`转换器和估计器4.2K-近邻算法(KNN)4.3模型选择与调优4.4朴素贝叶斯算法4.5决策树4.6集成学习方法之随机森林5.回归算法5.1线性回归5.2过拟合与欠拟合5.3岭回归5.4逻辑回归(实际上是分类算法,用于解决二分类问题)6.聚类算法1.无监督学习2
- 基于opencv消除图片马赛克
小苗爸爸
opencv人工智能计算机视觉
以下是一个基于Python的图片马赛克消除函数实现,结合了图像处理和深度学习方法。由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务,建议根据实际需求选择合适的方法:importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path,output_path,method='traditional',block_size=10,scale_f
- Flink学习方法
狮歌~资深攻城狮
大数据
嘿,各位小白小伙伴们!如果你正打算学习Flink,或者刚刚开始接触Flink,别担心,很多人都是从这个阶段走过来的今天我就来给大家分享一些学习Flink的建议,希望能帮到你一、了解Flink是什么在正式开始学习之前,我们得先搞清楚Flink到底是个啥简单来说,Flink就像是一个超级高效的数据处理“小能手”它可以快速地处理大量的数据,就像一个勤劳的快递员能够迅速准确地把包裹送到目的地。比如说,在电
- python 统计库_《统计学习方法》 Python 库
weixin_39756540
python统计库
新建GitHub仓库仓库名为slmethod,统计学习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore选择Python添加MITLicensenew下载代码到本地,使用ssh协议。
[email protected]:iOSDevLog/slmethod.git
- 机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
Python数据分析机器学习scikit-learn随机森林回归算法
机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
- 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
1.文件写入压缩包
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
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Wuaner
Algorithm
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http://bigocheatsheet.com/
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