简单属性之间的相似度和相异度

论文中自己写的内容会被标红吗？ kexiaoya2013 人工智能论文阅读论文笔记
很多人在写论文时，会担心一个问题，如果内容完全是自己写的，查重时会不会被系统标红？一、查重系统工作原理查重系统的核心功能是比对文本相似度。它会将你的论文与数据库中的海量文献进行对比，找出重复或高度相似的片段。要注意的是，查重系统并不会区分内容是谁写的，它只能关注文字本身的重复率。即使某段话是你原创的，但如果数据库中存在相似的表达，系统依然会判定为重复。二、为什么自己写的内容也可能被标红1、常用术语
论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects 游离态GLZ不可能是金融技术宅知识图谱机器学习深度学习人工智能
论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点）论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(control
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
使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询 eahba python
技术背景介绍Couchbase是一种强大的分布式NoSQL数据库，广泛应用于云、移动、AI和边缘计算应用中。其向量搜索功能，作为全文搜索服务的一部分，支持在应用中进行高效的语义查询。这为开发者在实现AI驱动的应用时提供了极大的便利。核心原理解析Couchbase的向量搜索利用向量嵌入技术对文本进行处理，可以实现基于语义相似度的查询。这与传统的关键词匹配有根本的不同，更适合AI应用场景中模糊或语义相
聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现皖山文武数据挖掘商务智能 kmeans 聚类 python 数据挖掘机器学习
k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
向量数据库简介 openwin_top python编程示例系列 python编程示例系列二数据库
向量数据库（VectorDatabase）是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同，向量数据库通常使用基于向量的数据模型，将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据，支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
PTA L2-005 集合相似度名字在哪啊天梯刷题 PTA L2-005 集合相似度
题目给定两个整数集合，它们的相似度定义为：Nc/Nt×100%。其中Nc是两个集合都有的不相等整数的个数，Nt是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。输入格式：输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤104），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,109]区间内的整数。之后一行给出一个正整数
毕业论文查重六大误区，你踩坑了吗？ kexiaoya2013 论文笔记论文阅读
又到毕业季了，论文查重也成了无数同学的一块心病。有人熬夜改稿到崩溃，有人查重报告看懵圈，其实，很多焦虑都源于对查重的误解！那么，今天我们就来扒一扒那些年你踩过的查重坑，看完这篇保你少走弯路！误区一：认为重复率低就绝对安全查重系统本质上就是一个算法程序，它只能机械的比对文字相似度，根本看不懂你论文的学术价值。所以除了重复率符合学校标准外，同时还要确保内容的原创性和逻辑性合理。误区二：只用一个查重软件
iOS：如何使用OpenVC库计算照片相似度 zzialx ios cocoa macos
图像格式转换使用UIImage到cv::Mat的转换时，注意通道顺序（iOS使用BGRA格式）。性能优化对于移动端，可降低HOG参数复杂度（如减少方向数）。使用@autoreleasepool管理内存。动态阈值建议根据实际数据集通过ROC曲线确定最佳阈值。错误处理增加对空图像、无轮廓等异常情况的检查。**关键步骤：**1.引入OpenCV库2.涉及C++，需要将.m文件更新为.mm文件#pragm
FastGPT 引申：混合检索完整实例窝窝和牛牛 FastGPT 开源
文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程，假设我们有一个查询：“如何使用Python进行数据分析”1.各检索方式的初始结果向量检索结果(相似度分数0-1):1.{id:"doc1",q:"Pyth
相似度计算 Panesle python 人工智能算法
1.余弦相似度计算（不区分向量方向，互换顺序也相同）sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm(sen_vec1)+0.00001))#normal化sen_vec2=sbert.get_sentence_emb(context14)#向量化sen_vec2=sen_vec
基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现小呀白呀兔 java spring boot
基于OpenCV的Java人脸识别系统设计与实现1.引言随着计算机视觉技术的发展，人脸识别在安全监控、身份验证等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何使用OpenCV库和Java语言构建一个简单的人脸识别系统。该系统能够从图像中检测人脸，并通过深度学习模型提取特征进行比对，最终输出相似度评分及置信度等级。2.环境搭建为了确保项目顺利运行，请按照以下步骤配置开发环境：安装JDK：确保已安装JavaD
终于把所有的 Python 库都整理出来啦编程简单学程序员 python python django 后端
常用库Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,一组简洁UR
从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率 pk_xz123456 算法深度学习矩阵线性代数
要完成这个任务，你可以按照以下步骤进行：数据预处理：从专利数据中提取IPC代码，并构建共现矩阵。图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。以下是一个Python示例代码，展示了如何完成上述任务：importnumpyasnpimportnetworkxasnximporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functio
语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型来自于狂人人工智能语言模型
一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。通过向量距离（如余弦相似度）衡量语义的相似性，支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s：基于统计的浅层模型，如TF-IDF（直接表征词的重要性）、LSA（通过矩阵分解降维
开源的向量数据库Milvus 研创通之逍遥峰数据库数据库 milvus
Milvus是一款开源的向量数据库，专为处理向量搜索任务而设计，尤其擅长处理大规模向量数据的相似度检索。官网地址：https://milvus.io/以下是关于Milvus的详细介绍：一、基本概念向量数据库：Milvus是一款云原生向量数据库，它支持多种类型的向量，如浮点向量、二进制向量等，并且可以处理大规模的向量数据。向量在Milvus中作为基本数据单元，用于表示高维空间中的点，可以是图像、音频
BERT 模型和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」
结合BERT模型和Milvus向量数据库，通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为：文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。1️⃣环境准备安装必要的库：pipinstallpymilvustransformerstorch2️⃣流程图解BERT模型↓将文本转为向量Milvus数据库（存储所有向量）↓输入问题文本Milvus搜索相似向量→返回最相似的答案3️⃣完
Milvus「非结构化数据」的超级搜索引擎后端机器学习深度学习
Milvus可以简单理解为一个专门处理「非结构化数据」的超级搜索引擎。它的核心价值是：帮你快速从海量数据（比如图片、音频、视频、文本）中找到最相似的内容。举个例子秒懂：假设你有100万张图片，你想找其中和「某张猫咪图片」最相似的10张。如果用传统方法（比如人工比对或普通数据库），可能需要几小时甚至更久。而Milvus可以在毫秒级完成搜索，就像用百度搜文字一样快。核心作用：向量相似度搜索非结构化数据
DeepSeek vs text2vec:谁更适合Python题库向量提取对比黑金IT 向量数据库 python python 开发语言
在Python培训题库提取标题和答案用于学习的应用场景中，选择text2vec-large-chinese和DeepSeek的优劣取决于具体需求和资源限制。以下是对两种模型在该场景下的适用性分析：1.应用场景分析在Python培训题库中，常见的任务可能包括：题目相似度计算：判断题目是否重复或相似。自动分类：将题目按照难度、知识点等分类。智能推荐：根据用户的学习进度推荐相关题目。文本特征提取：用于后
1.7 Kaggle大白话：Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果 AI量金术师 Kaggle竞赛人工智能 transformer 深度学习 python 算法
目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取6.相似度匹配6.1代码实现6.2大白话相似度匹配7.系列总结7.1章节回顾7.2竞赛排名7.3其他优秀项目（皆为竞赛金牌）0.本栏目竞赛汇总表Kaggle竞赛汇总1.本文主旨大白话：上一篇文章中，
实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体风清扬【coder】自然语言分析处理算法深度学习人工智能 nlp 自然语言处理
整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统，主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
mysql数据推荐算法_Mahout推荐算法基础爱看书的小兔纸 mysql数据推荐算法
转载自(http://www.geek521.com/?p=1423)Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommender算法：1.基于item的相似度特点：1.item较少时就算速度更快2.当item的外部概念易于
注意力机制是如何提取有用信息的？人机与认知实验室
我们用通俗的方式解释注意力机制是如何通过比较查询（Query,Q）和键（Key,K）的相似度，来决定从值（Value,V）中提取多少有用信息的。场景：图书馆找书假设你在图书馆里，脑海中的问题是：“我想找一本关于人工智能的书。”（这就是你的查询，Q）。图书馆里的每本书都有一个标签，比如“人工智能入门”或“历史小说”（这些是键，K）。每本书的详细内容（比如具体的章节、知识点等）就是值，V。1、计算相似
AI之DeepSeek james二次元 AI 人工智能 AI DeepSeek
DeepSeek是一个开源的基于深度学习的搜索引擎，用于在大规模数据中进行高效的内容检索和相似度搜索。它利用深度学习技术，特别是嵌入（embedding）技术，以改进传统搜索引擎中基于关键词的匹配方式，能够对复杂的查询和内容进行更精确和智能的理解。DeepSeek主要侧重于基于语义的搜索，通过将数据（例如文本、图像、音频等）转换为向量表示，来实现更为精准的相似度搜索。它的应用场景包括但不限于自然语
AI人工智能机器学习之聚类分析 rockfeng0 人工智能机器学习 sklearn
1、概要本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析，以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例，从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组（簇），使得同一组中的样本相似度较高，而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类（K-MeansCl
人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具学步_技术自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界什么都想学的阿超原理概念 #深度学习深度学习人工智能 RAG
文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命：文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球，向量坐标就是它们的星际坐标：经度：语义维度（动物/植物/人造物）纬度：情感维度（积极/中性/消极）高度：抽象维度（具体/抽象）#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd
QT开发技术【opencv图片裁剪，平均哈希相似度判断，以及获取游戏窗口图片】增援未来章北海 QT开发技术 qt opencv 哈希算法
一、图片裁剪intCJSAutoWidget::GetHouseNo(cv::MatmatMap){cv::imwrite(m_strPath+"/Data/map.png",matMap);for(inti=0;i(i);uchar*data2=matDst2.ptr(i);intnTmp=i*8;for(intj=0;j=nAvg1)?1:0;nArr2[i]=(nArr2[i]>=nAvg2
15.4 FAISS 向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统少林码僧 AI大模型应用实战专栏 faiss 数据库 gpt 架构语言模型
FAISS向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统关键词：FAISS向量数据库、销售知识库构建、相似度检索优化、大规模问答匹配、量化索引技术1.销售问答场景的向量化挑战与解决方案1.1传统检索方案痛点分析
14.11 LangChain VectorStore 架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术少林码僧 AI大模型应用实战专栏 langchain 架构 wpf
LangChainVectorStore架构解析：构建高效大模型数据管道的核心技术关键词：LangChainVectorStore、向量数据库集成、语义检索优化、文档分块策略、相似度搜索算法1.VectorStore的核心定位与技术架构LangChain数据处理全流程：
SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALL UNION 外连接内连接 JOIN
一、内连接概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。内连接（join 或者inner join ） SQL语法： select * fron
java编程思想--复用类百合不是茶 java 继承代理组合 final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可代码: package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
[开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏.... 要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节.... 投入一些资金和资源,人力和政策,让游
JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释商人shang jvm内存
jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
页面上调用 QQ oloz qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes"> <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
一些问题文强chu 问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql * 必须得放前面否则 select&nbs
生活没有安全感小桔子生活孤独安全感
圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
php 基础语法 aichenglong php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
继承与多态的探讨百合不是茶 JAVA面向对象继承对象
继承 extends 多态继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScript JavaScript
<form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
TDD实践（一） bijian1013 java 敏捷 TDD
一.TDD概述 TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。
[Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息 Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
1. 什么是UDTF UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table，貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集 2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点：　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。　　现在重点介绍第二种方法实现思路。　　前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
jdk环境变量配置 byalias java jdk
进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
SQL 数值四舍五入小数点后保留2位 chicony 四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。例如：　　select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
c++运算符重载 CrazyMizzz C++
一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似二、<<输出,>>输入的运算符重载 &nb
hive DDL语法汇总 daizj hive 修改列 DDL 修改表
hive DDL语法汇总１、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name; 2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载] 技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) { // UISegmentedControlStylePlain, // large plain &
Slick生成表映射文件 ekian scala
Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
ES-TEST gengzg test
package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysql DB
表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
领域驱动设计 julyflame VO DAO 设计模式 DTO po
概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
单例设计模式 hm4123660 java Singleton 单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。 &nb
logback zhb8015 log logback
一、logback的介绍 Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个改良版本。此外logback-class
整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer spark storm zookeeper PARALLELISM processing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
spring-master-slave-commondao 王新春 DAO spring dataSource slave master
互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。为此，往往搭建 db的一主多从库的数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数

简单属性之间的相似度和相异度

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