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迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 【R语言】单个分类模型性能评估、两个分类模型性能对比、统计检验
JianJuly
统计检验及R语言数据分析r语言机器学习
单个模型评估#install.packages("pROC")library(pROC)calculate_metrics=cutoff$threshold,1,0)confusion_matrix=cutoff1$threshold,1,0)predicted_label2=cutoff2$threshold,1,0)sensitivity1<-sum(predicted_label1==1&l
- classification metrics in sklearn
汉江岳
fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score,confusion_matrix,classification_reporty_pred=["a","b","c","a","b",'a','c','b']y_act=["a","b","c","c","a",'a','c','b']confu
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day12
wendyponcho
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Q1.Whereistheconfusionmatrixused?Whichmodulewouldyouusetoshowit?混淆矩阵混淆矩阵常用于评估分类模型的性能,特别是在二分类或多分类问题中。它展示了实际类别与模型预测类别之间的关系。在Python中,可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来展示混淆矩阵。Creatingaconfusionmat
- 二分类任务最后的TN、TP、FP、FN及相关指标的计算
UndefindX
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defcalculate_confusion_matrix_for_binary_classes(preds,labels):#确保预测和标签的形状相同assertpreds.shape==labels.shape,"预测和标签的形状必须相同"#类别0的TP,TN,FP,FNTP_0=torch.sum((preds==0)&(labels==0)).item()TN_0=torch.sum((p
- sklearn-cross_val_predict,confusion_matrix,precision_score, recall_score, f1_score
脑子不好真君
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importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_predictfromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.m
- 评估分类模型—混淆矩阵Confusion Matrix与评估指标
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对于设计好的分类模型,需要大量的数据集来对其性能进行评估,因此了解评估指标是十分重要的。评估分类模型的具体流程:一、二分类混淆矩阵ConfusionMatrix严格来说,对于二分类问题,没有标签,只有正例和反例。二分类问题的混淆矩阵如下:评估指标计算公式:Accuracy=TP+TNTP+TN+FP+FNAccuracy=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}Accuracy=TP+T
- 《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记
AncilunKiang
论文阅读笔记论文阅读论文笔记
论文标题《ConfusionGraph:DetectingConfusionCommunitiesinLargeScaleImageClassification》混淆图:在大规模图像分类中检测混淆社区作者RuochunJin、YongDou、YueqingWang和XinNiu来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室,和上一篇是姊妹篇。初读摘要问题描述:对于基于深度卷积神经网络(CNN)的图像分
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- 【网络安全 | XCTF】Confusion1
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该题考察SSTI注入正文题目描述:某天,Bob说:PHP是最好的语言,但是Alice不赞同。所以Alice编写了这个网站证明。在她还没有写完的时候,我发现其存在问题。(请不要使用扫描器)register的源码页面中存在flag路径可以看到网站存在SSTI漏洞构造POC尝试文件读取:{{"".__class__.__mro__[2].__subclasses__()[40]("/opt/flag_1
- 超详细YOLOv8图像分类全程概述:环境、训练、验证与预测详解
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目录yolov8导航YOLOv8(附带各种任务详细说明链接)搭建环境说明数据集准备项目目录结构展示不同版本性能对比模型参数和性能解释模型对比训练执行训练示意代码训练参数说明训练正常执行示意训练结果文件解释weightsargs.yamlconfusion_matrix.png(未标准化的混淆矩阵)confusion_matrix_normalized.png(标准化的混淆矩阵)results.pn
- 密码学:一文读懂对称密钥体系
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安全&密码学密码学网络服务器
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- Logistic Regression逻辑线性回归(基于diabetes数据集)
取名真难.
机器学习人工智能机器学习线性回归python
目录介绍:1、ConfusionMatrix:2、ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)一、数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)介绍:LogisticRegression(逻辑回归)是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它是线性回归的一种改进,主要用于处理二分类问题,也可以
- How to handle confusion motions
Judy的晚餐
蚊香正确的打开方式之前听过一期演讲,说女人太唠叨的原因是除了上班要说的话,一天还有2万多句话要说,下班后要把这2万多句话说完,就变得絮絮叨叨了。当然这也只是当时演讲者提供的数据,具体还要因人而异吧。我从昨天到今天早上也很沉默,调节自己的情绪就不愿意多说话。听歌,骑自行车兜风,做运动,煎面饼,做让自己快乐一些事会让情绪好很多。商务礼仪也学到很多,很受用。还有很多要学习,继续努力。有些困,睡得太晚。收
- xctf攻防世界 Web高手进阶区 Confusion1
l8947943
攻防世界web之路前端安全web安全
1.直接进入场景,查看环境2.分析映入眼帘的是神马奇葩玩意?思考了一下,蟒蛇(Python)?大象(ElePHPant)?两个扭扯想说明啥?。。不懂打开控制台,看看有没有提示戳一戳链接,发现longin页面和register页面都有如下信息emmm,按时flag的位置?blue-whale是什么破玩意?点完后更加懵逼了,大胆猜测,需要审计源码,那么尝试.git漏洞,看能不能搞到源码,如图得,没戏,
- 攻防世界题目练习——Web引导模式(五)(持续更新)
什么都没学会
攻防世界题目练习攻防世界FlatSciencebugConfusion1Web
题目目录1.FlatScience2.bug3.Confusion11.FlatScience参考博客:攻防世界web进阶区FlatScience详解题目点进去如图,点击链接只能看到一些论文pdf用dirsearch和御剑扫描出一些隐藏文件:robots.txt:admin.php:login.php:f12查看源码:admin.php提示无法绕过:login.php提示调试参数:根据参考博客:攻
- 使用scikit-learn模拟机器学习正负样本不均衡时ROC曲线和PR曲线,可调整识别正确和错误的样本数量,概率使用随机值
嘿嘿骑士
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#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:UTF-8-*-#@Date:2023/10/1616:57#@Author:HELINfromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportroc_curve,auc,precision_recall_curve,average_precision_score,confusion_matr
- 机器学习中,跑实验常用到的一些API【自用,更新ing】
爱学习的大白菜
机器学习sklearn机器学习python
sklearn库中1.混淆矩阵:使用到的类:【confusion_matrix】,【ConfusionMatrixDisplay】计算混淆矩阵:fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix画矩阵混淆图:fromsklearn.metricsimportConfusionMatrixDisplay【参考链接:】https://scikit-learn.org/s
- 画混淆矩阵
木之本樱的小钥匙
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclasses=["Normal","Benign","Insitu","Invasive"]yClasses=["","Normal","Benign","Insitu","Invasive",""]confusion_matrix=np.array([[1.0,0.0,0.0,0.0],[0.0,1.0,0.
- Python matplotlib 出现底部显示不全
醉雨轩^_^
Python
原因:matplotlib新版本,subplot.bottom默认为0.1但是电脑分辨率过低时,这个默认的0.1,导致绘图窗口不足,底部便被剪切了。解决:设置subplot.bottom为0.15plt.gcf().subplots_adjust(bottom=0.15)绘制这个混淆矩阵的例子为:defplot_confusion_matrix(cm,classes,title='Confusio
- python实现混淆矩阵_Python - 混淆矩阵可视化实现
weixin_39884738
python实现混淆矩阵
主要是汇总几种关于多分类问题中的混淆矩阵可视化Python实现.最简单的一种是直接在终端打印混淆矩阵结果,如:importsysdefconfusion_matrix(gt_labels,pred_labels,num_labels):fromsklearn.metricsimportconfusion_matrixconf_matrix=confusion_matrix(gt_labels,pr
- 利用python进行混淆矩阵的绘制
聪慧的橘子洲
python矩阵开发语言
话不多说,用python绘制混淆矩阵,下面直接附上代码。##coding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportitertoolsfrommatplotlibimportrcParams#定义混淆矩阵数据confusion_matrix=np.array([[451,1,12,6,1],[18,451,5,9,14],[41,2
- Pytorch语义分割准确率计算
JINGXINGE
pythonpytorch
importnumpyasnpclassEvaluator(object):def__init__(self,num_class):self.num_class=num_classself.confusion_matrix=np.zeros((self.num_class,)*2)defPixel_Accuracy(self):Acc=np.diag(self.confusion_matrix).
- 前端实现导出Excel
爱勇宝
前端exceljavascript
一、准备文件1.创建excel文件夹├─excel├─Blob.js├─Export2Excel.js2.Blob.js文件夹内容↓/*eslint-disable*//*Blob.js*//*globalself,unescape*//*jslintbitwise:true,regexp:true,confusion:true,es5:true,vars:true,white:true,plus
- 2023.10 秋爽版 java 软件授权激活 架构 java代码混淆 按日期授权 不联网
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混淆技术安全java加密java混淆java授权
什么是代码混淆?代码混淆是一种技术,用于在不改变代码功能的情况下,通过改变代码的结构和逻辑,使之变得更难理解和分析,从而增加反向工程的难度。为什么要进行代码混淆?在Java应用程序中,代码是以明文形式存在的。如果黑客轻易地分析出加密算法,则攻击者可以使用相同的算法和密钥来破解系统。因此,代码混淆是为了增加系统的安全性。2023年10月11日:ht-confusion-project-1.8-1.8
- 狮航坠机前,机长绝望翻操作手册...
英语学习社
狮航客机坠海前最后时刻,驾驶舱内发生了什么?Confusion,ThenPrayer,inCockpitofDoomedLionAirJet-◆-AsthesecondstickedbyonthedoomedIndonesianflight,thepilothandedthecontrolstohisco-pilotandflippedthroughthepagesofatechnicalmanu
- 【zt】!!! confusion matrix
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SimpleguidetoconfusionmatrixterminologyIwantedtocreatea"quickreferenceguide"forconfusionmatrixterminologybecauseIcouldn'tfindanexistingresourcethatsuitedmyrequirements:compactinpresentation,usingnumbe
- (软考中级--信息安全工程师)三、密码学基本理论
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3.1、密码学概况3.1.1、密码学发展:是一门研究信息安全保护的学科,以实现信息的保密性、完整性、可用性、抗抵赖性。组成:密码编码、密码分析发展历史传统密码学(换位、置换)1949年、香浓发表《保密系统通信理论》提出交替使用换位和置换抵御统计分析,增加混乱(Confusion)、扩散(Diffusion)20世纪70年代,Diffie-Hellman算法、RSA算法、美国政府颁布数据加密标准(D
- 4.2.13-Test_for_Path_Confusion
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4.2配置和部署管理测试web安全
TestPathConfusionIDWSTG-CONF-13SummaryProperconfigurationofapplicationpathsisimportantbecause,ifpathsarenotconfiguredcorrectly,theyallowanattackertoexploitothervulnerabilitiesatalaterstageusingthismis
- 零样本图像识别 | Alleviating Feature Confusion for Generative Zero-shot Learning简单论文笔记
熊仔仔zz
提出特征混淆问题,即在GZSL设置中零样本类别实例容易被划分为可见类(因为在训练生成器时使用的是可见类样本,这导致生成的未见类样本与可见类相似)创新点:提出了一种边界损失函数,该损失函数最大程度地减少了已见类别和未见类别的决策边界。此外,提出了一种名为featureconfusionscore(FCS)的新度量标准,以量化特征混淆。1)提出了一种新的生成方法,即通过利用生成对抗网络,对零镜头学习进
- 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
- 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/