- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域，OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现，但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数（在OpenCV中）或其他类似的滤波器（如平均池化、最
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V
- 解决AttributeError: module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘
前行居士
javascript开发语言ecmascriptpytorchpythonubuntu
报错如下：因为当前版本PIL==10.0.1经查询文档发现所以需将Image.ANTIALIAS改为Image.Resampling.LANCZOS问题解决
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- GAN生成对抗性网络
Dirschs
深度学习GAN生成对抗网络人工智能神经网络
一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络，其拟合能力最好G(Generator)：用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络)；接收到随机的噪声z，通过噪声z生成图像。尽可能多地模拟、建模和
- Python 将一维数组或矩阵变为三维
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python
Python将一维数组或矩阵变为三维正文正文话不多说直接上代码：importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.linspace(0,2,sampling_points)arr_3D=arr.reshape(1,1,-1)print(arr_3D)"""result:[[[0.0000e+002.0000e-044.0000e-04...1.9996e+001
- Python 将二维数组或矩阵变为三维
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python矩阵
Python将二维数组或矩阵变为三维引言正文基础拓展引言之前，我们已经介绍过了Python将一维数组或矩阵变为三维。然而，很多时候，我们也需要对二维矩阵进行操作，这里特来介绍一下如何将二维矩阵扩展为三维。阅读这一篇前推荐优先阅读np.concatenate()函数。正文基础importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.array([[1,2],[3,4]])
- 长拖尾数据的采样方法
武小胖儿
数据分析机器学习算法人工智能数据处理
以下内容来自于ChatGPT长拖尾数据的采样方式：对于具有长拖尾（长尾）分布的数据，通常使用传统的随机抽样方法可能不太适用，因为这样的分布意味着有一些极端值（outliers）会对整体分布产生较大影响。为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样，可以考虑以下一些方法：截断抽样（TruncatedSampling）：选择数据中的一个截断范围，只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断
- 【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门
AIGCExplore
AIGCAIGCstablediffusion
StableDiffusion的生成参数是用来控制图像生成过程的重要设置，下面是一些常见的生成参数及其详解1、采样器，关于采样器的选择参照作者的上一篇文章2、采样步数（SamplingSteps）是指在生成图像时模型执行的总步数，每一步都包含了一系列操作，例如在潜在空间中移动、噪声注入、反向传播等。采样步数决定了生成过程中的总计算量和时间，同时也会影响到生成图像的质量和多样性。较大的采样步数意味着
- vllm的SamplingParams参数
致Great
算法
vllm部署示例fromvllmimportLLM,SamplingParams#Sampleprompts.prompts=["Hello,mynameis","ThepresidentoftheUnitedStatesis","ThecapitalofFranceis","ThefutureofAIis",]#Createasamplingparamsobject.sampling_param
- 处理一下异常值
红老鼠
matlab
clearclccloseall%生成风速时程time_length=5*60;%5分钟，单位：秒sampling_rate=15;%采样频率，单位：Hztotal_samples=time_length*sampling_rate;%总采样点数%生成随机风速数据wind_speed=randn(1,total_samples);wind_speed(100)=6;wind_speed(300)=
- Mac版 stable diffusion点生成没反应（M2）
duan030
macosstablediffusion人工智能
报错信息：RuntimeError:"upsample_nearest2d_channels_last"notimplementedfor'Half'查阅资料后发现有两种方法：1.打开webui-macos-env.sh文件进行如下更改Change:exportCOMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-va
- R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据
数据挖掘深度学习机器学习算法
原文链接：http://tecdat.cn/?p=11161最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例stan简介Stan是用于贝叶斯推理的C++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），该采样器用于根据用户指定的模型和数据估计后
- 计算机图形学三：光栅化-Rasterization
西电卢本伟
图形学图形学光栅化
文章目录什么是光栅化？像素和屏幕直线光栅化（LinearRasterization）DDA数值微分算法中点Bresenham算法三角形光栅化（TriangleRasterization）为什么是三角形？如何光栅化光栅化带来的锯齿/走样（Aliasing）如何抗锯齿/反走样？（Antialiasing）超采样反走样(SuperSamplingAnti-Aliasing，SSAA)多采样反走样(Mul
- 统计学 （番外 ）
呼吸化为空气
1.研究方法入门总体均值μ样本均值x-bar抽样误差（samplingerror）：μ-(x-bar)单盲双盲随机样本比便利样本更能够得出总体结论2.数据可视化频数频率直方图(hist)柱状图(bar)偏斜分布正态分布均匀分布多峰分布3.集中趋势modemedianmean4.差异性IQRoutliersvariancesigma贝塞尔校正正态分布
- 应用ANN+SMOTE+Keras Tuner算法进行信用卡交易欺诈侦测
取名真难.
机器学习深度学习机器学习python神经网络keras人工智能
目录SMOTE：ANN：ANN(MLP)三种预测-CSDN博客KerasTuner：CNN应用KerasTuner寻找最佳HiddenLayers层数和神经元数量-CSDN博客数据：建模：SMOTESampling：KerasTuner：SMOTE：SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）是一种用于处理不均衡数据集的采样方法。在不均衡数据集中，某
- PyTorch 2.2 中文官方教程（六）
绝不原创的飞龙
人工智能pytorch人工智能python
音频音频I/Opytorch.org/tutorials/beginner/audio_io_tutorial.html此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html3秒后将重定向。音频重采样原文：pytorch.org/tutorials/beginner/audio_resampling_tutorial.html
- stable-diffusion | v1-5-pruned.ckpt和v1-5-pruned-emaonly.ckpt的区别
ASKCOS
stablediffusion
https://github.com/runwayml/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#reference-sampling-script对于1.5模型，其中可能包括四部分：标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。标准模型：生成图片的核心模块，潜空间中的前向扩散和反向扩散就是通过它做的，对应到图中左侧的U-Net。文本编码器：将文本提示词转换为数学向量
- Jaeger的客户端采样配置(Java版)
程序员欣宸
欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；关于采样（Sampling）采样很好理解：使用Jaeger时，未必需要将所有请求都上报到Jaeger，有时候只要抽取其中一部分观察即可，这就是按照一定策略进行采样；JaegerSDK是支持多种采样配置
- Convolutional Neural Networks CNN -- Explained
许喜远
机器学习——通俗易懂机器学习python神经网络
ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？特征映射和多个通道池化基础大步前进和下采样Stridesanddown-sampling填充Padding为什么在卷积神经网络中使用池化？最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络？仅有几层的全连接网络只能做很
- 一文打通RLHF的来龙去脉
orangerfun
AI算法自然语言处理人工智能语言模型AIGCchatgpt强化学习RLHF
文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO和PPO算法2.4.1on-policy2.4.2ImportantSampling2.4.3OffPolicy2.4.4TRPO和PPO算法2.4.5P
- python 交互式可视化库_Bokeh 0.9.0 发布 Python 交互式可视化库
weixin_39786706
python交互式可视化库
Bokeh0.9.0发布，此版本更新内容如下：*CallbackAction,serverlessinteractivityinstaticplots*Hoverinspectionalonglines*ClientsideLODdownsamplingforinteractivetools*FullUserguiderewrite*ReduceBokehJSboilerplateandswitc
- 机器学习原理
ixtgtg
机器学习算法
神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本1、蒙特卡洛
- 1.27马尔科夫链，抽样蒙特卡洛模拟（逆转化方法，接受拒绝矩阵），马尔科夫链蒙特卡洛MCMC，隐马尔科夫（HMM(V算法剪枝优化），NLP）
CQU_JIAKE
机器学习&神经网络数模自然语言处理人工智能数据挖掘
马尔科夫链蒙特卡洛法模拟抽样，逆转换方法就是说由系统自带的随机函数RANDOM，通过下面这个方法，可以变为对应的随机模拟函数就是说要实现蒙特卡洛模拟，是要先有一个概率表达式，然后基于这个概率表达式，通过自带的随机RANDROM函数进行转换，最后实现这个表达式而这个转换函数就是表达式的反函数接受拒绝抽样接受拒绝抽样就是说要实现二维的随机模拟，就是要两个随机均匀分布函数，第一个是实现在-5到5的区间内
- Stratified Sampling（分层采样）
ZJU_TEDA
图形学随机过程理论与应用
一、问题描述在一个正方形内采样点，假设正方形的面积为A，如果使用完全随机均匀采样，期望是？方差是？如果将正方形均匀分成N*N个网格，在每个网格中进行随机均匀采样，那么整体的期望和方差与之前的策略相比有什么变化？
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day4
wendyponcho
MachineLearningDataScience算法学习笔记面试机器学习
Q1.Whatisupsamplinganddownsamplingwithexamples?Theclassificationdatasetwithskewedclassproportionsiscalledanimbalanceddataset.Classeswhichmakeupalargeproportionofthedatasetsarecalledmajorityclasses.Tho
- 《图机器学习》-GNN Augmentation and Training
白色的生活
图机器学习机器学习人工智能算法
GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction
- 2019-04-04 SubsamplingScaleImageView初步使用(仅限使用)
兣甅
1.修改SubsamplingScaleImageView长图展示位置:①新增方法/**添加的代码，在{@link#checkReady()}中调用*/privatevoidsetNewDefaultScale(){intw1=getWidth();inth1=getHeight();intw2=sWidth;inth2=sHeight;//保证控件大小和显示的图片大小都大于0if(w1>0&&h
- 【论文翻译】Generation of Non-Deterministic Synthetic Face Datasets Guided by Identity Priors（21.12）
联系丝信
计算机视觉
文章目录读后感Abstract1Introduction1.1Ourcontributions2RelatedWorks2.1SyntheticImageGeneration2.2MatedSampleGeneration2.3LimitationsinState-of-the-art3PCA-FR-GuidedSampling4SyntheticMatedFace(SymFace)Dataset
- CAN和CAN FD通信采样点原理介绍及计算测量 AutoSAR
KwyxLibrary
算法网络人工智能AutoSAR
CAN（ControllerAreaNetwork）是一种常用于汽车和其他嵌入式系统中的串行通信协议。CANFD（FlexibleDataRate）是CAN的扩展版本，提供更高的数据传输速率和更大的数据帧长度。在AutoSAR（AUTomotiveOpenSystemARchitecture）中，CAN和CANFD是广泛应用的通信协议。通信采样点（SamplingPoint）是CAN和CANFD通
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点：
根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）：
1. 首次编译impala，推荐使用命令：
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一：
对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置：
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告，比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图（2）
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。
第一步：导包
第二步；配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如：
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个：
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容：
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式）
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql，
但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案：1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！
例如：
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。
2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容：
结合自己情况聊下iOS学习建议，
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,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。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类：
一、 设计模式总体分为三大类：
1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。
2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。
3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。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。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象
