- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题ImportError: cannot import name ‘initialize_tasks‘ from ‘lm_eval.task
neverwin6
llamapython服务器
Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题1问题背景在LLM评测的时候,要用lm_eval模型,而对于像是llama3/Mistrual等比较新的模型,较低的Transformers不能适配,所以要升级到0.40.0以上才行,但是如果升级的话,那么直接在沿用老版本的lm_eval评测就会出现:Traceback(mostrecentcalllast):File"main.py"
- WPF 制作机械手动画
TomCat2025
wpf
偶然的机会想做一个双手臂运转的机械手动作动画,重要的是有前辈写好的可以模仿:WPF开发经验-实现一种三轴机械手控件-一团静火-博客园shit,公司禁止上传图片了-------------------------------------------------------------------------------------涵盖知识:1.不可不知的WPF转换(Transform)_wpfmat
- 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战(附完整代码)
意.远
pytorch人工智能python深度学习
一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架,基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行,最终验证集准确率达8.2%,文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
- KV 缓存简介
dev.null
AI缓存
以下是关于KV缓存(Key-ValueCache)的简介,涵盖其定义、原理、作用及优化意义:1.什么是KV缓存?KV缓存是Transformer架构(如GPT、LLaMA等大模型)在自回归生成任务(如文本生成)中,用于加速推理过程的核心技术。其本质是:在生成序列时,缓存历史token的Key和Value矩阵,避免重复计算,从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存?传统自注意力计算的问题在生成第t
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch,发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- Transformer精选问答
EmbodiedTech
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Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention的计算方式,实验结果表明,Multi-head可以在更细致的层面上提
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
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迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构;一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型,基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候,以transformer架构来划分:Encoder-Only:只有编码器部分的模型,代表:BERTDecoder-Only:只要解码器部
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
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使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- 什么是机器视觉3D引导大模型
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机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案,旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络、Transformer)进行特征提取与融合。例如,油田机
- 【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割
985小水博一枚呀
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【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割文章目录【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer:一种类UNet的Transformer,用于高效的遥感城市场景图像语义分割2.Re
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制
1)关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制2)小游戏Spine裁剪掉帧问题3)DedicatedServer性能问题4).mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第421篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点,助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页:community.uwa4d.comUWAQ
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
海宁不掉头发
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未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(4)数据转换
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Torch框架学习深度学习pytorch人工智能python经验分享
转换(Transforms)很多时候,数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理,使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征,target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
- 本地运行chatglm3-6b 和 ChatPromptTemplate的结合使用
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LangChainjava服务器前端
importgradiofromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_community.llmsimportHuggi
- 大模型黑书阅读笔记--第一章
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cnn,rnn达到了极限,憋了三十年(这段时间已经有注意力了,并且注意力也加到了cnn,rnn中,但没啥进展)憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元(token),rnn通过循环函数顺序分析次元,而transformer模型不是顺序分析,而是将每个词元与序列中其他词元关联起来。为突破cnn的极限,注意力的概念出来了:cnn做序列处理时只关注最后
- NLP高频面试题(四)——BN和LN的区别与联系,为什么attention要用LN
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理人工智能
在深度学习模型中,Normalization是一种极为重要的技巧,BatchNormalization(BN)和LayerNormalization(LN)是其中最为常用的两种方法。然而,二者在实际应用中有着明显的区别与联系,尤其在Transformer的Attention机制中,LN有着独特的优势。一、BN与LN的核心区别与联系1.BatchNormalization(BN)BN的思想源于一个叫
- 如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源
yxx122345
算法
计算理论过程见:transformer中多头注意力机制的参数量是多少?1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿(7billion)。这些参数主要分布在以下几个部分:Transformer层:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNetwork)嵌入层(EmbeddingLayer):词嵌入(TokenEmbeddings)位置编码(
- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
佛渡红尘
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ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- vue3修改el-tree样式
不想上班只想要钱
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vue3修改el-tree样式:deep(.el-tree){width:100%;.el-tree-node{.el-tree-node__content{height:32px;.hightlight{color:#189cf1;}.el-tree-node__expand-icon{//transform:rotate(0);transform-origin:center;backgroun
- jolt transform (json to json) 嵌套数组进行json格式转换
安静的数据流
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输入的json格式:[{"status":"success","result":[{"cashierUid":1111,"items":[{"name":"name1"}]},{"cashierUid":2222,"items":[{"name":"name2"},{"name":"name22"}]}],"pageSize":2},{"status":"success","result":[{"
- pytorch的使用:卷积神经网络模块
樱花的浪漫
pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
1.读取数据分别构建训练集和测试集(验证集)DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮(批次)的大小,64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
- DIFFERENTIAL TRANSFORMER
UnknownBody
LLMDaily深度学习人工智能transformer
本文是LLM系列文章,针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中,我们引入了DIFFTransformer,它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言,差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图
- AI如何创作音乐及其案例
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人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
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文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构:编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时,效率下降:虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题,即让模型
- 基于ViT+milvus的以图搜图服务
国防科技苏东坡
分类算法pytorchmilvus
以图搜图服务简介服务流程介绍:将图片特征经过vit模型提取特征,保存到milvus库中,并存入对应的唯一id和身份标签,用于相似图片搜索;使用相似图片进行搜索,返回搜索到图片的身份标签和置信度。服务包括图片数据插入和图片相似搜索两部分。ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。https://huggingface.co/tttarun/visio
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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