这要回顾到10年前, 我入手了一本 Wrox 的 Professional PHP4.这本书我印象深刻, 因为它一共有十一个作者在写: 当时看到它有一篇单元 “多层式架构开发” ,让我对整个 WEB 架构开发的视野完全打开.不过我得承认我以前很嘴贱, 常说 SMARTY TEMPLATE 是玩具.PS : SMARTY TEMPLATE 采用 tpl php var 的方式来做少了这一层,常会极端
2015年，Facebook推出了GraphQL（Graph-Query-Language）查询语言。到目前为止，IBM、Twitter、Walmart Labs、纽约时报、Coursera等很多公司已经在内部从RESTful转向GraphQL API。作为一种查询语言，GraphQL具有以下特点：（1）无需关心如何更新文档，所有的查询（query）和变更会自动形成文档（cchema）。（2）无需
# 基于Spark的平台设计与实现
随着大数据时代的到来，Apache Spark作为一种快速、通用的大数据处理框架，已被广泛应用于各种场景。本文将介绍基于Spark的平台设计与实现，帮助读者更好地理解Spark的工作原理和实现方式。
## 一、什么是Apache Spark？
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，具有快速、易用、可扩展的特性。它支持多种数据处理任务，包括批处
原创
2024-10-19 07:13:28
138阅读
本文主要介绍如何使用Java技术栈构建一个高效、安全、易用的现代婚恋平台，包括前端Vue.js框架、后端Spring Boot、MySQL数据库和Spring Security等，同时展示了匹配算法实现和用户注册与登录模块。
原创
2024-09-19 17:16:05
137阅读
| 63 | 55 | 47 | 39 | 31 | 23 | 15 | 7 |表中的数字代表新数据中此位置的数据在原数据中的位置，即原数据块的第58位放到新数据的第1位，第50位放到第2位，……依此类推。置换后的数据分为L0和R0两部分。逆置换就是放回原位置，例如，1位置在40位置，那么逆置换的第一个就是40，我就不一个个画了40………由于初始置换是公开的，没有密码意义。有很多DES实现都去除了
【代码】跳表的实现代码。
原创
2023-07-29 03:19:52
225阅读
Image Captioning一、 应用领域二、 原理三、使用的环境与数据集3.1. **环境**3.2. **数据集**四、网络模型4.1 理想⽹络模型4.1.1 CNN网络模型五、实现步骤总体步骤:5.1 使⽤keras创建VGG16定义的CNN⽹络结构5.2 提取图像特征 一、 应用领域图像搜索安全监控鉴黄二、 原理CNN(卷积神经⽹络)图像特征提取迁移学习(transfer learn
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2024-10-11 14:32:29
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在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boo
# 如何实现“iostream实现代码”教程
## 整体流程
下面是实现“iostream实现代码”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------------------- |
| 1 | 包含iostream头文件 |
| 2 | 使用命名空间std
原创
2024-07-10 04:01:40
126阅读
在Java中通常实现锁有两种方式，一种是synchronized关键字，另一种是Lock。二者其实并没有什么必然联系，但是各有各的特点，在使用中可以进行取舍的使用。首先我们先对比下两者。实现：首先最大的不同：synchronized是基于JVM层面实现的，而Lock是基于JDK层面实现的。曾经反复的找过synchronized的实现，可惜最终无果。但Lock却是基于JDK实现的，我们可以通过阅读J
如何使用 NAPI 实现代码
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用 NAPI（Node.js C/C++ Addons API）来实现代码。NAPI是一个用于开发 Node.js C/C++ 插件的API，它提供了一组兼容性强、稳定且易于使用的函数和宏。
整体流程
首先，让我们来看一下整个实现代码的流程。我将使用一个表格来展示每个步骤以及需要做的事情。
| 步骤 | 说明
原创
2024-01-12 17:29:53
77阅读
title: 机器学习(一) KNN date: 2021-08-12 18:31:35 categories: 机器学习 tags: - 机器学习 - 人工智能 - 算法 - KNN算法KNN算法KNN算法的基本原理KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推
感兴趣的同学自己观看，使用JDK自带public static void RSA() throws Exception { //1.生成公私钥匙 //KeyPairGenerator 类用于生成公钥和私钥对。密钥对生成器是使用 getInstance 工厂方法（返回一个给定类的实例的静态方法）构造的。 //特定算法的密钥对生成器可以...
原创
2021-07-29 14:34:07
997阅读
卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。 1.训练pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，如VGG、ResNet等。往往为了加快学习的进度，在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数，所以这里使用的网络是：torchvision.models.Resnet34(pretrained=True)然后更改其最后的全连接
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2024-07-11 14:03:41
82阅读
一.代码的自动化部署方法：1.搭建svn仓库编写hooks脚本，实现自动化部署。2.jenkins与git结合实现代码的自动化部署。3.结合ftp和rsync以及定时任务实现代码的自动化部署。二、SVN部署简述：[root@e/]#yuminstall-ysubversion-->下载[root@e/]#cd/data/[root@edata]#mkdirtestsvn-->创建仓库[
原创
2019-08-16 18:28:19
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递归实现：#include <iostream>// 二分法：递归int searchBin(int arr[], int x, int low, int return mid; ...
原创
2022-09-21 12:06:34
260阅读
关于“FFT的Java实现代码”，快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，简称FFT）是数字信号处理中的一种高效算法，广泛用于音频信号处理、图像分析等领域。本文将带你一步步剖析如何在Java中实现FFT代码，了解其背后的技术原理，并探讨其性能优化和应用扩展。
> “快速傅里叶变换（FFT）算法显著提高了傅里叶变换的计算效率，是现代信号处理的重要工具。”
## 技术原理
留个笔记自用Deep Global Registration做什么首先先得理解点云是什么 点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。 点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等，不一一列举。 一般的3D点云都是使用深度传感器扫描得到
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2023-10-17 13:02:46
217阅读
用了几种Loading页的代码，还是算这个好用了。真的佩服牛人们的思想。有的说用DIV来实现遮盖后面的东西，当FORM加载完后，执行CLOSE()d的JS函数。我试验了几次，效果不是那么好。也主要是由于我吧东西都放在我本地，感觉不到速度的差异吧。下面我给出我用到的那段代码，如果朋友需要的话，就拿去用吧！ <script language="JavaScript">&
原创
2007-04-23 20:07:00
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NMS代码说明（来自Fast-RCNN） 个人觉得NMS包含很多框，其坐标为（x1,y1,x2,y2）,每个框对应了一个scor
原创
2023-06-15 11:14:07
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