👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在MyBatis的两万多行的框架源码中，使用了大量的设计模式对工程架构中的复杂场景进行解耦，这些设计模式的巧妙使用是整个框架的精华。 经过整理，大概有以下设计模式，如图1所示。 图1 01 类型：创建型模式 ▊ 工厂模式 SqlSessionFactory 的结构如图2所示。 图2 工厂模式：简单工厂是一种创建型模式，在父类中提供一个创建对象的方法，允许子类决定实例对象的类型。 场景介绍：SqlSessionFactory 是获取会话的工厂，每次
在MyBatis的两万多行的框架源码中，使用了大量的设计模式对工程架构中的复杂场景进行解耦，这些设计模式的巧妙使用是整个框架的精华。 经过整理，大概有以下设计模式，如图1所示。 图1 01 类型：创建型模式 ▊ 工厂模式 SqlSessionFactory 的结构如图2所示。 图2 工厂模式：简单工厂是一种创建型模式，在父类中提供一个创建对象的方法，允许子类决定实例对象的类型。 场景介绍：SqlSessionFactory 是获取会话的工厂，每次使用MyBatis 操作数据库时， 都会开启一个新的会话。
在MyBatis的两万多行的框架源码中，使用了大量的设计模式对工程架构中的复杂场景进行解耦，这些设计模式的巧妙使用是整个框架的精华。
按钮可能是现代图形用户界面中最常见的功能元素。尽管它很受欢迎并且很简单，但这个 UI 对象可能很难设计。
清晰地记得中学生物课本上提到过的克隆羊“多利”，虽然多利寿命不长，但它的出现对“克隆（Clone）”技术意义重大。克隆，直观说就是从原有生物体上取体细胞，然后无性繁殖出有完全相同基因的个体或种群。而本文将要介绍的原型模式，将克隆技术应用到了软件设计层面。
目前基于多相机BEV的三维目标检测方法与基于激光雷达的方法还存在明显的性能差距 ，这是由于激光雷达可以捕获精确的深度和几何信息 ，而仅从图像中推断三维信息具有挑战性。文章提出了一种跨模态知识蒸馏方法DistillBEV ，通过让学生模型(基于多相机BEV)模仿教师模型(基于激光雷达)的特征 ，实现多相机三维检测的性能提升。提出了区域分解、自适应缩放、空间注意力等机制进行平衡 ，并扩展到多尺度层和时序信息的融合。在nuScenes数据集上验证了方法的有效性 ，多个学生模型都获得了显著提升 ，优于其他蒸馏方法和当前多相机三维检测SOTA。特别是BEVFormer的mAP提升达4.4% ，NDS提升4.2%。这种跨模态的知识蒸馏为弥合多相机三维检测与激光雷达检测的差距提供了新的思路。方法具有通用性 ，可广泛应用于包括CNN和Transformer的各种学生模型。是自动驾驶领域一个值得关注的进展。未来可将该方法推广到其他多相机三维感知任务 ，如分割、跟踪等；结合更多传感器进行跨模态融合；探索其他表示学习与迁移的方式等。三维环境理解仍需持续努力 ，期待跨模态学习带来更大突破。
享元模式又称：缓存、Cache、Flyweight，享元是一种结构型设计模式，它摒弃了在每个对象中保存所有数据的方式，通过共享多个对象所共有的相同状态，让你能在有限的内存容量中载入更多对象。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 序列类型 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 序列类型 1.什么是序列类型 2.通用序列类型操作 2.1 索引 2.2 切片 2.2.1 步长 2.3 连接和复制 2.4 in 和 not in 2.5 count
企业使用云计算的主要目的是获得灵活性和节省成本。问题在于，如果没有持续地管理和监督，云计算成本的增长可能超出盈利的维度。
数组是存储在连续内存位置的项目的集合。这个想法是将多个相同类型的项目存储在一起。这使得通过简单地将偏移量添加到基值，即数组的第一个元素的内存位置（通常由数组的名称表示）来更容易地计算每个元素的位置。基值是索引 0，两个索引之间的差值是偏移量。
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
ES6中引入了一种新的基础数据类型：Symbol，不过很多开发者可能都不怎么了解它，或者觉得在实际的开发工作中并没有什么场景应用到它，那么今天我们来讲讲这个数据类型，并看看我们怎么来利用它来改进一下我们的代码。
创建型模式是对对象创建过程的各种问题和解决方案的总结，包括各种工厂模式（Factσry、 Abstract factory）、单例模式（siη geton、构建器模式（ Builder) 原型模式（ProtoType）
本文将从变量和运算符开始到类和库的使用来向你介绍 Dart 编程语言的主要功能，这里假设你已经有使用其它语言进行编程的经验。
Spring Boot是一个快速开发应用程序的框架，而Redis是一种高性能、内存键值存储系统，它可以用作缓存、消息队列、持久化等用途。本文将介绍如何在Spring Boot应用程序中快速地集成Redis。
java构造函数怎么写？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
BeanUtils提供对Java反射和自省API的包装。其主要目的是利用反射机制对JavaBean的属性进行处理。我们知道，一个JavaBean通常包含了大量的属性，很多情况下，对JavaBean的处理导致大量get/set代码堆积，增加了代码长度和阅读代码的难度。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 你知道java异步调用方法都有哪些吗?下面的文章内容，就对这方面的问题做了一下整理，一起来看看java异步调用的方法吧! 1、利用Spring的异步方法去执行
考虑一下许多相似而又有少数关键差别的数据类型，你可能会想到用OOP处理这种数据。你可以为每个数据类型创建各不相同的类，但是会许多代码的重复，效率并不是很高
ln是linux中一个非常重要命令，它的功能是为某一个文件在另外一个位置建立一个同步的链接.当我们需要在不同的目录，用到相同的文件时，我们不需要在每一个需要的目录下都放一个必须相同的文件，我们只要在某个固定的目录，放上该文件，然后在 其它的目录下用ln命令链接（link）它就可以，不必重复的占用磁盘空间。
我们生活在一个由各种系统构成的世界中，这些系统既有简单的，也有复杂的。那么这些系统是如何影响我们的职业选择和职业发展呢？有观点认为，做技术的人面对的是简单系统，做管理的人面对的则是复杂系统。基于此，他们进一步推论，做管理的职务比做技术的更具有挑战性。这个观点激发了我的思考，下文我将详细分析这种观点，看它是否站得住脚。
JDK给我们提供了成千上万个类供我们直接使用，而Scanner就是这众多类里的一个最常用的一个类，既然它是一个类，我们使用它的方法和使用我们自己写的类的方法基本一致。
通过id函数查看变量i的内存地址进行验证（使用hex(id(i)) 可以查看16进制的内存地址）
在设计接口的过程中，响应数据需要和返回响应规范一一对应。这样能够确保接口的一致性和可靠性，并且方便接口的使用和维护，即使在后续迭代过程中出现问题，开发人员与测试人员也能快速排查解决。
抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是围绕一个超级工厂创建其他工厂。该超级工厂又称为其他工厂的工厂。这种类型的设计模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。
python中，万物皆对象，所有的操作都是针对对象的。 那什么是对象？5是一个int对象，‘oblong’是一个str对象，异常也是一个对象，抽象一点是，人，猫，够也是一个对象
DUNS编号是由Dun & Bradstreet公司于1962年推出的。Dun & Bradstreet公司的总部位于美国新泽西州，是目前世界上最大的企业商业信息提供商。
表达式树是定义代码的数据结构。 它们基于编译器用于分析代码和生成已编译输出的相同结构。表达式树和 Roslyn API 中用于生成分析器和 CodeFixes 的类型之间存在很多相似之处。 （分析器和 CodeFixes 是 NuGet 包，用于对代码执行静态分析，并可为开发人员建议可能的修补程序。）两者概念相似，且最终结果是一种数据结构，该结构允许以有意义的方式对源代码进行检查。 但是，表达式树基于一组与 Roslyn API 完全不同的类和 API。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
在python中，“np”一般是指“numpy”库，是第三方库“numpy”的别名。方法：利用命令“import numpy as np”将numpy库取别名为“np”。
这次我们需要实现的场景是在前端表格环境中，像模板按钮那样，点击之后弹出一个侧边栏，然后通过点击不同的单元格显示不同的内容。
你是否曾思考为什么我们能使用 JS 中的一些内置属性和方法，比如 .length，.split()，.join()？我们并没有显式地声明它们，那么究竟它们从哪里来的呢？可不要说什么“那是 JS 中的魔法！”。其实这些都因为一个叫做 原型继承（prototypal inheritance） 的东西。它太棒啦，你平时也经常会用到，只不过可能没有注意！
目录 一、前言 二、数据类型 1、数据类型有哪些 2、为什么要有数据类型 3、如何看待数据类型 三、sizeof -- 计算不同类型变量开辟空间的大小 1、内置类型开辟的空间大小 2、自定义类型开辟的空间大小 3、指针类型开辟的空间大小 4、空类型开辟的空间大小 四、对sizeof 的进一步理解 1、sizeof 为什么不是函数 2、sizeof 的其他使用 一、前言 大家好，欢迎来到C语言深度解析专栏—C语言关键字详解第三篇，在本篇中我们将会介绍C语言当中的数据类型，并由此引出C语言当中的另外一个
由于网上已经有很多大佬已经做了很多相关项目案例。所以我们应该站在巨人的肩膀上，多向大佬们学习。下面主要是我收集到Netty项目，具体项目怎么实现的，我就不讲了，大佬们已经做得很简单明了。
如果您参与了物联网相关行业，您就目睹了围绕数字双胞胎这一想法开展的大量活动。数字双胞胎的概念并不是一个新概念 - 这个术语自2003年以来一直存在，您可以在美国宇航局的Apollo任务中心看到应用它的配对技术的例子。但是，直到最近，使得创建真正的数字双胞胎变得困难的技术壁垒才得以突破。今天，大型资产企业和其他企业正在利用技术突破来规划或实现数字双胞胎产品或制造工艺。我们可以预期这种兴趣和增长将会继续下去：Gartner预测，到2021年，全球所有工业企业中有一半将使用数字双胞胎，并且平均效率将提高10％。
这篇主要探讨 ** 和 * 前缀运算符,**在变量之前使用的*and **运算符.
public static Product GetProduct(string arg)
在研发管理过程中，不同业务间的管理习惯差异，特性与业务间的研发模式差异，都会导致团队的需求无法进行统一管理与度量。 那面对差异化的场景应该如何对需求进行分类与流程设定？ 如何对不同类型的需求进行有序管理，保证精细的度量？ 为解决上述问题，TAPD贴心准备了新技能——TAPD多工作流，帮助团队实现多样化的研发流程管理。 开启新技能 TAPD 多工作流支持在同个项目下设置多个工作流，帮助团队更轻松地实现对不同类型需求的差异化管理，让项目进度管理更加顺畅。 差异化需求管理：支持在同一个项目下，自由配置不同类
机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。
Map和Object有非常多相似的地方需要我们去更深入的了解和对比，才能分析出他们分别更适合的应用场景。
我会在这篇文章介绍Python几种类型的集合。 在开始前，先定义集合是什么。一个集合就像篮子，你可以放进和取出东西，可以是同一类的东西，也可以是不同类的。基本上，它是个让你收集东西的存储结构。 比如你有一个车的类型（car），创建了几种车，想把这些车放在一起又容易找到，就是运用集合非常好的场景。 集合存在于内存中。你不需要创建集合或者任何架板，这些都是现成的。只要有个变量就可以往里面放车子了。完了之后你就可以根据名字或者索引（在集合中的参数）把他们取出。 Python提供了许多自建类型归属于集合类，但是没有
工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一种方式，可以将具体的对象创建逻辑从客户端代码中分离出来。这样，客户端代码就可以通过一个公共接口使用各种不同的对象，而不需要知道这些对象的具体类或创建逻辑。
线性判别分析总览(Linear Discriminant Analysis，LDA)：用于数据预处理中的降维、分类任务，其目标是找到能够最大化类间区分度的坐标轴成分。用几个词概括LDA的特征，即降维、分类。
JanusGraph提供了多种存储和索引后端选项，可以灵活地部署它们。本章介绍了一些可能的部署方案，以帮助解决这种灵活性带来的复杂性。
称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
当遇到一个需求的时候不用自己去实现，如果自己一步步实现那就是面向过程；应该找一个专门做这个事的人来做。
deque 是 double-ended queue 的缩写，又称双端队列容器。 前面章节中，我们已经系统学习了 vector 容器，值得一提的是，deque 容器和 vecotr 容器有很多相似之处，比如：
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