CONSTRUCTOR, PARAMETER, TYPE_USE }) @Retention(RUNTIME) @Documented public @interface Valid { } 加了@NotEmpty的String...类、Collection、Map、数组，是不能为null并且长度必须大于0的（String、Collection、Map的isEmpty()方法）。...default "{org.hibernate.validator.constraints.NotBlank.message}"; @NotBlank用于String类型 和 @NotEmpty不同的是...，尾部空格被忽略，也就是说，纯空格的String也是不符合规则的。...@NotNull:true @NotEmpty: false @NotBlank: false 3.String name = " "; @NotNull: true @NotEmpty: true
背景 标准处理流程：读取数据后对矩阵进行标准的处理流程，包括 QC 过滤，数据标准化以及检测差异表达的基因组。...一、数据质控 数据质控就是分别对行（基因）以及列（细胞）进行过滤，目的是过滤掉一些不符合要求的数据，例如油滴中的空细胞，多细胞，以及死细胞。...其他数据集请使用不同的标准。例如当测序量增加，细胞数增多时，选择相应的参数。...< 3500 & percent.mt < 5) dim(pbmc) # 13714 2643 基因数没变，细胞减少了 对过滤后的数据集进行可视化。...由于不同细胞中测序到不同的数据，需要对表达量进行数据标准化，标准化有多种方式，默认使用 LogNormalize 的标准化算法，还有 CLR，RC 等。
现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...虽然经过这么多年的发展，但其思想都没有变，变化的主要是在计算相似度的衡量标准上。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...首先先解释下”协同过滤”: 所谓协同就是大家一起帮助啦，过滤就是把大家讨论的结果告诉你，不然原始信息量太大了。很明显啦，两者的区别在于一个是基于用户，一个是基于物品。...4.常用的相似度衡量标准 欧氏距离算法 余弦距离算法 Jaccard距离算法 皮尔逊距离算法 …….
在计算理论中，确定有限状态自动机或确定有限自动机（英语：deterministic finite automaton, DFA）是一个能实现状态转移的自动机。...对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表{\displaystyle \Sigma }Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态 DFA算法 DFA（(Deterministic...Finite automation)）确定性的有穷状态自动机: 从一个状态输入一个字符集合能到达下一个确定的状态。...xiqi4145/article/details/84313809 ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《基于...DFA的敏感词过滤》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8edfa%e7%9a%84%e6%95%8f%e6%84%9f%e8%af
前面了解了AngularJS的使用方法，这里就简单的写个小程序，实现查询过滤以及排序的功能。...本程序中可以了解到： 1 angularjs的过滤器 2 ng-repeat的使用方法 3 控制器的使用 4 数据的绑定 程序设计分析 首先，如果要是先查询过滤，就要使用到...AngularJS中的 过滤器filter 了。 ...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。
bloompy github:bloompy 布隆过滤器的Python3实现，包括标准、计数、标准扩容、计数扩容。更新自pybloom。...安装 pip install bloompy 使用 通过bloompy你可以使用四种布隆过滤器 标准布隆过滤器 标准布隆过滤器只能进行数据的查询和插入，是下面几种过滤器的基类，可以进行过滤器的存储和恢复...内置默认使用4位二进制位来表示标准布隆过滤器的1个位，从而实现可以增减。...标准扩容布隆过滤器 当插入的元素个数超过当前过滤器的容量时，自动增加过滤器的容量，默认内置一次扩容2倍。支持查询和插入功能。...计数扩容布隆过滤器 标准扩容布隆过滤器的子类，功能继承自标准扩容布隆过滤器，但支持删除元素的操作。
=null){ return "密码不能为空,请重新输入"; } 这样就会显得特别low,而且极不美观 这时候就要用到一个注解@NotNull 简单举例说明: @Data public class...UserInfo { @NotNull(message = "姓名不能为null") private String name; @Max(value = 30,message...System.out.println(userInfo); return "注册成功"; } 这时候我们传入参数 到此结束,再也不用写一堆各种判空了 附上 部分注解 @Null 限制只能为null @NotNull...@Future 限制必须是一个将来的日期 @Max(value) 限制必须为一个不大于指定值的数字 @Min(value) 限制必须为一个不小于指定值的数字 @Past 限制必须是一个过去的日期...只应用于字符串且在比较时会去除字符串的空格 @Email 验证注解的元素值是Email，也可以通过正则表达式和flag指定自定义的email格式 二次更新:所有的Controller 都写这样的代码就要封装成异常类
程序设计分析 首先，如果要是先查询过滤，就要使用到AngularJS中的 过滤器filter 了。 ...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...>name age AngularJS是一门基于...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。...再输入字符的时候，会自动过查询过滤掉一些选项 ?
基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）算法是目前业界应用最多的算法。...基础算法 基于用户的协同过滤算法在一些网站（如Digg）中得到了应用，但该算法有一些缺点。...因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...基于物品的协同过滤算法可以利用用户的历史行为给推荐结果提供推荐解释，比如给用户推荐《天龙八部》的解释可以是因为用户之前喜欢《射雕英雄传》。... 流行度 和UserCF（基于用户的协同过滤推荐）不同，参数K对ItemCF推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这节课我们来学习K近邻在推荐系统中的应用，你将完成本课程的第一个实战项目：基于KNN的电影推荐系统！...为了使你能够顺利地完成实战内容，我们先了解一下推荐系统中的基础知识。 基于近邻用户的协同过滤 假定有一个场景：某个周日的下午，你感觉很无聊，然后从电脑上打开了一个视频网站，想看下最近有什么好看的电影。...然而你发现网站上的热门电影基本都看过，其他的电影又太多，不知道该看什么。...这种思想其实就是基于近邻用户的协同过滤算法（简称UserCF）：给用户 A 推荐和他有着相似观影兴趣的用户 B 喜欢观看的电影。...基于近邻用户的协同过滤算法很容易给出的推荐理由是： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/147446.html原文链接：https://javaforall.cn
本文介绍了一种较基础的推荐算法，协同过滤Collaborative Filtering。基于用户购买的历史商品推荐--物品协同过滤；基于用户相似用户购买物品的推荐--用户协同过滤。...推荐系统基于业务场景的规则，由于召回算法Match和排序算法Rank都是基于模型的，因此可以定制一些场景调整模型结果。 四、工业界系统架构 ? model&KV：离线模型。...Item cf 基于物品协同过滤 1. 原理 ? 此系统中存在： 用户 A B C D 商品 a b c d 用户A购买过a、b、d；用户B购买过b、c、e。...如果用户消费了物品i和物品j，如果消费时间间隔越近，那么这次“同现”的权重应该越大，间隔越远权重越小。在分子上除以间隔时间，惩罚时间间隔影响。 User CF 基于用户协同过滤推荐算法 原理 ?...可以给新用户推荐行为物品的相识物品。 推荐系统的可解释性 UserCf，基于相似用户推荐，很难说明相识用户的喜好 。 ItemCF，基于用户点击过的物品进行推荐，解释性好。
在使用xml配置spring security时经常会看到下面类似的配置： <security:http entry-point-ref="multipleA...
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 比如说，你写了一个后台系统，接收用户的请求，经过运算后返回结果，很通用的一个实现方案。...记得我们之前说过的编码理念，Don’t repeat yourself，就派上用场了。 Java中已经定义了@NotNull的注解，可以用来做这件事。...（我们也可以自定义注解，见上一篇文章）在我们这个场景，我们的需求是： 在请求类中，所有不能为空的属性上，需要标记为@NotNull 写一个通用的validation方法，获取请求中的参数，检查如果有标记...@NotNull，且参数的值为null，则抛出异常。...NotNull private Integer age; private Boolean gender; // 省略getter, setter方法 } 为了使校验参数的方法得到最大的通用性
我们通常会假设Aij = Xij+error,而error服从均值为0，标准差为 ? 所以有 ? 所以在给定Xi,j条件下，Ai,j的似然函数为： ? 我们假定 ?...就可以看作是最可能或者说是最能表达矩阵A的秩为k的矩阵了，显然我们把一个求极大似然估计的问题转换为了对矩阵A的SVD的矩阵分解问题。...对于m、n比较小的情况，可能是可以受的，但是在海量数据下，m和n的值通常会比较大，可能是百万级别上的数据，这个时候如果再进行SVD分解需要的计算代价就是很大的。...参数为X Expection E步是求在当前t下的参数以及可观测的田间下隐数据的条件分布的期望。 ? 确定EM函数的E步，首先要确定起着核心作用的Q函数 ? 这里的Q函数： ?...进行SVD分解，那么如果迭代l步才能达到收敛，得到稳定的X，我们的时间复杂度则为l*O(n^2*m+m^2*n)，这在m、n都很大的情况下显然是不能被接受的。所以可以基于采样来减少计算的复杂度。
这是最重要的避免NullPointException的java技巧，但是结果会是极大的改进，因为equal（）是一个很普遍的方法。...5）使用@NotNull和@Nullable注释 当写你可以定义关于约定可空性(Nullability)，要通过使用像@NotNull和@Nullable类似的注释提示这个方法是否为空安全（null safe...这些注释也是JSR 305（译者注：可以理解为java的标准）的一部分。通过看到@NotNull和@Nullable，程序猿可以自己决定是否去进行空检查。...但是这种处理必须非常小心地处理对空值的检查而不是检查非法输入。同样要注意，定义可以使空值的或者不可以空值的时候，提醒调用者作出被告知的决定。失败之后的选择或者接受空值也是一个你需要重视的重要设计。...如果调用者没有任何的上述的这些方法，那么有可能返回的是空对象而不是空（null）。空对象是一个特别的对象，它在不同的上下文中有不同的含义。
在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。 1 数据准备 本次案例中，我们使用用户对电影的打分数据进行演示。...数据包含两个表，一个是movies表，记录了电影编号和电影名称的对应关系? ? 另外一张是ratings表，记录了每个用户对电影的打分情况? ?...else: data_dic[line[1]][line[4]]=line[2] self.data = data_dic 计算用户间距离 基于用户的协同过滤第二步就是计算用户两两间的距离...("推荐的用户：",(user,score)) for movies,scores in self.data[user].items():#推荐的用户的电影列表...后台回复“协同过滤用户”获得数据及完整代码 ----
尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。...links介绍了该数据集中的movieId和imdb、tmdb中电影的对应关系。tags是用户的打标签数据。...本文的介绍主要基于ratings.csv 和 movies.csv ratings数据 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。...(0.5 stars - 5 stars) timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 数据排序的顺序按照userId，movieId排列的。...个兴趣最相近的用户之后，我们根据下面的公式计算用户对每个没有观看过的电影的兴趣分： ?
推荐阅读时间：6min~8min 文章内容：基于物品的协同过滤 在了解了基于用户的协同过滤之后，还有基于物品的的协同过滤。它们的原理非常类似。...在电商平台中经常看到“看了又看”，“看过它的人还看”等等推荐，这些推荐背后对应的算法大多数都是基于物品的协同过滤。 ?...原理简介 介绍基于物品的协同过滤之前，先来看下基于用户的协同过滤可能带来的问题。...那么它是如何解决基于用户的协同过滤存在的上面的问题呢？...相关推荐： 近邻推荐之基于用户的协同过滤 如何构建基于内容的推荐系统 如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 推荐系统中重要却又容易被忽视的问题有哪些 个性化推荐系统中的绕不开的经典问题有哪些
它能够让开发人员面向应用进行软件开发，为了解决汽车系统设计中与日益增多的软件内容和不断收紧的开发时间问题。今天我们就来看看如何开发符合AUTOSAR标准的软件。...小猿第一次接触AUTOSAR是因为我的一个朋友张果老(化名)原来在汽车行业，后来介绍我认识AUTOSAR标准，那还是在2013年左右，后来就研究了下这个标准，确实觉得好处很多。...既然这么多的公司都在遵从这一标准，虽然他是专为汽车行业设计的，但是我们同样可以借鉴他的架构和标准开发用于其他行业和产品的软件，就像MISRA 现在已普遍应用于各个嵌入式软件开发中，而不只是局限于一个行业...我们以一个简单的例子MCU GPIO来说明如何开发基于AUTOSAR标准的驱动软件,首先请自行下载AUTOSAR4.2标准压缩包到本地电脑，并熟悉AUTOSAR文档结构，这次我们主要参考AUTOSAR_SWS_PortDriver.pdf...在microship 的8位机和NXP的kinetis kv46 32位机上验证。我们这里没有完全遵照AUTOSAR标准但是大的架构是按照AUTOSAR来的。
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