本节主要涉及Object中通用的一些方法，比如equals,hashCode,toString,clone,finalize等等 覆盖equals时请遵守通用约定 equals方法实现的等价关系：...自反性：对于所有的非null，a=a 对称性：a=b,则b=a 传递性：a=b,b=c,则a=c 一致性：对于没有被修改的ab，如果a=b，则一直a=b 非空性：对于任何非Null,a!...=null 高质量equals方法的诀窍： 使用==操作符检查——“参数是否为这个对象的引用” 使用instanceof检查——“参数是否为正确的类型” 参数转换成正确的类型 对于每个关键域，检查参数中的域是否与对象的域相匹配...始终覆盖toString() 因为toString方法应该返回对象的关键信息 谨慎的覆盖clone 应该满足： x.clone() !...= x x.clone().getClass() == x.getClass() x.clone().equals(x) 另外clone方法相当于另一种构建器，不应该对原来的对象产生影响。
第 1 条：覆盖equals方法时请遵守通用约定 覆盖equals方法看似很简单，但是有许多覆盖方式会导致错误，并且后果非常严重。...有一种“值类”不需要覆盖equals方法，即用实例受控确保“每个值至多只存在一个对象”的类，如枚举类型。...对于既不是float也不是double类型的基本类型域，可以使用==操作符进行比较；对于对象引用域，可以递归地调用equals方法；对于float域，可以使用Float.compare方法；对于double...方法就是根据上面的诀窍构造出来的，符合equals方法的各项等价关系以及通用约定。...，满足hashCode方法的通用约定。
~~ 第3章 对于所有对象都通用的方法 Object的设定是为了扩展,它的所有非final方法(equals hashCode toString clone finalize)都有明确的通用约定,因为它们被设计是要被覆盖...: 逻辑相等,就是逻辑上是相等的,比如id一样,判定它们相等,即使它们是两个不同的对象 什么时候应该覆盖equals 当类需要逻辑相等这个概念的时候就应该覆盖equals 比如要判断两个student是否是同一个人...,这个时候我们就需要按需重写equals 通用约定 重写equals的时候就必须要遵守它的通用约定 equals方法实现了等价关系(equivalence relation): 自反性(reflexive...这只不过是一种性能优化,如果比较操作有可能很昂贵,就值得这么做 (平时没有用过,怎么样的比较操作算是昂贵的呢?)...对于对象中每个关键域f(指equals方法中涉及的每个域)，完成以下步骤： 如果f是boolean，则计算 f?
前言 关于动画, 我们一般使用UIKit提供的动画来实现....[ 2 ] 通过矩阵运算后的坐标[aX + cY + tx bX + dY + ty 1]，我们对比一下可知： 第一种： 设a=d=1, b=c=0....对于CGAffineTransformMake(a,b,c,d,tx,ty) ad缩放bc旋转tx,ty位移 应用 如何做一个 指定锚点的缩放动画....分析: 缩放动画 只需要改变b , d 的值即可. 但是此时控件的锚点是在中心点....只使用一次变换就完成了一次位移和缩放的动画.
因此，本文将指出一种通用的数据仓库分层方法，具体包含如下内容： 介绍数据分层的作用 提出一种通用的数据分层设计，以及分层设计的原则 举出具体的例子说明 提出可落地的实践意见 0x01 数据分层？...因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序，这就是谈到的数据分层。...，能够减少极大的重复计算 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径 复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题 0x02 一种通用的数据分层设计...一般来讲，为了考虑后续可能需要追溯数据问题，因此对于这一层就不建议做过多的数据清洗工作，原封不动地接入原始数据即可，至于数据的去噪、去重、异常值处理等过程可以放在后面的DWD层来做。...ODS 层：ODS 的数据量一般非常大，所以大多数公司会选择存在HDFS上，即Hive或者Hbase，Hive居多。
上接《Effective Java》 第一讲：创建和销毁对象 八、覆盖 equals 时请遵守通用约定 1....自反性：对于任何非空的引用 x 都有 x.equals( x ) 都必须返回 true 。 ( 参见：什么是自反、反自反 ) 2....对于任何非 null 的引用值x，x.equals(null) 必须返回 false。 实现高质量equals方法的诀窍： 1. 使用==操作符检查“参数是否为这个对象的引用” 2....使用instanceof操作符检查“参数是否为正确的类型” 3. 把参数转换成正确的类型 4. 对于该类中的每个”关键”域，检查参数中的域是否与该对象中对应的域相匹配 5....当你编写完成了equals方法之后，应该问自己三个问题：它是否是对称的、传递的、一致的。 九、覆盖 equals( ) 时总要 覆盖 hashCode( )
第八条 在改写equals的时候请遵守通用约定 一般以下几种情况，不适宜覆盖equals方法 1.类的每个实例本质上都是唯一的，对于代表活动实体而不是值的类确实如此，例如Thread. 2.不关心类是否提供了...“逻辑相等”的测试功能 3.超类已经覆盖了equals,从超类继承过来的行为对子类也是合适的 4.类是私有的或者包级私有的，可以确定它的equals方法永远不会被调用。...实例受控，确保“每个值最多只存在一个对象”的类，枚举通常属于这种类型。对于枚举类型来说, 逻辑相等与对象相等是同一回事, 因此不需要覆盖equals方法。...equals的改写规范： 1）自反性：对于任何非null的引用值x，x.equals(x)一定为true 2）对称性：对于任何非null的引用值x和y,当且仅当x.dquals(y)为true；...4）一致性：对于任何非null的引用值x和y，如果用于equals比较的对象信息没有被修改的话，那么多次调用x.dquals(y)返回的值是一致的 5）对于非null引用值x，x.equals
hook检测 hook在逆向分析中也是一种很常用的方法。例如，如果对eval函数的调用进行劫持，很可能非常轻松地实现脱壳。...四、安全测试中的通用对抗思路 综上所述，如果测试人员想要通过代理工具修改请求参数： 1.由于请求参数编码和Cookie令牌的存在，测试人员需要先阅读其具体算法 2.由于算法代码被混淆并动态执行，测试人员需要先进行调试或...五、浏览器内核hook案例 干涉JS代码输入过程的方法有很多，本文给出了其中的一种方法，通过修改主流开源浏览器的内核代码，在关键函数上加入hook，实现了对部分JS输入值的劫持和混淆措施的应对。...= "id" && tname != "name" && tname !...另外需要注意，对于setTimeout和setInterval中第一个参数为函数（而非字符串）的情况，由于不需要动态编译JS代码，上述位置的hook不起作用。
第10条 覆盖equals时请遵守通用约定如果不覆盖equals方法, 类的每个实例都只与它自身相等. 如果满足以下任何一个条件, 就不需要覆盖equals方法: 类的每个实例本质上都是唯一的....(代表活动实体的类如Thread.)不关心类是否提供了逻辑相等的测试功能.超类已经覆盖了equals, 从超类继承过来的行为对于子类也是合适的....无论是否指定了格式, 都应该在文档中说明意图.无论是否指定格式, 都应该为toString返回值中包含的所有信息, 提供一种访问途径....(接口的一种极端非典型的用法.)来自Object规范中的clone方法的通用约定:创建和返回对象的一个拷贝. 这个拷贝的精确含义取决于该对象的类. 通常要求:* x.clone() !...方法, 则应该首先调用super.clone得到对象.对于实现了Cloneable的类, 我们总是期望它也提供一个功能适当的公有的clone方法, 通常, 需要该类的所有超类都提供了行为良好的clone
本文主要介绍了SVP（Selection via proxy）方法。作为一种用于深度学习的数据选择方法，其可以在保证识别准确率的同时，有效地提高深度学习中计算效率。...在最近ICLR 2020的工作中(https://openreview.net/pdf?id=HJg2b0VYDr)，我们提出了一种将数据选择速度提高多达41.9倍的方法。...我们使用一种规模较小、精度较差的模型作为规模较大目标模型的低代价的代理，并用此来选择用于训练的“核心”数据。...创建高效且有用的代理模型 我们探索了两种创建代理模型的主要方法： 缩小网络规模 对于具有多层的深层模型，我们可以减小隐藏层的大小或数量，这是在权衡模型精度下减少训练时间的简单方法。...对于核心集选择，代理模型在选择保持高精度数据子集时的性能几乎与目标模型相同甚至更好。
导言： 神经网络鲁棒性评估一直是深度学习领域中一个热门的研究方向，该论文是通用评估神经网络鲁棒性方法的开山之作。...作者将神经网络鲁棒性问题转换成局部Lipschitz常数的估计问题，并利用极值理论方法进行评估，进而提出了一种度量神经网络鲁棒性的通用方法-CLEVER，该方法可以对不可知的攻击方式进行评估，并且对于大规模的神经网络计算成本较少...如果是一个有Lipschitz常数的Lipschitz函数，则对于任意，以下不等式成立 其中，是的梯度，并且有，。 证明：对于给定任意的和，令表示的是指向的单位向量，其中有。...给定，对于任意可以通过查看从而来判断它属于哪一个区域。 同一个区域的所有的点的梯度范数是相同的，即比如对于任意的和满足，则可以推知。...下面两个表格分别表示了在和范数下，CLEVE分数与CW、I-FSGM以及SLOPE这四种评估方法在不同条件设置下的实验结果，对比实验结果可以发现，针对不同的神经网络模型CLEVER分数更好的体现出不同扰动的攻击程度
，因为通过这样的方式不仅SQL编写的通用层度需要我们花费额外的时间去考虑，而且由于Java面向对象的编程方式，我们还需要花费很多的时间来将数据库查询结果映射成为实体对象，所以使用Mybatis进行持久层开发时有时候真的是让人又爱又恨...那么有没有一种新的ORM框架既能够保持Mybatis的灵活性又不像Hibernate那样重呢？毕竟大家也都是从Hibernate的魔爪中逃离出来后才选择使用Mybatis直到今天的！...JOOQ目前在国内相对来说还比较小众，对于大部分从SSH或者SSM成长起来的码农朋友们来说，心里估计会质疑“这玩意用的这么少，到底靠不靠谱？”。在这里码农哥可以很负责任的说JOOQ是靠谱的！...executeInsert方法就可以完成insert操作了。...这里只是简单介绍了两种通过JOOQ实现常见数据库操作的方法，更多的细节，大家可以参考JOOQ用户手册！
下拉列表绑定一个双击事件dblclick（） $("#id”).dblclick(function(){ //获取列表中所有被选中的option var alloptions...= $("option:selected");//这种写法存在问题，如果已分配列表中也有被选中的option同样会被选中//不可以 var alloptions = $("#id option...");//不可以 var alloptions = $("option:selected",$("#id"));//选择哪个下拉（select）列表的被选中的值（第二种写法）...var alloptions = $("option:selected",#id);//这个是另外一种写法也是可以被识别的（第三中写法） var alloptions = $("option...//实际上，使用这个方法是颠倒了常规的$(A).append(B)的操作，即不是把b追加到a，而是把a追加到b $（"option:selected",this）.appendTo($("
这个方案并不是业界的通用方案，目前作者把这个方案命名为“iSCSI priority path”。...P1：在相同机房A中的不同机架M上的iSCSI服务端。 P2：在不同机房B中的不同机架X上的iSCSI服务端。 在三条路径正常的情况下，路径P0具有最高的权重，客户端正在使用路径P0。...权重最高的路径P0发生了异常，客户端切换到拥有较高权重的路径P1。如果P1也发生故障，则选择P2。 4，iSCSI更优路径选择 ? P0的路径已经恢复，那么P0的权重逐渐增加。...P0的权重超过P1和P2的时候，就会选择切换回到P0路径上。 5，路径权重计算 现在有三条iSCSI路径p0，p1，p2，它们的最大权重分别是100，90，80。...当前使用的路径p0的权重是100，如果发生异常，则把当前路径p0的权重减掉一半，则当前路径p0的权重变成50；那么客户端在三条路径中选择权重最高的路径p1作为最优路径，达到了高可用并选择可用的最优路径的效果
，用于进一步的特征匹配或直接跟踪是一种标准的做法。...在这项工作中，我们认为关键帧不是最佳的选择，由于一些固有的限制，如薄弱的几何推理和较差的可扩展性。我们提出了一种体素图表示，以有效地检索地图点的视觉SLAM。特别是在一个规则的体素网格中组织地图点。...该方法也可以自然地扩展到大场景和复杂的多相机配置中。实验结果表明，本文方法与包含5个关键帧的关键帧映射一样有效，并且在EuRoC数据集上提供了显著提高的定位精度(RMSE平均提高46%)。...本文提出的体素图表示是视觉SLAM基本功能的一种通用方法，应用广泛。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?...PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。
我们介绍本文提出的一种快速、简单且有效的算法：基于概率排序的样本选择算法(PRISM)，该算法使用图像特征的平均相似度来识别minibatch中的错误标签。...为了减轻memory bank带来的高计算成本，我们提出了一种加速方法，该方法用类中心代替单个数据点。...2 方法 在本文中，我们提出了一种防御标签噪音的深度度量学习算法：基于概率排序的样本选择算法(Probabilistic Ranking-based Instance Selection with Memory...一种解决方案是top-R方法（TRM），将minibatch数据按 从小到大排序，认为前R%小的的部分是噪音（R是一个超参数）。换句话说，判定数据为噪音的阈值m是R%分位数。...为了减弱这种不准确的噪音比例估计带来的影响， 我们提出一种平滑的top-R 方法（sTRM），它取最近的 τ 个minibatch算得的R%分位数做平均，来作为噪音数据识别的阈值m。
| 作者：YEN | 单位：东北大学 | 研究方向：推荐系统、计算广告 本文分享一篇发表在SIGIR’21的点击率预估方面的文章，AutoPI：一种自动发掘点击率预估中强大特征交互的通用方法[1] 论文核心内容...尽管对于仅有少量数据的场景手工定制特征交互是有效的，但这样的方式在大数据量的场景中通常需要费力而乏味的特征工程。近年来，学者们提出了几种基于神经架构搜索（NAS）方法来自动设计特征交互。...然而，现有的方法只探索有限的交互类型和连接方式，导致模型泛化能力较弱。为了解决这些问题，这篇论文提出了一种更通用的自动化方法来构建强大的特征交互，命名为AutoPI。...具体来说，让 表示候选的交互算子集合，每个交互算子定义为运用在 上的函数 。对于每一个cell，目标是 中从选择最合适的操作来连接两个节点。...id=S1eYHoC5FX
选择并按住(或右键单击)想要共享的打印机、选择“打印机属性”，然后选择“共享”选项卡。 在“共享”选项卡上选择“共享此打印机”。 如果需要，可编辑打印机的共享名称。...选择想要的打印机，然后选择“添加设备”。 如果未看到想要的打印机，请选择“我想要的打印机未列出”。...在“添加打印机”对话框中，选择“按名称选择共享打印机”，然后输入主要电脑的计算机或设备名称，和使用以下其中一种格式的打印机共享名称：\\computername\printername http://computername...选择想要的打印机，选择“下一步”。出现提示时，安装打印机驱动程序。 如果未看到想要的打印机，请选择“我想要的打印机未列出”。...在“添加设备”对话框中，选择“按名称选择共享打印机”，然后输入主要电脑的计算机或设备名称，和使用以下其中一种格式的打印机共享名称：\\computername\printername http://computername
现有技术有很多是基于迭代擦除的方式，生成视觉显著性图。与基于迭代的显著性方法相比，基于单次反向传播的显著性方法具有更快的速度，并且在下游视觉任务中得到了广泛的应用，比如CAM。...因此，我们的工作侧重于单次反向传播方法。然而，这类现有方法难以成功地生成显著性图，可以专注于特定目标类别，而且显示得很精细。...这就是说，使用一个单一的反向传播过程，生成同时满足目标选择性、细粒度的、可靠的显著性图，在该领域是一个具有挑战性的问题。...受这些观察结果的启发，我们提出了一种新的视觉显著性框架，称为目标选择梯度（TSG）反向传播，它利用校正操作，有效地强调目标类，并进一步有效地将显著性传播到输入空间，从而生成具有目标选择性和细粒度的显著性图...在ImageNet和Pascal VOC上进行了大量的定性和定量实验，结果表明，该框架比其他竞争性方法获得了更准确、更可靠的结果。
因为项目需要选择数据持久化框架，看了一下主要几个流行的和不流行的框架，对于复杂业务系统，最终的结论是，JOOQ是总体上最好的，可惜不是完全免费，最终选择JDBC Template。...，可以让开发人员按照字段取得结果的值，相对于JDBC，JOOQ会把结果值转换为合适的Java类型，用起来比JDBC更简单。...JOOQ的DSL很大一部分是通用的，例如分页查询中，Mysql的limit/offset关键字是很方便的描述方式，但Oracle和SQLServer的SQL不支持，如果我们用JOOQ的DSL的limit...和offset方法构造SQL语句，不修改移植到不支持limit/offset的Oracle和SQLServer上，我们会发现这些语句还能正常使用，因为JOOQ会把limit/offset转换成等价的目标数据库的...相对于JOOQ，MyBatis在多数情况下没有任何优势。 Ebean同时具有很多不同框架的优点，但它是基于JPA的，难免有JPA的各种限制，这是致命的缺点。
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