领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
归并排序是通过分治的方式,将待排序集合拆分为多个子集合,对子集合排序后,合并子集合成为较大的子集合,不断合并最终完成整个集合的排序。
曾经红级一时的jQuery还记得吗?拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle,那么为什么他能自称是最快呢?让我们来分析一下Sizzle.js的源码,了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流,但是了解历史能让我们更了解现在,也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者:朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程,现在我们来到select函数来,这个函数的整体流程,前面也大概说过: 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
快速排序是通过分治的方式,根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合,并对子集合递归拆分,当拆分后的每个子集合中元素个数为一时,自然就是有序状态。
坑: 项目中使用 Lists.Partition 批量处理数据,但是最近内存一直 OutOffMemory,GC无法回收。 后来对使用过的集合手动 clear,没有测试直接就上线了。尴尬的是内存回收了,但是跑出来的数据出问题了。 最后自己单元测试发现是
Lists partition 将list集合按指定长度进行切分,返回新的List<List<??>>集合,如下的: import com.google.common.collect.Lists; i
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参考文献和开源实现代码。
预期的结果,应该是输出true,但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常:
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
基本使用很简单, 返回的是索引从fromIndex(包含)到 toIndex(不包含)的元素集合
来源:blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好,实现对用户偏好的建模,从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的,而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣,而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
自ChatGPT API开放后,大量的研究都选择利用ChatGPT和GPT-4等大型基础模型(LFM)的输出作为训练数据,然后通过模仿学习来提升小模型的能力。
最近在研究 Mongo,买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版,但是在看了一个小时后就发现,全书的翻译满满的槽点,不吐不快。
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。
在传统的MVC、MVP、MVVM、Web MVC这些UI模式中,模型是一个公共元素。虽然有很多文章讨论这些架构中的视图和控制器,但几乎无一涉及模型。在本文中,我们将讨论模型本身以及相应的.NET接口。 我想先定义一些术语,这些术语在其他文章中可能有更精确的定义,但对于我们来说这些已经足够了。 数据模型(Data Model) 据模型时包含数据(即属性和集合)和行为的对象或对象图。数据模型是本文的重点。 数据传输对象(Data Transfer Object,DTO) DTO是只包含属性和集合的对象或对象图。
在推荐系统和广告平台上,内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术(Look-alike建模)需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户,从而进行更有针对性的内容投放。然而,look-alike建模通常面临两个挑战:
插入排序 插入排序的基本思想是:从初始有序的子集合开始,不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上,使子集合中数据元素的个数不断增多,当子集合等于集合时,插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
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# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置, 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置, 每次子集合的数量递减,直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合(术语是增量因子), 所以通过增量因子(每组多少个元素)确定子集合的个数很重要,但最终一次排序的增量因子必须是1。 例: 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合:{5,1} {2,9} {4,7} {6
Citation:Zeng, D., Liu, K., Chen, Y., & Zhao, J. (2015). Distant Supervision forRelation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks. Proceedings ofthe 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,(September), 1753–1762. h
搜索引擎融合两者,共同拟合出相似性评分函数,来对搜索结果进行排序。
显然,对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如:R = {1,2,3},其全排列如下: 1,2,3 1,3,2 2,1,3 2,3,1 3,1,2 3,2,1
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素(通常选集合的第一个元素)作为分界点,将小的放左边,大的放右边,此时集合被划分三段, 然后将左边,右边集合分别使用之前的集合划分方式,直到最后每个集合中的元素都是1个, 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素:5,分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素: * 第一个子集合:{1} {2} {4,3} * 第二个子集合:{5} * 第三个
今天给大家介绍的是Google Research和蚂蚁金服等团队在NeurlPS发表的一篇名为“Retrosynthesis Prediction withConditional Graph Logic Network”的文章。逆合成分析属于有机化学中的基本问题,在机器学习领域也引起广泛关注。文章中,作者把逆合成的任务描述为“在确定的分子空间中寻找可以用来合成产物分子的反应物分子集合”这一问题。大多数现有的方法依赖于子图匹配规则的基于模板的模型,但是化学反应是否可以进行并不是严格由决策规则定义的。在文章中,作者提出了一种使用条件图逻辑网络来完成这项任务的新方法,它可以学习何时应该应用反应模板中的规则,隐式地考虑所产生的反应是否具有化学可行性和策略性。作者还提出了一种有效的分层抽样来减少计算成本。在基准数据集上,与当时最先进的方法相比,作者的模型实现了8.1%的显著改进,同时还提供了对预测的解释。
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分(子集),然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中,构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
Models和数据绑定在ASP.NET Core MVC中扮演着关键的角色,对于构建强大、灵活和可维护的Web应用程序至关重要。这一节我们就来讲一下。
将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破, 分而治之
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题,叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”,特别像之前写头条号的套路,然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号,后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了,现在手机号换了,登陆不了,去主页看了看之前写的文章,竟然被一直这么努力的自己感动到了。:)
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最近,机器学习在化学领域的应用有很大进展,特别是化学搜索问题,从药物筛选、电池设计到OLEDs设计,催化剂的发现。 历史上化学家使用薛定谔方程做数值近似来解决化学检索问题,如使用密度泛函理论(DFT),然而近似值的计算成本限制了搜索的规模。 为了能够扩大搜索能力,AI科技评论了解到已有几个研究小组使用DFT生成的训练数据,创建ML模型来预测化学性质,例如Matthias Rupp等用机器学习模型来预测各种有机分子的原子化能,Jörg Behler 和 Michele Parrinello引入DFT势能面的
自动识别句子中实体之间具有的某种语义关系。根据参与实体的多少可以分为二元关系抽取(两个实体)和多元关系抽取(三个及以上实体)。
等价类划分是一种典型的黑盒测试方法,这一设计方法完全不用考虑程序的内部结构,也就是说其只根据需求规格说明书。
前言: toString()方法 相信大家都用到过,一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式,格式为 :子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例: 集合数据 :[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的: A
1)等价类划分: 等价类是指某个输入域的子集合.在该子集合中,各个输入数据对于揭露程序中的错误都是等效的.并合理地假定:测试某等价类的代表值就等于对这一类其它值的测试.因此,可以把全部输入数据合理划分为若干等价类,在每一个等价类中取一个数据作为测试的输入条件,就可以用少量代表性的测试数据.取得较好的测试结果.等价类划分可有两种不同的情况:有效等价类和无效等价类.
随着科技得越来越发达,人工智能,自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及,还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我,对这项技术也很是感兴趣。
在本节中将会给Movie模型添加验证逻辑。并且确保这些验证规则在用户创建或编辑电影时被执行。 拒绝重复 DRY ASP.NET MVC 的核心设计信条之一是DRY: "不要重复自己(DRY --Don’t Repeat Yourself)"。ASP.NET MVC鼓励您指定功能或者行为,只做一次,然后将它应用到应用程序的各个地方。这可以减少您需要编写的代码量,并减少代码出错率,易于代码维护。 给ASP.NET MVC 和 Entity Framework Code First 提供验证支持是 DRY 信条的
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外,还有一个类型我们还没有做详细介绍,这个变量类型就是集合set。
题目描述 对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合,能划分成两个子集合,且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子,如果N=3,对于{1,2,3}能划分成两个子集合,每个子集合的所有数字和是相等的:
分治法的基本思想: 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题, 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题, 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是: 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 原问题分解出的各个子问题是相互独立的, 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题:矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景。由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一。
myList = "Hello World" a = myList[3:8] A. llo W' B. llo Wo' C. 'lo Wo' D. 'o Wor'
分治算法: 用分治策略实现n个元素进行排序的方法。 基本思想: 将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。 源码: /* * mergeSort.cpp * 合并排序算法,算法导论P.17 * Created on: 2011-12-21 * Author: LiChanghai */ //#include <iostream> #include <vector> #include <iostream> #inc
零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas,说是html的canvas,倒不如说是JavaScript的canvas,毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿,感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口,带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面,我想只要合理控制粒子的消失,还是可以接受的。只要不是无限级别,和游戏比起来,这点性能九牛一毛啦。 4.粒子效果的核心有三个点:收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹,本文只实现下图的粒子效果:
一、特点 学习一个东西,至少首先得知道它能做什么?适合做什么?有什么优缺点吧? 传统关系型数据库,遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现,不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中,将这些信息收集到一个非规范化(也就是文档)的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联,但是通常来讲,文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库,我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
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