前言: 对Eclipse的工程写单元测试: 1. 一个工程有多个测试类,将测试类放到一个测试包下. 2. 每一个测试类写好,都单独执行run as ->JUnit Test测一下.    3. Junit 测试报告简单明了. 一.使用maven-surefire-plugin插件自带report功能 注意: 1.单独运行mvn test,默认执行的就是maven-surefire-plugin 2.配置了maven-surefire-plugin后,运行mvn test,结果和1一致,生成xml

http://blog.sina.com.cn/s/blog_8af106960102v6qh.html 对Eclipse的工程写单元测试: 第一步: 1. 一个工程有多个测试类,将测试类放到一个测试包utpkg下. 2. 每一个测试类写好,都单独执行run as ->JUnit Test测一下. 第二步: 1. 所有的测试类写好后,对工程右键->export->General->Ant Buildfiles=>next->选中工程名,默认的选项:name for an

<Generative Adversarial Nets>是 GAN 系列的鼻祖.在这里通过 PyTorch 实现 GAN ,并且用于手写数字生成. 摘要: 我们提出了一个新的框架,通过对抗处理来评估生成模型.其中,我们同时训练两个 model :一个是生成模型 G,用于获取数据分布:另一个是判别模型 D,用来预测样本来自训练数据而不是生成模型 G 的概率.G 的训练过程是最大化 D 犯错的概率.这个框架对应于一个极小极大的二人游戏.在任意函数 G 和 D 的空间中,存在着一个唯一的解,G 恢

MVC3下的3种验证 (1):前台Jquery Validate脚本验证 引入脚本 <script src="../js/jquery.js" type="text/javascript"></script> <script src="../js/jquery.validate.js" type="text/javascript"></script>   编写规则和错误信息 $(

通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片再进行分类.这样的处理方式能够提升分类的准确率. 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute

从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试 通过从零到一的教程,我们已经得到了通过mnist训练集生成的caffemodel,主要包含下面四个文件: 接下来就可以利用模型进行测试了.关于测试方法按照上篇教程还是选择bat文件,当然python.matlab更为方便,比如可以迅速把识别错误的图片显示出来. 一.均值文件mean.binaryproto 在进行分类之前首先需要产生所有图片的平均值图片,真正分类时的每个图片都会先减去这张平均值图片

深度卷积生成对抗网络(DCGAN) ---- 生成 MNIST 手写图片 1.基本原理 生成对抗网络(GAN)由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是"骗过"判别器 判别器(Discriminator):判断这张图像是真实的还是机器生成的,目的是找出生成器做的"假数据" 训练过程 固定判别器,让生成器不断生成假数据,给判别器判别,开始生成器很弱,但是随着不断的训练,生成器不断提升,最终骗过判别器.此时判别器

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

一.背景 maven是一个很好的代码构建工具,采用“约定优先于配置”的原则进行项目管理,相信很多的java开发者应该都了解maven并可能在工作当中都是通过maven来管理项目的,在创建的项目的时候,我们往往会使用maven内置的项目骨架也就是archetype来快速生成项目结构.但是在一个团队做开发的过程中,可能仅仅依靠maven预先提供的archetyp可能是不够的,团队之间协作有自己的定义方式,每个人的结构定义风格也不尽相同,在这样的背景下我们有必要去定义一个统一的代码骨架供团队使用,这样

testng生成报告ReportNG美化测试报告 testng生成报告ReportNG美化测试报告 ReportNG 是一个配合TestNG运行case后自动帮你在test-output文件内生成一个相对较为美观的测试报告!ReportNG 里面Log 是不支持中文的,我改过ReportNG.jar源码,具体方法看最下面,也可以找我直接要jar!话不多说直接上 环境准备:1,你需要这些架包   解释:有人会问现在ReportNG版本不是1.1.4吗?为什么我这里是1.1.5呢,这里是因为我改过这

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria

1.接口层-和数据库交互的方式 MyBatis和数据库的交互有两种方式: 使用传统的MyBatis提供的API: 使用Mapper接口: 2.使用Mapper接口 MyBatis 将配置文件中的每一个<mapper> 节点抽象为一个 Mapper 接口: 这个接口中声明的方法和<mapper> 节点中的<select|update|delete|insert> 节点项对应,即<select|update|delete|insert> 节点的id值为Mappe

一.前言 之前有个需求,是使ElasticSearch支持使用SQL进行简单查询,较新版本的ES已经支持该特性(不过貌似还是实验性质的?) ,而且git上也有elasticsearch-sql 插件,之所以决定手写一个,主要有两点原因: 1. 目前用的ES版本较老 2. elasticsearch-sql虽好,但比较复杂,代码也不易维护 3. 练练手  二.技术选型 目前主流软件中通常使用ANTLR做词法语法分析,诸如著名的Hibernate,Spark,Hive等项目,之前因为工作原因也有所接

闲及无聊 又打开了CSDN开始看一看有什么先进的可以学习的相关帖子,这时看到了一位大神写的简历装X必备,手写Spring MVC. 我想这个东西还是有一点意思的 就拜读了一下大佬的博客 通读了一遍相关代码 感觉和我想象中spring的运作流程基本相同  但是我脑海中基本上只有一个非常简单的基本概念 而这位大佬具象化了相关的代码内容 值得学习一番. 同样的我的博客里代码都是图片 需要膜拜学习原博的同志 可以参考 版权声明:本文为CSDN博主「肖朋伟」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权

vi, Java, Ant, Junit自学报告 2017软件工程实训 15331023 陈康怡 vi Vi是linux系统的标准文本编辑器,采用指令的方式进行操作,此处仅记录部分常用的指令. vi模式 vi编辑器分为三种模式: (1)命令行模式 command mode 命令行模式可控制光标移动,删除字符.字.行,复制剪切等操作.在命令行模式下按i进入插入模式,按:进入底行模式. (2)插入模式 insert mode 在插入模式下,可以进行文字输入.在插入模式下,按Esc回到命令行模式. (

闭关修炼180天--手写持久层框架(mybatis简易版) 抛砖引玉 首先先看一段传统的JDBC编码的代码实现: //传统的JDBC实现 public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet resultSet = null; try { //加载数据库驱动 Class.forName("com.mys

spring-boot中有很多第三方包,都封装成starter组件,在maven中引用后,启动springBoot项目时会自动装配到spring ioc容器中. 思考: 为什么我们springBoot中maven引用starter组件,就可以直接去ioc容易中拿到? 猜想是不是springBoot启动去加载这些starter组件? 那么具体是怎么实现呢? 猜想是不是所有的starter组件包都是按照一定的格式约束存在于某个文件夹下,然后springBoot启动就会去自动装配呢? 如果了解了spr

作者 : 潘潘 未来半年,有幸与导师们一起学习交流,趁这个机会,把所学所感记录下来. 「封面图」 自毕业以后,自己先创业后上班,浮沉了近8年,内心着实焦躁,虽一直是走科班路线,但在技术道路上却始终没静下心来研究.思考.梳理,机会来了,便抓牢. 希望自己记录下来的知识内容,对后来的学习之人,能有些许帮助. 对文章内容有任何建议或意见,或对互联网开发有希望交流学习,或单纯热爱生活,都欢迎随时微信我:panshenlian. 第一个系列的文章主要围绕「架构师(Java)技术条线」展开聊,不定时更新.

自从工作以来,写项目的时候经常需要手写一些方法和引入一些js库 JS基础又十分重要,于是就萌生出自己创建一个JS工具库并发布到npm上的想法 于是就创建了一个名为learnjts的项目,在空余时间也写了几个工具函数,后续还会再继续增加... 这篇文章就是一篇实战文章,我把自己创建项目,发布到npm,以及遇到的问题和解决方案全都记录了下来,如果你也想创建一个自己的js工具库,可以根据这篇文章一步一步的尝试一下 github项目地址 npm项目地址 创建项目 打开命令窗口,创建一个项目文件 mkdi

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说

首先明白 动态代理和静态代理的区别: 静态代理:①持有被代理类的引用  ② 代理类一开始就被加载到内存中了(非常重要) 动态代理:JDK中的动态代理中的代理类是动态生成的.并且生成的动态代理类为$Proxy0 静态代理实例1.创建一个接口: package proxy; public interface People { public void zhaoduixiang()throws Throwable; } 2.创建一个实现类,张三,张三能够吃饭,张三可以找对象 package proxy;