一.背景 在Spring的Controller中,我们通过@RequestParam或@RequestBody就可以将请求中的参数映射到控制层具体的参数中,那么这个是怎么实现的呢?如果我现在控制层中的某个参数的值是从Redis中来,那么应该如何实现呢? 二.参数是如何解析的 从上图中可以我们的参数最终会通过HandlerMethodArgumentResolver来解析,那么知道了这个后,我们就可以实现自己的参数解析了. 三.需求 如果我们控制层方法的参数中存在@Redis标注,那么此参数的值应

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch

ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)分类比赛.AlexNet 2012年冠军(top-5错误率16.4%,额外数据15.3%,8层神经网络).VGGNet 2014年亚军(top-5错误率7.3%,19层神经网络).Google Inception 2014年冠军(top-5错误率6.7%,22层神经网络).ResNet 2015年冠军(top-5错误率3.57%,152层神经网络).人眼错误率5.1%.卷积神经网络基

FixedAffineComponent:类 LDA-like 的非相关转换,由标准的 weight matrix plus bias 组成(即Wx+b),通过标准的 stochastic gradient descent(非minibatch SGD?) 训练而来,使用 global learning rate AffineComponentPreconditionedOnline:为 FixedAffineComponent 的一种提炼,训练过程中不仅使用global learning ra

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

抄袭了一片文章,进行少量修改:http://www.gageet.com/2014/09203.php       作者:Christian Szegedy( google )  刘伟(北卡罗来纳  大学)  贾清扬(Google)  ....... (.......) GoogleNet的研究点是引入了Inception结构,构建网络中的网络,使网络稀疏化,使CNN网络更像一个"神经元-网络".因此可以实现:看起来更深,其实更稀疏,全局性能更好的网络.在数学上表示为,把稀疏网络转化成

和总线设备驱动模型类似,framebuffer分为核心层.驱动层和设备层. 核心层:就是上一章分析的fbmem.c文件 驱动层(控制器层):一般由芯片原厂提供,实现了LCD控制器通用的操作接口和配置接口,本章用到的是三星提供的s3cfb_main.c和s3cfb_ops.c 设备层:一般由单板厂商提供,本章用到的是arch/arm/plat-s5p/dev-fimd-s5p.c文件,后续会分析为什么是它. 考虑到我是用的并不是之前的TINY4412,在此给出上述分析的文件: https://fi

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d

  论文链接:Going deeper with convolutions 代码下载: Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the (ILSVRC14). The main hallmark of this architecture is the improved utilization of the computing res

博客作者:凌逆战 论文地址:https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html 利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习 作者:Pramod Bachhav, Massimiliano Todisco and Nicholas Evans 摘要 当宽带设备与窄带设备或基础设施一起使用时,人工带宽扩展(ABE

Res: 学长说,不要看别人的博客.看多了就看傻了!俗话说,不听老人言,吃亏在眼前. 第一篇论文来咯!Deep Residual Learning for Image Recognition!国人写的好像,强. 老惯例了 ,英语论文,先通读全文. abstract 部分.啊 不用想:我们的东西很吊.非常叼,打败了好多好多.我们的层数很深,但是优化很快,精确度很高.在各个比赛我们都是number one.学到了三个数据集/比赛:  ILSVRC/CIFAR 10/COCO 以后我的论文也要这样.话

===========================向java 程序传参的几种形式:===========================1. 使用 OS 环境变量. 这个不推荐. 2. 使用JVM变量, 最常用的是 -D 参数. -XX 和-X 参数是用来设定内存和GC参数, 不同JVM的参数设置可能不同. -D 和 -X 参数紧跟在 java 后面. java -Dfile.encoding=UTF-8 -jar abc.jar java -Dkey=value1 -jar abc.jar

场景: 在做接口时,有的时候,接口入参只需要一个参数,如果将一个参数封装成一个对象很麻烦,故有了以下方式: 思路: spring自带的参数解析器貌似是不具备这个能力的,所有自定义 方式方法: 1.定义一个注解 @Target(ElementType.PARAMETER) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface RequestSingleParam { String value(); boolean req

在学习某网<java秒杀系统方案优化>的课程中,学到了一种springboot对传参的拦截统一处理的方式,特记录一下. 如后台方法一般需要根据token从Session中获取User对象,如果不想在每个方法中都添加这段逻辑,而是直接获取User对象,可以怎么做呢? @RequestMapping("/to_list")public String list(Model model, User user) {...}第一步:创建一个WebConfig类,实现WebMvcConf

其实请求和传参这些知识属于SpringMVC 不过这也属于必须掌握的知识,巩固基础吧 GET请求: 以第一篇文章自动的方式创建SpringBoot项目: 然后新建Controller: package org.dreamtech.springboot.controller; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; imp

地址传参 1.创建一个Action类 package com.lion.action; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; /**2019年08月05日 15时28分02秒 ** * 目的

在 Spring 框架中对枚举类型的序列化/反序列化是有限制的. 假设如下面这样在某些情况下就不能正常工作: 123456789 public enum PayChannelEnum implements BaseEnum<Integer> { ALIPAY(20), WECHARPAY(21); private Integer code; } 比如对于具有 PayChannelEnum 类型的参数的 HTTP 接口来说: 如果请求 /get?payChannel=ALIPAY,运行OK.但如

.katex { display: block; text-align: center; white-space: nowrap; } .katex-display > .katex > .katex-html { display: block; } .katex-display > .katex > .katex-html > .tag { position: absolute; right: 0px; } .katex { font: 1.21em / 1.2 KaTeX

我们在Springboot中经常使用@Value注解来获取配置文件中的值,像下面这样 @Component class A { @Value("${user.value}") private String configValue; public void test() { System.out.println(configValue); } } 但有时我们需要这个类拥有一个有参的构造方法,比如 @Component class A { @Value("${user.value

关于SpringBoot配置数据源 在项目开发中,我们往往需要配置多套不同的配置环境例如:本地开发.测试环境.部署环境.每一个环境的数据源配置可能都不同,因此需要写不同的数据源配置.如果用Dockerfile部署在Docker容器中,我们不知道这个项目将来会部署在哪一台服务器上,DataSource中的url.username.password参数,我们都不清楚的时候.可能就没有办法通过默认的application.yml来进行配置数据源. 如何通过Docker给SpringBoot项目动态传参

1.新建maven工程xml-bean-convert pom.xml如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="