优于专题
由“为什么VO不能继承PO?” 引出的为什么组合优于继承？
简述VO、DTO、PO的概念。 如下概念是我个人的理解： VO（View Object）： 视图对象，用于展示，这很好理解，就是前端页面所需数据封装，一般所需要的属性比 PO 多并且。DTO（Data Transfer Object）： 数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低
fetch数据请求与同等作用优于axios
import 'whatwg-fetch'; import 'es6-promise'; //销毁记录存入数据库 var url = 'https://api.fanstime.org/Hash/hash_lists/?types=ifs' var options = { method: 'POST', mode: 'cors',//跨域 headers: { 'Content-T
为什么说组合优于继承？
在编程中，继承和组合是用于在面向对象语言中设计和构建类和对象的两种基本技术。 继承，它允许一个类（称为派生类或子类）从另一个类（称为基类或超类）继承属性和行为。换句话说，子类“是”超类的一种类型。它建立了一种“是”关系。例如，如果我们有一个类“Animal”和一个类“Dog”，则“Dog”类继承自“Animal”，因为狗是一种动物。 组合，涉及使用其他对象作为组件来构建对象。类不是继承属性和行
优于其他超导量子比特数千倍！猫态量子比特实现超过十秒的受控比特翻转时间
内容来源：量子前哨（ID：Qforepost） 文丨娴睿/慕一 排版丨沛贤 深度好文：2000字丨8分钟阅读 摘要：量子计算公司Alice & Bob和QUANTIC团队（国立巴黎高等矿业学院PSL分校、巴黎高等师范学院和法国国家信息与自动化研究所）在《Nature》上发布最新研究成果--通过研究猫态量子比特控制比特翻转时间从数毫秒大幅延长至数十秒，该方
优于InstantID！中山大学提出ConsistentID：可以仅使用单个图像根据文本提示生成不同的个性化ID图像
给定一些输入ID的图像，ConsistentID可以仅使用单个图像根据文本提示生成不同的个性化ID图像。效果看起来也是非常不错。 相关链接 Code:https://github.com/JackAILab/ConsistentID Paper：https://ssugarwh.github.io/consistentid.github.io/arXiv.pdf Demo:ht
Fuzzy C-Means (FCM) 聚类解析：为何它在某些场景下优于其他聚类算法
这里写目录标题 Fuzzy C-Means (FCM) 聚类解析：为何它在某些场景下优于其他聚类算法FCM聚类的基本原理**工作流程**：**数学表达**： 为何FCM优于其他聚类算法？**灵活的隶属度****鲁棒性****适用性广****优化空间** 应用实例结论 Fuzzy C-Means (FCM) 聚类解析：为何它在某些场景下优于其他聚类算法 聚类是数据分析中的一项基本
Python缓存神奇库cacheout全解，优于内存的性能
python的缓存库(cacheout) 项目: https://github.com/dgilland/cacheout 文档地址: https://cacheout.readthedocs.io PyPI(下载链接): https://pypi.python.org/pypi/cacheout/ TravisCI(下载链接): https://travis-ci.org/dgil
为什么Redis使用单线程 性能会优于多线程？
前言 在计算机领域，性能一直都是一个关键的话题。无论是应用开发还是系统优化，我们都需要关注如何在有限的资源下，实现最大程度的性能提升。Redis，作为一款高性能的开源内存数据库，因其出色的单线程性能而备受瞩目。那么，为什么Redis使用单线程性能会优于多线程呢？ 在探讨这个问题之前，我们必须先了解一下Redis的基本原理。Redis使用基于事件驱动的异步I/O模型，通过将请求队列放在内存中来避
TCP/IP网络编程之优于select的epoll（二）
基于epoll的回声服务端 在TCP/IP网络编程之优于select的epoll（一）这一章中，我们介绍了epoll的相关函数，接下来给出基于epoll的回声服务端示例。 echo_epollserv.c 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
TCP/IP网络编程之优于select的epoll（一）
epoll的理解及应用 select复用方法由来已久，因此，利用该技术后，无论如何优化程序性能也无法同时接入上百个客户端。这种select方式并不适合以web服务端开发为主流的现代开发环境，所以要学习Linux平台下的epoll。我们先来看TCP/IP网络编程之I/O复用的echo_selectserv.c echo_selectserv.c 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
System.currentTimeMillis()优于new Date().getTime()
许多人不知道在这两个怎样选择，其实很简单，如果你看过源码你就会明白了 public Date() {this(System.currentTimeMillis());} 在new Date的时候会通过System.currentTimeMillis()获取时间，所以在获取时间戳的时候使用System.currentTimeMillis()，性能也会提升，很小的了 根本就感觉不到 哈哈
YOLOv9改进策略：注意力机制 | SKAttention注意力效果优于SENet
💡💡💡本文改进内容：SKAttention输入自适应地调整其感受野大小的能力 yolov9-c-SKAttention summary: 987 layers, 73109830 parameters, 73109798 gradients, 256.5 GFLOPs 改进结构图如下： YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️
YOLOv7创新改进：SPPF创新涨点篇 | SPPELAN：SPP创新结合ELAN ，效果优于SPP、SPPF| YOLOv9
💡💡💡本文独家改进：新颖SPPF创新涨点改进，SPP创新结合ELAN，来自于YOLOv9，助力YOLOv7，将SPPELAN代替原始的SPPF SPPELAN结构图如下： 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点 收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_6377
【糖尿病视网膜病变分级-显著优于最先进的方法】DiffMIC：局部和全局分析 + 扩散模型医学图像分类
DiffMIC：基于扩散模型的医学图像分类方法 DiffMIC的核心思想糖尿病视网膜病变分级 网络结构去噪扩散模型：提升特征清晰度双粒度条件引导（DCG）：融合局部和全局分析条件特定的最大均值差异（MMD）正则化：增强局部及全局特征学习和一致性 训练推理总损失函数训练细节推理阶段 DiffMIC的核心思想 论文链接：https://arxiv.org/pdf/230
SpringBoot的约定优于配置，你的理解是什么？
我从4个点方面来回答。 首先，约定优于配置是一种软件设计的范式，它的核心思想是减少软件开发人员对于配置项的维护，从而让开发人员更加聚焦在业务逻辑上。 SpringBoot就是约定优于配置这一理念下的产物，它类似于Spring框架下的一个脚手架，通过SpringBoot，我们可以快速开发基于Spring生态下的应用程序。 基于传统的Spring框架开发web应用，我们需要做很多和业务开发无关并
Nat Commun | 性能优于传统生物标志物！基于网络生物学的机器学习方法可准确预测癌症患者免疫治疗反应...
免疫疗法通过激活人体的免疫系统来对抗癌细胞，主要包括免疫检查点抑制剂（ICI）、过继性细胞转移疗法（ACT）、肿瘤特异性疫苗等。与传统抗癌药物相比，其副作用较小。此外，免疫疗法还可以利用免疫系统的记忆和适应性，使受益于该疗法的患者能够获得持续的抗癌效果。 近年来，ICI极大地改善了癌症患者的临床治疗、提高了患者的生存率。但目前只有少数患者（约占30%实体肿瘤患者）可以从中受益，绝大多数患者对I
基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---自研CPMS注意力，效果优于CBAM ，助力自动驾驶（二）
💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入 自研CPMS注意力 mAP@0.5由原始的0.682提升至0.689 1.暗光低光数据集ExDark介绍 低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10
国产DeepSeek Coder 33B开源：创新代码AI，性能优于CodeLlama
引言 近日，国产AI领域迎来了一项重大突破：DeepSeek团队正式发布了DeepSeek Coder 33B模型，这一基于最新人工智能技术的代码生成模型不仅完全开源，而且在多项评测中显示出优于同类产品CodeLlama的卓越性能。 Huggingface模型下载： https://huggingface.co/deepseek-ai AI快站模型免费加速下载： https://aifas
在设计原则中，为什么反复强调组合要优于继承？
今日推荐21 款 yyds 的 IDEA插件这 56 个代码注释让我笑吐了注解+反射优雅的实现Excel导入导出（通用版）Fluent Mybatis 牛逼！Nginx 常用配置清单这玩意比ThreadLocal叼多了，吓得我赶紧分享出来。 面向对象编程中，有一条非常经典的设计原则，那就是：组合优于继承，多用组合少用继承。同样地，在《阿里巴巴Java开发手册》中有一条规定：谨慎使用继承的方式进
ResNet被全面超越了！是那个Transformer干的，依图科技开源“可大可小”T2T-ViT，轻量版优于MobileNet...
点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶 重磅干货，第一时间送达 作者丨Happy 审稿｜邓富城 转载自丨极市平台 极市导读 又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers
Supermicro公司采用Skylake芯片 性能优于Broadwell微架构
Supermicro公司将发布更多Skylake CPU服务器主板产品以在处理速度方面打压竞争对手，很明显该公司的工程技术团队能够更好地发挥Skylake性能优势，同时解决了更为复杂的锁扣难题。 Skylake晶片 Skylake是英特尔公司的第六代酷睿处理器，采用14纳米制程并超越了Broadwell微架构。英特尔方面指出，Skylake将在单插槽服务器与工作站系统当中采用至强处理器E3 v
YOLOv8优化策略：自适应改变核大小卷积AKConv，效果优于标准卷积核和DSConv |2023.11月最新成果
🚀🚀🚀本文改进： AKConv 中，通过新的坐标生成算法定义任意大小的卷积核的初始位置。 为了适应目标的变化，引入了偏移量来调整每个位置的样本形状。 此外，我们通过使用具有相同大小和不同初始采样形状的 AKConv 来探索神经网络的效果。 AKConv 通过不规则卷积运算完成高效特征提取的过程，为卷积采样形状带来更多探索选择。 直接代替标准卷积使用 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏
性能优于BERT的FLAIR：一篇文章入门Flair模型
文章目录 What is FLAIR？FLAIR ModelContextual String Embedding for Sequence Labelingexample FLAIR Application AreaSentiment AnalysisNamed Entity RecognitionText Classification FLAIR一、什么是FLAIR？二、FLAIR L
权威学术期刊《瘾》最新研究：电子烟戒烟效果优于其他方法
英国伦敦玛丽女王大学最新研究表明，对那些长期以来无法戒烟的人来说，电子烟比起传统药物辅助方法和尼古丁代替疗法，更能帮助烟民戒烟。该论文近期发表在了行为成瘾研究方面顶级学术期刊《瘾》上。 该论文表示，在英国，大部分去寻求医疗手段帮助的烟民往往都无法成功，有80%在医院尝试了各种戒烟手段的烟民，会在一年后重新吸烟。 如何既满足烟民对尼古丁的依赖，又减少烟草燃烧带来的伤害？这不是一个新命题。很早以前
一篇新的Capsule论文：优于基准CNN（ICLR 2018盲审中）
近日，Geoffrey Hinton 那篇备受关注的 capsule 论文终于公开了，这是 Hinton 对未来人工智能形态的新探索，得到了人工智能领域的广泛关注。而现在基于 Capsule 的新研究成果也已经出现。这里介绍的就是一篇正处于双盲评审阶段的关于 Capsule 的 ICLR 2018 论文（目前论文作者未知）。机器之心对该论文进行了摘要介绍，论文全文请访问以下链接。 论文地