在很多项目中,都采用的前后端分离的方式进行开发,经常遇到后台的long精度的数据到前端丢失不准确,显示效果为long类型(19位)的后几位为000,此时需要对long的字段进行设置,改变默认的返回类型,由long类型改变为string类型.所以需要全局自定义修改long类型的返回类型 using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Serialization; using System; namespace NetCore3WebApiTemplate.

1. 为帖子增加标题字段 POST /forum/article/_bulk { "} } { "doc" : {"title" : "this is java and elasticsearch blog"} } { "} } { "doc" : {"title" : "this is java blog"} } { "} } { "doc&qu

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公司最近开发的一个微信语音红包,就是前些时间比较火的包你说红包小程序.如何提高识别的精准度呢. 在说精准度之前,先大概说下整个语音识别的开发流程.前面我有文章已经说到过了.具体我就不谈了.一笔带过. 先是通过小程序前端调动语音录制功能拿到客户说的语音,比如mp3格式,然后通过百度的语音识别算法,转为文字.具体看百度语音识别的接口.地址http://yuyin.baidu.com/docs/asr/188 返回的格式如下: // 成功返回 { "err_no": 0, "err

错误信息: “System.Data.Entity.Core.EntityCommandExecutionException”类型的异常在 EntityFramework.SqlServer.dll 中发生,但未在用户代码中进行处理. 其他信息:执行命令定义时出错.有关详细信息,请参阅内部异常. 跟踪代码找到详细信息: Entity Framework已有打开的与此Command相关联的DataReader,必须首先将它关闭. EF内部是使用DataReader作为资料存取,所以如果没关闭连接就

主要知识点: 召回率的慨念 精准度的慨念 match和近似匹配混合使用方法         召回率(recall):比如你搜索一个java spark,总共有100个doc,能返回多少个doc作为结果,就是召回率. 精准度(precision):比如你搜索一个java spark,能不能尽可能让包含java spark,或者是java和spark离的很近的doc的分数越高排在最前面. 直接用match_phrase短语搜索,会导致必须所有term都在doc field中出现,而且距离在slop限

首先请求到的数据都会变成字符串,先将字符串转化为double类型 p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 17.0px Menlo; color: #ffffff } span.s1 { color: #de38a6 } span.s2 { } span.s3 { color: #00b1ff } double fdouble = [str doubleValue]: 然后再设置小数点后的位数 [NSString stringWithForma

此博客仅作于平时开发所遇到的问题记录,不做他用,描述可能不好,自己看懂即可~~ resultMap配置返回时间类型时,发现数据库时间是精确到秒的,但是返回给javabean之后丢失时分秒的信息,只有日期,时分秒为00:00:00 原因为配置了date 将jdbcType="DATE"配置删掉就可以返回日期和时分秒信息了

介绍 有许多种方式可以用来考虑构建应用的类型,通常类型用来描述一个特定的执行模型或者基于此的应用.举例说:控制台应用(Console Application).Web应用(Web Application)等等.所有这些类型的应用都可以用.NET Core来创建..NET Core本身就是一个通用的开发平台.但是要赋予.NET Core跨平台的特性,.NET Core仍要需要一个角来发掘应用的类型,这被称为:应用的可移植性(application's portablility).可移植性本质上意味

在后台php中,金额保留两位小数.但是前端显示精度丢失,出现了14位小数的奇怪现象.本来以为是前端js解析之后出现的问题.检查之后发现json_encode()之后就出现了. 原始的值: array(4) { ["data"]=> array(2) { ["saled"]=> object(Illuminate\Database\Eloquent\Collection)#1235 (1) { ["items":protected]=&

有时候后端向前端传输Long类型,数字过长会出现丢失精度的问题 比如后端传来的是这样一个长数字串 那么前端的弹窗显示的是  可以将这个长数字串转为字符串类型的数据,可以防止精度丢失的情况 配置一个对象转换器 点击查看代码 import com.fasterxml.jackson.databind.Deseriali

Analyze 静态分析工具中显示 大量的CF类型指针 内存leak 问题   今天使用Analyze 看了下项目,   解决办法,项目中使用了ARC,OC的指针类型我们完全不考虑release的问题,但是使用CF 的地方就不同,CF类型的指针我们是采用__bridge** 处理的,但是处理的时间还是出现了内存泄漏, CFArrayRef results = ABAddressBookCopyArrayOfAllPeople(addressBook);   使用了必须采用CFRelease(re

Hashtable 是一个很常见的数据结构类型,前段时间阿里的面试官说只要搞懂了HashTable,hashMap,HashSet,treeMap,treeSet这几个数据结构,阿里的数据结构面试没问题. 一查才发现,这里面的知识确实不少,都很经典,因此做一个专题 通过此文章,可以了解到一下内容(我去美团,京东,阿里基本每次都问这几个问题) (1) Hashtable的存储结构 (数组+链表) (2)Hashtable的扩容原理,扩容因子0.75,bucket的初始大小11.(扩容的函数为2N+

论文下载链接:http://pan.baidu.com/s/1gd86HXp 以下转载自36kr. 认脸对于人来说不是什么难事,除非是韩国小姐才需要最强大脑.但是计算机做同样的事情就要困难得多了.不过 Facebook 正在尝试让计算机赶上人的能力,据其名为 DeepFace 项目的结果,Facebook 人脸识别技术的识别率已经达到了 97.25%,而人在进行相同测试时的成绩为 97.5%,可以说已经相差无几. Facebook 进行此项研究的项目叫做DeepFace,项目利用了计算机视觉.人

1. TP , FP , TN , FN定义 TP(True Positive)是正样本预测为正样本的数量,即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP(False Positive)是负样本预测为正样本的数量,误报:即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN(True Negative)是本为正,错误的认为是负样本的数量,漏报:遗漏的Ground truth区域 TN(False Negative)是本为负,正确的认为是负样本

学习刘铁猛老师<C#语言入门详解>视频,针对其中重点知识点进行总结. 1.什么是类型? 类型又称为数据类型(Data Type),数据类型在数据结构中的定义是一个值的集合以及定义在这个值集上的一组操作. 可以简单理解为数据在内存中存储的“型号”:小内存容纳大尺寸数据会丢失精准度,发生错误:而大内存容纳小尺寸数据会导致浪费. 还应注意编成语言的数据类型与数学中的数据类型不完全相同,例如数学中 3/4=0.75 而在C# 语言中 3 /4 =0. 不同的编程语言对数据类型的约束程度不一样,所以有强

Java-从Double类型精度丢失认识BigDecimal 参考资料 https://www.jianshu.com/p/07e3eeb90f18 https://zh.wikipedia.org/wiki/IEEE_754 https://docs.oracle.com/javase/7/docs/api/java/math/BigDecimal.html Double类型丢失精度 public static void main(String[] args) { double value =

#寄宿图 >图片胜过千言万语,界面抵得上千图片  ——Ben Shneiderman 我们在第一章『图层树』中介绍了CALayer类并创建了一个简单的有蓝色背景的图层.背景颜色还好啦,但是如果它仅仅是展现了一个单调的颜色未免也太无聊了.事实上CALayer类能够包含一张你喜欢的图片,这一章节我们将来探索CALayer的寄宿图(即图层中包含的图). ##contents属性 CALayer 有一个属性叫做`contents`,这个属性的类型被定义为id,意味着它可以是任何类型的对象.在这种情况下,

在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语义相似度,这里主要体现在两个方面:召回和排序. 在召回时,传统的文本相似性如 BM25,无法有效发现语义类 query-Doc 结果对,如

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600