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Java踩坑记系列之BigDecimal

在java.math包中提供了对大数字的操作类,用于进行高精确计算,如BigInteger,BigDecimal类。而平常我们开发中使用最多的float和double只能适用于一般的科学和工程计算,如果要在比较精确的计算方面如货币,那么使用float和double会相应的丢失精度,因此用于精密计算大数字的类BigDecimal就必不可少了。所以BigDecimal适合商业计算场景,用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。但是BigDecimal的使用并不像float和double那样,使用不当造成的后果更严重,下面就来看下我们项目中踩过BigDecimal的坑: 一.BigDecimal的初始化精度丢失问题 先来看下面代码的运行结果: BigDecimal bd1 = new BigDecimal(0.1); System.out.println("bd1="+bd1); BigDecimal bd2 = new BigDecimal("0.1"); System.out.println("bd2="+bd2); BigDecimal bd3 = BigDecimal.val...

基于深度学习的推荐系统

作者|James Loy 编译|VK 来源|Towards Data Science 传统的推荐系统基于聚类、最近邻和矩阵分解等方法。然而,近年来,深度学习在从图像识别到自然语言处理等多个领域取得了巨大的成功。推荐系统也得益于深度学习的成功。事实上,如今最先进的推荐系统,比如Youtube和Amazon的推荐系统,都是由复杂的深度学习系统驱动的,而不是传统方法。 本教程 在阅读了许多有用的教程,这些教程介绍了使用诸如矩阵分解等传统方法的推荐系统的基础知识,但我注意到,缺乏介绍基于深度学习的推荐系统的教程。在本教程中,我们将介绍以下内容: 如何使用PyTorch Lightning创建自己的基于深度学习的推荐系统 推荐系统中隐式反馈与显式反馈的区别 如何在不引入偏差和数据泄漏的情况下训练测试分割数据集以训练推荐系统 评估推荐系统的指标(提示:准确度或RMSE不合适!) 数据集 本教程使用MovieLens 20M数据集提供的电影评论,这是一个流行的电影评分数据集,包含1995年至2015年收集的2000万部电影评论。 如果你想查看本教程中的代码,可以查看我的Kaggle Notebook...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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