关于java注解

多仓智能订单路由与动态优化方案设计 现在有很多商家会有多个仓库,并分布在不同的城市中,当用户下单后会根据商品库存及订单信息将订单分配到对应的仓库进行发货,如就近原则,本期基于多仓库设计一套订单路由方案,包含核心逻辑、规则优先级和实施方案,适用于多仓协同的订单自动分配场景 阅读详情

关于java注解的和选项详细解释

元始注解
@Target 表示该注解用于什么地方,可选的 ElemenetType 参数包括: 
ElemenetType.CONSTRUCTOR 构造器声明 

ElemenetType.FIELD 域声明(包括 enum 实例) 
ElemenetType.LOCAL_VARIABLE 局部变量声明 
ElemenetType.METHOD 方法声明 
ElemenetType.PACKAGE 包声明 
ElemenetType.PARAMETER 参数声明 
ElemenetType.TYPE 类,接口(包括注解类型)或enum声明
ElementType.ANNOTATION_TYPE        注解类使用

@Retention 表示在什么级别保存该注解信息。可选的 RetentionPolicy 参数包括: 
RetentionPolicy.SOURCE 注解将被编译器丢弃 
RetentionPolicy.CLASS 注解在class文件中可用,但会被VM丢弃 
RetentionPolicy.RUNTIME VM将在运行期也保留注释,因此可以通过反射机制读取注解的信息。 

@Documented 将此注解包含在 javadoc 中 

@Inherited 允许子类继承父类中的注解

使用LSTM(长短期记忆)模型处理文本数据的典型流程 对于序列到序列的任务(如机器翻译),可以使用LSTM的隐状态来生成目标序列。这些向量捕获了词之间的语义关系,每个词都被表示为一个高维空间中的点,语义上相似的词在向量空间中彼此靠近。这通常是通过创建一个词汇表(vocabulary)来实现的,词汇表中的每个词都会被分配一个唯一的数字ID。:由于LSTM等循环神经网络(RNN)需要固定长度的输入,所以需要将不同长度的句子填充到相同的长度。由于计算机不能直接理解连续的文本,第一步是将文本分割成独立的词或标记(token)。:将词嵌入作为输入传递给LSTM模型。 阅读详情

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Psuso_
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