- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 轻量级网络应用 服务生活
MhZhou0412
生活
LostNet:AsmartwayforlostandfindMeihuaZhou,IvanFung,LiYang,NanWan,KekeDi,TingtingWangDuetotheenormouspopulationgrowthofcitiesinrecentyears,objectsarefrequentlylostandunclaimedonpublictransportation,inr
- YOLOv8改进 更换轻量级网络结构
学yolo的小白
UpgradeYOLOv8进阶YOLO目标检测深度学习
一、GhostNet论文论文地址:1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络,具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构,可以在计算资源有限的设备上运行,并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路,采用了Ghost模块来减少网络参数数量,从而减少计算量并提高模型
- 图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解
牙牙要健康
深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(ProgressiveLearningwithadaptiveRegularization)EfficientNet_V2的模
- 3.2 ThunderNet思考
深度学习模型优化
1设计思想ThunderNet的优化目标是二阶段检测器中计算开销大的结构。在backbone部分,设计了轻量级网络SNet;在detection部分,借鉴Light-HeadR-CNN的思路,并进一步压缩RPN和R-CNN子网络。为了避免性能的衰退,设计了2个高效的结构CEM和SAM来改善性能。2网络架构图1ThunderNet网络架构ThunderNet的输入是分辨率的图像。Backbone部分
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言EfficientNet_V1讲解问题辨析(ProblemFormulation)缩放尺寸(ScalingDimensions)复合缩放(CompoundScaling)Efficie
- Coap在Andorid中的简单应用
秦汉春秋
AndroidJavacaliforniumcoap广播
Andlink设备使用了Coap来进行配网和一定的数据交互,因此记录一下。Coap协议Coap可以简单理解为是为了在物联网场景下实现web功能而产生的一种轻量级网络协议;主要特点有使用UDP方式传输以及基于REST等。coap协议的服务地址和http的url类似:coap://192.168.52.101:5683/qlink/request也同样接收POST/GET/PUT/DELETE等请求;
- 暗光增强——Zero-DCE网络推理测试
佐咖
暗光增强增强现实
目录一、Zero-DCE方法1.1网络优点1.2网络适用场景1.3网络不适用场景二、源码包三、测试四、测试结果五、推理速度六、总结一、Zero-DCE方法Zero-DCE(Zero-ReferenceDeepCurveEstimation)是一种用于低光照增强的网络。1.1网络优点无需参考数据:Zero-DCE不需要任何配对或非配对的数据进行训练,这避免了过拟合的风险。轻量级网络:Zero-DCE
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解前言ShuffleNet_V2讲解四条实用指导思想G1:相等的通道宽度可以降低存储访问成本G2:大量的分组卷积数量会增加存储访问G3:网络碎片化会降低并行度G4:元素级操作是不可忽略的Shuffl
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解前言ShuffleNet_V1讲解groupconvolution(分组卷积)ChannelShuffle(通道混洗)ShuffleNetUint(ShuffleNet基础单元)ShuffleNe
- 【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进:融合高效轻量级网络结构GSConv,减轻模型复杂度的同时保持检测精度!(内含源代码,超详细改进代码流程)
弗兰随风小欢
目标检测实验系列目标检测YOLO人工智能YOLOv5GSConvSCI论文计算机视觉
自我介绍:本人硕士期间全程放养,目前成果:一篇北大核心CSCD录用,两篇中科院三区已见刊,一篇中科院三区在投。如何找创新点,如何放养过程厚积薄发,如何写中英论文,找期刊等等。本人后续会以自己实战经验详细写出来,还请大家能够点个关注和赞,收藏一下,谢谢大家1.文章主要内容本篇博客主要涉及将GSConv融合到YOLOv5模型中。通过GSConv替换普通的卷积结构,减轻模型复杂度的同时保持检测精度。(通
- CoordAttention解读
周先森爱吃素
论文解读CoordAttention
简介在轻量级网络上的研究表明,通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升,但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此,新加坡国立大学的QibinHou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制,该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中,称为coordinateattention(简称CoordAttention,下文也称CA),该论文已被CVPR2021收录。不同于通道
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解前言MobleNet_V3讲解SE模块(SqueezeExcitation)重新设计激活函数反向残差结构(InvertedResiduals)重新设计耗时层结构MobleNet_V3模型结构Mob
- 图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析
Together_CZ
网络深度学习人工智能
在前面的很多博文中,我们不止一次提到过,在实际业务项目开发过程中,我们会经常使用到轻量级的网络模型,本文主要是总结梳理前面经常使用到的一些轻量级的图像识别模型。【MobileNetv1】MobileNetv1是一种轻量级的卷积神经网络(CNN)架构,由Google团队在2017年提出。它的设计初衷是为了在移动设备上实现高性能的图像识别和物体检测任务,同时降低模型的计算量和内存占用。MobileNe
- 轻量级网络结构的目标检测算法——Yolov8介绍
LittroInno
目标跟踪人工智能计算机视觉yolov8
1.Yolov8算法概述Yolov8是一种目标检测算法,它通过独特的双路径预测和紧密的连接的卷积网络进行目标检测。该算法采用了轻量级网络结构,同时保持了较高的性能,因此具有高效的特点。此外,Yolov8还采用了级联和金字塔的思想,使算法能够处理不同大小的目标。在Yolov8中,目标检测任务被分解为两个独立的子任务,即分类和定位。每个子任务都有自己的网络路径,这使得算法能够更好地处理不同大小的目标。
- 阅读笔记 | Edge-Cloud Polarization and Collaboration: A Comprehensive Survey for AI
一条独龙
笔记笔记edge人工智能
内容概要这篇是一篇综述性文章,主要关于云计算、边缘计算以及边云协同计算在人工智能方面的进展。论文的主要内容如下:云计算AI:讨论了用于云计算的CPU、GPU、TPU和DPU等硬件。介绍了计算机视觉、自然语言处理和网络服务等领域基于云计算的AI模型。边缘计算AI:概述了用于边缘计算的VPU、边缘TPU、移动GPU和神经处理单元等硬件。探讨了轻量级网络架构设计、模型压缩等技术来满足边缘计算的限制。边缘
- Android使用Okhttp进行数据交互
全栈开发Dream
前言在遇到Android数据交互的情况时,思考过采取什么方式,在经过一段时间的学习,最终采取Okhttp这一个轻量级网络框架。1、工具类实现publicclassOkHttpUtil{publicfinalstaticStringTAG="OkHttpUtil";publicfinalstaticintCONNECT_TIMEOUT=60;publicfinalstaticintREAD_TIME
- 轻量级网络之mobilenet v1
GEETEST极验
论文分享萝卜兔编辑整理卷积神经网络广泛应用在各种任务,比如图像分类、目标检测等,性能也越来越好,但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价,使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。本文针对传统卷积计算量大的缺点,对传统卷积模块进行了改进,该结构更高效,为在移动设备上部署带来了可能。RooflineModel在介绍具体的原理之前,我们先来与模型计算性能相关的几个概念:(1)计算量:
- CGNet: A Light-weight Context Guided Network for Semantic Segmentation
顾北向南
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1811.08201代码地址:https://github.com/wutianyiRosun/CGNet1.摘要本文提出了一种新颖的上下文引导网络(CGNet),它是一种用于移动设备语义分割的轻量级网络。我们首先提出了ContextGuided(CG)块,它学习了局部特征和周围环境的联合特征,并进一步改善了与全局背景的联合特征。基于CG块,我
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解
牙牙要健康
图像分类轻量级网络深度学习深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解前言MobleNet_V2讲解反向残差结构(InvertedResiduals)兴趣流形(Manifoldofinterest)线性瓶颈层(LinearBottlenecks)MobleNet_V
- 图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2
小酒馆燃着灯
图像分类机器学习深度学习分类人工智能python机器学习深度学习算法
ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3,从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++(旷视)在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构,论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作:pointwisegroupconvolution和channelshuffle,在保持精度的同时大大降低计算成本
- 轻量级网络--MobileNet V1、V2、V3(学习记录;完善ing)
Colinnnn2
论文阅读网络深度学习神经网络
MobileNet目录前言研究背景研究成果论文结构摘要论文精读1.MobileNetArchitecture1.1卷积块特点1.2深度可分离卷积1.3两者对比2.MobileNet超参数2.1宽度超参数2.2分辨率超参数3.MobileNetV23.1线性瓶颈层(LinearBottleneck)3.2逆残差结构(Invertedresiduals)3.3MobileNetV2网络结构3.4ReL
- 聊聊神经网络结构以及计算量和内存使用
Henry_zhangs
关于深度学习的smartpower神经网络人工智能深度学习
目录1.前言2.torchsummary3.torchstat3.1Conv层计算FLOPs和MAC3.2ReLU计算FLOPs和MAC3.3MaxPool计算FLOPs和MAC3.4fc计算FLOPs和MAC4.summary1.前言最近在看轻量级网络的paper,因此来简单聊聊神经网络计算量和使用内存的情况这里只计算两个参数FLOPs和MACFLOPs是神经网络执行一次前向传播的计算量,也就是
- 深度学习之基于YoloV5-Deepsort人物识别与追踪系统
雅致教育
深度学习python计算机毕业设计深度学习YOLO人工智能
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 YoloV5-Deepsort是一种基于深度学习的人物识别与追踪系统,具有较高的准确率和实时性能。YoloV5是一种目标检测算法,可以快速识别图像或视频中的不同目标。它采用了轻量级网络结构,并通过从预训练模型中进行微调来提高检测精度。相比于之前的版本,YoloV5在保持准确
- MobileNetV3
nice-wyh
人工智能机器学习
相对重量级网络而言,轻量级网络的特点是参数少、计算量小、推理时间短。更适用于存储空间和功耗受限的场景,例如移动端嵌入式设备等边缘计算设备。因此轻量级网络受到了广泛的关注,其中MobileNet可谓是其中的佼佼者。MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累,性能和速度都表现优异,MobileNetV3参数是由NAS(networkarchitecturesearch)搜索获取的,又继承的V1
- opencv dnn模块 示例(19) 目标检测 object_detection 之 yolox
aworkholic
OpenCVopencv实例源码演示opencvdnn目标检测yolox
文章目录0、前言1、网络介绍1.1、输入1.2、Backbone主干网络1.3、Neck1.4、Prediction预测输出1.4.1、DecoupledHead解耦头1.4.2、Anchor-Free1.4.3、标签分配1.4.4、Loss计算1.5、Yolox-s、l、m、x系列1.6、轻量级网络研究1.6.1、轻量级网络1.6.2、数据增强的优缺点1.7、Yolox的实现成果1.7.1、精度
- SqueezeNet 一维,二维网络复现 pytorch 小白易懂版
浩浩的科研笔记
Pytorch深度学习一维网络网络pytorch人工智能
SqueezeNet时隔一年我又开始复现神经网络的经典模型,这次主要复的是轻量级网络全家桶,轻量级神经网络旨在使用更小的参数量,无限的接近大模型的准确率,降低处理时间和运算量,这次要复现的是轻量级网络的非常经典的一个模型SqueezeNet,它由美国加州大学伯克利分校的研究团队开发,并于2016年发布。文章链接:https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf?source
- iOS AFNetworking 取消网络请求
忆江南的博客
IOS开发学习点滴AFNetworking
AFNetworking是我们常用的轻量级网络请求,文章的前提是你已经对AFNetworking有了基本的掌握。不太了解的,请链接iOS使用AFNetworking。一:唠唠叨叨。AFNetworking是建立在NSURLConnection和NSOperation等类库的基础之上的,取消的网络的请求的操作也就变得很简单。但AFNetworking又没有直接的给出我们取消的方式,这就需要我们添加。
- CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总(语义分割、目标检测、超分辨率、网络结构设计、训练策略等)...
我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术CV君汇总了过去一周计算机视觉领域新出的开源代码,涉及到图像增广、医学图像分割、图像恢复、目标检测、语义分割、超分辨率、显著目标检测、轻量级网络结构设计、网络规范化、标注工具等,其中有多篇来自CVPR2019与ICML2019的论文代码。希望对你有帮助~ICML2019mixup图像增广,噪声标签建模改进网络训练Unsupervisedlabelnoi
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:deathwknight@163.com)
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方