- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
神经网络15044
python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- 机器学习初学者理论初解
Mikhail_G
机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸?为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品?这些“智能”背后,都藏着一位隐形高手——机器学习(MachineLearning)。一、什么是机器学习?简单说,机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫:不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”,而是给他看100张猫狗照片,让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序:输入规则+数据→输出结果(例:按“温
- 迁移学习:知识复用的智能迁移引擎 | 从理论到实践的跨域赋能范式
大千AI助手
人工智能Python#OTHER迁移学习人工智能机器学习算法神经网络大模型迁移
让AI像人类一样“举一反三”的通用学习框架本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与基本概念迁移学习(TransferLearning)是一种机器学习范式,其核心思想是:将源领域(SourceDomain)学到的知识迁移到目标领域(TargetDomain),以提升目标任务的性能
- 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文,但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后,再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框,其对于旋转框的无角度(Angle-Free)处理方式,对于理
- 推荐项目: Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap
邱晋力
推荐项目:Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍Few-Shot-Adversarial-Learning-for-face-swap是一个基于PyTorch的开源实现,重演了三星AI实验室的一项前沿研究——“Few-ShotAdversarialLearningofReal
- Real-World Blur Dataset for Learning and Benchmarking Deblurring Algorithms
钟屿
深度学习
用于学习和评估去模糊算法的真实世界模糊数据集摘要近年来,针对相机抖动和物体运动模糊的单幅图像去模糊提出了许多基于学习的方法。为了将这些方法推广到真实世界的模糊场景,包含大量真实模糊图像及其对应的清晰真实图像(groundtruth)的数据集至关重要。然而,目前尚不存在这样的数据集,因此所有现有方法都依赖于合成数据集,这导致它们无法有效去除真实世界图像的模糊。在本工作中,我们提出了一个用于学习和评估
- 【人工智能99问】卷积神经网络(CNN)的结构和原理是什么?(10/99)
文章目录卷积神经网络(CNN)的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层(InputLayer)2.卷积层(ConvolutionalLayer)2.卷积层的核心机制:局部感受野与权值共享3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层(FullyConnectedLayer)5.输出层(OutputLayer)6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉(最核心场景)2.其
- 【CNN】卷积神经网络池化- part2
1.池化降采样,减少参数数量,避免过拟合,提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样,Subsampling)类似卷积操作,使用的也是一个很小的矩阵,叫做池化核,但是池化核本身没有参数,只是通过对输入特征矩阵本身进行运算,它的大小通常是2x2、3x3、4x4等,其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作,需要注意的是,池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
- lanqiaoOJ 4330:欧拉函数模板
hnjzsyjyj
信息学竞赛#算法数学基础欧拉函数
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/4330/learning/【问题描述】这是一道模板题。首先给出欧拉函数的定义:即φ(n)表示的是小于等于n的数中和n互质的数的个数。比如说φ(6)=2,当n是质数的时候,显然有φ(n)=n-1。【题目大意】给定n个正整数,请你求出每个数的欧拉函数。【输入格式】输入共两行。第一行输入一个整数表示n。第二行输入n个整数。【输
- lanqiaoOJ 2122:数位排序 ← 排序(自定义比较函数)
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/2122/learning/【题目描述】小蓝对一个数的数位之和很感兴趣,今天他要按照数位之和给数排序。当两个数各个数位之和不同时,将数位和较小的排在前面,当数位之和相等时,将数值小的排在前面。例如,2022排在409前面,因为2022的数位之和是6,小于409的数位之和13。又如,6排在2022前面,因为它们的数位之和相同
- lanqiaoOJ 2145:求阶乘 ← 二分法
hnjzsyjyj
信息学竞赛#分治算法与双指针算法二分法
【题目来源】https://www.lanqiao.cn/problems/2145/learning/【题目描述】满足N!的末尾恰好有K个0的最小的N是多少?如果这样的N不存在输出-1。【输入格式】一个整数K。【输出格式】一个整数代表答案。【输入样例】2【输出样例】10【评测用例规模与约定】对于30%的数据,1≤K≤10^6.对于100%的数据,1≤K≤10^18.【算法分析】●二分法的应用条件
- 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理:从边缘检测到特征抽象的逐层演进(附可视化工具与行业实战代码)
AI_DL_CODE
人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
摘要:卷积核是卷积神经网络(CNN)的核心组件,其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发,揭示卷积操作的空域-频域对偶性:空域卷积等价于频域乘积(F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}),解释边缘检测核(Sobel、Laplacian)的频域响应特性。通过特征可视化实验表明,CNN特征呈现逐层抽象规律:
- 回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
均方误差(MeanSquareError,MSE)和平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数,当误差在[−1,1][−1,1]之间时,SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE,能够快速的收敛;在其他的区间则近
- 基于深度学习的目标检测:从基础到实践
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
前言目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域中的一个核心任务,其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型,从理论基础到代码实现,带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念(一)目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
- 如何调整优化器的参数来优化神经网络性能?
Idividuals
深度学习神经网络机器学习pythonscikit-learn
不同优化器有不同的可调整参数,下面以常见的优化器为例,讲解如何调整其参数来优化神经网络性能:Adam优化器Adam优化器有几个关键参数:learning_rate(学习率)、beta_1、beta_2和epsilon。1.学习率(learning_rate)-作用:控制每次参数更新的步长。学习率过大,模型可能无法收敛,在最优解附近振荡甚至发散;学习率过小,训练速度会非常缓慢。-调整方法:通常初始值
- 人工智能入门指南:从基础概念到实际应用
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/north文章目录1.**人工智能的基本概念**1.1什么是人工智能?1.2人工智能的分类2.**人工智能的核心技术**2.1机器学习(MachineLearning)2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习(DeepLearni
- DETR革命:目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机(KELM)算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要:本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化,并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机(KernelBasedExtremeLearningMachine,KELM)是基于极限
- 神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目(1-9图片数字识别)
霖12
深度学习pytorch神经网络fpga开发人工智能机器学习
1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块,如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据集与图像预处理工具#定义CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):#PyTorch库中所有神经网络的“基础模
- 【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖:从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路
吴师兄大模型
深度学习入门到精通pythonpytorch开发语言人工智能CNN深度学习大模型
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络(PixelCNN)
盼小辉丶
生成式人工智能实战150讲深度学习生成模型aigc
生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络(PixelConvolutionalNeuralNetwork,PixelCNN)是于2016年提出的一种图像生成模型,其根据前面的像素预测下一个像素的概率来逐像素地生成图像,模型可以通
- 【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM(LSTM RNN 超长序列处理)
开始奋斗的胖子
机器学习RNNLSTM序列深度学习
原文地址http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/一个长的输入序列却只对应一个或者一小段输出就是我们经常说的序列标注和序列分类。主要包括下面一些例子:包含上千个词的文件情感分类(NLP)包含上千个时间状态的脑电痕迹分类(Medici
- 基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测
深度学习乐园
cnn人工智能神经网络
演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术,结合卷积神经网络(CNN)模型、ResNet模型和MobileNet模型,实现对驾驶员分心行为的自动检测。我们通过训练这些模型来识别不同的驾驶员分心行为,包括如发短信、通话、喝水等行为。使用的数据集包含驾驶员行为的图片,并且针对每个行为标注了相应的标签(例如"正常驾驶"、"右手发短信"等)。MobileNetV2是Google于2018
- KAIST:LLM混合递归推理
大模型任我行
大模型-推理优化人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- SPARKLE:深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
摘要:强化学习(ReinforcementLearning,RL)已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法(例如GRPO)已经展示了显著的经验性收益,但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白,我们引入了一个细粒度的分析框架,以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素:(1)计划遵循和执行,(2)问题分解,以及(3)改进的推理和知
- Python机器学习教程
Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区MachineLearning(ML)isbasicallythatfieldofcomputersciencewiththehelpofwhichcomputersyste
- 【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络
沫2021
参考链接:https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年,美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
- 边缘智能革命:嵌入式机器学习如何让万物“思考”
万能小贤哥
机器学习人工智能
当智能手表精准识别你的健身动作,工业传感器预测设备故障于毫秒之间,农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景,而是嵌入式机器学习(EmbeddedMachineLearning,或TinyML)正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命,正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习:定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器(MCU)、微处理器(
- Transformer:自注意力驱动的神经网络革命引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERtransformer神经网络深度学习google人工智能机器学习大模型
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构,其颠覆性创新在于:完全摒弃RNN/CNN:仅依赖自注意力机制(S
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&