Arron_hou
Arron_hou

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- loss

【Semantic Segmentation】语义分割综述 -- loss

  • loss
    • ohem
    • focal-loss
    • [Lovasz-Softmax loss] A tractable surrogate for the optimization of theintersection-over-union measure in neural networks (CVPR 2018)

loss

ohem

focal-loss

[Lovasz-Softmax loss] A tractable surrogate for the optimization of theintersection-over-union measure in neural networks (CVPR 2018)

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 人工智能在fpga的具体应用_FPGA创意人工智能研发 校企合作培养专业人才 墨墨猪 人工智能在fpga的具体应用
    FPGA英特尔®FPGA与人工智能技术培训——成都信息工程大学站人工智能在21世纪初迎来以深度学习与大数据云计算为主导的第三次浪潮，在无人驾驶、医疗保健、工业等多个领域得到广泛应用。随着人工智能理论和技术日益成熟，FPGA在人工智能方面的应用也越来越多，特别对于需要分析大量数据的AI、大数据以及机器学习等研究领域。人工智能与FPGA的灵活应用，对人工智能专业人才培养提出了更高要求。英特尔®FPGA
  • 正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力 小赖同学啊 人工智能人工智能
    在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。正则化技术原理正则化是通过在损失函数中添加一个正则化项，来限制模型的复杂度，防止模型过拟合训练数据，从而提高模型在未见过数据上的泛化能力。正则化项通常与模型的参数相关，通过惩罚过大的参数值，使模型更加平滑和简单。常见方法L1正则化（Lasso正则化）原理：在损失函
  • 深度学习笔记线性代数方面，记录一些每日学习到的知识 肆—— 人工智能深度学习python
    记录一些每日学习到的新知识：torch：Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter：JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序，便于创建和共享程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和markdown。用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。只有一个轴的张量，形状只有一个元素torch.a
  • AI 在未来相机领域的应用前景如何？ 程序员Android 人工智能数码相机智能电视
    和你一起终身学习，这里是程序员Android人工智能（AI）在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步，AI正在重新定义手机摄影的可能性，并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景：经典好文推荐，通过阅读本文，您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率：AI通过分析多张连续拍摄的帧（
  • DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用人工智能
    DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈，有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。二、系统架构设计核心模块组成文本预处理模块深度学习评分引擎错误模式识别模块个性化反馈生
  • DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程) 一个处女座的程序猿 精选(人工智能)-中级深度学习人工智能tensorflow
    DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow，安装之前各种谷歌，各种百度，各种国内外资料，做了充分准备。目录安装思路1、tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn版本匹配官方推荐2、先解释一下cuda与cudannDL之IDE：深度学
  • 深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人 皮皮冰燃 深度学习深度学习人工智能LangGraph
    文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2调用图2.2裁剪历史信息2.2.1创建图2.2.2调用图3面向对象编程3.1定义类MyState3.2定义类AIChat3.3应用4附录4.1问题及解决tokenizer4.2参考附录1通用配置L
  • 数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理 调皮的芋头 数据挖掘人工智能AIGC计算机视觉
    好的，我将深入研究数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理，涵盖统计学基础、特征工程的数学方法、以及在机器学习和深度学习中的应用。我会整理相关数学公式和理论，包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、线性判别分析（LDA）、信息增益、互信息、方差分析等统计方法，并结合金融量化交易的实际应用，确保内容既有理论深度，又能落地实践。完成后，我会通知您！1.统计学基础：描述性统计、方差分析、相关性与
  • 【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络 HyperAI超神经 TVM神经网络人工智能深度学习TVMGPUNVIDIA语言模型
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
  • 【深度学习】PYTORCH框架中采用训练数据“CIFAR-10”实现RESNET50 别出BUG求求了 深度学习深度学习pytorchcifar-10resnet50神经网络
    一、ResNet网络结构二、基本块三、RESNET50代码实现resnet50.pyimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nnimportfunctionalasFclassResNet50BasicBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channel,outs,kernerl_size,stride,padding):s
  • 人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具 学步_技术 自动驾驶人工智能人工智能深度学习自动驾驶机器学习
    人工智能深度学习系列—深度解析：交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）在分类问题中的应用人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSELoss）在深度学习中的应用与实践人工智能深度学习系列—深入探索KL散度：度量概率分布差异的关键工具人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器人工智能深度学习系列—深度学习中的边界框回归新贵：GHM（GeneralizedH
  • 点云配准（点云拼接）论文综述 点云SLAM 点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
    点云配准（点云拼接）论文综述1.引言点云配准（PointCloudRegistration）是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务，其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系，形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
  • 从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4 山海青风 机器学习tensorflow人工智能
    探索深度学习1场景故事：小明的灵感前不久，小明一直在用传统的机器学习方法（如线性回归、逻辑回归）来预测学校篮球比赛的胜负。虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我
  • 【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍 知识靠谱 深度学习深度学习transformer人工智能
    【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理（N
  • GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络 算法资料吧！ 深度学习机器学习人工智能
    GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式，使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络？GAN的类型GAN的架构GAN是如何工作的？生成对抗网络（GAN）的应
  • golang深度学习-基础篇 老狼伙计 golang编程语言云原生学习笔记golang开发语言后端
    基础数据结构及类型字符型-stringstring是Go标准库buildin内置的一个基础数据类型。string是由8比特字节的集合，通常不一定是UTF-8编码的文本。string可以为空(长度为0)，但不会是nil。stringisthesetofallstringsof8-bitbytes,conventionallybutnotnecessarilyrepresentingUTF-8-enc
  • Golang深度学习 老狼伙计 golang编程语言云原生学习笔记golang开发语言
    前言在2009年，Google公司发布了一种新的编程语言，名为Go（或称为Golang），旨在提高编程效率、简化并发编程，并提供强大的标准库支持。Go语言的设计者们希望通过Go语言能够解决软件开发中的一些长期存在的问题，比如并发编程的复杂性、垃圾回收机制的效率以及跨平台的兼容性等。以下是Go语言的一些关键背景和特性：并发编程Go语言内置了并发原语，如goroutines和channels，这使得并
  • 37、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-2、自动梯度计算 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习人工智能自然语言处理
    importnumpyasnpclassTensor(object):'''importnumpyasnp：导入numpy库，用于处理数组相关操作。classTensor(object)：定义了一个名为Tensor的类，继承自object。__init__方法是类的构造函数，用于初始化Tensor对象：self.data=np.array(data)：将传入的data转换为numpy数组并存储在s
  • 基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解 深度学习&目标检测实战项目 深度学习uiYOLO目标检测人工智能
    引言随着人口老龄化的加剧，老年人的安全问题日益引起重视，跌倒事故是导致老年人伤亡的重要原因之一。为了降低跌倒事故的发生率和伤害程度，行人跌倒检测系统的研究变得愈加重要。本文将详细介绍如何基于YOLOv5构建一个行人跌倒检测系统，并设计相应的用户界面，结合深度学习技术实现实时检测。目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
  • 大模型学习路线与资源推荐 数字化转型2025 AI投资人工智能
    以下是基于多篇参考资料整理的大模型学习路线，涵盖从基础到进阶的完整学习路径，帮助您系统掌握大模型核心技术并应用于实际场景：一、基础阶段：构建核心知识体系编程与数学基础编程语言：优先学习Python，掌握其语法、数据结构及常用库（如NumPy、Pandas、PyTorch）37。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分是理解模型原理的基石，需重点掌握矩阵运算、概率分布等概念39。深度学习入门神经网
  • 机器学习与深度学习在辣椒病虫害识别中的集成分析（实验室环境） @@南风 农作物病害识别与分类深度学习机器学习神经网络
    Abstract背景:辣椒是世界上最重要的高价值蔬菜作物之一。然而，虫害和疾病感染是辣椒种植的主要限制因素。这些疾病无法根除，但可以加以处理和监测，以减轻损害。因此，采用基于图像的自动识别系统将有助于快速识别辣椒病害。从图像中提取的特征对于开发这样一个精确的识别系统至关重要。结果:本研究将传统方法提取的辣椒病虫害特征与基于深度学习方法提取的特征进行了比较。***共采集辣椒叶片图像974张，由5种病
  • python 语音转文本中文——DeepSpeech drebander python开发语言DeepSpeech
    DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎，基于深度学习技术，采用端到端架构，可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发，使用RecurrentNeuralNetwork（RNN）处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进
  • [C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型 FL1623863129 深度学习c++opencvYOLO
    yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的，而OpenCV本身并不直接支持加载和运行PyTorch模型。然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
  • 无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2 nenchoumi3119 无人机实战无人机
    这篇文章介绍了如何在本地运行Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成RGBD图像，可以用来无人机避障与SLAM。Step1.拉取Depth-AnythingV2源码与模型下载官方仓库提供了两种方式调用De
  • 深度学习笔记——循环神经网络RNN 好评笔记 补档深度学习rnn人工智能机器学习计算机视觉神经网络AIGC
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习文本特征提取的方法1.基础方法1.1词袋模型（BagofWords,BOW）工作原理举例优点缺点1.2TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFr
  • 终于明白了！人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系 大模型玩家 人工智能机器学习深度学习产品经理算法学习方法集成学习
    在当今快速发展的科技领域，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型（LargeModels）等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步，也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析，并探讨它们之间的联
  • 机器学习笔记——特征工程 好评笔记 补档机器学习笔记人工智能AIGC深度学习计算机视觉面试八股
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集文章目录热门专栏机器学习深度学习特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自
  • 基于UNet对DRIVE视网膜进行图像分割 海洋 之心 深度学习pytorch人工智能python
    前言大家好，我是阿光。本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。正在更新中~✨我的项目环境：平台：Windows10语言环境：python3.7编译器：PyCharmPyTorch版本：1.8.1项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】一、基于UNet对DRIVE视网膜进行图像
  • 针对视频内容进行检测开源项目 红豆和绿豆 开源音视频
    以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐：1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型，能够实时分析视频帧并给出概率值，判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目，支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码，限制检测范围，并支持多种视频源输入。3
  • 探秘 DeepSeek 硬件适配：GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析 FinkGO小码 深度学习程序人生算法语言模型数据分析学习方法经验分享
    一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中，硬件作为支撑技术腾飞的基石，其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架，在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。依托清华大学《DeepSeek：从入门到精通》这一宝贵知识载体，我们得以深入挖掘其底层适配逻辑，全方位展现DeepSeek在异构计算舞台上的精彩表现。二、GPU：深度
  • knob UI插件使用 换个号韩国红果果 JavaScriptjsonpknob
    图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
  • Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。   因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。   我也是第一次接触S
  • impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
    最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点： 根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
  • 求二进制数中1的个数 周凡杨 java算法二进制
    解法一： 对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。   public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
  • spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
    hibernate的sessionFactory配置： <!-- hibernate sessionFactory配置 --> <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
  • log4j.properties 使用 510888780 log4j
    log4j.properties 使用 一.参数意义说明 输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误 主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息 配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
  • Spring mvc-jfreeChart柱图（2） 布衣凌宇 jfreechart
    上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。 第一步：导包 第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
  • 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
    PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
  • maven 之 cobertura 简单使用 antlove maventestunitcoberturareport
    1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
  • 程序的执行顺序 百合不是茶 JAVA执行顺序
          刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧   代码如下;     经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
  • 设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xmlsession失效监听器
    在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
  • java jvm常用命令工具 bijian1013 javajvm
    一.概述         程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:       &nbs
  • 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
    Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
  • mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
        我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.     在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
  • nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
    因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
  • java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
    public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
  • EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
    本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器     类可以通过
  • [宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
       从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？    一组星体组成星座  向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说  一组频率就代表一个时空的入口    那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
  • ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
    因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql， 但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
  • Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajaxasync
    Ajax正确但是请求不到值解决方案   解决方案：1 .     async: false ,    2.     设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！   例如：   $.ajax({     &
  • windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHPInstallmemcache
    Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
  • iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
    iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759   下面是我回复的内容：   结合自己情况聊下iOS学习建议，
  • Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript闭包
    1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述 要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题 内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
  • yum安装mysql5.6 haisheng mysql
    1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm   2、yum install mysql   3、yum install mysql-server   4、vi /etc/my.cnf   添加character_set_server=utf8
  • po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 javaBOVODAOPOJOpo
        JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
  • java设计模式 kerryg java设计模式
    设计模式的分类：    一、 设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
  • [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇 木头.java springwebserviceCXF
    Spring 版本3.2.10 CXF 版本3.1.1 项目采用MAVEN组织依赖jar 我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
  • Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标 qindongliang1922 工作感悟人生
    身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
  • linux打开最大文件数量1,048,576 tianzhihehe clinux
    File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often  considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
  • java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释 衞酆夼 javaVOBOPOJOpo
    PO:persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象 封装业务逻辑的java对象
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他