- 灾难性遗忘问题(Catastrophic Forgetting,CF)是什么?
Chauvin912
机器学习算法科普学习方法
灾难性遗忘问题(CatastrophicForgetting,CF)是什么?在深度学习和人工智能领域中,“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)是指当神经网络在增量学习(IncrementalLearning)或持续学习(ContinualLearning)过程中遇到新任务时,往往会显著遗忘之前所学的任务知识。这种现象在需要模型长期积累知识的应用场景中尤为显著,如自动驾驶、机
- 机器学习中的增量学习(Incremental Learning,IL)策略是什么?
Chauvin912
机器学习算法科普机器学习学习人工智能
机器学习中的增量学习(IncrementalLearning,IL)策略是什么?在当今快速发展的数据驱动世界中,传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化,模型需要不断更新,以保持其预测能力和适应性。然而,频繁的重新训练不仅耗费大量资源,还会导致模型丧失对旧数据的记忆,这被称为“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)现象。为解决这一问题,增量学习(I
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 如何利用增量学习的方法来解决灾难性遗忘的问题?
AlphaFinance
机器学习学习机器学习深度学习
增量学习是一种逐步学习新数据的方法,通过在新数据上更新模型而不是从头开始训练。这种方法在很大程度上可以缓解灾难性遗忘问题,因为它试图在学习新知识的同时保留已有知识。以下是一些使用增量学习解决灾难性遗忘问题的策略:记忆回放:记忆回放是一种常用的解决灾难性遗忘问题的方法。它通过存储一些先前学习过的样本,并在训练新数据时将这些样本与新数据混合,从而使模型能够回顾并巩固已学习的知识。这有助于在学习新任务时
- Obsidian与SuperMemo联用(四)
来自知乎的一只小胖子
在之前系列文章中,我有讲解了SuperMemo在学习场景中与其它软件协同的操作流程,包括如何在SuperMemo中导入Obsidian笔记进行增量学习的具体操作。很快几个月过去了,通过对Obsidian软件这段时间的使用和学习,我现在对两个软件的结合使用又有了一些新的想法,因此便有了此文。如果你还未阅读原文,可参考如下原文链接,来了解SuperMemo在学习中的协同使用流程:一只小胖子:Super
- 增量学习时,通过网络快速搜索关键词的快捷键是什么?
菜五
(2019-02-02-周六04:55:05)Ctrl+f3要快速搜索有关您正在阅读的主题的文章,请选择文本的一部分,按Ctrl+F3并选择谷歌
- 深度学习笔记:灾难性遗忘
UQI-LIUWJ
机器学习笔记
1灾难性遗忘介绍当神经网络被训练去学习新的任务时,它可能会完全忘记如何执行它以前学过的任务。这种现象尤其在所谓的“连续学习”(continuouslearning)或“增量学习”(incrementallearning)场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角2.1.1从梯度的视角看灾难性遗忘我们有两个不同任务的损失曲面,用平滑的曲面训练完之后,再在坑坑洼洼的曲面
- incremental learning(增量学习是什么意思)
:)�东东要拼命
CV基础知识1024程序员节机器学习人工智能目标检测deeplearning
有时候真的从ai的理解反复横跳,从一个不明觉厉ai的概念的小白到初识neuralnetwork的科研菜鸡。概念上跟着吴恩达大佬刷新了一下,其实只是看上去nn和大脑神经相似而已,本质上就是让机器给我们一个函数,一个“黑盒”,输进去data,出来我们想要的结果。增量学习(incrementallearning)从某种角度来说,有点契合我们人类持续不断地学习的状态,我们永远鼓励大家接受新事物,学习新知识
- Continual Learning/Lifelong Learning/Incremental Learning
Si_ang_
深度学习神经网络人工智能
一、浅谈持续学习持续学习(ContinualLearning)又叫终身学习(LifelongLearning)又叫增量学习(IncrementalLearning)。增量学习是可取的,因为它允许通过消除新数据到达时从头再训练的需要来有效地使用资源;通过防止或限制所需存储的数据量来减少内存使用,在施加隐私限制时也很重要;学习更接近于人类的学习。近年来,深度神经网络的增量学习出现了爆炸式增长。最初的工
- 连续学习(Continual Learning)或者增量学习的场景中,multiband和replay分别是什么?起到什么作用
马鹏森
机器学习基础学习
multiband和replay是两种不同的训练策略,通常用在处理连续学习或者增量学习的场景中。这些策略旨在解决新知识学习导致旧知识遗忘的问题,即所谓的灾难性遗忘。以下是multiband和replay两种策略的基本区别:Multiband:定义:multiband通常是指一种训练过程,其中模型被设计为可以同时学习和保持对多个任务或数据集的知识(同时学习新旧知识)。这种方法的目标是在整个训练过程中
- IJCAI2023 | 高效训练Transformers的方法
JOYCE_Leo16
Transformer深度学习transformer人工智能计算机视觉
来源:Google数据科学文章目录前言一、ComputationEffciency1.Optimization(优化器)2.Initialization(参数初始化)3.Sparsetraining(稀疏训练)4.Overparameterization(过参数化)5.Largebatchtraining(大批量训练)6.Incrementallearning(增量学习)二、DataSelecti
- 2024年原创深度学习算法项目分享
Jason160918
python机器学习目标检测人工智能自然语言处理计算机视觉
原创深度学习算法项目分享,包括以下领域:图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话,评论区私聊
- SuperMemo16有一小篇幅的文章,因它整合在“增量学习”内,所以不受人欢迎。 “增量学习”这篇文章,其篇幅之长,可当一本书来对待。
菜五
(2018-05-16-周三00:15:52)SuperMemo16有一篇短小的文章,但它不受欢迎,它与“增量学习”的文章结合在一起,这篇文章读起来就像一本小书(由于篇幅太长)。
- 除了items、主题和概念之外,您还可以在增量学习中使用任务。
菜五
(2018-11-19-周一15:41:42)除了items、主题和概念之外,您还可以在增量学习中使用任务。
- 近日思考()
坠金
目标识别/语义分割计算机视觉
科研过程的一些小思考,多半是自己还没能力实现的,如果有路过的大佬知道这些问题有解决的思路,请给我一点关键词,验证可行的请你喝咖啡~Q1:cv任务是否可以分阶段学习?类似婴儿有一定的多分类能力,但没见过苹果,给它新数据集但是只标签只有背景和苹果(可能包含以前见过的类别,但标记为背景)增量学习(IncrementalLearning)或继续学习(ContinualLearning)?对这块不太了解,查
- 63基于matlab的生物地理的优化器(BBO)被用作多层感知器(MLP)的训练器。
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab学习人工智能多种优化算法比较模式识别
基于matlab的生物地理的优化器(BBO)被用作多层感知器(MLP)的训练器。粒子群优化(PSO)、蚁群优化(ACO)、遗传算法(GA)、进化策略(ES)和基于概率的增量学习(PBIL)。计算了BBO-MLP、PSO、ACO、ES、GA和PBIL的分类精度并相互比较。输出每种算法的收敛曲线和分类精度。程序已调通,可直接运行。63模式识别多种优化算法比较(xiaohongshu.com)
- 《机器学习实战》1章-机器学习概览
一只勤劳的小鸡
机器学习人工智能机器学习
前言: 本文是对蜥蜴书第二版第一章学习概要。一、什么是机器学习利用经验E来学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则称为机器学习。-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。Ⅱ、按照是否动态增量学习(持续学习)在线学习不良的数据可能会使系统性能降低。批量学习Ⅲ、按研究对象基于实例学习基于模型学
- 【论文翻译】Faster ILOD:Incremental Learning for Object Detectors based on Faster RCNN
小张好难瘦
论文目标检测人工智能计算机视觉
FasterILOD:IncrementalLearningforObjectDetectorsbasedonFasterRCNNFasterILOD:基于FasterRCNN的目标检测器增量学习论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.03901.pdf代码地址:无目录Abstract1Introduction2ProblemFormulation3RelatedWork3
- 读书笔记-增量学习-EEIL_End-to-End Incremental Learning
谷粤狐
读书笔记机器学习人工智能深度学习神经网络计算机视觉
一篇2018年的论文:End-to-EndIncrementalLearning。为了使模型实现增量学习,把新、旧数据一起重新训练会导致时间、存储成本等一系列问题。作者提出的方法仅使用新数据与部分代表性的旧数据。基于Distillation知识蒸馏从旧数据中提取代表性样本、Crossentropy交叉熵学习新数据。题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类器和代
- 联邦类增量学习
王洛伊
学习
FCIL联邦类增量学习已经参与联邦学习的用户经常可能收到新的类别,但是考虑到每个用户自己设备的存储空间有限,很难对其收集到的所有类别都保存下足够数量的数据。这种情况会导致联邦学习模型对于旧类数据的性能遇到严重的灾难性遗忘。全局-局部遗忘补偿(GLFC)模型,同时从global和local俩个角度出发,尽可能的减弱灾难性遗忘,使联邦学习最终可训练一个全局增量模型。为了解决由于localclient的
- 增量学习分享
cqbelt
日记学习机器学习深度学习
增量学习主要应用于判别性任务。在这个场景中,分类任务是按顺序学习的。在序列的最后,判别模型应该能够记住所有的任务。从一个任务到下一个任务的简单的微调方法会导致灾难性遗忘,也就是说,无法在之前的任务上保持初始性能。之前提出的方法可以分为四种类型。第一种方法,称为排练,是保留以前任务的样本。这些样本可以用不同的方式来克服遗忘。该方法不能用于以前任务的数据不可用的场景。此外,这种方法的可扩展也会受到质疑
- sklearn 增量学习
吹洞箫饮酒杏花下
对于大数据集,在训练时会出现MemoryError。sklearn提供了几种办法,一是从根本上节省空间,二是流式读取,三是节省每次运行时的数据量。1.流式数据要给算法流式数据或小batch的数据。读入数据的一部分?2.特征提取或者降维sklearn提供了很多方法。3.增量学习算法sklearn中任何提供了partial_fit的函数的学习器都可以进行增量学习。运行数据的一部分。每次训练只有一个mi
- 【知识点】增量学习、在线学习、离线学习的区别
风等雨归期
学习
参考链接:https://www.6aiq.com/article/1613258706447?p=1&m=0离线学习常见的学习方式,一次性将所有数据参与进训练。离线学习完成了目标函数的优化将不会在改变了离线学习需要一次提供整个训练集时间和空间成本效率低发生数据变更或模型漂移需要从头开始训练离线学习模型稳定性高,方便做模型的验证评估在线学习在线学习,能够根据线上反馈数据,实时快速地进行模型调整,使
- 超越传统学习:揭秘增量学习的优势与挑战
机器学习深度学习
增量学习代表了学术界的一种动态方法,促进逐步和一致的知识同化。与向学习者提供海量信息的传统方法不同,增量学习将复杂的主题分解为可管理的片段。在机器学习中,增量方法训练人工智能模型逐步吸收新知识。这使模型能够保留并增强现有的理解,形成持续进步的基石。什么是增量学习?增量学习是一种教育方法,通过以可管理的小增量引入新数据,多年来逐渐积累知识。增量学习不是试图立即学习所有内容,而是将复杂的主题分解为更小
- yolo中迁移学习和增量学习的区别是什么,适用于什么情况
小镇种田家
yoloYOLO迁移学习学习深度学习
在YOLO中,迁移学习和增量学习是两种不同的训练策略,它们有着不同的应用场景和目的。1.迁移学习(TransferLearning):迁移学习是指将在一个任务上训练好的模型应用于另一个相关任务上。在YOLO中,迁移学习可以通过将在大规模数据集(如COCO数据集)上预训练的模型作为初始模型,然后在目标数据集(如自己的数据集)上进行微调训练。这样做的好处是,可以快速将模型适应到新数据集,从而节省训练时
- Unsupervised Recognition of Unknown Objects for Open-World Object Detection(论文解析)
黄阳老师
目标检测目标跟踪人工智能
UnsupervisedRecognitionofUnknownObjectsforOpen-WorldObjectDetection摘要2相关工作摘要开放世界目标检测(OWOD)将目标检测问题扩展到一个现实且动态的场景,要求检测模型能够检测已知和未知对象,并能够增量学习新引入的知识。当前的OWOD模型,如ORE和OW-DETR,侧重于将具有高物体性分数的区域标记为未知对象,它们的性能在很大程度上
- PROB: Probabilistic Objectness for Open World Object Detection(论文解析)
黄阳老师
目标检测人工智能计算机视觉
PROB:ProbabilisticObjectnessforOpenWorldObjectDetection摘要2相关工作摘要开放世界目标检测(OWOD)是一个新的、具有挑战性的计算机视觉任务,它弥合了传统的目标检测(OD)基准和现实世界中的目标检测之间的差距。除了检测和分类已知/标记的对象外,OWOD算法还应该能够检测新颖/未知的对象,这些对象可以进行分类和增量学习。在标准的OD中,不与已标记
- 【增量学习】Incremental Intent Detection for Medical Domainwith Contrastive Replay Networks
nlp_xiaobai
学习自然语言处理tensorflow深度学习机器学习
这篇2022年5月份的ACL文章出自于中科院Abstract传统的医疗意图检测方法需要固定的预定义意图类别。然而,由于现实世界中新的医学意图不断涌现,这样的要求并不现实。考虑到每次新数据和意图进入时存储和重新训练整个数据的计算成本很高,我们建议增量学习出现的意图,同时避免灾难性地忘记旧意图。我们首先为医疗意图检测制定增量学习。然后,我们采用基于记忆的方法来处理增量学习。我们进一步建议使用对比重放网
- 《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》笔记
luyanfcp
Introduce随着DNN的层数和节点个数越来越多,它面临着两方面的问题。一方面它的计算和存储成本越来越高,对一些及时性的程序带来了挑战(在线学习和增量学习);另一方面由于小型化设备越来越普及,小型设备对DNN越来越强。但由于体积和计算难度,DNN在小型设备上的部署也面临挑战。本文综述了最近几年ML、最优化、计算机体系结构、数据压缩、硬件设计等等方面对DNN加速和压缩方面的进展。本文讲这些进展分
- 机器学习的种类介绍
statr
现有的机器学习种类繁多,我们一般可以进行如下的分类标准:是否在人类监督下学习(监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习)是否可以动态的增量学习(在线学习和批量学习)是简单的将新的数据点和已知的数据点进行匹配,还是像科学家那样对训练数据进行模型检测,然后建立一个预测模型(基于实例的学习和基于模型的学习)这些标准之间并不排斥。一、监督学习和非监督学习根据训练期间接受的监督数量和监督类型,可以将机器学
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam