- Encoder、Decoder和Encoder-Decoder
lanmengyiyu
一点一滴NLP解码器编码器encoderdecodernlp
首先LLM有3种架构:Encoder-only、Decoder-only、encode-decode整体情况1、Encoder将可变长度的输入序列编码成一个固定长度的向量,比如在bert中应用的encoder,其实是输入和输出是等长的向量。通常情况下,encoder是用来提取特征的,因此更适合用于文本分类、情感分析等任务2、Decoder将固定长度的向量解码成一个可变长度的输出序列,经常比如gpt
- NLP实践——VQA/Caption生成模型BLIP-2的应用介绍
常鸿宇
生成模型自然语言处理计算机视觉自然语言处理BLIP多模态
NLP实践——VQA/Caption生成模型BLIP-2的应用介绍1.简介2.模型下载3.运行环境4.模型应用1.简介今天介绍一个跨模态模型,也是最近比较火的一个工作,叫做BLIP-2。很久很久之前我写过一个简单的imagecaption项目的介绍,那个模型原理比较简单,就是encode-decode模式,但是项目却不怎么好运行,而现在,随着技术的迭代升级,还有huggingface社区的加持,想
- H.264编码格式简单分析
huabiaochen
音视频h.264
本文记录一下H.264的编码格式。H.264官方文档。https://github.com/jiayayao/DataSheet/tree/master/encode-decode/h264。一、H.264编码格式H.264从层次来看分为两层:视频编码层(VCL,VideoCodingLayer)和网络提取层(NAL,NetworkAbstractionLayer)。VCL输出的是原始数据比特流(
- 注意力机制(二)
caiyun987
博客其他
本文参考自:原文地址导读目前采用编码器-解码器(Encode-Decode)结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示。在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RN
- 类ChatGPT代码级解读:如何从零起步实现transformer、llama/ChatGLM
v_JULY_v
chatgpttransformerllama
第一部分如何从零实现transformertransformer强大到什么程度呢,基本是17年之后绝大部分有影响力模型的基础架构都基于的transformer(比如,这里有200来个,包括且不限于基于decode的GPT、基于encode的BERT、基于encode-decode的T5等等)通过博客内的这篇文章《Transformer通俗笔记:从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、B
- BiSeNet V2网络结构详解
好好学图算
深度学习
语义分割中微观(细节)信息和宏观信息都很重要,一般浅层网络能够提取微观信息,而宏观信息提取需要很深的网络。这两个需求是相反的,如果设计成同一个网络可能会相互影响,纠缠不清,于是提出了一种双边网络,各自独立提取特征。DetailBranch:提取微观特征。关注图像细节。SemanticBranch:提取宏观特征。相当于将图像大致分块。通常语义分割都是encode-decode结构,encode主要就
- 注意力机制
菜虚空
循环神经网络p2p蓝桥杯gnu
目录1.引言2.attention机制1.引言因为encoder-decoder的预测精度有限,容易导致眉毛胡子一把抓,无法抓住重点2.attention机制attention机制就是将之前encode-decode中间只输入一个C变为在每个时间输入不同的CConditionalGenerationbyRNN&Attention_哔哩哔哩_bilibili(李宏毅)
- Transformer 网络
卡伊德
#机器学习神经网络自然语言处理神经网络深度学习
Transformer从整体框架来讲,Transformer其实就是encode-decode框架,即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂,经过了多次复杂计算。比如说,encode编码阶段,其内部整体框架如图所示。在图上可以看出,首先输入所有的向量,然后经过多次block的计算,最终得到相同数量的输出结果向量。其中每个block内部包含一层自注意力机制、一层全连接层。同样,在自注意力机制
- 神经网络学习笔记3——Transformer、VIT与BoTNet网络
RanceGru
深度学习神经网络学习transformer计算机视觉nlp
系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码文章目录系列文章目录A、Transformer模型一、细节补充1.并行计算2、BatchNorm和LayerNorm二、编码器-解码器(encode-decode)三、注意力机制Attention四、自注意力机制(Self-Atten
- 循环神经网络 RNN 详细图解!
Wang_AI
神经网络深度学习人工智能自然语言处理循环神经网络
神经网络是深度学习的载体,而神经网络模型中,最经典非RNN模型所属,尽管它不完美,但它具有学习历史信息的能力。后面不管是encode-decode框架,还是注意力模型,以及自注意力模型,以及更加强大的Bert模型家族,都是站在RNN的肩上,不断演化、变强的。这篇文章,阐述了RNN的方方面面,包括模型结构,优缺点,RNN模型的几种应用,RNN常使用的激活函数,RNN的缺陷,以及GRU,LSTM是如何
- 图像分割之U2-Net介绍
xuzz_498100208
深度学习机器学习神经网络pytorch
图像分割之U2-Net介绍论文:https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf代码:https://codeload.github.com/NathanUA/U-2-Net/zip/masterU2net是基于unet提出的一种新的网络结构,同样基于encode-decode,作者参考FPN,Unet,在此基础之上提出了一种新模块RSU(ReSidualU-blocks)
- 从RNN到Attention到Transformer系列-Encode-Decode(Seq2Seq)介绍及代码实现
Mr.小梅
深度学习知识总结ViTtransformerrnn深度学习
深度学习知识点总结专栏链接:深度学习知识点总结_Mr.小梅的博客-CSDN博客本专栏主要总结深度学习中的知识点,从各大数据集比赛开始,介绍历年冠军算法;同时总结深度学习中重要的知识点,包括损失函数、优化器、各种经典算法、各种算法的优化策略BagofFreebies(BoF)等。本章介绍从RNN到Attention到Transformer系列-Decode-Encode(Seq2Seq)目录3.3E
- RNN 图解版
算法channel
神经网络人工智能深度学习自然语言处理循环神经网络
神经网络是深度学习的载体,而神经网络模型中,最经典非RNN模型所属,尽管它不完美,但它具有学习历史信息的能力。后面不管是encode-decode框架,还是注意力模型,以及自注意力模型,以及更加强大的Bert模型家族,都是站在RNN的肩上,不断演化、变强的。这篇文章,阐述了RNN的方方面面,包括模型结构,优缺点,RNN模型的几种应用,RNN常使用的激活函数,RNN的缺陷,以及GRU,LSTM是如何
- 《变分自动编码器在协同过滤中的使用》做推荐召回 《Variational Autoencoders for Collaborative Filtering 》
维尼弹着肖邦的夜曲
推荐系统
文章主要讲VAE中的隐式反馈在CF中的使用,取topK做为召回。非线性的概率模型可以大大提升模型的表征能力。传统encode-decode框架把Inputencode到一个“固定”的编码,然后再利用decode将编码复原到目标,对于未知的输入可能无法decode到有意义的输出,而VAE在encode过程得到一个隐式的分布得到均值和方差两个参数,通过两个参数确定的分布进行采样得到隐变量z,然后对z进
- LSTM模型训练精准率高测试精准率很低解决办法
彭朝劲
NLP
前段时间训练一个问答模型(QA)时,发现一个有趣的问题,模型采用LSTM技术,encode-decode架构(见下图)。使用小语料集训练,测试精准率还行,当语料集达到2000组时,问题来了,训练精准率很高,但测试精准率非常低。小语料集与大语料集测试精准率对比:测试精准率低的让人有点伤心,训练集增多,除了把batch_size改大,其它没有修改呀,感觉一点思路都没有了,被这个坑卡住了3天,毫无进展。
- 深度学习系列:Seq2Seq原理及相关案例(附代码)
weixin_39848830
Deeplearning
基于编码-解码(encode-decode)的序列到序列架构序列到序列(SequencetoSequence)模型是现今序列任务上的王者,如翻译,语音识别等任务上。是现如今深度学习和自然语言处理爱好者必须要掌握的模型。本文将会对最基本的序列到序列模型进行介绍。基本介绍:序列到序列模型代码示例:keras:(一)十分钟搞定Keras序列到序列学习(附代码实现)(二)已封装的keras的Seq2Seq
- deeplabv3:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 阅读笔记
shenhuaifeng
深度学习
针对的问题:在语义分割任务应用深度卷积神经网络有两个挑战:一个问题是深度网络中的pooling层的使用使得特征分辨率越来越小,网络学习的特征更加抽象化,这不利于期望局部空间细节信息的密集型任务例如图像分割。因此作者建议应用空洞卷积来应对这个问题。另一个问题是物体的多尺度。解决这个问题主要分为4类,第一类将深度网络应用于图像金字塔,以提取物体在不同尺度下的特征。第二类应用encode-decode结
- deepLabV3+ 阅读笔记
shenhuaifeng
深度学习
原文:Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentationAbstract:结合spp模块和encode-decode结构的优点提出的新的语义分割结构deepLabV3+。除此之外,作者还对ASPP模块和decode模块应用了Xception结构和分离卷积,应用这两个结构后的整个模型变得faster和st
- NPL实践系列:9、Attention原理
风狂的学者
python机器学习NPL
1.Attention机制由来编码器-解码器(Encode-Decode)结构在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示。使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学
- Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation
粗茶丶秋刀鱼
写在前面由于看其他文章的需要,最近刚看ICCV一篇的关于图像语义分割的文章,作为小白的我是第一次接触图像语义分割(好吧,其实CNN也是菜鸟),阅读文章之余做一些笔记,以便以后的查阅。我挑出文章的重点部分进行讲解,有不妥之处还希望指出。整体架构比较类似于SegNet的"Encode-Decode"的过程,网络的架构如下图,与SegNet有着很大的相似的地方,整体是一个VGG16中卷积操作部分的架构。
- 注意力机制(二)
Olivaf
NLP
导读目前采用编码器-解码器(Encode-Decode)结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示。在这篇博文中,我们将探索加入LSTM/RNN模型中的atten
- 语义分割之FCN、Deeplab V3+
dagongji10
Object
1、相关参考链接基本概念:语义分割三维语义分割空洞卷积两篇综述最新论文:LEDNet这里将语义分割网络分为两类:一类是以FCN为代表的“encode-decode”,另一类是以Deeplab为代表的“dilateconvolution”(空洞卷积网络)。2、从FCN讲起FCN(FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation,2014)是语义分割领
- 注意力机制在图像描述模型上的几篇论文笔记
风后奇门‘
计算机视觉论文摘抄
得益于深度学习的发展,图像描述模型目前有很多非常优秀的模型和一些模型提升方法,在本文中我以注意力机制为线路,给出几篇代表性论文,以供交流。论文一:ShowandTell:ANeuralImageCaptionGenerator(将图像描述视为机器翻译的任务)本篇论文受机器翻译模型的启发,设计了一种适用于图像描述任务的encode-decode框架,不同于机器翻译模型的编码与解码,图像描述模型的编码
- SegNet 笔记
cpongo3
2019March08segnetSegNet笔记关键点encode-decode结构upsampling:poolingindices一、网络结构SegNet是一个encoder-decoder的网络结构。SegNet和FCN思路十分相似,只是Encoder,Decoder(Upsampling)使用的技术不一致。此外SegNet的编码器部分使用的是VGG16的前13层卷积网络(去掉fc层),每
- U-Net 笔记
cpongo333
2019March07unetU-Net笔记医学影像分割的基石关键点encode-decode结构全卷积网络网络输入:overlap-tile(镜像策略)跳跃结构:特征融合(拼接)一、背景在分割问题中,池化层的存在不仅能增大上层卷积核的感受野,而且能聚合背景同时丢弃部分位置信息。然而,语义分割方法需对类别图谱进行精确调整,因此需保留池化层中所舍弃的位置信息。研究者提出了一种编码器-解码器(enco
- 语义分割总结(未完待续)
gbyy42299
一、综述由于工作中很长一段时间都是在做语义分割系列的工作,所以这篇文章主要对自己用到的一些方法做个简单的总结,包括其优缺点等,以便日后能够及时复习查看。目前语义分割的方法主要集中在两个大的结构上:1、encode-decode的结构:图像通过encode阶段进行特征抽取,decode则负责将抽取到的信息进行对应的分类复位;2、dialtedconvolutional结构,这种结构抛弃了pool层而
- GAN李宏毅(1)
chen5561
GAN
目录GAN的种种变形的收集课程内容1基本概念1.1核心问题1.2算法1.3结果——遍历的创造力2GAN是一种结构学习2.1分类、回归、结构学习2.2结构学习的难度2.3传统解决这个问题的方法3generator自己学会怎么样3.1用encode-decode网络的decode代作为生成器3.2这种方式的问题3.3VAE解决这个问题3.4仍然没有考虑的问题4discriminator自己学会怎么样4
- Attention机制的小理解
大琳琳爱吃鱼
机器学习小笔记
1.传统的encode-decode模型输入序列:输出序列:中间语义变量所以对于,也就是这就表明输入序列的每一个元素对于输出序列的每一个元素的作用是等价的,这显然是不合理的。比如机器翻译中,中文“我爱你”,对应英语中“Iloveyou”。其中“我”对于“I”和“love”的翻译作用力显然不同。为了解决这个问题,我们希望每一个输出序列的元素具有“个性化”地中间语义向量C,也就是对于输出序列中的每个元
- 理解Attention机制原理及模型
kaiyuan_sjtu
DeepLearningNLP
写在前面目前采用编码器-解码器(Encode-Decode)结构的模型非常热门,是因为它在许多领域较其他的传统模型方法都取得了更好的结果。这种结构的模型通常将输入序列编码成一个固定长度的向量表示,对于长度较短的输入序列而言,该模型能够学习出对应合理的向量表示。然而,这种模型存在的问题在于:当输入序列非常长时,模型难以学到合理的向量表示。这个问题限制了模型的性能,尤其当输入序列比较长时,模型的性能会
- 编码解码with attention model
longxiao666
现有的基于神经网络的机器翻译都是基于一类encoder-decoder方法。encoder将输入映射到一个固定长度的向量(这个向量需要包含输入的所有信息,)然后输出翻译。这篇论文提出这个固定长度的向量是这种机器翻译模型的瓶颈,提出一个新方法允许模型在预测目标词的时候聚焦在源序列的某个部分。这种方法和普通的encode-decode方法对比不需要压缩序列的所有信息到中间向量(对于非常长的句子,尤其是
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR