- 【博士每天一篇论文-综述】Deep Echo State Network (DeepESN)_ A Brief Survey
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博士每天一篇文献深度ESNDeepESN深度状态回声网络类脑计算储层计算储备池储备层
阅读时间:2023-11-221介绍年份:2017作者:C.Gallicchio比萨大学计算机科学系终身教授助理教授,A.Micheli,比萨大学计算机科学系期刊:ArXiv引用量:68这是两个大牛的论文,两位作者也是在2017到2018年期间发表了多篇ESN的研究。该文概述了DeepESN(深度回声状态网络)在开发、分析和应用方面的进展。DeepESN是一种专门用于处理时间数据的深度递归神经网络
- 【博士每天一篇论文-技术综述】Machine Learning With Echo State Networks 一篇系统讲解ESN知识的五星文章
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博士每天一篇文献机器学习人工智能储层计算储备池reservoir回声状态网络ESN
阅读时间:2023-11-211介绍年份:2020作者:徐元超,曼尼托巴大学期刊:无引用量:无这篇文章是一篇技术报告,从递归神经网络(RNNs)引入到回声状态网络(ESNs)。说明了RNNs的局限性,并引入了储层计算和ESN的概念。非常系统详细的介绍了ESN的数学模型、属性(echostateproperty)、意义、训练方法、深度ESN的以、ESN的应用和局限性、以及未来的研究方向。2创新点这篇
- 【博士每天一篇论文-算法】Optimal modularity and memory capacity of neural reservoirs
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博士每天一篇文献模块化神经网络储备池储层计算记忆能力
阅读时间:2023-11-151介绍年份:2019作者:NathanielRodriguez印第安纳大学信息学、计算和工程学院,美国印第安纳州布卢明顿期刊:NetworkNeuroscience引用量:39这篇论文主要研究了神经网络的模块化与记忆性能之间的关系,提出记忆性能存在一个最佳模块化程度,即在局部凝聚性和全局连接性之间建立平衡。这种最佳模块化可以使神经网络具有更长的记忆能力。作者提出从神经
- #每天一篇论文#235/365 DynamicFusion:非刚体场景实时重建与追踪
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DynamicFusion:ReconstructionandTrackingofNon-rigidScenesinReal-Timeprojectwebsite:http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam系统,通过融合从消费级传感器捕获的rgbd扫描。我们的dynamicf
- 每天一篇论文 271/365 A Framework for Depth Estimation and Relative Localization of Ground Robots Using Com
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AFrameworkforDepthEstimationandRelativeLocalizationofGroundRobotsUsingComputerVision摘要分散式结构中的三维深度估计和相对位姿估计问题是需要多个视觉控制机器人协调的任务中出现的一个具有挑战性的问题。深度估计问题旨在恢复环境的三维信息。相对定位问题包括估计两个机器人之间的相对姿态、感知彼此的姿态或共享感知环境的信息。这
- 每天一篇论文 333/365 Multi-object Monocular SLAM for Dynamic Environments
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Multi-objectMonocularSLAMforDynamicEnvironments每天一篇论文汇总list摘要动态环境下的多体单目SLAM在感知和状态估计方面仍然是一个长期的挑战。尽管存在理论上的解决方案,但实践却滞后,主要原因是缺乏动态参与者的稳健感知和预测模型。动态场景中的多体单目SLAM的典型挑战源于不可观测性问题,因为不可能从移动的单目摄像机中三角化运动对象。在物体运动的限制下
- 每天一篇论文呢 340/365 M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection
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M3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforObjectDetectionCodeDetNet:Designbackboneforobjectdetection摘要在三维环境中认识世界是城市自主驾驶的重要组成部分。一般来说,昂贵的激光雷达传感器和立体RGB成像的结合对于成功的3D目标检测算法来说是至关重要的,而单目图像方法的性能则大大降低。我们建议通过将单
- 每天一篇论文302/365 A General and Adaptive Robust Loss Function
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AGeneralandAdaptiveRobustLossFunction摘要给出了Cauchy/Lorentzian,Geman-mccluer,Welsch/Leclerc,广义Charbonnier,Charbonnier/pseudo-Huber/L1-L2和L2损失函数的一个推广。通过引入鲁棒性作为一个连续参数,我们的损失函数允许基于鲁棒损失最小化的算法被推广,从而提高了诸如注册和聚类等
- #每天一篇论文#(217/365)EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks
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原文EDVR:基于变卷积神经网络的视频重建摘要视频恢复任务,包括超分辨率、去模糊等,正引起计算机视觉界越来越多的关注。在NTIRE19挑战赛中发布了一个具有挑战性的基准名称DREDS。该方法从两个方面对现有方法提出了挑战:(1)如何在大运动情况下对齐多帧,以及(2)如何有效地融合不同运动和模糊的帧。在这项工作中,我们提出了一个新的视频恢复框架,称为edvr,以解决这些挑战。首先,为了处理大的运动,
- #每天一篇论文246/365 CBAM:卷积块注意力模型
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原文:CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule本文提出了一种新的网络模块,称为卷积块注意模块。由于卷积操作通过将跨通道和空间信息混合在一起来提取信息特征,因此我们采用我们的模块来沿着这两个主要维度强调有意义的特征:通道轴和空间轴。为了实现这一点,我们依次应用信道和空间注意模块(如图1所示),以便每个分支可以分别在信道和空间轴上学习“什么”和“在哪里”要注意。因此
- #每天一篇论文 Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud
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论文每天读
Monocular3DObjectDetectionwithPseudo-LiDARPointCloud单目伪激光雷达点云3D目标检测摘要单目3D场景理解任务,例如目标大小估计,车头角度估计和3D位置估计,非常具有挑战性。当前成功的三维场景理解方法需要使用三维传感器。另一方面,基于单一图像的方法性能明显较差。在这项工作中,我们的目标是通过增强基于激光雷达的算法来处理单个图像输入,从而弥合3D传感和
- 每天一篇论文 373/1000 PSEUDO-LIDAR++:ACCURATE DEPTH FOR 3D OBJECT DETECTION IN AUTONOMOUS DRIVING
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论文阅读汇总listPSEUDO-LIDAR++:ACCURATEDEPTHFOR3DOBJECTDETECTIONINAUTONOMOUSDRIVINGCodePseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving本文了一种新的图形传(GCD)播算法,它集成了两种数据模
- #每天一篇论文 256/365 Multi-adversarial Faster-RCNN for Unrestricted Object Detection
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多对抗快速rcnn用于无限制目标检测摘要传统的目标检测方法本质上是假设训练和测试数据是从一个有限制的目标域中采集的,并且代价昂贵。为了减轻域依赖性和繁琐的标记问题,提出了利用足够的标签从辅助源域训练的领域知识来检测非受限环境中的对象。具体来说,我们提出了一个多对抗的快速rcnn(maf)框架,用于无限制目标检测。它本质上解决了特征表示中用于域自适应的域差异最小化问题。本文的优点有三:1)针对图像分
- #每天一篇论文 266/365 A Baseline for 3D Multi-Object Tracking
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3D多目标追踪基准代码MOT数据集处理摘要三维多目标跟踪(MOT)是自动驾驶或辅助机器人等实时应用的重要组成部分。然而,最近的3DMOT作品倾向于更多地关注精确的系统,而较少考虑计算成本和系统复杂性。相比之下,本文提出了一种简单而精确的实时基线3D-MOT系统。使用现成的三维物体探测器从激光雷达点云获得定向的三维边界盒。然后,结合三维卡尔曼滤波和Hun-garian算法进行状态估计和数据关联。尽管
- #每天一篇论文 251/365 SemanticKITTI:一个LIDAR帧语义场景理解的数据集
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每天一篇论文365软件安装
SemanticKITTI:ADatasetforSemanticSceneUnderstandingofLiDARSequences摘要语义场景理解对于各种应用都是非常重要的。特别是,自动驾驶汽车需要对其附近的表面和物体有细致的了解。光探测和测距(lidar)提供精确的环境几何信息,因此是几乎所有自动驾驶汽车传感器套件的一部分。尽管语义场景理解与此应用程序相关,但此任务缺乏基于汽车激光雷达的大型
- 每天一篇论文微习惯 315/365 Self-supervised Object Motion and Depth Estimation from Video/
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每天一篇论文365
Self-supervisedObjectMotionandDepthEstimationfromVideo本文是在深度估计的基础上,加入提前VO估计位姿用于深度估计,实例估计和深度估计结合,尺度模糊处理摘要我们提出了一个自监督学习框架来估计视频中单个物体的运动和单目深度。我们将物体运动建模为6自由度刚体变换。实例分割掩码用于引入对象信息。与预测像素级光流图以模拟运动的方法相比,我们的方法显著减少
- 每天一篇论文 332/365 Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment
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每天一篇论文365
VisualSemanticSLAMwithLandmarksforLarge-ScaleOutdoorEnvironment每天一篇论文汇总list[Code](摘要-语义SLAM是自主驾驶和智能代理中的一个重要领域,它能使机器人实现高层次的导航任务,获得简单的认知或推理能力,实现基于语言的人机交互。本文将ORB-SLAM[1]、[2]的三维点云与PSPNet-101[3]卷积神经网络模型的语义
- 每天一篇论文 304/365DeepFusion: Real-Time Dense 3D Reconstruction for Monocular SLAM
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每天一篇论文365
DeepFusion:Real-TimeDense3DReconstructionforMonocularSLAMusingSingle-ViewDepthandGradientPredictions摘要稀疏单目同步定位与映射(SLAM)系统生成的基于关键点的地图对于摄像机跟踪是有用的,但是对于许多机器人任务,可能需要密集的三维重建。涉及深度相机的解决方案在范围和室内空间上都是有限的,基于最小化帧
- 每天一篇论文 327/365 Instance-wise Depth and Motion Learning from Monocular Videos
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每天一篇论文汇总listInstance-wiseDepthandMotionLearningfromMonocularVideos摘要我们提出了一个端到端的联合训练框架,在没有监督的情况下,直接模拟了多个动态物体的6自由度运动、Ego-motion和深度。在我们的框架中使用的唯一注释是一个视频实例分割图,它可以由我们新的自动注释方案进行预测。我们的贡献主要三个方面。首先,我们提出了一个可微的前向
- 每天一篇论文 366~372 一周总结
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1.DeepSnakeforReal-TimeInstanceSegmentationCode 该模型能够达到上述效果的两个原因是:该方法能够处理目标检测模型定位错误的问题所以只需要结合一个轻量级的目标检测模型即可。基于contour的分割比基于pixel-based的分割具有更少的参数,而且没有Decoder过程。 为了增加算法的鲁棒性,DeepSnake算法把传统的对于contour坐标来
- #每天一篇论文#233/365 基于星座的语义slam地图合并
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EfficientConstellation-BasedMap-MergingforSemanticSLAM摘要-slam中的数据关联具有根本性的挑战性,处理好模糊性对于实现现实环境中的稳健操作至关重要。当出现不明确的度量时,保守主义常常要求放弃度量或初始化新的里程碑,而不是冒着不正确关联的风险。为了解决不可避免的“重复”地标,我们提出了一个有效的地图合并框架来检测重复的地标星座,提供了一个高置信
- 每天一篇论文 354/365 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation
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DeepSnakeforReal-TimeInstanceSegmentationCode摘要本文提出了一种基于轮廓的deepsnake方法用于实例的实时分割。与最近一些直接从图像中回归对象边界点坐标的方法不同,deepsnake使用神经网络迭代变形初始轮廓以匹配对象边界,这实现了snake算法的经典思想和基于学习的方法。对于轮廓的结构化特征学习,我们提出在deepsnake中使用循环卷积,与一般
- #每天一篇论文#(224/365)基于rgbd感知的增量式种类发现语义分割
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IncrementalClassDiscoveryforSemanticSegmentationwithRGBDSensing摘要这项工作解决了开放世界语义分割的任务,使用rgbd感知来发现新的语义类。虽然现实世界中的对象类型很多,但现有的语义分割方法都是基于封闭世界的假设,只训练有限数量的对象类。针对一种更开放的方法,我们提出了一种增量学习新类的图像分割方法。该系统首先利用颜色和几何信息对每个r
- #每天一篇论文#232/365 基于计连续对抗学习自监督深度里程
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SequentialAdversarialLearningforSelf-SupervisedDeepVisualOdometry摘要我们提出了一个视觉里程计(vo)的自监督学习框架,该框架结合了连续帧的相关性,并利用了对抗学习的优势。以前的方法将自监督vo作为运动局部结构(sfm)来处理,通过最小化扭曲图像和捕获图像之间的光度损失,从图像对中恢复单个图像的深度和相对姿态。由于单视深度估计是一个不
- #每天一篇论文# 221/365 单目SLAM半稠密3D语义地图
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Semi-Dense3DSemanticMappingfromMonocularSLAM本文要点是将2D语义分割结果通过概率模型,推导到3D地图中,重建了具有语义信息的3D地图摘要计算机视觉中的几何和外观组合已被证明是机器人在各种应用中的一个有前途的解决方案。立体摄像机和rgbd传感器广泛应用于实现快速三维重建和密集的轨迹跟踪。然而,它们缺乏在不同缩放环境(即室内和室外场景)之间无缝切换的灵活性。
- #每天一篇论文# 231/365 orbslam-Atlas:一个鲁邦而精确的多地图系统
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ORBSLAM-Atlas:arobustandaccuratemulti-mapsystem摘要我们提出了一个orbslam-atlas系统,该系统能够处理无限数量的断开子地图,其中包括一个健壮的地图合并算法,能够检测出具有公共区域的子地图,并无缝地融合它们。orbslam的突出鲁棒性和准确性是因为它能够检测关键帧之间的宽基线匹配,并通过非线性优化来利用这些匹配,但它只能处理单个映射。Orbsl
- IOI国家集训队1999-2019年论文集(网盘免费下载链接)
繁凡さん
【ACM—ICPC相关】
ACM-ICPC模板国家集训队1999-2019年最新论文(合集)(文末有网盘下载链接)累死我了(;´д`)ゞ大家跟我每天一篇论文集,一起自闭每一天文末有百度网盘免费链接哦国家集训队1999论文集陈宏:《数据结构的选择与算法效率——从IOI98试题PICTURE谈起》来煜坤:《把握本质,灵活运用——动态规划的深入探讨》齐鑫:《搜索方法中的剪枝优化》邵铮:《数学模型的建立、比较和应用》石润婷:《隐蔽
- 每天一篇论文 369/1000 D3VO: Deep Depth, Deep Pose and Deep Uncertainty for Monocular Visual Odometry
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D3VO:DeepDepth,DeepPoseandDeepUncertaintyforMonocularVisualOdometry论文阅读汇总list摘要我们提出D3VO作为一种新的单目视觉测程框架,它利用了深度、姿态和不确定度三个层次上的深度网络。首先,我们提出了一种基于双目视频的自监督单目深度估计网络。特别地,它利用预测亮度变换参数将训练图像对对齐到相似的光照条件。此外,我们对输入图像上像
- 每天一篇论文342/365 Self-Supervised Deep Pose Corrections for Robust Visual Odometry
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Self-SupervisedDeepPoseCorrectionsforRobustVisualOdometryCode摘要提出了一种自监督的深度位姿校正(DPC)网络,该网络将位姿校正应用于视觉里程计估计器以提高其精度。我们没有直接回归帧间姿态变化,而是在先前工作的基础上,使用数据驱动的学习来回归姿态修正,该修正解释了由于违反建模假设而导致的系统误差。我们的自监督公式消除了对六自由度地面真实性
- 每天一篇论文 365/365 Visual Odometry Revisited: What Should Be Learnt?
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Memory-EfficientImplementationofDenseNetsVisualOdometryRevisited:WhatShouldBeLearnt?Code摘要在这项工作中,我们提出了一个单目视觉里程计(VO)算法,利用基于几何的方法和深入学习。大多数具有优异性能的现有VO/SLAM系统都基于几何学,必须针对不同的应用场景进行精心设计。此外,大多数单目系统都存在尺度漂移问题。最
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一