柚子坨坨i
柚子坨坨i

深度学习之pix2pix原理解析

今天我来给大家介绍一下基于CGAN的pix2pix模型,给大家简单讲解一下pix2pix的原理。
这里我简单给大家CGAN,我用这张图给大家介绍CGAN的原理：
深度学习之pix2pix原理解析_第1张图片
CGAN和传统的GAN不同,传统GAN的生成器Generator只是单纯地传入一个随机噪声从而生成一张图片,那么CGAN和传统的GAN有所不同。
CGAN的生成器不再只是一个随机噪声,而是传入一张图片z和一个控制条件y去生成一张假的图片,这样CGAN的生成器的任务就不只是为了骗过生成器,还要让生成的图片满足条件y。
接下来我们来看CGAN的判别器Discriminator,CGAN中的生成器也和传统的GAN不一样,CGAN中的生成器输入接受一个真(假)样本以及控制条件y判断样本是否满足控制条件y。
接下来,我们来看一下基于CGAN的pix2pix模型:
pix2pix模型可用于实现多种配对图像翻译任务。
原理如下:
配对图像翻译包括很多应用场景，输入和输出都是图片且尺寸相同
来看下原理图:
深度学习之pix2pix原理解析_第2张图片
这里面的生成器G只接受一个控制条件y而不需要再输入一个随机噪声,然后输出一个图片。pix2pix中的判别器和CGAN中的一样,接受一个X真(假)样本和控制条件y来判别X和y是否匹配也就是是否为真。条件

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • 深度学习驱动的车牌识别：技术演进与未来挑战 逼子歌 深度学习车牌识别神经网络字符识别YOLO卷积神经网络
    一、引言1.1研究背景在当今社会，智能交通系统的发展日益重要，而车牌识别作为其关键组成部分，发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中，它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等，提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中，实现车辆的自动识别和收费，提升管理和服务水平。在安防监控领域，可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾 学习人工智能语言模型自然语言处理架构
    学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
  • 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程 牙牙要健康 深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
    【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
  • 基于深度学习的多模态信息检索 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据，还可以在多种模态之间建立关联，从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示：多模态数据通常具有不同的特征和表示形式（如文本的词嵌入与图
  • C/C++Win32编程基础详解视频下载 择善Zach 编程C++Win32
    课题视频：C/C++Win32编程基础详解 视频知识：win32窗口的创建                   windows事件机制 主讲：择善Uncle老师 学习交流群：386620625 验证码：625 --
  • Guava Cache使用笔记 bylijinnan javaguavacache
    1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常 我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样，get(null)返回null。 实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的，很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。 2.Guava
  • 解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中） 0624chenhong oracle
    解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中）扩展temp段的过程 一个sql语句后，大约花了10分钟，好不容易有一个结果，但是报了一个ora-01652错误，查阅了oracle的错误代码说明：意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因：一是临时表空间空间太小，二是不能自动扩展。 分析过程：    既然是temp表空间有问题，那当
  • Struct在jsp标签 不懂事的小屁孩 struct
    非UI标签介绍： 控制类标签： 1：程序流程控制标签   if   elseif    else <s:if test="isUsed"> <span class="label label-success">True</span> </
  • 按对象属性排序 换个号韩国红果果 JavaScript对象排序
    利用JavaScript进行对象排序，根据用户的年龄排序展示 <script> var bob={ name;bob, age:30 } var peter={ name;peter, age:30 } var amy={ name;amy, age:24 } var mike={ name;mike, age:29 } var john={
  • 大数据分析让个性化的客户体验不再遥远 蓝儿唯美 数据分析
    顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。 分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。 挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。 然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实
  • java笔记4 a-john java
    操作符 1，使用java操作符       操作符接受一个或多个参数，并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用，但是效果是相同的。加号和一元的正号（+）、减号和一元的负号（-）、乘号（*）、除号（/）以及赋值号（=）的用法与其他编程语言类似。       操作符作用于操作数，生成一个新值。另外，有些操作符可能会改变操作数自身的
  • 从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之：驱动和应用程序 aijuans 嵌入式学习
        笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了，很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识，也有很多书将ARM9方面的知识，但是从以前51形式的（对寄存器直接操作，初始化芯片的功能模块）编程方法，和思维模式，变换为基于Linux操作系统编程，讲这个思想转变的书几乎没有，让初学者走了很多弯路，撞了很多难墙。     笔者因此写上自己的学习心得，希望能给和我一样转变
  • 在springmvc中解决FastJson循环引用的问题 asialee 循环引用fastjson
              我们先来看一个例子：           package com.elong.bms; import java.io.OutputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import co
  • ArrayAdapter和SimpleAdapter技术总结 百合不是茶 androidSimpleAdapterArrayAdapter高级组件基础
    ArrayAdapter比较简单，但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性，可以自定义出各种效果   ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列        // 获得下拉框对象 AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
  • 九封信 bijian1013 人生励志
            有时候，莫名的心情不好，不想和任何人说话，只想一个人静静的发呆。有时候，想一个人躲起来脆弱，不愿别人看到自己的伤口。有时候，走过熟悉的街角，看到熟悉的背影，突然想起一个人的脸。有时候，发现自己一夜之间就长大了。         2014，写给人
  • Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin sunjing PHPInstallphpMyAdmin
    PHP http://php.net/ phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net Error compiling PHP on CentOS x64   一、安装Apache 请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244   二、安装依赖包 sudo yum install gd
  • 分布式系统理论 bit1129 分布式
    FLP One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
  • ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码 白糖_ eclipsespringHibernatemysql项目管理
    最近抽空又整理了一套ssh2框架，主要使用的技术如下： spring做容器，管理了三层(dao,service,actioin)的对象 struts2实现与页面交互(MVC)，自己做了一个异常拦截器，能拦截Action层抛出的异常 hibernate与数据库交互 BoneCp数据库连接池，据说比其它数据库连接池快20倍，仅仅是据说 MySql数据库   项目用eclipse
  • treetable bug记录 braveCS table
    // 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改： //不知改后有没有错，先做个备忘 Tree.prototype.removeNode = function(node) { // Recursively remove all descendants of +node+ this.unloadBranch(node); // Remove
  • 编程之美-电话号码对应英语单词 bylijinnan java算法编程之美
    import java.util.Arrays; public class NumberToWord { /** * 编程之美 电话号码对应英语单词 * 题目： * 手机上的拨号盘，每个数字都对应一些字母，比如2对应ABC，3对应DEF.........，8对应TUV，9对应WXYZ， * 要求对一段数字，输出其代表的所有可能的字母组合
  • jquery ajax读书笔记 chengxuyuancsdn jQuery ajax
    1、jsp页面 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()
  • JWFD工作流拓扑结构解析伪码描述算法 comsci 数据结构算法工作活动J#
      对工作流拓扑结构解析感兴趣的朋友可以下载附件，或者下载JWFD的全部代码进行分析   /*  流程图拓扑结构解析伪码描述算法         public java.util.ArrayList DFS(String graphid, String stepid, int j)
  • oracle I/O 从属进程 daizj oracle
    I/O 从属进程 　　I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如，磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程，可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样，写设备的进程(调用者)会收集大量数据，并交由写入器写出。数据成功地写出时，写入器(此时写入器是I/O 从属进程，而不是操作系统)会通知原来的调用者，调用者则会
  • 高级排序:希尔排序 dieslrae 希尔排序
    public void shellSort(int[] array){ int limit = 1; int temp; int index; while(limit <= array.length/3){ limit = limit * 3 + 1;
  • 初二下学期难记忆单词 dcj3sjt126com englishword
    kitchen 厨房 cupboard 厨柜 salt 盐 sugar 糖 oil 油 fork 叉；餐叉 spoon 匙；调羹 chopsticks 筷子 cabbage 卷心菜；洋白菜 soup 汤 Italian 意大利的   Indian 印度的 workplace  工作场所 even 甚至；更 Italy 意大利 laugh 笑 m
  • Go语言使用MySQL数据库进行增删改查 dcj3sjt126com mysql
    目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP，其中的M即MySQL, 作为数据库，MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多，有如下几种，有些是支持database/sql标准，而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种: http://code.google.c...o-mysql-dri
  • git命令 shuizhaosi888 git
    ---------------设置全局用户名： git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名 git config --global user.email "[email protected]" //设置邮箱 ---------------查看环境配置 git config --li
  • qemu-kvm 网络 nat模式 (四) haoningabc kvmqemu
    qemu-ifup-NAT #!/bin/bash BRIDGE=virbr0 NETWORK=192.168.122.0 GATEWAY=192.168.122.1 NETMASK=255.255.255.0 DHCPRANGE=192.168.122.2,192.168.122.254 TFTPROOT= BOOTP= function check_bridge()
  • 不要让未来的你，讨厌现在的自己 jingjing0907 生活 奋斗 工作 梦想
     故事one 　23岁，他大学毕业，放弃了父母安排的稳定工作，独闯京城，在家小公司混个小职位，工作还算顺手，月薪三千，混了混，混走了一年的光阴。　　　　24岁，有了女朋友，从二环12人的集体宿舍搬到香山民居，一间平房，二人世界，爱爱爱。偶然约三朋四友，打扑克搓麻将，日子快乐似神仙；　　　　25岁，出了几次差，调了两次岗，薪水涨了不过百，生猛狂飙的物价让现实血淋淋，无力为心爱银儿购件大牌
  • 枚举类型详解 一路欢笑一路走 enum枚举详解enumsetenumMap
    枚举类型详解 一.Enum详解      1.1枚举类型的介绍   JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型，为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。      Demo:一个最简单的枚举类   public enum ColorType { RED
  • 第11章 动画效果（上） onestopweb 动画
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Eclipse中jsp、js文件编辑时，卡死现象解决汇总 ljf_home eclipsejsp卡死js卡死
    使用Eclipse编辑jsp、js文件时，经常出现卡死现象，在网上百度了N次，经过N次优化调整后，卡死现象逐步好转，具体那个方法起到作用，不太好讲。将所有用过的方法罗列如下：   1、取消验证 windows–>perferences–>validation 把 除了manual 下面的全部点掉，build下只留 classpath dependency Valida
  • MySQL编程中的6个重要的实用技巧 tomcat_oracle mysql
    每一行命令都是用分号(;)作为结束 对于MySQL，第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的，但当一行MySQL被插入在PHP代码中时，最好把后面的分号省略掉，例如： mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
  • zoj 3820 Building Fire Stations(二分+bfs) 阿尔萨斯 Build
    题目链接：zoj 3820 Building Fire Stations 题目大意：给定一棵树，选取两个建立加油站，问说所有点距离加油站距离的最大值的最小值是多少，并且任意输出一种建立加油站的方式。 解题思路：二分距离判断，判断函数的复杂度是o(n)，这样的复杂度应该是o(nlogn)，即使常数系数偏大，但是居然跑了4.5s，也是醉了。 判断函数里面做了3次bfs，但是每次bfs节点最多
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他