- 激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记
lonely-stone
slam激光SLAM论文阅读
论文标题:LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计,应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装,而像LOAM和LIO-SA
- 论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库:用于 BabelNet Synsets 义元预测...
开放知识图谱
机器学习人工智能知识图谱自然语言处理深度学习
论文笔记整理:潘锐,天津大学硕士。来源:AAAI2020链接:https://arxiv.org/pdf/1912.01795.pdf摘要义原被定义为人类语言的最小语义单位。义原知识库(KBs)是一种包含义原标注词汇的知识库,它已成功地应用于许多自然语言处理任务中。然而,现有的义原知识库建立在少数几种语言上,阻碍了它们的广泛应用。为此论文提出在多语种百科全书词典BabelNet的基础上建立一个统一
- [论文笔记] LLM数据集——LongData-Corpus
心心喵
论文笔记服务器ubuntulinux
https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongData-Corpus1、hf的数据在开发机上要设置sshkey,然后cat复制之后在设置在hf上2、中文小说数据在云盘上清华大学云盘下载:#!/bin/bash#BaseURLbase_url="https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/0670fcb14d294c97b5cf/fi
- [论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu,并保证端口未被使用
心心喵
论文笔记restful后端
1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM,所以分配时脚本不同。eval_fast.py:importsubprocessimportargparseimportosimportsocket#参数列表task_name_list=["flores_mt_en_to_id","flores_mt_en_to_vi","flores_mt_en_to_
- 【论文笔记】Separating the “Chirp” from the “Chat”: Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读
Abstract提出了DenseAV,一种新颖的双编码器接地架构,仅通过观看视频学习高分辨率、语义有意义和视听对齐的特征。在没有明确的本地化监督的情况下,DenseAV可以发现单词的"意义"和声音的"位置"。此外,它在没有监督的情况下自动发现并区分这两种类型的关联。DenseAV的定位能力源于一种新的多头特征聚合算子,该算子直接比较稠密的图像和音频表示进行对比学习。相比之下,许多其他学习"全局"音
- 图形学论文笔记
Jozky86
图形学图形学笔记
文章目录PBD:XPBD:shapematchingPBD:【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD:基于XPBD的物理模拟一条龙:公式推导+代码+文字讲解(纯自制)【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读(
- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- [论文笔记] Transformer-XL
心心喵
论文笔记transformer深度学习人工智能
这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如Bert采用的Transformer最大上下文为512(其中是因为计算资源的限制,不是因为位置编码,因为使用的是绝对位置编码正余弦编码)。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性,而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 多模态相关论文笔记
靖待
大模型人工智能论文阅读
(cilp)LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training)对比语言图像预训练模型引言它比ImageNet模型效果更好,计算效率更高。尤其是zero-sho
- 【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
lokol.
论文笔记论文阅读llama
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama,在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律(smoothlybrokenpower-laws)。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- MOSSE算法论文笔记以及代码解释
five days
计算机视觉深度学习机器学习
论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式,找到最大响应处的位置,也就是我们所跟踪的目标的中心,进而不断的更新跟踪目标框和滤波器。2.跟踪策略如图,根据初始帧圈出的目标框训练滤波器,最大响应处为目标框的中心点,当移动到下一帧时,根据滤波器求相关的算法获得最大响应值,进而得出下
- Attention Is All Your Need论文笔记
xiaoyan_lu
论文笔记论文阅读
论文解决了什么问题?提出了一个新的简单网络架构——transformer,仅仅是基于注意力机制,完全免去递推和卷积,使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolution
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
图学习的小张
论文笔记论文阅读python
整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
- 论文笔记之LINE:Large-scale Information Network Embedding
小弦弦喵喵喵
原文:LINE:Large-scaleInformationNetworkEmbedding本文提出一种新的networkembeddingmodel:LINE.能够处理大规模的各式各样的网络,比如:有向图、无向图、有权重图、无权重图.文中指出对于networkembedding问题,需要保留localstructure和globalstructure,分别对应first-orderproximi
- 打败一切NeRF! 3D Gaussian Splatting 的 简单入门知识
Ci_ci 17
3dpython
新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草,这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站,还能同步,保存哈哈哈。印象笔记,Onenote逊爆了。研一刚开学两个月,导师放养,给的方向还
- 《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记
m_buddy
#GeneralObjectDetectionBi-Fusion
参考代码:无1.概述导读:在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能,但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移(水平或是垂直方向运动)在经过pooling操作(pooling不具有平移不变性)带来结果相差很大的问题(特别针对小目标),而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释(卷积的平移不变形),进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过
- 论文笔记-Generative Adversarial Nets
升不上三段的大鱼
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读:https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结:提出了生成模型框架GAN,包括一个生成模型G和一个判别模型D,用有监督的损失
- 论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
饮冰l
图弱监督数据挖掘机器学习神经网络深度学习
前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说,本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习,首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后,作者分析了在四种不同的图数据增强条件下,不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
- 论文笔记-vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queries over Blockchain Databases
qq_40431700
笔记区块链
核心方法:提出了一种基于累加器的可认证数据结构,可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引,聚合块内和块间数据,可以做高效查询验证倒排前缀树结构,加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题:1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有:①全节点②矿工节点:是全节点,而且负责构建共识证明,比如计算nonce③轻节点:存nonce、区块的哈希,不存数据记录提出的Vc
- 论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Isawany
论文阅读论文阅读自然语言处理chatgpt语言模型nlp
论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:ImprovingLanguageUnderstandingb
- 最新论文笔记(+21):Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022
cryptocxf
论文笔记联邦学习论文阅读区块链
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022(CCFA)收录的文章,写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题(虽然区块链仅仅只是存储的作用,也稍微提了一下)。精读完这篇文章,整体感觉还不错,毕
- Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models——【论文笔记】
我是浮夸
论文笔记论文阅读深度学习人工智能stablediffusion图像处理
本文是发表于ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址:[2302.12228]基于编码器的域优化,用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码:mkshing/e4t-diffusion:实现基于编码器的域调优,以实现文本到图像模型的快速个性化(github.com)一、Introduction近年来,个性化大规模文本到图像模型的能力已经彻底改变了
- SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning——【论文笔记】
我是浮夸
论文笔记论文阅读深度学习图像处理stablediffusion
本文发表于ICCV2023论文地址:ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方代码:mkshing/svdiff-pytorch:Implementationof"SVDiff:CompactParameterSpaceforDiffusionFine-Tuning"(github.com)一、Introduction最近几年,基于扩散的文本到图像生成模型
- 论文浅尝 | 动态知识图谱对齐
开放知识图谱
算法python机器学习人工智能java
论文笔记整理:谭亦鸣,东南大学博士生来源:AAAI‘21链接:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG)对齐方法,在“动态”(即图谱可能随时间更新)的设定下,作者认为该任务的难点在于实体embedding的更新,因为KG更新后拓扑结构也会随之变化,而实体embedding与图谱结构高度相关。所提方法
- 《Revisiting Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimationself-superviseddepth
参考代码:rmd1.概述介绍:回顾前几年的一些自监督型深度估计算法,它们都是从不同的角度对自监督深度估计方法进行改进。总结这些算法中对自监督深度估计的改进idea,发现这些算法有的是为了解决场景光照变化对深度估计稳定性的影响;有的是对相机运动下场景中物体遮挡运动进行建模,从而减少对于前期假设先验的违背的影响。而这些改进的idea它们的来源是不同的文章,那么它们组合起来是否能达到比原方法更好的效果呢
- 《LeReS:Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation3d计算机视觉深度学习LeReS
参考代码:AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍:基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测,其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间,之后再计算loss,自然使用该方法得到的深度在经过点云映射之后是存在扭曲的,这类方法以MiDaS为代表。除scale-shift之外其还存在焦距(focal)上的不确定,因而
- 《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation深度学习计算机视觉人工智能
参考代码:VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍:这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式,在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现,因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的。这样的浅层次深度信息学习自然不能很好学习到GT深度中的一些细节与结构差异信息,因而这篇文章提出将预测深度通过预先假定的相机内参映射到同一模
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1