- 论文阅读笔记(十九):YOLO9000: Better, Faster, Stronger
__Sunshine__
笔记YOLO9000detectionclassification
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
- 目标检测-YOLOv2
wydxry
深度学习目标检测YOLO人工智能
YOLOv2介绍YOLOv2(YouOnlyLookOnceversion2)是一种用于目标检测的深度学习模型,由JosephRedmon等人于2016年提出,并详细论述在其论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》中。YOLOv2在保持高速检测的同时,显著提升了检测的精度和泛化能力,成为实时目标检测领域的重要算法之一。核心原理YOLOv2的核心原理是将目标检测问题转化
- 【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要,该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习(ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations,简称CLSA)。以下是对摘要的解析:问题陈述:表征学习(representationlearning)已在对比学习方法的推动
- Be more stronger
光辉岁月无声
Bemorestronger发表于网易博客2010-01-2321:50:02Yes,Iamweak.Iwanttobemorestrong.Please,letmefree.Don'tthinkabouteverythingforme.Yes,youlovemeallthetime.But,thelovemakesmyheartheavyandmakesmeweak.Yes,Itisjustmy
- CRC(循环冗余校验)直接计算和查表法
不熬夜,早点睡
stm32c语言
文章目录CRC概述CRC名词解释宽度(WIDTH)多项式(POLY)初始值(INIT)结果异或值(XOROUT)输入数据反转(REFIN)输出数据反转(REFOUT)CRC手算过程模二加减(异或运算(XOR))运算过程直接计算输入数据不反转输入数据反转方法1方法2查表法原理表的生成查表法代码总结原文链接:https://blog.csdn.net/stronger2017/article/deta
- YOLOv3:算法与论文详细解读
慕溪同学
YOLO目标检测YOLO深度学习目标检测yolo
【yolov1:背景介绍与算法精讲】【yolo9000:Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框3.3完整的网络结构3.3Darknet-53主干网络3.4残差网络3.4.1恒等映射3.4.2网络退化3.4.3残差结构3.4.4残差的两个堆叠形式3.4.5YOLOV3中的残差连接3.5head
- yolo9000:Better, Faster, Stronger的目标检测网络
慕溪同学
YOLO目标检测目标检测人工智能YOLO深度学习yolo
目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点(1)BatchNormalization(批量归一化)(2)HighResolutionClassifier---高分辨率分类器(3)AnchorBoxes---锚框(4)DimensionClusters---数据集标准框的长宽进行聚类(5)Directlocationprediction---位置预测(6)Fine-
- 高性能mysql 第三版 读书笔记
weixin_42124960
mysql数据库
MySQL中的tmp_table_size和max_heap_table_size|极客笔记mysql占用内存过高调优方法_tmp_table_size过大阻塞-CSDN博客查看mysql分配的内存mysql查看内存利用状态_mob6454cc6d81c9的技术博客_51CTO博客https://www.cnblogs.com/stronger-xsw/p/13632505.html
- YOLOv2相比YOLOv1有哪些进步及改变?
AAI机器之心
YOLO人工智能深度学习pytorchweb安全AI
YOLOv2相对v1版本,在继续保持处理速度的基础上,从预测更准确(Better),速度更快(Faster),识别对象更多(Stronger)这三个方面进行了改进。其中识别更多对象也就是扩展到能够检测9000种不同对象,称之为YOLO9000。下面我们看下yoloV2的都做了哪些改进?2.1预测更准确(better)2.1.1batchnormalization批标准化有助于解决反向传播过程中的梯
- [论文阅读]YOLO9000:Better,Faster,Stronger
不是吧这都有重名
YOLO系列论文阅读目标跟踪人工智能
摘要我们引入了YOLO9000,一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式,既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型,YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法,同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行,提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下,yolov2在VOC20
- Knowledge Distillation from A Stronger Teacher(NeurIPS 2022)论文解读
00000cj
知识蒸馏-分类深度学习人工智能知识蒸馏
paper:KnowledgeDistillationfromAStrongerTeacherofficialimplementation:https://github.com/hunto/dist_kd前言知识蒸馏通过将教师的知识传递给学生来增强学生模型的性能,我们自然会想到,是否教师的性能越强,蒸馏后学生的性能也会进一步提升?为了了解如何成为一个更强的教师模型以及它们对KD的影响,作者系统地研
- 【Digest】目标检测之YOLOv2 算法-YOLO9000: Better, Faster, Stronger
gikod
目标检测YOLO算法
1.前言论文地址:https://arxiv.org/abs/1612.08242相关代码:https://github.com/yjh0410/yolov2-yolov3_PyTorch该论文使用一种新颖的多尺度训练方法,YOLOv2可以在不同的尺寸下运行,在速度和精度之间提供了一个简单的权衡。在67FPS的情况下,YOLOv2在VOC2007上获得76.8mAP。在40FPS的情况下,YOLO
- 更团结的奥运精神
感恩遇见0331
现代奥运会创始人顾拜旦提出了奥运会的意义,“更快、更高、更强”。今年,国际奥委会对这句口号进行了迭代,在“更快、更高、更强”之后加上了“更团结”。英文就是“Faster,Higher,Stronger–Together.”更团结,奥运会的赛场上对这一点的展示可以说比比皆是。每次一到奥运会,所有爱看点运动比赛的人们都会第一时间关注。半个月的赛事安排,从开幕式到比赛过程到闭幕式,大家都会全程陪伴。有人
- 关于“智力”的碎碎念思考
周四兒
晚上的课程有些沉重,连续十二周的婴幼儿精神分析,痛苦的是纷至沓来的联想和回忆。为了减弱对未来莫名的不可捉摸、不可预测的恐惧,我们逐渐地追求“moreandmore”,追求“Faster,Higher,Stronger”,疯狂地沉浸在“如果现在不……那么未来就会……”的灾难性幻想中。为了抵御恐惧和灾难,我们不得不让自己“更加聪明”(注意,并不是“更加智慧”),努力让自己变成“高智商”,要有好的学习成
- flask与html进行简单交互第一弹
PT、小小马
#后台代码fromflaskimportFlask,request,render_templateimportjsonapp=Flask(__name__)@app.route('/name/',methods=['GET','POST'])defindex_html():returnrender_template('index.html',name='stronger')if__name__==
- A Pose-Sensitive Embedding for Person Re-Identification with Expanded Cross Neighborhood Re-Ranking
小小音
两点值得关注:①解决视角多变粗略姿势+精细姿势结合的方法粗鲁姿势即通过相机视角捕获的几种情况进行分析,分正面、背面、侧面三种类别,加一个softmax做分类,用作视角预测。这算是对预测ID提供一个粗略的帮助。精细姿势就是熟知的骨架关键点,利用人体的关节信息去做一个精细的判断。这里提到用的是Deepcut模型提取关节点信息,值得一看。【Deepercut:Adeeper,stronger,andfa
- 如何用大模型蒸馏一个yolo模型?(一)
hi小蜗
蒸馏算法系列YOLO深度学习人工智能
1.目前,使用大模型蒸馏yolo的论文有以下几个:1."YOLO9000:Better,Faster,Stronger"byJosephRedmonandAliFarhadi.这篇论文介绍了YOLOv2模型,并提出了使用知识蒸馏的方法来进一步提升模型的性能。2."KnowledgeDistillationforObjectDetectionwithOne-StageDetectors"byXing
- 论文阅读 || 目标检测系列——yolov2详解
magic_ll
深度学习相关的论文阅读yolo系列
YOLOV2相较YOLOV1,是在其基础上做了优化。主要在预测更准确(Better)、速度更快(Faster)、识别对象更多(stronger)。其中识别更多对象就是扩展到能够检测9000种不同对象(YOLO9000)。1优化方式的增加(预测更准确)1.1batchnormalization(批量归一化)mAP提升2.4操作:替代了YOLOV1的dropoutbatchnorm有助于解决方向传播过
- [译]Sentry:如何从数据存储中获得更强的一致性
衣舞晨风
Sentrysentryclickhouse一致性存储
翻译自:HowtoGetStrongerConsistencyOutofaDatastore地址:https://blog.sentry.io/2019/09/17/how-to-get-stronger-consistency-out-of-a-datastoreSentry的首要工作是接收、解析用户的异常信息。当用户异常信息大量上报时,Sentry的流量将达到高峰。同时,提供近实时的错误追踪,
- what is YOLOv2/YOLO9000|YOLO9000: Better, Faster, Stronger
Woooooooooooooo
参考其他文章,在此表示感谢,文章仅用于学习,侵权请联系,感谢论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf论文翻译Abstract我们引入了一个先进的实时目标检测系统YOLO9000,可以检测超过9000个目标类别。首先,我们提出了对YOLO检测方法的各种改进,既有新颖性,也有前期的工作。改进后的模型YOLOv2在PASCALVOC和COCO等标准检测任务上是最
- 小学英语语法知识点汇总,考试必备!| 学习资源
微笑着生活一一秀琴
北大培文学校2018-05-171.人称代词主格:Iweyousheheitthey宾格:meusyouherhimitthem形容词性物主代词:myouryourherhisitstheir名词性物主代词:mineoursyourshershisitstheirs2.形容词和副词的比较(1)一般在形容词或副词后+erolder,taller,longer,stronger(2)多音节词前+mor
- 人是怎么废掉的
敏感青年
能废掉一个人的永远是自己本身。我喜欢一首英文歌叫《stronger》,里面有句歌词是这样写的:whatdoesn`tkillyoumakesyoustronger,strongerJustme,myselfandI中文意思大致是:那些杀不死你的只会让你更强大。你就是你,没有任何人可以打败你。同理,那些能够击倒你的也不是别人,只有你自己。人为什么会废掉,无非以下几个原因:1,生来富有,衣食无忧,喊着
- Can Wood Be Stronger Than Steel?
宵征
ByJonathanEvans04March,2018Researcherssaytheyhavecreatedanewsuper-materialinthelaboratory.Theysayitisstronger,lighterandcostslessthansteel.Butthenewmaterialisnotaproductofhightechnologyorametallicsubs
- 深度学习系列7——目标检测 YOLO 系列2
霁风AI
DLandMLMachineLearning深度学习目标检测YOLO
1.概述YOLOV2论文下载:YOLO9000:Better,Faster,StrongerBetter:提升性能、速度Faster:修改骨干网,检测速度更快Stronger:检测目标达9000多种YOLOV1的不足之处:(1)准确度(mAP)比较低;(2)定位性能比较差;(3)把目标全部检出的能力比较差;(4)检测小目标,密集目标的检测效果不好。YOLOV2即针对这些不足进行了改进。2.YOLO
- 目标检测之YOLO v2-You Only Look Once(二)
CristianoC
目录前言YOLOv2:Better,FasterYOLO9000:Stronger参考文献前言今天给大家介绍斩获CVPR2017BestPaperHonorableMention的YOLOv2的论文,YOLO9000:Better,Faster,Stronger。准确来说这篇论文提出了两个模型:YOLOv2和YOLO9000,本篇论文主要的工作可以概括为2步:作者在YOLOv1的基础上,借鉴了很多
- 面试问题总结——关于YOLO系列(二)
boss-dog
面试问题总结深度学习YOLO面试
接着上篇的的YOLO系列面试问题总结,加油,冲!(如有写的不对的地方,欢迎指正)二.YOLOv2YOLOv2(论文题目:YOLO9000:Better(更准确),Faster(更快),Stronger(类别更多))Precision(准确率):指的是预测的框里面包含目标的比例;Recall(召回率):指的是所有真实目标中被检测出来的比例。1.关于anchorbox和boundingbox的区别
- CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: Darknet-19
kuweicai
Backbonedarknet19网络结构解析总结
CV经典主干网络(Backbone)系列:Darknet-19作者:JosephRedmon发表时间:2016Paper原文:YOLO9000:Better,Faster,Stronger该篇是CV经典主干网络(Backbone)系列下的一篇文章。1.网络结构Darknet-19是YOLOv2的backbone。Darknet-19总共有19层conv层,5个maxpooling层。Darknet
- 【转载】目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)
dopami
https://blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/79955903前言在前面的一篇文章中,我们详细介绍了YOLOv1的原理以及实现过程。这篇文章接着介绍YOLOv2的原理以及实现,YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger,它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。在这篇文章中,
- 我是个女的,我是你妈,我更是一匹老马
朱小兜Pigmommy
结婚之后,从小腹平平到大腹便便;从妙龄少女到中年妇女。怀胎十月,千辛万苦,等到要生的那一天,历经磨难,由顺转剖,拿命换来了你--我的小皇帝。生下你之后,从此我跟自由几乎绝缘。365天,白天围着你转,晚上哄着你睡,断奶之前起夜无数次,哄抱无数次。我这细小的胳膊就靠这样每天锻炼成了一位Stronger。喂奶时乳头被你咬烂了,依然强韧泪水喂你喝。当了妈之后,我才真正体会到什么是“女子本弱,为母则刚”。你
- YOLOv2论文解读/总结
耿鬼喝椰汁
深度学习经典论文目标检测经典论文#YOLO系列python深度学习YOLO人工智能
本章论文:YOLOv2论文(YOLO9000:Better,Faster,Stronger)(原文+解读/总结+翻译)系列论文:YOLOv1论文解读/总结_yolo论文原文_耿鬼喝椰汁的博客-CSDN博客前言在YOLOv1推出一年以后,YOLOv2诞生了,新的YOLO版本论文叫《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》,作者JosephRedmon和AliFarhadi在Y
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那