- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 轻量级网络应用 服务生活
MhZhou0412
生活
LostNet:AsmartwayforlostandfindMeihuaZhou,IvanFung,LiYang,NanWan,KekeDi,TingtingWangDuetotheenormouspopulationgrowthofcitiesinrecentyears,objectsarefrequentlylostandunclaimedonpublictransportation,inr
- YOLOv8改进 更换轻量级网络结构
学yolo的小白
UpgradeYOLOv8进阶YOLO目标检测深度学习
一、GhostNet论文论文地址:1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络,具有较低的计算复杂度和较高的准确性。该网络采用了轻量级的架构,可以在计算资源有限的设备上运行,并能够快速地实时检测图像中的目标物体。GhostNet基于MobileNetV3的设计思路,采用了Ghost模块来减少网络参数数量,从而减少计算量并提高模型
- 图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解
牙牙要健康
深度学习算法分类
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- 3.2 ThunderNet思考
深度学习模型优化
1设计思想ThunderNet的优化目标是二阶段检测器中计算开销大的结构。在backbone部分,设计了轻量级网络SNet;在detection部分,借鉴Light-HeadR-CNN的思路,并进一步压缩RPN和R-CNN子网络。为了避免性能的衰退,设计了2个高效的结构CEM和SAM来改善性能。2网络架构图1ThunderNet网络架构ThunderNet的输入是分辨率的图像。Backbone部分
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言EfficientNet_V1讲解问题辨析(ProblemFormulation)缩放尺寸(ScalingDimensions)复合缩放(CompoundScaling)Efficie
- Coap在Andorid中的简单应用
秦汉春秋
AndroidJavacaliforniumcoap广播
Andlink设备使用了Coap来进行配网和一定的数据交互,因此记录一下。Coap协议Coap可以简单理解为是为了在物联网场景下实现web功能而产生的一种轻量级网络协议;主要特点有使用UDP方式传输以及基于REST等。coap协议的服务地址和http的url类似:coap://192.168.52.101:5683/qlink/request也同样接收POST/GET/PUT/DELETE等请求;
- 暗光增强——Zero-DCE网络推理测试
佐咖
暗光增强增强现实
目录一、Zero-DCE方法1.1网络优点1.2网络适用场景1.3网络不适用场景二、源码包三、测试四、测试结果五、推理速度六、总结一、Zero-DCE方法Zero-DCE(Zero-ReferenceDeepCurveEstimation)是一种用于低光照增强的网络。1.1网络优点无需参考数据:Zero-DCE不需要任何配对或非配对的数据进行训练,这避免了过拟合的风险。轻量级网络:Zero-DCE
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解前言ShuffleNet_V2讲解四条实用指导思想G1:相等的通道宽度可以降低存储访问成本G2:大量的分组卷积数量会增加存储访问G3:网络碎片化会降低并行度G4:元素级操作是不可忽略的Shuffl
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解
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图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解前言ShuffleNet_V1讲解groupconvolution(分组卷积)ChannelShuffle(通道混洗)ShuffleNetUint(ShuffleNet基础单元)ShuffleNe
- 【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进:融合高效轻量级网络结构GSConv,减轻模型复杂度的同时保持检测精度!(内含源代码,超详细改进代码流程)
弗兰随风小欢
目标检测实验系列目标检测YOLO人工智能YOLOv5GSConvSCI论文计算机视觉
自我介绍:本人硕士期间全程放养,目前成果:一篇北大核心CSCD录用,两篇中科院三区已见刊,一篇中科院三区在投。如何找创新点,如何放养过程厚积薄发,如何写中英论文,找期刊等等。本人后续会以自己实战经验详细写出来,还请大家能够点个关注和赞,收藏一下,谢谢大家1.文章主要内容本篇博客主要涉及将GSConv融合到YOLOv5模型中。通过GSConv替换普通的卷积结构,减轻模型复杂度的同时保持检测精度。(通
- CoordAttention解读
周先森爱吃素
论文解读CoordAttention
简介在轻量级网络上的研究表明,通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升,但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此,新加坡国立大学的QibinHou等人提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制,该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中,称为coordinateattention(简称CoordAttention,下文也称CA),该论文已被CVPR2021收录。不同于通道
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
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- 图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析
Together_CZ
网络深度学习人工智能
在前面的很多博文中,我们不止一次提到过,在实际业务项目开发过程中,我们会经常使用到轻量级的网络模型,本文主要是总结梳理前面经常使用到的一些轻量级的图像识别模型。【MobileNetv1】MobileNetv1是一种轻量级的卷积神经网络(CNN)架构,由Google团队在2017年提出。它的设计初衷是为了在移动设备上实现高性能的图像识别和物体检测任务,同时降低模型的计算量和内存占用。MobileNe
- 轻量级网络结构的目标检测算法——Yolov8介绍
LittroInno
目标跟踪人工智能计算机视觉yolov8
1.Yolov8算法概述Yolov8是一种目标检测算法,它通过独特的双路径预测和紧密的连接的卷积网络进行目标检测。该算法采用了轻量级网络结构,同时保持了较高的性能,因此具有高效的特点。此外,Yolov8还采用了级联和金字塔的思想,使算法能够处理不同大小的目标。在Yolov8中,目标检测任务被分解为两个独立的子任务,即分类和定位。每个子任务都有自己的网络路径,这使得算法能够更好地处理不同大小的目标。
- 阅读笔记 | Edge-Cloud Polarization and Collaboration: A Comprehensive Survey for AI
一条独龙
笔记笔记edge人工智能
内容概要这篇是一篇综述性文章,主要关于云计算、边缘计算以及边云协同计算在人工智能方面的进展。论文的主要内容如下:云计算AI:讨论了用于云计算的CPU、GPU、TPU和DPU等硬件。介绍了计算机视觉、自然语言处理和网络服务等领域基于云计算的AI模型。边缘计算AI:概述了用于边缘计算的VPU、边缘TPU、移动GPU和神经处理单元等硬件。探讨了轻量级网络架构设计、模型压缩等技术来满足边缘计算的限制。边缘
- Android使用Okhttp进行数据交互
全栈开发Dream
前言在遇到Android数据交互的情况时,思考过采取什么方式,在经过一段时间的学习,最终采取Okhttp这一个轻量级网络框架。1、工具类实现publicclassOkHttpUtil{publicfinalstaticStringTAG="OkHttpUtil";publicfinalstaticintCONNECT_TIMEOUT=60;publicfinalstaticintREAD_TIME
- 轻量级网络之mobilenet v1
GEETEST极验
论文分享萝卜兔编辑整理卷积神经网络广泛应用在各种任务,比如图像分类、目标检测等,性能也越来越好,但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价,使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。本文针对传统卷积计算量大的缺点,对传统卷积模块进行了改进,该结构更高效,为在移动设备上部署带来了可能。RooflineModel在介绍具体的原理之前,我们先来与模型计算性能相关的几个概念:(1)计算量:
- CGNet: A Light-weight Context Guided Network for Semantic Segmentation
顾北向南
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1811.08201代码地址:https://github.com/wutianyiRosun/CGNet1.摘要本文提出了一种新颖的上下文引导网络(CGNet),它是一种用于移动设备语义分割的轻量级网络。我们首先提出了ContextGuided(CG)块,它学习了局部特征和周围环境的联合特征,并进一步改善了与全局背景的联合特征。基于CG块,我
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解
牙牙要健康
图像分类轻量级网络深度学习深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解前言MobleNet_V2讲解反向残差结构(InvertedResiduals)兴趣流形(Manifoldofinterest)线性瓶颈层(LinearBottlenecks)MobleNet_V
- 图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2
小酒馆燃着灯
图像分类机器学习深度学习分类人工智能python机器学习深度学习算法
ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3,从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++(旷视)在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构,论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作:pointwisegroupconvolution和channelshuffle,在保持精度的同时大大降低计算成本
- 轻量级网络--MobileNet V1、V2、V3(学习记录;完善ing)
Colinnnn2
论文阅读网络深度学习神经网络
MobileNet目录前言研究背景研究成果论文结构摘要论文精读1.MobileNetArchitecture1.1卷积块特点1.2深度可分离卷积1.3两者对比2.MobileNet超参数2.1宽度超参数2.2分辨率超参数3.MobileNetV23.1线性瓶颈层(LinearBottleneck)3.2逆残差结构(Invertedresiduals)3.3MobileNetV2网络结构3.4ReL
- 聊聊神经网络结构以及计算量和内存使用
Henry_zhangs
关于深度学习的smartpower神经网络人工智能深度学习
目录1.前言2.torchsummary3.torchstat3.1Conv层计算FLOPs和MAC3.2ReLU计算FLOPs和MAC3.3MaxPool计算FLOPs和MAC3.4fc计算FLOPs和MAC4.summary1.前言最近在看轻量级网络的paper,因此来简单聊聊神经网络计算量和使用内存的情况这里只计算两个参数FLOPs和MACFLOPs是神经网络执行一次前向传播的计算量,也就是
- 深度学习之基于YoloV5-Deepsort人物识别与追踪系统
雅致教育
深度学习python计算机毕业设计深度学习YOLO人工智能
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 YoloV5-Deepsort是一种基于深度学习的人物识别与追踪系统,具有较高的准确率和实时性能。YoloV5是一种目标检测算法,可以快速识别图像或视频中的不同目标。它采用了轻量级网络结构,并通过从预训练模型中进行微调来提高检测精度。相比于之前的版本,YoloV5在保持准确
- MobileNetV3
nice-wyh
人工智能机器学习
相对重量级网络而言,轻量级网络的特点是参数少、计算量小、推理时间短。更适用于存储空间和功耗受限的场景,例如移动端嵌入式设备等边缘计算设备。因此轻量级网络受到了广泛的关注,其中MobileNet可谓是其中的佼佼者。MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累,性能和速度都表现优异,MobileNetV3参数是由NAS(networkarchitecturesearch)搜索获取的,又继承的V1
- opencv dnn模块 示例(19) 目标检测 object_detection 之 yolox
aworkholic
OpenCVopencv实例源码演示opencvdnn目标检测yolox
文章目录0、前言1、网络介绍1.1、输入1.2、Backbone主干网络1.3、Neck1.4、Prediction预测输出1.4.1、DecoupledHead解耦头1.4.2、Anchor-Free1.4.3、标签分配1.4.4、Loss计算1.5、Yolox-s、l、m、x系列1.6、轻量级网络研究1.6.1、轻量级网络1.6.2、数据增强的优缺点1.7、Yolox的实现成果1.7.1、精度
- SqueezeNet 一维,二维网络复现 pytorch 小白易懂版
浩浩的科研笔记
Pytorch深度学习一维网络网络pytorch人工智能
SqueezeNet时隔一年我又开始复现神经网络的经典模型,这次主要复的是轻量级网络全家桶,轻量级神经网络旨在使用更小的参数量,无限的接近大模型的准确率,降低处理时间和运算量,这次要复现的是轻量级网络的非常经典的一个模型SqueezeNet,它由美国加州大学伯克利分校的研究团队开发,并于2016年发布。文章链接:https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf?source
- iOS AFNetworking 取消网络请求
忆江南的博客
IOS开发学习点滴AFNetworking
AFNetworking是我们常用的轻量级网络请求,文章的前提是你已经对AFNetworking有了基本的掌握。不太了解的,请链接iOS使用AFNetworking。一:唠唠叨叨。AFNetworking是建立在NSURLConnection和NSOperation等类库的基础之上的,取消的网络的请求的操作也就变得很简单。但AFNetworking又没有直接的给出我们取消的方式,这就需要我们添加。
- CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总(语义分割、目标检测、超分辨率、网络结构设计、训练策略等)...
我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术CV君汇总了过去一周计算机视觉领域新出的开源代码,涉及到图像增广、医学图像分割、图像恢复、目标检测、语义分割、超分辨率、显著目标检测、轻量级网络结构设计、网络规范化、标注工具等,其中有多篇来自CVPR2019与ICML2019的论文代码。希望对你有帮助~ICML2019mixup图像增广,噪声标签建模改进网络训练Unsupervisedlabelnoi
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR