- 研究生师兄谈SCI论文写作心得
华大基因学院
即将毕业的高产博士师兄(博士在读期间累计发表SCI论文11篇,其中第一作者或通讯作者论文10篇),受学院委托介绍一下论文写作经验,希望能对大家更快、更轻松发表学术论文提供些许帮助。一、文献阅读在开展课题前,阅读文献是一个不可或缺的环节,只有充分了解你要做的课题,才能得心应手地设计课题,进而快速的围绕计划开展研究、准备数据,方便后期撰写论文。实际上,很多小伙伴常常花费大量时间看各种文献,但还是往往不
- Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC(使用混合机器翻译模型)
我的昵称违规了
五月第二周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文,发现我文献阅读速度太
- 文献阅读(42)——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)
柚子味的羊
文献阅读深度学习分类人工智能
使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages:AreviewIF=6.698/Q1文章目录使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)先验知识/知识拓展文章结构文章结果1.introduction方法1.眼底图像一般的分析pipeline2.
- 机器学习第二十五周周报 ConvLSTM
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集4.4结论三、基于pytorch实现ConvLST
- 机器学习第二十八周周报 PINNs2
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura
- 文献阅读:金鱼端脑细胞类型图谱揭示了空间结构和细胞类型进化的多样性
程序员
:::block-1文献介绍文献题目Atelencephaloncelltypeatlasforgoldfishrevealsdiversityintheevolutionofspatialstructureandcelltypes\研究团队AmitZeisel(以色列理工学院)、RonenSegev(本·古里安大学)\发表时间2023-11-01\发表期刊ScienceAdvances\影响因子
- 文献阅读-nomogram文章(七)
cHarden13
题目:DevelopmentandValidationofaRadiomicsNomogramforPreoperativePredictionofLymphNodeMetastasisinColorectalCancerlogistic回归;放射组学;结直肠癌;淋巴结转移ref:医学方:临床医生的逆袭:深入解析临床研究预测类文章思路,带你成为科研“大牛”!一.纳入病人纳入2007.2-2010.
- 【思维导图认证班】戴兰第四幅思维导图作业-日程规划
一为宝贝
我没有选择一日的时间来进行规划,而是以一个市级课题的完成来规划具体的步骤,因为这段时间都在集中做课题,没有安排其他的事情,所以没安排具体的时间。步骤分四部分:准备、撰写、查重和提交。准备又分为文献阅读准备和人员访谈准备;撰写分为结题报告、成果鉴定、成果要报。查重为知网,小于30%。提交分电子版和纸质版。心得:撰写前梳理整个课题的环节,撰写中边阅读文献边记录自己撰写的思路,撰写后按照思维导图傻瓜式准
- 200320复盘
呼噜噜_77b5
上午上课,完成皮肤病学习。下午文献阅读,洗了个澡,然后完成单词,听力,阅读,口语。晚上部分完成老板任务。总得来讲,时间大部分利用了,效率和质量有待提高。
- 文献阅读:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
Espresso Macchiato
文献阅读MambaTransformerSSSMS6SSM
文献阅读:Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces1.文章简介2.方法介绍1.StateSpaceModels2.SelectiveStateSpaceModels3.实验考察&结论1.简单问题上的验证2.实际场景效果1.语言模型2.DNA模型3.语音模型3.细节考察1.速度和内存考察2.消融实验4.结论&思考文献链接:ht
- 2019-7-20晨间日记
风雨兼程_007
今天是什么日子起床:0800就寝:2300天气:晴心情:美纪念日:无叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:结束一年的学校生活,重整行装再出发!本月重要成果:文献阅读报告选对方向今日三只青蛙/番茄钟看望阿姨,学习人家的好习惯看看优秀的人的家庭是怎么样的从中学习,思考人生成功日志-记录三五件有收获的事务给儿子修玩具枪,让其有自豪感陪娃学习,共同见证人家的成长信任感,信赖这东西靠培养财务检视看清楚自
- Pytorch学习记录-GEC语法纠错
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的,国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL
- scanpy 教程 1:预处理和聚类 3k PBMCs
Tiger Z
程序人生
「写在前面」学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度,分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新,建议配合官方文档一起阅读。推荐先按顺序阅读往期内容:文献篇:1.文献阅读:SCANPY:大规模单细胞基因表达数据分析2.文献阅读:scverse项目为单细胞组学数据分析提供了计算生态系统目录1预处理2主成分分析3计算邻域图4嵌入邻域图5对邻域图进行聚类6寻找标记基因官网教程
- 易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构
CatchZeng
原文:https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-alexnet-implementation前言网络结构实现SequentialSubclassingDemo小结参考前言上一篇笔者使用如何阅读深度学习论文的方法阅读了AlexNet。为了加深理解,本文带大家使用TensorFlow2Keras实现AlexNetCNN架构。网络结构image从上一篇可以得到Al
- 文献阅读:金鱼端脑细胞类型图谱揭示了空间结构和细胞类型进化的多样性
Tiger Z
程序人生
文献介绍「文献题目」Atelencephaloncelltypeatlasforgoldfishrevealsdiversityintheevolutionofspatialstructureandcelltypes「研究团队」AmitZeisel(以色列理工学院)、RonenSegev(本·古里安大学)「发表时间」2023-11-01「发表期刊」ScienceAdvances「影响因子」13.6
- 文献阅读02-2022-12-15
不学无术吗
题目:recentadvancesinRNAstructurome摘要:RNAstructuresareessentialtosupportRNAfunctionsandregulationinvariousbiologicalprocesses.Recently,arangeofnoveltechnologieshavebeendevelopedtodecodegenome-wideRNAstr
- 2024.2.4周报
Nyctophiliaa
人工智能深度学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低的复杂度和更高的
- 一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率
qq_43314576
人工智能机器学习深度学习
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读:一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率二、使用步骤1、研究背景2、方法提出3、相关方法3.1、FSR网络结构3.2、多阶段FSR网络结构4、实验工作5、方法比较LSTM代码学习2.1、什么是LSTM2.2、LSTM的处理过程2.3、LSTM代码分析总结摘要本周主要阅读了2020C
- 基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法
qq_43314576
算法深度学习人工智能
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读:基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法1、研究背景2、方法提出方法模块3、试验4、文章贡献二、RNN代码学习2.1、什么是RNN2.2、RNN的处理过程2.3、RNN简单代码实现总结摘要本周主要阅读了2022CVPR的文章,基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法,该论文提出了一种通过挖掘场景文
- 2019-05-06文献阅读记录
一行白鹭上青天
2019-05-06阅读记录:题目:基于RS和GIS的桓仁县乡村聚落景观格局分析(2005年发表)期刊:测绘与空间地理信息Geomatics&SpatialInformationTechnology作者:于淼;李建东摘要:运用RS和GIS技术以及景观分析方法,以辽东山区桓仁县典型的6个乡镇乡村聚落为研究对象,选取乡村聚落斑块数、斑块面积、斑块密度、平均斑块面积、面积加权平均斑块分维数等5个景观指数
- 对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现
白小李
深度学习cnn神经网络
摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取,对CNN的结构网络和运行原理进行了学习,对CNN识别手写数字方面展开了编码,采用MINST数据集进行训练模型,并计划通过窗口就行可视化展现。Ireadthepaperonphaseextractiono
- 每日早晚都读书1000/101-专业文献阅读|《外国建筑历史图说》刘松茯教授编著 通过阅读 专业书籍 获得多元思维的处世之法
李廿
历史发展到今天,古代、近现代和当代,不同的时代反映了不同的建筑观。刘松茯教授作为建筑教育学方面的一名资深中国学者,撰写这本《外国建筑历史图说》,并按照古代、近现代和当代三个不同时期对外国建筑史进行多方位、多角度、多层面的归纳和解读。1,首先,建筑是一种时代气息的表达。建筑与时代的关联十分密切,脱离了时代,建筑的生命力也就枯竭了。农业社会,建筑是手工艺产品:工业社会,建筑是机械化产品:信息社会,建筑
- 【文献阅读笔记】去噪学生网络:DeSTSeg
迎着黎明那道光
文献阅读笔记视觉异常检测笔记异常检测视觉检测深度学习
2023CVPR领域:异常检测目标:图像输入数据文章目录1、模型2、方法3、实验4、引用5、想法1、模型模型分为三个模块,包括教师网络、去噪学生网络和分割网络。分为两个阶段进行训练,第一阶段训练去噪学生网络,第二阶段训练分割网络。2、方法去噪学生网络,主要解决的是异常过度泛化的问题,利用编码器-解码器架构实现去噪。在第一个阶段将合成异常图像输入,训练去噪学生网络输出无异常图像。使用合成异常图像的目
- 【文献阅读笔记】无监督异常检测遇到噪声数据:STKD
迎着黎明那道光
文献阅读笔记视觉异常检测笔记异常检测视觉检测深度学习
2022ICIP领域:异常检测目标:图像输入数据文章目录1、什么是噪声数据2、解决的措施3、模型4、方法5、消融实验6、引用7、想法1、什么是噪声数据在无监督异常检测设置中,用于训练的数据均是正常图片,但由于缺陷可能是细微的,因种种原因可能无法保障用于训练的数据集内均是正常图像,有可能混有异常图像。如果仍然按照原有的假设进行异常检测,将会影响检测性能。2、解决的措施通过迭代执行异常检测步骤和训练步
- <文献阅读>用转移熵通过微阵列的时间序列推断基因调控网络(inferring gene regulatory networks from microarray time series data ...
我们一起舔过铁栏杆
这篇文章是2007的时候发表在IEEE杂志上,并没有收录到PubMed里面。是韩国的学者开发出来的方法。具体来说,通过转移熵计算基因对的因果关系(causalrelations),也就是转移熵的值。转移熵不是负数,而且大小代表因果关系的强度。题目:Inferringgeneregulatorynetworksfrommicroarraytimeseriesdatausingtransferentr
- 生信技能树《GEO数据框挖掘》笔记
鹿枫堂
友情提示:一定要有R语言的基础,建议学习生信技能树的《生信人这样这样学R语言》之后(最好再把中级20题做完),再来学习本系列视频!总的来说,理解了R语言中级20题之后,这一块的内容学起来就轻松了很多。1.通读文献阅读及规律这一块儿主要就是在你感兴趣的文章里,找到其测序信息的GSE号,在GEO数据库中直接检索该文件号。2.了解GEO数据库比如我们对GSE42872这个测序结果比较感兴趣,我们现在GE
- 第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)+ pytorch学习(Resnet代码实现)
@默然
笔记pytorch学习人工智能python深度学习机器学习
第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch学习(ResNet代码实现)2.1数据集2.2文件结构2.3下载
- 第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)+ pytorch学习
@默然
笔记学习pytorch深度学习人工智能python
第二十八周:文献阅读笔记(弱监督学习)摘要Abstract1.弱监督学习1.1.文献摘要1.2.引言1.3.不完全监督1.3.1.主动学习与半监督学习1.3.2.通过人工干预1.3.3.无需人工干预1.4.不确切的监督1.5.不准确的监督1.6.弱监督学习的创新点2.pytorch学习2.1.对现有模型进行修改2.2.优化器的使用2.3.完整的模型训练套路总结摘要弱监督学习是一种机器学习方法,其训
- 第二十七周:文献阅读笔记
@默然
笔记
第二十七周:文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet(密集连接网络)是一种深度学习神经网络架构,由KaimingHe等人在2017年提出。相较于传统的卷积神经网
- 第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+ pytorch学习
@默然
笔记pytorch学习
第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练1.4.3CIFAR和SVHN的分类结果1.4.4ImageNet上的分类结果1.5总结
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio