- 使用Diffusion Models进行图像超分辩重建
沉迷单车的追风少年
DiffusionModels与深度学习人工智能计算机视觉超分辨率重建AIGC深度学习
DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战前言:图像超分辨率重建是一个经典CV任务,其实LR(低分辨率)和HR(高分辨率)图像仅在高频细节上存在差异。通过添加适当的噪声,LR图像将变得与其HR对应图像无法区分。这篇博客介绍一种方式巧妙利用这个规律使用DiffusionModels进行图像超分辩重建任务。目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像
- 【图像超分】论文复现:万字长文!Pytorch实现EDSR!代码修改无报错!踩坑全记录!适合各种深度学习新手!帮助你少走弯路!附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)修改后代码和权重文件下载见文末链接!!!包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件,可直接用于测试。本文亮点:讲解细致,EDSR流程全通,代码注释丰富,适合新手入门阅读深度思考,踩坑报错全
- 【图像复原】论文精读:Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能计算机视觉图像修复图像处理论文阅读论文笔记
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.ModelScalingUp3.2.ScalingUpTrainingData3
- stable diffusion和GAN网络的区别,优点缺点是什么
爱好很多的算法工程师
SD大模型AIGC笔记
稳定扩散(stablediffusion)和生成对抗网络(GAN)是两种不同的深度学习方法。稳定扩散是一种无监督学习方法,用于图像超分辨率重建。它基于扩散过程模型,通过在不同的时间步骤中对图像进行重建来增加分辨率。该方法能够有效地增加图像的细节,并产生更高质量的图像。其优点包括:无监督学习:稳定扩散不需要使用任何带标签的训练数据,因此可以用于无监督任务。高分辨率重建:稳定扩散能够通过迭代过程逐渐增
- [超分辨率重建]ESRGAN算法训练自己的数据集过程
Cr_南猫
超分辨率重建超分辨率重建人工智能深度学习
一、下载数据集及项目包1.数据集1.1文件夹框架的介绍,如下图所示:主要有train和val,分别有高清(HR)和低清(LR)的图像。1.2原图先通过分割尺寸的脚本先将数据集图片处理成两个相同的图像组(HR和LR)。如训练x4的ESRGAN模型,那么我们需要将HR的图像尺寸与LR的图像尺寸比例是4:1。在我的训练中,我将HR的图像尺寸分割成了480x480,LR的图像分割成了120x120。如下图
- 【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于QuickRNet的TPU超分模型部署
算能开发者社区
大数据超分辨率重建人工智能
2023CCF大数据与计算智能大赛《赛题名称》基于QuickRNet的TPU超分模型部署巴黎欧莱雅林松智能应用业务部算法工程师中信科移动中国-北京
[email protected]团队简介巴黎欧莱雅团队包含一个队长和零个队员。队长林松,研究生学历,2019-2022在中国矿业大学(北京)攻读硕士学位,于2022年7月加入中信科移动公司,现在在智能应用业务部负责视觉AI算法的落地部署,是一名算法工程师,主要擅长
- 【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于Real-ESRGAN的TPU超分模型部署
算能开发者社区
大数据超分辨率重建人工智能
2023CCF大数据与计算智能大赛《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》洋洋很棒李鹏飞算法工程师中国-烟台
[email protected]团队简介本人从事工业、互联网场景传统图像算法及深度学习算法开发、部署工作。其中端侧算法开发及部署工作5年时间。摘要本文是《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》方案中算法方案的说明。本作品算法模型选用的是Real-ESRGAN。Real-ESRGAN是基
- 使用开源 Upscayl 工具放大图片
winfredzhang
人工智能Upscayl放大开源
Upscayl是一个基于人工智能的图像放大工具,可以用来将低分辨率的图片放大到高分辨率。Upscayl使用了一种称为超分辨率重建的技术,可以生成逼真的高分辨率图像。在本教程中,我们将介绍如何使用Upscaly工具放大图片。准备工作下载:https://github.com/upscayl/upscayl/releases/download/v2.9.5/upscayl-2.9.5-win.exe安
- 【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于预训练ESPCN的轻量化图像超分辨率模型TPU部署方案
算能开发者社区
大数据超分辨率重建人工智能
2023CCF大数据与计算智能大赛《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》作品名:基于预训练ESPCN的轻量化图像超分辨率模型TPU部署方案队伍名:Absofastlutely蒋松儒计算机科学与技术系硕士南京大学中国-江苏
[email protected]吕欢欢计算机科学与技术系博士南京大学中国-江苏
[email protected]张凯铭物理学系本科四川大学中国-四川283574
- TPU编程竞赛|算丰助力2023 CCF大数据与计算智能大赛!
算能开发者社区
人工智能算法
目录赛题介绍赛题背景赛题任务赛程安排初赛阶段2023/09/25-11/27决赛阶段2023/11/28-12/17评分机制奖项设置赛题奖项赛事奖项近日,第十一届2023CCF大数据与计算智能大赛(简称CCFBDCI)正式启动报名,本次大赛含竞技赛题、数字安全公开赛等十余道竞技及训练赛题。算丰不仅为本次大赛提供了赛题「基于TPU平台实现视频超分辨率重建模型部署」,也为参赛选手提供丰富的云端TPU资
- 【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案
算能开发者社区
大数据超分辨率重建人工智能
- 模型实战(18)之C++ - tensorRT部署GAN模型实现人脸超分辨重建
明月醉窗台
#深度学习实战例程c++生成对抗网络人工智能神经网络visualstudio
模型实战(18)之C++-tensorRT部署GAN模型实现人脸超分辨重建一个实现人脸超分辨率重建的demo支持StyleGAN:GPENorGFPGAN通过C++-tensorrt快速部署,推理速度每帧在RTX3090上5.5ms+,RTX3050上10ms+下边是实现效果(图片来源于网络search,如若侵权,联系删除)下边给出实现步骤:1.模型转换下载模型至本地Downloadthemode
- 【图像重构】基于OMP算法实现图像重构附matlab代码
matlab科研助手
图像处理机器学习算法人工智能
1内容介绍为了提高可见光图像的识别和检测能力,提出基于OMP算法的可见光图像超分辨率重构方法.建立可见光图像的视觉信息采集模型,采用空间锚点邻域特征匹配方法进行的可见光图像超分辨特征分解,提取可见光图像边缘轮廓特征量,结合残差特征估计高分辨率图像特征融合和优化分割,建立可见光图像的超分辨率重建特征分布集,采用边缘信息空间区域融合方法进行可见光图像的像素信息融合和优化特征重组,提取可见光图像的模糊度
- YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | HAttention(HAT)超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)
Snu77
YOLOv8系列专栏YOLO人工智能深度学习python计算机视觉超分辨率重建目标检测
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制,混合注意力变换器(HAT)的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要,而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制,有效地整合了全局的像素信息,从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行),但是效果挺好的也是10
- 超分辨率重建——SAN训练自己数据集及推理测试(详细图文教程)
佐咖
超分辨率重建Pytorch深度学习超分辨率重建图像处理pythonpytorch
目录一、源码包下载二、数据集准备三、预训练权重文件四、训练环境五、训练5.1超参数修改5.2训练模型5.2.1命令方式训练5.2.2Configuration配置参数方式训练5.3模型保存六、推理测试6.1超参数修改6.2测试6.2.1命令方式测试6.2.2Configuration配置参数方式测试6.3测试结果6.4推理速度七、总结一、源码包下载源码包有官网提供的和我自己修改过代码提供的,建议学
- 人工智能超分辨率重建:揭秘图像的高清奇迹
鳗小鱼
人工智能资源分享(resource)人工智能超分辨率重建图像处理rnncnn神经网络机器学习
导言人工智能超分辨率重建技术,作为图像处理领域的一项重要创新,旨在通过智能算法提升图像的分辨率,带来更为清晰和细致的视觉体验。本文将深入研究人工智能在超分辨率重建方面的原理、应用以及技术挑战。1.超分辨率重建的基本原理单图超分辨率:利用深度学习模型,通过学习低分辨率图像与高分辨率图像的映射关系,实现对单张图像的重建。多图融合:结合多个视角或时间点的图像信息,进一步提升图像的清晰度。2.应用领域及典
- 视频超分辨率重建
zi_y_uan
超分辨率重建人工智能
使用基于GAN的超分辨率模型对视频进行超清修复,项目GitHub链接如下:https://github.com/emptysoal/VideoRestore如何使用具体参考链接中的README。
- 超分辨率重建
金戈鐡馬
超分辨率重建人工智能计算机视觉深度学习图像处理
意义客观世界的场景含有丰富多彩的信息,但是由于受到硬件设备的成像条件和成像方式的限制,难以获得原始场景中的所有信息。而且,硬件设备分辨率的限制会不可避免地使图像丢失某些高频细节信息。在当今信息迅猛发展的时代,在卫星遥感、医学影像、多媒体视频等领域中对图像质量的要求越来越高,人们不断寻求更高质量和更高分辨率的图像,来满足日益增长的需求。空间分辨率的大小是衡量图像质量的一个重要指标,也是将图像应用到实
- 基于深度学习的超分辨率综述
teacher_ma_
计算机视觉深度学习人工智能神经网络cnn
1.单图像超分辨率重建SISR方法框架由两部分组成,非线性映射学习和上采样模块。非线性映射学习模块负责完成LR到HR的映射,这过程中利用损失函数引导和监督学习的进程;上采样模块实现重建图像的放大,两个模块协同完成SISR1.1超分框架(1)前端上采样超分框架前端上采样避免在低维进行映射学习,降低了学习难度,但噪声和模糊也被放大,并且高维卷积运算增加计算量,消耗更多资源(2)后端上采样超分框架该框架
- 基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述
小蒋的技术栈记录
深度学习深度学习超分辨率重建人工智能
论文标题:基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述作者:吴靖,叶晓晶,黄峰,陈丽琼,王志锋,刘文犀发表日期:2022年9月阅读日期:2023.11.18研究背景:图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一,不仅可以提高图像分辨率改善图像质量,还可以辅助其他计算机视觉任务.近年来,随着人工智能浪潮的兴起,基于深度学习的图像超分辨率重建也取得了显著进展.本文在简述图像超分辨率重建方法的基础上,
- 「需求广场」需求词更新明细(十六)
CSDN文库小助手
大数据pythonjavajavascriptmatlab
进入需求广场,选取你擅长的领域开始上传资源、获取流量吧!2022.7.12上线需求词:No.需求词No.需求词No.需求词1超分辨率重建95idea快捷键189pid调参2视频编解码96linux切换到root用户190openmv与arduino串口通信3fpga开发97c++编译器191git教程4浏览器插件98springboot注解192matlab解多项式方程5tomcat安装及配置教程
- 【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型(超分辨率重建)详细安装和使用教程
RS迷途小书童
Python深度学习超分辨率重建计算机视觉人工智能深度学习图像处理
1前言图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。目前应用较多的
- 【图像超分辨率重建】——EnhanceNet论文精读笔记
Zency_SUN
图像超分辨率重建论文精读超分辨率重建计算机视觉人工智能
2017-EnhanceNet:SingleImageSuper-ResolutionThroughAutomatedTextureSynthesis(EnhanceNet)基本信息作者:MehdiS.M.SajjadiBernhardSch¨olkopfMichaelHirsch期刊:ICCV引用:*摘要:单一图像超分辨率是指从单一低分辨率输入推断出高分辨率图像的任务。传统上,这项任务的算法性能
- 基于深度学习的图像超分辨率重建
wjhua_223
#超分辨率人工智能技术方向
最近开展图像超分辨率(ImageSuperResolution)方面的研究,做了一些列的调研,并结合本人的理解总结成本博文~(本博文仅用于本人的学习笔记,不做商业用途)本博文涉及的paper已经打包,供各位看客下载哈~https://download.csdn.net/download/gwplovekimi/10728916目录超分辨率(SuperResolution,SR)传统的图像超分辨率重
- 基于多尺度分形残差注意力网络的超分辨率重建算法
Van-bo
1024程序员节
1.引言深度神经网络可以显著提高超分辨率的质量,但现有方法难以充分利用低分辨率尺度特征和通道信息,从而阻碍了卷积神经网络的表达能力。针对此类问题,本章提出了一种多尺度分形残差注意力网络(Multi-scaleFractalResidualAttentionNetwork,MFRAN)。具体而言,MFRAN由分形残差块(FractalResidualBlock,FRB)、双路增强通道注意力(Dual
- 超分辨率重建数据集制作:生成低分辨率数据集
Alocus_
python超分辨率重建超分辨率重建人工智能图像处理
目录背景代码结果其他注意:超分主流有两种BI、BD。1.实际上公认的是使用MATLAB进行插值。2.Bicubic(双三次插值)方式。(BI方式)3.高斯模糊+双三次插值是另一种常用方式(BD方式)。4.目前有使用Python实现的上述BI、BD,但或多或少还是有差异。这里python实现必定和matlab实现之间有差别,使用时注意。(希望你务必看一下这一篇文章:图像/视频超分之降质过程)(我写一
- AI影像修复及图像超分辨率
理想失速
计算机视觉人工智能
AI图像修复软件主要包含人脸修复、图像超分等功能。人脸修复功能主要对图像上的人脸进行识别和修复,从模糊、缺损、噪声图像中恢复高质量人脸图像。图像超分功能主要对图像进行超分辨率重建,将低分辨率图像处理为高分辨率图像。链接:https://pan.baidu.com/s/1epX3FKdTGNyTe0c8LoIPCQ?pwd=9knh1、人脸修复功能—>人脸修复,启动人脸修复界面。选择图像文件和输出路
- CVPR 2018
来自吐槽星
深度学习在图像超分辨率重建中的应用http://cvmart.net/community/article/detail/11使用CNN生成图像先验,实现更广泛场景的盲图像去模糊http://cvmart.net/community/article/detail/206用u-net训练一个模型:输入是一个静态的帧,输出的预测的五帧光流信息,模型在youtube数据集上训练。https://arxiv
- 【代码实践】HAT代码Window平台下运行实践记录
一的千分之一
【代码实践】python深度学习
HAT是CVPR2023上的自然图像超分辨率重建论文《activatingMorePixelsinImageSuper-ResolutionTransformer》所提出的模型。本文旨在记录在Window系统下运行该官方代码(https://github.com/XPixelGroup/HAT)的过程,中间会遇到一些问题,供大家参考。环境安装参考官方代码,进行环境安装pipinstall-rreq
- 深度学习在图像识别领域还有哪些应用?
matlabgoodboy
深度学习人工智能
深度学习在图像识别领域的应用非常广泛,除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成,还有其他一些应用。图像超分辨率重建:深度学习技术可以用于提高图像的分辨率,例如通过使用生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等技术,可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像,从而提高了图像的清晰度和质量。图像风格迁移:深度学习可以用于将一张图像的风格应用到另一张图像上,例如使用GAN模型可以将一张照
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓