- Xilinx Vivado的RTL分析(RTL analysis)、综合(synthesis)和实现
2401_84185145
程序员fpga开发
理论上,FPGA从编程到下载实现预期功能的过程最少仅需要上述7个步骤中的4、5、6和7,即RTL分析、综合、实现和下载。其中的RTL分析、综合、实现的具体含义和区别又是什么?2、RTL分析(RTLanalysis)一般来讲,通常的设计输入都是Verilog、VHDL或者SystemVerilog等硬件描述语言HDL编写的文件,RTL分析这一步就是将HDL语言转化成逻辑电路图的过程。比如HDL语言描
- MasaCtrl:Tuning-free mutual self-attention control for consistent image synthesis and editing
Kun Li
图像视频生成大模型stablediffusion
https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13QuestionaboutMask·Issue#31·TencentARC/MasaCtrl·GitHub
- AIGC:Kolors: Effective Training of Diffusion Model for Photorealistic Text-to-Image Synthesis
微风❤水墨
AIGC
代码:GitHub-Kwai-Kolors/Kolors:KolorsTeam论文:Kolors/imgs/Kolors_paper.pdfatmaster·Kwai-Kolors/Kolors·GitHub模型:huaggingface:https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-diffusersmodelscope:https://modelscope
- 大疆的raw图噪声合成:Towards General Low-Light Raw Noise Synthesis and Modeling
tony365
降噪pytorch计算机视觉人工智能
文章目录TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd2信号相关噪声建模3信号无关噪声:生成器和一致性损失(L1和vgg内容损失)4判别器5总结TowardsGeneralLow-LightRawNoiseSynthesisandModeling1dd作者说极暗场景下物理方法仿真不好。作者提出的方法,对于信号相关的噪声使用物理方法建模,
- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
仁义礼智信达
深度学习扩散模型CVPR超分辨率重建
一、简介标题:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels(https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf;GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels)期刊:CVPR时间:2022
- CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.表示类型连续场景表示(NeRF类):将场景隐式定义为一个连续场,允许在任意点查询。离散场景表示:使用显式3D结构,例如体素或点云。混合表示:结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码:直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码:分层结构允许在不同细节级别进行表示,有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解:将特征组织成结构化张量,而不是简单的
- 【GigaGAN论文精读】Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis
旋转的油纸伞
人脸相关人工智能从入门到实战深度学习生成模型计算机视觉GANGigaGAN
【GigaGAN论文精读】ScalingupGANsforText-to-ImageSynthesis0、前言Abstract1.Introduction(图放在文末)2.RelatedWorks2.1Text-to-imagesynthesis.2.2GAN-basedimagesynthesis.2.3Super-resolutionforlarge-scaletext-to-imagemod
- Non-Stationary Texture Synthesis by Adversarial Expansion
Longlongaaago
论文机器学习论文gan纹理合成纹理合成
Non-StationaryTextureSynthesisbyAdversarialExpansion1.主要创新点:利用PatchGan,结合风格损失,L1损失,生成非固定纹理。2.对应损失的贡献:对抗损失作为纹理的主要生成L1损失减少噪声和非自然的内容,但是太过平滑风格损失使得图像最终加入更多细节,但是也加入了颜色的扭曲3.网络训练流程:---------------------------
- windows 环境实现文字转语音。
咕噜咕噜_87bc
目前有很多提供语音合成的SDK,比如科大讯飞,百度,腾讯云等。其实windowspowershell里自带语音合成。例如:Add-Type-AssemblyNameSystem.speech;$speak=New-ObjectSystem.Speech.Synthesis.SpeechSynthesizer;$speak.Rate=1;//朗读速度$speak.SetOutputToWaveFil
- 论文阅读,HeteroGen: Automatic Synthesis of Heterogeneous Cache Coherence Protocols(二)
好啊啊啊啊
论文阅读论文阅读异构多核cache一致性
目录一、Article:文献出处(方便再次搜索)(1)作者(2)文献题目(3)文献时间(4)引用二、Data:文献数据(总结归纳,方便理解)(1)背景介绍(2)目的(3)贡献(4)主要实现手段4.1前置知识AMBACHI简介PCIE和CXL缓存一致性协议(CacheCoherencyProtocols)内存一致性模型(MemoryConsistencyModels)4.2复合内存一致性模型comp
- Medical Image Synthesis with Context-Aware Generative Adversarial Networks
22f9d17d554d
摘要计算机断层扫描(CT)对于各种临床应用至关重要,例如放射治疗计划以及PET衰减校正。但是,CT在采集过程中会暴露放射线,这可能对患者造成副作用。与CT相比,磁共振成像(MRI)更安全,并且不涉及任何辐射。因此,近来,对于放射治疗计划的情况,研究人员被极大地动机从同一对象的其对应的MR图像估计CT图像。在本文中,我们提出了一种数据驱动的方法来解决这一具有挑战性的问题。特别是,通过训练性的卷积网络
- 【FPGA开发】Modelsim和Vivado的使用
Include everything
FPGA开发fpga开发
本篇文章包含的内容一、FPGA工程文件结构二、Modelsim的使用三、Vivado的使用3.1建立工程3.2分析RTLANALYSIS3.2.1`.xdc`约束(Constraints)文件的产生3.3综合SYNTHESIS3.4执行IMPLEMENTATION3.5烧录程序3.6程序固化3.6.1SPI约束3.6.2`.bin`文件的产生3.6.3`.mcs`文件的产生3.6.4添加配置的存储
- c语言实现将文本转换为语音,C#文字转换语音朗读或保存MP3、WAV等格式
德川家康薛定谔
c语言实现将文本转换为语音
最近遇到一个需求,需要把文字转换语音,参考很多大佬写的方法,最后经过自己改造实现文字在线朗读、保存MP3、WAV等格式。//需要引用System.Speech程序集//引用usingSystem.Speech.Synthesis;在线朗读代码://////文字在线音频朗读//////朗读文本///publicstaticboolTextRead(stringreadText){varflag=fa
- vivado 制定执行策略
cckkppll
fpga开发
制定执行策略策略是一组到工具的开关,这些开关在预先配置的一组选项中定义用于合成应用程序或在实现期间运行的各种实用程序和程序。每个主要版本都有特定于版本的策略选项。视频:有关更多信息,请参阅以下内容:VivadoDesignSuiteQuickTake视频:创建和管理跑步。从FlowNavigator中选择Settings,选择Synthesis,然后从策略下拉列表,如上图所示,然后单击“确定”。设
- 【论文阅读笔记】Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis
LuH1124
论文阅读笔记论文阅读transformercnn图像生成
TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis记录前置知识AbstractIntroductionRelatedWorkMethodLearninganEffectiveCodebookofImageConstituentsforUseinTransformersLearningtheCompositionofImageswithTransfo
- Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis
努力学图像处理的小菜
扩散模型人工智能计算机视觉
VectorQuantizedDiffusionModelforText-to-ImageSynthesisShuyangGu,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Microsoft,CVPR2022,Cited:340,Code,Paper1.前言我们提出了用于文本到图像生成的矢量量化扩散(VectorQuantizedDiffusionModel;V
- 论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis
客院载论
音频生成学习
文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测
- Motion generation/synthesis evaluation metrics
Cmy_CTO
CV#MotionGenerationAI(ArtificialIntelligence)算法人工智能计算机视觉
Motiongeneration/synthesiseval_metricsMDMR-precisionandMultimodal-DistFIDDiversityMultiModalityReferenceT2MFIDR-PrecisionDiversityMulti-modalityMulti-modalDistanceA2MFIDRecognitionAccuracyDiversityMul
- c# 语音播报
wangyue4
c#语音识别开发语言
在C#中进行语音播报通常需要使用.NETFramework中的某个语音库或服务。一个常见的选择是使用System.Speech.Synthesis命名空间中的SpeechSynthesizer类,该类提供了文本到语音的转换功能。以下是一个简单的示例,演示如何在C#中使用SpeechSynthesizer进行语音播报:usingSystem;usingSystem.Speech.Synthesis;
- 免费使用支持离线部署使用的 txt2video 文本生成视频大模型(Text-to-Video-Synthesis Model)
代码讲故事
智能工具音视频离线部署大模型生成视频NLPAIGC
免费使用支持离线部署使用的txt2video文本生成视频大模型(Text-to-Video-SynthesisModel)。文本生成视频大模型(Text-to-Video-SynthesisModel)是一种基于深度学习技术的人工智能模型,它可以将自然语言文本描述转换为相应的视频。即通过输入文本描述,自动生成符合描述内容的视频。这些模型使用深度学习技术,并结合计算机视觉和自然语言处理领域的知识,以
- CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data Synthesis
木槿qwer
去噪论文深度学习
Abstract1、提出一个模拟ISP处理的模型(模型是怎么构建的?)2、在RAW、sRGB域都能生成图像对,都能做去噪。(它说在真是图像基准数据集上有SOTA效果,不会是DND吧)3、参数量是之前的RAW去噪最佳方法(用的什么方法?)参数的1/51、Introduction(要长脑子了)高层视觉问题:图像分类、目标检测、目标分割底层视觉问题:图像去噪、超分、去模糊本文工作是什么?想在raw图上叠
- NeRF 其一:NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
泠山
#NeRFpythonnerf神经网络
NeRF其一:NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis1.什么是神经辐射场2.论文简述3.体渲染3.1视线3.2体渲染-连续3.3体渲染-离散4.神经网络与位置编码4.1神经网络4.2视线角度为什么需要视角向量d\boldsymbol{d}d?4.3位置编码为什么需要位置编码?高频与低频NeRF中如何进行位置编码5.
- Tortoise-tts Better speech synthesis through scaling——TTS论文阅读
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笔记地址:https://flowus.cn/share/a79f6286-b48f-42be-8425-2b5d0880c648【FlowUs息流】tortoise论文地址:BetterspeechsynthesisthroughscalingAbstract:自回归变换器和DDPM:自回归变换器(autoregressivetransformers)是一种基于变换器架构的模型,能够处理序列数据
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气派飞鹰
论文阅读NeRF
文章目录简介创新点神经辐射场场景表示(NeuralRadianceFieldSceneRepresentation)带有辐射场的体渲染(VolumeRenderingwithRadianceFields)优化神经辐射场(OptimizingaNeuralRadianceField)位置编码(Positionalencoding)分层体积采样(Hierarchicalvolumesampling)参
- Deep learning–based MR‐to‐CT synthesis: The influence of varying gradient echo–based MR images as...
22f9d17d554d
2020年运用分割网络做的图像生成,网络:3D-UNet已配准的数据进行实验该实验对输入数据进行配置,从中发现不同配置下的输入数据对实验产生的影响,从而探究影响生成结果的参数。数据:采集人和犬骨盆区域的MR和CT扫描,使用非刚性配准进行配对。数据是配准以后且配对的。数据十分难获取。数据:17个犬类+23个人类实验数据。人类数据:27个病人前列腺癌评估标准:峰值SNR,平均绝对误差和平均误差来重建H
- [VGG团队论文阅读]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation
王知为
论文阅读3d
Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof
- 细菌16S rRNA基因测序平台比较
JarySun
1.细菌16SrRNA基因测序平台介绍1.1Roche454测序平台罗氏454测序系统是454生命科学公司推出的454测序技术,是基于焦磷酸测序法的高通量测序系统,开创了第二代测序技术的先河。该技术是通过合成反应而测序(Seqencing-by-synthesis,SBS)的原理进行测序的。原理:GSFLX(+)系统的测序原理是基于焦磷酸测序法,依靠生物发光对DNA序列进行检测。在DNA聚合酶,A
- [SGDiff] A Style Guided Diffusion model for fashion synthesis
52Tiramisu
科研人工智能
Abstract①提出一个风格引导的扩散模型(SGDiff),把图像模态与预训练的t2i模型组合起来。②提出一个数据集SG-Fashion。MethodSGDiffOverview公式含义:在给定时间点t上的输入,目标文本的语义表示,风格表示。通过扩散网络估计该时刻的噪声。输入:①文本text;②风格图像。文本条件通过扩散模型的生成风格条件通过CLIP模型的生成这两个特征在SCA模块中进行特征融合
- Text to image论文精读 TISE (Text-to-Image Synthesis Evaluation):用于文本到图像合成的评估度量工具包
中杯可乐多加冰
文本生成图像text-to-image文本生成图像T2I深度学习计算机视觉GAN
TISE(Text-to-ImageSynthesisEvaluation)是一款用于评估文本生成图像的Python评估工具箱。文章由TanM.Dinh,RangNguyen,andBinh-SonHua等人发表。其以统一的方式促进、倡导公平的评估度量,并为未来的文本到图像综合研究提供可重复的结果。文章链接:https://arxiv.org/abs/2112.01398项目链接:https://
- 多语言TTS:Multilingual speech synthesis
林林宋
paper笔记人工智能
文章目录[LearningtoSpeakFluentlyinaForeignLanguage:MultilingualSpeechSynthesisandCross-LanguageVoiceCloning](https://arxiv.org/abs/1907.04448)[2019interspeech][google][ImprovingCross-lingualSpeechSynthesi
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name