- 验证resneXt,densenet,mobilenet和SENet的特色结构
dfj77477
人工智能python
简介图像分类对网络结构的要求,一个是精度,另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt:分组卷积,降低了网络参数个数。densenet:密集的跳连接。mobilenet:标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积,即深度分离卷积。SENet:注意力机制。简单起见,使用了[1]的代码,注释掉layer4,作为基本框架resnet14。然后改变局部结构,验证分类效果。实验结果GPU:gtx107
- YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能机器学习神经网络
1.MobileNetV4介绍1.1摘要:我们推出了最新一代的MobileNet,称为MobileNetV4(MNv4),具有适用于移动设备的通用高效架构设计。在其核心,我们引入了通用倒瓶颈(UIB)搜索块,这是一种统一且灵活的结构,融合了倒瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)和新颖的额外深度(ExtraDW)变体。除了UIB之外,我们还推出了MobileMQA,这是一个专为移动加速
- tvm交叉编译android opencl
极乐净土0822
androidtvmndk交叉编译opencl
模型编译:#encoding:utf-8importonnximportnumpyasnpimporttvmimporttvm.relayasrelayimportosfromtvm.contribimportndkonnx_model=onnx.load('mobilenet_v3_small.onnx')x=np.ones([1,3,224,224])input_name='input1'sh
- Keras中内置的预训练模型架构介绍
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能keras人工智能深度学习
Keras中内置的模型架构主要包括以下几种:1.MobileNet系列(MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3):-基本原理:MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络。它们使用深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)来减少参数和计算量。MobileNetV2引入了逆残差结构,MobileNetV3则通过神
- 报错解决方法 ImportError: cannot import name ‘ConvBNReLU‘ from ‘torchvision.models.mobilenetv2‘
两只程序猿
深度学习人工智能
今天在使用torch的mobilenet的时候遇到了报错:ImportError:cannotimportname'ConvBNReLU'from'torchvision.models.mobilenetv2'这个是torch版本问题,新版修改了API,只需要将fromtorchvision.models.mobilenetv2importConvBNReLU修改为fromtorchvision.
- 通俗易懂理解MobileNet网络模型
花花少年
深度学习MobileNet
温故而知新,可以为师矣!一、参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文:[1]MobileNet网络详解【深度学习】轻量化CNN网络MobileNet系列详解MobileNetV1图像分类1.MobileNetv1创新点MobileNetv1是专注于移动端或者嵌入式设备这种计算量不
- Caffe MobileSSD 使用过程记录
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github地址:https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD1.下载SSD并编译运行SSDcaffe地址:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd要点一:下载的VOC数据要放在HOME/username/data/目录下而不是caffe-ssd的data目录下要点二:数据转换,执行命令直接sudo./data/
- 【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列
Snu77
RT-DETR有效改进专栏华为YOLO深度学习人工智能pytorch计算机视觉python
前言大家好,这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进,内容持续更新,每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本,同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本,其中ResNet为RT-DETR官方版本1:1移植过来的,参数量基本保持一致(误差很小很小),不同于ultra
- 轻量化CNN网络 - MobileNet
mango1698
AIcnn网络深度学习
文章目录1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV3传统卷积神经网络,内存需求大、运算量大,导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的,专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络,在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。(相比VGG16准确率减少了0.9%,但模型参数只有
- 模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延
JaJaJaJaaaa
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《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码:https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率,构建
- YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO人工智能目标检测深度学习计算机视觉pythonpytorch
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络,一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个),其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计,包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快,推理速度也要比基础版本的要快,其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本
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1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着移动互联网和智能设备的普及,人们对于智能化技术的需求越来越高。人体姿态检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,可以广泛应用于人机交互、健康监测、安全监控等领域。特别是在老年人和残障人士的照护中,人体姿态检测可以起到重要的辅助作用。在老年人和残
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demo仓库和视频演示:银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、P
- 003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet
bug_creat0r
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完整的代码流程演示效果在b站上可以观看找003期:到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果演示图图下:通过读取摄像头中识别到的水果再结合深度学习模型进行识别完整的代码展示如下:算法部分是深度学习网络训练部分用的python-pytorch包括水果数据集文件夹,下面放置了不同种类的水果文件夹通过运行01训练数据集文本生成.py会将水果数据集文件夹下的图片路径保存到test.t
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介绍这个智能垃圾分类系统是基于Python、PyQT5、TensorFlow等技术栈构建而成的。系统主要通过TensorFlow训练两组模型来执行垃圾分类任务,其中包括一个CNN模型和一个MobileNet模型。数据集经过事先的清洗,包含了4个大类和245个小类的垃圾图片,以便更精确地进行分类。在训练过程中,两个模型分别使用train_cnn.py和train_mobilenet.py进行训练。训
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MobileNetV11、为什么要设计mobilenet?为移动端和嵌入式端深度学习应用设计的网络,使得在cpu上也能达到理想的速度要求。2、mobilenet的结构image.png3、mobilenet网络的特点。轻量化放弃pooling直接采用stride=2进行卷积运算4、创新点1:depthwiseseparableconvolutionsimage.png标准卷积:图(a):特点是卷积
- 【我的方向】轻量化小目标检测
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文章目录轻量化1人工设计的轻量化方法1.1组卷积1.2深度可分离卷积1.3基于深度可分离卷积的MobileNet1.4ShuffleNet1.5ShuffleNetV2基于Octave卷积的改进基线网络基于Ghost特征的GhostNet基于神经网络结构搜索的轻量化方法基于自动模型压缩的轻量化方法4相关论文小目标检测相关论文轻量化与小目标结合的看法轻量化为什么要研究轻量级神经网络?随着深度神经网络
- 实现pytorch版的mobileNetV1
Mr.Q
PyTorchpaperpytorch人工智能python
mobileNet具体细节,在前面已做了分析记录:轻量化网络-MobileNet系列-CSDN博客这里是根据网络结构,搭建模型,用于图像分类任务。1.网络结构和基本组件2.搭建组件(1)普通的卷积组件:CBL=Conv2d+BN+ReLU6;(2)深度可分离卷积:DwCBL=Convdw+Convdp;Convdw+Convdp={Conv2d(3x3)+BN+ReLU6}+{Conv2d(1x1
- 【Tensorflow】SSD_Mobilenet_v2实现目标检测(一):环境配置+训练
摇曳的树
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Tensorflow(官方介绍使用)要求Tensorflow官方模型库升级到最新的Tensorflow2pipinstalltf-nightly安装方法一:安装Tensorflow模型pip包pip自动安装所有的模型和依赖项pipinstalltf-models-official若要安装最新的更改则:pipinstalltf-models-nightly方法二:克隆源码文件1.克隆GitHub存储
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- 紫光展锐T820与百度飞桨完成I级兼容性测试 助推端侧AI融合创新
紫光展锐官方
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近日,紫光展锐高性能5GSoCT820与百度飞桨完成I级兼容性测试(基于PaddleLite工具)。测试结果显示,双方兼容性表现良好,整体运行稳定。这是紫光展锐加入百度“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证,经过双方联合严格测试,紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各
- resnet和mobilenet各个模型下载地址
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- ncnn源码阅读笔记(一)
半笔闪
工作需要,最近在使用ncnn,为了写自定义层,深入理解下源码,在此作个笔记。https://github.com/Tencent/ncnn目录结构image.pngbenchmark:一些常见模型的模型文件,如mobilenet,resnet,vgg等。cmake:有关链接openmp和valkan的cmake文件,这两个都是并行计算加速用的docs:文档,包括开发指南,构建指南等等example
- MobileNet相关知识整理
hjxu2016
文献阅读
一、MobileNetV1&MobileNetV2简介(超级推荐)二、Depthwise卷积与Pointwise卷积(Depthwise卷积的提出,大大较少了参数量,论文的主要贡献)三、参数量计算四、论文笔记五、论文地址六、相关代码caffe实现:https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe民间实现:caffe|Tensorflow官方代码:github上还是
- 紫光展锐T820与飞桨完成I级兼容性测试 助推端侧AI融合创新
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近日,紫光展锐高性能5GSoCT820与百度飞桨完成I级兼容性测试(基于PaddleLite工具)。测试结果显示,双方兼容性表现良好,整体运行稳定。这是紫光展锐加入百度“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。本次I级兼容性测试完成了计算机视觉技术领域3个模型的验证,经过双方联合严格测试,紫光展锐T820在MobileNet-V1、ResNet50、SSD-MobileNet-V1模型上的精度、速度等各
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。