- Caffe学习系列——工具篇:计算数据集的图像均值
Solomon1588
计算机视觉CVCaffe深度学习深度学习Caffe数据预处理特征标准化
本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践,本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种:简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是(独立地)使得数据的每
- Caffe学习 (五):SSD源码解读ssd_pascal.py
QZX-light
Caffe学习系列Caffe
参考博客:https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/79089280from__future__importprint_functionimportcaffefromcaffe.model_libsimport*fromgoogle.protobufimporttext_formatimportmathimportosimportshutilim
- caffe学习(1)------windows下基于GPU配置
lishanlu136
caffecaffe
最近准备用caffe做图片的分类,可配置caffe就让我折腾了大半个月,一直配置不成功,最后还是参考官网的tutorial才配置成功,于是决定把配置的过程写下来,如果后面有朋友配置caffe遇到什么问题,还可以参考参考。首先贴出官方的配置caffe的工程:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows,注意,这可是基于Windows系统的,因为我的电脑是win
- caffemodel特征可视化_Caffe学习笔记4图像特征进行可视化
weixin_39824801
caffemodel特征可视化
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/可以算是对它的翻译的总结吧,它可以算是学习笔记2的一个发展,2是介绍怎么提取特征,这是介绍怎么可视化特征1、准备工作首先
- Caffe学习:build/tools/convert_imageset
jiarenyf
caffecaffe
caffe/build/tools/convert_imageset用于将image图片转化为lmdb(leveldb)格式编写命令,实现图片格式转化:#!bin/sh#工具目录TOOLS_ROOT=caffe/build/tools#train_datas存放训练图片#label_train.txt保存图片标签#shuffle参数用于打乱图片读取顺序#train_db文件夹(不可手动新建)存放转
- Caffe学习之——caffe.cpp源码解析
ciky奇
caffecaffe.cpp
本文主要解析caffe源码中/tools/caffe.cpp文件,此文件是caffe程序的入口main函数,包含了命令行参数代码实现,如tain,test,time等。caffe结构请参考:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80585888caffe命令行参数请参考:https://blog.csdn.net/c20081052/art
- caffe学习(1):多平台下安装配置caffe
weixin_34238642
操作系统运维git
如何在centos7.3上安装caffe深度学习工具有好多朋友在安装caffe时遇到不少问题。(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成)今天测试并整理一下安装过程。我是在阿里云上测试,选择centos7.3镜像。先安装epel源1yuminstallepel-release安装基本编译环境12yuminstallprotobuf-develleveldb-develsnappy-develo
- Caffe学习笔记1-安装以及代码结构
baobei0112
CNN卷积神经网络
Caffe学习笔记1-安装以及代码结构ByYuFeiGan2014-12-09更新日期:2014-12-09安装按照官网教程安装,我在OSX10.9和Ubuntu14.04上面都安装成功了。主要麻烦在于gloggflagsgtest这几个依赖项是google上面的需要。由于我用Mac没有CUDA,所以安装时需要设置CPU_ONLY:=1。如果不是干净的系统,安装还是有点麻烦的比如我在OSX10.9
- caffe学习笔记--写一个运行caffe.cpp的makefile
thystar
caffe学习
之前因为有caffe的项目要放到服务器上面,但是其实不需要在服务器上面重新安装caffe,所以写了个makefile.这里改写了个简单的,比较容易读的,只运行caffe.cpp,如果由其他的,可以按照makefile的规则添加就好。首先,还是要说一下关于caffe的依赖,参考之前的两篇博客:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/51179064和
- caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)
thystar
caffe学习
在之前的文章里,写过一个关于微调的博客,但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb,因此补一篇最新的,关于微调,前面的文章由讲,参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553
- caffe学习笔记(11):多任务学习之HDF5Data类型数据集生成
guyunee
deeplearningmatlabobjectdetection数据标签caffe深度学习
最近开始研究多任务学习(multi-tasklearning,MTL),先分享给大家:本文主要讲述数据集的建立,HDF5Data类型用于处理多标签数据,在网络中定义为:layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc
- Caffe学习:Forward and Backward
jiarenyf
caffecaffe
原文forwardandbackwardpasses(前向迭代和反向迭代)是Net最基本的成分。下面以简单的logisticregressionclassifier(逻辑回归分类器)为例。ForwardPass(前向迭代)利用给定的输入,根据模型设定的函数,计算出输出。Thispassgoesfrombottomtotop(数据流向从bottom到top)。数据x通过一个innerproductl
- Ubuntu14.04下配置Caffe+OpenCV2.4.10+CUDA7.5+cuDNN5.1.10
cuihaolong
3DPrint系统配置
1.CUDA配置与Tensorflow,Keras等深度学习框架一样的配置方法,一次配置可以重用,其他基础软件和依赖项亦可参考:Caffe学习笔记2--Ubuntu14.0464bit安装Caffe(GPU版本)Ubuntu14.04+Caffe+Cuda7.5+Opencv3.0安装教程Caffe+Ubuntu14.0464bit+CUDA6.5配置说明Caffe搭建:Ubuntu14.04+C
- Caffe学习笔记(一): 训练和测试自己的数据集
__Sunshine__
笔记Pythoncaffe训练数据集计算机视觉
1数据准备首先在caffe根目录下建立一个文件夹myfile,用于存放数据文件和后面的caffe模型相关文件。然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹,其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件,datatest文件夹存放图片数据。在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件,其中train文件夹中存放待训练的图片,va
- Caffe学习(三)Caffe模型的结构
遍地流金
Caffe学习
一总体结构在caffe中,解决一个问题首先应该定义一个slover,反应到mnist例程中也就是lenet_solver.prototxt。该slover主要包括两部分,(1)为网络模型model,(2)为该模型参数的具体optimization方法及参数。model主要由各种layer组成,主要包括数据相关的DataLayer,图像滤波变换相关的VisionLayer,非线性激活函数Activa
- caffe数据文件lmdb训练神器digits
hi我是大嘴巴
denny的学习专栏徐其华博客园首页新随笔联系管理订阅随笔-145文章-0评论-1085Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化。如果还没有学会的,请自行细细阅读:caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/den
- Caffe学习总结(一)——初识caffe
不系之舟913
深度学习caffe深度学习机器学习框架
深度学习在当前情况下可以用一个字来形容“火”,目前项目中使用到了常用的机器学习算法,在使用过程中发现图像的特征提取成为识别的瓶颈,无意中了解到caffe,可以很好的解决特征提取的问题。于是想尝试一下caffe的威力。初识caffe,就习惯性了想了解下作者,发现设计作者是贾杨清,终于发现一个牛逼的框架是我们中国人做的啦!于是很兴奋,很想深入的进行学习,希望能在工作中使用起来。1、caffe的由来到一
- 深度学习之----caffe
Steven_ycs
本文主要讲解caffe的整个使用流程,适用于初级入门caffe,通过学习本篇博文,理清项目训练、测试流程。初级教程,高手请绕道。我们知道,在caffe编译完后,在caffe目录下会生成一个build目录,在build目录下有个tools,这个里面有个可执行文件caffe,如下图所示:有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练,只需要学会调用这个可执行文件就可以了,这便是最简单的caffe学习,不需
- caffe学习系列二:源码深入解析-单步跟踪调试指南
singularpt
为了更好的学习caffe,我们利用上节安装好的环境,进行单步调试,以窥caffe全貌。准备工作:要在vs2013中单步跟踪调试caffe,需要配置caffe工程,打开【属性】-【调试】-【命令行参数】中加入输入参数。如下配置:image.png先贴一张caffe的整体处理流程:image.png一、函数入口众所周知,caffe由c++写的,而c++的入口函数为main,我们在caffe.cpp文件
- Ubuntu 14.04下编译OpenPose
crazyhank
OpenPose是CMU开发的一个开源人体姿态检测模型,github地址为:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose,下面为在ubuntu14.04版本上编译的过程下载源码由于openpose依赖于第三方的caffe学习框架,所以在gitclone一定要加上"--recursive"选项,如下所示:#gitclone--rec
- Caffe学习笔记6:过程小结
Zz鱼丸
之前写的学习笔记1用两种方法进行预测,今天发现有点不对。下面进行分析总结:先来看看Classifier的源代码#!/usr/bin/envpython"""ClassifierisanimageclassifierspecializationofNet."""importnumpyasnpimportcaffeclassClassifier(caffe.Net):"""Classifierexte
- Caffe Cifar10模型测试及可视化
不会积
本文主体来自[Caffe学习系列(17):模型各层数据和参数可视化],加了一点自己的注释(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html)先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化。#加载必要的库importnumpyasnpimportmatplotl
- Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数
weixin_33850890
matlab人工智能
所有的层都具有的参数,如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数本文只讲解视觉层(VisionLayers)的参数,视觉层包括Convolution,Pooling,LocalResponseNormalization(LRN),im2col等层。1、Convolution层:就是卷积层,是卷积神经网络(C
- Caffe学习之一:Caffe的配置和编译
sherry_gp
程序软件安装
最近,在学习deeplearning,使用的工具就是caffe,比较容易上手,不啰嗦了,先说环境的配置和编译。系统的平台为win10+matlab2014b+vs2013.在开始之前,要安装cuda的驱动,我使用的cuda7.5这个版本(为了和caffe里面使用的版本同步)。首先,在https://github.com/happynear/caffe-windows下载caffe和以及此页面上提供
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第四课 Caffe可视化工具
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.首先准备pycaffe环境输入一下命令:2.网络可视化的工具2.1在caffe中,有一个专门用于画网络结构图的py文件:caffe/tools/draw_net.py2.2也可以通过在线可视化工具,网址如下:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor2.caffemodel的可视化,需要先把代码看明白,这里不写了3.特征图的可视化4.loss和acc
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】 第十一课
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.车辆检测实践:使用Caffe训练的深度学习模型做目标检测——以车辆检测为例有关文件都放在以下文件夹中:对vehicle_detetc.cpp进行编译:编译之前,需要修改一下代码中的文件路径:我刚开始先编译之后,才修改的源文件,所以运行的时候,出现下面错误:只要修改完路径之后,重新编译就好结果如下图所示:效果不好,有误检
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第五课 自定义神经层和数据输入层
soldier123333
[caffe学习笔记]
一、自定义神经层1.创建新定义的头文件,目录在caffe/include/caffe/layers/my_neuron_layer.hpp我复制了conv_layer.hpp文件,然后在该文件的内容上进行更改如果只是需要CPU方法,可以注释掉forward_gpu和backward_gpu修改对照内容如下(左侧是conv_layer.hpp,右侧是my_neuron_layer.hpp):2.创建
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第三课 使用训练好的模型
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.均值文件将所有训练样本的均值保存为文件。首先将计算均值文件的caffe工具compute_image_mean放到当前目录:caffe/test/mnist/下面,之后运行如下命令:这样,我们的均值文件就生成了2.改写deploy文件(以mnist为例)(略过)3.使用修改后的mnist的deploy文件,输入一张图片,输出分类结果首先我们写了一个test_mnist.cpp文件,先进行编译,
- Caffe学习笔记11:Ubuntu 16.04 中 caffe 编译出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
weixin_41774576
Caffe
step1:cd/usr/lib/x86_64-linux-gnusudoln-slibhdf5_serial.so.8.0.2libhdf5.sosudoln-slibhdf5_serial_hl.so.8.0.2libhdf5_hl.sostep2:changeMakefile.config//打开Makefile.config将下面的INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUD
- caffe学习-代码阅读DataLayer
华山汉灵
编程-深度学习框架
以下摘录自《深度学习轻松学》冯超为了能够尽可能地提高训练速度,DataLayer采用了异步准备数据的形式,数据读人的工作和模型训练的工作在各自的线程中进行,相互独立并不依赖。当模型需要数据时,只需要将数据复制到指定的内存中即可。从lmdb数据库中,Cusror逐一获取数据,然后构成batch,经过transform变换后,是实际训练用的data.最上面的虚线框是DataReader类,负责从DB中
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f