w_bird
w_bird

1.5卷积神经网络笔记—strided步幅

  1.步幅strided=2时卷积计算及相应公式

1.5卷积神经网络笔记—strided步幅_第1张图片

strided=1时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动一格

strided=2时，计算卷积输出矩阵不同位置的值是将滤波器矩阵（右或下）移动2格如上图

所得输出矩阵s=strided=步幅，p=padding=填充数量

如果不是整数，用下取整方法（也叫对z进行地板除，对z进行向下取整到最近的整数）下取整方法：即当篮框如下图溢出输入图像矩阵（或溢出padding后矩阵）之外则不进行相乘操作，以避免输出矩阵规模不是整数情况。

1.5卷积神经网络笔记—strided步幅_第2张图片

2.互相关与卷积

上述计算卷积过程实际上在数学定义中是互相关运算，但是在深度学习中我们将之称为卷积。（数学中定义卷积需要对滤波器矩阵进行双重镜像操作）



你可能感兴趣的:(deeplearning.ai,吴恩达,卷积神经网络,strided)

  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • OpenCV边缘填充方式详解 慕婉0307 opencv基础opencv计算机视觉人工智能
    一、边缘填充概述在图像处理中，边缘填充（BorderPadding）是一项基础而重要的技术，特别是在进行卷积操作（如滤波、边缘检测等）时，处理图像边缘像素需要用到周围的像素值。由于图像边缘的像素没有完整的邻域，因此需要通过某种方式对图像边界进行扩展。边缘填充的主要应用场景包括：图像滤波（如高斯滤波、中值滤波等）卷积神经网络（CNN）中的卷积层形态学操作（如膨胀、腐蚀）图像特征提取二、OpenCV中
  • Day41 Python打卡训练营
    知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
  • 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现 loop_syntax648 机器学习-深度学习
    人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法，近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征，从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用，并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
  • 60天python训练营打卡day41 tan90�= python60天打卡python开发语言
    学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->De
  • 【深度学习加速探秘】Winograd 卷积算法：让计算效率 “飞” 起来 heimeiyingwang 算法深度学习算法人工智能
    一、为什么需要Winograd卷积算法？从“卷积计算瓶颈”说起在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。然而，卷积操作作为CNN的核心计算单元，其计算量巨大，消耗大量的时间和计算资源。随着模型规模不断增大，传统卷积算法的计算效率成为限制深度学习发展的一大瓶颈。Winograd卷积算法的出现，犹如一把利刃，直击传统卷积计算的痛点。它通过巧妙的数学变换，大幅
  • 第五章 卷积神经网络（CNN） AI拉呱 机器学习深度学习实例讲解与分析
    第五章卷积神经网络（CNN）5.1卷积神经网络的组成层在卷积神经网络中，有3种最主要的层：卷积运算层池化层全连接层一个完整的神经网络就是由这三种层叠加组成的。结构示例拿CIFAR-10数据集举例，一个典型的该数据集上的卷积神经网络分类器应该有[INPUT-CONV-RELU-POOL-FC]的结构，INPUT[32*32*3]包含原始图片数据中的全部像素，长宽都是32，有RGB3个颜色通道。CON
  • 探秘 Drain3：一款高效日志异常检测神器 尚舰舸Elsie
    探秘Drain3：一款高效日志异常检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的日志异常检测系统，由LogPAI团队开发并开源。它旨在帮助运维人员和数据科学家快速发现系统日志中的异常行为，从而及时预测和处理潜在的问题，提升系统的稳定性和安全性。技术分析Drain3的核心技术是利用一维卷积神经网络（1DConvolutionalNeuralNet
  • 微算法科技(NASDAQ：MLGO)采用量子卷积神经网络(QCNN)，检测区块链中的DDoS攻击 MicroTech2025 量子计算区块链
    随着区块链技术的广泛应用，其安全性问题日益凸显。DDoS攻击作为一种常见的网络攻击手段，也对区块链网络构成了严重威胁。传统的检测方法在应对复杂多变的DDoS攻击时存在一定局限性，而量子计算的发展为解决这一问题带来了新的契机。微算法科技(NASDAQ：MLGO)深入研究量子卷积神经网络(QCNN)，并对其在检测区块链中的DDoS攻击方面进行了一系列创新改进。量子卷积神经网络（QCNN）是结合了量子计
  • 道路点云分割+边界提取+中心线方法总结 asdbhkasgb 相关论文深度学习计算机视觉人工智能算法3d
    1.FastLIDAR-basedRoadDetectionUsingFullyConvolutionalNeuralNetworks2017流程点云数据转换为俯视图图像从激光雷达获取的点云数据是无结构的，因此需要先将其转换为适合全卷积神经网络（FCN）处理的格式。具体来说，作者在激光雷达的XY平面上创建一个网格，并将点云中的每个点分配到相应的网格单元。对每个网格单元计算一些基础统计数据，例如：平
  • 基于深度学习的智能图像语义分割系统：技术与实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习人工智能python分类音视频机器学习sklearn
    前言图像语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，其目标是将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。这一技术在自动驾驶、医学影像分析、机器人视觉等多个领域有着广泛的应用。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）及其变体，为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像语义分割的基本概念1.1什么是图像语义分割？图
  • 基于深度学习的特征映射模块（FMS）实现与分析 RockLiu@805 深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
    基于深度学习的特征映射模块（FMS）实现与分析引言在现代计算机视觉任务中，特征提取是至关重要的一步。传统的CNN虽然在很多任务上表现良好，但面对复杂图像信息时仍显得力不从心。为了解决这一问题，研究者们不断探索新的方法和技术，以更高效地捕捉和表示图像中的特征。今天，我将带大家深入探索一个结合了深度学习与小波变换的特征映射模块（FMS）。该模块不仅利用了传统的卷积神经网络（CNN），还引入了离散小波变
  • 探秘卷积神经网络（CNN）：从原理到实战的深度解析 LNL13 cnn人工智能神经网络
    在图像识别、视频处理等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）如同一位“超级侦探”，能够精准捕捉图像中的关键信息，实现对目标的快速识别与分析。从医疗影像诊断到自动驾驶中的路况感知，CNN凭借独特的架构设计和强大的特征提取能力，成为深度学习领域的中流砥柱。接下来，让我们深入探索CNN的奥秘。一、CNN的诞生背景与核心优势传统的神经网络，如多层感知机（ML
  • 搜索引擎蜘蛛的智能抓取策略：技术解构与动态博弈的深层逻辑 我爱学习558 搜索引擎蜘蛛2搜索引擎pythonjavascript
    搜索引擎蜘蛛的抓取过程远非简单的页面下载，而是一场融合了计算机科学、博弈论和信息经济学的复杂系统工程。其技术实现中暗藏着搜索引擎对网络空间认知范式的根本性转变。###一、多模态解析引擎的量子化演进现代蜘蛛的解析引擎已突破传统HTML解析的局限，形成多模态感知架构：**1.时空感知型解析器**-**视觉权重建模**：通过卷积神经网络(CNN)分析页面视觉热区，将首屏内容权重提升37%-**交互深度预
  • Python实现简单的深度学习实践 master_chenchengg pythonpythonPythonpython开发IT
    Python实现简单的深度学习实践Python：通往深度学习世界的钥匙动手搭建你的第一个神经网络模型从零开始，用Python解析MNIST手写数字识别超越基础：使用Keras快速构建卷积神经网络实战演练：训练一个简单的图像分类器Python：通往深度学习世界的钥匙在当今这个数据驱动的时代，Python无疑成为了打开深度学习大门的金钥匙。它不仅语法简洁、易于上手，而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源
  • 嵌入式学习-暑假学习总规划-day6
    此文章为本人暑期学习计划，目标是在暑假学习吴恩达的机器学习，pytorch的使用，yolov8的使用，STM32的开发。在八月底九月初的总目标是在单片机上部署一个关于计算机视觉的轻量化AI。时间段学习任务目标成果6月17日-6月30日吴恩达监督学习课程含线性回归、逻辑回归、神经网络基础完成课程视频+习题，理解训练流程、损失函数、过拟合、正则化7月1日-7月10日PyTorch框架入门学习张量、自动
  • 八种常见的神经网络介绍 EdmundXjs 技术专栏神经网络人工智能深度学习
      在深度学习的世界里，各种神经网络模型层出不穷，每一种都有其独特的魅力和优势。今天，以下是八种常见的神经网络模型及其特点介绍，让我们来看看它们是如何在人工智能领域大放异彩的。概述（八大神经网络）卷积神经网络（CNN）：适用于图像、音频等网格数据处理。通过卷积层提取局部特征，池化层降维，广泛用于图像分类、目标检测。特点是参数共享和权值的局部连接，减少了模型复杂度。循环神经网络（RNN）：擅长处理序
  • 基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取 no_work 深度学习cnn人工智能神经网络
    内容包括：含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili本代码用的python语言，pytorch深度学习框架运行，环境的安装可以参考博客：深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客代码总共分成三个部分，01py文件是划分数据集
  • 卷积神经网络CNN
    一、图像概念图像是人类视觉的基础，是自然景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。简单讲：图像是由像素点组成的，每个像素点的取值范围在[0,255]。像素值越接近于0，颜色越暗，接近于黑色；像素值越接近255，颜色越亮，接近于白色。在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型：①二值图像②灰度图像③索引图像④真彩色RGB图像（深度学习中使用较多）。图像类型通道数像素值范围主
  • Incremental Transformer Structure EnhancedImage Inpainting with Masking Positional Encoding笔记 毕设做完了吗？ transformer笔记深度学习
    摘要：近年来，图像修复取得了重大进展。然而，恢复具有生动纹理和合理结构的损坏图像仍然具有挑战性。由于卷积神经网络（CNN）的感受野有限，一些特定方法只能处理常规纹理，同时失去整体结构。另一方面，基于注意力的模型可以更好地学习结构恢复的长程依赖性，但它们受到大图像尺寸推理的大量计算的限制。为了解决这些问题，我们建议利用一个额外的结构恢复器来促进图像的增量修复。所提出的模型在固定的低分辨率草图空间中，
  • Day48打卡 @浙大疏锦行 ayuan0119 python打卡shupython
    知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数在PyTorch中，torch.randn()是一个常用的随机张量生成函数，它可以创建一个由标准正态分布（均值为0，标准差为1）随机数填充的张量。这种随机张量在深度学习中非常实用，常用于初始化模型参数、生成测试数据或模拟输入特征。torch.randn(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided
  • 基于PyQt5与CNN的枸杞/沙棘果图像分类系统 #define TUNE false 人工智能深度学习qtcnn
    摘要本文介绍了一套基于PyTorch和PyQt5的枸杞与沙棘果实识别系统。该系统采用卷积神经网络模型，实现了90%以上的识别准确率，响应时间小于500ms，显著提升了传统人工分拣效率。系统具备以下特点：1）可视化交互界面，包含分类显示区、控制面板和参数调节功能；2）支持置信度阈值动态调整（50%-95%）；3）提供单图/批量图像处理能力。文章详细解析了系统架构、核心模块代码及功能实现，同时指出了当
  • Flask与计算机视觉：图像识别API开发 后端开发笔记 flask计算机视觉pythonai
    Flask与计算机视觉：图像识别API开发关键词：Flask框架、计算机视觉、图像识别、API开发、卷积神经网络（CNN）摘要：本文将带你探索如何用轻量级Web框架Flask搭建一个图像识别API。我们会从基础概念讲起，用“快递站”“图片翻译官”等生活化比喻解释技术原理，结合Python代码实战演示从模型加载到接口响应的完整流程，最后讨论实际应用场景和未来趋势。无论你是Web开发新手还是计算机视觉
  • 【图像处理入门】11. 深度学习初探：从CNN到GAN的视觉智能之旅 小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家深度学习图像处理cnn计算机视觉CVGAN
    摘要深度学习为图像处理注入了革命性动力。本文将系统讲解卷积神经网络（CNN）的核心原理，通过PyTorch实现图像分类实战；深入解析迁移学习的高效应用策略，利用预训练模型提升自定义任务性能；最后揭开生成对抗网络（GAN）的神秘面纱，展示图像生成与增强的前沿技术。结合代码案例与可视化分析，帮助读者跨越传统算法与深度学习的技术鸿沟。一、卷积神经网络（CNN）基础与实战1.CNN的核心组件与工作原理1.
  • 2025年大模型学习新攻略！掌握未来AI的关键技能 AI大模型-大飞 人工智能产品经理程序员AgentAI大模型大模型教程
    1.公开课（视频）：李宏毅机器学习斯坦福CS336：从零开始构建语言模型卡内基梅隆大学【多模态机器学习】RAGFromScratchHuggingFaceNLP课程2.机器学习和编程基础：pytorch官方中文教程[中英字幕]吴恩达机器学习李宏毅机器学习3.Attention机制：论文:《AttentionIsAllYouNeed》Transformer论文逐段精读【论文精读】-跟李沐学AIzhi
  • 深度学习“炼丹”实战：用LeNet驯服MNIST“神兽” AI妈妈手把手 深度学习人工智能LeNetcnn模型训练学习笔记MNIST
    宝子们，在深度学习的神秘世界里，咱们就像一群“炼丹师”，而模型就是咱们精心炼制的“丹药”，数据集则是炼丹的“原材料”。今天，咱们就用经典的LeNet卷积神经网络模型，在MNIST手写数字数据集这个“原材料宝库”里，炼制出一颗能精准识别数字的“神奇丹药”！LeNet网络结构回顾，见：深度学习图像分类六大经典网络结构全解析一、MNIST数据集：炼丹的“珍贵原料”MNIST数据集可是深度学习界的“老牌明
  • 基于深度学习的智能图像分割系统：技术与实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习人工智能python机器学习tensorflow神经网络sklearn
    前言图像分割是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是将图像划分为多个有意义的区域或对象。图像分割在医学影像分析、自动驾驶、安防监控等多个领域有着广泛的应用。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）及其变体，为图像分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像分割的基本概念1.1什么是图像分割？图像分割是一种将图像划分为多个互
  • 基于深度学习的智能图像风格转换系统：技术与实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习人工智能机器学习机器人神经网络pythonsklearn
    前言图像风格转换是一种将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合的技术，广泛应用于艺术创作、图像编辑和视觉特效等领域。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），为图像风格转换带来了革命性的进展。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像风格转换系统的原理、实现方法以及实际应用案例。一、图像风格转换的基本概念1.1什么是图像风格转换？图像风格转换是一种图像处理技术，其目标是
  • 【Python】深度学习-VGG19网络 宅男很神经 python开发语言
    第一章：VGG的哲学根基——一场由简约与深度引领的革命在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的璀璨星河中，VGG（VisualGeometryGroup）网络家族的出现，并非一次技术上的偶然突变，而是一场深刻的、影响至今的哲学革命。它并非以奇诡的结构或复杂的数学技巧取胜，恰恰相反，它以一种近乎禁欲主义的简约和对“深度”这一核心要素的极致追求，为后续网络架构的
  • VGG-19（Visual Geometry Group）模型
    VGG-19是由牛津大学视觉几何组和GoogleDeepMind的研究人员在2014年提出的一个非常经典的深度卷积神经网络模型。一核心结构（1）深度：模型名称中的"19"指的是模型拥有19层带有权重的层（通常指：16个卷积层+3个全连接层=19。如果严格数带参数的层，输入层和ReLU激活层不计入深度统计）。（2）简单范式：VGG系列模型（包括VGG-11，VGG-13，VGG-16，VGG-19）
  • Algorithm 香水浓 javaAlgorithm
    冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
  • mongoDB 复杂查询表达式 开窍的石头 mongodb
    1:count    Pg: db.user.find().count();    统计多少条数据 2:不等于$ne    Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});    查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
  • Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvmjboss
    转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
  • 文件上传 下载 解析 相对路径 不懂事的小屁孩 文件上传
    有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。 下面总结一下遇到的问题： 文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。 在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。 前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
  • 怎么实现qq空间批量点赞 换个号韩国红果果 qq
    纯粹为了好玩！！ 逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。 先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
  • 判断是否为中文 灵静志远 中文
    方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
  • 一个电话面试后总结 a-john 面试
    今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。 面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：   在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。   然后对list和map分别举几个类型：   list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
  • MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
    IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
  • 一个简单的存储过程 asialee mysql存储过程构造数据批量插入
               今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此：            DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
  • annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android导包错误
    创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;     创建类时引入包是:import android.app.Fragment;      创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
  • Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic端口号配置管理config.xml
    一.进入控制台进行修改    1.进入控制台:  http://127.0.0.1:7001/console     2.展开左边树菜单         域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
  • mysql 操作指令 征客丶 mysql
    一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连； 二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
  • 【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
    Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。   Hive安装和配置的步骤   1. 从如下地址下载Hive0.14.0   http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/    2.解压hive，在系统变
  • ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajaxjqery
    1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
  • mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
      linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压  gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
  • 编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美 最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
  • json数据解析及typeof chengxuyuancsdn jstypeofjson解析
    // json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
  • 流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构sql框架脚本
                                  流程系统设计的层次和目标  
  • RMAN List和report 命令 daizj oraclelistreportrman
    LIST 命令 使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的 信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
  • 二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
        红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.     红黑树必须遵循红黑规则,规则如下     1、每个节点不是红就是黑。     2、根总是黑的  &
  • C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
    1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; }  2、从键盘上输入10个整数，
  • 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
  • MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sqlmysql
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE  TABLE  student ( id  INT(10)  NOT NULL  UNIQUE  PRIMARY KEY  , name  VARCHAR
  • 转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
      MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297   MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
  • 让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
      无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助   1.不要害怕在工作中学习。 只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
  • nginx和NetScaler区别 流浪鱼 nginx
    NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
  • 第11章 动画效果（下） onestopweb 动画
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BOBW
    http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq   Besides, I care that how to integrate tightly.   By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
  • 关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle javajvmjdkthread
    【情况一】： 　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
  • Manifest.permission_group权限组 阿尔萨斯 Permission
    结构 继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他