- Pyramid Stereo Matching Network
Songger
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_scene_flow.zipThisrepositorycontainsthecode(inPyTorch)for"PyramidStereoMatchingNetwork"paper(CVPR2018)byJia-RenChangandYong-ShengChen.Citation@inpr
- 时序动作定位|使用 ‘注意力机制’ 的弱监督时序动作定位顶会论文理解笔记(Weakly-Supervised Temporal Action Localization)
六个核桃Lu
视频动作定位深度学习人工智能神经网络机器学习计算机视觉
目录WeaklySupervisedActionLocalizationbySparseTemporalPoolingNetwork(CVPR2018)W-TALC:Weakly-supervisedTemporalActivityLocalizationandClassification(ECCV2018)
- RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(CVPR2018)
怎么全是重名
论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
文章目录Abstract北京发现问题并给出方法成果IntroductionRelatedWorkRobust评估FocalLossBalancedCrossEntropyFocalLossDefinitionClassImbalanceandModelInitializationClassImbalanceandTwo-stageDetectorsRetinaNetDetectorExperime
- SE-Net:Squeeze-and-Excitation Networks(CVPR2018)
怎么全是重名
论文笔记深度学习目标检测计算机视觉人工智能
文章目录AbstractIntroduction表征的重要性以前的方向本文提出RelatedWorkDeeperArchitectureAlgorithmicArchitectureSearchAttentionandgatingmechanismsSqueeze-and-ExcitationBlocksSqueeze:GlobalInformationEmbeddingExcitation:Ad
- 常用分类网络结构学习笔记
龙海L
pytorch图像处理python卷积卷积神经网络网络算法
文章目录开源代码地址:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-NetworksVGGNetResNet残差模块ResNet网络搭建PyTorchIncepetionGoogleNetResNextDenseNETSE-Net注意力层轻量级MobileNet(2017)MobileNetV2(CVPR2018)ShuffleNet(2017)Shuffl
- 人群计数CSRNet的pytorch实现
墨骅
人黑话不多人群计数pytorch深度学习人工智能
本文中对CSRNet:DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenes(CVPR2018)中的模型进行pytorch实现importtorch;importtorch.nnasnnfromtorchvision.modelsimportvgg16vgg=vgg16(pretrained=1)impo
- 旷视14篇CVPR 2019论文,都有哪些亮点?
城市中迷途小书童
译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营(公众号id:rgznai100)回顾CVPR2018,旷视科技有8篇论文被收录,如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络DFN、优化解决人群密集遮挡问题的RepLose、通过角点定位和区域分割优化场景文本检测的一种新型场景文本检测器、率先提出的可复原扭曲的文档图像等等。今年,旷视科技在CVPR2019上共有1
- 语义分割-博客分享
知识在于分享
深度学习
https://blog.csdn.net/py184473894/article/details/84251258[深度学习从入门到女装]文章索引网络结构:VGGResNetGoogLeNetXceptionDenseNetDeformableCNNResNeXtDPNSENetNon-local(CVPR2018)WideResidualNetworksLearningTransferable
- CVPR2018 目标检测(object detection)算法总览
QQuserCVproject
原文链接https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80784147
- 基于神经网络的图像去水印/图像修复实践
Ali_阿梨
神经网络神经网络python图像处理
采用的一个开源的用于生成图像修复的框架,主要基于ContextualAttention(CVPR2018)和GatedConvolution(ICCV2019Oral)作者源码地址:https://github.com/JiahuiYu/generative_inpainting1.准备安装说明如下:本文只用已经训练好的网络实践该方法的效果,不对该网络进行训练,因此值实践第0和3步。关于预训练好的
- 论文学习笔记(三) SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation
Wilber529
#PointCloud点云分割实例分割深度学习计算机视觉
『写在前面』无意间看到了《深度学习在点云分割中的应用》干货总结,原视频为SGPN原作者的技术分享,便搜来仔细研读一番~SGPN是首个使用原始点云作为输入的实例分割网络,本篇blog为方便自己回忆要点用,建议参照原版paper使用。欢迎各位指正纰漏。论文出处:CVPR2018作者机构:WeiyueWang等,UniversityofSouthernCalifornia原文链接:https://arx
- 谷歌查看html地址_104篇CVPR 2019论文,追踪谷歌、Facebook、英伟达研究课题
weixin_39674190
谷歌查看html地址
【新智元导读】人工智能顶级会议CVPR刚刚公布了最佳论文,谷歌、Facebook和英伟达也随后公布了自家发表的论文共计104篇,本文列出了三家大厂论文的完整列表。本周,在美国加利福尼亚州长滩举办了CVPR2019(计算机视觉和模式识别会议),这是一次重要的年度计算机视觉活动,包括主要会议和几个共同举办的研讨会和教程。本次CVPR参会人数超过6500,CVPR2018超过6000人;CVPR2017
- 因特尔黑科技:黑暗中快速成像系统
77b2491842b4
想在黑暗中看清周围,不可避免地要用到夜视仪。那么如果是想在黑暗中拍照,又没有闪光灯,如何才能排到清晰的照片?在CVPR2018上,英特尔实验室的VladlenKoltun和陈启峰带领的团队提出了一种在黑暗中快速成像的系统,效果非常赞。在暗光下的图像易受到低信噪比和低亮度的影响。短曝光的照片会出现很多早点,而长曝光会让照片变得模糊、不真实。目前已经有很多去噪、去模糊、图像增强的技术,但是在极端条件下
- CVPR2018 TFusion 解决行人重识别问题
zichen7055
论文笔记CVPR2018
原文地址:http://www.cvmart.net/community/article/detail/210此篇为学习笔记(备忘)论文地址:https://arxiv.org/abs/1803.07293代码:https://github.com/ahangchen/TFusionTask行人重识别(PersonRe-identification)是一个图像检索问题,给定一组图片集(probe)
- 【文献翻译】ICE-BA: Incremental, Consistent and Efficient Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM
YuYunTan
计算机视觉论文翻译CVPR2018ICEBAVI-SLAM论文翻译计算机视觉
文章目录前言文献信息【文献翻译】CVPR2018论文:ICE-BA:视觉惯性SLAM的增量,一致和高效的束调整摘要1、引言2、相关工作3、框架3.1约束函数3.2局部和全局优化4、VI-SLAM的高效求解器4.1一般增量BA解决器4.2局部BA的改进4.3IBA的增量PCG5、相对边缘化6、评估6.1算法验证6.2局部准确性6.3解决器精度6.4与GoogleTango进行定性比较7、结论前言
- FaceID-GAN: Learning a Symmetry Three-Player GAN for Identity-Preserving Face Synthesis
Junr_0926
1.前言CVPR2018的文章。在图片合成领域,GAN得到了非常多的应用。和传统的GAN拥有一个generator和一个discriminator,两者相互竞争不同,FaceID-GAN拥有三个player。如下图:Figure1(a)多了一个player是classifier,它和generator竞争,来区分真是图片和合成图片的id。2.介绍从上图中左图可以看出,传统的GAN包含了和两个pla
- 【知识蒸馏】Deep Mutual Learning
pprpp
【GiantPandaCV导语】DeepMutualLearning是KnowledgeDistillation的外延,经过测试(代码来自Knowledge-Distillation-Zoo),DeepMutualLearning性能确实超出了原始KD很多,所以本文分析这篇CVPR2018年被接受的论文。同时PPOCRv2中也提到了DML,并提出了CML,取得效果显著。引言首先感谢:https:/
- 【图像分割】卫星遥感影像道路分割:D-LinkNet算法解读
zstar-_
图像分割算法计算机视觉深度学习
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割,因此去对相关算法做了一些调研。本文所使用数据集为DeepGlobe,来自于CVPR2018年的一个挑战赛:DeepGlobeRoadExtractionChallenge。D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python2.7、Pytorch0.2.0),我对此项目进行了重构,具体工作如下:修改相关Pyt
- Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference
EdgeAI
原文链接:https://arxiv.org/abs/1712.05877发表:CVPR2018代码:https://github.com/jameszampa/ECE-570-Implementation编辑:Daniel1.推理阶段其中r为要量化的实数,S为浮点数,q为量化后的无符号8位整数,Z为量化后零点,无符号8位整数。weight和activation的量化都是以矩阵为单位,同一矩阵共享
- An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP
_忙中偷闲_
——CVPR2018,BestStudentEntryintheCOCO2017challenge——小目标检测,多尺度检测摘要提出在极端尺度变化下检测识别的不同技术的分析。通过使用不同尺度的数据进行训练来比较检测器的尺度特性和尺度变化设计。通过比较不同网络结构在分类小目标上的性能,得出CNN对图像目标尺度变化并不鲁棒。基于这个理论,本文提出在相同尺度的图像金字塔上训练和测试检测器。由于小对象和大
- 文章学习24“Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling”
Carrie_Hou
这篇文章是CVPR2018里做图像去噪的文章之一,主要针对的是图像里的盲去噪,也就是指在不知道噪声水平下的去噪。作者是中山大学和CVTE合作,文章的主要思路和我现在做的很类似,用一个CNN网络来拟合图像中的噪声,网络就是拿DnCNN改的,把最后的subtract去掉。但是由于数据集不够,所以提出来了用GAN来产生噪声以和干净图像结合增加数据量。图像去噪领域内的工作之前也都有介绍,这篇文章就是把Dn
- 理解与学习深度卷积生成对抗网络
auqu64044
python爬虫人工智能
一.GAN引言:生成对抗网络GAN,是当今的一大热门研究方向。在2014年,被Goodfellow大神提出来,当时的G神还是蒙特利尔大学的博士生。据有关媒体统计:CVPR2018的论文里,有三分之一的论文与GAN有关。由此可见,GAN在视觉领域的未来多年内,将是一片沃土。而我们入坑GAN,首先需要理由,GAN能做什么,为什么要学GAN。》》GAN的初衷就是生成不存在于真实世界的数据,类似于使得AI
- YOLOv5、YOLOv8改进:SEAttention 通道注意力机制
陈子迩
YOLO改进YOLO
基于通道的注意力机制源自于CVPR2018:Squeeze-and-ExcitationNetworks官方代码:GitHub-hujie-frank/SENet:Squeeze-and-ExcitationNetworks如图所示,其实就是将不同的通道赋予相关的权重。Attention机制用到这里用朴素的话说就是,把重要的通道赋予大的权重,然后将这些通道以及权重去线性组合。至于这个权重是自己"学
- CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition - 人脸识别
kebijuelun
paper_reading人工智能人脸识别机器学习计算机视觉
PapernameCosFace:LargeMarginCosineLossforDeepFaceRecognitionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/1801.09414.pdfTL;DR该篇文章出自CVPR2018,在Angularsoftmaxloss基础上改进得到LargeMarginCosineLoss,同时在SphereFace的基础
- 2021-3-13论文学习——SENet,StairNet,Generalized Focal Loss,R3Det,CARAFE
practical_sharp
深度学习目标检测计算机视觉深度学习
[1]Squeeze-and-ExcitationNetworks论文地址:https://arxiv.org/abs/1709.01507代码地址:https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet论文发表于CVPR2018,同时提交于IEEETPAMI2019结构图一个全局avgpooling得到11C的向量,然后通过一个M
- 深度学习(24): 计算两个图像的LPIPS,SSIM指标 (python代码)
biter0088
深度学习python深度学习开发语言
文章目录1.计算LPIPS1.0.说明1.1.代码2.计算SSIM2.0说明2.1代码1.计算LPIPS1.0.说明LPIPS:学习感知图像块相似度(LearnedPerceptualImagePatchSimilarity,LPIPS)也称为“感知损失”(perceptualloss),用于度量两张图像之间的差别。来源于CVPR2018《TheUnreasonableEffectivenesso
- Attention U-Net:Learning Where to Look for the Pancreas
江南马杀鸡
笔记
AttentionU-Net:LearningWheretoLookforthePancreasUnet网络可以称得上是医学图像分割领域的开山之作,AttentionU-Net是在Unet网络结构的基础上增加了attention的机制,可以自动学习并聚焦到不同形状和大小的目标结构。这篇文章是发表在CVPR2018的一篇文章。方法作者提出了一种AttentionGate(AG)结构,Attentio
- 基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪
Donations
valse2019多目标跟踪深度学习在线
valse2019会议的workshop9《在线视觉跟踪》中上海交通大学的马超老师分享的题目是《基于对抗式深度学习和往复式深度学习的视觉目标跟踪》,本次分享主要是基于《VITAL:VisualTrackingviaAdversarialLearning》和《DeepAttentiveTrackingViaReciprocativeLearning》这两篇分别发表在CVPR2018和NIPS2018
- 论文阅读 | HATS: Histograms of Averaged Time Surfaces for Robust Event-based Object Classification
btee
论文阅读论文阅读人工智能算法
前言:CVPR2018事件表征方法HATS代码:【here】HATS:HistogramsofAveragedTimeSurfacesforRobustEvent-basedObjectClassification引言目前,物体分类任务中用事件的方法比不过基于帧的方法,原因归咎于两点第一,用于事件的表征方法和网络架构有限第二,缺乏大规模的数据集因此本文针对这两点,提出了一种新的表征方法和并提出了一
- cvpr2018 Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision
风之羁绊
Abstract在本文中,我们提出了一种用于低级视觉问题的通用双卷积神经网络(DualCNN),例如超分辨率,边缘保留滤波,去除和去雾。这些问题通常涉及估计目标信号的两个组成部分:结构和细节。受此启发,我们提出的DualCNN由两个并行分支组成,它们分别以端到端的方式恢复结构和细节。恢复的结构和细节可以根据每个特定应用的形成模型生成目标信号。DualCNN是一个灵活的低级视觉任务框架,可以很容易地
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p