- YOLOv10改进,YOLOv10检测头融合RepConv卷积,添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- YOLOv11改进,YOLOv11检测头融合RepConv卷积,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等任务
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉
摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构,其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构,仅由一堆3x3卷积和ReLU组成,而训练阶段的模型具有多分支拓扑。这种训练阶段和推理阶段架构的解耦通过结构重参数化技术实现,因此我们将该模型命名为RepVGG。#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作(如多个卷积层、跳跃连接等)来提高模型的表达能力和
- VXLAN 基础教程:VXLAN 协议原理介绍
lingshengxiyou
网络linux运维c++开发语言
VXLAN(VirtualeXtensibleLocalAreaNetwork,虚拟可扩展局域网),是一种虚拟化隧道通信技术。它是一种Overlay(覆盖网络)技术,通过三层的网络来搭建虚拟的二层网络。简单来讲,VXLAN是在底层物理网络(underlay)之上使用隧道技术,借助UDP层构建的Overlay的逻辑网络,使逻辑网络与物理网络解耦,实现灵活的组网需求。它对原有的网络架构几乎没有影响,不
- NFV和SDN关系、NFV关键能力以及如何演进
逍oo遥
nfv
1.NFV和SDN的关系NFV是具体设备的虚拟化,将设备控制平面运行在服务器上,这样设备是开放的兼容的。SDN是一种全新的网络架构,SDN的思想是取消设备控制平面,由控制器统一计算,下发流表,SDN是全新的网络架构。NFV和SDN是高度互补关系,但并不互相依赖。网络功能可以在没有SDN的情况下进行虚拟化和部署,然而这两个理念和方案结合可以产生潜在的、更大的价值。网络功能虚拟化(NFV)的目标是可以
- Pytorch 三小时极限入门教程
power-辰南
人工智能深度学习pytorch人工智能
一、引言在当今的人工智能领域,深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构,还是工程师将深度学习技术落地到实际项目,Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始,一步步深入了解Pytorch的核心知识,助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
- 华为交换机在Spine-Leaf架构中的使用场景
鹿鸣天涯
网络规划设计师服务器网络运维
华为交换机在Spine-Leaf架构中的使用场景主要包括数据中心网络设计。在数据中心网络设计中,Spine-Leaf架构是一种常见的网络架构,由Spine层和Leaf层组成。Spine层负责提供高带宽的连接,而Leaf层则负责连接到服务器和设备。华为交换机在Spine层中扮演着关键角色,提供高带宽、高可靠性的网络连接。Spine-Leaf架构的基本概念和优势Spine-Leaf架构由Spine
- 【机器学习】---神经架构搜索(NAS)
Undoom
机器学习Python机器学习架构人工智能python
这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
- AlexNet:开启深度学习图像识别新纪元
池央
深度学习人工智能
一、引言在深度学习的璀璨星空中,AlexNet无疑是一颗极为耀眼的明星。它于2012年横空出世,并在ImageNet竞赛中一举夺冠,这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹,让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力,从而掀起了深度学习研究与应用的热潮。二、AlexNet网络架构详解(一)输入层AlexNet的输入图像通常为224x224x3的彩色图像。这一尺寸的确定是
- 北大新模型FAN:新型神经网络架构,填补周期性特征建模空白
海森大数据
神经网络人工智能深度学习
在科学研究和技术发展的浪潮中,周期性现象作为自然界和人类社会的普遍规律,一直备受关注。从天文学中的行星运动到经济学中的商业周期,周期性无处不在,深刻影响着我们的生活和思考方式。然而,传统的神经网络模型,如多层感知器(MLP)和Transformer,在周期性建模方面却存在明显不足。面对这一挑战,北京大学李戈教授的团队提出了一种创新性的网络架构——FourierAnalysisNetworks(FA
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- 《探秘HVV蓝队:领先的网络安全技术背后的力量》
乐茵安全
rednotes数据库网络安全web安全
企业网络架构企业技术和信息团队的管理架构因企业的规模、行业特性和业务需求而异,但通常遵循一定的框架和原则。高层管理CIO(首席信息官):负责企业信息系统的战略规划、管理和优化,确保信息技术与企业战略保持一致。CTO(首席技术官):负责运营技术的整体方向,包括技术创新、研发、技术选型等。IT管理中央系统:集中管理企业内的所有IT资源,包括软件、硬件和数据。自带设备(BYOD):员工自带移动设备(如手
- 从RNN到Transformer:生成式AI技术演变与未来展望
非著名架构师
人工智能rnntransformer
生成式人工智能(GenerativeAI)近年来取得了令人瞩目的进展,其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。从传统的递归神经网络(RNN)到革命性的Transformer架构,本文将全面剖析这一技术发展历程。一、RNN:生成式模型的起点1.RNN的基本原理递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专为处理序列数据设计的神经网络架构。其核心思想是通过循环连接的隐藏状
- 遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习cnn遗传算法
遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN),在本节中,我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因,这是将基因序列进化在为给定数据集上训练最佳模型的先决条件。1.EvoCNN原理进化卷积神
- 负载均衡:优化网络性能与资源利用的关键技术
负载均衡
在当今数字化时代,随着互联网业务的飞速发展和用户数量的急剧增长,服务器面临的并发请求量不断攀升,如何确保系统的高效稳定运行成为了至关重要的问题。负载均衡技术应运而生,它作为一种优化网络性能与资源利用的关键技术,在现代网络架构中发挥着不可或缺的作用。负载均衡的基本原理是将网络流量或工作负载均匀地分配到多个服务器或计算资源上,避免单点服务器因承受过大的负载而出现性能下降、响应延迟甚至系统崩溃等问题。通
- 探索深度学习的奥秘:从理论到实践的奇幻之旅
小周不想卷
深度学习
目录引言:穿越智能的迷雾一、深度学习的奇幻起源:从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法:神经网络架构2.1前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)2.2卷积神经网络(CNN)2.3循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)2.4生成对抗网络(GAN)三、深度学习的魔法秘籍:算法与训练3.1损失
- 第十三章 trunk扩展及单臂路由
电脑菜鸡
计算机网络第一阶段网络智能路由器
一.单臂路由:实现不同VLAN之间通信。1.链路类型:Trunk(中继)链路连接交换机和路由器。Access(接入)链路连接交换机和PC机。2.子接口:路由器的物理接口可以划分成多个逻辑子接口。每个子接口对应一个VLAN网段的网关必须配置IP地址并封装指定的vlan3.单臂路由配置命令:intf0/0nosh\\激活主接口intf0/0.10\\创建子接口10(编号自定义)encapsulatio
- 面向6G的核心网网络架构研究
宋罗世家技术屋
计算机工程的科学与探索专栏网络架构
摘要通过分析6G网络愿景和核心网网络架构所面临的挑战,提出面向6G的核心网网络架构的需求,并在此基础上提出智能且能力普惠的核心网架构,实现“连接+AI+算力+智能+能力开放”的6G核心网,能够根据场景和业务需求按需部署网络功能,保证网络按需确定性服务能力。通过对四大网络功能体进行重构,实现多任务协同能力,形成灵活的用户面处理逻辑,实现网络能力普惠的自治管理和智能服务。01概述大连接物联网(mass
- ok虚拟化
qq_25467441
网络
核心S12700E汇聚S6730-H接入S5731-H在云数据中心中,虚拟机迁移时必须保持IP地址不变,并确保TCP连接不中断。因此,虚拟机的动态迁移只能在同一二层网络内进行,无法跨越二层网络。这一需求促使数据中心的网络架构发生了重大变革,东西向流量逐渐超过南北向流量,推动了扁平化的大二层网络模型的发展。由于虚拟机迁移依赖二层网络,传统的三层架构(接入层、汇聚层、核心层)逐渐失去其适用性。传统架构
- 缩小模拟与现实之间的差距:使用 NVIDIA Isaac Lab 训练 Spot 四足动物运动
AI人工智能集结号
人工智能
目录在IsaacLab中训练四足动物的运动能力目标观察和行动空间域随机化网络架构和RL算法细节先决条件用法训练策略执行训练好的策略结果使用JetsonOrin在Spot上部署经过训练的RL策略先决条件JetsonOrin上的硬件和网络设置Jetson上的软件设置运行策略开始开发您的自定义应用程序由于涉及复杂的动力学,为四足动物开发有效的运动策略对机器人技术提出了重大挑战。训练四足动物在现实世界中上
- 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model
Wils0nEdwards
学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现,但都存在各自的局限性。特别是,ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势,但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此,研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度,并提高视觉任务的效率。现
- 9. 卷积神经网络工程实践
路小漫
小姐姐归来,带着蜜汁微笑,啦啦啦~这次讲的应该是一些成功的神经网络架构,毕竟我们不能总重复造轮子,借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图,有5个卷积层问题1输入是:227×227×3的图像第一层(卷积层1):96个大小为11×11的滤波器,步长为4问题:卷积层的输出是?*答案:55×55×96问题2问题:这一层的超参数的个数是多少?答案:(11×11×3)×96=35k问题3输入:2
- 速盾:普通cdn和高防cdn差别在哪里?
速盾cdn
网络安全运维
CDN(ContentDeliveryNetwork)是一种通过在全球各个位置部署服务器来提供快速内容传输服务的网络架构。普通CDN和高防CDN都是CDN服务的两种类型,它们的主要差别体现在以下几个方面。首先,普通CDN和高防CDN的安全性不同。普通CDN主要用于加速内容传输,对于网络安全的防护能力较弱。而高防CDN则专注于提供更强的安全防护,包括抵御DDoS攻击、CC攻击等网络攻击形式。高防CD
- 速盾:全面分析高防 CDN 和 CDN 对比?
速盾cdn
网络运维web安全
在当今数字化时代,网站的性能和安全性对于企业和个人来说至关重要。为了提高网站的访问速度和安全性,许多人会选择使用CDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)或高防CDN。那么,高防CDN和普通CDN有什么区别呢?下面我们来进行全面分析。一、CDN的基本概念和作用CDN的定义CDN是一种分布式的网络架构,它通过在全球各地部署服务器节点,将网站的内容缓存到这些节点上。当用户访问
- MelosBoom vs. Google Nest: 打造未来智能家居的去中心化之路
区块链小八歌
区块链
在智能家居领域,GoogleNest凭借其出色的硬件设计和强大的AI助手,成为了家庭管理和物联网控制的标杆。然而,随着人们对数据隐私和自主权的日益关注,集中化的智能家居系统逐渐暴露出其固有的缺陷。MelosBoom的出现,为这一领域带来了新的突破,其去中心化的网络架构和独特的AI驱动能力,正重新定义未来智能家居的标准。对更加符合应用场景的网络基础设施需求成为了未来机构在投资选择时的更加青睐领域。例
- 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享
搬砖养女人
网络架构经验分享
主题:INTO100沙龙时间:2015年11月21日下午地点:梦想加联合办公空间分享人:卫向军(毕业于北京邮电大学,现任微博平台架构师,先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作,专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。)架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们
- 微积分在神经架构搜索中的应用
光剑书架上的书
深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
- 当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构
甄如冰Lea
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中,模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性:对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文,并提供了详细的实现代码和实验指南,致力于探索在网络架构设计
- Infiniband网络架构的技术与性能分析
科技互联人生
科技数码人工智能网络系统架构
Infiniband格局寡头,性能占优 这篇文章探讨了网络交换机的性能优势,以及如何通过扩大模型参数量来提高语言模型的生成和预测能力。然而,计算约束对这种正向关系产生了重要影响,导致在相同的计算约束下,总存在最佳的模型参数量和最大的模型有效程度。因此,如何最大限度地提高集群的计算资源成为了当前的核心问题。集群算力优化的关键在于GPU利用率和线性加速比。其中,GPU利用率受限于
- 华为_基于单臂路由的不同VLAN间通信_配置案例
网维小子
华为系列设备配置案例网络运维华为
目录1.拓扑图2.介绍3.配置(1)PC配置ip和网关(2)交换机配置a、创建vlan10,20b、接口类型配置,vlan划分(3)路由器配置a、配置g0/0/0.1b、配置g0/0/0.24.测试1.拓扑图2.介绍PC12在vlan10中,PC13在vlan20中。通过配置单臂路由实现不同vlan间通信。3.配置(1)PC配置ip和网关(2)交换机配置a、创建vlan10,20#vlanbatc
- 华为、Cisco、锐捷三家网络设备供应商的常用网络命令对比
Network_Engineer
RS网络华为服务器
对比华为、思科和锐捷三家网络设备厂商的常用配置命令,能帮助网络工程师和技术人员在选择设备和配置时做出更明智的决策。这种对比不仅有助于了解各厂商设备的功能和命令差异,还能提高配置效率,减少学习和适应时间,从而优化网络管理和维护。此外,深入理解这些配置命令的优缺点,有助于更好地进行网络架构设计和性能优化。华为设备常用配置命令进入全局配置模式system-view配置接口interfaceGigabit
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round