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一水鉴天
人工智能
文本要点要点Derivation统一建模元模型Derivation统一建模元模型:意识原型的祖传代码,即支撑程序框架的符号学中的自然和逻辑树。这棵树的雏形中描述了三种建模工件:语用钩子,语法糖和语义胶水。三种工件对应的三“干”(Class()实干-语用钩子,Type()主干-语义胶水和Method()骨干-语法糖)分别表示了三“象”(实象/具象/抽象),完全形成象似性correspondence的
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教育学一班35袁欣怡
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correspond通信;(with)符合,一致;(to)相当于,对应例:Iassureyoumyactionswillcorrespondwithmywords.我向你保证,我将言行一致。Thearmsofamancorrespondtothewingsofabird.人的手臂相当于鸟的翅膀。同义词:accord;meetwith,inlinewith派生词:correspondence通信,信
- 2021-11-20
毕欣
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深度学习生成对抗网络
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双目视觉原理与攻击算法
SGM(Semi-GlobalMatching)原理:SGM的原理在wiki百科和matlab官网上有比较详细的解释:wikimatlab如果想完全了解原理还是建议看原论文paper(我就不看了,懒癌犯了。)优质论文解读和代码实现一位大神自己用c++实现的SGM算法github先介绍两个重要的参数:注:这一部分参考的是matlab的解释,后面的部分是参考的opencv的实现,细节可能有些出入,大体
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学习方法
作为城市的重要组织部分,城市湿地在水源供给、增湿降温、雨洪调蓄等多个方面发挥着极其重要的作用,2024年国际湿地日主题定为“湿地与人类福祉”。在此背景下,中国科学院东北地理与农业生态研究所毛德华研究员等在12月5日出版的Nature发表题为“Rescueurbanwetlandsforfloodresilience”的通讯文章(Correspondence),总结城市湿地在抵御气候变化危害、提升人
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米鑫垚
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- 2021-11-25
张芷璇
Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:Alongfriendshipovertheyearshasmeantanawfullottosomeone.视听说:Wehavevariousleisureactivitiesforfun.2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:cabbie.correspondence.tough
- 2021-11-21
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Part21,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:有些东西失去才会珍惜比如友情视听说:每个人身上都有闪光点2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:hand(能手)correspondence视听说:grippingimaginativeplain-lookinghighlight3,在本片文章/音频/视频中我最喜欢的一句话(精读和视听
- 【计算机视觉 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于图像分割的学术速递(8 月 28 日论文合集)
旅途中的宽~
计算机视觉arxiv最新论文计算机视觉人工智能图像分割
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- 【论文精读】GMS: Grid-based Motion Statistics for Fast, Ultra-robust Feature Correspondence
18岁小白想成大牛
论文笔记人工智能计算机视觉图像处理特征提取特征匹配
图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImageStitchingShape-PreservingHalf-ProjectiveWarpsforImageStitchingSeam-DrivenIma
- [读论文]- MVDiffusion: Enabling Holistic Multi-view ImageGeneration with Correspondence-Aware Diffusion
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摘要ThispaperintroducesMVDiffusion,asimpleyeteffectivemulti-viewimagegenerationmethodforscenarioswherepixel-to-pixelcorrespondencesareavailable,suchasperspectivecropsfrompanoramaormulti-viewimagesgiveng
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基本知识点1.主键:[数据库]表中对储存数据对象予以唯一和完整标识的数据列或属性的组合。一个数据列只能有一个主键,且主键的取值不能缺失,即不能为空值(Null)2。外键:在一个表中存在的另一个表的主键称此表的外键数据库事务的四个特性ACID:原子性(Atomicity)、一致性(Correspondence)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)原子性(Atomicity)
- R package:xcms(五):Correspondence关联
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代谢组学预处理的最后一步是匹配样品之间检测到的色谱峰的对应关系即将前面检出的feature分组。pdp<-PeakDensityParam(sampleGroups=xdata$sample_group,minFraction=0.4,bw=30)xdata<-groupChromPeaks(xdata,param=pdp)参考资料:LCMSdatapreprocessingandanalysis
- 端到端弱监督语义分割的self correspondence蒸馏
松下直子
#半监督学习计算机视觉人工智能深度学习
SelfCorrespondenceDistillationforEnd-to-EndWeakly-SupervisedSemanticSegmentation摘要论文链接代码链接目前的方法对综合语义信息的提取不足,导致伪标签质量较低提出了一种简单而新颖的自相关蒸馏(SCD)方法,在不引入外部监督的情况下对伪标签进行细化。SCD使网络能够利用从自身派生的特征相关性作为蒸馏目标,通过补充语义信息来增
- 2021-11-21
13李柳欣
Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:友谊很重要视听说:看电影是一种放松的方式2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:absolutely、apologetically、available、correspondence、destination、neighborhood、estimate、mostly、reference、r
- 论文阅读笔记《Joint Graph Learning and Matching for Semantic Feature Correspondence》
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图匹配#图像匹配论文阅读笔记图匹配注意力机制图学习
核心思想 本文提出一种联合图学习和图匹配的算法(GLAM),将图的构建和匹配过程整合到一个端到端的注意力网络中。相比于其他启发式的建图方法,如Delaunay三角法、KNN方法或完全图,通过学习构建的图结构能够更加准确的反映关键点之间的语义关系。与SuperGlue和NCTR类似,本文也采用了自注意力层和交叉注意力层进行信息传递和聚合,但做了两个改进:1.将位置特征向量与每个注意力层输出的特征向
- 论文阅读《Parallax Attention for Unsupervised Stereo Correspondence Learning》
CV科研随想录
三维重建论文阅读论文阅读深度学习计算机视觉
论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9206116源码地址:https://github.com/The-Learning-And-Vision-Atelier-LAVA/PAM概述 不同数据集的视图之间的基线、焦距与分辨率不同,基于CostVolume固定预设视差范围的立体匹配方法无法很好处理大视差预测问题。为此,作者提出一个基于视差注意力机制的
- Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching个人笔记
double_yellow
abstract背景:多模态匹配Cross-modalmatching,在不同模型间建立对应关系,已经应用于跨模态检索(retrieval)和vision-and-languageunderstanding问题:以往方法都假设多模态训练数据是对齐的,但实际不是,且代价很高(这里对齐的意思应该是总有匹配的对象和label?)提出解决方案:新方向:noisycorrespondence(anewpar
- 多模态(multi-modal)和多视图(multi-view)有什么区别?
机器不学习我学习
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简单来说multiview一般指同一个对象不同的表现形式。比如一个3D物体不同角度或者不同频谱下的成像图像。multimodality指不同模态,它们所表现的可能是不同的对象,但之间有联系。比如文本和对应的音视频。这两者之间最关键的区别是后者可能不是描述完全一样的物体或对象,所以往往需要有个预对齐或者建立两者间的对应关系,既correspondence以看电视为例,A在看视频,B在听声音,C在看字
- 论文阅读——Universal Correspondence Network
吃远
一、概述 这是图像匹配领域中一篇比较经典的论文,由斯坦福AIlab发表于2016年CVPR。本文提出了一种利用全卷积网络直接预测densedescriptor的思路,对近两年的很多文章都有比较大的影响。 本文的贡献: 1.提出一种基于全卷积网络的密集特征提取与关联预测结构,对任意图像关联任务均适用 2.提出一种在特征空间上最近邻搜索以在线挖掘困难负例的训练方法,加快了网络收敛 3.提出一
- NeurIPS 2021:Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching
lishuoshi1996
论文标题:LearningwithNoisyCorrespondenceforCross-modalMatching;作者:ZhenyuHuang,GuochengNiu,XiaoLiu,WenbiaoDing,XinyanXiao,HuaWu,XiPeng;单位:CollegeofComputerScience,SichuanUniversity,ChinaBaiduInc.,ChinaTALE
- 2017-08-21
前夕
今日单词:1.hire2.fire3.financedirector4.dismiss5.fororagainst6.experience7.correspondence8.discover9.conventioncenter10.confirm11.construction12.check13.careerfield14.branch15.frightening
- 《Neural Pose Transfer by Spatially Adaptive Instance Normalization》
SY_qqq
3D点云pytorch
概括:对identitymesh做posetransfer,实际上是让提供目标pose的humanmesh学到identity的style。关键在于要让生成的mesh的点的顺序和identitymesh的一致而不是posemesh。传统的做法是学习在同一个pose下,不同identitystyle之间的correspondence,利用correspondence去算displacement。做法
- 论文阅读笔记(16)---2022 CVPR Geometric Transformer for Fast and Robust Point Cloud Registration
打着灯笼摸黑
点云transformer人工智能深度学习
参考链接参考链接研究背景求解点云配准的主要方法可以分为基于correspondence和直接求解的。correspondence分为keypoint-based和detection-free两类。而直接求解的可以分为ICP的思路(soft-correspondence和可微分的SVD),以及直接回归一个transformation。直接求解的方法在大数据场景集上效果不好。关键贡献本文认为点云配准中
- 【代码复现】DIF-Net: Deformed Implicit Field: Modeling 3D Shapes with Learned Dense Correspondence复现记录
passer__jw767
代码复现计算机图形学3d人工智能深度学习
代码网址:DIF-Net论文网址:Arxiv-DeformedImplicitField:Modeling3DShapeswithLearnedDenseCorrespondence一、论文理解本小节仅记录一些个人对这篇论文的理解。我认为这篇论文的核心主要有以下三点:论文在DeepSDF(应该是最早提出的Auto-Decoder的训练方式,通过建模连续的SDF进行物体表面建模)上做了改进。Deep
- 论文阅读-PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based JointRelational Triple Extraction
无脑敲代码,bug漫天飞
ACL知识图谱论文阅读
目录摘要:1绪论2相关工作3方法3.1问题定义3.2PRGC编码器3.3PRGC解码器3.3.1潜在关系预测3.3.2特定关系的序列标记3.3.3全局对应3.4训练策略4实验4.1数据集和实验设置4.2实验结果4.2.1总体结果4.2.2复杂场景的详细结果5分析5.1模型效率5.2消融研究5.2.1潜在关系预测的影响5.2.2Rel-Spec序列标记的效果5.2.3全局对应效应6结论论文链接:ht
- 【论文阅读】PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction
今天NLP了吗
论文阅读
https://arxiv.org/pdf/2106.09895先指出TPLinker存在的问题:为了避免曝光偏差,它利用了相当复杂的解码器,导致了稀疏的标签,关系冗余,基于span的提取能力差作者提出新的模型,包括三部分:PotentialRelationPredictionRelation-SpecificSequenceTaggingGlobalCorrespondence对于主客体对齐,设
- PRGC Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction
自然语言处理CS
论文笔记人工智能机器学习神经网络
PRGC:PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtractionPRGC:基于潜在关系和全局对应的联合关系三元组抽取Abstract本文讲关系抽取任务分解为关系判断、实体提取和subject-object对齐三个子任务,提出了一种基于潜在关系和全局对应的联合关系三元组抽取框架(PRGC)。具体而言,首
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
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如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
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整合spring的各种数据访问抽象
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定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
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AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
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linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro