如何计算模型的FLOPs

pip install thop

先配置环境，如上。

    from torchvision.models import resnet50
    from thop import profile
    model = resnet50()
    input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
    flops, params = profile(model, inputs=(input, ))
    print('flops:', flops)
    print('params:', params)

输入的batch，channel以及大小不同，打印出来的flops也不同，个人猜测论文里呈现的都是对一张Image的flops，若有不对希望可以得到更正。打印出来的结果是下面酱婶儿的：

Register FLOP counter for module Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(1024, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(1024, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
Register FLOP counter for module BatchNorm2d(2048, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
Register FLOP counter for module ReLU(inplace)
Register FLOP counter for module AvgPool2d(kernel_size=7, stride=1, padding=0)
Register FLOP counter for module Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True)
flops: 4135703552.0
params: 25557032.0

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虽然已经很简单了，但是对于程序员来说还是不够简洁，毕竟程序员都很“懒”，Whisper虽说安装和调用已经很简单了，但还是需要独立安装PyTorch、ffmpeg甚至Rust。将音视频文件中的音频转为文字内容，这个需求放到两年前还不大好实现，但是放到今天，几分钟就解决了。听说有的公司为了抓取训练数据，已经把抖音、快手这些短视频平台上的视频扒了个遍，然后将其中的音频提取成文本，用作大数据模型的训练语料
pytorch 介绍以及常用工具包展示 R0ot pytorch 人工智能 python
1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。强调其灵活性、动态计算图和深度学习社区的支持。2.PyTorch基础2.1张量：PyTorch的核心数据结构创建和操作张量的基本操作，如加法、乘法等。张量的自动微分功能，介绍autograd模块。2.2动态计算
LSTM进行字符级文本生成（pytorch实现）山川而川-R lstm pytorch 人工智能
文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用pytorch构建LSTM模型进行字符级文本生成任务一、数据集https://download.csdn.net/download/qq_52785473/78428
使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理从零开始学习人工智能深度学习 pytorch 人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤：模型训练：首先，在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出：训练完成后，将模型从PyTorch导出为ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式，它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化：使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估从零开始学习人工智能金融神经网络人工智能
要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。以下是一个简化的代码示例，演示了如何使用PyTorch和PyTorchGeometric（一个流行的图神经网络库）来实现这一点。请注意，这只是一个起点，并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。首先，安装必要的库：bash复制代码
【主流开发语言和开发环境介绍】程序员不想YY啊开发语言
主流开发语言和开发环境介绍1.介绍2.开发语言3.开发环境1.介绍下面是一些广泛使用的主流开发语言及其相关的开发环境。2.开发语言Python用途：通用编程、科学计算、数据分析、机器学习、Web开发等。流行库：NumPy,Pandas,TensorFlow,PyTorch,Flask,Django。开发环境：PyCharm,VisualStudioCode,JupyterNotebooks。Jav
[C++]使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测 FL1623863129 C/C++目标检测人工智能计算机视觉
部署YOLOv9的TensorRT模型进行目标检测是一个涉及多个步骤的过程，主要包括准备环境、模型转换、编写代码和模型推理。首先，确保你的开发环境已安装了NVIDIA的TensorRT。TensorRT是一个用于高效推理的SDK，它能对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行优化，从而加速模型在NVIDIAGPU上的运行速度。接下来，你需要将YOLOv9的模型转换为TensorRT
xml解析小猪猪08 xml
1、DOM解析的步奏准备工作： 1.创建DocumentBuilderFactory的对象 2.创建DocumentBuilder对象 3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件 4.通过Document的getElem
每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧 brotherlamp linux linux视频 linux教程 linux自学 linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷，比如说它们是应用到表上面的，但有的时候你可能希望指定一条约束，而它只在特定条件下才生效。使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点，至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式： CREATE TABLE books ( id &
Quartz——CronTrigger触发器 eksliang quartz CronTrigger
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述 CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案，调度规则基于 Cron 表达式，CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔（比如每月第一个周一执行），而不是简单的周期时间间隔。二.Cron表达式介绍 1）Cron表达式规则表 Quartz
Informatica基础 18289753290 Informatica Monitor manager workflow Designer
1. 1）PowerCenter Designer：设计开发环境，定义源及目标数据结构；设计转换规则，生成ETL映射。 2）Workflow Manager：合理地实现复杂的ETL工作流，基于时间，事件的作业调度 3）Workflow Monitor：监控Workflow和Session运行情况，生成日志和报告 4）Repository Manager：
linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件，scrapyd为例酷的飞上天空 scrapy
对于一些未提供service管理的程序每次启动和关闭都要加上全部路径，想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件下面以scrapy启动server为例，文件名为run.sh： #端口号，根据此端口号确定PID PORT=6800 #启动命令所在目录 HOME='/home/jmscra/scrapy/' #查询出监听了PORT端口
人--自私与无私永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么? 从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
Ubuntu安装NS-3 环境脚本随便小屋 ubuntu
将附件下载下来之后解压，将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下（其实放在哪里都可以，就是为了和我下面的命令相统一）。输入命令： sudo ./ns3environment.sh >>result 这样系统就自动安装ns3的环境，运行的结果在result文件中，如果提示 com
创业的简单感受 aijuans 创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习，2012年4月26日，我离开a公司，开始自己的创业之旅。今天是2012年5月30日，我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。当初离开边锋时，我就对自己说：“自己选择的路，就是跪着也要把他走完”，我也做好了心理准备，准备迎接一次次的困难。我这次走出来，不管成败
如何经营自己的独立人脉 aoyouzi 如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉，而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线，钓大鱼”，先行投入才能产生后续产出。现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例，需要拉储户，而其本质就是社会人脉，就是社交！很多人都说，人脉我不行，因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行，怎么能建立人脉？我这里说的人脉，是你的独立人脉。以一个普通的银行柜员
JSP基础百合不是茶 jsp 注释隐式对象
1,JSP语句的声明 <%! 声明 %> 　　声明：这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。表达式 <%= 表达式 %> 　　这个相当于赋值，可以在页面上显示表达式的结果，程序代码段/小型指令　<% 程序代码片段 %> 2,JSP的注释
web.xml之session-config、mime-mapping bijian1013 java web.xml servlet session-config mime-mapping
session-config 1.定义： <session-config> <session-timeout>20</session-timeout> </session-config> 2.作用：用于定义整个WEB站点session的有效期限，单位是分钟。 mime-mapping 1.定义： <mime-m
互联网开放平台（1） Bill_chen 互联网 qq 新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用，互联网的开放技术欣欣向荣，自己总结如下： 1.淘宝开放平台(TOP) 网址：http://open.taobao.com/ 依赖淘宝强大的电子商务数据，将淘宝内部业务数据作为API开放出去，同时将外部ISV的应用引入进来。目前TOP的三条主线： TOP访问网站：open.taobao.com ISV后台：my.open.ta
【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引 bit1129 mongodb
索引可以在任意列上建立索引索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能内嵌文档照样可以建立使用索引测试数据 var p1 = { "name":"Jack", "age&q
JDBC常用API之外的总结白糖_ jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了，像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦，我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了，在这我介绍一些写框架时常用的API，大家共同学习吧。 ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
apache VelocityEngine使用记录 bozch VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎，能够基于模板生成指定的文件代码。使用方法如下： VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎 Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
编程之美-快速找出故障机器 bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; public class TheLostID { /*编程之美假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录，假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数，假设每份数据保存两个备份，这样就有两个机器存储了同样的数据。 1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表，是
关于Java中redirect与forward的区别 chenbowen00 java servlet
在Servlet中两种实现： forward方式：request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response); redirect方式：response.sendRedirect(“/somePage.jsp”); forward是服务器内部重定向，程序收到请求后重新定向到另一个程序，客户机并不知
[信号与系统]人体最关键的两个信号节点 comsci 系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做命门如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
oracle 存储过程执行权限 daizj oracle 存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器，存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了，说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能，其中涉及到判断一张表是否已经建立，没有建立就由存储过程来建立这张表。 CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc IS fla
为mysql数据库建立索引 dengkane mysql 性能索引
前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
学习C语言常见误区如何看懂一个程序如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c 算法
如果看懂一个程序，分三步 1、流程 2、每个语句的功能 3、试数如何学习一些小算法的程序尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决如果解决不了就看答案关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义照着答案去敲调试错误
centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
JSONP请求 flyer0126 jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
Spring Security（03）——核心类简介 234390216 Authentication
核心类简介目录 1.1 Authentication 1.2 SecurityContextHolder 1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider 1.3.1 &nb
在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf java jdk centos Java服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version 结果如下 java version "1.6.0"
oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oracle mysql SQL Server
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记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocol WWDC 2015 Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭，把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
（一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oracle sql
SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换；　　用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了；　　操作方法：　　1、通过dbms_f
Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理先看一个实例,使用@access_required拦截： ?

如何计算模型的FLOPs

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