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爱好很多的算法工程师
SD大模型AIGC笔记
稳定扩散(stablediffusion)和生成对抗网络(GAN)是两种不同的深度学习方法。稳定扩散是一种无监督学习方法,用于图像超分辨率重建。它基于扩散过程模型,通过在不同的时间步骤中对图像进行重建来增加分辨率。该方法能够有效地增加图像的细节,并产生更高质量的图像。其优点包括:无监督学习:稳定扩散不需要使用任何带标签的训练数据,因此可以用于无监督任务。高分辨率重建:稳定扩散能够通过迭代过程逐渐增
- YOLOv8改进 | 2023注意力篇 | HAttention(HAT)超分辨率重建助力小目标检测 (全网首发)
Snu77
YOLOv8系列专栏YOLO人工智能深度学习python计算机视觉超分辨率重建目标检测
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是HAttention注意力机制,混合注意力变换器(HAT)的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要,而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制,有效地整合了全局的像素信息,从而提供更为精确的结果(这个注意力机制挺复杂的光代码就700+行),但是效果挺好的也是10
- 基于深度学习的超分辨率综述
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计算机视觉深度学习人工智能神经网络cnn
1.单图像超分辨率重建SISR方法框架由两部分组成,非线性映射学习和上采样模块。非线性映射学习模块负责完成LR到HR的映射,这过程中利用损失函数引导和监督学习的进程;上采样模块实现重建图像的放大,两个模块协同完成SISR1.1超分框架(1)前端上采样超分框架前端上采样避免在低维进行映射学习,降低了学习难度,但噪声和模糊也被放大,并且高维卷积运算增加计算量,消耗更多资源(2)后端上采样超分框架该框架
- 基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述
小蒋的技术栈记录
深度学习深度学习超分辨率重建人工智能
论文标题:基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述作者:吴靖,叶晓晶,黄峰,陈丽琼,王志锋,刘文犀发表日期:2022年9月阅读日期:2023.11.18研究背景:图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一,不仅可以提高图像分辨率改善图像质量,还可以辅助其他计算机视觉任务.近年来,随着人工智能浪潮的兴起,基于深度学习的图像超分辨率重建也取得了显著进展.本文在简述图像超分辨率重建方法的基础上,
- 【图像超分辨率重建】——EnhanceNet论文精读笔记
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图像超分辨率重建论文精读超分辨率重建计算机视觉人工智能
2017-EnhanceNet:SingleImageSuper-ResolutionThroughAutomatedTextureSynthesis(EnhanceNet)基本信息作者:MehdiS.M.SajjadiBernhardSch¨olkopfMichaelHirsch期刊:ICCV引用:*摘要:单一图像超分辨率是指从单一低分辨率输入推断出高分辨率图像的任务。传统上,这项任务的算法性能
- 基于深度学习的图像超分辨率重建
wjhua_223
#超分辨率人工智能技术方向
最近开展图像超分辨率(ImageSuperResolution)方面的研究,做了一些列的调研,并结合本人的理解总结成本博文~(本博文仅用于本人的学习笔记,不做商业用途)本博文涉及的paper已经打包,供各位看客下载哈~https://download.csdn.net/download/gwplovekimi/10728916目录超分辨率(SuperResolution,SR)传统的图像超分辨率重
- CVPR 2018
来自吐槽星
深度学习在图像超分辨率重建中的应用http://cvmart.net/community/article/detail/11使用CNN生成图像先验,实现更广泛场景的盲图像去模糊http://cvmart.net/community/article/detail/206用u-net训练一个模型:输入是一个静态的帧,输出的预测的五帧光流信息,模型在youtube数据集上训练。https://arxiv
- 【代码实践】HAT代码Window平台下运行实践记录
一的千分之一
【代码实践】python深度学习
HAT是CVPR2023上的自然图像超分辨率重建论文《activatingMorePixelsinImageSuper-ResolutionTransformer》所提出的模型。本文旨在记录在Window系统下运行该官方代码(https://github.com/XPixelGroup/HAT)的过程,中间会遇到一些问题,供大家参考。环境安装参考官方代码,进行环境安装pipinstall-rreq
- 深度学习在图像识别领域还有哪些应用?
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深度学习人工智能
深度学习在图像识别领域的应用非常广泛,除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成,还有其他一些应用。图像超分辨率重建:深度学习技术可以用于提高图像的分辨率,例如通过使用生成对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)等技术,可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像,从而提高了图像的清晰度和质量。图像风格迁移:深度学习可以用于将一张图像的风格应用到另一张图像上,例如使用GAN模型可以将一张照
- 【图像超分辨率重建】——SwinIR论文阅读笔记
沉潜于
超分辨率重建笔记人工智能
SwinIR:ImageRestorationUsingSwinTransformer基本信息:期刊:ICCV2021摘要:图像恢复是一个长期存在的低级视觉问题,其目的是从低质量图像(例如,缩小、噪声和压缩图像)。虽然最先进的图像恢复方法是基于卷积神经网络,但很少有人尝试使用Transformers,这些Transformers在高级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。在本文中,我们提出了一个强基
- 计算机毕设 基于深度学习的图像超分辨率重建 - opencv python cnn
DanCheng-studio
毕业设计python毕设
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- SwinIR Transformer训练教程(使用自己的数据集)
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使用自己的数据集训练SwinIRTransformerSwinIRTransformer图像超分辨率重建训练教程目录使用自己的数据集训练SwinIRTransformer一、使用MATLAB对数据集进行BICUBIC插值下采样二、使用MATLAB对数据集进行BICUBIC插值下采样三、训练3.1下载训练源代码3.2修改json文件3.3运行训练命令四、测试4.1网络结构4.2测试代码文章:http
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【MATLAB图像处理】图像处理matlab算法
目录基于MATLAB和SRCNN算法实现图像超分辨率重建基于MATLAB和SRCNN算法实现图像超分辨率重建以尝试使用MATLAB深度学习工具箱中的卷积神经网络(CNN)来进行图像超分辨率重建。具体地,您可以使用已经训练好的CNN模型或者自己构建CNN模型,并通过迭代训练来不断优化模型,提高超分辨率重建效果。一种常见的方法是使用基于卷积神经网络的图像超分辨率重建——SRCNN算法。SRCNN算法是
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MATLAB图像处理matlab超分辨率重建POCS空域序列图像
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.MATLAB核心程序....................................................................................%POCS%POCS%POCS%POCSifsel==2%降低图像的
- 毕业设计-基于深度学习的模糊文字识别方法
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深度学习毕设选题教程图像识别毕业设计课程设计人工智能算法神经网络cnn
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、相关理论基础二、实验数据集准备三、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学
- SRGAN论文学习笔记
爱吃兔子的胡萝卜RR
深度学习超分辨率重建计算机视觉图像处理pytorch
《Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork》是ChristianLedig等人于2017年发表于CVPR上的又一篇SR重建的论文,将生成对抗网络(GAN)用于图像超分辨率重建,在感知质量方面取得了巨大的进步,重建图像放大四倍后依然能够呈现清晰地纹理细节。基于监督学习的SR算法的不足之处:
- Pytorch搭建基于SRCNN图像超分辨率重建模型及论文总结
resumebb
图像超分辨率重建卷积深度学习计算机视觉机器学习
SRCNN(Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork)论文出处:LearningaDeepConvolutionalNetworkforImageSuper-Resolution图像超分辨率重建,简言之能将一张低分辨率的图片,重建生成一张高分辨率的图片,该技术在遥感图像监测,医疗领域,车牌识别,人脸识别等多个领域起着很大的作用。SRCNN是首度将深度学习
- 深度学习用于图像超分辨率重建综述——超分辨率(一)
Cpp编程小茶馆
超分辨率超分辨率综述
文章目录DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey超分辨简介最新进展1.超分网络的升采样结构2.可学习的升采样方法3.全局和局部网络结构设计4.损失函数设计5.批归一化6.课程学习7.多级监督8.其他网络设计和学习策略9.无监督图像超分辨率10.超分在专有领域的应用发展趋势1.网络结构设计2.学习策略3.评价指标4.无监督的图像超分5.实际场景中的图像
- python十行代码打开本地图片_十行代码搞定目标检测
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原标题:十行代码搞定目标检测大数据文摘出品编译:邢畅、宁静计算机视觉是人工智能的一个重要领域,是关于计算机和软件系统的科学,可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求,目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆
- 超分辨率——DRCN
weixin_44939146
基于深度学习的SR超分辨率深度递归卷积神经网络
超分辨率——DRCN@TOC我们提出一种基于深度递归卷积神经网络进行图像超分辨率重建的模型。我们的网络有一个很深的递归层,多大16层。在额外的卷积层不引入新的变量的情况下,增加递归层数可以提高超分辨率图像恢复性能。由于梯度消失和梯度爆炸,用标准的梯度下降法学习DRCN是困难的。为了减轻训练的困难程度,作者提出两个改进办法:递归监督和跃层连接。对于SR问题,卷积网络的感受野决定了上下文信息的数量,上
- 【Tikhonov】基于Tikhonov正则化的图像超分辨率重建
fpga和matlab
MATLAB板块2:图像-特征提取处理超分辨率重建大数据人工智能Tikhonov正则化
1.软件版本matlab2013b2.系统原理对于图像超分辨率重建的问题,常常涉及到大规模的方程组求解,且方程的维数往往很大。所以正则化方法的求解算法中常用到迭代算法。这里主要说明一下以迭代Tikhonov正则化方法为例,该方法是利用正则参数的某些先验性质,同时对精确解施加光滑性的条件,按照后验选择策略从而改进收敛速度并决定正则参数。首先进行收敛性分析。直接得到复原结果但是由于逆矩阵的求解十分复杂
- 超分辨率python_python在图像超分辨率重建中的应用
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超分辨率python
python在图像超分辨率重建中的应用洪华秀[1];【期刊名称】《计算机产品与流通》【年(卷),期】2019(000)002【摘要】图像超分辨率重建技术是低分辨率图像经过一系列算法处理后转换成高分辨率图像的过程,随着图像数据的应用领域不断延伸,这一技术也逐渐成了图像处理研究热点之一。近几年Python语言在人工智能领域逐渐占领榜首,它的优越性在于强大的第三方数据处理工具的支持。本文在图像超分辨率重
- 【图像超分辨率重建】——SwinIR论文精读笔记
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图像超分辨率重建论文精读超分辨率重建计算机视觉深度学习
2021-SwinIR:ImageRestorationUsingSwinTransformer(SwinIR)基本信息作者:JingyunLiang,JiezhangCao,GuoleiSun,KaiZhang,LucVanGool,RaduTimofte期刊:ICCV引用:123摘要:图像恢复是一个长期存在的低级视觉问题,旨在从低质量图像(例如,缩小、噪声和压缩图像)中恢复高质量图像。虽然最先
- 【图像超分辨率重建】——HAT论文精读笔记
Zency_SUN
图像超分辨率重建论文精读超分辨率重建深度学习人工智能
2022-ActivatingMorePixelsinImageSuper-ResolutionTransformer(HAT)基本信息作者:XiangyuChen,XintaoWang,JiantaoZhou,andChaoDong期刊:引用:摘要:基于Transformer的方法在图像超分辨率等低级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。然而,我们发现这些网络只能通过归因分析利用有限空间范围的输入
- 【图像超分辨率重建】——SAN论文精读笔记
Zency_SUN
图像超分辨率重建论文精读超分辨率重建深度学习人工智能
2019-Second-orderAttentionNetworkforSingleImageSuper-Resolution(SAN)基本信息作者:TaoDai,JianruiCai,YongbingZhang,Shu-TaoXia,LeiZhang期刊:CVPR引用:摘要:近年来,深度卷积神经网络(CNN)在单图像超分辨率(SISR)中得到了广泛的研究,并取得了显著的性能。然而,大多数现有的基
- resnet50代码_十行代码搞定目标检测
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resnet50代码显著性目标检测matlab代码
大数据文摘出品编译:邢畅、宁静计算机视觉是人工智能的一个重要领域,是关于计算机和软件系统的科学,可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求,目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆检测、人流量统计、网络图像、
- 【图像超分辨率重建】——SRGAN/SRResNet论文精读笔记
Zency_SUN
超分辨率重建人工智能图像处理
2017-Photo-RealisticSingleImageSuper-ResolutionUsingaGenerativeAdversarialNetwork(SRGAN/SRResNet)基本信息作者:ChristianLedig,LucasTheis,FerencHusz´ar,JoseCaballero,AndrewCunningham,AlejandroAcosta,AndrewAit
- 【图像超分辨率重建】——HAN论文精读笔记
Zency_SUN
超分辨率重建计算机视觉深度学习
2020-SingleImageSuper-ResolutionviaaHolisticAttentionNetwork(HAN)基本信息作者:BenNiu;WeileiWen;WenqiRen,XiangdeZhang,LianpingYang;ShuzhenWang,KaihaoZhang,XiaochunCao,andHaifengShen期刊:ECCV2020引用:*摘要:信息性特征在单幅
- MATLAB环境下基于深度学习VDSR的单图像超分辨率重建
哥廷根数学学派
深度学习图像处理计算机视觉深度学习人工智能
之前主要研究现代信号处理的,深度学习嘛,一个大号/深层的,现代的,黑箱的,信号/图像处理器,所以,我刚才说了,作为一个研究现代信号处理的,顺便搞些深度学习也是顺理成章的。该算法可能在一维信号时频谱超分辨率重建方面有用,之前做过一些相关的东西。程序运行环境为MATLABR2018A。面包多第三方下载链接正在为您运送作品详情进入正题,本文主要讲解如何训练一个所谓的Very-DeepSuper-Reso
- 基于深度学习的图像超分辨率重建技术的研究
无止境x
超分辨率
1超分辨率重建技术的研究背景与意义图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数,包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等,体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像,高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上中,受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束,我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发