- Pointnet++改进即插即用系列:全网首发DilatedReparamBlock |即插即用,提升特征提取模块性能
AICurator
Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入DilatedReparamBlock,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来,大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注,但有两个尚未解决的关键问
- ubuntu安装 veloview_Pointnet+Frustum-Pointnet复现(Pytorch1.3+Ubuntu18.04)
信海松
ubuntu安装veloview
1.数据集和预处理1.1ModelNet40ModelNet40是一个大规模3DCAD数据集,始于3DShapeNets:ADeepRepresentationforVolumetricShapesZhirong,创建初衷是为了学习到能良好捕捉类内差别的3D表示,比当时最新的数据集大22倍。包含151,128个3DCAD模型和660个不同类别,如下图。作者在实验时仅选取了40个类别,每个类别各10
- Pointnet++改进注意力机制系列:全网首发DoubleAttention注意力机制 |即插即用,实现有效涨点
AICurator
Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3d
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入DoubleAttention注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三
- Pointnet++改进注意力机制系列:全网首发ShuffleAttention注意力机制 |即插即用,实现有效涨点
AICurator
Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3d机器学习
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入ShuffleAttention注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三
- Pointnet++改进优化器系列:全网首发AdamW优化器 |即插即用,实现有效涨点
AICurator
Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3d机器学习神经网络
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入AdamW优化器,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
- Pointnet++改进优化器系列:全网首发Sophia优化器 |即插即用,实现有效涨点
AICurator
Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3d机器学习
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入Sophia优化器,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3
- PointNet 和 PointNet++ pytorch版本 复现 modelnet40
Nice_cool.
三维点云pytorch深度学习人工智能
复现一下经典的PointNet的pytorch版本记录一下复现的过程代码下载gitclonehttps://gitcode.net/mirrors/yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch.git环境配置python=3.8.13cuda=11.2cudnn=8.1.0pipinstalltorch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu1
- PointNet-Pytorch代码运行(分类部分)
库噜熊
pytorch人工智能python
1、下载源码及环境的准备1.1源码下载PointNet源码下载地址:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch分类数据集为modelnet40数据集下载官网(我从官网下载失败了,然后去其他地方下载的)PrincetonModelNethttp://modelnet.cs.princeton.edu/1.2环境准备安装Pointnet包cdpointnet.
- 【唐宇迪 深度学习-3D点云实战系列】学习笔记
_helen_520
点云算法学习
课程目录如下:https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向?课程核心系列-PointNet系列:点云数据如何处理、点云数据如何进行特征提取。后续无论是分类、分割、补全、配准检测,首先都要先对点云数据进行特征提取。PointNet系列就是重点系列。算法原理、论文思想、源码实现基础算法、论文核心思想。点云数
- 复现PointNet++(语义分割网络):Windows + PyTorch + S3DIS语义分割 + 代码
累了就要打游戏
pytorch人工智能python点云语义分割PointNet
一、平台Windows10GPURTX3090+CUDA11.1+cudnn8.9.6Python3.9Torch1.9.1+cu111所用的原始代码:https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch二、数据Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version三、代码分享给有需要的人,代码质量勿喷。对源代码进行了简化和
- Hand PointNet: 3D Hand Pose Estimation using Point Sets总结
中了胖毒
文章链接摘要基于PointNet++,直接处理3D点云数据预测输出3D手势关键PointNet++接受深度图作为输入,转换为点云,并下采样为N个点。每个点取坐标值和曲面法线向量作为初始特征输入,,使用PointNet++提取特征OrientedBoundingBox(OBB)归一化视角OBB是一个紧贴输入点云的边界框,OBB的方向由点云的PCA主成分分析得到(根据特征值降序排序)为p在摄像机坐标系
- 点云相关论文总结
计算机视觉-Archer
人工智能
点云Backbone全链接-PointNet++:https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdfTransformer-PointTransformer:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Zhao_Point_Transformer_ICCV_2021_paper.pdf3DCNN-https://
- Windows系统保姆级复现Pointnet++算法教程笔记(基于Pytorch)
爱编码的小陈
点云笔记pytorch人工智能
前言今天复现了PointNet++网络,中途也遇到过好多报错问题,但都一一解决了,最终实现cls、partseg、semseg训练(train)和测试(test)程序的成功跑通。首先,我参考的论文和所用的源码参考自这篇文章:3D点云目标检测算法Pointnet++项目实战Pytorch实现附代码:链接:https://pan.baidu.com/s/10Nk4Zd3S_NklY5PJwzmnWA提
- Pointnet++改进:在特征提取模块加入GAM注意力机制
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Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3d
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入GAM注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
- Pointnet++改进:在特征提取模块加入EMA注意力机制
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Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3d
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入EMA注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三
- Pointnet++改进:在特征提取模块加入SegNext_Attention注意力机制,卷积注意力打造高性能点云分割模型
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Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3dpython机器学习
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入SegNext_Attention注意力机制,提升性能,实现有效涨点。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二
- Pointnet++改进注意力机制系列:全网首发CoordAtt注意力机制 |即插即用,实现有效涨点
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Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3dpython神经网络
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入CoordAtt注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二
- Pointnet++改进:在特征提取模块加入NAMAttention注意力机制,有效涨点
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Pointnet++改进专栏深度学习人工智能机器学习3d
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入NAMAttention注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一
- Pointnet++改进:在特征提取模块加入CBAM注意力机制
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Pointnet++改进专栏深度学习人工智能3dpython
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.步骤一2.步骤二3.步骤三论文介绍:摘要。我们提出了卷积块注意模块(CBAM),这是一种简单而有效的前馈卷积神经网络注意模块。给定一个中间特征映射,我们的模块沿着两个独立的维度依次推断注意力映射,通道和
- Pointnet++改进:更换不同的激活函数,打造更优性能
AICurator
Pointnet++改进专栏人工智能python深度学习3d
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++进行激活函数的改进,助力解决RELU激活函数缺陷。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。文章目录步骤一步骤二步骤三代码地址步骤一新建activate.py文件,我存放在新建的block目录下,加入以下代码:#Activationfunctionsimporttorchimport
- Pointnet++环境配置(Windows11和ubuntu)及训练教程
AICurator
Pointnet++改进专栏ubuntulinux运维机器学习人工智能3d
本文使用的是Pytorch版本的Pointnet++代码,主要包含完整的环境配置及训练过程,包括在训练时遇到的坑。目录1.Windows11环境配置2.Ubuntu环境配置3.训练教程3.1分类(Classification)训练3.2零件分割(PartSegmentation)训练3.3场景分割(SemanticSegmentation)训练代码地址1.Windows11环境配置这里主要是pyt
- pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(一)
竹叶青lvye
检测分割分类深度学习人工智能pointnetCharles3D点云分割
这里跑下作者在github提供的pointNet源码,也会训练和预测下自己的数据集。实际动手看下效果。论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Qi_PointNet_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.pdfhttps://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2
- pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(二)
竹叶青lvye
检测分割分类深度学习pointNettensorflowpython点云语义分割
之前博客介绍了如何跑通charles版本的pointNet,这篇介绍下如何来训练和预测自己的数据集,介绍如何在自己的数据集上做点云语义分割,此篇的环境配置和博客中保持一致。点云分类较简单,方法差不多,这边就不特地说明了。一.在自己的点云数据集上做语义分割1.RGB-DScenesDatasetv.2数据集介绍博主拿数据集RGB-DScenesDatasetv.2来做实验,数据集下载链接如下:RGB
- RandLA-Net windows Pytorch实现
Noxxhh
点云深度学习pytorchpython深度学习windows
前言最近准备学习有关点云的深度学习模型,想先在自己笔记本电脑(windows11系统)上先简单复现下相关模型和解读代码,由于网上也有很多关于windows系统下的模型复现的博客,所以我就在windows系统下展开了学习。目前只是跑通PointNet和RandLA-Net两个比较基础的模型,但在复现过程中仍遇到很多问题,可能和windows系统本身有关系,所以建议还是提前安装Linux系统,不然可能
- Point-BERT:一种基于Transformer架构的点云深度网络
程序猿老甘
bert学习人工智能
目录1.前言2.PointTokenization3.TransformerBackbone4.MaskedPointModeling5.ExperimentsReference1.前言从PointNet[1]开始,点云深度网络逐渐成为解决点云特征提取与语义分析的主要研究方向。尤其在OpenAI的GPT模型获得了突破性成果后,一系列的点云深度学习研究开始向相同的技术方向靠拢,即基于Transfor
- PointNet:基于Python和PyTorch的3D分割的实用指南
小北的北
pythonpytorch开发语言人工智能深度学习
准备好探索3D分割的世界吧,我们将通过PointNet进行一次旅程,这是一种理解3D形状的超酷方法。PointNet就像计算机查看3D事物的智能工具,尤其是在空间中漂浮的点群。它与其他方法不同,因为它直接处理这些点,而不需要将它们强制放入网格或图片中。在本文中,我们将使PointNet易于理解。我们将从大的想法开始,实际上编写Python和PyTorch的代码来进行3D分割。但在我们进入有趣的部分
- 可以应用于点云的深度学习方法
稻壳特筑
激光SLAMSLAMcomputervisionSLAM计算机视觉
点云处理中应用深度学习方法正变得越来越流行,特别是在任务如分类、分割、检测和重建等领域。下面列出了一些在点云处理中常用的深度学习方法:PointNet和PointNet++:PointNet是首个直接在点云上工作的深度学习模型。它能够从整个点集中直接学习点云的全局特征。PointNet++则在此基础上进行了改进,增加了局部结构的考虑,通过逐点采样和分组来捕捉更细粒度的特征。Voxel-basedN
- 多传感器融合SLAM论文调研
dueen1123
自动驾驶
感知任务物体识别:《Pointnet:Deeplearningonpointsetsfor3dclassificationandsegmentation》《Voxelnet:End-to-endlearningforpointcloudbased3dobjectdetection》语义分割:《Anintegratedframeworkforautonomousdriving:objectdetec
- 【学习笔记】:PointNet的补充材料
喝鸡汤
计算机视觉人工智能
1.比较PointNet与VoxNet的网络:使用两个网络处理缺失点云数据,测试鲁棒性,划分相同的数据集,以1024个点作为输入。对于VoxNet,将点云数据划为323232的网格,并使用随即旋转与抖动增强数据集。由于VoxNet对旋转敏感,使用十二个视点的平均分数,结果如下:本文提出的网络对于数据缺失具有较强的鲁棒性。2.网络框架和训练细节:a.点云分类网络:mini-PointNet(输入变换
- 激光感知(十):深度学习算法发展简史
JayLee719
从零开始入门自动驾驶感知算法算法自动驾驶深度学习
目录前言一、Point-based1.PointNet/PointNet++2.F-PointNet3.PointRCNN总结二、Voxel-based1.VoxelNetVoxelNet特征提取流程1)Voxel特征提取2)全局特征提取2.SECOND稀疏卷积3.后续总结前言在深度学习方法出现之前,基于点云的目标检测已经有一套比较成熟的处理流程:分割地面->点云聚类->特征提取->分类,我们将这
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1