- 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
- 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
夏洛的网
机器学习深度学习论文深度学习神经网络
——论文地址:Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一:参考1:机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大,但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性,要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验,我们表明这些传统的方法并不能解释大
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2019-1-27晨间日记
紫薇忘了水葫芦
在柳州的第二天起床:八点半左右天气:晴心情:好像很复杂,一会儿开心一会儿不开心纪念日:参加了晗大姐的婚礼任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:⒈把之前的论文题目整理了一遍⒉参加了婚礼⒊送了礼物改进:要静下来多看些书做些运动,多思考。习惯养成:早睡早起,饮食清淡周目标·完成进度开始读论文学习·信息·阅读阅读健康·饮食·锻炼饮食清淡,多锻炼人际·家人·朋友多联系工作·思考怎么把自己的工作做得更好最美
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning
JiangChSo
论文学习深度学习机器学习神经网络算法分布式
论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning一、机器学习1.机器学习(ML)中的挑战2.隐私保护机器学习(PPML)二、POSEIDON方案1.系统和威胁模型2.方
- 论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis
客院载论
音频生成学习
文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测
- Python论文学习 -- 第二章 --- Python基础知识
Metallic Cat
学习
1.cmd命令器中如果想终止命令的话可以在终止行输入exit()函数调用停止命令一.字面量二.注释---对代码进行解释说明1.在print函数中:print(a,"asd",c)输出的结果为a变量对应的值+asd+c变量对应的值如:则输出的结果为:往type()函数中输入数据,它会返回数据的类型给我们,然后我们可以用print()函数将数据类型打出来1.值得注意的是变量本身是没有类型的,它只是一个
- 论文学习笔记:PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network
wangyc1208
姿态估计
论文:https://arxiv.org/abs/1812.03595代码:https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标:多人姿态估计:本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络,从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图:———————————
- 2021-9-23晨间日记
言二yaner
今天是什么日子起床:7:40就寝:23:00天气:美好心情:美好纪念日:无任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:投稿改进:想到就做到习惯养成:专注自己,提升自己周目标·完成进度准备再写一篇论文学习·信息·阅读多阅读,多学习健康·饮食·锻炼早饭:小米粥,鸡蛋,烧麦中饭:真味卤,杨枝甘露晚饭:黑米粥锻炼:一小时左右人际·家人·朋友一切都是最好的安排,虽然没有过去,但也有属于自己的收获工作·思考凡事早
- 论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels
摘星星的屋顶
论文深度学习人工智能
一、ABSTRACT—摘要标题:Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels(用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演)作者:BinLiu1,SenlinYang2,YuxiaoRen2,XinjiXu3,PengJiang2,andYangkangChen4(和SeisInvNet有共同作者,应该是同
- 论文学习记录之SeisInvNet(Deep-Learning Inversion of Seismic Data)
摘星星的屋顶
论文人工智能
目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
- 基于变长频带选择的JPEG图像可逆数据隐藏-文献学习
凌峰的博客
学习算法计算机视觉
论文学习原文题目:ReversibleDataHidingofJPEGImageBasedonAdaptiveFrequencyBandLength发表期刊:TCSVT2023(中科院1区)作者:NingxiongMao,HongjieHe,FanChen,YuanYuan,LingfengQu摘要JPEG图像在互联网上被广泛使用。基于quantifieddiscretecosinetransfo
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections
出门吃三碗饭
Nerf学习记录三维重建学习笔记
前言:本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记,包括对论文以及其代码的思考内容。公众号:AI知识物语B站后续同步更新讲解本篇文章主要针对其数学公式来学习其内容,欢迎批评指正!!!(代码下篇出)1:摘要提出基于学习(learning-based)方法,使用野外照片的非结构化集合(unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs)来合成复杂场景。之前的N
- GroupMixFormer:Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记
athrunsunny
Transformer学习笔记深度学习计算机视觉transformer
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址:https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要:ViT已被证明可以通过使用多头自注意力(MHSA)对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别,这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是,从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
- 论文学习——基于查询的workload预测(CMU)
_zhj
机器学习数据库
一、简介论文题目:Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD,来自cmu的数据库组(这个组真的很厉害)这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving(如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引),应该根据将要到来的查询对数据库进行优化,
- 第六十八周周报
童、一
周报深度学习
学习目标:项目论文学习时间:2023.12.23-2023.12.29学习产出:一、项目这周后两天在根据吉安方面的需求优化SQL,提升性能二、论文这周周六在杨老师的带领下仔细改了论文前两段,后面几天自己把剩下的改完了,目前还在给杨老师看。实验方面,由于LSUN一直跑不出好的效果,已经转为STL10和CelebA,预计得下周才能出结果。其他时间都在搞开题报告的东西。
- DN-DETR论文学习
彭祥.
DETR系列学习深度学习计算机视觉
摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法,以加快DETR(DEtectionTRansformer)训练,并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明,缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题,除了匈牙利损失之外,我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框,并训练模型重建原始框,从而有效地降低了二分图匹配难度,并加快了收敛速
- MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed Supervision论文学习笔记
athrunsunny
Transformer学习笔记transformer深度学习算法
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.03989.pdf代码地址(中稿后开源):GitHub-Atten4Vis/MS-DETR:Theofficialimplementationfor"MS-DETR:EfficientDETRTrainingwithMixedSupervision"摘要DETR通过迭代生成多个基于图像特征的目标候选者,并为每个真实目标分配一个候选者,
- 经典论文学习:Attention Is All You Need(Transformer)
才能我浪费
AI应用深度学习机器学习人工智能
1,概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文,该论文提出了一种新的神经网络模型,称为Transformer模型,用于自然语言处理任务。该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制(self-attentionmechanism)”的技术,以取代传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等结构,这使得模型在处理序列数
- 2022-6-17晨间日记
七翎
今天是什么日子起床:7.30(因为今天考科四,好困啊!!!)就寝:科四成功考过,熬个小夜(嘻嘻)天气:昨天下雨了,今天超凉快!心情:开心更多一点纪念日:纪念我拿上驾照的日子任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:刷完10套科四卷子✔习惯养成:早睡早起(尽量吧)周目标·完成进度1.完成编程课程2.看完导师论文学习·信息·阅读看了网文(嘻嘻)放纵一下健康·饮食·锻炼吃了很多不健康的食物,但很快乐!人际
- ChatGPT可以帮你做什么?
SiKi学院
chatgpt人工智能
学习利用ChatGPT学习有很多,比如:语言学习、编程学习、论文学习拆解、推荐学习资源等,使用方法大同小异,这里以语言学习为例。在开始前先给GPT充分的信息:(举例)【角色】充当一名有丰富经验的英语老师【背景】我是一名英语雅思备考的学生,想进行英语相关学习(这里最好说明是帮助你做什么练习,如口语)【任务】你要和我进行对话,根据我输入的内容,去进行讲解和说明【要求】我希望你首先可以列举出雅思备
- 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS
Lyrig~
神经网络图像修复(ImageRestoration)学习机器学习算法
【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇,整体看来,这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
- 论文学习 使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建
Lyrig~
学习3d人工智能
论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建论文连接前言摘要介绍相关工作2.13D生成的扩散模型2.2单视点下的新视点生成神经场(NeRF)以外的方法基于神经场(NeRF)的方法背景3.1图片条件NeRF3.2无几何视图合成NerfDiff论文连接NerfDiff:Single-imageViewSynthesiswithNeRF-guidedDist
- 【论文学习】InstructGPT:Training language models to follow instructions with human feedback
Shackles Lay
学习语言模型自然语言处理
前言:语言模型的输出依赖于预训练的数据集,研究者想要探索无监督领域的模型,使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果,为了让模型的泛化性能尽可能的强,研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题:一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本,但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力,可能对于特定领域来说,模型根本没见过这样的数据;二、安全性,模
- 畸变矫正-深度学习相关论文学习
六个核桃Lu
畸变矫正深度学习学习人工智能
目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
- A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets - 论文学习
Mr,yu
论文笔记论文笔记MachineLearningDeepLearning
文章目录摘要介绍互补先验一个带约束权的无限有向模型限制玻尔兹曼机和对比散度学习一种转换表示的贪婪学习算法SomeIdeasBasedonDBNNonlinearDimensionalityReductionLearningSemanticAddressSpace(SAS)forFastDocumentRetrievalLearningNonlinearEmbeddings参考文献摘要explain
- 周四 2020-03-12 07:15 - 24:00 晴 06h54m
么得感情的日更机器
概述 早上6点20被闹钟搞醒,关了接着睡,7:14醒听听力、背单词、学习强国,练字,8:00下楼吃饭,8:30上楼读口语、做日计划。上午从9:00开始锁机学习相应SLAM论文综述,中间锻炼五分钟,跳的我腿好疼。11:00-11:35,对论文学习内容进行总结,编写论文记录文档。下午13:00-14:30看动漫,14:30-16:20整理计算机基本知识的文档。晚上看着手机发呆,然后讨论论文的事情,总
- smpl-x论文学习-部分翻译
ipv-tao
图形学三维重构
论文地址:ExpressiveBodyCapture:3DHands,Face,andBodyfromaSingleImage知乎大佬的讲解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/137235901另一位大佬的讲解:https://posts.careerengine.us/p/5f23a5898988c12b4302afb61.定性结果和SMPL,SMPL-H相比,表现能力明
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
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
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f