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宇直不会放弃
GKD-Outputlayer人工智能数据挖掘机器学习深度学习神经网络cnnpytorch
(GFKD)无图知识蒸馏《Graph-FreeKnowledgeDistillationforGraphNeuralNetworks》2021作者是XiangDeng和ZhongfeiZhang,来自纽约州立大学宾汉姆顿分校论文地址见文末摘要知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)通过强制学生网络模仿在训练数据上预训练老师网络的输出,从而将知识从老师网络转移到学生网络。然而,在
- 【氮化镓】GaN HEMTs结温和热阻测试方法
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性学习科学研究科技多尺度模拟
文章《TemperaturerisedetectioninGaNhigh-electron-mobilitytransistorsviagate-drainSchottkyjunctionforward-conductionvoltages》,由XiujuanHuang,ChunshengGuo,QianWen,ShiweiFeng,和YaminZhang撰写,发表在《Microelectroni
- Java后端面试八股文:系统化学习指南,告别零散知识点
钢板兽
高频八股java面试后端jvmredismysqllinux
Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide,但是这些八股内容太多了,字数成万,我们基本上是看一遍忘一遍,自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库,通篇共有五万字,知识点也很散,所以想把每个部分的内容系统地写成文章,比如JVM部分的八股,我会写两到三篇的文章帮助自己系统地理解这部分的八股知识,所以这篇文章会按照分块整理自己发布过的所有八股文章,这篇文章后续也会持续更新,也起
- Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution(预览版本)
境心镜
transformer深度学习人工智能
摘要Transformers已表现出卓越的性能,然而,其架构设计是一个耗时的过程,需要专业知识和反复试验。因此,研究通过Transformer架构搜索(TAS)自动搜索高性能Transformers的有效方法是值得的。为了提高搜索效率,基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而,这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间,这一点已被多项研究和我们自己的实
- 深度学习项目十一:mmdetection训练自己的数据集
小啊磊_Vv
深度学习和视觉项目实战目标跟踪人工智能计算机视觉python深度学习
mmdetection训练自己的数据集这里写目录标题mmdetection训练自己的数据集一:环境搭建二:数据集格式转换(yolo转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三:训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r101_fpn_1x_coco.py
- MMDetection实用工具详解(上):日志分析、结果分析、混淆矩阵
MickeyCV
目标检测python深度学习linux目标检测
实用工具目录一、日志分析使用方法实际案例二、结果分析pkl结果文件生成使用方法实际案例三、混淆矩阵使用方法实际案例遇到的UserWarning解决方案MMDetection官方除了训练和测试脚本,他们还在mmdetection/tools/目录下提供了许多有用的工具。本帖先为大家重点介绍其中三个简单而实用的工具:日志分析、结果分析、混淆矩阵。一、日志分析tools/analysis_tools/a
- MPchart
fivestar2009
gitee
1)MPChart自适应,只需要leftYAxis.setAxisMinimum(0);把这个去掉即可2)MPChart想看数据需要自己实现MarkerView,chart.setMarkreView即可publicclassWZMarkerViewextendsMarkerView{ContextmContext=null;privateTextViewtv_widget_marker_view
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 了解目标检测:两阶段检测(Two-Stage Detection)、单阶段检测(Single-Stage Detection)和区域建议网络(RPN)
fydw_715
深度学习基础目标检测网络目标跟踪
了解目标检测:两阶段检测(Two-StageDetection)、单阶段检测(Single-StageDetection)和区域建议网络(RPN)在目标检测领域,模型架构在很大程度上决定了模型的性能、速度和应用场景。本文将详细探讨两类主要的目标检测方法——两阶段检测(Two-StageDetection)和单阶段检测(Single-StageDetection),以及它们的核心组件之一:区域建议网
- GAN开山之作--Generative Adversarial Nets
星空彡
深度学习机器学习神经网络
GAN开山之作–GenerativeAdversarialNets最近对GAN比较有兴趣,所以开个坑记录一下读论文学习的知识。这是本专栏的第一篇论文,所以笔者认为解析GAN的开山之作——GenerativeAdversarialNets[1]是非常有必要的。有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频[2]。本文并不是逐字翻译,主要是写笔者对这篇论文的见解思考,其中难免会有错的地方,欢迎讨论
- Easymesh之拓扑模块(二)
猩猩—点灯
Easymesh网络service_mesh
接着上一篇:Easymesh基础知识(一)-CSDN博客这一篇主要对拓扑模块进行引入、一起抓取分析下相关的报文并分析,报文大概分为下面几种类型:Topodiscovery、Toponotification、Topoquery、Toporesponse。一、TLV消息格式在讲具体的拓扑类型报文之前,让我们先学习下一种漂亮的组织数据方式TLV。T:type,消息类型L:Length,消息负载长度V:V
- 神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像
小浣熊的技术
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什么是神经网络神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(ConnectionModel),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法
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- 网络安全主动防御技术与应用
坚持可信
信息安全web安全php安全
入侵阻断技术(IntrusionPreventionTechnologies)是指通过检测并阻止网络和系统中的恶意活动,防止攻击者利用系统漏洞或其他手段进行破坏或未经授权访问的技术和方法。这些技术通常结合入侵检测(IntrusionDetection)功能,通过实时监控和响应机制,有效防御各种类型的网络攻击。以下是入侵阻断技术的详细介绍及其应用。一、入侵阻断技术入侵检测和防御系统(IDS/IPS)
- 自动扶梯人员摔倒掉落识别检测数据集VOC+YOLO格式5375张2类别
FL1623863129
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数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):5375标注数量(xml文件个数):5375标注数量(txt文件个数):5375标注类别数:2标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["anomaly",
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机器学习决策树神经网络算法
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STM32是一款非常强大的微控制器系列,具有广泛的应用领域。本教程将详细介绍如何使用STM32来使用按键控制LED灯的开关。为了使本教程易于理解,我将使用STM32CubeIDE作为开发环境,并使用STM32F4系列微控制器进行演示。在本教程中,我们将使用STM32F4-Discovery开发板,其中包含了一个用户按钮和几个LED指示灯。我们将利用这些硬件资源来演示如何通过按下按钮来控制LED灯的
- MoE-FFD:Mixture of Experts for Generalized and Parameter-Efficient Face Forgery Detection
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来源:2024arXiv(submittedTDSC,CCF-A)作者:ChenqiKong1,AnweiLuo2,PeijunBao1,YiYu1,HaoliangLi3,ZengweiZheng4,ShiqiWang3andAlexC.Kot1单位:1新加坡南洋理工大学;2中山大学;3香港城市大学;4浙江大学;Paper:https://arxiv.org/pdf/2404.08452Code
- 【MATLAB源码-第128期】基于matlab的雷达系统回波信号仿真,输出脉压,MTI,MTD等图像。
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操作环境:MATLAB2022a1、算法描述雷达(RadioDetectionandRanging)是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。它的基本原理是发射无线电波,然后接收这些波从目标物体上反射回来的信号。通过分析这些反射波,雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求,特别是在第二次世界大战期间,雷达在侦测敌机和舰船上发挥
- llama_deploy
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#文档翻译llamallama_deployllamaindex
本文于240924翻译整理自:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/workflow/deployment/文章目录一、关于`llama_deploy`为什么使用`llama_deploy`?等等,`llama-agents`在哪里?二、入门1、安装2、高级部署3、部署核心系统4、部署工作流5、与部署交互6、部署嵌套工作流三、一个`l
- K8s 端口转发实战指南(Practical Guide to k8s Port Forwarding)
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天涯海角k8s伴你同行kubernetes容器云原生运维开发分布式
K8s端口转发实战指南1.背景1.1Kubernetes网络隔离性挑战在Kubernetes集群中,所有资源都运行在私有网络空间(通常使用CNI插件构建overlay网络),这带来了以下调试难题:Pod使用动态IP地址(生命周期短暂)Service的ClusterIP仅在集群内部可达生产环境通常禁用NodePort等暴露方式1.2典型使用场景场景类型具体案例传统方案痛点本地开发调试访问未暴露的We
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神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 【Gaussian Model】高斯分布模型
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机器学习机器学习算法人工智能
目录高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段:估计数据分布(2)检测阶段:计算概率判断异常点3.示例代码4.高斯分布异常检测的优缺点优点缺点5.适用场景6.结论高斯分布模型用于异常检测(GaussianModelforAnomalyDetection)在数据分析和机器学习任务中,异常检测(
- 自识别标记(self-identifying marker) -(1) 简介
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计算机视觉自识别标记计算机视觉
一、什么是自识别标记(Self-identifyingmarker)?自识别标记在不同的论文中有不同称谓,比如self-identifyingmarker,self-identifyingmarkerpattern,fiducialmarker等,在此我们统称为自识别标记。自识别标记乍一看有点类似我们常见的二维码,其每个标记具有唯一性。和二维码不同的是,自识别标记在实际应用中通常由多个一起组合成规
- VoVNet(2019 CVPR)
刘若里
论文阅读人工智能计算机视觉学习笔记网络
论文标题AnEnergyandGPU-ComputationEfficientBackboneNetworkforReal-TimeObjectDetection论文作者YoungwanLee,Joong-wonHwang,SangrokLee,YuseokBae,JongyoulPark发表日期2019年04月22日GB引用>LeeYoungwan,HwangJoong-won,LeeSangr
- 图解MOE大模型的7个核心问题并探讨DeepSeekMoE的专家机制创新
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人工智能人工智能自然语言处理深度学习
原文地址:https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of-experts
- 百万架构师第二十二课:源码分析:Spring 源码分析:Spring经典面试答疑|JavaGuide
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Spring面试解答上半节:面试中需要注意的细节动脑子,面试是一种交流面试的时候,要用心去感受当时面试场景了解自己,自己的长处、自己的短处(巧妙地扬长避短)了解1.公司的业务场景2.你是去面试什么岗位的?Java高级工程师实际工作经验是1年(如实填写)1、请描述SpringIOC的工作原理答:定位加载注册BeanFactoryBeanDefintion...1-3年1+ApplicationCon
- COMM1170 Organisational Resources
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- 征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解
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1.引言当前,地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子,并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。然而,需要注意的是,此算子因其内在的复杂性以及相关使用示例的稀缺,致使部分用户在实际运用过程中遭遇了与预期不符的诸多问题。在这样的背景下,本文首先会对BEVPoolingV2的实现进行全方位、细致入微的剖析讲解,,让复杂的原理变得清晰易懂。随后,还会通过代表性的示例,来进
- 我们为什么需要服务发现?服务发现的基本概念和流程,并通过实践案例说明如何利用服务发现构建微服务架构 Why Do We Need Service Discovery?
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介在现代分布式系统架构中,服务发现(ServiceDiscovery)在微服务架构、云计算和容器化架构等方面扮演着至关重要的角色。服务发现旨在根据服务名、IP地址或其他标识符动态查找服务提供者的位置信息,包括网络地址、端口号、协议类型、QoS参数等。通常情况下,客户端应用需要通过服务发现模块获取服务提供者的可用性信息,并选择合适的服务实例进行访问,从而实现分布式系
- 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
gongmeitao
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
.netWebC#asp.nethovertree
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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矩形
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
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
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
stunizhengjia
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
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