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weixin_39824801
caffemodel特征可视化
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/可以算是对它的翻译的总结吧,它可以算是学习笔记2的一个发展,2是介绍怎么提取特征,这是介绍怎么可视化特征1、准备工作首先
- Caffe学习笔记1-安装以及代码结构
baobei0112
CNN卷积神经网络
Caffe学习笔记1-安装以及代码结构ByYuFeiGan2014-12-09更新日期:2014-12-09安装按照官网教程安装,我在OSX10.9和Ubuntu14.04上面都安装成功了。主要麻烦在于gloggflagsgtest这几个依赖项是google上面的需要。由于我用Mac没有CUDA,所以安装时需要设置CPU_ONLY:=1。如果不是干净的系统,安装还是有点麻烦的比如我在OSX10.9
- caffe学习笔记--写一个运行caffe.cpp的makefile
thystar
caffe学习
之前因为有caffe的项目要放到服务器上面,但是其实不需要在服务器上面重新安装caffe,所以写了个makefile.这里改写了个简单的,比较容易读的,只运行caffe.cpp,如果由其他的,可以按照makefile的规则添加就好。首先,还是要说一下关于caffe的依赖,参考之前的两篇博客:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/51179064和
- caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)
thystar
caffe学习
在之前的文章里,写过一个关于微调的博客,但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb,因此补一篇最新的,关于微调,前面的文章由讲,参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553
- caffe学习笔记(11):多任务学习之HDF5Data类型数据集生成
guyunee
deeplearningmatlabobjectdetection数据标签caffe深度学习
最近开始研究多任务学习(multi-tasklearning,MTL),先分享给大家:本文主要讲述数据集的建立,HDF5Data类型用于处理多标签数据,在网络中定义为:layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc
- Ubuntu14.04下配置Caffe+OpenCV2.4.10+CUDA7.5+cuDNN5.1.10
cuihaolong
3DPrint系统配置
1.CUDA配置与Tensorflow,Keras等深度学习框架一样的配置方法,一次配置可以重用,其他基础软件和依赖项亦可参考:Caffe学习笔记2--Ubuntu14.0464bit安装Caffe(GPU版本)Ubuntu14.04+Caffe+Cuda7.5+Opencv3.0安装教程Caffe+Ubuntu14.0464bit+CUDA6.5配置说明Caffe搭建:Ubuntu14.04+C
- Caffe学习笔记(一): 训练和测试自己的数据集
__Sunshine__
笔记Pythoncaffe训练数据集计算机视觉
1数据准备首先在caffe根目录下建立一个文件夹myfile,用于存放数据文件和后面的caffe模型相关文件。然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹,其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件,datatest文件夹存放图片数据。在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件,其中train文件夹中存放待训练的图片,va
- Caffe学习笔记6:过程小结
Zz鱼丸
之前写的学习笔记1用两种方法进行预测,今天发现有点不对。下面进行分析总结:先来看看Classifier的源代码#!/usr/bin/envpython"""ClassifierisanimageclassifierspecializationofNet."""importnumpyasnpimportcaffeclassClassifier(caffe.Net):"""Classifierexte
- Caffe学习笔记11:Ubuntu 16.04 中 caffe 编译出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
weixin_41774576
Caffe
step1:cd/usr/lib/x86_64-linux-gnusudoln-slibhdf5_serial.so.8.0.2libhdf5.sosudoln-slibhdf5_serial_hl.so.8.0.2libhdf5_hl.sostep2:changeMakefile.config//打开Makefile.config将下面的INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUD
- Caffe学习笔记(1)--在spyder中 import caffe
spcq4
caffe学习笔记
在配置好caffe环境之后无法在anaconda的spyder中直接导入caffe的库,需现先将caffe的路径导入进去。操作如下:importsyscaffe_home='/home/kelly/DL/caffe-master/'sys.path.insert(0,caffe_home+'python')importcaffe
- Caffe学习笔记(2)--spyder 下绘制网络结构
spcq4
caffe学习笔记pythoncaffespyder网络结构
直接使用Caffe中的python脚本绘制网络结构的方法请参照链接:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5106764.html。因为本人在学习caffe的时候希望在anaconda的环境下区编辑,所以这里介绍如何在spyder中编写python程序来绘制网络结构图。程序如下:#将caffe包含到路径中importsyscaffe_home='/home/kelly
- Caffe学习笔记(2)优化算法的选择
AshBringer555
Caffe
优化算法的选择参考:1、http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52989301caffe中的优化算法有以下六中可选项,他们分别是SGDAdaDeltaAdaGradAdamNesterovRMSProp1、SGDSGD全名stochasticgradientdescent,即随机梯度下降。不过这里的SGD其实跟MBGD(minibatchg
- Caffe学习笔记
jiarenyf
caffe
目录:安装与配置Tutorial学习PyCaffe学习buildtools学习其他安装与配置Ubuntu14.04安装Caffe(仅CPU)Ubuntu14.04安装CudaUbuntu14.04安装Caffe(GPU)Ubuntu14.04CuDNN安装(Caffe+Cuda7.0下)Tutorial学习Caffe学习:Blobs,Layers,andNetsCaffe学习:Forwardand
- Caffe学习笔记(一)
LaLa_2539
导言今天重新编译了OpenPose的Caffe修改版,准备用于网络的训练,在正式训练网络之前,想先通过实例的学习来对网络训练有大致的认识转化数据为LMDB格式CaffeforPython输入的预处理一、为何需要对输入减去均值?https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/80373372https://blog.csdn.net/dcxhun3/ar
- Caffe学习笔记1:linux下建立自己的数据库训练和测试caffe中已有网络
葭宝
caffe
本文是基于薛开宇《学习笔记3:基于自己的数据训练和测试“caffeNet”》基础上,从头到尾把实验跑了一遍~对该文中不清楚的地方做了更正和说明。主要工作如下:1、下载图片建立数据库2、将图片转化为256*256的lmdb格式3、计算图像均值4、定义网络修改部分参数1、下载图片建立数据库在caffe-master/data下新建一个属于自己的数据库命名为babyjia,并在该文件夹下创建train和
- Caffe学习笔记(四)——Windows 下caffe配置相关问题说明
缄默hong
深度学习
本文主要介绍:Win1064位系统下,再次配置caffe,遇到了一些新的问题,现对这些问题及其解决方法进行总结。详细的安装配置过程见以前博客:Caffe学习笔记(一)——Windows下caffe安装与配置1.CUDA的安装问题CUDA的安装过程可以参考CUDA7.5安装及配置(WIN764英伟达G卡VS2012),但参考到第九步即可,第十步及其以后的过程可以不进行配置;2.编译过程中:无法打开输
- Caffe学习笔记(1):简单的数据可视化
Zongxian_Lee
深度学习python学习笔记数据可视化
caffe的底层是c++写的,如果要进行数据可视化,需要借助其它的库或者是接口,如opencv,python或者是matlab,python的环境需要自行配置,因为我使用的都是网管同志已经配置好的深度学习服务器,所以不用管底层的一些配置问题,如果需要自行配置自己的机器,请参照:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html当前目录为caffe的根目录,
- caffe学习笔记12 -- R-CNN detection
thystar
caffe学习
这是caffe文档中NotebookExamples的倒数第二个例子,链接地址http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/detection.ipynb这个例子用R-CNN做目标检测。R-CNN是一个先进的目标检测模型,它通过微调caffe模型提供分类区域。对于R-CNN系统和模型的详细介绍,参考Richfe
- caffe学习笔记25-过拟合原因及分析
YiLiang_
deeplearningcaffe
1.过拟合原因:1)样本数量太少,抽样方法错误,抽样时没有足够正确考虑业务场景或业务特点,等等导致抽出的样本数据不能有效足够代表业务逻辑或业务场景2)样本里的噪音数据干扰过大,大到模型过分记住了噪音特征,反而忽略了真实的输入输出间的关系3)就是建模时的“逻辑假设”到了模型应用时已经不能成立了,模型没有通用性,选择参数更少的网络4)没有用dropout5)weight_decay:默认0.005,可
- Caffe 学习笔记之CIFFA-10
静风儿
Caffe学习笔记之CIFFA-10背景知识今天小编就亲身实践利用前几天在Ubuntu14.04刚装好的caffe进行CIFFA-10的训练。CIFAR-10数据集包含60000张32x32的彩色图片,一共有十种类别,每种类别有6000张。数据集中有50000张训练集和10000张测试集。这个数据集一共分为了五组训练集和一组测试集,这样子,每组就有10000张随机组成的图片。虽然是随机的,但是在训
- Caffe学习笔记(二)分类任务
yaoyz105
#Caffe深度学习
笔记(二):用Caffe训练好的模型进行分类任务的测试参考:Caffe学习系列(20):用训练好的caffemodel来进行分类用Caffe搭建自己的网络,并用图片进行测试开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,该模型可以用来做分类任务。1.准备模型和数据1)caffemodel下载:bvlc_reference_caffenet
- 【caffe学习笔记——cifar10】win10+caffe环境下cifar10运行
文章被改为VIP本文并不知情,且无法修改
caffe入门笔记
本人初学深度学习——caffe框架,想用几个实例来入门,cifar10为其中之一,在参考了博主汽车数据技术前瞻的帖子:http://blog.csdn.net/lance313/article/details/53964874之后,将学习内容进行了总结,总结的内容基本和我参考的帖子差不多,主要目的是加深印象并方便以后查阅。##cifar数据集的介绍##Cifar-10是由Hinton的两个大弟子A
- caffe学习笔记
Gzzgz
caffe
转自http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/4730600目录:安装与配置Tutorial学习PyCaffe学习buildtools学习其他安装与配置Ubuntu14.04安装Caffe(仅CPU)Ubuntu14.04安装CudaUbuntu14.04安装Caffe(GPU)Ubuntu14.04CuDNN安装(Caffe+Cuda7.0下
- 【caffe学习笔记之5】Win10系统下Caffe的Python接口设置方法并绘制网络结构图
Shuai__
pythoncaffe
【准备工作】前面几节介绍了win10系统下caffe-master的配置方法以及cifar10数据集的训练方法,并简要介绍了Matlab接口如何配置。想要更为形象的了解caffe框架下诸多网络模型的具体内涵,需要借助python接口的caffe.draw绘制网络图,因此,本节介绍caffe的Python接口配置方法。安装python使用anaconda版本,anaconda里面集成了很多关于pyt
- 【caffe学习笔记之8】Caffe运行Faster-RCNN算法实现目标检测(1)
Shuai__
Matlabcaffe深度学习
【Faster-RCNN算法】FasterR-CNN(其中R对应于“Region(区域)”)是基于深度学习R-CNN系列目标检测最好的方法。使用VOC2007+2012训练集训练,VOC2007测试集测试mAP达到73.2%,目标检测的速度可以达到每秒5帧。技术上将RPN网络和FastR-CNN网络结合到了一起,将RPN获取到的proposal直接连到ROIpooling层,是一个CNN网络实现端
- 【caffe学习笔记之6】caffe-matlab/python训练LeNet模型并应用于mnist数据集(1)
Shuai__
深度学习caffepythonMatlab
【案例介绍】LeNet网络模型是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络,是YannLeCun在1998年设计并提出的,是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一,其论文是CNN领域第一篇经典之作。本篇博客详细介绍基于Matlab、Python训练lenet手写模型的案例,作为前几次caffe深度学习框架的阶段性总结。【数据准备】数据下载地址:http://yann.lecun.com/exd
- caffe学习笔记6-matlab接口总结
YiLiang_
caffe
第一部分:用matlab接口操作网络,包括网络生成,数据读取及修改,存储caffeemodel,返回layer的类型1.设置网络:model='./models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt';weights='./models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel';
- caffe学习笔记(一)
SHERO_M
caffe
ubuntu14.04.1下caffe的安装(cpumode)准备工作,安装各种依赖和OpenCV,代码如下:sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilersudoapt-getinstall--no-install-recomm
- 【caffe学习笔记之4】利用MATLAB接口运行cifar数据集
Shuai__
MatlabcaffeComputerVision深度学习
【前期准备工作】参考上篇帖子:http://write.blog.csdn.net/postedit/539648741.确保模型训练成功,生成模型文件:cifar10_quick_iter_4000.caffemodel及均值文件:mean.binaryproto。注意,此处一定是生成caffemodel格式的模型文件,而非.h5模型文件,否则会导致Matlab运行崩溃。如何生成caffemod
- caffe学习笔记21-VggNet论文笔记
YiLiang_
caffedeeplearning
AlexNet输入要求256(图像大小),均值是256的,减均值后再crop到227(输入图像大小)VGGNet输入要求256(图像大小),均值是256的,减均值后再crop到224(输入图像大小)Vgg-Net:笔记CNNimprovement:有很多对其提出的CNN结构进行改进的方法。例如:1.Usesmallerreceptivewindowsizeandsmallerstrideofthe
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一