zchang81
zchang81

支持移动端深度学习的几种开源框架

1、Caffe的移动端项目

caffe项目连接如下:

android-lib 
android-demo

2、mxnet的移动端项目

mxnet被 Amazon AWS 选为官方深度学习平台。

mxnet实现的简介

项目连接如下:

android-lib

android demo

并且mxnet 提供了对caffe 模型的支持。使用caffe训练好的模型，也可以通过提供的工具讲其进行转化json格式，然后就可以在mxnet 上使用，同时然也可以在移动端使用。

caffe_converter

3、tensorflow的移动端项目

tensorflow对android端的支持也是官方提供的。

android build

4、torch移动端项目
torch android

5、tiny-cnn移动端项目

tiny-cnn

tiny-cnn支持caffe模型的转化，最新的android版本也支持了caffe模型。

开源项目地址和详细介绍如下。

cnnforandroid

三.专注移动端的Caffe2go项目

4、caffe2go移动端项目

Github链接:

https://github.com/caffe2/caffe2

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 【深度学习】搭建PyTorch神经网络进行气温预测 睡不着还睡不醒 深度学习深度学习pytorch神经网络
    第一步数据加载与观察①导包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.optimasoptimimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlibinline②加载数据features=pd.read_csv("te
  • 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆 皮皮冰燃 深度学习深度学习语言模型langchain
    文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
  • PyTorch 实战教程：从模型搭建到训练的每一步 AI_小站 pytorch人工智能pythontransformer深度学习大模型LLM
    用深度学习搞事情，模型搭建和训练是绕不开的两步。而PyTorch，作为一个“又灵活又好用”的深度学习框架，简直就是写代码的快乐源泉。今天我们就从0到1，实战PyTorch的模型搭建和训练流程。说白了，看完你就能自己搭个神经网络，喂点数据进去，再让它干点活。安装PyTorch要用PyTorch，得先装上它。PyTorch的安装稍微有点讲究，主要是要根据你的硬件选择CPU版本还是GPU版本。基本安装命
  • 计算机视觉：卷积核 每天五分钟玩转人工智能 计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
    本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
  • 浅谈人群扩展（lookalike）模型 eso1983 算法
    Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签（兴趣
  • 【深度学习】常见模型-生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN） IT古董 人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
    生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一种深度学习模型框架，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个对抗网络组成，通过彼此博弈的方式训练，从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
  • InceptionV1实现猴痘病识别案例 小叮当爱咖啡 计算机视觉人工智能神经网络深度学习
    本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题，使用了1*1的卷积核实现降维操作，以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用：降低输入特征图的通道数，减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积，3*3卷积
  • Python 深度学习实战：生成对抗网络 AI天才研究院 深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同，GAN可以生成真实有效的数据，无需人工标注数据。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar
  • 【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） IT古董 人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
    卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层（ConvolutionalLayer）使用卷积核（滤波器）在输入上滑动，提取局部特征。
  • NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？ DO_Community 技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
    近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发，对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
  • 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗？ AIWritePaper官方账号 PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
    这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT，我们需要从多个方面来分析，包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨：1.技术基础（1）现状国内AI技术：国内的AI技术发展迅速，尤其在深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如，百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型（LLM）已经在技术上
  • WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络 池央 生成对抗网络人工智能神经网络
    1.背景与问题生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），两者通过对抗训练的方式，彼此不断改进，生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
  • InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践 dilvx 机器学习
    LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy，支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化，包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间，用int4,int8来重新表示fp16，将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是，在transformer架构下，计算的瓶颈主要在显存带宽
  • NVIDIA-TensorRT-Python推理 呆呆珝 推理框架python人工智能开发语言
    1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单，也可能自己很菜，参考了别人的文档和自己摸索，写出来这个可以使用的API)2.Python-API推理step1：导入基本库(环境自行配置)#导入TensorRT库importtensorr
  • NCNN推理 呆呆珝 推理框架c++人工智能
    1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架，专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发，旨在提供高效的神经网络推理能力，特别是在资源受限的环境中，如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，静态链
  • 基于深度学习的鸟类识别系统详解（UI界面 + YOLOv10 + 数据集） 2025年数学建模美赛 深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
    引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务，尤其是在复杂的自然环境中，识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展，基于YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能，特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集，设计一个简洁直观的
  • 智源社区AI周刊：Hinton预测破解大脑机制时间；Gary Marcus批判追捧深度学习风潮；谷歌发布Imagen... 智源社区 机器学习人工智能深度学习编程语言大数据
    汇聚每周必看AI观点、研究和各类资源，不错过一条重要资讯！欢迎扫码订阅，获取邮件推送。观点“我们会在未来的五年内破解这些（人脑的）程序......现有的一切人工智能，都是建立在与大脑高层次上所做的事情完全不同的基础上......假设有数十亿的参数，这些神经元间的权重在大量训练实例的基础上去调整，会发生奇妙的事情。大脑是如此，深度学习也是如此。但问题在于，如何获得调整参数的梯度......目前我的信
  • 想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？ 张登杰踩 人工智能python
    转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
  • 深度学习-94-大语言模型LLM之基于langchain的链Chain的基础应用和调用方式 皮皮冰燃 深度学习深度学习语言模型langchain
    文章目录1Chain链的分类1.1LCELChains(链构造器)1.2LegacyChains(遗留链)2链的基础应用2.1OllamaLLM2.2是否使用chain的对比2.2.1不使用Chain2.2.2使用Chain3链的调用方式3.1通过invoke方法【推荐】3.2通过predict方法3.3通过apply方法3.4通过generate方法4参考附录1Chain链的分类为开发更复杂的应
  • Swin-Unet：图像分割领域的强大工具 陈凯韵
    Swin-Unet：图像分割领域的强大工具【下载地址】Swin-UnetPyTorch代码仓库本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Swin-Unet模型的代码资源。Swin-Unet是一种结合了SwinTransformer和U-Net结构的深度学习模型，适用于图像分割任务。该代码可以帮助研究人员和开发者快速上手并应用Swin-Unet模型进行图像分割实验项目地址:https://gitcod
  • 新质生产力与核心竞争力提升 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    新质生产力、人工智能、机器学习、深度学习、算法优化、数据驱动、核心竞争力、数字化转型1.背景介绍在当今数字化时代，科技创新正以惊人的速度推动着社会发展。人工智能（AI）作为科技发展的重要驱动力，正在深刻地改变着生产方式和生活方式。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到医疗诊断辅助，AI技术的应用场景日益广泛，为人类社会带来了前所未有的机遇。然而，AI技术的应用并非一帆风顺。如何有效地利用
  • 李开复：苹果发布AI应用的未来 AI大模型应用之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头，苹果也积极布局AI领域，并将其融入到其产品和服务中。2017年，苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic，并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力，为
  • 推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化 AI天才研究院 计算大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    《推荐系统的未来发展方向：大模型的主流化》关键词：推荐系统，大模型，深度学习，人工智能，未来趋势摘要：本文深入探讨了推荐系统的发展历程及其在当前人工智能时代的重要性。重点分析了深度学习在大模型中的应用，探讨了大模型的主流化趋势及其面临的挑战。通过案例研究，展示了大模型在实际推荐系统中的应用效果，并对未来的发展方向进行了展望。目录大纲推荐系统的概述1.1推荐系统的发展历程1.2推荐系统的基本架构深度
  • 自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖 AI架构设计之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而，收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂，且存在安全隐患。因此，如何降低对真实世界数据的依赖，提高自动驾驶系统的训练效率和安全性，成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
  • 详细介绍 NVIDIA GeForce RTX 系列，各显卡配置参数（长期更新 - 2024.12） JiaWen技术圈 人工智能深度学习机器学习gpu算力AIGC人工智能图形渲染
    NVIDIAGeForceRTX系列是NVIDIA面向消费级市场的高性能GPU产品线，注重提供高性能的图形处理能力和游戏特性。主要面向游戏玩家和普通用户，同时也被广泛用于深度学习推理和训练等计算密集型任务。主要GPU产品有：50Series、40Series、30Series、20Series、10Series。其主要参数如下：NVIDIAGeForceRTX50Series规格架构：Blackw
  • 自动检测和机器审核系统实现 ╰つ゛木槿 javaeasyuijavascriptpythonjava自然语言处理
    目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节：2.关键词检测步骤细节：3.情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节：总结二、常用的分词工具1.jieba2.THULAC3.HanLP4.SnowNLP5.LAC（LexicalAnalysisofChinese）6.PyLDAvis（结
  • Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析 程序员徐师兄 Python入门专栏pythonbert开发语言情感分析
    前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。在过去的几年中，随着深度学习的发展，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型迅速成为了处理自然语言的强大工具。BERT是一种基于Transformer架构的预训练模型，它能够
  • PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别 盼小辉丶 深度学习pytorch人工智能
    PyTorch深度学习实战（43）——手写文本识别0.前言1.手写文本识别1.1基本概念1.2输入和输出格式1.3CTC损失值2.模型与数据集分析2.1数据集分析2.2模型分析3.实现手写文本识别模型小结系列链接0.前言手写文本识别，也称为手写文本的光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是计算机视觉和自然语言处理中的一项具有挑战性的任务。与印刷文本不同，手
  • 算法中的时间复杂度和空间复杂度 CM莫问 人工智能算法常见概念算法人工智能python时间复杂度空间复杂度
    一、背景随着人工智能的纵深发展，我们会发现现在做算法很多时候都是通过掉包来解决问题了。Torch或者Tensorflow之类的深度学习库大大减少了算法工程师的工作量，而且在张量运算、反向传播等环节，这些深度学习库的模块设计也尽最大可能地降低了计算的时间和空间复杂度，从而不需要我们额外进行过多的干预。如果不是科班读计算机相关专业的，相信不少朋友第一次听说时间复杂度和空间复杂度的概念是在找工作刷lee
  • ARM Cortex-M3与Cortex-M4权威指南 胡妃意
    ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南【下载地址】ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南欢迎阅读《ARMCortex-M3与Cortex-M4权威指南（第3版）》，这是一本针对嵌入式系统开发者量身打造的深度学习手册项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tu
  • SAX解析xml文件 小猪猪08 xml
    1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件     public static void main(String[] args) { //
  • 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
    我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。 当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。 一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？ 当你启用了 i
  • Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
    其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。   下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
  • informatica session的使用 18289753290 workflowsessionlogInformatica
    如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config  Object设置，log  options做配置，save  session log :sessions  run  ;savesessio log for  these runs:20 session下面的source 里面有个tracing 
  • Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误 酷的飞上天空 scrapy
    Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx  CRC check failed   解决方法   1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'   明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
  • java Swing小集锦 永夜-极光 java swing
    1.关闭窗体弹出确认对话框   1.1   this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);   1.2   this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
  • 强制删除.svn文件夹 随便小屋 java
              在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
  • GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
        如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？ 我的经历      前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。     这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
  • 谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
    本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。 微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
  • Connection reset 连接被重置的解决方法 百合不是茶 java字符流连接被重置
    流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置   被重置的代码如下;   客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
  • web.xml配置详解之filter bijian1013 javaweb.xmlfilter
    一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
  • Heritrix Bill_chen 多线程xml算法制造配置管理
    作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
  • 【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
    1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient    1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
  • The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
    今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */  原来最初
  • javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript刷新父页面showModalDialog
    在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行：       window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self       在子页面使用w
  • 编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美 买书折扣 书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。 下面用动态规划实现。 哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
  • 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 strutsWEB安全
    因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。 下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议， 而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
  • [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
          在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....       不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?   &nbs
  • oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
    O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
  • 比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
    本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。   1、硬件层相关优化   1.1、CPU相关   在服务器的BIOS设置中，可
  • C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
    #h1#   0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
  • apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
       ab 的全称是 ApacheBench ， 是 Apache 附带的一个小工具 ， 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ， 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。 通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
  • 2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs javajdkjni
    多线程之--2种办法让HashMap线程安全 多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点 多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)     HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.  
  • Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security认证过程
    认证简介 目录 1.1     认证过程 1.2     Web应用的认证过程 1.2.1    ExceptionTranslationFilter 1.2.2    在request之间共享SecurityContext   1
  • Java 位运算 Javahuhui java位运算
    // 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
  • mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
    1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
  • MFC和ado数据库使用时遇到的问题 你不认识的休道人 sqlC++mfc
    =================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
  • 表单重复提交Double Submits rensanning double
    可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax） （1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。 这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
  • Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java正则表达式
    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他