- C# OpenCvSharp DNN Low Light image Enhancement
天天代码码天天
C#人工智能实践dnn人工智能神经网络机器学习计算机视觉深度学习c#
目录介绍效果模型信息项目代码下载C#OpenCvSharpDNNLowLightimageEnhancement介绍github地址:https://github.com/zhenqifu/PairLIE效果模型信息ModelProperties-----------------------------------------------------------------------------
- 关于文献Multi-Frame Quality Enhancement for Compressed Video的理解
醉生梦死的七楼
英文文献深度学习HEVC改善non-PQFs
本博文仅作小白学习记录使用,论文原文在资料下载处可见,所有疑惑点均作了标注。欢迎各位大佬交流批评指正,侵删。题目:压缩视频的多帧质量增强摘要过去的几年中,深度学习已经很好地应用在提高压缩视频的质量上,现存的方法主要是对单帧进行质量提高,忽略了连续帧之间的相关性。在本文中,我们研究了在压缩视频帧之间存在严重的质量波动,通过使用邻域高质量帧可以改善低质量帧的质量,这种方法叫做多帧质量增强(MFQE)。
- MFQE 2.0: A New Approach for Multi-FrameQuality Enhancement on Compressed Video
mytzs123
视频编码相关参考论文MFQE2.0
在过去几年中,深度学习在提高压缩图像/视频质量方面取得了巨大成功。现有的方法主要着眼于提高单个帧的质量,而没有考虑连续帧之间的相似性。由于本文所研究的压缩视频帧之间存在较大的波动,因此,对于相邻的高质量帧,可以利用帧相似性来提高低质量帧的质量。此任务是多帧质量增强(MFQE)。因此,本文提出了一种用于压缩视频的MFQE方法,作为这方面的首次尝试。在我们的方法中,我们首先开发了一种基于双向长短时记忆
- Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow
m0_37860076
论文阅读flow-model深度学习
基础理论知识点:李宏毅flow-model:参考博客、flow-model视频Flow-model参考博客3Methodology在本节中,首先介绍以往基于像素级重建损失的微光增强方法的局限性。然后,介绍了图2中我们的框架的总体范式。最后,我们提出的框架的两个组成部分分别说明。微光图像增强的目标是用微光图像xlx_lxl生成具有正常曝光xhx_hxh的高质量图像。配对样本(xl;xref)(x_l
- IEEE| IceNet《IceNet for Interactive Contrast Enhancement》论文超详细解读(翻译+精读)
路人贾'ω'
低照度图像增强计算机视觉人工智能深度学习图像增强
学习资料:论文题目:《IceNetforInteractiveContrastEnhancement》(用于交互式对比度增强的IceNet)原文地址:export.arxiv.org/pdf/2109.05838v2.pdf目录ABSTRACT—摘要翻译精读I.INTRODUCTION—简介翻译精读II.RELATEDWORK—相关工作翻译精读III.PROPOSEDALGORITHM—方法A.I
- CVPR2020|ZeroDCE《Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement》论文超详细解读(翻译+精读)
路人贾'ω'
低照度图像增强人工智能深度学习计算机视觉低照度图像增强神经网络
学习资料:论文题目:《Zero-ReferenceDeepCurveEstimationforLow-LightImageEnhancement》(用于低光图像增强的零参考深度曲线估计)原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.06826源码地址:项目概览-Zero-DCE-GitCode目录Abstract—摘要翻译精读一、Introduction—简介翻译精读二、Rela
- Image Enhancement Guided Object Detection in Visually Degraded Scenes
暗魂b
目标检测目标跟踪人工智能
Abstract目标检测准确率在视觉退化场景下降严重。一个普遍的解决方法就是对退化图像进行增强然后再执行目标检测。但是,这是一种次优的方案,而且未必对目标检测的准确率有提升,因为图像增强和目标检测两个任务的不同。为了解决这个问题,我们提出了一种图像增强引导目标检测的方法,以端到端的方式定义了一个检测网络和一个额外的增强分支。具体来说,增强分支和检测分支以并行的方式组织,并设计了一个特征引导模块来连
- sap增强
学习 来了来了
abaplinux运维服务器
四代增强2种显示增强1种隐式增强隐式增强光标放在增强点或其中的代码点击修改即可修改代码显示增强1.ENHANCEMENT-POINT在代码修改界面选择空行光标所在位置可以创建多个增强实施且激活后都会执行.2.ENHANCEMENT-SECTION1,选中程序中空行2.编辑->创建选项回车可以直接写入代码.3.点击增强按钮创建实施->激活后会覆盖EN-SECTION原来的代码.只能创建一个实施程序代
- mac环境下安装Codeformer教程
Erinasha
macosai
github地址:https://github.com/sczhou/CodeFormer#face-color-enhancement-and-restorationCodeFormer是一款AI视频、图片修复软件。1.下载代码gitclonehttps://github.com/sczhou/CodeFormer安装完成后可在当前目录看到:CodeFormer2.进入CodeFormercdC
- 2-6class字节码:常量池
西西_20f6
参考:https://tech.meituan.com/2019/09/05/java-bytecode-enhancement.htmlClassFileimage.png这些信息是给虚拟机用的,虚拟机为了处理咱们写的这些类而需要的信息。Classfile/Users/xixi/workspace6/JVMStudy/target/classes/com/xixi/jvm/classdef/He
- SAP_ABAP_JAVA 系统调用SAP系统 RFC , 实战案例之——供应商主数据(员工信息)同步| Java jco | BP| BAPI |RFC_CVI_EI_INBOUND_MAIN
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Abap编程Java编程SAPABAPJAVAJCO
SAPABAP顾问(开发工程师)能力模型_Terry谈企业数字化的博客-CSDN博客文章浏览阅读423次。目标:基于对SAPabap顾问能力模型的梳理,给一年左右经验的abaper快速成长为三年经验提参考ALV/REPORT|SMARTFROM|SCREEN|OLE|BAPI|BDC|PI|IDOC|RFC|API|WEBSERVICE|Enhancement|UserExits|Badi|Deb
- 《EnlightenGAN: Deep Light Enhancement withoutPaired Supervision》论文超详细解读(翻译+精读)
路人贾'ω'
低照度图像增强深度学习目标检测图像增强EnGAN
前言最近学习低照度图像增强时读到这篇EnlightenGAN的论文觉得写得很有意思,讲故事的手法也很值得小白写论文时模仿,今天就来带大家读一下~目录前言ABSTRACT—摘要翻译精读一、INTRODUCTION—简介翻译精读二、RELATEDWORKS—相关工作2.1PairedDatasets:StatusQuo—配对数据集:现状翻译精读2.2TraditionalApproaches—传统的方
- Priors in Deep Image Restoration and Enhancement: A Survey
通街市密人有
图像恢复深度学习人工智能计算机视觉
深度图像恢复和增强中的先验:综述论文链接:https://arxiv.org/abs/2206.02070项目链接:https://github.com/VLIS2022/Awesome-Image-Prior(Preprint.Underreview)Abstract图像恢复和增强是通过消除诸如噪声、模糊和分辨率退化等退化来提高图像质量的过程。深度学习(DL)最近被应用于图像恢复和增强。由于深度
- SAP-FI模块 处理自动生成会计凭证增强
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ENHANCEMENT2ZEHENC_SAPMF05A."activeversion*FI20221215:固定资产业务过渡科目摘要增强功能WAITUPTO1SECONDS.READTABLExbsegWITHKEYhkont='1601990001'.IFsy-subrc=0.DATA:lt_bkdfTYPETABLEOFbkdf,lt_bkpfTYPETABLEOFbkpf,ls_bkpfTY
- 论文笔记:CellSense: Human Mobility Recovery via Cellular Network Data Enhancement
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1intro1.1背景1.1.1蜂窝计费记录(CBR)人类移动性在蜂窝网络上的研究近些年得到了显著关注,这主要是因为手机的高渗透率和收集手机数据的边际成本低蜂窝服务提供商收集蜂窝计费记录(CBR)用于计费目的,例如电话、短信和互联网访问这些记录可以被重新利用来感知用户的位置与仅涉及用户电话和短信通话记录的通话详单记录(CDR)相比,CBR是一个更通用的数据集依靠网络运营商收集的各种CBR数据集,研
- 论文笔记:Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement(论文及源代码下载链接+公式分析+论文实验MATLAP代码分析)
楚玉L
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计算机的小白,跨考计算机类的研究生,所以对于代码就是一点一点的学习分析,本文适合和我一样不懂MATLAP代码的伙伴们!因个人能力有限,可能会有不太准确的地方,若有错误,欢迎大家指出。♥♥论文下载链接:♥代码下载链接:目录2公式以及对应编码:2.1Redchannelcompensated2.2White-balance2.3Gammacorrection2.4sharpen2.5Multiscal
- 笔记:什么是媒介的四定律?
Feel_the_rain
总结:这是麦比较后期的理论。主要就是对这个循环模型的解释。批注:之前那些理论都在1964年《理解媒介》上,媒介定律的理论则在麦和儿子合著的1988年的《媒介定律》上。四定律:提升、过时、复活、逆转。(enhancement、obsolescence、retrieval、reversal.首先,新的媒介是一种对我们人体的延伸,然后新旧交替会有过时,但旧的媒介形式会以新的形式出现,就像我们用短信和电子
- ubuntu20部署Bringing-Old-Photos-Back-to-Life
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旧图修复
环境准备:ubuntu20.04Python3.8.10首先将微软的「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」库clone到本地:gitclonehttps://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.gitcdFace_Enhancement/models/networks/gitclonehttps:
- Python使用训练数据拟合模型
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#假设“满意度”是因变量,其他的是自变量#提取自变量(特征)和因变量(目标)X=df_filtered_cleaned[['Bonus','Enhancement','Time_in_seconds']]y=df_filtered_cleaned['Satisfaction']#分割为训练集和测试集。X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,
- Python——Python Enhancement Proposal
西工大里的河南烩面
python经验分享python
在PyCharm长征之路上,遇到报错是免不了的。PEP是PythonEnhancementProposal的缩写,通常翻译为“Python增强提案”。每个PEP都是一份为Python社区提供的指导Python往更好的方向发展的技术文档,其中的第8号增强提案(PEP8)是针对Python语言编订的代码风格指南。尽管我们可以在保证语法没有问题的前提下随意书写Python代码,但是在实际开发中,采用一致
- 论文阅读<Joint Correcting and Refinement for Balanced Low-Light Image Enhancement>
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论文阅读
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.16128v2.pdf代码链接:GitHub-woshiyll/JCRNet目录AbstractMotivationMethodAFeatureExtraction(FES)BJointRefinementStage(JRS)CIlluminationAdjustmentStage(IAS)DLossFunctionsExperime
- R2RNet: Low-light Image Enhancement viaReal-low to Real-normal Network
mytzs123
图像增强人工智能
本研究针对在弱光条件下拍摄的图像可能严重降低图像质量的问题进行了探索。解决一系列低光图像的退化可以有效提高图像的视觉质量和高级视觉任务的性能。在本研究中,我们提出了一种新颖的基于Retinex的真实低光到真实正常光网络(R2RNet),用于低光图像增强,其中包括三个子网络:分解网络(Decom-Net)、去噪网络(Denoise-Net)和重照网络(Relight-Net)。这三个子网络分别用于图
- Learning Semantic-Aware Knowledge Guidance forLow-Light Image Enhancement
mytzs123
图像增强python
微光图像增强(LLIE)研究如何提高照明并生成正常光图像。现有的大多数方法都是通过全局和统一的方式来改善低光图像,而不考虑不同区域的语义信息。如果没有语义先验,网络可能很容易偏离区域的原始颜色。为了解决这个问题,我们提出了一种新的语义感知知识引导框架(SKF),该框架可以帮助弱光增强模型学习封装在语义分割模型中的丰富多样的先验。我们专注于从三个关键方面整合语义知识:一个语义感知嵌入模块,它在特征表
- 论文阅读——《Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement》
Vaeeeeeee
1024程序员节python算法图像处理transformer深度学习论文阅读
文章目录前言一、基本原理1.1Retinex理论。1.2Transformer算法。二、论文内容1.网络结构1.1单阶段Retinex理论框架(One-stageRetinex-basedFramework)1.2illuminationestimator1.3光照引导的Transformer(Illumination-GuidedTransformer,IGT)实验结果个人看法总结前言本文试图从
- Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection o
Mrwei_418
目标检测人工智能计算机视觉
AdaptiveSparseConvolutionalNetworkswithGlobalContextEnhancementforFasterObjectDetectiononDroneImages阅读笔记文章地址CodeAbstract在资源有限的无人驾驶飞行器(UAV)平台上,对无人机图像进行低延迟的目标检测是一项重要但具有挑战性的任务。本文研究了基于稀疏卷积优化检测头,这在平衡精度和效率方
- 图像增强系列二:Underexposed Photo Enhancement using Deep Illumination Estimation
就叫阿水
图像增强计算机视觉深度学习
可能涉及的点。。图像处理中,如一些去雾去雨算法等,直接在原图上操作的话计算量太大。因而常常下采样原图后再进行处理,处理完后再进行上采样恢复。但直接上采样,如最近邻,双线性等。上采样结果在边缘处效果都不太好。paper1:JointBilateralUpsampling即下采样处理完后再上采样的过程中,利用原图(大分辨率)的信息来辅助恢复上采样。f和gf和gf和g为双边滤波核,I~\tildeII~
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- Retinexformer: One-stage Retinex-basedTransformer for Low-light Image Enhancement
Adagrad
paper人工智能
Abstract在增强低光图像时,许多深度学习算法都是基于Retinex理论。然而,Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。此外,这些方法通常需要繁琐的多阶段训练流程,并依赖于卷积神经网络,在捕获远程依赖性方面表现出局限性。在本文中,我们制定了一个简单但有原则的基于Retinex的单阶段框架(ORF)。ORF首先估计照明信息以照亮低光图像,然后恢复损坏以生成增强的图像。我们设
- 缺陷分级(过程质量bug分级)
菜鸟教程*…*
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缺陷按照其影响的严重程度,从高到低分成5级,分别为致命(Blocker)、严重(Critical)、一般(Major)、轻微(Minor)以及建议(Enhancement)。针对不同级别的缺陷详细定义如下表所示:缺陷级别级别说明定义典型场景致命(Blocker)不能执行正常操作或重要功能或有严重缺失核心功能不可用,如app登录不了,无法支付出现错误后,阻碍测试无法继续执行系统崩溃(crash)服务
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- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
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一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方