进击的煎饼果子
进击的煎饼果子

CVPR2020 实例分割

实例分割
Hao Chen陈昊 CVPR2020 BlendMask实例分割
CVPR2020 实例分割_第1张图片
COCO上评价指标 mAP 每个实例，每张图选100个结果
AP：每个结果与GT算IOU 0.5:0.05:0.95 十个取平均
COCO泛化性好，不容易过拟合
缺：COCO标注不过精细
但是这个评价指标没有对更关注边界像素的情况，只是检测的IOU迁移过来的

Cascade R-CNN , Mask RCNN。 Cascade R-CNN等都是基于Mask的
CVPR2020 实例分割_第2张图片
Mask R-CNN
Faster+ FPN
FPN输入1414
channel都是256
CVPR2020 实例分割_第3张图片
缺：
FPN的输入和ROI过程下采样过多，细节丢的太多（1414）

PointRend:
想提升二阶段实例的分辨率，（把有锯齿的部分细节恢复）

PointRend vs Blend Mask
Blend可以用更小的分辨率做到更小，
Mask第二阶段需要0.7G的FLOPS
Blend更少

全卷积方法则何如

一 Bottom up：每个像素分类，融合

SOLO（和Mask有点相当了）

分类问题监督明确，focal loss，增加一组坐标系，
使用FPN，把一张图的结果分散到不同map中，减少了每张图的复杂程度
缺：场景非常复杂时，分类问题平方级的变难，high level信息不够，仅仅是通过绝对位置坐标来关联融合
CVPR2020 实例分割_第4张图片
SOLOv2有提高

二 Top Down

CVPR2020 实例分割_第5张图片

DeepMask

14x14
缺：一个点预测整个实例时，

InstanceFCN

每个feature map局部只做局部的事，只判断物体的一部分

Tensor Mask

CVPR2020 实例分割_第6张图片
CVPR2020 实例分割_第7张图片
原版比Mask R-CNN慢

三Proposal-Based（基于检测框，类似Mask, crop then assemble）

对实例进行定位，大概估计出实例姿态

FCIS

nearestneighbor+ one-hot

MaskLab

检测框，对检测框分成3X3或者小格，再分别处理

YOLACT

channel组合

Blender

FCIS空间组合+YOLACT的channel组合
更平滑的空间组合方式进行差值（不是切格子，比较灵活）
算是三维attention
4个 score maps (YOLACT32个， FCIS49个)

Top module
输出三维attention，FCOS加了一层卷积
Bottom Module
Blender
橙色是检测模块
蓝色是top mpdule
绿色是语义分割

四组颜色代表四个channel，即4个score map
CVPR2020 实例分割_第8张图片

attention捕捉到的就是姿态
bottom中，S对应的是8，即上采样到1/8
kxMxM , K 是4 ， M是7或者14
通过双线性差值平铺到实例上，加权求和得到最终结果

对比试验：
物体局部分的好一些
SOLOv算是one-stage

你可能感兴趣的:(论文翻译笔记,深度学习)

  • Docker中GPU的使用指南 俞兆鹏 云原生实践docker容器运维
    在当今的计算领域，GPU（图形处理单元）已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件，特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器，在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时，我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU，从环境准备到实际应用，帮助你充分利
  • 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向 fried-ghost 地球科学数据学习笔记学习笔记数据分析
    一、流向（current）流向一般指流体前进的方向、去向，一般以正北方向为正，例如流体从南流向北，则流向为0°，其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向，与流向相反，例如风从南吹向北，则为南风，风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量（雷达数据除外），u分量表示纬向风，v分量表示经向风。u为正，表示西风，风向为270°；v为正，表示南风，风向为180°。示意图如下所示，
  • 深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践 未知方程 无解
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Kettle（Spoon）是Pentaho公司开发的开源ETL工具，用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎，从而提升数据处理能力。1.Kettle（Spoon）简介与
  • 数据集/API 笔记：湿球黑球温度（WBGT）观测数据 UQI-LIUWJ 数据集笔记
    data.gov.sgWBGT是一个综合指标，考虑了气温、湿度、风速和太阳辐射，与气温不同。报告的WBGT是过去15分钟内的平均值，每15分钟更新一次。API调用curl--requestGET\--urlhttps://api-open.data.gov.sg/v2/real-time/api/weather调用结果
  • 数据集/API 笔记：新加坡最新的停车场可用车位信息 & 停车场信息 UQI-LIUWJ 笔记
    数据每分钟更新一次使用date_time参数可获取特定时间点的最新停车场可用车位信息调用接口curl--requestGET\--urlhttps://api.data.gov.sg/v1/transport/carpark-availability调用结果API返回的查询时间"2025-03-04T09:10:36+08:00"代表的是API查询的时间，但每个停车场的update_datetim
  • Bert模型学习笔记 文三路张同学 其他bert学习深度学习
    Bert模型学习笔记Fromhttps://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874yemmm讲实话这个视频太简单了，不建议看。可以看看李沐的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1PL411M7eQ这篇文章主要是四个部分：bert的整体架构如何做预训练mlm+nsp如何微调bert(没看)代码解析(没看)Bert架构基础架构是Tran
  • DeepSeek本地部署教程（Windows操作系统笔记本电脑适用） 程序员辣条 AI产品经理产品经理大模型人工智能DeepSeekWindowsAI大模型
    最近DeepSeek非常火，你想不想也本地部署，玩转AI呢？一、将DeepSeek部署到自己的电脑有以下好处：1.数据隐私与安全本地存储：所有数据保存在本地，避免第三方服务器存储带来的隐私风险。数据控制：完全掌控数据访问权限，防止未经授权的访问或泄露。2.性能优化低延迟：本地运行减少网络延迟，响应速度更快。资源利用：可根据硬件配置优化性能，充分利用本地计算资源。3.定制化灵活配置：可根据需求调整模
  • Bert学习笔记 缓释多巴胺。 大模型相关知识语言模型bert
    一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的token。问题：预训练任务与微调任务不一致原因：在finetuning期间从未看到[MASK]token，预训练和finetunin
  • DeepSeek安装部署笔记（二） 山哥ol 笔记运维python
    Bat批处理文件的编写第五步启动openWebUI的批处理编写1、下面的代码，复制到文本文件，再改扩展名2、这样，在桌面直接双击此文件运行第五步启动openWebUI的批处理编写1、下面的代码，复制到文本文件，再改扩展名@echooffREM关闭回显使界面更简洁setCONDA_ROOT=D:\condasetENV_NAME=openwebuiREM使用’/K’参数保持CMD窗口不关闭，并执行后
  • 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系 longii11 linuxpytorch运维
    一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包，您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
  • Leetcode 刷题笔记1 动态规划part05 平乐君 leetcode笔记动态规划
    开始完全背包不同于01背包，完全背包的特色在于元素可以重复拿取，因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。leetcode518零钱兑换||在组合方式中所用到的递推公式是dp[j]=dp[j-coins[i]]+dp[j]对于coins[i]>j的情况，forjinrange(coin[i],amount+1)不会执行，即实现dp[i][j]=dp[i-1][j]classSolution:defc
  • Leetcode 刷题笔记1 动态规划part06 平乐君 leetcode笔记动态规划
    leetcode322零钱兑换由于本题所求为最少零钱数所以递推公式中应该为dp[j]=min(dp[j],dp[j-coin]+1)classSolution:defcoinChange(self,coins:List[int],amount:int)->int:dp=[float('inf')]*(amount+1)dp[0]=0forcoinincoins:forjinrange(coin,a
  • Leetcode 刷题笔记1 动态规划part04 平乐君 leetcode笔记动态规划
    leetcode最后一块石头的重量||问题转化，把石头问题转化为背包问题，在target容量范围内所能装的最大石头重量classSolution:deflastStoneWeightII(self,stones:List[int])->int:total=sum(stones)target=total//2dp=[0]*(target+1)forstoneinstones:forjinrange(
  • rhcsa个人学习笔记 小峰彩铃 学习笔记
    一、配置网卡cd/etc/sysconfig/network-scripts/进入网卡文件夹vimifcfg-eth0修改网卡配置ipaddr=172.25.250.10netmask=255.255.255.0gateway=172.25.250.254dns=172.25.250.254systemctlrestartNetworkManagerifdowneth0;关闭网卡ifupeth0;
  • Linux | 学习笔记 Fomalhaut α PsA Linux知识库
    Linux|学习笔记用户管理用户和组管理#查看用户身份[admin@CentOS8~]$idadminuid=1000(admin)gid=1000(admin)组=1000(admin),10(wheel)#切换用户,省略username则切换为root[admin@CentOS8~]$su-username#从命令行创建用户[admin@CentOS8~]$sudouseradduser01#
  • LLM辅助编程：代码自动生成与优化 AI智能涌现深度研究 计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化，程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码，这不仅耗时费力，而且容易出现错误。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于大型语言模型（LLM）的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型，能够理解和生成人类语言。通过训练大量
  • 国内开源深度学习框架 we19a0sen 深度学习人工智能
    目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）二、快速入手1、PaddlePaddle（百度飞浆）2、MindSpore（华为昇思）3、MegEngine（旷视天元）4、OneFlow（一流科技）5、Jittor（清华计图）三、基础教程1、Paddle
  • rhce第二次笔记 Eoip_zacb 笔记
    第二章：时间服务器东八区：UTC+8=CST(北京时间)应用层的时间协议：NTP（网络时间协议）：udp/端口：123Chrony软件：由chronyd（客户端）和chronyc（服务器）两个程序组成chronyd相当于一个守护者，守护进程；chronyc用于监测性能及配置1、软件安装（1）先配置好yum的相关文件#本地源[root@localhost~]#cat/etc/yum.repos.d/
  • 《Operating System Concepts》阅读笔记：p200-p202 操作系统
    《OperatingSystemConcepts》学习第22天，p200-p202总结，总计3页。一、技术总结1.CPU-I/Oburst(1)CPUburstSchedulingprocessstateinwhichtheprocessexecutesonCPU.(2)I/OburstSchedulingprocessstateinwhichtheCPUperformsI/O.2.racecon
  • 学习笔记 3.容器化技术 1.2 Docker进阶 薛定谔的悠米
    Docker进阶Docker进阶数据挂载数据卷挂载主机目录Compose集成式应用组合Compose简介安装和卸载使用Compose构建dubbo-admin服务Compose命令说明Compose模板文件Docker进阶数据挂载在容器中管理数据主要有两种方式：数据卷（Volumes）：在Docker可管理的范围内挂载主机目录（Bindmounts）：在宿主机上的内存数据卷数据卷是一个可供一个或者
  • 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版 周师姐 AI写作学习人工智能pdf
    DeepSeek资料链接：https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下，DeepSeek作为前沿深度学习技术，正推动着全面AI时代的到来。今日，特别为大家推荐《DeepSeek：从入门到精通》，本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心，详尽阐释其应用场景与操作方法，尤
  • YOLOv12改进之A2(区域注意力) 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
    注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括：Transformer架构：引入了自注意力机制，有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块：提出了通道和空间注意力的结合，显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet：引入了通道注意力机制，通过自适应学习特征通道的重要性，
  • 【大模型基础_毛玉仁】0.系列文章 XiaoJ1234567 大模型基础_毛玉仁大语言模型基础语言模型大模型基础_毛玉仁
    更多内容：XiaoJ的知识星球系列文章【大模型基础_毛玉仁】系列文章参考本系列文章，是对浙江大学毛玉仁、高云君等人著作的《大模型基础》的阅读笔记。原书涵盖传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等几大模块。原书参考链接及目录如下：《大模型基础》Github:https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs《大模型基础
  • 【真题笔记】09-12年系统架构设计师要点总结 傻傻虎虎 系统架构设计精编笔记系统架构
    【真题笔记】09-12年系统架构设计师要点总结4+1视图UML4+1视图架构4+1视图场景DSSA（特定领域架构）从功能覆盖的范围角度理解DSSA中领域的含义集成系统数据库管理设计模式操作符运算符综合布线备份数据库集成工作流技术软件质量保证需求管理+需求开发结构化方法企业战略数据模型事务数据库+主题数据库系统设计原型开发静态分析架构风格+设计模式+软件架构设计软件架构评估SNMPV3软件开发集成机
  • 系统架构设计师-第8章-系统质量属性与架构评估-学习笔记 2401_83974370 2024年程序员学习系统架构架构学习
    开发期质量属性主要指在软件开发阶段所关注的质量属性，主要包含6个方面。(1)易理解性:指设计被开发人员理解的难易程度。(2)可扩展性:软件因适应新需求或需求变化而增加新功能的能力，也称为灵活性。(3)可重用性:指垂用软件系统或某一部分的难易程度。(4)可测试性:对软件测试以证明其满足需求规范的难易程度.(5)可维护性:当需要修改缺陷、增加功能、提高质量属性时，识别修改点并实施修改的难易程度.(6)
  • Grok 3能否打破大模型的魔咒？ TGITCIC AI-大模型的落地之道grokgrok3大模型小模型scalinglaw开源大模型
    新模型旧魔咒Grok3的问世，仿佛是科技界的一声惊雷。面对老掉牙的大模型法则，大家不禁要问：这到底意味着什么？以前，一提深度学习就能引出一场血雨腥风，现如今却有人说“没钱也能玩”。这风浪可真是一波未平一波又起。也许这就是科技的魅力：一统江湖的法则瞬间瓦解。缩小与提升大模型不再是唯一的解决方案，大家发现，原来小模型也可以撬动市场。不过，面对如何提升模型的智商，各路英雄却依然不得不面对两个选择：大力度
  • 深度学习_第二轮 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    损失函数对偏置和权重求导，x、y作为常量确实，当进行模型训练时，(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值，它们以数据点对的形式存在，一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度（即关于权重的偏导数）时，需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i))，我们计算其对损失函数的贡献，并通过求和或平均这些贡献
  • 对深度学习中的基本概念—梯度的理解 Humingway 深度学习深度学习人工智能
    本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念，没有它就没有人工智能的今天。然而，即使抛开令人眼花缭乱的术语（比如sgd、ada、moment、adam）不谈，即使最简单的“梯度”本身，也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度？让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先，我们定义一个简单的例子，来模拟一下深度学习的学习过程。已知：有一个正确的数据对（或者叫样本），(
  • 【电路笔记 TMS320C6***DSP】外部存储器接口 A EMIFA向FPGA(作为异步存储器)写入数据的示例 FakeOccupational 硬件和移动端fpga开发笔记
    目录DSP和FPGA的连接DSP端：传输数据给FPGAFPGA端：接收数据EMIFA（ExternalMemoryInterfaceA）的“异步存储器”（AsynchronousMemory）指的是那些不与系统时钟同步进行读写操作的外部存储设备。这类存储器使用特定的控制信号（如芯片选择、输出使能、写使能等）来管理数据传输，而不是依赖于一个全局时钟信号。这意味着数据传输的时机是由控制信号的变化触发的
  • 中科大计算机网络第二章2.1应用层概述笔记 镜中人★ 中科大计算机网络笔记计算机网络笔记
    应用层笔记整理一、应用层概述应用层是计算机网络体系结构中的最高层，直接面向用户和应用程序，负责处理不同端系统间的数据交换与通信。其核心功能包括文件传输、电子邮件、远程登录、网页浏览等网络服务。在TCP/IP模型中，应用层对应OSI标准的会话层、表示层和应用层，通过应用层协议规范报文交换规则。二、应用层协议原理‌传输层服务模型‌‌可靠数据传输‌：确保数据无差错、按序交付（如TCP）。‌吞吐量与定时‌
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 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）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他