thy_2014
thy_2014

normalization的实现原理

我是在FaceNet的论文中看到这个东西的。

那么在其具体的实现原理是怎么样的呢？

归一化，的方式有很多，在那篇论文中，相当于做的是希望：每个点都映射到一个球面上。也就是希望：

为了达到这个目的，FaceNet是这样来做的：

normalization的实现原理_第1张图片

所以在实现的时候，这就是前馈的过程。

那么反馈的时候，应该怎么做呢？

主要就是集中在：y_i对x_i的偏导上面；为了参数完整的反馈过程，我的推导如下：

注意其中，求和的原因是bottom层的 x_i 对上层的每个 y_j 都有贡献。

normalization的实现原理_第2张图片

恩，推导了这么大一个篇幅，其实最后的结果并不是很复杂，前馈的过程中计算的中间变量，反馈的时候还可以用。

部分实现可以参考下一篇：caffe中normalization的实现

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局 Ai多利 机器学习人工智能
    2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。运筹优化，也称为运筹学或运营管理，是应用数学的一个分支，它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域，它们相互补充，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
  • JuPyter(IPython) Notebooks中使用pip安装Python的模块 weixin_34218890 开发工具python人工智能
    问题描述：没有带GPU的电脑，搞深度学习不是耍流氓嘛，我网上看到有个云平台，免费使用了一下，小姐姐很热情。使用过程如下：他们给的接口是Jupyter编辑平台，我就在上面跑了一个小例子。tensorflow和python环境是他们配置好的，不过我的例子中需要导入matplotlib.pylot模块。可是他们没有提供，怎么办呢？网上查了一下啊解决方法：采用如下方法：importpipdefMyPipi
  • happy-llm 第一章 NLP 基础概念 weixin_38374194 自然语言处理人工智能学习
    文章目录一、什么是NLP？二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法：统计表征2.神经网络：语义向量化课程地址：happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP？核心目标：让计算机理解、生成、处理人类语言，实现人机自然交互。现状与挑战：成就：深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈：歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
  • 供应链风险管理：AI预测潜在风险 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发，可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
  • 供应链风险管理：AI如何预测供应链风险 AI大模型应用之禅 javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中，供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响，例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟，甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断，缺乏数据驱动和预测能力。随着
  • 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码 matlab科研助手 算法transformerlstm
    ✅作者简介：热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而，光伏功率具有高度的非线性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
  • 【python深度学习】DAY 51 复习日 抽风的雨610 【打卡】Python训练营python深度学习开发语言
    作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高1.读取数据使用CIFAR-10图像数据importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transforms#数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.
  • 用Python解锁图像处理之力：从基础到智能应用的深度探索 熊猫钓鱼>_> python图像处理开发语言
    在像素构成的数字世界里，Python已成为解码图像奥秘的核心引擎。一、为何选择Python处理图像？超越工具的本质思考当人们谈论图像处理时，往往会陷入工具对比的漩涡（PythonvsMATLABvsC++）。但Python的真正价值在于其构建的完整生态闭环：科学计算基石：NumPy的ndarray结构完美对应图像的多维矩阵本质算法实现自由：从传统算子到深度学习模型的无缝衔接可视化即战力：Matpl
  • 深度学习数据集加载 Ethan@LM 深度学习人工智能
    数据集结构E:\Mytest\test20250622\pythonProject\dataset├──rose│├──rose1.jpg│├──rose2.jpg│└──...└──sunflower├──sunflower1.jpg├──sunflower2.jpg└──...主要只有的两个类fromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimp
  • 使用TVM编译部署DarkNet模型：YOLO-V2和YOLO-V3实战指南 周情津Raymond
    使用TVM编译部署DarkNet模型：YOLO-V2和YOLO-V3实战指南tvm-cnTVMDocumentationinChineseSimplified/TVM中文文档项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm-cn前言在深度学习模型部署领域，TVM作为一个高效的深度学习编译器栈，能够将训练好的模型优化并部署到各种硬件平台上。本文将详细介绍如何使用T
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • 【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构 努力毕业的小土博^_^ 优秀论文推荐深度学习学习架构
    【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图9】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构结果与讨论3.1消融区制图欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校硕博生毕业要
  • OpenCV中DPM（Deformable Part Model）目标检测类cv::dpm::DPMDetector 村北头的码农 OpenCVopencv目标检测人工智能
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型（DPM）的目标检测器，主要用于行人、人脸等目标的检测。它是一种传统的基于特征的目标检测方法，不依赖深度学习，而是使用HOG特征+部件模型来进行检测。示例代码#include#include#includeusingnamesp
  • 深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
    一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
  • PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别
    PyTorch实战：从零构建CNN模型，轻松搞定MNIST手写数字识别大家好！欢迎来到我的深度学习博客！对于每个踏入计算机视觉领域的人来说，MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单，能够让我们快速上手；也足够完整，可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐，今天，我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch，
  • 《ONNX推理部署全解析：从基础到进阶的实用指南》 空云风语 人工智能深度学习神经网络人工智能深度学习神经网络YOLOONNX
    ONNX基础入门ONNX是什么ONNX，即OpenNeuralNetworkExchange（开放神经网络交换），是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发，后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持，旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题，为模型的存储、交换和部署提供统一标准，使
  • 遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法 神经网络15044 仿真模型神经网络深度学习深度学习分类cnn算法网络集成学习数据挖掘
    遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。本文使用ASTER（多光谱热辐射传感器）和Sentinel（多光谱成像卫星）数据，采用卷积神经网络（CNN）及CNN-集成学习（CNN-EL）方法实现高精度岩性分类。2.数据预处理2.1数据源说明ASTER数据：14个波段（VNIR/SWIR/TIR），分辨率
  • 【Python】已解决：Traceback (most recent call last): File “C:/python/kfc.py”, line 8, in KfcError: KFC Cra 屿小夏 pythonc语言开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 【深度学习】一文彻底搞懂前向传播（Forward Pass）与反向传播（Backward Pass） 烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
    【深度学习】一文彻底搞懂前向传播（ForwardPass）与反向传播（BackwardPass）摘要：在深度学习的星辰大海中，无论模型多么复杂，其训练过程都离不开两大核心支柱：前向传播(ForwardPass)和反向传播(BackwardPass)。理解这两个概念，就等于拿到了解开神经网络训练奥秘的钥匙。本文将用最直白易懂的方式，并结合规范的数学表达，为你彻底讲透这两个基本而又重要的过程。文章目录
  • 【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析 烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）主流架构解析摘要：本文将带你深入了解强化学习（ReinforcementLearning,RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based）、基于策略（Policy-Based）和演员-评论家（Actor-Critic）方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法，帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习（Rei
  • 边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用：模型的参数量只是冰山一角 烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习物联网人工智能
    边缘设备上部署模型的限制之一——显存占用：模型的参数量只是冰山一角在边缘设备上部署深度学习模型已成为趋势，但资源限制是其核心挑战之一。其中，显存（或更广义的内存）占用是开发者们必须仔细考量的重要因素。许多人认为显存占用主要取决于模型的参数量，这种看法虽然没错，但并不全面。实际上，显存的占用远不止模型参数量那么简单。关于边缘设备（EdgeDevice）的介绍，可以参见我的这一篇文章：EdgeDevi
  • 【Python打卡Day48】随机张量与广播机制@浙大疏锦行 可能是猫猫人 Python打卡训练营内容python开发语言
    在继续讲解模块消融前，先补充几个之前没提的基础概念尤其需要搞懂张量的维度、以及计算后的维度，这对于你未来理解复杂的网络至关重要一、随机张量的生成在深度学习中经常需要随机生成一些张量，比如权重的初始化，或者计算输入纬度经过模块后输出的维度，都可以用一个随机函数来实现需要的张量格式，而无需像之前一样必须加载一张真实的图片。“张量”概念它听起来可能有点抽象，但在数学和物理学（尤其是广义相对论、连续介质力
  • 视觉表征和多模态融合 一只齐刘海的猫 语言模型
    视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点，特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式，而多模态融合则是将不同类型的数据（如视觉、文本、音频等）进行整合，以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的：将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法：卷积神经网络(CNN)：传
  • 深度探索：机器学习中的 条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用
    目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）作为一种深度学习框架，在无监督学习领域展现出强大的能力，特别在图像、音频、文本等复杂数据的生成任务中取得了显著成果。然而，原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直
  • 深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹 Gyoku Mint AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
    【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线，用最简单的线性回归，试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路：生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据？在PyTorch里跑线性回归，最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”，加上一点
  • 【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件
    第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用。理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。一、激活函数（ActivationFunction）【深度学习】关键技术-激活函数（ActivationFunctions
  • 目标检测在国防和政府的应用实例 MzKyle 计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
    一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务，通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位，当前主流技术包括：经典算法：YOLO系列（实时性强）、FasterR-CNN（精度高）、SSD（平衡速度与精度）技术升级：结合深度学习（CNN、Transformer）、多模态融合（视觉+红外+雷达）、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例（一）军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景：战术无人
  • 《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装 张小生180 人工智能深度学习pytorch
    文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架，它基于Python，并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力。1.PyTorch的基本特点动态计算图：PyTorch采用动态计算图的方式，这意味着计算图是在运
  • 「日拱一码」017 深度学习常用库——TensorFlow
    目录基础操作张量操作：tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split则可将张量沿指定维度分割数学运算：tf.add张量的加运算tf.subtract张量的减运算tf.multiply张量的乘运算tf.divide张量的除运算tf.pow计算张量的幂tf.sqrt计算
  • OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl 村北头的码农 OpenCVopencvdnn人工智能
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV中超分辨率（SuperResolution）模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块，用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型（如ED
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他