- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- [论文笔记] Transformer-XL
心心喵
论文笔记transformer深度学习人工智能
这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如Bert采用的Transformer最大上下文为512(其中是因为计算资源的限制,不是因为位置编码,因为使用的是绝对位置编码正余弦编码)。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性,而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 多模态相关论文笔记
靖待
大模型人工智能论文阅读
(cilp)LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training)对比语言图像预训练模型引言它比ImageNet模型效果更好,计算效率更高。尤其是zero-sho
- 【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
lokol.
论文笔记论文阅读llama
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama,在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律(smoothlybrokenpower-laws)。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- MOSSE算法论文笔记以及代码解释
five days
计算机视觉深度学习机器学习
论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式,找到最大响应处的位置,也就是我们所跟踪的目标的中心,进而不断的更新跟踪目标框和滤波器。2.跟踪策略如图,根据初始帧圈出的目标框训练滤波器,最大响应处为目标框的中心点,当移动到下一帧时,根据滤波器求相关的算法获得最大响应值,进而得出下
- Attention Is All Your Need论文笔记
xiaoyan_lu
论文笔记论文阅读
论文解决了什么问题?提出了一个新的简单网络架构——transformer,仅仅是基于注意力机制,完全免去递推和卷积,使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolution
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
图学习的小张
论文笔记论文阅读python
整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
- 论文笔记之LINE:Large-scale Information Network Embedding
小弦弦喵喵喵
原文:LINE:Large-scaleInformationNetworkEmbedding本文提出一种新的networkembeddingmodel:LINE.能够处理大规模的各式各样的网络,比如:有向图、无向图、有权重图、无权重图.文中指出对于networkembedding问题,需要保留localstructure和globalstructure,分别对应first-orderproximi
- 打败一切NeRF! 3D Gaussian Splatting 的 简单入门知识
Ci_ci 17
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新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草,这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站,还能同步,保存哈哈哈。印象笔记,Onenote逊爆了。研一刚开学两个月,导师放养,给的方向还
- 《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记
m_buddy
#GeneralObjectDetectionBi-Fusion
参考代码:无1.概述导读:在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能,但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移(水平或是垂直方向运动)在经过pooling操作(pooling不具有平移不变性)带来结果相差很大的问题(特别针对小目标),而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释(卷积的平移不变形),进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过
- 论文笔记-Generative Adversarial Nets
升不上三段的大鱼
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读:https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结:提出了生成模型框架GAN,包括一个生成模型G和一个判别模型D,用有监督的损失
- 论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
饮冰l
图弱监督数据挖掘机器学习神经网络深度学习
前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说,本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习,首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后,作者分析了在四种不同的图数据增强条件下,不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
- 论文笔记-vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queries over Blockchain Databases
qq_40431700
笔记区块链
核心方法:提出了一种基于累加器的可认证数据结构,可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引,聚合块内和块间数据,可以做高效查询验证倒排前缀树结构,加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题:1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有:①全节点②矿工节点:是全节点,而且负责构建共识证明,比如计算nonce③轻节点:存nonce、区块的哈希,不存数据记录提出的Vc
- 论文笔记--Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
Isawany
论文阅读论文阅读自然语言处理chatgpt语言模型nlp
论文笔记GPT1--ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1无监督预训练2.2.2有监督微调2.2.3不同微调任务的输入3.Bert&GPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:ImprovingLanguageUnderstandingb
- 最新论文笔记(+21):Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022
cryptocxf
论文笔记联邦学习论文阅读区块链
Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被TIFS2022(CCFA)收录的文章,写的利用全同态加密和区块链技术解决联邦学习中隐私问题和可信问题(虽然区块链仅仅只是存储的作用,也稍微提了一下)。精读完这篇文章,整体感觉还不错,毕
- Encoder-based Domain Tuning for Fast Personalization of Text-to-Image Models——【论文笔记】
我是浮夸
论文笔记论文阅读深度学习人工智能stablediffusion图像处理
本文是发表于ACMTransactionsonGraphics期刊上的一篇论文论文地址:[2302.12228]基于编码器的域优化,用于文本到图像模型的快速个性化(arxiv.org)官方代码:mkshing/e4t-diffusion:实现基于编码器的域调优,以实现文本到图像模型的快速个性化(github.com)一、Introduction近年来,个性化大规模文本到图像模型的能力已经彻底改变了
- SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning——【论文笔记】
我是浮夸
论文笔记论文阅读深度学习图像处理stablediffusion
本文发表于ICCV2023论文地址:ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方代码:mkshing/svdiff-pytorch:Implementationof"SVDiff:CompactParameterSpaceforDiffusionFine-Tuning"(github.com)一、Introduction最近几年,基于扩散的文本到图像生成模型
- 论文浅尝 | 动态知识图谱对齐
开放知识图谱
算法python机器学习人工智能java
论文笔记整理:谭亦鸣,东南大学博士生来源:AAAI‘21链接:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16585概述本文提出了一种动态图谱(KG)对齐方法,在“动态”(即图谱可能随时间更新)的设定下,作者认为该任务的难点在于实体embedding的更新,因为KG更新后拓扑结构也会随之变化,而实体embedding与图谱结构高度相关。所提方法
- 《Revisiting Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimationself-superviseddepth
参考代码:rmd1.概述介绍:回顾前几年的一些自监督型深度估计算法,它们都是从不同的角度对自监督深度估计方法进行改进。总结这些算法中对自监督深度估计的改进idea,发现这些算法有的是为了解决场景光照变化对深度估计稳定性的影响;有的是对相机运动下场景中物体遮挡运动进行建模,从而减少对于前期假设先验的违背的影响。而这些改进的idea它们的来源是不同的文章,那么它们组合起来是否能达到比原方法更好的效果呢
- 《LeReS:Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single Image》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation3d计算机视觉深度学习LeReS
参考代码:AdelaiDepth-LeReS1.概述介绍:基于单张图像的深度估计网络往往采用scale-shiftinvariant形式完成深度预测,其是将预测深度和GT深度映射到scale-shiftinvariant空间,之后再计算loss,自然使用该方法得到的深度在经过点云映射之后是存在扭曲的,这类方法以MiDaS为代表。除scale-shift之外其还存在焦距(focal)上的不确定,因而
- 《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation深度学习计算机视觉人工智能
参考代码:VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍:这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式,在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现,因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的。这样的浅层次深度信息学习自然不能很好学习到GT深度中的一些细节与结构差异信息,因而这篇文章提出将预测深度通过预先假定的相机内参映射到同一模
- 《Boosting Monocular Depth Estimation Models to High-Resolution ...》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation深度估计
参考代码:BoostingMonocularDepth论文:BoostingMonocularDepthEstimationModelstoHigh-ResolutionviaContent-AdaptiveMulti-ResolutionMerging1.概述导读:这篇文章提出了一种使用现有深度估计模型(MiDas)生成具有更高分辨率/更多细节表现深度图的方法(同时保持高分辨率和深度一致性是现存
- 《Robust Consistent Video Depth Estimation》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimationvideodepth
主页与代码地址:robust_cvd1.概述导读:这篇文章的目的是为了在视频场景下生成稳定的深度估计结果,其提出的算法可以在一个单目视频中估计出一致的深度图和相机位姿。文章首先会使用MiDas为视频中的单帧图像做初始深度估计(主要用于提供深度scale参数),以及使用CeresLibrary上计算相机的初始位姿信息。之后再在输入的视频序列上使用在线finetune形式交替进行深度估计结果与相机位姿
- 《Towards Robust Monocular Depth Estimation:Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimationMiDaS深度估计
参考代码:MiDaS1.概述导读:这篇文章提出了一种监督的深度估计方法,其中使用一些很有价值的策略使得最后深度估计的结果具有较大提升。具体来讲文章的策略可以归纳为:1)使用多个深度数据集(各自拥有不同的scale和shift属性)加入进行训练,增大数据量与实现场景的互补;2)提出了一种scale-shiftinvariable的loss用于去监督深度的回归过程,从而使得可以更加有效使用现有数据;3
- 《RAFT-Stereo:Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation#OpticalFlowRAFT-Stereo
参考代码:RAFT-Stereo1.概述导读:RAFT算法是非常经典的立体匹配算法,在光流和立体匹配任务中有着广泛的运用。而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中,并且在如下的几个方面进行改进:1)相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴(W方向)的视差信息,前提是输入的图像对需要事先经过极线校准;2)在GPU的update阶段使用stride为[8,16,32][8,16,32][8,16
- 《PackNet:3D Packing for Self-Supervised Monocular Depth Estimation》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimationPackNet
参考代码:packnet-sfm1.概述导读:这篇文章提出了一种自监督的深度估计方法,其使用视频序列与运动信息作为输入,用网络去估计深度信息/相机位姿,并用最小重构误差去约束整个训练的过程从而实现自监督。文章的创新点主要体现为:使用3D卷机作为深度编解码网络,在相机位姿的6d信息基础上对平移分量进行约束,提出了一个新的数据集DDAD(DenseDepthforAutomatedDriving)。单
- 【论文笔记】Multi-Chain Reasoning:对多思维链进行元推理
LZXCyrus
论文笔记论文阅读人工智能AIGC深度学习prompt自然语言处理nlp
目录写在前面1.摘要2.相关知识3.MCR方法3.1生成推理链3.2基于推理链的推理4.实验4.1实验设置4.2实验结果5.提及文献写在前面文章标题:AnsweringQuestionsbyMeta-ReasoningoverMultipleChainsofThought论文链接:【1】代码链接:暂无仅作个人学习记录用1.摘要现代多跳问答系统(QA)通常将问题分解为一系列的推理步骤,称为思维链(C
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文