冯凯onmyway
冯凯onmyway

卷积神经网络

1 卷积网络层次类型

卷积层，通过多个卷积核进行特征提取

激活层，非线性激活函数处理滤波结果，常用的有ReLu，sigmoid

池化层，通过降采样降低输出维度，赋予模型对轻度形变的容忍性，提高模型泛化能力

归一化层，非典型层。在LeNet中用到，用于提高模型准确率，增加泛化能力。

2 CNN特点

局部连接，基于人的感受野，每个神经元只会对小块区域激活，通过卷积核可以降低参数维度

权值共享，每个隐层对应的卷积核参数一致，进一步降低参数维度

池化层降采样，降低输出维度，赋予模型对轻度形变的容忍性，提高模型泛化能力

3经典的卷积神经网络

早期比较著名的卷积神经网络是1994年由Yann Lecun提出的LeNet5，包括3个卷积层，1个全连接层和1个高斯连接层，这个模型用到的很多方法在当前最先进的网络依然有效。包括卷积层的构成，使用卷积提取特征，降采样，使用MLP作为分类器，使用tanh和sigmoid函数激活。

2012年，由Hinton的学生Alex提出的更大规模的卷积神经网络在ILSVRC一鸣惊人，取得了远低于其他模型的分类错误率。后续的ILSVRC，更大规模的神经网络取得了更低的分类错误率，甚至超过了人类。

卷积神经网络_第1张图片
Tensorflow实战（黄文坚，唐源著）

你可能感兴趣的:(卷积神经网络)

  • 深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
  • DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK AICurator 深度学习python机器学习deeplabv3+语义分割
    【DeepLabv3+改进专栏！探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，可在不增加推理时间成本的情况下提升性能。该模块名为多样化分支块（DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样化分支
  • YOLO魔改之频率分割模块（FDM） 清风AI YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
    目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术，旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续） 林聪木 目标检测YOLO人工智能
    目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法3.4.1卷积神经网络的基本理论3.4.2卷积神经网络框架设计3.4.3实验及结果分析基于图像的目标检测算法4.1目标检测算法一般流程4.2典型目标检测算
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • 什么是机器视觉3D引导大模型 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
    机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
  • 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析 深度学习
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
  • 深度学习中的Channel，通道数是什么？ %KT% 深度学习深度学习人工智能
    参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16
  • 注意力机制+多尺度卷积 一只小小的土拨鼠 解构前沿：文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
    多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构，称为多尺度路
  • Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorchcnn神经网络分类python深度学习
    本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
  • pytorch的使用：卷积神经网络模块 樱花的浪漫 pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
    1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
  • 【Attention】SEAttention shanks66 Attention各种深度学习模块人工智能深度学习python
    SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。此前大量研究聚焦于这种关系中的空间成分，试图通过在整个特征层级中提升空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中，我们将重点放在通道关系上，并提出一种新颖的架构单元，称为“挤压与激励”（Squeeze-and-Excitation，简称SE）模
  • 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearndnncnn
    DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
  • java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java实战项目java
    Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
  • MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程 彩旗工作室 人工智能架构人工智能机器学习cnn卷积神经网络
    MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程，并分析其关键创新和性能表现。Mo
  • Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析 AIGC_ZY CVtransformerpytorch深度学习
    VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch，每个patch经过线性投影变成嵌入向量，然后加上位置编码。接着，这些嵌入向量会和类别标签（c
  • YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
    1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
  • YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM 一勺汤 YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
    遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
  • YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block） 清风AI 人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
    研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
  • 《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习 earthzhang2021 2025讲书课专栏python深度学习计算机视觉1024程序员节numpy算法人工智能
    计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。CNN是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它的灵感来源于人类
  • 人工智能概念 zhangpeng455547940 计算机人工智能
    机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法：多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络大模型指参数量巨大的深度学习模型人工智能应用：自然语言处理、图像识别与生成、语音识别、政务与企业服务...
  • 卷积神经网络可视化 天行者@ cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度，系统梳理CNN可视化的核心技术，并提供代码示例和前沿方向分析：一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理：提取卷积层的权重，将其转换为图像形式，观察滤波器学习到的模式。实现步骤：提取卷积层权重（形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
  • 基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪
    1.引言随着智能交通系统的发展，车牌识别技术已成为交通管理、停车场自动化、路面监控等应用中的关键技术之一。车牌识别系统（LicensePlateRecognition,LPR）主要用于识别车辆的车牌号码，并将其转化为可以进一步处理的数据。车牌识别系统通常由图像处理、字符识别、目标检测等多种技术组成。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn
  • 卷积神经网络中的卷积操作 m0_61360701 深度学习cnn深度学习人工智能
    1.什么是卷积操作？在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比：印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案，比如一个简单的形状（圆形、方形等）。当你把印章按在纸上时，印章会与纸上的内容接触，并留下一个印记。然后你移动印章，重
  • 卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析 彩旗工作室 人工智能cnn人工智能神经网络卷积神经网络
    一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享：同一卷积核在整个输入数据上滑动，增强平移不变性；层级特征提取：从低级特征（边缘、纹理）到高级特征（物体部件）的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
  • backbone和head分开转onnx的优势 yuweififi 人工智能深度学习机器学习
    模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
  • LeNet-5卷积神经网络详解 LChuck 深度学习人工智能神经网络深度学习数据结构计算机视觉AIGC
    LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。这个网络最初是为了解决手写数字识别问题而设计的，在当时取得了突破性的成果。它的成功不仅证明了卷积神经网络在计算机视觉任务中的有效性，更为后来深度学习的发展奠定了重要基础。图1：LeNet-5网络结构示意图2.网络结构LeNet-5的结构非常优雅且
  • 计算机视觉深度学习入门（4） yyc_audio 计算机视觉人工智能计算机视觉深度学习神经网络
    在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介
  • 情感识别（Emotion Recognition） 路野yue 人工智能自然语言处理
    情感识别（EmotionRecognition）是通过分析人类的多模态数据（如面部表情、语音、文本等）来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法：通过分析面部特征（如眼睛、嘴巴、眉毛等）来识别情感。技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
  • 【光流】——liteflownet论文与代码浅读 农夫山泉2号 光流计算机视觉深度学习人工智能光流liteflownet
    光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。这是通过深入研究当前框架中可能被遗漏的架构细节而实现的：（1）我们通过轻量
  • HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich javahttpclient
    网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
  • Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
    概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
  • [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
            宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?      如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?   &nbs
  • lvs-server 男人50 server
    #!/bin/bash # # LVS script for VS/DR # #./etc/rc.d/init.d/functions # VIP=10.10.6.252 RIP1=10.10.6.101 RIP2=10.10.6.13 PORT=80 case $1 in start)   /sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
  • java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
    WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。 接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
  • jQuery append 与 after 的区别 小猪猪08
    1、after函数 定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。 语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
  • mysql知识充电 香水浓 mysql
    索引 索引是在存储引擎中实现的，因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。 根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。 大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关； MYISAM和InnoDB存储引擎
  • 我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
    下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。 要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。 （内容是前几天写的，现附上索引）   前端架构 http://www.
  • Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
    一、背景      在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。   二、主要
  • linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
    在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
  • MongoDB的连接池和连接管理 BigCat2013 mongodb
    在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。 通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
  • AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScriptAngularJSSocket.IO
            目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。         Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
  • [Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
    三个模块 为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service   依赖作用范围  Maven的dependency定义
  • 【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
    什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
  • zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
    zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
  • 比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！ brotherlamp linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
    比优衣库跟牛掰的视频流出了，兄弟连Linux运维工程师课堂实录，更加刺激，更加实在！   ----------------------------------------------------- 兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1 链接：http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码：bl65   兄弟连Lin
  • bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
    import java.util.Random; /** * 题目： * 给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5)， * 使得他们的哈密顿距离（d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|）最大
  • map的三种遍历方法 chicony map
    package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
  • Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
    1、mysql不建议在root用户下运行   2、出现服务启动不了，111错误，注意要用chown来赋予权限， 我在root用户下装的mysql，我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)  chown -R cc /etc/init.d/mysql
  • Sublime Text 3 配置 daizj 配置Sublime Text
    Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项：no_bold不显示粗体字，no_italic不显示斜体字，no_antialias和
  • MySQL server has gone away 问题的解决方法 dcj3sjt126com SQL Server
    MySQL server has gone away 问题解决方法，需要的朋友可以参考下。 应用程序（比如PHP）长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL，但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如，图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景，MySQL只是冷冷的说：MySQL server h
  • javascript/dom:固定居中效果 dcj3sjt126com JavaScript
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&
  • 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 e200702084 springbean配置管理IOCOffice
    使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能 developerWorks 文档选项 将打印机的版面设置成横向打印模式 打印本页 将此页作为电子邮件发送 将此页作为电子邮件发送 级别： 初级 陈 雄华 ([email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司 2008 年 2 月 28 日  &nb
  • MongoDB常用操作命令 geeksun mongodb
    1.   基本操作 db.AddUser(username,password)               添加用户 db.auth(usrename,password)      设置数据库连接验证 db.cloneDataBase(fromhost)    
  • php写守护进程（Daemon） hongtoushizi PHP
    转载自： http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655   守护进程（Daemon）是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。   1、基本概念   &nbs
  • spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题 jonsvien DAOspringbeanmybatisprototype
    今天在公司测试功能时发现一问题： 先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）    @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
  • 对象关系行为模式之标识映射 home198979 PHP架构企业应用对象关系标识映射
    HELLO!架构   一、概念 identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象，确保每个对象只加载一次，当要访问对象的时候，通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射，Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。     二、为什么要使用标识映射？ 在数据源架构模式之数据映射器中 //c
  • Linux下hosts文件详解 pda158 linux
    　1、主机名： 　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。 　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。 　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
  • nginx配置文件粗解 spjich javanginx
    #运行用户#user  nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes  2;#全局错误日志及PID文件#error_log  logs/error.log;#error_log  logs/error.log  notice;#error_log  logs/error.log  inf
  • 数学函数 w54653520 java
    public  class  S {        // 传入两个整数，进行比较，返回两个数中的最大值的方法。      public  int  get( int  num1, int  nu
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他