- 【氮化镓】GaN HEMTs 在金星及恶劣环境下的应用
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性生成对抗网络人工智能神经网络
文章是关于GaN增强模式晶体管(enhancement-modep-GaN-gateAlGaN/GaNHEMTs)在金星探索和其它恶劣环境下的应用研究。文章由QingyunXie等人撰写,发表在《AppliedPhysicsLetters》上,属于(Ultra)Wide-bandgapSemiconductorsforExtremeEnvironmentElectronics特刊。标题与作者标题:
- sap 一代增强_SAP增强Enhancement
weixin_39958025
sap一代增强
第一代:基于源码增强(子过程subroutine)第一代增强基于源代码,是SAP提供的一个空代码的子过程。在这个子过程中用户可以添加自己的代码,控制自己的需求。这类增强集中在一些文件名倒数第二个字符为Z的包含程序中。一般是以UserExit_打头的子过程,因此形象地称其为用户出口。用户出口Include在SAP标准程序的源代码里,可以说是源代码的一部分,更改用户出口就相当于更改SAP标准程序,是需
- Audio-Visual Speech Enhancement(视听语音增强)领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析
AndrewHZ
深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合:中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模,结合知识蒸馏技术,在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识,从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外,中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构,将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模,提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计:中国科大与腾讯天籁实验室
- ABAP 关于通过使用BAPI创建销售订单(抬头信息中:含增强字段)
SAPmatinal
ABAP技术
通过bapi函数创建销售订单,并更新增强字段1,为构造增强字段(BAPE_VBAK,BAPE_VBAKX,VBAK,VBAKKOM,)2,增强标准程序:将增强的字段赋给标准程序(FV45KFAK->FV45KFAK_VBAK_FUELLEN_VBAKKOM->vbak_fuellen_vbakkom)ENHANCEMENT1ZSD_SAPFV45K."activeversion*创建销售订单时候,
- RAG-Driven Enhancement of Multimodal Electronic Health Records Analysis via Large Language Models
UnknownBody
RAGforLLMMultimodal语言模型机器学习人工智能
本文是LLM系列文章,针对《REALM:RAG-DrivenEnhancementofMultimodalElectronicHealthRecordsAnalysisviaLargeLanguageModels》的翻译。REALM:RAG驱动的通过大语言模型增强多模态电子健康记录分析摘要1引言2相关工作3问题定义4方法5实验设置6实验结果7结论摘要多模态电子健康记录(EHR)数据的集成显著提高了
- 论文阅读:Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- 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
Terry谈企业数字化
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
ᝰ随心ꦿེএ
SAPFICOSAPABAPSAPFICO
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
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读
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
论文精读matlab图像处理
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
proing
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
xdpcxq1029
python
#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>
yrhzmu
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
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D