- 每天五分钟计算机视觉:Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系
幻风_huanfeng
计算机视觉计算机视觉dnn人工智能SiameseFaceNet神经网络
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。基本概念与原理Siamese深度神经网络模型Siamese网络,又称孪生网络,由两个结构相同且权重共享的神经网络组成。这两个网络分别处理输入的对比样本,通过比较两个输入样本的特征向量来判断它们的相似度。在人脸识别中,Siamese网络通过计算输入人脸
- Anaconda大坑 | Python版本显示不正确 | 虚拟环境没有bin文件夹
特立独行的Q
python开发语言linux
问题:要做人脸识别任务,想用facenet,发现facenet的配置要求是tensorflow1.7,网上说对应python是3.5,因此我打算重新建立虚拟环境。建立环境后,发现conda可以下载python3.5,pip不行,同时conda下载后,python-V显示的版本却是3.8。至此,我把问题初步确定为系统环境和虚拟环境之间工具包的优先级问题。调整sys.path的顺序,没有作用。在不断的
- python人脸识别系统 Tensorflow 人脸检测 Python语言 facenet人脸识别算法 毕业设计(源码)✅
q_3548885153
biyesheji0001biyesheji0002毕业设计pythontensorflow算法课程设计大数据人脸识别深度学习
毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈:Python语言、facenet人脸识别算法TensorflowMySQL数据库,可实现人脸的录入,人脸识别,识别记录查
- 人脸识别 FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)
郭庆汝
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人脸识别FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNor
- 人脸检测与人脸特征点定位
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人脸识别人脸识别
本节内容:▸1.人脸识别发展介绍——从非深度到深度▸2.人脸识别的难点▸3.人脸识别的评测方法▸4.重点几种模型的原理理讲解(MTCNN/FaceNet(OpenFace))▸5.TensorFlow实现的MTCNN+FaceNet的人脸检测▸6.推荐的开源的人脸检测项⽬目非深度检测人脸的原理:用一个固定大小的区域不断的遍历整个画面,每一个框和训练的结果做比对(或者是分类),比对结果(分类结果)若
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chari克里
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论文地址:FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering摘要本文提出FaceNet算法,它直接学习从人脸图像到一个欧几里德空间的映射,这其中的距离则对应于人脸的相似程度。这种映射关系也可以称之为嵌入(embedding),即将原特征映射到一个新的特征空间,新的特征就被看作是一种嵌入。在LFW(LabeledFacesintheWil
- FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering
挺老实
1文章说明方向:脸部识别时间:2015会议:CVPR20152主要贡献提出了TripletLoss,其思想为Achor样本(A),正样本(P),负样本(N),使A-P的距离小于A-N的距离:
- 用mtcnn+keras+facenet实现简易的人脸识别
胖头鱼青年
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- Facenet实现人脸特征比对-深度学习学习笔记-2
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- FaceNet人脸识别模型-Gradio界面设计
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前言本文是我的学习笔记,基于人工智能领域大佬Bubbliiiing聪明的人脸识别3——Pytorch搭建自己的Facenet人脸识别平台原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/108220265FaceNet是谷歌2015年提出的人脸识别模型,通过学习面部特征Embedding来实现面部识别。本指南介绍如何训练FaceN
- 【人脸识别loss】triplet loss 三元组损失函数
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【人脸识别】1、Tripletloss(三元组损失),由Google研究团队在论文《FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognition》所提出,常用于人脸识别任务。主要是为了非同类极相似样本的区分,例如同卵双胞胎的区分。Tripletloss的优势在于细节区分,即当两个输入相似时,Tripletloss能够更好地对细节进行建模,相当于加入了两个输入差异性差异的度
- facenet 人脸模型训练
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人脸检测与特征描述是人脸相关项目应用的基础(包括人脸识别,人脸认证以及人脸聚类等)本文以mtcnn与facent算法为基础,讲述怎样训练自己的人脸模型。主题框架采用的是facenet源码,依据具体需求,对facnet做了一定的修改,facenet源码见https://github.com/davidsandberg/facenet1、数据集收集由于目前开源的数据集中,大多数都是欧美人士的,直接用这
- 基于facenet的人脸识别
reset2021
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人脸识别流程,主要包括人脸数据建档与识别两大部分,其中人脸数据建档主要实现对采集人员的人脸数据进行收集入库的过程,人脸识别主要实现对待识别人脸的数据采集与判定的过程。从具体实现过程来划分,人脸识别整个过程主要包括人脸图特征检测,特征描述,特征对齐,数据库的处理(建立索引以及数据入库)等几个模块。本文主要以facenet算法为基准来实现人脸识别过程,face算法见如下连接。https://githu
- 【损失函数】Contrastive Loss, Triplet Loss and Center Loss
^_^ 晅菲
知识普及机器学习tcp/ip深度学习机器学习
文章目录1.损失函数ContrastiveLoss[1]:TripletLoss[2]:CenterLoss[3]:2.问题引入:3.ContrastiveLoss:对比损失3.1本质3.2定义3.3含义4.TripletLoss:三元组损失4.1本质4.2定义4.3目标4.4公式4.5进阶:FaceNet5.CenterLoss:5.1定义5.2公式1.损失函数ContrastiveLoss[1
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深度学习模型优化
针对亲属人脸识别问题,增加了CV,将成绩提高到0.82,目前位置为前9%其实没有必要对所有的CV做均值逼近,下部改进两个方向按照val_acc来设置CV的权值。增加facenet的结果,做stacking。针对狗狗图片生成问题,使用tensorflow的DCGAN来做遇到的问题有PIL的使用问题,后期还是想使用OpenCV来处理。(毕竟主流嘛!)
- 聪明的人脸识别4——Pytorch 利用Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台
Bubbliiiing
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睿智的目标检测51——Pytorch利用Retinaface+Facenet搭建人脸识别平台学习前言什么是Retinface和Facenet1、Retinface2、Facenet整体实现代码实现流程一、数据库的初始化二、检测图片的处理1、人脸的截取与对齐2、利用Facenet对矫正后的人脸进行编码3、将实时图片中的人脸特征与数据库中的进行比对4、图片绘制使用Retinaface+Facenet进
- [OpenCV-dlib]人脸识别功能拓展-通过随机要求头部动作实现活体检测
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引言在现代计算机视觉中,面部检测和姿势识别是一个重要的领域,它在各种应用中发挥着关键作用,包括人脸解锁、表情识别、虚拟现实等。本文将深入探讨一个使用Python编写的应用程序,该应用程序结合了多个库和技术,用于面部检测和姿势识别。文章目录引言面部检测dlib库OpenCV库Retinaface-FaceNet实现人脸识别眨眼检测嘴部动作检测头部姿势检测完整代码结尾与未来展望下一步计划面部检测面部检
- 在 Ubuntu20.02下编译 FaceRecognition_MTCNN_FaceNet
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1.compileFaceRecognition_MTCNN_FaceNet-mastergitclonehttps://github.com/Chanstk/FaceRecognition_MTCNN_FaceNet.gitcdFaceRecognition_MTCNN_FaceNetmkdirbuild&&cdbuildcmake.. &&make+----------------------
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文章参考参考,在此基础上对人脸识别和神经风格转换的内容做一个简述。人脸识别模型构建人脸识别仅仅用的表层特征做对比是远远不够的,这里用到的就是FaceNet的特征提取。由于FaceNet需要大量的数据以及长时间的训练,因此,遵循在应用深度学习设置中常见的实践,我们要加载其他人已经训练过的权值。哈哈哈哈哈哈,其实我也不知道怎么训练,模型是个啥样我都不知道,说白了就是我不会。网络信息:该网络使用96x9
- 跑通FaceNet人脸识别
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原创:杨其泓一、前言FaceNet是一个十分经典的人脸识别模型,并且具有较好的性能,但要实现使用自己的数据进行人脸识别,还需要对模型进行重新训练。本文将介绍跑通一个简单FaceNet的全部流程,以及踩坑记录。二、方案技术路线1.人脸检测:使用Dlib中预先训练的模型检测面部;2.人脸校准:使用Dlib的实时姿势估计与OpenCV的仿射变换来尝试使眼睛和下唇在每个图像上出现在相同位置;3.卷积网络:
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本文主要讲解自己对CenterLoss的一些理解,想要看原文的请戳这里AdiscriminativefeaturelearningapproachfordeepfacerecognitionbackgroundCenterLoss提出的主要目的是对FaceNet的改进,FaceNet使用的是tripleloss,该计算方法需要我们提前计算出三元组,计算量大不说,而且收敛很慢。所以CenterLos
- 基于facenet+faiss开发构建人脸识别系统
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facenet是一款非常经典的神经网络模型,它可以直接学习从人脸图像到欧几里德空间的映射(直接将人脸映射到欧几里得空间)。在欧几里德空间中,距离直接对应于人脸相似性的度量。一旦这个空间产生,使用标准技术,将FaceNet嵌入作为特征向量,就可以很容易地实现人脸识别、验证和聚类等任务。作者使用经过训练的深度卷积网络来直接优化嵌入本身,而不是像以前的深度学习方法那样使用中间瓶颈层。为了训练,作者使用了
- 基于arcFace+faiss开发构建人脸识别系统
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faiss
在上一篇博文《基于facenet+faiss开发构建人脸识别系统》中,我们实践了基于facenet和faiss的人脸识别系统开发,基于facenet后续提出来很多新的改进的网络模型,arcFace就是其中一款优秀的网络模型,本文的整体开发实现流程与前文相同,只是在深度学习模型节点上将facenet替换为了arcFace网络模型,整体流程示意图如下所示:整体的思路还是比较清晰明了的。接下来先简单回顾
- 人脸识别场景下Faiss大规模向量检测性能测试评估分析
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faiss
在前面的两篇博文中,主要是考虑基于之前以往的人脸识别项目经历结合最近使用到的faiss来构建更加高效的检索系统,感兴趣的话可以自行移步阅读即可:《基于facenet+faiss开发构建人脸识别系统》Facenet算法的优点:高准确率:Facenet模型在人脸识别和人脸验证任务上取得了非常出色的准确率,甚至在大规模人脸识别数据集上也表现优异。基于嵌入向量的表示:Facenet将人脸图像转换为紧凑的嵌
- 人脸检测实战-insightface
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目录简介一、InsightFace介绍二、安装三、快速体验四、代码实战1、人脸检测2、人脸识别五、代码及示例图片链接简介目前github有非常多的人脸识别开源项目,下面列出几个常用的开源项目:1、deepface2、CompreFace3、face_recognition4、insightface5、facenet6、facenet-pytorch开源的人脸检测项目非常多,本文介绍一下insigh
- pytorch分类和回归:阿里天池宠物年龄预测
tony365
pytorchpytorch分类回归
文章目录dog年龄预测论文Deepexpectationofrealandapparentagefromasingleimagewithoutfaciallandmarks分类的损失函数1.多分类交叉熵损失函数:2.KLDivLoss:分布差异3.facenet三元组损失函数timmandtorchvisiontorchvision尝试一:分类模型,按年龄分为1-191个类别尝试二:回归模型尝试三
- 日更78
深度学习模型优化
亲属人脸识别问题,采用交叉验证的方法,来尝试提高识别的准确率和模型的准确性。下步改进可以改变模型的损失函数,以及与facenet做stacking也许有帮助。对于原子距离预测问题,先把基本的kernel弄明白,然后在这个baseline基础上进行改进。改进思路有,boost方法参数微调,增加特征数量。
- 吴恩达的人脸检测
热爱技术的小曹
tensorflow人工智能python
1.将人脸图像编码为128位的向量1.1-使用卷积网络来进行编码系统构建一个编码,对该编码的元素进行比较,FaceNet模型需要大量的数据和长时间的训练#获取模型FRmodel=faceRecoModel(input_shape=(3,96,96))#打印模型的总参数数量print(“参数数量:”+str(FRmodel.count_params()))1.2.计算两个编码以及阈值之间的误差13.
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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