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- 【文献阅读笔记】无监督异常检测遇到噪声数据:STKD
迎着黎明那道光
文献阅读笔记视觉异常检测笔记异常检测视觉检测深度学习
2022ICIP领域:异常检测目标:图像输入数据文章目录1、什么是噪声数据2、解决的措施3、模型4、方法5、消融实验6、引用7、想法1、什么是噪声数据在无监督异常检测设置中,用于训练的数据均是正常图片,但由于缺陷可能是细微的,因种种原因可能无法保障用于训练的数据集内均是正常图像,有可能混有异常图像。如果仍然按照原有的假设进行异常检测,将会影响检测性能。2、解决的措施通过迭代执行异常检测步骤和训练步
- 第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)+ pytorch学习(Resnet代码实现)
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笔记pytorch学习人工智能python深度学习机器学习
第二十九周:文献阅读笔记(ResMLP)摘要Abstract1.ResMLP1.1文献摘要1.2文献引言1.3ResMLP方法1.3.1整体流程1.3.2残差多感知机层1.4实验1.4.1数据集1.4.2超参数设置1.4.3主要结果1.4.4监督设置1.4.5自监督设置1.4.5知识蒸馏设置1.5ResMLP的创新点2.pytorch学习(ResNet代码实现)2.1数据集2.2文件结构2.3下载
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笔记学习pytorch深度学习人工智能python
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第二十七周:文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet(密集连接网络)是一种深度学习神经网络架构,由KaimingHe等人在2017年提出。相较于传统的卷积神经网
- 第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+ pytorch学习
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笔记pytorch学习
第二十九周:文献阅读笔记(DenseNet)+pytorch学习摘要Abstract1、DenseNet文献阅读1.1文献摘要1.2文献引言1.3DenseNets网络1.3.1残差网络1.3.2密集连接1.3.3实施细节1.4实验1.4.1数据集1.4.1.1CIFAR1.4.1.2SVHN1.4.2模型训练1.4.3CIFAR和SVHN的分类结果1.4.4ImageNet上的分类结果1.5总结
- 跨文化能力研究的深化与西方范式面临的质疑
叶小静Stamy
2019-03-083月文献阅读笔记07-《跨文化能力研究》时间:1990-1999机构成立:①国际跨文化研究院1997②国际语言与跨文化交际学会1999③中国跨文化交际学会1995研究主题:文化价值观、文化适应、跨文化能力、跨文化关系、文化认同、权力的不平等中国的主要研究成果:①林大津:跨文化能力包括得体、有效性和正当(属于道德范畴)②贾玉新:跨文化能力由基本的交际能力系统、情感和关系能力系统、
- 儒家视角的跨文化能力理论
叶小静Stamy
2019-03-233月文献阅读笔记19-《跨文化能力研究》【研究者】X.S.Xiao&G.M.Chen【观点】西方文化以自我为中心,在评价交际能力时强调对过程的控制以及预定目标的实现。然而,这种视角并不适合以人际关系为中心的中国儒家文化。在儒家文化看来,一个人的交际能力并不在于能都控制交流过程与实现个人目标,而在于能否以德行感化他人,不断提升自我人格。
- 微生物群落 文献阅读笔记
芜穀杂粱
PatternsandProcessesofMicrobialCommunityAssembly壹微生物群落组装过程的统一理论一、群落理论的框架1.Diversification2.Selection3.Dispersal4.Drift二、微生物群落组装的需要什么样的理论?1.和一般群落理论一致2.同时注重微生物特有的特性Aunifiedconceptualframeworkofmicrobial
- 自动驾驶感知-预测-决策-规划-控制学习(3):感知方向文献阅读笔记
棉花糖永远滴神
自动驾驶学习笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、文章主题二、摘要阅读1.名词理解①点云是什么?②二维图像分割器③轻量化卷积网络提取特征④单模态表达和多模态特征融合的区别⑤基于ROS的多传感器融合感知⑥TensorRT工具2.总结摘要三、绪论解析1.首先分析了车道线检测方面有三类工作2.又分析了三维目标检测研究的三类工作3.综述各章节内容四、硬件与软件设计1.总体方案
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多传感器融合导航论文积累知识点总结因子图一致因子图文献阅读笔记[IF18.6]知识点总结因子图FactorGraph是概率图的一种,是对函数因子分解的表示图,一般内含两种节点,变量节点和函数节点。因子图存在着:两类节点:变量节点和对应的函数节点变量节点所代表的变量是函数节点的自变量。同类节点之间没有边直接相连。一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值,使得整个概率图模型中的变量
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第二十五周:文献阅读笔记(swintransformer)摘要Abstract1.swintransformer文献笔记1.1.文献摘要1.2.引言1.3.SwinTransformer原理1.3.1.整体架构1.3.2.PatchMerging1.3.3.VIT中的PatchProjection1.3.4.基于滑动窗口的自注意力1.非重叠窗口中的自注意力2.连续块中的移动窗口分区3.移动窗口所存
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第二十四周:文献阅读笔记摘要Abstract1.文献阅读1.1文献题目1.2文献摘要1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead(全连接头)1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降(回顾)摘要VIT是一种基于Transformer模型的视觉处理方法。传统上,卷积神经网络(CNN)在计算
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2022IEEETRANSACTIONSONMULTIMEDIA领域:异常检测目标:图像输入数据文章目录1、模型2、方法2.1、randommasking2.2、restorationnetwork2.3、损失函数2.4、推理时的渐进细化3、实验4、引用5、想法1、模型训练:每个图像实时生成随机的掩码,然后将掩码输入到具有两个预测头的条件自动编码器,一个用于重建图像,一个用于重建掩码。通过随机掩码
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如果觉得这篇文章对您有所启发,欢迎关注我的公众号,我会尽可能积极和大家交流,谢谢。最近研究了一段时间的目标检测问题,将阅读的一些文献资料总结如下:1、使用增强2DPCA和ML算法估计的目标追踪(Objecttrackingusingincremental2DPCAlearningandMLestimation)(英文,期刊,2008,EI检索)这篇文章的最大作用就是帮我们找到了增强型2DPCA(双
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文章目录导读相关关键词及其英文描述记录深度异常检测模型Superviseddeepanomalydetection有监督深度异常检测Semi-Superviseddeepanomalydetection半监督深度异常检测Hybriddeepanomalydetection混合深度异常检测One-classneuralnetworkforanomalydetection用于异常检测的一类神经网络Un
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迎着黎明那道光
视觉异常检测文献阅读笔记笔记视觉检测深度学习
文章目录1、模型2、训练3、推理4、实验结果消融实验一类新奇检测5、代码6、想法2023CVPR领域:异常检测目标:图像输入数据1、模型模块:特征提取器、特征适配器、异常特征生成器、鉴别器模块功能构成特征提取器提取局部特征预训练网络的不同层特征适配器将预训练的特征转移到目标域一层的全连接层异常特征生成器生成异常样本向特征空间添加高斯噪声鉴别器鉴别出正常和异常两层的多层感知机2、训练训练过程:正常样
- 【文献阅读笔记】路径损耗模型公式
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信道的路径损耗信道的路径损耗是信道路径损耗真值的分贝数。信道路径损耗真值为发射功率与接收功率之比。信道的路径增益信道的路径增益分贝数时路径损耗的分贝值的负数。通常是负数路径损耗的模型公式Pr=Pt*K*(d0/d)^r其中:Pr是接收功率Pt是发射功率K是依赖于天线特性和平均信道损耗的常系数d0是天线的参考距离d是实际距离r是路径损耗指数K<1,取为d0处的自由空间路径损耗瑞利信道和莱斯信道在实际
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迎着黎明那道光
文献阅读笔记视觉异常检测笔记视觉检测深度学习
文章目录1、GANomaly:Semi-SupervisedAnomalyDetectionviaAdversarialTraining模型主要创新2、Skip-GANomaly:SkipConnectedandAdversariallyTrainedEncoder-DecoderAnomalyDetection模型主要创新点3、Industrialsurfacedefectdetectionan
- 【文献阅读笔记】Knowledge-enhanced Visual-Language Pre-training on Chest Radiology Images
Cpdr
论文阅读_副本笔记论文阅读论文笔记
文章目录摘要1.介绍2.相关工作2.1.视觉语言的预训练模型2.2.医学的命名实体识别模型2.3.医学知识增强模型3.方法3.1.算法概述3.2.问题场景3.3.知识编码器3.4.实体提取(Entityextraction)3.5.知识引导的视觉表征学习4.实验4.1.特定领域的知识(Domain-specificKnowledge)4.2.数据集4.2.1.预训练的数据集4.2.2.用于下游评估
- G.M.Chen & W.J. Starosta 的综合的跨文化交际能力模型
叶小静Stamy
2019-03-123月文献阅读笔记10-《跨文化能力研究》定义:跨文化交际能力是交际者在特定的情境中商讨文化意义、辨析文化身份,有效得体地进行交际的能力,由情感、认知和行为过程三个不断发展和完善的过程构成。关键概念:①情感过程指跨文化交际敏感性的发展,即特定情形中个人情绪或感受的变化,包括:自我概念、开明度、中立态度和社交从容。②认知过程即跨文化的意识发展,包括自我意识和文化意识的发展。③行为过
- 自动驾驶4D毫米波雷达文献综述
风靡晚
自动驾驶人工智能机器学习信息与通信信号处理算法
文献阅读笔记:《4DMillimeter-WaveRadarinAutonomousDriving:ASurvey》4D毫米波(mmWave)雷达,能够测量目标的距离、方位角、高度和速度,已经在自动驾驶领域引起了相当大的兴趣。这归因于它在极端环境下的鲁棒性,以及出色的速度和高度测量能力。4D毫米波雷达不仅是毫米波雷达的改进版本,而且还引入了许多重要的研究课题。4D毫米波雷达的原始数据大小比传统雷达
- (论文阅读34-39)理解CNN
朽月初二
论文阅读cnn人工智能笔记学习神经网络深度学习
34.文献阅读笔记简介题目Understandingimagerepresentationsbymeasuringtheirequivarianceandequivalence作者KarelLenc,AndreaVedaldi,CVPR,2015.原文链接http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Lenc_Un
- (论文阅读51-57)图像描述3 53
朽月初二
论文阅读人工智能笔记学习
51.文献阅读笔记(KNN)简介题目ExploringNearestNeighborApproachesforImageCaptioning作者JacobDevlin,SaurabhGupta,RossGirshick,MargaretMitchell,C.LawrenceZitnick,arXiv:1505.04467原文链接http://arxiv.org/pdf/1505.04467.pdf
- (论文阅读46-50)图像描述2
朽月初二
论文阅读计算机视觉笔记学习
46.文献阅读笔记简介题目LearningaRecurrentVisualRepresentationforImageCaptionGeneration作者XinleiChen,C.LawrenceZitnick,arXiv:1411.5654.原文链接http://www.cs.cmu.edu/~xinleic/papers/cvpr15_rnn.pdf关键词2014年rnn图像特征和文本特征相
- (论文阅读40-45)图像描述1
朽月初二
论文阅读计算机视觉笔记学习cnn
40.文献阅读笔记(m-RNN)简介题目ExplainImageswithMultimodalRecurrentNeuralNetworks作者JunhuaMao,WeiXu,YiYang,JiangWang,AlanL.Yuille,arXiv:1410.1090原文链接http://arxiv.org/pdf/1410.1090.pdf关键词m-RNN、multimodal研究问题研究问题:解
- (论文阅读31/100)Stacked hourglass networks for human pose estimation
朽月初二
论文阅读计算机视觉笔记学习
31.文献阅读笔记简介题目Stackedhourglassnetworksforhumanposeestimation作者AlejandroNewell,KaiyuYang,andJiaDeng,ECCV,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf关键词HumanPoseEstimation研究问题CNN运用于HumanPoseEstimation,
- (论文阅读32/100)Flowing convnets for human pose estimation in videos
朽月初二
论文阅读
32.文献阅读笔记简介题目Flowingconvnetsforhumanposeestimationinvideos作者TomasPfister,JamesCharles,andAndrewZisserman,ICCV,2015.原文链接https://arxiv.org/pdf/1506.02897.pdf关键词HumanPoseEstimationinVideos研究问题视频中的人体姿态估计研
- (论文阅读30/100)Convolutional Pose Machines
朽月初二
论文阅读计算机视觉笔记学习
30.文献阅读笔记CPMs简介题目ConvolutionalPoseMachines作者Shih-EnWei,VarunRamakrishna,TakeoKanade,andYaserSheikh,CVPR,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1602.00134.pdf关键词ConvolutionalPoseMachines(CPMs)、articulatedposee
- (论文阅读28/100 人体姿态估计)Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
朽月初二
论文阅读计算机视觉人工智能
28.文献阅读笔记简介题目RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields作者ZheCao,TomasSimon,Shih-EnWei,andYaserSheikh,CVPR,2017.原文链接arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf【人体姿态估计2】Real-timeMulti-person2dposeesti
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。