- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉目标检测人工智能3d目标跟踪
整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比,脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差,目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中,我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时:通才模型和基准数据集近年来,利用不同传感器模态(如RG
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉论文笔记目标跟踪ECCVMamba状态空间模型人工智能
MambaIR:状态空间模型图像恢复的简单基线近年来,图像恢复技术取得了长足的进步,这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展,如CNN和Transformers。然而,现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境,阻碍了它们在实践中的应用。最近,选择性结构化状态空间模型,特别是改进的Mamba模型,在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力,为解决上述困境提供了一条途径。然而,
- Object Tracking
ZoneIan
计算机视觉人工智能
目录ECCV2022ECCV2020ICCV2023CVPR2023CVPR2022ECCV20221.(MOT、指标)MOTCOM:TheMulti-ObjectTrackingDatasetComplexityMetric2.(鱼数据集、声呐视频、MOT)TheCaltechFishCountingDataset:ABenchmarkforMultiple-ObjectTrackingandC
- ESRGAN:基于GAN的增强超分辨率方法(附代码解析)
PaperWeekly
作者丨左育莘学校丨西安电子科技大学研究方向丨计算机视觉之前看的文章里有提到GAN在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,所以也是看了一些结合GAN的图像修复工作。ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks发表于ECCV2018的Workshops,作者在SRGAN的基础上进行了改进,包括改进网络的结构、判决器的判
- 论文鉴赏:孙等人采用基于MR(Manifoldranking,流行排序)的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图,然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。
神笔馬良
mr计算机视觉人工智能
问题描述:孙等人采用基于MR(Manifoldranking,流行排序)的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图,然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。请问这句话中的流行排序是什么,原理是什么,干什么用的。显著图是什么结果,可以用来干什么?问题解答:"流行排序"(ManifoldRanking,简称MR)是一种用于图像处理和计算机视觉中的视觉显著性检测方法。它基于图
- ESRGAN:基于GAN的增强超分辨率方法(附代码解析)
无止境x
SuperResolution(超分辨)ESRGAN
之前看的文章里有提到GAN在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,所以也是看了一些结合GAN的图像修复工作。ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks发表于ECCV2018的Workshops,作者在SRGAN的基础上进行了改进,包括改进网络的结构、判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络。
- 时序动作定位|使用 ‘注意力机制’ 的弱监督时序动作定位顶会论文理解笔记(Weakly-Supervised Temporal Action Localization)
六个核桃Lu
视频动作定位深度学习人工智能神经网络机器学习计算机视觉
目录WeaklySupervisedActionLocalizationbySparseTemporalPoolingNetwork(CVPR2018)W-TALC:Weakly-supervisedTemporalActivityLocalizationandClassification(ECCV2018)
- ECCV 2022 | 基于数据转移的细粒度场景图生成
PaperWeekly
机器学习人工智能深度学习计算机视觉神经网络
©作者|张傲单位|新加坡国立大学研究方向|多模态学习宣传一下我们在ECCV2022Oral(2accept,1weakaccept)的论文“Fine-GrainedSceneGraphGenerationwithDataTransfer”!本回答主要内容包括对于SceneGraph现有问题的介绍(标题里的精神内耗),我们的方法。最后是关于场景图生成(SGG)领域的一些感受。论文链接:https:/
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- CVPR 2023 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval
万年枝
论文合集人工智能
文章目录背景摘要介绍贡献方法1.提示生成2.图像提示特征融合3.目标发现和检索训练推理结果展望相关IDOL|ECCV2022OFA作者:大连理工大学信息与通信工程学院,字节跳动,香港大学,鹏城实验室论文:https://arxiv.org/pdf/2303.17225.pdf代码在https://github.com/MasterBin-IIAU/UNINEXT中文名称:将统一实例感知任务作为目标
- 实现稳定的联合显著性检测和联合目标分割
umbrellazg
算法python
1TitleTowardStableCo-SaliencyDetectionandObjectCo-Segmentation(BoLi;LvTang;SenyunKuang;MofeiSong;ShouhongDing)【IEEETransactionsonImageProcessing2022】2ConclusionThispaperpresentanovelmodelforsimultaneo
- 2024年显著性检测论文及代码汇总(1)
学不动了躺叭
深度学习目标检测计算机视觉
ACMMMDistortion-awareTransformerin360°SalientObjectDetectioncodeAbstacrt:现有的方法无法处理二维等矩投影引起的畸变。本文提出了一个基于Transformer的模型,即DATFormer。首先,引入两个畸变自适应模块。其一是畸变映射模块,预处理全局畸变特征;其二是畸变自适应注意力块,减少多尺度特征的局部畸变。然后,为利用360°
- ECCV2022 Oral | MaskCLIP
FightingCV
ECCV2022Oral|MaskCLIP【写在前面】对比语言图像预训练(CLIP)在开放词汇零样本图像识别方面取得了显着突破。许多最近的研究利用预训练的CLIP模型进行图像级分类和操作。在本文中,作者希望检验CLIP在像素级密集预测方面的内在潜力,特别是在语义分割方面。为此,作者通过最少的修改展示了MaskCLIP在没有注释和微调的情况下,在跨各种数据集的开放概念上产生了令人信服的分割结果。通过
- DDBNet:Anchor-free新训练方法,边粒度IoU计算以及更准确的正负样本 | ECCV 2020
VincentTeddy
论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet,该算法对预测框进行更准确地评估,包括正负样本以及IoU的判断。DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块,分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题。从实验来看,DDBNet达到了SOTA,整篇论文可圈可点,但里面的细节还需要等源码公开才知道 来源:晓飞的算法工程笔记
- 【论文阅读笔记】Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation
咔叽布吉
论文阅读学习论文阅读笔记transformer
1.介绍Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentationSwin-Unet:用于医学图像分割的类Unet纯Transformer2022年发表在ComputerVision–ECCV2022WorkshopsPaperCode2.摘要在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)在医学图像分析方面取得了里程碑式的成就。特别是基于U型
- ECCV 2022 超分辨率(super-resolution)方向上接收论文总结(持续更新)
yyywxk
ECCV2022除了著名的CVPR、ICCV,ECCV(欧洲计算机视觉国际会议)也是计算机视觉三大国际顶级会议之一,每两年召开一次。本届ECCV2022将在10月23日-27日的以色列特拉维夫(Tel-Aviv)举行,采取线下和线上混合形式召开[1]。而本届会议论文录用率不足20%。现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下,遗漏之处还请大家斧正。图像超分CADyQ:Content-AwareDynam
- ICCV2023 | Vision Meets Drones: A Challenge
我爱计算机视觉
VisionMeetsDrones:AChallenge无人机视觉挑战赛AfterECCV-VisDrone2018,ICCV-VisDrone2019,ECCV-VisDrone2020,ICCV-VisDrone2021,andPRCV-VisDrone2022,VisDroneChallengewillbeheldontheICCV2023workshop“VisionMeetsDrones
- 最火的AI技术之NeRF三维重建
工头阿乐
计算机视觉人工智能
三维重建文章目录三维重建前言一、什么是NeRF二、NeRF有哪些应用前言要说这两年哪个AI技术最火爆,NeRF绝对是其中最火爆的技术之一,随意截取了计算机视觉在哔哩哔哩发布的NeRF部分应用,可谓应用广泛,前景无限美好。一、什么是NeRFNeRF(NeuralRadianceFields)是最早在2020年ECCV会议上的BestPaper,其将隐式表达推上了一个新的高度,仅用2D的posedim
- 华科提出首个用于伪装实例分割的一阶段框架OSFormer
FightingCV
本篇分享ECCV2022论文『OSFormer:One-StageCamouflagedInstanceSegmentationwithTransformers』,华科Ð提出首个用于伪装实例分割的一阶段Transformer的框架OSFormer!代码已开源!详细信息如下:论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.02255[1]代码地址:https://github.
- 2022-ECCV-Hierarchical Contrastive Inconsistency Learning for Deepfake Video Detection
二苏旧局吖
人工智能计算机视觉
一、研究背景1.真实视频和伪造视频的面部动作规律不同,二者的时序信息不一致性可以作为识别深度伪造的有效线索。2.现有的方法倾向于施加二分类监督,限制了模型只能关注类别层面的差异。3.存在只有某一部分被篡改的视频。4.现有伪造手段比较成熟,在单张图片上难以找到伪造痕迹。二、研究动机时间不一致性揭示了真实视频和伪造视频之间不一致的面部动作,因此应该通过比较来挖掘。三、研究目标1.进行局部和全局对比。2
- 2022-ECCV-Explaining Deepfake Detection by Analysing Image Matching
二苏旧局吖
人工智能
一、研究背景1.大量工作将深度伪造检测作为一个二分类任务并取得了良好的性能。2.理解模型如何在二分类标签的监督下学习伪造相关特征仍难是个艰巨的任务。3.视觉概念:具有语义的人脸区域,如嘴、鼻子、眼睛。二、研究目标1.验证假设,并从图像匹配的角度评估视觉概念的关系,以此解释检测模型的预测结果。2.解释深度伪造检测模型如何在二分类标签的监督下学习伪影特征。3.习得更好的检测模型,提高在压缩视频上的伪造
- 实时语义分割模型ICNet(ECCV 2018)解析
00000cj
Real-timesegmentation深度学习人工智能
paper:ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesprojectpage:ICNetforReal-TimeSemanticSegmentationonHigh-ResolutionImagesofficialimplementation:https://github.com/hszhao/ICNetthird-pa
- 语义分割无监督、半监督学习
Valar_Morghulis
InstanceAdaptiveSelf-TrainingforUnsupervisedDomainAdaptation(ECCV2020)https://arxiv.org/abs/2008.12197标记的训练数据和未标记的测试数据之间的差异是当前深度学习模型面临的一个重大挑战。无监督域适应(UDA)试图解决这一问题。最近的研究表明,自我训练是一种有效的方法。然而,现有的方法很难平衡可伸缩性和
- 静态背景下运动目标检测 matlab_干货 | 视频显著性目标检测(文末附有完整源码)...
weixin_39747049
静态背景下运动目标检测matlab
显著性检测近年来引起了广泛的研究兴趣。这种日益流行的原因在于在各种视觉任务(如图像分割、目标检测、视频摘要和压缩等)中有效地使用了这些模型。显著性模型大致可分为两类:人眼注视预测和显著目标检测。根据输入类型,可进一步分为静态显著性模型和动态显著性模型。背景将CNN应用于视频显著性的第一个问题是缺乏足够大、标记密集的视频训练数据。据我所知,CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于大规模标注图像
- raft2020年更新_ECCV2020最佳论文解读之递归全对场变换(RAFT)光流计算模型
weixin_39788131
raft2020年更新
计算机视觉三大国际顶级会议之一的ECCV2020已经召开。今年ECCV共收到有效投稿5025篇,是ECCV2018论文投稿数量的二倍还要多,接收论文1361篇,接收率为27%,相比上届会议下降了约5%。在接收论文中,oral论文数为104篇,占有效投稿总数的2%,spotlight论文数目为161篇,占比约3%。其中,最佳论文奖由普林斯顿大学ZacharyTeed和JiaDeng摘得,论文题名为R
- 论文解读:CBAM: Convolutional Block Attention Module--ECCV2018
jscdw
摘要:作者提出一个ConvolutionalBlockAttentionModule(CBAM)。给定一个特征图,作者的模块可从两个维度(通道和空间)按顺序地推出注意力图,然后将注意力图与输入的特征图进行点积,从而可以自适应地提炼特征。因为CBAM是个轻量级的通用模块,所有它可以整合到任何CNN框架中,并且计算成本几乎不变。QQ截图20190610123827.png1.Introduction为
- 四元傅里叶显著性图-四元数-Matlab编程
zxchz
四元数四元傅里叶变换Matlab
3.基于四元傅里叶变换的显著性检测(Spatio-temporalSaliencyDetectionUsingPhaseSpectrumofQuaternionFourierTransform)定义t时刻的输入图像F(t)(t=1,2,...,T,T表示输入视频的总帧数),r(t)、g(t)、b(t)分别表示F(t)的红、绿、蓝三通道,则其独立的颜色通道R(红)G(绿)B(蓝)Y(黄)分别定义为:
- 图像分割实战-系列教程11:U2NET显著性检测实战3
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉人工智能语义分割图像分割unet
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战36、上采样操作与REBNCONVdef_upsample_like(src,tar):src=F.upsample(src,size=tar.shape[2:],mode='bilinear')
- 图像分割实战-系列教程10:U2NET显著性检测实战2
机器学习杨卓越
图像分割实战计算机视觉语义分割实例分割人工智能图像分割
图像分割实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传U2NET显著性检测实战1U2NET显著性检测实战2U2NET显著性检测实战35、残差Unet模块classRSU7(nn.Module):#UNet07DRES(nn.Module):def__init__(self,in_ch=3,mid_ch=12,out_ch=3
- BEVFormer | ECCV2022
HHHHGitttt
目标跟踪3d计算机视觉深度学习
转载自:万字长文理解纯视觉感知算法——BEVFormer-知乎BEVFormer的PipelineBackbone+Neck(ResNet-101-DCN+FPN)提取环视图像的多尺度特征;论文提出的Encoder模块(包括TemporalSelf-Attention模块和SpatialCross-Attention模块)完成环视图像特征向BEV特征的建模;类似DeformableDETR的Dec
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比