- 【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
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen