- 异常GPT:使用LVLMs检测工业异常
DUT_LYH
gpt人工智能算法
AnomalyGPT:利用LVLMs进行工业异常检测摘要本文介绍了一种名为AnomalyGPT的新型工业异常检测方法,该方法基于大型视觉语言模型(LVLMs)。AnomalyGPT能够检测并定位图像中的异常,无需手动设置阈值。此外,AnomalyGPT还可以提供与图像相关的详细信息,以交互方式与用户进行交流。本文详细阐述了AnomalyGPT的模型架构、解码器、提示学习器以及异常模拟方法,并在Vi
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- 基于matlab的相关模板图像匹配技术
简单光学
MATLABmatlab图像匹配相关模板匹配缺陷识别
一理论基础基于相关的模板匹配技术可直接⽤于在⼀幅图像中寻找某种⼦图像模式。图像相关的基本概念是:对于⼤⼩为M×N的图像f(x,y)和⼤⼩为J×K的⼦图像模式w(x,y),f与w的相关可表示为:c(x,y)=∑s=0K∑t=0Jw(s,t)f(x+s,y+t)c\left(x,y\right)=\sum\limits_{s=0}^{K}{\sum\limits_{t=0}^{J}{w\left(s,
- 目标检测教程视频指南大全
魔鬼面具
目标检测音视频人工智能
魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型,小白初学者必看!)还在迷茫深度学习中的改进实验应该从哪里开始改起的同学,一定要进来看看了!用自身经验给你推荐实验顺序!探究深度学习中预训练权重对改进和精度的影响!什么?你说你不会画模型结构图?行吧,那你进来看看吧,手把手教你画YAML结构图!探究深度学习中训练中的可
- opencv案例实战:表格修复
艾醒(AiXing-w)
零基础上手计算机视觉项目opencv人工智能计算机视觉
OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中,有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题,通过OpenCV中的形态学变换(morphologyEx)实现对于表格的修复。案例假设我们这里有一张表,可以看到第二行和第二列的表格有些缺少,我们的任务是将这些表格补全。
- 如何用 Canvas 实现 PS 的液化功能
最近在做业务需求时,需要实现对图片的液化功能,类似于美图秀秀的瘦脸功能。这已经不仅是图片缩放、拖动、剪裁这类对图片整体的操作了,而是需要对图片的像素进行一系列的计算和修改,那么该怎么实现这个功能呢?基础知识在进入正题之前,我们先来了解一些数字图像处理和Canvas的基础知识。图像处理里的像素是什么现实世界中,人眼直接看到的图像或者在相机中拍摄到的影像,这类图片的最大特点是图像相关的物理量变化是连续
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
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- 缓存位图
鹿小纯0831
注意:对于大多数情况,我们建议您使用Glide库来获取,解码和显示应用中的位图。Glide在处理与在Android上使用位图和其他图像相关的这些和其他任务时,大部分复杂性都是抽象的。有关使用和下载Glide的信息,请访问GitHub上的Glide存储库。将单个位图加载到用户界面(UI)中非常简单,但是如果需要一次加载更多的图像,事情会变得更加复杂。在许多情况下(例如使用ListView,GridV
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记人工智能深度学习深度学习tensorflow人工智能
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- 【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇:TensorFlow介绍和基本操作(代码文档已分享)
程序员一诺
python笔记深度学习人工智能深度学习tensorflow人工智能
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- 算法大览:24美赛深度总结与代码分享
小Z的科研日常
数学建模python
为协助参与美赛的同仁,本期我们特别对一系列相关算法进行深度总结。内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题,其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后,祝大家取得好成绩!PS:关注公众号[小Z的科研日常],阅读号内原文免费获取[相关代码]。数据降维降维|基于PCA算法降维|基于KPCA算法【数据+代码】Lasso特征选择离散和连续数据的降维方
- 初学者在Python中的基本图像处理库 - OpenCV和imutils
小北的北
python图像处理opencv开发语言人工智能
处理图像处理和操作的最常用的库之一是Python的OpenCV。对于图像分类、目标检测或光学字符识别,在人工智能领域与图像相关的任何工作大多数时候都需要某种形式的图像处理和操作。在本教程中,我们将专注于OpenCV的一些基本功能。这些功能基础且有时非常有用。我们将通过示例学习它们。在开始之前,这是我们今天将要使用的库。importcv2importmatplotlib.pyplotasplt我们将
- python xy坐标轴刻度一致_Python在xy坐标系上绘制多幅图像
徐晨松
pythonxy坐标轴刻度一致
给定一组图像,以及与每个图像相关联的(x,y)坐标,我想为这组图像创建一个“合成”图,每个都在它的(x,y)坐标处。在例如,给定以下集合,其中列表中的每个项都是(x,y,image)元组:images=[(0,0,'image1.jpg'),(0,1,'image2.jpg'),(1,0,'image3.jpg)]我想创建一个绘图,其中与image1.jpg对应的图像在坐标(0,0)处的x-y图上
- 【音视频原理】图像相关概念 ② ( 帧率 | 常见帧率标准 | 码率 | 码率单位 )
韩曙亮
音视频原理音视频帧率码率fpsMbps帧率标准图像
文章目录一、帧率1、帧率简介2、常见帧率标准3、帧率=刷新率二、码率1、码率简介2、码率单位一、帧率1、帧率简介帧率FrameRate,帧指的是是画面帧,帧率是画面帧的速率;帧率的单位是FPS,FramesPerSecond,是每秒钟的画面帧个数;帧率是动画/电影/游戏的每秒钟的画面数,用于测量视频的信息数量;帧率越高,视频信息数量越多;帧率与流畅度相关,帧率越高,流畅度越高,需要的设备性能越高;
- 【音视频原理】图像相关概念 ③ ( RGB 色彩简介 | RGB 排列 | YUV 色彩简介 | YUV 编码好处 )
韩曙亮
音视频原理音视频图像RGBYUV颜色通道灰度值色度
文章目录一、RGB色彩1、RGB色彩简介2、RGB排列二、YUV色彩1、YUV色彩简介2、YUV编码好处一、RGB色彩1、RGB色彩简介RGB是计算机中的颜色编码方法,红(R)/绿(G)/蓝(B)三个颜色通道可以设置不同的值,每个通道的颜色值都可以取值0~255,这样三个通道叠加,可以表示出2563=16777216256^3=167772162563=16777216种颜色值;红(R)/绿(G)
- 多模态Multimodal医学图像相关论文
哥廷根数学学派
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Survey[arXiv2022]VisualAttentionMethodsinDeepLearning:AnIn-DepthSurvey[pdf][arXiv2022]Vision+X:ASurveyonMultimodalLearningintheLightofData[pdf][arXiv2023]VisionLanguageModelsforVisionTasks:ASurvey[pdf
- 【python】15.图像和办公文档处理
九五一
python随心记python计算机视觉人工智能
图像和办公文档处理用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中,Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块,但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。操作图像计算机图像相关知识颜色。如果你有使用颜料画画的经历,那么一定知道混合红、黄、蓝三种颜料可以得到其他的颜色,事实上这三种颜色就是被我们称为美术三原色的东西,它们是不能再分解的基本颜色。在计算机中,我们可以将红、绿
- DICOM体位信息说明
优视魔方
医学影像基础经验分享
DICOM数据方向DICOM中定义了一个以病人为基础的坐标系①,该坐标系是笛卡尔空间直角坐标系。DICOM中的跟图像相关的字段为:[0010,2210](AnatomicalOrientationType)=BIPED二足动物(默认)=QADRUPED四足动物以人举例,标准定义的方向是+X右肩膀到左肩膀+Y前胸到后背+Z足到头由此可知,该坐标系是右手坐标系。[7FE0,0010](PixelDat
- 10X空间转录组Visium || 空间位置校准
周运来就是我
SpaceRanger10X公司提供两款空间转录组软件,和单细胞对应的软件很相似,最大区别在于增加了空间信息的可视化。那么,如何将空间信息准确定位以及如何将基因表达量准确mapping到空间信息中呢?SpaceRanger结合LoupeBrowser?给出了一套解决方案。成像算法SpaceRanger依靠图像处理算法来解决与玻片(slide)图像相关的两个关键问题:确定组织位置校准基准点需要组织检
- 【深度学习】从0到完整项目第1篇:深度学习第一个案例(代码文档已分享)
程序员一诺
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- 史上最全AP、mAP通用代码实现(即插即用-基于yolo模型)
tangjunjun-owen
目标检测YOLOmap指标通用模块基于yolov5模型应用目标检测
提示:通用map指标框架代码介绍,并基于yolo模型应用map指标计算代码解读文章目录前言一、map模块整体认识二、map计算应用代码解读三、通用map计算指标代码解读四、基于yolov5使用通用map计算指标代码解读1、通用map指标计算模块整体结构说明2、参数构建3、数据准备4、模型初始化5、map指标计算函数(computer_main)代码解读①、获得图像相关路径及指标计算函数初始化②、获
- 1、aigc图像相关
爱补鱼的猫猫
AigcAIGC
aigc图像相关一、Diffusionwebui在autodl上部署一些问题二、lora和kohyass(1)角色模型(2)风格模型(3)dreambooth(4)模型合并(5)Lora加Adetail其他三、sdapi四、ai视频模型五、换脸六、voice2face七、clash代理八、3090、cuda和tensorflow1.x八、Nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN、Anaconda
- 文本生成精准图像字幕,谷歌等开源PixelLLM
RPA中国
机器人
传统的大语言模型可以描述、回答与图像相关的问题,甚至进行复杂的图像推理。但使用大型语言模型进行文本定位,或用图像指代准确坐标却不太行。为了进行该技术的探索,谷歌和加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了像素对齐大语言模型——PixelLLM。PixelLLM可以将图像位置信息作为输入或输出。当将位置作为输入时,模型可以根据位置生成与指定对象或区域相关的描述文本。当生成位置作为输出时,模型可以为每个输出
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- 图片搜索/图片相似度计算学习笔记(2019-12-20-v1)
李日新
今天下午抽空补充学习了一下图片相似度计算的原理和技术,主要用于以图搜图的应用场景。这里简短的总结一下。后续可能会继续更新补充。一、图片搜索问题的基本步骤与原理(1)把1幅图像经过特征提取技术量化成一组高维向量(如2048维)(2)通过大规模向量搜索引擎支持大规模图像搜索(3)识别出图像相关信息(4)继续做一些细粒度的图像识别与分析,检索出相似的图片进行推荐。二、图片搜索问题的分类(1)根据文字
- 图像相关知识点及属性介绍
图灵追慕者
计算机视觉图像信息图像属性工业相机
图像常用属性指标图像的常用属性指标有以下几个:分辨率分辨率是指图像中可以显示的水平和垂直像素数。较高的分辨率意味着图像具有更多的细节和更高的清晰度。常用单位有像素(px)或者万像素(MP)。色彩深度色彩深度是指图像中每个像素可以表示的不同颜色数量。它决定了图像的颜色范围和细节。常用的色彩深度包括8位(256种颜色)、16位(65536种颜色)和24位(16777216种颜色)等。像素密度像素密度是
- Python OpenCV获取视频
有理叔
PythonPythonOpenCV
之前有文章,使用Android平台的OpenCV接入了视频,控制的目标是手机的摄像头,这是OpenCV的好处,使用OpenCV可以使用跨平台的接口实现相同的功能,减少了平台间移植的困难。正如本文后面,将使用类似的接口,从笔记本的摄像头获取视频,所以,尝试本文代码需要有一台有摄像头的电脑。不过,需要说明的的是,OpenCV的强项在于图像相关的处理,而不是视频的编解码,所以,不要使用OpenCV做多余
- 图像融合——现有比较火的网络
Keep forward upup
图像图像处理
在深度学习中,用于图像融合的详细网络(深度神经网络)通常是为了学习如何结合来自多个源的信息以生成一个单一、增强的输出图像。这些网络可以基于不同的架构设计,下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型:卷积神经网络(CNNs):常用于图像相关任务,因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。用于图像融合时,CNN可以设计成多输入网络,分别处理不同的图像源,然后在某一层或多层融合这些特征。生成对抗
- 3.PyTorch——常用神经网络层
沉住气CD
PyTorch神经网络人工智能深度学习pytorch
importnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchastfromPILimportImagefromtorchvision.transformsimportToTensor,ToPILImaget.__version__'2.1.1'3.1图像相关层图像相关层主要包括卷积层(Conv)、池化层(Pool)等,这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc