DrogoZhang
DrogoZhang

SLAM Global SfM

Global SfM

Combining two-view constraints for motion estimation V. M. Govindu. CVPR, 2001.

Lie-algebraic averaging for globally consistent motion estimation. V. M. Govindu. CVPR, 2004.

Robust rotation and translation estimation in multiview reconstruction. D. Martinec and T. Pajdla. CVPR, 2007.

Non-sequential structure from motion. O. Enqvist, F. Kahl, and C. Olsson. ICCV OMNIVIS Workshops 2011.

Global motion estimation from point matches. M. Arie-Nachimson, S. Z. Kovalsky, I. KemelmacherShlizerman, A. Singer, and R. Basri. 3DIMPVT 2012.

Global Fusion of Relative Motions for Robust, Accurate and Scalable Structure from Motion. P. Moulon, P. Monasse and R. Marlet. ICCV 2013.

A Global Linear Method for Camera Pose Registration. N. Jiang, Z. Cui, P. Tan. ICCV 2013.

Global Structure-from-Motion by Similarity Averaging. Z. Cui, P. Tan. ICCV 2015.

Linear Global Translation Estimation from Feature Tracks Z. Cui, N. Jiang, C. Tang, P. Tan, BMVC 2015.

你可能感兴趣的:(深度学习,神经网络)

  • Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书） 是Dream呀 pythonmysql开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • 深度学习环境配置——Anaconda安装 tyyhmtyyhm 深度学习环境配置深度学习人工智能
    目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
  • 深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系 时光旅人01号 深度学习pytorchopencv
    想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
  • FakeApp 技术浅析（一） 爱研究的小牛 AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能AIGC深度学习机器学习
    FakeApp是一款早期的深度伪造（Deepfake）工具，最初于2018年发布，用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新，但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器负责生成逼真的数据（如图像、视频
  • DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案 爱吃青菜的大力水手 人工智能自动化持续部署语言模型开源
    deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法，根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制，智能生成最优的生产排程方案，减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂，deepseek可根据订单需求和设备
  • 深度学习之目标检测的常用标注工具 铭瑾熙 人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
    1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
  • 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理rnn
    importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
  • DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清... 雪停时偶遇一叶春 流程图
    合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方”—
  • 【CUDA】Pytorch_Extensions joker D888 深度学习pytorchpythoncudac++深度学习
    【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例，展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
  • Transformer 模型架构 2401_89793006 热门话题transformer深度学习人工智能
    Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
  • 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】 code_stream #机器学习神经网络
    第1章绪论基本概念：介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点，如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状，以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能：旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
  • BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
    BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
  • 图像识别与应用 狂踹瘸子那条好脚 python
    图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力，在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色，成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络：图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型，其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
  • 大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！ AGI大模型学习 大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
    目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术，极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中，教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象，更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛，包括但不限于学生的
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式 IT修炼家 大模型部署大模型auto-gptqcuda
    目录1、auto-gptq是什么？2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。它的主要目标是通过量化技术（Quantization）将大型语言模型（LLM）等深度学习模型的大小和计算复
  • 【deepseek与chatGPT辩论】辩论题： “人工智能是否应当具备自主决策能力？” 海宁不掉头发 软件工程人工智能人工智能chatgptdeepseek
    探讨辩论题这个提案涉及创建一个精确的辩论题目，旨在测试deepseek的应答能力。创建辩论题目提议设计一个辩论题目以测试deepseek的应答能力。希望这个题目具有挑战性并能够测量其回应质量。好的，来一道适合深度学习的辩论题：辩论题：“人工智能是否应当具备自主决策能力？”这个话题涉及到人工智能的发展、伦理以及未来应用，可以从以下几个方面展开辩论：支持方：认为人工智能的自主决策能力能够加速科技进步，
  • 线性回归理论 狂踹瘸子那条好脚 python
    ###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。它的应用场景非常广泛，比如在房地产市场中，参观一个房子后，我们可以通过线性回归模型来估计房子的价格，从而决定出价。线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数，使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包
  • 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测python深度学习分类
    专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
  • muzero 算法原理 战神哥
    Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络，来提高它们的准确性，从而使得机器学到了如何玩游
  • LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
  • 深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来 人工智能专属驿站 人工智能
    深度应用场景：DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展，数据的价值已不再局限于简单的存储与处理，它们正变得更加智能与高效。DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗：精准诊断，拯救生命想象一下，医生们不再是唯一的诊断专家，而是与AI
  • 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别 知识鱼丸 深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
    深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理：AlexNet网络特点采用ReLU激活函数，使训练速度提升6倍采用dropout层，防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化，限制数据大小，防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
  • 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型 lozhyf 工作面试学习tensorflow人工智能python
    一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题，它在很多实际场景中都有广泛的应用，比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安
  • 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用 Echo_Wish 人工智能前沿技术深度学习人工智能
    深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术，特别是Python编程语言，来优化医疗影像分析，展示具体的代码实例，并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
  • yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理） QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
    YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
  • 探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统 scaFHIO 深度学习人工智能python
    Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中，我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理，演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置，并分析一些实际应用场景，最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展，向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理，向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而，随着数据量的增
  • 华为的云端训练算力与迭代效率 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源，这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式，为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台，在
  • AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？ yoloGina 客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
    "您好，这里是XX房产，最近有购房需求吗？""您好，您最近有种牙需求吗？"相信很多人都接到过类似的营销电话，而电话那头，很可能已经不是真人，而是AI外呼机器人。近年来，AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势，迅速在电销行业普及，成为企业营销的"新宠"。据统计，2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元，预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
  • 训练与优化 钰见梵星 小土堆PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
    训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。参数为reduction：'none'：不对损失进行任何求和或平均，返回每个元素的损失。'mean'：对损失进行平均，默认选项。'sum'：对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
  • 遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中） 换个号韩国红果果 JavaScripthtml
    数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
  • Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。   个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
  • impala参考资料 dayutianfei impala
    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
  • JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解 周凡杨 java静态非静态顺序
    今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
  • 跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
    在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。 首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
  • JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
    背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。 对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
  • 第一个SpringMvc例子 布衣凌宇 spring mvc
    第一步：导入需要的包； 第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
  • 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
  • 通过XSD验证XML antlove xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
    1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
  • 文本流与字符集 百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
    文本数据的输入输出;           输入;数据流,缓冲流         输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();   package 文本流; import java.io.FileNotFound
  • ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
            正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
  • java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 javajvmjdb
            用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。         现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
  • 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
    在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
  • cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
  • 动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
    公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
  • java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
  • 从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
  • [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
  • 详解create database命令 czmmiao database
    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他