- 25/2/18 <算法笔记> ByteTrack
青椒大仙KI11
笔记
ByteTrack(发表在2021年)是一种高效且精确的**多目标跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)**算法。它属于目标跟踪领域中基于检测的类别(trackingbydetection),核心思想是利用目标检测器的高置信度和低置信度检测结果,通过简单的后处理策略实现高效和准确的目标跟踪。多目标跟踪(MOT)的主要目的是对视频或帧序列中的多个对象进行检测和跟踪。在MOT方法中通
- A new method for forward-looking scanning radar imaging based on L1/2 regularization 论文阅读
yangqoor
论文阅读
Anewmethodforforward-lookingscanningradarimagingbasedonL1/2regularization论文阅读内容概述关键创新点1.论文的研究目标研究目标2.新方法的特点与优势传统方法局限L1/2L_{1/2}L1/2正则化的创新优势对比3.实验设计与结果分析实验设置关键结果数据支持可借鉴的创新点与学习建议核心创新点推荐学习路径内容概述该论文提出了一种基
- [论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution
qianx77
论文阅读pytorch论文阅读人工智能计算机视觉
文章目录一、前言二、主要贡献三、Introduction四、Methodology4.1Motivation:4.2FrameworkOverview.**一、前言通信作者是香港理工大学&OPPO研究所的张磊教授,也是图像超分ISR的一个大牛了。论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二
- 仿生机器人核心技术与大小脑
天机️灵韵
人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- 【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses
开心星人
论文阅读论文阅读
https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- F-PointNet 论文阅读理解
咸鱼和白菜
目标检测f-pointnet点云目标检测
总述本文提出一种方法:使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位(也就是pointnet处理点云),将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体(Frustum)?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥(Frustum)”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写,按照文中顺
- 轻量化网络模型调研报告
云雨、
网络人工智能深度学习
一、轻量化网络的为何诞生 深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。随着时代发展,人们更加关注深度神经网络的实际应用性能,人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型,并能在真实场景中实时(>30帧)运行,如移动端/嵌入式设备,这些平台的特点是内存资源少,处理器性能不高,功耗受限,这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行
- 【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext
Rose sait
论文阅读笔记
论文题目:DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源:EMNLP2023论文链接:2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接:https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数
- 深度学习论文阅读路线图
喜欢打酱油的老鸟
深度学习论文阅读路线图深度学习论文阅读路线图论文阅读路线图
https://www.toutiao.com/a6703859415763649031/作者:floodsun编译:ronghuaiyang这是作者一年前整理的东西,有些最新的论文没有包含进去,但是对于新手来说,入门足够了!如果你是深度学习领域的新人,你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢?”这就是深度学习论文的阅读路线图!这个路线图是根据下面几个规则构建的:从概要到细节从老的到最新的业
- 神经网络压缩实验-Deep-compression
无用技术研究所
首发于个人博客,结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression,首先要训练一个深度神经网络,为了方便实现,这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet(pt.nn.Module):def__init__(self):super(net,self).__init__()self.conv1=pt.nn.Conv2d(in_channels=1,
- 【论文阅读】DeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型DeepSeek计算论文阅读deepseekagiaillmagentcot
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力DeepSeek-AIresearch@deepseek.com目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem
- 解锁业务增长密钥:目标跟踪指标实战指南
团队协作工具
GoalTrackingMetric(目标跟踪指标)是营销、数据分析及业务管理领域中用于衡量特定业务或营销目标实现情况的一系列关键绩效指标(KPIs)。这些指标帮助企业或组织明确其业务目标,跟踪并评估其营销活动或业务策略的有效性,以及识别潜在的改进机会。目标跟踪指标通常基于企业或组织的长期战略目标和短期业务目标来设定。它们可能涉及多个方面,包括但不限于:●网站和应用程序性能:如网站转化率、用户参与
- 【声音场景分类--论文阅读】
繁华落尽,寻一世真情
分类论文阅读数据挖掘
1.基于小波时频图特征在声音场景分类基于小波时频图特征在声音场景分类任务中的表现2.增强增强高效音频分类网络https://arxiv.org/pdf/2204.11479v5https://github.com/Alibaba-MIIL/AudioClassfication音频分类网络如图4所示。在此阶段,主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野,同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
- 利用去雾算法实现低光增强
mytzs123
图像增强算法opencv人工智能
[论文阅读](11)ACE算法和暗通道先验图像去雾算法(Rizzi|何恺明老师)_暗通道去雾算法-CSDN博客//https://zhuanlan.zhihu.com/p/500023711?utm_id=0#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;namespace{voi
- CVPR‘24开源 | ADA-Track:端到端3D多目标跟踪最新SOTA!
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通3d目标跟踪人工智能
编辑:计算机视觉工坊添加小助理:dddvision,备注:方向+学校/公司+昵称,拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码,加入3D视觉知识星球,星球内凝聚了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3DGS系列、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入!
- 【计算机视觉】目标跟踪应用
油泼辣子多加
计算机视觉计算机视觉目标跟踪人工智能
一、简介目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:1.实时性问题频繁检测开销大:目标检测通常需要对每一帧的整个图像
- 论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi
智尊宝人工智能社区
人工智能计算机视觉
3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini
- 论文阅读笔记(9)——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》
StriveQueen
自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
海拉鲁的小厨娘
读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2:《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》
feifeikon
论文阅读
摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍:依赖于数十亿次的探索性交互(通常采用在线强化学习),依赖于特定领域的模型设计,难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中,我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法,以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理,该代理能够同时观察网页截图和HTML页面,并输出网页导航操作,例如点击和输入文本等。WebGUM通过
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3:《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》
feifeikon
论文阅读
摘要近年来,大型多模态模型(LMMs)的发展,特别是GPT-4V(ision)和Gemini,迅速扩展了多模态模型的能力边界,不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中,我们探讨了LMMs(如GPT-4V)作为通用网页代理的潜力,这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT,这是一种通用网页代理,利用LMMs的视觉理解能力,实现网页上的操作。我们在最新的MIND
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024
365JHWZGo
情感对话论文阅读回复生成ACL2024共情回复empathetic
《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
__如果
论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4:《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》
feifeikon
语言模型人工智能自然语言处理
摘要自主代理由语言模型(LMs)驱动,已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。然而,语言模型的一个主要局限在于:它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化,在解决现实世界的计算机任务时,难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。为了解决这一问题,我们提出了一种推理时搜索算法,使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先(best-first)
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
分享总结快乐
论文阅读
关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST