- 探秘3D UNet-PyTorch:高效三维图像分割利器
鲍凯印Fox
探秘3DUNet-PyTorch:高效三维图像分割利器在医学影像处理、计算机视觉和自动驾驶等领域,三维图像的理解与分析至关重要。而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型,专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节,应用场景及特性,以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展,其结构保持了卷积神经网络的对称性,采用跳跃连接的方式保留了不同尺度
- 使用3DUNet训练自己的数据集(pytorch)— 医疗影像分割
编程日记✧
智能医疗pytorch人工智能python计算机视觉图像处理深度学习健康医疗
代码:lee-zq/3DUNet-Pytorch:3DUNetimplementedwithpytorch(github.com)文章<cicek16miccai.pdf(uni-freiburg.de)3DU-Net:LearningDenseVolumetricSegmentation
- 中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程
皮静滢Annette
中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件,其中unet和cv2用于车牌定位和矫正,cnn进行车牌识别,unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现项目地址:https://gi
- 【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data
弹伦琴的雷登
【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目:基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接:Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接:GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接:Data发
- unet各模块内容的理解(包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化)
云梦之上
#扩散模型系统性学习人工智能神经网络pytorch
文章目录attention机制Unet的各个模块的设计①残差块②下块做一次残差,做一次自注意力③上块:这里做了skipconnect,做一次残差,做一次注意力④中块:做两次残差和一次自注意力⑤上采样:通道数不变,长宽翻两倍⑥下采样:通道数不变,长宽缩小到原来的一半整个unet模块unet模块的示意图参考的unet代码unet代码attention机制参考内容:超详细图解Self-Attention
- Unet改进10:在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制
AICurator
Unet改进专栏深度学习神经网络unet语义分割
本文内容:在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足,限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法,该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块,有效地提取空间关系,同时保留先验通道。CPCA具有
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- ubuntu 14.04.4 install
xuyss
ubuntuubuntu14.04.4
Tool:unetbootin-windows-608.exehttps://unetbootin.github.io/ISO:ubuntu-14.04.4-server-amd64.isohttp://mirrors.yun-idc.com/ubuntu-releases/14.04.4/FAQ:Whenyougettheerror,Alt+F2toasecondconsole.Findoutt
- 千卡利用率超98%,详解JuiceFS在权威AI测试中的实现策略
机器学习人工智能运维
2023年9月,AI领域的权威基准评测MLPerf推出了StorageBenchmark。该基准测试通过模拟机器学习I/O负载的方法,在不需要GPU的情况下就能进行大规模的性能压测,用以评估存储系统的在AI模型训练场景的适用性。目前支持两种模型训练:BERT(自然语言模型)和Unet3D(3D医学成像)。虽然目前不支持大语言模型如GPT、LLaMA,但BERT与大语言模型同为多层transform
- Stable Diffusion算法、结构全流程概述
lanlinbuaa
stablediffusionpython
StableDiffusion能力强、功能多、插件广,本文拟概述SD的全流程,方便梳理算法各结构的关系SD发展的重点论文DenoisingDiffusionProbabilisticModels(首次提出去噪扩散模型DDPM)DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis(OpenAI改进UNet,DM超越GAN,ClassifierGuidance)High-Re
- 检查两个文件是否一样,可以通过比较两个文件的md5值
早起早起早起up
1.计算文件的md5,SHA1查看传输过程中有没有修改检查两个文件是否一样,可以通过比较两个文件的md5值(后续可以用这个方法来检验kevin.sql文件是否被修改)。(1).windows查看方式certutil-hashfileD:\BaiduNetdiskDownload\coding-265-master.zipMD5压缩文件查看(2)linux方式catkevin.sql.md5
- Unet 高阶分割网络实战、多类别分割、迁移学习(deeplab、resnet101等等)
听风吹等浪起
图像分割计算机视觉人工智能
1、前言Unet图像分割之前介绍了不少,具体可以参考图像分割专栏为了实现多类别的自适应分割,前段时间利用numpy的unique函数实现了一个项目。通过numpy函数将mask的灰度值提取出来,保存在txt文本里,这样txt里面就会有类似012...等等的灰度值。而有几个灰度值,就代表分割要分出几个类别。具体可以参考:Unet实战分割项目、多尺度训练、多类别分割将vgg换成resnet的unet参
- 对视频进行分块,断点续传
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分块测试//分块测试@TestpublicvoidtestChunk()throwsIOException{//源路径FilesourceFile=newFile("D:\\BaiduNetdiskDownload\\Day1-00.项目导学.mp4");//分块文件存储路径StringchunkFilePath="D:\\develop\\chunk\\";//分块文件大小intchunkSiz
- OpenAI Sora视频模型技术原理报告解读
AI周红伟
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▌01.OpenAISora视频生成模型技术报告总结•不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面。•技术细节写得比较泛(防止别人模仿)大概就是用视觉块编码(visualpatch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程中做加噪和去噪,然后把模型做得足够大,
- OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析
龙腾亚太
音视频人工智能
01.OpenAISora视频生成模型技术报告总结不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面,Sora都做到了SOTA(当前最优)。技术细节写得比较泛(防止别人模仿)大概就是用视觉块编码(visualpatch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程中做加
- Sora专辑|OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文+总结+影响分析
明矛顿了
音视频人工智能chatgpt
▌01.OpenAISora视频生成模型技术报告总结•不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面,Sora都做到了SOTA(当前最优)。•技术细节写得比较泛(防止别人模仿)大概就是用视觉块编码(visualpatch)的方式,把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding,然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程
- AcuAutomate:一款基于Acunetix的大规模自动化渗透测试与漏洞扫描工具
FreeBuf_
自动化elasticsearch运维
关于AcuAutomateAcuAutomate是一款基于Acunetix的大规模自动化渗透测试与漏洞扫描工具,该工具旨在辅助研究人员执行大规模的渗透测试任务。在大规模的安全测试活动中,AcuAutomate可以帮助我们同时启动或停止多个Acunetix扫描任务。除此之外,我们还可以将其功能无缝集成到枚举封装器或One-Liner中,并通过管道功能实现更高效的控制。工具安装由于该工具基于Pytho
- OpenAI视频生成模型Sora背后的技术及其深远的影响
知来者逆
SoraSora文字生成视频视频生成OpenAI
前言Sora的视频生成技术在保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率和文字理解等方面都达到了当前最优水平。其核心技术包括使用视觉块编码将不同格式的视频统一编码成Transformer可训练的嵌入向量,以及类似于扩散过程的UNet方法进行降维和升维的加噪与去噪操作。通过构建足够大的模型,使其具备了智能的涌现能力,例如在一定程度上理解真实世界的物理影响和因果关系。与其他视频生成模型不同,OpenAI采用了
- Mamba-UNet:用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络
AI浩
高质量人类CV论文翻译深度学习人工智能计算机视觉
摘要在医学图像分析的最新进展中,卷积神经网络(CNN)和视觉转换器(ViT)都取得了显著的基准成绩。前者通过其卷积操作在捕获局部特征方面表现出色,而后者则通过利用自注意力机制实现了出色的全局上下文理解。然而,这两种架构在有效建模医学图像中的长距离依赖关系时都存在局限,这对于精确分割至关重要。受到Mamba架构的启发,该架构因其处理长序列和全局上下文信息的能力以及作为国家空间模型(SSM)的增强计算
- 机器学习案例3:从科学论文图片中提取标题、作者和摘要
suoge223
机器学习实用指南人工智能
在这个项目中,我的目标是从科学论文图片中提取某些部分(标题、作者和摘要)。预期提取部分是科学论文中常见的部分,例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。最终结果是一个txt文件,其中包含标题、作者和摘要部分,如下图1和图2所示。我将使用UNet来了解在哪里可以找到这些部分,然后将训练学到的信息传递到OCR中。完整的项目可以在这里找到。图1要提取的论文首页(图片格式)图2
- 跟《世界报》Le monde学法语新闻2020-6-2 l’exode des villes vers les campagnes
木星外语
对应音频讲解,可前往木星外语网站:http://muxingwaiyu.com«Opposervilleetcampagnenenousferapasavancer»(1)Dansunetribuneau«Monde»,MagaliTalandier,professeureenétudesurbainesetrégionalesàl’universitéGrenoble-Alpes,décritl
- Go ahead
AngelaTong
Howmanytimesareyouhopeless?Howmanytimesareyouhelpless?And,howmanytimesareyoufearless?WhenIwasyoung,mymomaskedtheforunetelleraboutmyfaith"Thisgirlcouldn'tbetoohappy,otherwisebadluckwillcome"男儿命女儿身,劳苦坎坷
- Unet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
图像分割深度学习人工智能机器学习
1.介绍之前写了篇二值图像分割的项目,支持多尺度训练,网络采用backbone为vgg的unet网络。缺点就是没法实现多类别的分割,具体可以参考:二值图像分割统一项目本章只对增加的代码进行介绍,其余的参考上述链接博文本章实现的unet网络的多类别分割,也就是分割可以是两个类别,也可以是多个类别。训练过程仍然采用多尺度训练,即网络会随机将图片缩放到设定尺寸的0.5-1.5倍之间文件目录如下:2.实现
- Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
图像分割人工智能计算机视觉
1.介绍传统的Unet网络,特征提取的backbone采用的是vgg模型,vgg的相关介绍和实战参考以前的博文:pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的,但网络较为臃肿,容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题。而Resnet可以解决这一问题,参考:ResNet训练CIFAR10数据集,并做图片分类本章在之前文章的基础上,只是将Unet的backbone进行替换,将vgg换成了res
- NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there‘s not
mhack5200
python开发语言人工智能作画windows
最近下载个XL模型,用图生图时提示NansException:AtensorwithallNaNswasproducedinUnet.Thiscouldbeeitherbecausethere'snotenoughprecisiontorepresentthepicture,orbecauseyourvideocarddoesnotsupporthalftype,找了一堆方法,最终有个是成功,在次
- Stable Diffusion ubuntu 部署,问题记录
丿|一口亅皓桀
StableDiffusionstablediffusion
问题一在使用图生图时,报错NansException:AtensorwithallNaNswasproducedinUnet.Thiscouldbeeitherbecausethere'snotenoughprecisiontorepresentthepicture,orbecauseyourvideocarddoesnotsupporthalftype.Trysettingthe"Upcastc
- BaiduNetdiskPlugin Mac版百度网盘超级会员插件
产品U理
这次Mac毒为大家带来一款百度网盘客户端的超级会员插件,可以开启无限免费试用功能,速度杠杠的,需要的小伙伴可以试试,安装方法也很简单。由于本教程是基于百度网盘官方客户端而进行破解的,所以小伙伴们请务必先下载官方版的客户端哦,官方下载地址「https://pan.baidu.com/download」。安装教程1.下载并安装完成百度网盘客户端后,打开Mac的「终端」应用。不知道在哪里的可以按快捷键「
- 登录功能渗透测试
软件测试很重要
安全性测试
登录功能渗透测试登录功能的渗透测试是一种安全评估方法,用于检测Web应用程序中的登录系统是否存在安全漏洞。进行登录功能渗透测试时,测试者会尝试通过各种手段来模拟攻击者的行为,以发现和利用可能的安全弱点。以下是进行登录功能渗透测试时可以采取的几种常见方法:自动化扫描工具:使用AWVS(AcunetixWebVulnerabilityScanner)和Nessus等工具进行自动化扫描,这些工具可以帮助
- 公开 学生课堂行为数据集 SCB-Dataset 2 Student Classroom Behavior dataset
计算机视觉-杨帆
数据集学生行为
公开学生课堂行为数据集SCB-Dataset2StudentClassroomBehaviordatasetb站:https://www.bilibili.com/video/BV1cW4y197Ah/arxiv:https://arxiv.org/pdf/2306.03318.pdfgithub:https://github.com/Whiffe/SCB-dataset百度云:BaiduNetd
- Swin-UMamba:结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型
AI浩
人工智能计算机视觉
摘要https://arxiv.org/pdf/2402.03302v1.pdf准确的医学图像分割需要整合从局部特征到全局依赖的多尺度信息。然而,现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战,其中卷积神经网络(CNNs)受限于其局部感受野,而视觉转换器(ViTs)则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。最近,基于Mamba的模型因其在长序列建模中的出色能力而备受关注。多项研究表明,这些模型在各种任务中可
- 数据采集高并发的架构应用
3golden
.net
问题的出发点:
最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。
&n
- 不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux教程linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从,由于业务量访问不断增大,故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用,也就是说不能重启MySQL服务,为了避免出现其他情况,选择在网站访问量低峰期时间段操作。
一般在线增加从库有两种方式,一种是通过mysqldump备份主库,恢复到从库,mysqldump是逻辑备份,数据量大时,备份速度会很慢,锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
- Quartz——SimpleTrigger触发器
eksliang
SimpleTriggerTriggerUtilsquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述
SimpleTrigger触发器,当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行;
二.SimpleTrigger的构造函数
SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
Simpl
- Informatica应用(1)
18289753290
sqlworkflowlookup组件Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件,在里面设置shell的路径;调度wf可以右键出现schedule,现在用的是HP的tidal调度wf的执行。
2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast(多播组件);Reset_Workflow_Var:参数重置 (比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
- python 获取图片验证码中文字
酷的飞上天空
python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写
在window上用easy_install安装不上 看了下源码发现代码很少 于是就想自己改写一下
添加支持网络图片的直接解析
#coding:utf-8
#import sys
#reload(sys)
#sys.s
- AJAX
永夜-极光
Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担
2.代码结构:
<html>
<head>
<script type="text/javascript">
function loadXMLDoc()
{
.... AJAX script goes here ...
- 创业OR读研
随便小屋
创业
现在研一,有种想创业的想法,不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的,可能就是鱼与熊掌不能兼得。
研一的生活刚刚过去两个月,我们学校主要的是
- 需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量
aijuans
IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起,由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司,专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发,从此苦逼的日子开始了。
系统背景:五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份,后续几个月也完
- 如何定义和区分高级软件开发工程师
aoyouzi
在软件开发领域,高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置,但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为,单纯使用年限来划分开发人员存在问题,两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日,他发表了一篇博文,根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。
初
- Servlet的请求与响应
百合不是茶
servletget提交java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介
1,Http的请求方式(get ,post);
客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
- web.xml配置详解之listener
bijian1013
javaweb.xmllistener
一.定义
<listener>
<listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class>
</listener>
二.作用 该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
- Web页面性能优化(yahoo技术)
Bill_chen
JavaScriptAjaxWebcssYahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content
2.使用CDN server
3.添加Expires头(或者 Cache-control) server
4.Gzip 组件 server
5.把CSS样式放在页面的上方。 css
6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript
7.避免在CSS中使用Expressions css
8.将javascript和css独立成外部文
- 【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序
bit1129
mongodb
游标
游标,简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象,使用它是包括
声明
打开
循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完
关闭游标
游标的基本用法,类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档),在获取一个文档集时,可以提供一个类似JDBC的FetchSize
- ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务 的解决方法
白糖_
ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”,遂在网上找到了解决方案:
①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件,你会看到如下信息:
# listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
- Eclipse 问题 A resource exists with a different case
bozch
eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候,出现了如下的问题:
Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
- 编程之美-小飞的电梯调度算法
bylijinnan
编程之美
public class AptElevator {
/**
* 编程之美 小飞 电梯调度算法
* 在繁忙的时间,每次电梯从一层往上走时,我们只允许电梯停在其中的某一层。
* 所有乘客都从一楼上电梯,到达某层楼后,电梯听下来,所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。
* 在一楼时,每个乘客选择自己的目的层,电梯则自动计算出应停的楼层。
* 问:电梯停在哪
- SQL注入相关概念
chenbowen00
sqlWeb安全
SQL Injection:就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串,最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
具体来说,它是利用现有应用程序,将(恶意)的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力,它可以通过在Web表单中输入(恶意)SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库,而不是按照设计者意图去执行SQL语句。
首先让我们了解什么时候可能发生SQ
- [光与电]光子信号战防御原理
comsci
原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢?
我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下
根据光
- oracle 11g新特性:Pending Statistics
daizj
oracledbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转
从11g开始,表与索引的统计信息收集完毕后,可以选择收集的统信息立即发布,也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态,待确定处于pending状态的统计信息是安全的,再使处于pending状态的统计信息发布,这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。
在 11g 之前的版本中,D
- 快速理解RequireJs
dengkane
jqueryrequirejs
RequireJs已经流行很久了,我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能:
声明不同js文件之间的依赖
可以按需、并行、延时载入js库
可以让我们的代码以模块化的方式组织
初看起来并不复杂。 在html中引入requirejs
在HTML中,添加这样的 <script> 标签:
<script src="/path/to
- C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j;
scanf("%d %d", &i, &j);
if (i > j)
printf("i大于j\n");
else
printf("i小于j\n");
retu
- dictionary的使用要注意
dcj3sjt126com
IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
user.user_id , @"id",
user.username , @"username",
- Android 中的资源访问(Resource)
finally_m
xmlandroidStringdrawablecolor
简单的说,Android中的资源是指非代码部分。例如,在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面,要使用一些音频文件来设置铃声,要使用一些动画来显示特效,要使用一些字符串来显示提示信息。那么,这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。
在Eclipse创建的工程中,我们可以看到res和assets两个文件夹,是用来保存资源文件的,在assets中保存的一般是原生
- Spring使用Cache、整合Ehcache
234390216
springcacheehcache@Cacheable
Spring使用Cache
从3.1开始,Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的,其核心思想是这样的:当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中,等到下次利用同样的
- 当druid遇上oracle blob(clob)
jackyrong
oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371
众所周知,Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。
在使用Druid做数据库连接池后,其实偶尔也会碰到小坑,这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品,那就不是坑,而是陷阱了,你都不知道怎么去填坑】
用Druid连接池,通过JDBC往Oracle数据库的
- easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息
ldzyz007
var grid = $('#datagrid');
var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options;
var curr = options.pageNumber;
var total = options.total;
var max =
- 浅析awk里的数组
nigelzeng
二维数组array数组awk
awk绝对是文本处理中的神器,它本身也是一门编程语言,还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论,如何利用数组来帮助完成文本分析。
有这么一组数据:
abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00
case_a,136#23#2012-12-31 1
- 搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC
rensanning
centos
安装GNOME桌面环境
# yum groupinstall "X Window System" "Desktop"
安装TigerVNC
# yum -y install tigervnc-server tigervnc
启动VNC服务
# /etc/init.d/vncserver restart
# vncser
- Spring 数据库连接整理
tomcat_oracle
springbeanjdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解 jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb jdbc.username=sa jdbc.password= jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动,此处不一一列举 接下来,详细配置代码如下:
Spring连接池  
- Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错
异常栈:java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常
导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决;
&nb