- 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
- 基于卷积神经网络的图像去噪
神经网络机器学习智能算法画图绘图
cnn人工智能神经网络卷积神经网络图像去噪
目录背影卷积神经网络CNN的原理卷积神经网络CNN的定义卷积神经网络CNN的神经元卷积神经网络CNN的激活函数卷积神经网络CNN的传递函数基于卷积神经网络的图像去噪完整代码:基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565基本结构主要参数MATALB代码结果图展望背影卷积神经网络是为
- ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 011_edge_detection
lida2003
Linuxopencvedge人工智能计算机视觉
ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:011_edge_detection1.源由2.edge_detection应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.重点逐步分析3.1GaussianBlur去噪3.2Sobel边缘检测3.2.1`Sobel`X方向边缘检测3.2.2`Sobel`Y方向边缘检测3.2.3`Sobel`XY方向边缘检
- 中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析
此星光明
中科星图计算机视觉人工智能深度学习核函数高斯卷积云计算
简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器,可以实现图像的平滑处理。在图像处理中,高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数,表达式如下:G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中,x和y表示图像中的像素位置,sigma表示高斯分布的标准差。高斯核函数
- OpenAI Sora视频模型技术原理报告解读
AI周红伟
人工智能sora技术原理Sora技术原理
▌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,
- 扩散模型的发展过程梳理 多个扩散模型理论知识总结/DDPM去噪扩散概率/IDDPM/DDIM隐式去噪/ADM/SMLD分数扩散/CGD条件扩散/Stable Diffusion稳定扩散/LM
不学能干嘛
stablediffusion
前言1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月,但是没有理论基础后面科研路有点难走,所以在师兄的建议下,开始看b站视频学习一下扩散模型,好的一看一个不吱声,一周过去了写个博客总结一下吧,理理思路。不保证下面的内容完全正确,只能说是一个菜鸟的思考和理解,有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知,不要骂我不要骂我。2.这里推荐up主,deep_thoughts投稿视频-deep_thoughts视
- 草图三维模型生成论文阅读整理
fisherisfish
论文阅读
论文终于接收啦!给草图研究做个收尾就去投实习!仅为个人整理,如有错误,欢迎指出!因为想给论文找创新点,所以需要大量阅读论文,部分论文会精读到实现的步骤,部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用语言模型提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion、Ma
- FPGA转行ISP的探索之二:技术路线和概念
徐丹FPGA之路
FPGA异构计算算法fpga开发接口隔离原则算法
ISP领域的概念1相机方面的概念1)DENOISE,图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声;按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声;按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声;平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为:高斯噪声、泊松噪声、脉冲噪声、瑞利噪声。图像去噪的算法一般是滤波,比如空域滤波,变换域滤波,机器学习方法等,经常是用OpenCV的代码来写。2)CONTRAST,对比
- 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
- 扩散模型原理+DDPM案例代码解析
Mikey@Li
机器学习人工智能深度学习
扩散模型原理+代码解析一、数学基础1.1一般的条件概率形式1.2马尔可夫链条件概率形式1.3先验概率和后验概率1.4重参数化技巧1.5KL散度公式二、扩散模型的整体逻辑(以DDPM为例)2.1Diffusion扩散过程(Forward加噪过程)2.2逆向过程(reverse去噪过程)三、训练过程和采样过程3.1训练过程3.2采样过程3.3模型训练的一些细节3.3.1网络的选择3.3.2一些超参数的
- (2024,L-DAE,去噪 DM,去噪 AE,影响 SSRL 性能的关键成分,PCA 潜在空间)解构自监督学习的去噪扩散模型
EDPJ
人工智能
DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要4.解构去噪扩散模型4.1.用于自监督学习的重新导向DDM4.2.解构分词器4.3.迈向经典去噪自动编码器5.分析和对比6.结论0.摘要在这项研究中,我们研究了去噪扩散模型
- 为自监督学习重构去噪扩散模型
tzc_fly
生成式AI学习人工智能
在这项研究中,作者检验了最初用于图像生成的去噪扩散模型(DDM)的表示学习能力。其理念是解构DDM,逐渐将其转化为经典的去噪自动编码器(DAE)。这一解构过程让大家能够探索现代DDM的各个组成部分如何影响自监督的表征。观察到,只有极少数现代组件对学习好的表征至关重要,而其他许多组件则不重要。研究最终得出了一种高度简化的方法,在很大程度上类似于经典的DAE。来自:DeconstructingDeno
- 心理学家支招,调节情绪的11个tips
水中盐
以下是心理学家给你的在日常生活中调节情绪的11个tips:睡眠、饮食、锻炼:我以前在纪律系列中写过一些方式方法。舒适的环境:尽量不少去噪声大、人流拥挤的地方,多接触绿色植物和自然光。我知道,我知道,大城市挤地铁上996班的无奈。室内盆栽也好哈。小说、电影:沉浸式的阅读,不是被动地刷社交媒体哦。给予和感激:美国的心理学家说,轮流请客比AA制好。我觉得你还是看朋友和账单情况哈。丰富情绪词汇:就像优秀的
- 帮我写一份关于车牌识别的opencv、python报告
Waiyuet Fung
pythonopencv计算机视觉人工智能深度学习
好的,我会尽力帮你写一份关于车牌识别的报告。首先,车牌识别是一种常见的计算机视觉任务,它旨在使用计算机图像处理技术来识别车辆的车牌号码。这对于自动驾驶车辆、停车场管理、交通监控等应用非常重要。使用OpenCV和Python进行车牌识别的一般流程如下:图像预处理:首先,我们需要对输入的图像进行预处理,以确保图像质量较高。这可能包括对图像进行灰度化、去噪、二值化等操作。车牌定位:接下来,我们需要在图像
- 应广大同学的要求,提供一个基于matlab夜间车牌自动识别给大家参考
依然风yrlf
车牌识别matlab开发语言计算机视觉人工智能
要在MATLAB中实现夜间车牌自动识别,可以遵循以下步骤:图像采集与预处理:使用摄像头或加载已保存的夜间车牌图像。对图像进行预处理,如灰度化、去噪、增强对比度等。车牌区域检测:使用图像处理技术,如边缘检测、形态学操作等,来检测图像中的车牌区域。字符分割:将检测到的车牌区域分割成单独的字符。可以使用基于像素投影或基于模板匹配的方法来进行字符分割。字符识别:对每个分割的字符进行识别。可以使用机器学习方
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14
wendyponcho
深度学习人工智能python学习机器学习
Q1.WhatisAutoencoder?自编码器是什么?自编码器是一种特殊类型的神经网络,它通过无监督学习尝试复现其输入数据。它通常包含两部分:编码器和解码器。编码器压缩输入数据成为一个低维度的中间表示,解码器则从这个中间表示重建输出,输出尽可能接近原始输入。自编码器常用于特征学习、降维和去噪。Autoencoderneuralnetwork:ItisanunsupervisedMachinel
- Stream Query Denoising for Vectorized HD Map Construction
m_buddy
BEVPerception#LaneDetection自动驾驶计算机视觉
参考代码:截止2024.02未开源动机与出发点这篇文章是在StreamMapNet的基础上做的,为了在局部地图感知任务上提升时序上的感知稳定性,参考DN-DETR中的去噪方案,为局部地图感知提出一种针对局部地图元素的加噪声方案以及去噪逻辑。注意的是,这里DN去噪操作是在上一帧GT的基础上做的,原因是上一帧的感知结果存在相对GT存在更大不确定性(感知结果质量、地图元素新增和去除),为了训练的稳定性。
- PointCleanNet: 一种基于数据驱动的点云去噪方法
程序猿老甘
图形学算法DeepLearning深度学习点云处理
最近投文章,不止一个审稿人向我推荐了PointCleanNet用于稠密点云去噪。查了一下,是Ovsjanikov教授挂名的文章,发表在CGF上。高手背书,果断决定研究一下。1.介绍点云去噪是一个老问题了,一般主要是针对高斯噪声和异常点(Outliers)进行去噪,经典的方法包括双线性,高斯核以及MLS曲面重映射等方法。作者在PointCleanNet中,提出了一些关于点云去噪的一些细节问题,如下:
- SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解
天天Matlab代码科研顾问
信号处理matlab算法开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于黏菌算法优化完备经验变模态的信号去噪方法,称为SMA-CEEMDAN。该方法将黏
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】01 introduction
量子-Alex
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1生活中的计算机视觉生活中的各种计算机视觉识别系统已经广泛地应用起来了。2计算机视觉与其他学科的关系认知科学和神经科学是研究人类视觉系统的,如果能把人类视觉系统学习得更好,可以迁移到计算机视觉。是计算机视觉的理论基础。算法、系统、框架、机器学习等是计算机视觉的工具。光学设备采集图像给计算机视觉提供输入图像处理强调的是:我输入的是图像,输出的也是图像,比如增强亮度、去噪计算机视觉系统:输入的图像,输
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读深度学习计算机视觉
1图像的类型二进制图像:灰度图像:彩色图像:2任务:图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值,把权值套到要卷积的目标图上,对应相乘5卷积的特性线性和平移不变形因为实际使用的时候卷积核是对称的,因此不要求翻转真实运算的时候,对于没有像素的位置,要做填充,否则无法计算卷积,最简单的办法,填充0。填充是希望输入输出有固定的
- 一维自编码深度学习去噪效果如何?我用实验告诉你
科技州与数据州
不举不知物重,不试不知水深某天一位老师提出,地震剖面就是由N条地震道曲线构成。只要把每个地震道的噪声去掉,是不是效果同样好呢?这个问题实际上就是一维地震信号去噪。其实前面研究了很多二维深度学习降噪,效果都非常不错。下面先来看看二维深度学习降噪的效果。01二维深度学习降噪的效果有多好?使用自编码做有监督学习降噪,使用卷积神经网络,最好效果的PSNR达到22.94。原图,加噪声图片和去噪图片的效果是这
- 使用Python PIL库实现简单验证码的去噪处理
梦想编程家小枫
想要识别验证码,收集足够多的样本后,首先要做的就是对验证码原始图片进行处理,对验证码识别分类之前,一般包括:将彩色图片转换成灰度图、将灰度图二值化和去除噪点三个基本过程。这里仅以比较简单的验证码为例,介绍一下如何通过Python的PIL库对图片去噪处理。首先看一下未经处理的验证码图片:对图片处理主要使用了PIL库的Image类。1、彩色图片转换成灰度图首先使用Image的open方法打开上面的图片
- (2024,仅高频分量的蓝噪声与高斯噪声线性插值,时变噪声)扩散模型的蓝噪声
EDPJ
论文笔记人工智能深度学习
Bluenoisefordiffusionmodels公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1相关噪声3.2具有时变噪声的扩散模型3.3利用矫正映射的数据样本相关性4.实验5.结论0.摘要大多数现有的扩散模型在训练和所有时间步骤的采样中使用高斯噪声,这可能无法最优地考虑去噪网络重建的频率内容。尽管相关噪声
- 【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪
小Z的科研日常
opencv图像处理python深度学习
01、引言本文方法源于YoussefMansour和ReinhardHeckel撰写的论文《Zero-ShotNoise2Noise:EfficientImageDenoisingwithoutanyData》,该文作者探索了一种不需要任何数据且高效的高效图像去噪方法。该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积,以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN,将一个下采样的图像映
- 深度学习(7)---Diffusion Model概念讲解
冒冒菜菜
深度学习从0到1深度学习人工智能扩散模型
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- 论文阅读——MP-Former
じんじん
论文人工智能
MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是:相邻层得到的掩码不连续,差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中,并训
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天亮有惊喜
MATLAB工具箱使用matlab语音识别开发语言
目录一、背景二、GUI页面三、程序3.1LMS滤波程序3.2GUI程序四、附录一、背景本文介绍了一种最佳的自适应滤波器结构,该结构采用最小均方差(LMS)作为判据,通过不断迭代自适应结构来调整得到最佳滤波器系数。并且,本文基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统。本文具体的研究内容如下:(1)首先介绍了语音信号去噪的基本理论,并对常见的去噪算法进行了介绍,如傅里叶算法、短时傅里叶算法、小波算法。(
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顶呱呱程序
matlab工程应用串并联降噪matlab自适应图像降噪
基于matlab的形态学权重自适应图像去噪;通过串并联的滤波降噪对比图,说明并联降噪的优越性。输出降噪前后图像和不同方法的降噪情况的信噪比。程序已调通,可直接运行。155matlab自适应图像降噪串并联降噪(xiaohongshu.com)
- AIGC面经大全(持续更新)
研三小学渣
AIGC深度学习人工智能
目录DDPM算法原理部分:DDIM算法原理部分:⾼阶采样⽅案:特征编码篇:StableDiffusion篇:SDXL篇:⼤模型微调篇:控制模型篇:适配器篇:DDPM算法原理部分:简述DDPM的算法流程:初始化:从带噪声的图像开始。正向扩散:逐步向数据添加高斯噪声,直到数据完全转化为无结构的噪声。反向去噪:通过模型预测并逐渐去掉每一步加入的噪声,还原得到无噪声的图像。训练:使用反向传播算法更新模型参
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,