- 多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架,也可以被看作是一种具体的学习算法!
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法学习算法
Multi-viewFeatureLearning1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法。多视图数据指的是对同一事物从多种不同的途径或角度进行描述所得到的数据集合。在实际应用中,多视图数据广泛存在,如网页数据既可以
- 【CV论文精读】EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird’s Eye View
量子-Alex
CV论文阅读计算机视觉目标跟踪目标检测深度学习
【CV论文精读】EarlyBird:Early-FusionforMulti-ViewTrackingintheBird’sEyeView0.论文摘要多视图聚合有望克服多目标检测和跟踪中的遮挡和漏检挑战。多视图检测和3D对象检测中的最新方法通过将所有视图投影到地平面并在鸟瞰视图(BEV)中执行检测,实现了巨大的性能飞跃。在本文中,我们研究了BEV中的跟踪是否也能带来多目标多摄像机(MTMC)跟踪的
- CVPR 2023: RIAV-MVS Recurrent-Indexing an Asymmetric Volume for Multi-View Stereo
结构化文摘
人工智能视觉模型AI3d
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.匹配策略:局部vs.全局方法:局部方法:在图像的小块区域上进行操作,考虑它们的相似性和空间关系。例如PatchMatch[5]和SumofSquaredDifferences(SSD)。这些方法效率高,但可能难以处理较大的深度不连续性。全局方法:同时考虑整幅图像或场景,以获得全局一致的深度分配。例如Semi-GlobalMatching(SGB
- 论文阅读“A probabilistic framework for multi-view feature learning with many-to-many associations via...
掉了西红柿皮_Kee
OkunoA,HadaT,ShimodairaH.Aprobabilisticframeworkformulti-viewfeaturelearningwithmany-to-manyassociationsvianeuralnetworks[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2018:3888-3897.预备知识这部分主要是为了介
- An overview of recent multi-view clustering
zelda2333
论文:Neurocomputing2020摘要随着传感器和物联网的广泛应用,多视图数据变得越来越普遍和容易获取。跟只从单一角度描述对象的传统数据相比,多视图数据在语义上更丰富、更有用,但也更复杂。由于传统的聚类算法无法处理此类数据,多视图聚类成为研究热点。在本文中,我们回顾了一些最新的多视图聚类算法,并将其合理地分为三类。为了评估它们的表现,我们在七个真实世界的数据集上进行了广泛的实验。采用了三种
- 论文阅读“Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training”
掉了西红柿皮_Kee
引用格式:XuJ,RenY,LiG,etal.DeepEmbeddedMulti-viewClusteringwithCollaborativeTraining[J].arXivpreprintarXiv:2007.13067,2020.摘要翻译通过利用来自多视图的信息,多视图聚类最近引起了越来越多的关注。但是,现有的多视图聚类方法要么具有较高的计算和空间复杂性,要么缺乏表示能力。为了解决这些问题
- 论文阅读“Deep Adversarial Multi-view Clustering Network”
掉了西红柿皮_Kee
LiZ,WangQ,TaoZ,etal.DeepAdversarialMulti-viewClusteringNetwork[C]//IJCAI.2019:2952-2958.摘要导读近年来,利用跨视图公共聚类结构的多视图聚类受到越来越多的关注。现有的多视图聚类算法使用浅层或线性嵌入函数来学习多视图数据的通用结构。这些方法不能充分利用多视图数据的非线性特性,然而对揭示复杂的类簇结构来说是非常重要的
- Nerf论文阅读笔记:Neus:Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction
出门吃三碗饭
论文阅读笔记
前言:本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记,包括对论文以及其代码的思考内容。公众号:AI知识物语B站讲解:出门吃三碗饭摘要摘要本文的总目标是实现从2D图片到3D模型的高保真重建(使用神经渲染方法)。2020年Niemeyer等人提出的DVR和2020年Yariv等人提出的IDR是现存的神经表面重建(neuralsurfacereconstruction)方法,但他们都依赖前景遮罩(foreg
- Multi-View Domain Adapted Sentence Embeddings for Low-Resource Unsupervised Duplicate Question Detec
chansonzhang
NLPPapersNLPAI自然语言处理
Multi-ViewDomainAdaptedSentenceEmbeddingsforLow-ResourceUnsupervisedDuplicateQuestionDetectionAbstract在低资源情况下解决特定领域社区问答论坛中的DuplicateQuestionDetection(DQD)问题提出multi-viewframeworkMV-DASE通过GeneralizedCan
- 论文阅读“Multi-View Clustering via Deep Matrix Factorization”
掉了西红柿皮_Kee
MVCisintensivelystudiedrecentlybyleveragingtheheterogeneousdatatoachievethesamegoal.多视图的本质就是使用异构的数据来实现共同的目标。不同的特征表示来自数据集的不同信息。MVCaimstointegratemultiplefeaturesetstogether,anduncovertheconsistentlaten
- DrivingDiffusion: Layout-Guided multi-view driving scene video generation with latentdiffusion model
小闫奋斗史
算法
题目:DrivingDiffusion:具有潜在扩散模型的布局引导多视图驾驶场景视频生成摘要随着基于强大且统一的鸟瞰图(BEV)表示的自动驾驶的日益普及,迫切需要具有准确标注的高质量、大规模多视图视频数据。然而,由于昂贵的采集和标注成本,如此大规模的多视图数据很难获得。为了缓解这个问题,我们提出了一个时空一致的扩散框架DrivingDiffusion,以生成由3D布局控制的逼真的多视图视频。在给定
- 论文阅读“Multi-view clustering via adversarial view embedding and adaptive view fusion”
掉了西红柿皮_Kee
LiY,LiaoH.Multi-viewclusteringviaadversarialviewembeddingandadaptiveviewfusion[J].AppliedIntelligence,2021,51(3):1201-1212.摘要逻辑简记当前任务背景介绍:Multi-viewclustering,whichexplorescomplementarityandconsistenc
- 论文阅读“Reconsidering Representation Alignment for Multi-view Clustering”
掉了西红柿皮_Kee
TrostenDJ,LokseS,JenssenR,etal.Reconsideringrepresentationalignmentformulti-viewclustering[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2021:1255-1265.摘要梳理对视图表示的分布进行对齐是当
- 论文粗读“Multi-view clustering via deep concept factorization”
掉了西红柿皮_Kee
ChangS,HuJ,LiT,etal.Multi-viewclusteringviadeepconceptfactorization[J].Knowledge-BasedSystems,2021,217:106807.摘要翻译最近的研究表明,矩阵分解技术在多视图聚类(MVC)中得到了令人满意的结果。与单层形成的聚类模型相比,深度矩阵分解的聚类模型能够更好地感知数据的层次信息,从而提高了聚类性能。
- 【论文解读】UC-NeRF: Neural Radiance Field for Under-Calibrated multi-view cameras in autonomous driving
LeapMay
NeRF系列论文解读与代码详解计算机视觉人工智能
UC-NeRF:欠校准的多视角摄像头系统的新颖视图合成方法论文:https://arxiv.org/abs/2311.16945代码:GitHub-kcheng1021/UC-NeRF:theofficialpytorchimplementationofUC-NeRF图2:在欠校准的多摄像头系统中,NeRF的质量显著下降(第一行),伴随着颜色不一致(红色框),物体幻影(红色箭头)和错误的几何形状(
- 《UNISURF: Unifying Neural Implicit Surfaces and Radiance Fields for Multi-View Reconstruction》文章解读
学仰泳的猫
多视图光度立体神经辐射场计算机视觉深度学习3d人工智能
参考文献:@inproceedings{Oechsle2021ICCV,author={MichaelOechsleandSongyouPengandAndreasGeiger},title={UNISURF:UnifyingNeuralImplicitSurfacesandRadianceFieldsforMulti-ViewReconstruction},booktitle={Internat
- BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读
KrMzyc
论文阅读
论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器,具有值得信赖的深度估计,称为BEVDepth,用于基于相机的鸟瞰(BEV)3D物体检测BEVDepth通过利用显式深度监控来解决深度估计不足的问题,还引入了一个具有相机意识的深度估计模块,以促进深度预测能力设计了
- 论文阅读“Multi-level Feature Learning for Contrastive Multi-view Clustering”
掉了西红柿皮_Kee
XuJ,TangH,RenY,etal.Multi-LevelFeatureLearningforContrastiveMulti-ViewClustering[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2022:16051-16060.摘要梳理(1)多视图聚类用于挖掘多个视图时间的共同语
- 论文阅读“Contrastive and attentive graph learning for multi-view clustering”
掉了西红柿皮_Kee
WangR,LiL,TaoX,etal.Contrastiveandattentivegraphlearningformulti-viewclustering[J].InformationProcessing&Management,2022,59(4):102967.摘要导读基于图的多视图聚类旨在利用多视图图信息来提供聚类解决方案。多视图的一致性约束是多视图图聚类的关键。现有的研究大多是生成融合图
- (多视图分类)EMVN:Equivariant Multi-View Network
楠辰小辉
计算机视觉机器学习深度学习人工智能
(多视图分类)EMVN:EquivariantMulti-ViewNetwork简介论文abstractintroduction2.Relatedwork2.13Dshapeanalysis2.2Equivariantrepresentations3.Preliminaries4.Method4.1Viewconfigurations4.2Groupconvolutionalnetworks4.3
- 【论文精读】ET-MVSNet: When Epipolar Constraint Meets Non-Local Operators in Multi-View Stereo
YuhsiHu
三维重建计算机视觉人工智能
今天阅读的是一篇发表在ICCV2023上的文章,作者来自于华中科技大学。项目地址:GitHub文章地址:点击前往文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork3Preliminaries4ET-MVSNet4.1EpipolarPairSearch4.2Intra-and-Cross-EpipolarAugmentationIntra-EpipolarAugmentat
- 论文阅读“Deep Multi-view Sparse Subspace Clustering”
掉了西红柿皮_Kee
TangX,TangX,WangW,etal.Deepmulti-viewsparsesubspaceclustering[C]//Proceedingsofthe2018VIIInternationalConferenceonNetwork,CommunicationandComputing.2018:115-119.摘要导读大多数多视图子空间聚类算法分别从每个视图中提取浅层特征来构造亲和矩阵。
- 【文章摘要-20230509】Adaptively Topological Tensor Network for Multi-view Subspace Clustering
≈落小朵
聚类数据挖掘机器学习
原文链接多视角子空间聚类方法采用了不同的张量分解去学习自表示张量用于挖掘低秩信息。然而,在不同的多视角数据集中,基于嵌入的数据结构自表示张量可能具有多样性。因此,一个预先定义的张量分解可能无法充分利用一个特定数据集的低秩信息,这会导致多视角聚类取得次优的性能。为了缓解以上提到的限制,作者提出了自适应的拓扑张量网络,该网络通过自表示张量的结构信息确定边缘秩(新名词),该方法能够基于数据驱动策略提供更
- 【文章摘要-20230523】Self-Learning Symmetric Multi-view ProbabilisticClustering
≈落小朵
聚类机器学习人工智能
原文链接摘要:多视角聚类任务(MVC)已经取得了显著的进展,许多研究人员致力于从多个视角中学习知识。然而,大多数现有的方法应用性差或者需要额外的步骤用于不完全的多视角聚类。这些局限性导致较差的聚类性能和较差的缺失视角自适应。此外,噪声或异常值可能会显著降低整体的聚类性能,而大多数现有方法都无法很好地处理这些问题。另外,现有的大多数方法都需要样本的类别信息,这严重影响了聚类性能。在本文中,作者提出了
- 用于多视图 3D 对象检测的位置嵌入变换(PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection)
心清似水淡若云、
深度学习心得体会报告3d目标检测计算机视觉深度学习人工智能
用于多视图3D对象检测的位置嵌入变换(PETR:PositionEmbeddingTransformationforMulti-View3DObjectDetection)背景研究现存问题针对前述问题,本课题主要研究相比于传统方法,优势是什么应用场景有哪些可行性分析数据集技术方案PETR方法整体框架3DCoodinatesGenerator转换方法3DPositionEncoderDecoder、
- 【论文阅读】Multi-view Self-supervised Disentanglement for General Image Denoising
鱼小丸
论文阅读计算机视觉深度学习
目录摘要贡献方法结论摘要论文:https://chqwer2.github.io/MeD/现有方法的问题:不可避免地对不可见或者真实和一般的噪声进行泛化。这些模型的设计是为了学习从噪声图片到干净图片的映射。我们方法的目标:我们目标是学习解耦噪声图像。直觉假设:同一干净图像的不同的损坏版本共享一个共同的潜在空间。方法:输入两个不同损坏的图片,MeD方法学习区将潜在的干净特征从损坏的特征中分离出来,恢
- 【论文笔记】NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Detection
byzy
NeRF与3D目标检测论文阅读目标检测深度学习计算机视觉
原文链接:https://arxiv.org/abs/2307.146201.引言 深度传感器在室内场景中(如VR、AR设备上)很少被使用,因此仅依赖相机进行3D目标检测充满挑战。最直接的几何建模方法是估计深度,但单目深度估计算法不能准确估计深度且不能实现多视图一致性。 神经辐射场(NeRF)被证明能有效建模几何,但将其应用于3D目标检测比较复杂,因为渲染NeRF需要对空间的高频采样以避免混叠
- 新闻推荐论文笔记(2):Neural News Recommendation with Attentive Multi-View Learning
阿瑟_TJRS
IJCAI2019论文清北与微软亚研出品image.png本文为自己的论文阅读笔记,如有错误欢迎指正,转载请联系笔者最近在研究新闻推荐的新方法,本文为系列文章的第二篇,前文请见https://www.jianshu.com/p/2d7e261bc277摘要个性化的新闻推荐对于在线新闻平台帮助用户找到感兴趣的新闻并改善用户体验非常重要。新闻和用户表示学习对于新闻推荐至关重要.现有的新闻推荐方法通常基
- 多视角姿势估计:TEMPO: Efficient Multi-View Pose Estimation, Tracking, and Forecasting
学术菜鸟小晨
姿态识别
论文作者:RohanChoudhury,KrisKitani,LaszloA.Jeni作者单位:CarnegieMellonUniversity论文链接:http://arxiv.org/abs/2309.07910v1内容简介:1)方向:多视角姿势估计模型2)应用:人体姿势估计和跟踪3)背景:现有的三维人体姿势估计方法准确,但计算量大且针对单个时间步长进行优化。4)方法:本文提出了TEMPO,一
- 【论文精读】MVSDF: Learning Signed Distance Field for Multi-view Surface Reconstruction
YuhsiHu
三维重建人工智能
这是一篇ICCV2021的文章。项目地址:Github论文地址:arxiv文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks3Method3.1GeometryandAppearanceRepresentationsDifferentiableSurfaceIntersection3.2GeometrySupervisionMulti-viewDepthMapEstima
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>