Cynicsss
Cynicsss

ESPNet

ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segme

2019/03/11 Author:Yu Zhang

此篇论文为ECCV2018中的一篇论文，作者介绍了一个既快又效果说得过去的网络架构，用于语义分割当中。此网络可以达到每秒112帧，比目前有效的轻型网络如MobileNet，ShuffleNet， ENet等等都要快，还好，在只降低8%精度的条件下，比PSPNet小180倍，速度快22倍。

那么作者是怎么做到的呢？

ESP

上图为ESP的架构，看起来非常复杂，但其实操作很简单，首先使用逐点卷积将通道数进行缩减，缩减后送入空洞卷积金字塔，通过不同rate的空洞卷积获得更大感受野并进行融合，参数非常少，因为通道减少之后，每一个空洞卷积的参数都是很少的。具体通道及rate以及拼合策略如图所示。拼合策略与普通空洞卷积特征融合的方法不同，这里为了避免gridding artifacts现象，采用了逐级相加的策略。

设计的分割网络如下图：设计了一个轻量级的编码解码网络架构

structure

在cityscapes测试集上能达到60.3的准确率，已经不错了。 同时作者做了特别多的实验，感兴趣的可以到原文中去看。

在18年11月份，ESPNet作者又发布了ESPNetv2，继续缩小网络，并在分类，分割，语言模型三个任务中取得不错的效果。我们看一下他的结构：
structure

与ESPNet不同的地方是：

  • 一开始的普通1x1conv 降维变为了1x1 group conv，这会减少参数
  • 中间的空洞卷积变为深度可分离空洞卷积DDConv
  • A方案会在相加后再接一层1x1conv然后再concat， B方案直接concat不过后面再跟一个1x1 groupconv

实验结果我只帖分割结果，如下图：
results

可以看到比ESPNet参数少了4倍，性能只降低了6%

你可能感兴趣的:(deeplearning)

  • 和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）
    大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目：https:/
  • 深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
    引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
  • 深度学习学习指南 努力的Lorre 深度学习人工智能
    本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理：CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《DeepLearningSystems》(https://deeplearningsystems.ai/)CS基础推荐书单所需的编程语言(C/C++、Python)就不多讲了，数据结构算法也是大学基础课程，不多赘述。对于操作系统需要多了解，推荐多看一看《深入理解计算机系统》(传说中的面试圣
  • Java全栈AI平台实战：从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析 墨夶 Java学习资料3java人工智能spring
    一、背景与需求：为什么需要Java驱动的AI平台？某医疗影像公司面临以下挑战：多语言开发混乱：Python训练模型，C++部署推理，Java调用服务，导致维护成本高昂部署效率低下：PyTorch模型需手动转换ONNX格式，TensorRT优化耗时2小时/模型实时性不足：视频流分析延迟达3秒，无法满足急诊场景需求通过Java全栈AI平台，我们实现了：端到端开发：Java调用PyTorch训练模型，直
  • 大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断 有Li 深度学习人工智能
    Title题目Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习01文献速递介绍胰腺导管腺癌（PDAC）是最致命的实体恶性肿瘤，通常在晚期和不可手术的阶段被检测到。早期或偶然发现与延长生存期相关，但使用单一测试筛查无症状个体的PDAC仍然不可行，因为假阳性的潜在危害和低
  • 文献速递：深度学习乳腺癌诊断---使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术 有Li 深度学习人工智能
    Title题目ImprovingbreastcancerdiagnosticswithdeeplearningforMRI使用深度学习改善乳腺癌诊断的MRI技术01文献速递介绍乳腺磁共振成像（MRI）是一种高度敏感的检测乳腺癌的方式，报道的敏感性超过80%。传统上，其在筛查中的使用被限制在高风险患者身上。新的证据支持在中等风险和普通风险女性中进行筛查MRI的作用4）。诊断MRI对于额外的指示也很有
  • 《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet 往事随风、、 论文笔记机器学习深度学习论文阅读人工智能机器学习健康医疗
    《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS4A乳腺病变的恶性率》原文地址：链接文章目录摘要简介方法患者图像获取与处理深度学习模型统计分析结果讨论结论摘要本研究旨在开发一个基于超声（US）图像
  • SAE层、BPNN层结合的深度学习模型 sbc-study 深度学习人工智能机器学习
    EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeepLearningandDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu,BinLi,andFangyuPengIEEETRANSACTIONSONINDUSTRIALELECTRONICS,VOL.66,NO.1,JANUARY2019一SAE层(栈式自编码器层-
  • 多标签分类的激活函数和损失函数 通过幸福的路唯有奋斗 深度学习
    刚入门DeepLearning不久，前一段时间一直在学习cifar10的分类，突然最近要做一个多标签的任务，突然有点不知所措，不知从何下手了。于是查阅了一些资料，了解一下多分类任务与多标签分类任务的异同。-多分类任务：只有一个标签，但是标签有多种类别。-多标签分类任务：一条数据可能有一个或者多个标签，比如一个病人的眼底检测报告，它可能被标记患有糖尿病、高血压多个标签。多标签分类任务的特点：1.类别
  • Deep Lake 简介
    DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖（DeepLearningDataLake），专为人工智能时代设计，旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题。核心特点特性说明多模态数据支持支持图像、视频、音频、文本、点云等多种数据类型，适用于各类AI场景。张量存储数据以张量格式存储，兼容主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。数据
  • 【深度学习】自编码器：数据压缩与特征学习的神经网络引擎 瑶光守护者 深度学习学习神经网络人工智能机器学习强化学习
    作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《DeepLearning》(人工智能领域的经典教程，深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习，深入全面的理解深度学习的理论知识。之前的文章参考下面的链接：【深度学习】线性因子模型：数据降维与结构解析的数学透镜【学习笔记】强化学习：实用方法论【学习笔记】序列建模：递归神经网络（RN
  • aws flask_如何将屏幕日志记录添加到Flask应用程序并将其部署在AWS Elastic Beanstalk上... weixin_26742939 javapythonlinuxmysqlleetcode
    awsflaskAttheendof2019Deeplearning.aireportedthatonly22%ofcompaniesthatusemachinelearningactuallydeployedamodel.Mostcompaniesdonotgetbeyondaproofofconcept,oftenbymeansofamodelinaJupyterNotebooks.Asare
  • GeoTorchAI 项目使用与配置指南 尤贝升Sherman
    GeoTorchAI项目使用与配置指南GeoTorchAIGeoTorchAI:AFrameworkforTrainingandUsingSpatiotemporalDeepLearningModelsatScale项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeoTorchAI1.项目目录结构及介绍GeoTorchAI的目录结构如下：GeoTorchAI/├──
  • Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进 陆或愉
    Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-into-DL-PyTorch引言目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一
  • Java 人工智能应用：使用 DL4J 实现深度学习算法 向哆哆 Java入门到精通人工智能java深度学习
    Java人工智能应用：使用DL4J实现深度学习算法在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着各个行业的发展格局。而Java作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言，在人工智能领域也发挥着越来越重要的作用。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，为解决复杂问题提供了强大的能力。本篇文章将深入探讨如何使用Java深度学习库DL4J（Deeplearning4j）实现深度学习算法，助力开发者
  • 学习笔记--Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs Giving_Kore CV论文笔记StructuralRNNRNNCVspatiotemporal
    论文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Jain_Structural-RNN_Deep_Learning_CVPR_2016_paper.pdf此为原创笔记，如需转载请注明Structural-RNN:DeepLearningonSpatio-TemporalGraphs [–AsheshJai
  • 《Transformer如何进行图像分类：从新手到入门》 机器学习司猫白 深度学习transformer分类深度学习图像分类
    引言如果你对人工智能（AI）或深度学习（DeepLearning）感兴趣，可能听说过“Transformer”这个词。它最初在自然语言处理（NLP）领域大放异彩，比如在翻译、聊天机器人和文本生成中表现出色。但你知道吗？Transformer不仅能处理文字，还能用来分类图像！这听起来是不是有点神奇？别担心，这篇博客将带你从零开始，了解Transformer的基本概念、它如何被应用到图像分类，以及通过
  • 深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型? AI天才研究院 Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介深度学习（DeepLearning）近几年已经成为人们关注的热点话题。从2012年的ImageNet竞赛开始，激起了众多研究者的兴趣，也带来了越来越多的应用场景。随着技术的飞速发展，深度学习已经成为了各个领域最具潜力的技术。作为一名AI科研工作者，了解、掌握深度学习相关知识可以帮助你更好地理解并解决实际问题。本文将全面介绍深度学习的基础知识、技术要点及其应用。文
  • 神经网络入门书籍推荐,神经网络的书籍推荐 阳阳2013哈哈 物联网神经网络深度学习机器学习
    有什么适合深度学习的书单吗？。12本最好的深度学习书籍：1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习（DeepLearning）3.DeepLearningfortheLayman(为外行准备的深度学习)4.建立你自己的神经网络（MakeYourOwnNeuralNetwork）5.深度学习初学者（DeepLearningforBeginners）6.神经网络和深度
  • 探秘 Alfred：一款强大的 macOS 生产力工具 宋韵庚
    探秘Alfred：一款强大的macOS生产力工具alfredalfred-py:Adeeplearningutilitylibraryfor**human**,moredetailabouttheusageoflibto:https://zhuanlan.zhihu.com/p/341446046项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/al/alfred在程序员和效
  • 2025转行指南：Java开发工程师转AI工程师，附全网最详细的大模型学习路线 AI小白熊 java人工智能学习大模型程序员ai开发语言
    关键要点研究表明，Java开发工程师转AI工程师需要学习数学、Python编程、机器学习和深度学习等技能。证据显示，掌握TensorFlow、PyTorch等框架和云部署技术（如Aliyun、AWS）也很重要。学习资源包括Coursera的免费课程、DiveintoDeepLearning书和国内平台如PaddlePaddle。技能和学习资料概述所需技能要从Java开发工程师成功转型为AI工程师，
  • SuperVINS：实时视觉-惯性SLAM框架，应对挑战性成像条件 秋泉律Samson
    SuperVINS：实时视觉-惯性SLAM框架，应对挑战性成像条件SuperVINSAreal-timevisual-inertialSLAMframeworkforchallengingimagingconditions(integrateddeeplearningfeatures)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/su/SuperVINS项目介绍Super
  • 探秘空间基因表达的 “地形图”：GASTON 算法重磅来袭！ 阔跃生物 阔跃云阔跃AI阔跃生物算法阔跃生物阔跃云阔跃AI人工智能
      在生命科学的浩瀚宇宙中，空间基因表达模式的解析一直是科研人员苦苦追寻的目标。近期，一篇发表于《NatureMethods》的重磅研究《Mappingthetopographyofspatialgeneexpressionwithinterpretabledeeplearning》为我们点亮了新的希望。该研究由PrincetonUniversity的BenjaminJ.Raphael团队主导，历
  • 神经网络在MATLAB中是如何实现的？ tyatyatya MATLAB教程神经网络matlab人工智能
    文章目录前言MATLAB环境配置一、图形化界面工具（适合快速上手）1.NeuralNetworkToolboxGUI2.DeepLearningToolboxGUI二、编程实现（适合高级定制）1.基础神经网络（前馈网络）2.深度学习（CNN、RNN）3.循环神经网络（RNN）三、关键步骤总结数据准备：网络构建：模型训练：模型评估与部署：四、常用函数与工具箱前言在MATLAB中实现神经网络主要有两种
  • AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发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
    欢迎您的阅读，接下来我将为您一步步分析：AI人工智能深度学习算法在流体动力学中的应用。让我们通过多个角度来探讨这个问题。文章目录AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用AIDeepLearningAlgorithms:ApplicationsinFluidDynamics1.理解深度学习和流体动力学的基本概念1.UnderstandingtheBasicConceptsofDeepLearn
  • Generative Pre-trained Transformer 科学禅道 大模型专栏深度学习模型专栏transformer深度学习人工智能
    GenerativePre-trainedTransformer(GPT)referstoaclassofdeeplearningmodelsdevelopedbyOpenAI,specificallydesignedfornaturallanguageprocessingtasks.GPTmodelsarebasedonthetransformerarchitectureandarepre-tr
  • 从理论到落地，大模型评测体系综合指南 LLM. 人工智能深度学习opencv计算机视觉注意力机制
    1956年夏，“人工智能”这一概念被提出。距今已有近70年的发展历史。中国科学院将其划分为六个阶段：起步发展期（1956年—1960s），反思发展期（1960s-1970s）,应用发展期（1970s-1980s),低迷发展期（1980s-1990s）,稳步发展期（1990s-2010）,以及蓬勃发展期（2011-）。真正的大模型历史还要从2006年DeepLearning首次在Science上发表
  • 【学习笔记】深度学习：典型应用 瑶光守护者 学习笔记深度学习人工智能计算机视觉语音识别
    作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《DeepLearning》(人工智能领域的经典教程，深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习，深入全面的理解深度学习的理论知识。之前的文章参考下面的链接：【学习笔记】强化学习：实用方法论【学习笔记】序列建模：递归神经网络（RNN）【学习笔记】理解深度学习和机器学习的数学基础：数值
  • PyTorchVideo：视频理解研究的深度学习库 虞亚竹Luna
    PyTorchVideo：视频理解研究的深度学习库pytorchvideoAdeeplearninglibraryforvideounderstandingresearch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorchvideo项目介绍PyTorchVideo是一个专注于视频理解研究的深度学习库。由FacebookResearch开发，PyTorch
  • 机器学习 vs 深度学习：深入浅出解析两者的区别 海豹工匠 机器学习深度学习人工智能神经网络卷积神经网络
    在当今科技飞速发展的时代，**机器学习（MachineLearning）和深度学习（DeepLearning）**成为了人工智能（AI）领域的热门话题。无论你是技术专家、学生，还是对AI感兴趣的普通读者，理解这两者的区别都是至关重要的。本文将以通俗易懂的方式，深入浅出地解析机器学习与深度学习的区别，帮助你全面掌握这一知识。什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个子领域，专注于开发能够从数据中自动学
  • 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>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他