mning_master0
mning_master0

MEMORY-AUGMENTED ATTENTION MODELLING FOR VIDEOS

论文学习

MEMORY-AUGMENTED ATTENTION MODELLING FOR VIDEOS

作者： Rasool Fakoory, Abdel-rahman Mohamed,yy, Margaret Mitchellzy, Sing Bing Kangyy, Pushmeet Kohliyy
单位：Google，Microsoft Research，University of Texas at Arlington
杂志：ICLR
时间：2017
针对问题：现有的注意力机制模型不能建模高阶交互，如视频描述，因视频及其描述较为复杂。
解决方法：
1、提出基于记忆的注意力机制
2、当推理何处应该进行注意时，使用过去注意力的记忆；与人类认知的中央执行系统类似；

你可能感兴趣的:(论文学习)

  • 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
    概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
  • 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization 夏洛的网 机器学习深度学习论文深度学习神经网络
    ——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性，要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验，我们表明这些传统的方法并不能解释大
  • 半监督语义分割论文学习记录 西瓜真的很皮啊 半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
    Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此，学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为，即集群假设，其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中，在输入中，我们没有观察到低密度区域
  • 2019-1-27晨间日记 紫薇忘了水葫芦
    在柳州的第二天起床：八点半左右天气：晴心情：好像很复杂，一会儿开心一会儿不开心纪念日：参加了晗大姐的婚礼任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：⒈把之前的论文题目整理了一遍⒉参加了婚礼⒊送了礼物改进：要静下来多看些书做些运动，多思考。习惯养成：早睡早起，饮食清淡周目标·完成进度开始读论文学习·信息·阅读阅读健康·饮食·锻炼饮食清淡，多锻炼人际·家人·朋友多联系工作·思考怎么把自己的工作做得更好最美
  • 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习 Diros1g 学习深度学习计算机视觉
    FCNFullyConvolutionalNetworks论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点：用全卷积替
  • 论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning JiangChSo 论文学习深度学习机器学习神经网络算法分布式
    论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning一、机器学习1.机器学习(ML)中的挑战2.隐私保护机器学习(PPML)二、POSEIDON方案1.系统和威胁模型2.方
  • 论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis 客院载论 音频生成学习
    文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测
  • Python论文学习 -- 第二章 --- Python基础知识 Metallic Cat 学习
    1.cmd命令器中如果想终止命令的话可以在终止行输入exit()函数调用停止命令一.字面量二.注释---对代码进行解释说明1.在print函数中：print(a,"asd",c)输出的结果为a变量对应的值+asd+c变量对应的值如：则输出的结果为：往type()函数中输入数据，它会返回数据的类型给我们，然后我们可以用print()函数将数据类型打出来1.值得注意的是变量本身是没有类型的，它只是一个
  • 论文学习笔记：PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network wangyc1208 姿态估计
    论文：https://arxiv.org/abs/1812.03595代码：https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标：多人姿态估计：本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络，从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图：———————————
  • 2021-9-23晨间日记 言二yaner
    今天是什么日子起床：7：40就寝：23：00天气：美好心情：美好纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：投稿改进：想到就做到习惯养成：专注自己，提升自己周目标·完成进度准备再写一篇论文学习·信息·阅读多阅读，多学习健康·饮食·锻炼早饭：小米粥，鸡蛋，烧麦中饭：真味卤，杨枝甘露晚饭：黑米粥锻炼：一小时左右人际·家人·朋友一切都是最好的安排，虽然没有过去，但也有属于自己的收获工作·思考凡事早
  • 论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels 摘星星的屋顶 论文深度学习人工智能
    一、ABSTRACT—摘要标题：Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels（用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演）作者：BinLiu1,SenlinYang2,YuxiaoRen2,XinjiXu3,PengJiang2,andYangkangChen4（和SeisInvNet有共同作者，应该是同
  • 论文学习记录之SeisInvNet（Deep-Learning Inversion of Seismic Data） 摘星星的屋顶 论文人工智能
    目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
  • 基于变长频带选择的JPEG图像可逆数据隐藏-文献学习 凌峰的博客 学习算法计算机视觉
    论文学习原文题目：ReversibleDataHidingofJPEGImageBasedonAdaptiveFrequencyBandLength发表期刊：TCSVT2023（中科院1区）作者：NingxiongMao,HongjieHe,FanChen,YuanYuan,LingfengQu摘要JPEG图像在互联网上被广泛使用。基于quantifieddiscretecosinetransfo
  • BASNet：Boundary-aware salient object detection Kun Li 应用算法目标检测计算机视觉
    CVPR2019开源论文|BASNet：关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet，其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
  • Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections 出门吃三碗饭 Nerf学习记录三维重建学习笔记
    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站后续同步更新讲解本篇文章主要针对其数学公式来学习其内容，欢迎批评指正！！！（代码下篇出）1：摘要提出基于学习（learning-based）方法，使用野外照片的非结构化集合（unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs）来合成复杂场景。之前的N
  • GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记 athrunsunny Transformer学习笔记深度学习计算机视觉transformer
    论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
  • 论文学习——基于查询的workload预测（CMU） _zhj 机器学习数据库
    一、简介论文题目：Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD，来自cmu的数据库组（这个组真的很厉害）这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving（如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引），应该根据将要到来的查询对数据库进行优化，
  • 第六十八周周报 童、一 周报深度学习
    学习目标：项目论文学习时间：2023.12.23-2023.12.29学习产出：一、项目这周后两天在根据吉安方面的需求优化SQL，提升性能二、论文这周周六在杨老师的带领下仔细改了论文前两段，后面几天自己把剩下的改完了，目前还在给杨老师看。实验方面，由于LSUN一直跑不出好的效果，已经转为STL10和CelebA，预计得下周才能出结果。其他时间都在搞开题报告的东西。
  • DN-DETR论文学习 彭祥. DETR系列学习深度学习计算机视觉
    摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法，以加快DETR（DEtectionTRansformer）训练，并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明，缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题，除了匈牙利损失之外，我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框，并训练模型重建原始框，从而有效地降低了二分图匹配难度，并加快了收敛速
  • MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed Supervision论文学习笔记 athrunsunny Transformer学习笔记transformer深度学习算法
    论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.03989.pdf代码地址（中稿后开源）：GitHub-Atten4Vis/MS-DETR:Theofficialimplementationfor"MS-DETR:EfficientDETRTrainingwithMixedSupervision"摘要DETR通过迭代生成多个基于图像特征的目标候选者，并为每个真实目标分配一个候选者，
  • 经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer） 才能我浪费 AI应用深度学习机器学习人工智能
    1，概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文，该论文提出了一种新的神经网络模型，称为Transformer模型，用于自然语言处理任务。该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数
  • 2022-6-17晨间日记 七翎
    今天是什么日子起床：7.30(因为今天考科四，好困啊！！！)就寝：科四成功考过，熬个小夜(嘻嘻)天气：昨天下雨了，今天超凉快！心情：开心更多一点纪念日：纪念我拿上驾照的日子任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：刷完10套科四卷子✔习惯养成：早睡早起(尽量吧)周目标·完成进度1.完成编程课程2.看完导师论文学习·信息·阅读看了网文(嘻嘻)放纵一下健康·饮食·锻炼吃了很多不健康的食物，但很快乐！人际
  • ChatGPT可以帮你做什么？ SiKi学院 chatgpt人工智能
    学习利用ChatGPT学习有很多，比如：语言学习、编程学习、论文学习拆解、推荐学习资源等，使用方法大同小异，这里以语言学习为例。在开始前先给GPT充分的信息：（举例）【角色】充当一名有丰富经验的英语老师​【背景】我是一名英语雅思备考的学生，想进行英语相关学习（这里最好说明是帮助你做什么练习，如口语）​【任务】你要和我进行对话，根据我输入的内容，去进行讲解和说明​【要求】我希望你首先可以列举出雅思备
  • 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS Lyrig~ 神经网络图像修复（ImageRestoration）学习机器学习算法
    【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇，整体看来，这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
  • 论文学习 使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建 Lyrig~ 学习3d人工智能
    论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建论文连接前言摘要介绍相关工作2.13D生成的扩散模型2.2单视点下的新视点生成神经场（NeRF）以外的方法基于神经场（NeRF）的方法背景3.1图片条件NeRF3.2无几何视图合成NerfDiff论文连接NerfDiff:Single-imageViewSynthesiswithNeRF-guidedDist
  • 【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback Shackles Lay 学习语言模型自然语言处理
    前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题：一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本，但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力，可能对于特定领域来说，模型根本没见过这样的数据；二、安全性，模
  • 畸变矫正-深度学习相关论文学习 六个核桃Lu 畸变矫正深度学习学习人工智能
    目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
  • A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets - 论文学习 Mr，yu 论文笔记论文笔记MachineLearningDeepLearning
    文章目录摘要介绍互补先验一个带约束权的无限有向模型限制玻尔兹曼机和对比散度学习一种转换表示的贪婪学习算法SomeIdeasBasedonDBNNonlinearDimensionalityReductionLearningSemanticAddressSpace(SAS)forFastDocumentRetrievalLearningNonlinearEmbeddings参考文献摘要explain
  • 周四 2020-03-12 07:15 - 24:00 晴 06h54m 么得感情的日更机器
    概述  早上6点20被闹钟搞醒，关了接着睡，7:14醒听听力、背单词、学习强国，练字，8:00下楼吃饭，8:30上楼读口语、做日计划。上午从9:00开始锁机学习相应SLAM论文综述，中间锻炼五分钟，跳的我腿好疼。11:00-11:35，对论文学习内容进行总结，编写论文记录文档。下午13:00-14:30看动漫，14:30-16:20整理计算机基本知识的文档。晚上看着手机发呆，然后讨论论文的事情，总
  • smpl-x论文学习-部分翻译 ipv-tao 图形学三维重构
    论文地址：ExpressiveBodyCapture:3DHands,Face,andBodyfromaSingleImage知乎大佬的讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137235901另一位大佬的讲解：https://posts.careerengine.us/p/5f23a5898988c12b4302afb61.定性结果和SMPL，SMPL-H相比，表现能力明
  • 集合框架 天子之骄 java数据结构集合框架
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • Table Driven（表驱动）方法实例 bijian1013 javaenumTable Driven表驱动
    实例一： /** * 驾驶人年龄段 * 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断 * 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞) */ public class AgePeriodTest { //if...el
  • Jquery 总结 cuishikuan javajqueryAjaxWebjquery方法
    1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim('   Hello   ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
  • 面向对象概念的提出 麦田的设计者 java面向对象面向过程
            面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。   在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。       下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。      c语言由贝尔实
  • linux网口绑定 被触发 linux
    刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。 一、环境描述 我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。 二、双网卡绑定步骤： 2.1 修改/etc/sysconfig/network
  • XML基础语法 肆无忌惮_ xml
    一、什么是XML？ XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。   二、为什么学习XML？ 用来解决程序间数据传输的格式问题 做配置文件 充当小型数据库   三、XML与HTM
  • 为网页添加自己喜欢的字体 知了ing 字体 秒表 css
    @font-face { font-family: miaobiao;//定义字体名字 font-style: normal; font-weight: 400; src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件 } 使用： <label style="font-size:18px;font-famil
  • redis范围查询应用-查找IP所在城市 矮蛋蛋 redis
    原文地址： http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV 需求 根据IP找到对应的城市 原来的解决方案 oracle表（ip_country）： 查询IP对应的城市： 1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994 2. select city from ip_
  • 输入两个整数， 计算百分比 alleni123 java
    public static String getPercent(int x, int total){ double result=(x*1.0)/(total*1.0); System.out.println(result); DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
  • 百合——————>怎么学习计算机语言 百合不是茶 java 移动开发
        对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
  • linux下tomcat开机自启动 bijian1013 tomcat
    方法一： 修改Tomcat/bin/startup.sh 为: export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CATALINA_H
  • spring aop实例 bijian1013 javaspringAOP
    1.AdviceMethods.java package com.bijian.study.spring.aop.schema; public class AdviceMethods { public void preGreeting() { System.out.println("--how are you!--"); } } 2.beans.x
  • [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization bit1129 serialization
    enableComplexMapKeySerialization配置项的含义  Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。   GsonBuilder用于
  • 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题 bit1129 Stream
    包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别： 1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到 2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收 3. Exactly once  数据保证被处理并且只被处理一次，   具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
  • shell脚本批量检测端口是否被占用脚本 ronin47
    #!/bin/bash cat ports |while read line do#nc -z -w 10 $line nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then echo $line:ok else echo $line:fail fi done 这里的ports 既可以是文件
  • java-2.设计包含min函数的栈 bylijinnan java
    具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MinStack { //maybe we can use origin array rathe
  • Netty源码学习-ChannelHandler bylijinnan javanetty
    一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享” 例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是 因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete）， 它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的 p
  • java生成随机数 cngolon java
    方法一： /** * 生成随机数 * @author [email protected] * @return */ public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){ StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer(); Date dateTime = new D
  • POI读写海量数据 ctrain 海量数据
    import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStream; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet; import org.apache.poi.xssf.streaming
  • mysql 日期格式化date_format详细使用 daizj mysqldate_format日期格式转换日期格式化
    日期转换函数的详细使用说明  DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
  • 一个程序员分享8年的开发经验 dcj3sjt126com 程序员
      在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。 明确入行的目的 很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
  • android欢迎界面淡入淡出效果 dcj3sjt126com android
    很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面，淡入淡出效果也是用得非常多的，下面来实现一下。 主要代码如下： package com.myaibang.activity; import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
  • linux 复习笔记之常见压缩命令 eksliang tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
    转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693 linux中常见压缩文件的拓展名 *.gz gzip程序压缩的文件 *.bz2 bzip程序压缩的文件 *.tar tar程序打包的数据，没有经过压缩 *.tar.gz tar程序打包后，并经过gzip程序压缩 *.tar.bz2 tar程序打包后，并经过bzip程序压缩 *.zi
  • Android 应用程序发送shell命令 gqdy365 android
    项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯，其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP，APP调用就可以控制了，这是正规流程，但我们项目的方案商用的mtk方案，方案公司又没人会改，只调好了驱动，让应用程序自己实现灯的控制，这不蛋疼嘛！！！！ 发就发吧！ 一、关于shell指令： 我们知道，shell指令是Linux里面带的
  • java 无损读取文本文件 hw1287789687 读取文件无损读取读取文本文件charset
    java 如何无损读取文本文件呢？ 以下是有损的 @Deprecated public static String getFullContent(File file, String charset) { BufferedReader reader = null; if (!file.exists()) { System.out.println("getFull
  • Firebase 相关文章索引 justjavac firebase
    Awesome Firebase 最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野，于是我做了这个 github 项目。 Firebase 是一个数据同步的云服务，不同于 Dropbox 的「文件」，Firebase 同步的是「数据」，服务对象是网站开发者，帮助他们开发具有「实时」（Real-Time）特性的应用。 开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
  • C++学习重点 lx.asymmetric C++笔记
    1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。   2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。   3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。   4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。 &n
  • java bean和xml相互转换 q821424508 javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
    这几天在做微信公众号 做的过程中想找个java bean转xml的工具，找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事，都会有一些问题， 然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里，自己用着还行，虽然有一些约束吧 ， 还是贴出来记录一下      顺便你提一下下，这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。   packag
  • C 语言初级 位运算 1140566087 位运算c
    第十章 位运算   1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节   2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低；   3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
  • 14点睛Spring4.1-脚本编程 wiselyman spring4
    14.1 Scripting脚本编程 脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行; 如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦; 如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的; 在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean; spring支持脚本
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他