- 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
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla