叫我AC
叫我AC

PSPNet

https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78985130

你可能感兴趣的:(PSPNet)

  • Win10TF2.4，对利用TIF影像训练报错：OSError： Too many open files SatVision炼金士 报错tensorflow计算机视觉深度学习
    问题情境：计算机视觉的火爆研究，使许多遥感影像方面研究大量借鉴计算机视觉领域的方法，但在利用遥感影像进行深度学习研究中，往往采用tif影像作为数据源，而计算机视觉相关的采用的是jpg和png影像。最近将网上开源代码的数据切换成tiff影时出想了tif影像时出现了bug，问题描述：我用的是这位博主的代码：[PSPnet](https://blog.csdn.net/weixin_44791964)T
  • 语义分割数据增强python代码 LEILEI18A PythonPytorch数据（图像）处理pytorch语义分割语义分割数据增强opencv语义分割数据增强
    语义分割数据增强python-pytorch代码-语义分割github项目0.先放github开源项目链接https://github.com/gengyanlei/segmentation_pytorch包含网络：deeplab_v3、deeplab_v3+、unet、pspnet、HED、HF_FCN、U^2Net。。。不断更新中，将本人写的其它博客合并至此！1.语义分割数据增强操作(1)随机
  • pycharm运行模型时怎么设置权重?_用通用的语义分割模型实现裂缝检测 weixin_39812046 python英文语义角色标注tensorboardckptpb模型的输出节点图像分割tensorflow
    前期试错说来也是曲折，先是找了一篇PSPNet训练自己样本集的博文（如下），兴冲冲以为很快就可以搞定https://blog.csdn.net/ziyouyi111/article/details/80416935blog.csdn.net用的是TensorFlow的框架下该项目hellochick/PSPNet-tensorflowgithub.com来来回回折腾了快一个礼拜，好不容易可以跑训练
  • 百度深度学习框架Paddleseg图像分割出入门 qq_34092269 Paddle百度深度学习python
    百度深度学习框架Paddleseg图像分割初入门百度深度学习框架Paddleseg分割初入门最近跟随百度的老师，完成了7天的语义分割课程，终于手把手带我搭建了框架，欢饮雀跃哈哈想参与的详见课程链接百度7天分割课程这是我的UNET实现作业作业内容pspnet.pyimportnumpyasnpimportpaddle.fluidasfluidfrompaddle.fluid.dygraphimpor
  • mmsegmentation学习笔记 Make_magic 神经网络人工智能神经网络计算机视觉
    mmsegmentation教程下载预训练权重github–>mmsegmentation–>modelzoo–>XXXmodel(例如：PSPNet)–>找到预选连权重与config的前缀一致：pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024（model）了解配置文件查看配置文件，可以运行pythontools/misc/print_config.py/PAT
  • 【人工智能】本地运行开源项目MMSegmentation引发的问题 hjhcos 人工智能开源
    文章目录❌AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled问题描述问题分析解决方案总结参考文献❌AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled问题描述pythondemo/image_demo.pydemo/demo.pngconfigs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_citys
  • PSP(多感受野的金字塔结构PSPNet) 大肥肥肉肉 人工智能
    上下文信息与多尺度融合对于提高精度是十分有效的。具有合适全局场景级先验的深层网络可以大大提高场景解析的性能。在一个深层的神经网络中，感受野的大小可以粗略地表明我们使用上下文信息的程度。为了解决实际感受野比理论感受野往往更小，不能够充分利用全局先验信息的问题，这使得许多网络无法充分融合先前的全局信息。论文通过提出有效的全局先验表示方式来解决这个问题。全局平均池化是获取全局上下文先验信息的良好方式，但
  • 第12章 PyTorch图像分割代码框架-2 louwill12 pytorch人工智能python深度学习机器学习
    模型模块本书的第5-9章重点介绍了各种2D和3D的语义分割和实例分割网络模型，所以在模型模块中，我们需要做的事情就是将要实验的分割网络写在该目录下。有时候我们可能想尝试不同的分割网络结构，所以在该目录下可以存在多个想要实验的网络模型定义文件。对于PASCALVOC这样的自然数据集，我们可能想实验Deeplabv3+、PSPNet、RefineNet等网络的训练效果。代码11-3给出了Deeplab
  • 046基于深度学习的杂草检测 lyx_78932 深度学习python深度学习人工智能python机器学习
    目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等视频演示找046期：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频效果展示图如下：代码文件展示如下：运行01makeTxt.py可以读取图片路径保存再txt文本中，运行02train.py可以对txt文本中的图片路径读取并训练模型，运行04pyqt界面.py可以生成一个可视
  • 基于深度学习的实战项目1000个 huihuang_8295 深度学习python深度学习人工智能python
    demo仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等图像
  • 深度学习 图像分割 PSPNet 论文复现（训练 测试 可视化） LPY。 深度学习人工智能计算机视觉图像处理神经网络目标检测
    TableofContents一、PSPNet介绍1、原理阐述2、论文解释3、网络模型二、部署实现1、PASCALVOC20122、模型训练3、度量指标4、结果分析5、图像测试一、PSPNet介绍PSPNet(PyramidSceneParsingNetwork)来自于CVPR2017的一篇文章，中文翻译为金字塔场景解析网络，主要用于图像分割。此架构引入了金字塔池化（PyramidPooling）
  • AI实战营第二期 第七节 《语义分割与MMSegmentation》——笔记8 静静AI学堂 OpenMMLab实战营人工智能笔记
    文章目录摘要主要特性案例什么是语义分割应用：无人驾驶汽车应用：人像分割应用：智能遥感应用:医疗影像分析三种分割的区别语义分割的基本思路按颜色分割逐像素份分类全卷积网络FullyConvolutionalNetwork2015存在问题基于多层级特征的上采样UNet20115PSPNet2016DeepLab系列空洞卷积解决下采样问题DeepLab模型条件随机场ConditionalRandomFie
  • 【计算机视觉 | 语义分割】干货：语义分割常见算法介绍合集（一） 旅途中的宽~ 语义分割算法介绍合集计算机视觉算法人工智能语义分割
    文章目录一、U-Net二、FullyConvolutionalNetwork三、SegNet四、DeepLab五、DeepLabv3六、UNet++七、PSPNet八、EfficientDet九、SegFormer十、ENet一、U-NetU-Net是一种语义分割架构。它由收缩路径和扩张路径组成。收缩路径遵循卷积网络的典型架构。它由两个3x3卷积（未填充卷积）的重复应用组成，每个卷积后跟一个修正线
  • 图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-29~05-04) Rlinzz
    本周计划1.发现pspnet那个多尺度融合对网络有效果，而且，当分割是两类的时候，就效果好，多类就学的很复杂。这周看完pspnet代码。2.完成学习机器学习作业，吴恩达机器学习课程作业。3.继续阅读PRML4.291.看pspnet代码●pythonwith关键字：简单就是打开文件，读完了，自动关文件。open函数withopen('file_name','r')asf:r=f.read()●to
  • SegNeXt学习记录（一）：配置环境 & 测试代码 深浅卡布星 SegNeXt深度学习
    安装配置MMSegmentation环境为了验证MMSegmentation和所需的环境是否安装正确，我们可以运行示例python代码来初始化分段器并推断演示图像：frommmseg.apisimportinference_segmentor,init_segmentorimportmmcvconfig_file='configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k
  • AttributeError: ‘ConfigDict‘ object has no attribute ‘log_level‘ 深浅卡布星 ExperimentSegNeXtmmsegmentation
    运行pythontools/train.pyconfigs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x512_80k_ade20k.py时出现问题Traceback(mostrecentcalllast):File"tools/train.py",line242,inmain()File"tools/train.py",line167,inmainlogger=get_root_logge
  • Pyramid Scene Parsing Network（PSP Net） zelda2333
    论文：https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdfpytorch代码：https://github.com/hszhao/semseg/blob/master/model/pspnet.pyAbstract本文提出的金字塔池化模块(pyramidpoolingmodule)能够聚合不同区域的上下文信息,从而提高获取全局信息的能力。实验表明这样的先验表示(即指代PSP这个
  • 语义分割之PSP-Net原理以及代码讲解 xuzz_498100208 机器学习pytorch深度学习
    CVPR2017(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)论文地址：PyramidSceneParsingNetworkgithub地址：https://github.com/Lextal/pspnet-pytorchPSP-Net可以说是语义分割当中比较经典的一个了，不仅有着较好的多类分割精度，同时实时性也ok（backbone在r
  • Pyramid Scene Parsing Network 星艺wxx
    sceneparsing任务中存在的挑战是场景和标签多样性，而解决这个问题，文章从整合全局特征以及上下文的角度出发，提出了一个pyramidsceneparsingnetwork（PSPNet）主要贡献：1、PSPNet2、基于deeplysupervisedloss的优化策略首先分析了一波FCN的错误例子，指出缺陷，包括MismatchedRelationship，ConfusionCatego
  • 第十章：PSPNet——金字塔场景解析网络 Joney Feng 网络架构
    0.摘要场景解析对于无限制的开放词汇和多样化的场景是具有挑战性的。在本文中，我们通过金字塔池化模块和提出的金字塔场景解析网络（PSPNet），利用全局上下文信息的能力，通过基于不同区域的上下文聚合，来处理场景解析任务。我们的全局先验表示在场景解析任务上能够产生高质量的结果，而PSPNet为像素级预测提供了优越的框架。该方法在各种数据集上实现了最先进的性能。它在2016年ImageNet场景解析挑战
  • AI实战营：MMSegmentation代码实现 guwuyue 深度学习深度学习
    目录安装配置环境MMSegmentation安装配置检查安装成功下载MMSegmentation下载素材预训练语义分割模型预测-单张图像-命令行PSPNet语义分割算法编辑SegFormerMask2FormerADE20K语义分割数据集预训练语义分割模型预测-单张图像-PythonAPICityscapes数据集预训练语义分割模型预测-视频视频预测-命令行不推荐，慢视频预测-PythonAPI（
  • 【OpenMMLab】AI实战营第二期Day8：语义分割与MMSegmentation songyuc 人工智能计算机视觉
    摘要本文介绍了语义分割和开源语义分割算法库MMSegmentation，该库包含了多种语义分割模型和算法。亮点MMSegmentation是一款跨行业、跨领域的语义分割算法库，已经包含了600多个预训练模型和40多篇算法的复现。通过语义分割可以识别出农田侵占、医学图像分析等，是当前非常前沿的研究领域。语义分割算法包括了传统经典算法和现代深度学习算法，如FCN、PSPNet、DeepLabV3+等。
  • AI实战营第二期 第七节 《语义分割与MMSegmentation》——笔记8 AI浩 OpenMMLab人工智能笔记深度学习
    文章目录摘要主要特性案例什么是语义分割应用：无人驾驶汽车应用：人像分割应用：智能遥感应用:医疗影像分析三种分割的区别语义分割的基本思路按颜色分割逐像素份分类全卷积网络FullyConvolutionalNetwork2015存在问题基于多层级特征的上采样UNet20115PSPNet2016DeepLab系列空洞卷积解决下采样问题DeepLab模型条件随机场ConditionalRandomFie
  • AI实战营：语义分割与MMSegmentation guwuyue 深度学习计算机视觉人工智能
    目录OpenMMLab图像分割算法库MMSegmentation深度学习下的语义分割模型全卷积网络FullyConvolutionalNetwork201编辑上下文信息与PSPNet模型空洞卷积与DeepLab模型语义分割算法总结语义分割前沿算法SegFormerK-NetMaskFormerMask2FormerSegmentAnything（SAM）分割模型的评估方法OpenMMLab图像分割
  • PSPNet论文翻译及解读（中英文对照） 丁俊杰_
    PyramidSceneParsingNetworkAbstractSceneparsingischallengingforunrestrictedopenvocabularyanddiversescenes.Inthispaper,weexploitthecapabilityofglobalcontextinformationbydifferent-regionbasedcontextaggre
  • 分割网络模型（DeepLab V1、DeepLab V2、PSPNet、DeepLab V3、DeepLab V3+) THE@JOKER 分割
    1、DeeplabV1《SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNetsandFullyConnectedCRFS》http://arxiv.org/pdf/1412.7062v3.pdf由于卷积神经网络在提取特征时会将输入图像逐渐缩小，featuremap变小形成高级别的特征对分割任务并不适用，DeepLab采用了空洞卷积替换传统的卷积和ful
  • 百度图像分割7日打卡训练营学习笔记 yjy4231 1024程序员节
    目录课程介绍DAY1语义分割初探DAY2FCN全卷积网络结构详解DAY3U-Net模型与PSPNet模型详解DAY4DeepLab系列详解DAY5深入解析GCN（图卷积网络）DAY61.实例分割与全景分割概述2.实例分割：MaskR-CNN和SOLO3.全景分割：PanapticFPN和UPSNetDAY7主流分割数据集介绍总结课程介绍顶会论文审稿人亲自授课，从基础理论到前沿技术，配套5次实战打卡
  • 《ESPNet v1：Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation》论文笔记 m_buddy 图像&视频分割ESPNetv1
    代码地址：ESPNetv11.概述导读：这篇文章提出了在有限资源环境下对高分辨率图像进行快速高效分割的卷积网络ESPNet。ESPNet是基于一个新型的卷积模块（EfficientSpatialPyramid，ESP），该模块高效且强大。在（标准？）GPU上比PSPNet快22倍，体积却小了180倍，在GPU上可以飚到112FPS。在VOC-2012数据集上达到了63.01的IoU，对效果要求比较
  • CSAILVision运行PSPNet chan.zc 语义分割
    代码地址：https://github.com/CSAILVision/semantic-segmentation-pytorch1.按照项目主页要求配置环境2.利用预训练模型在单张图片或多张图片上进行测试python3-utest.py--imgs$PATH_IMG--gpu$GPU--cfg$CFG$PATH_IMG：图片路径，此处注意：需将测试图片放在项目文件夹内$GPU：采用的GPU，由于
  • segnet和unet区别_比较语义分割的几种结构：FCN，UNET，SegNet，PSPNet和Deeplab weixin_39995943 segnet和unet区别
    简介语义分割：给图像的每个像素点标注类别。通常认为这个类别与邻近像素类别有关，同时也和这个像素点归属的整体类别有关。利用图像分类的网络结构,可以利用不同层次的特征向量来满足判定需求。现有算法的主要区别是如何提高这些向量的分辨率，以及如何组合这些向量。几种结构全卷积网络FCN：上采样提高分割精度，不同特征向量相加。[3]UNET：拼接特征向量；编码-解码结构；采用弹性形变的方式，进行数据增广；用边界
  • java责任链模式 3213213333332132 java责任链模式村民告县长
    责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。 就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。 下面代码模拟这样的效果： 创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。 package 责任链模式; /** *
  • linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化 ronin47
    一、linux 系统内核参数 /etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小 net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
  • php命令行界面 dcj3sjt126com PHPcli
    常用选项 php -v php -i PHP安装的有关信息 php -h 访问帮助文件 php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块 执行一段代码 php -r 'echo "hello, world!";' php -r 'echo "Hello, World!\n";' php -r '$ts = filemtime("
  • Filter&Session 171815164 session
    Filter HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req; HttpSession session = requ.getSession(); if (session.getAttribute("admin") == null) { PrintWriter out = res.ge
  • 连接池与Spring,Hibernate结合 g21121 Hibernate
            前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。         1.下载相关内容：     &nb
  • [简单]mybatis判断数字类型 53873039oycg mybatis
           昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下:       Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null" at sun.mis
  • 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 程序员是怎么炼成的 eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
       在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.     解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
  • 我的crm小结 aijuans crm
    各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术： Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。 Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
  • spring里配置使用hibernate的二级缓存几步 antonyup_2006 javaspringHibernatexmlcache
    ．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入 xml 代码 <prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop> <prop key="hi
  • JAVA基础面试题 百合不是茶 抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
    /*   * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、   *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于   * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。   */  &
  • 让sqlmap文件 "继承" 起来 bijian1013 javaibatissqlmap
            多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用 ，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
  • 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发触发器 */ --得到日期是周几 select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; --建立BEFORE语句触发器 CREATE O
  • 【EhCache三】EhCache查询 bit1129 ehcache
    本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。   要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性   数据准备 @Before public void setUp() { //加载EhCache配置文件 Inpu
  • CXF框架入门实例 白糖_ springWeb框架webserviceservlet
    CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。 它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。 在apache cxf官网提供
  • angular.equals boyitech AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
    angular.equals   描述: 比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。   两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项： 两个值或者对象能通过=== （恒等） 的比较 两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
  • java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1] bylijinnan java
    这道题的具体思路请参看 何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht import java.math.BigInteger; import java.util.Arrays; public class CreateBFromATencent { /** * 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
  • FastDFS 的安装和配置 修订版 Chen.H linuxfastDFS分布式文件系统
    FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/ 1. 安装 http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html 安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
  • [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器 comsci 人工智能
          当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?       那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
  • oracle merge into的用法 daizj oraclesqlmerget into
    Oracle中merge into的使用 http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878 http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965 该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
  • 不适合使用Hadoop的场景 datamachine hadoop
    转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。 　　Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop!  实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
  • YII findAll的用法 dcj3sjt126com yii
    看文档比较糊涂，其实挺简单的： $predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));   第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值； 更完善的查询需要
  • vim 常用 NERDTree 快捷键 dcj3sjt126com vim
    下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。 切换工作台和目录 ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置 o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
  • Java把目录下的文件打印出来 蕃薯耀 列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
    Java把目录下的文件打印出来 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
  • linux远程桌面----VNCServer与rdesktop hanqunfeng Desktop
    windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。   linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。   下面分别介绍，以windo
  • guava中的join和split功能 jackyrong java
    guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下： 1） 将LIST转换为使用字符串连接的字符串    List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
  • Web开发技术十年发展历程 lampcy androidWeb浏览器html5
    回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。 彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
  • 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好) nannan408 buffer
    1.前言。   如题。 2.代码。   IoService IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括： 1、监听器管理 2、IoHandler 3、IoSession
  • ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified Everyday都不同 oraclesessionLock
    [Oracle] 今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。   step1，查看被lock的session：   select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time from v$locked_obj
  • javascript学习笔记 tntxia JavaScript
      javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
  • Java enum的用法详解 xieke90 enum枚举
    Java中枚举实现的分析：     示例：  public static enum SEVERITY{ INFO,WARN,ERROR }     enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类      (java.l
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他