- 计算机组成原理01
XXXJessie
计算机组成原理笔记
第一章计算机系统概述1.1本章大纲要求与核心考点1.1.1大纲内容(一)计算机系统层次结构计算机系统的基本组成计算机硬件的基本结构计算机软件和硬件的关系计算机系统的工作原理“存储程序"工作方式,高级语言程序与机器语言程序之间的转换,程序和指令的执行过程。(二)计算机性能指标吞吐量、响应时间;CPU时钟周期、主频、CPI、CPU执行时间;MIPS、MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOP
- YOLOV8原创改进:一种新型轻量级实时检测算法 | 适用场景:低照度场景,如雾天行人车辆等
AI小怪兽
YOLOv8原创自研YOLO轻量化模型YOLOv8魔术师YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习算法
本文独家改进:本文提出了一种新型轻量级的实时监测算法,通过MobileViT魔改整个backbone,最后提出两个改进版本,YOLOv8_MobileViT和YOLOv8_MobileViT-p2两个版本YOLOv8s进行对比,GFLOPs从原始的28.6降低至17.3和21.4layersparametersGFLOPskbyolov8s
- 轻量级3D姿态估计
AI视觉网奇
姿态检测深度学习宝典深度学习神经网络
本文分享一款可以跑在手机上的3d姿态估计网络。效果图:算力3.92GFLOPS,而且平均每关节位置误差(MPJPE),也只有大约5厘米。用的TensorFlow平台开发,开源了onnx模型。输入是目标检测后的人体图,人体检测用的yolov5。网络结构:编码器-解码器在编码器用于全局特征提取,而解码器进行姿态估计的基础架构,研究团队对其主干网络、激活函数,以及Skipconcatenation功能都
- YOLO在服务器上训练,日志文件中不显示GFLOPs参数的问题
Luxus1001
Python目标检测python深度学习开发语言
YOLO模型在服务器上训练,日志文件中不显示GFLOPs参数的问题最近用服务器训练了YOLOv5模型,准备写论文找数据时才发现日志文件中没有GFLOPs参数,而在笔记本上训练时则会有GFLOPs参数,如下所示:找了好久才发现是因为服务器的环境中缺少thop函数库,直接pipinstallthop安装就好了
- (2023|ICCV,diffusion,transformer,Gflops)使用 Transformer 的可扩展扩散模型
EDPJ
论文笔记人工智能
ScalableDiffusionModelswithTransformers公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要3.DiffusionTransformer3.1基础3.2扩散Transformer设计空间4.实验0.摘要我们探索一种基于Transformer架构的新型扩散模型。我们训练图像的潜在扩散模型,将通常使用的U-Net骨干
- MulticoreWare与Imagination一同按下汽车计算工作负载的“加速键”
Imagination官方博客
汽车人工智能
中国·北京–2024年1月8日-MulticoreWareInc与ImaginationTechnologies共同宣布已在德州仪器TDA4VM处理器上实现了GPU计算,不仅使算力提升了约50GFLOPS,而且还实现了自动驾驶和高级驾驶辅助系统(ADAS)常见工作负载性能的跃升。此次合作使得在高分辨率(3200x2000)图像上使用GPU运行StereoBM(StereoBlockMatching
- YOLOv8独家原创改进:轻量化自研设计双卷积,重新设计backbone和neck结构,完成涨点且计算量和参数量显著下降
AI小怪兽
YOLOv8原创自研YOLO算法网络人工智能开发语言
本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,执行3×3和1×1卷积运算代替其他卷积核仅执行1×1卷积,YOLOv8Conv,从而轻量化YOLOv8,性能如下表,GFLOPs8.1降低至7.6,参数量6.3MB降低至5.8MBlayersparametersGFLOPsMBYOLOv8n16830068188.16.3MByolov8_DualConv17427821467.65.8MB收录YO
- YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点
Snu77
YOLOv5系列专栏YOLO华为人工智能深度学习python计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文给大家来的改进机制是华为最新VanillaNet网络,其是今年最新推出的主干网络,VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。它的设计简单,层数较少,避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大,GFLOPs的量会很高)。我将其替换整个YOLOv5的Backbone,在一些大目标和小目标检测上均有涨点,效果比上一篇RepViT的效
- YOLOv8算法优化:解决YOLOv8无法打印计算量(GFLOPs)的问题点
AI小怪兽
YOLOv8魔术师YOLOv8原创自研YOLO算法人工智能深度学习网络pytorchpython
本文内容:解决YOLOv8无法打印计算量的问题点本文提供:1)训练阶段自动打印计算量;2)提供离线打印计算量的代码;1.计算量介绍FLOPS:注意S是大写,是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-pointoperationspersecond)的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S,代表秒,而不是复数,所以不能省略
- GFLOPs和FLOPs的主要区别
赢勾喜欢海
算法深度学习
GFLOPs(GigaFloatingPointOperationsPerSecond)和FLOPs(FloatingPointOperations)都是用于衡量算法计算的复杂度的指标,但它们有一些区别。FLOPs(FloatingPointOperations):FLOPs是一种计算浮点运算数量的度量。它表示在执行一个算法或模型时,所涉及的浮点运算的总数。通常,FLOPs包括加法、减法、乘法和除
- YOLOv8改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点
Snu77
YOLOv8系列专栏深度学习人工智能计算机视觉华为pythonYOLO目标检测
一、本文介绍本文给大家来的改进机制是华为最新VanillaNet网络,其是今年最新推出的主干网络,VanillaNet是一种注重极简主义和效率的神经网络架构。它的设计简单,层数较少,避免了像深度架构和自注意力这样的复杂操作(需要注意的是该网络结构的通道数会被放大,GFLOPs的量会很高)。我将其替换整个YOLOv8的Backbone,在一些大目标和小目标检测上均有涨点,效果比上一篇RepViT的效
- YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(附yaml文件+添加教程)
Snu77
YOLOv8系列专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉pytorch机器学习python
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-ScaleFeatureFusionModule)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv8上,发现其不仅能够降低GFLOPs(成功添加之后,不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3),同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概
- 获奖算法模型开源,RTE 2020超分辨率图像质量挑战赛圆满落幕
声网
算法人工智能机器学习深度学习编程语言
9月26日,RTE2020Innovationchallenge超分辨率图像质量挑战赛,在线上结束的决赛比拼。这个赛道主要考察图像超分辨率算法模型的同时兼顾性能图像的质量的能力。参赛者需要对图像做2倍的超分辨率处理,算法复杂度控制在2GFLOPs之内。我们将提供一个baseline模型,采用PSNR、SSIM及运行时间来综合评估算法的性能,分值高者即获胜。与春季赛一样,这次的决赛还是通过Agora
- YOLOv8轻量化模型:模型轻量化设计 | 轻量级可重参化EfficientRepBiPAN | 来自YOLOv6思想
AI小怪兽
YOLO轻量化模型YOLO人工智能目标检测开发语言计算机视觉
本文解决什么问题:在几乎不保证精度下降的前提下,轻量级模型创新设计EfficientRepBiPAN在关键点检测任务中|GFLOPs从9.6降低至8.5,mAP50从0.921下降至0.912,mAP50-95从0.697提升至0.779YOLO轻量化模型专栏:http://t.csdnimg.cn/AeaEF1.YOLOv6介绍论文:https://arxiv.org/pdf/2209.0297
- 深度学习基础之GFLOPS(2)
小枫小疯
深度学习基础深度学习人工智能
什么是GFLOPS神经网络的GFLOPS(GigaFLoating-PointOperationsPerSecond)代表了神经网络模型执行计算的速度和计算能力。这可以用一个类比来解释:GFLOPS就像神经网络模型的"运算速度"标签。想象你有两个数学家,他们都能够解决复杂的数学问题,但一个速度非常快,另一个速度较慢。GFLOPS就像用来衡量他们速度的标尺。数学家A的GFLOPS是10,这意味着他每
- SoC性能指标&ARM内核运算能力
Miss_若星
arm开发
自动驾驶芯片常用的性能评价指标:TOPS,DMIPS,GFLOPS分别说的是啥?TOPSTeraOperationPerSecond,表示每秒钟可以进行的操作数量,用于衡量自动驾驶的算力。众所周知,汽车上最常用的传感器是摄像头,而与之对应的计算机视觉算法是基于卷积神经网络的,而卷积神经网络的本质是乘积累加运算MAC(MultiplyAccumulate),实现此运算操作的硬件电路单元,被称为“乘数
- Yolov8-pose关键点检测:模型轻量化创新 | BiLevelRoutingAttention 动态稀疏注意力 | CVPR2023 BiFormer
AI小怪兽
YOLO目标检测人工智能计算机视觉python
本文解决什么问题:BiLevelRoutingAttention,通过双层路由(bi-levelrouting)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(dynamicsparseattention)BiLevelRoutingAttention|GFLOPs从9.6降低至8.5,参数量从6482kb降低至6134kb,mAP50从0.921提升至0.926Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:http
- 打破ViT的实际应用限制!沈春华老师团队提出无需解码器的目标检测器DFFT
Tom Hardy
算法大数据编程语言python计算机视觉
作者丨ChaucerG来源丨集智书童编辑丨极市平台导读作者提出了一种完全基于Transformer且无解码器(DFFT)的目标检测器,首次在训练和推理阶段都实现了高效率。DFFT在一系列低资源约束(例如,从40到100GFLOPs)中实现了更高的准确度和更好的训练推理效率。论文链接:https://arxiv.org/abs/2206.06829ViT正在改变目标检测方法的格局。ViT在检测中的一
- 目前GPU 超过100 TFLOPS的GPU 之一
abka
人工智能其他软考人工智能gpu
一个MFLOPS(megaFLOPS)等于每秒一百万(=10^6)次的浮点运算,一个GFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒十亿(=10^9)次的浮点运算,一个TFLOPS(teraFLOPS)等于每秒一万亿(=10^12)次的浮点运算,一个PFLOPS(petaFLOPS)等于每秒一千万亿(=10^15)次的浮点运算,一个EFLOPS(exaFLOPS)等于每秒一百亿亿(=10^18)次的浮点
- Yolov8-pose关键点检测:模型轻量化设计 | 模型压缩率从6842降低到1018,GFLOPs从9.6降低至2.2
AI小怪兽
YOLO计算机视觉人工智能深度学习python目标检测cnn
本文解决什么问题:Yolov8-pose关键点检测轻量级模型设计轻量化模型设计:模型压缩率从6842降低到1018,GFLOPs从9.6降低至2.2,mAP50从0.921变为0.92(几乎不变)Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-
- Yolov8-pose关键点检测:模型轻量化创新 | DCNV3结合c2f | CVPR2023
AI小怪兽
YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测python
本文解决什么问题:模型轻量化创新引入DCNV3DCNV3|GFLOPs从9.6降低至8.6,参数量从6482kb降低至5970kb,mAP50从0.921提升至0.926Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数据集;
- YOLOX:Exceeding YOLO Series in 2021
桑_榆
目标检测经典论文YOLO
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021一引言二SimOTA将YOLO检测器切换为无锚方式,并采用其他先进技术,解耦的头部和领先的标签分配策略SimOTA,以实现跨大规模模型范围的最新成果:对于仅有0.91M参数和1.08GFLOPs的YOLO-Nano,在COCO上取得25.3AP,超越了NanoDet;对于yolov3,提升47.3%AP。一引言YOLO系列始终追求实时应
- SCI期刊写作必备(三):一键生成YOLOv8等主流模型同款图表|绘制目标检测领域YOLO论文常见的性能对比折线图,包含多种不同功能风格对比图表
芒果汁没有芒果
芒果改进YOLO高阶指南目标检测YOLO计算机视觉
绘制一个原创属于自己的YOLOv8模型性能对比图表具体绘制操作参考:(附Python代码,直接一键生成,精度对比图表代码)只需要改动为自己的mAP、Params、FPS、GFlops等数值即可,一键生成文章目录绘制一个原创属于自己的YOLOv8模型性能对比图表一键生成不同风格图表样例代码一、代码实践|生成不同YOLO模型对比FPS图表二、代码实践|不同YOLO模型对比参数量图表三、代码实践|不同Y
- 矩阵乘法优化:4x4矩阵块优化方法
Vec[95]
算法开发语言c++矩阵
MMult_4x4_3.h一次计算C中的4x4小块0.24gflops2.1%1MMult_4x4_4.h一次计算C中的4x4小块0.24gflops2.1%1MMult_4x4_5.h一次计算C中的4x4小块,将16个循环合并一个0.25gflops2.2%1MMult_4x4_6.h一次计算C中的4x4小块(我们在寄存器中累加C的元素,并对a的元素使用寄存器)1.75gflops16.0%1M
- 矩阵乘法优化:1x4矩阵块的各种优化方法
Vec[95]
算法开发语言c++矩阵
文件名优化方法gFLOPs峰值占比线程数MMult1.h无任何优化0.24gflops2.1%1MMult2.h一次计算4个元素0.24gflops2.1%1MMult_1x4_3.h一次计算4个元素0.24gflops2.1%1MMult_1x4_4.h一次计算4个元素0.24gflops2.1%1MMult_1x4_5.h一次计算4个元素(将4个循环合并为1个)0.25gflops2.2%1M
- Pytorch计算模型的参数量和GFLOPs
王小凡wxf
pytorch人工智能python
Pytorch计算模型的参数量和GFLOPsPytorch计算模型的参数量和GFLOPsthop包安装thop使用Pytorch计算模型的参数量和GFLOPs最近在研究模型的压缩技术,使用Pytorch框架,为了计算模型的参数量和GFLOPs。thop包相较于torchstat,torchstat无法适用的模型某一个layer的输入为多个变量和Pytorch-0.4.1版本等情况,可以尝试使用th
- GFLOPs、FLOPS和FLOPs的区别和联系
帅帅帅.
计算机视觉
这三个概念其实都差不多,都涉及浮点运算,但是还是有一些小的不同之处,下面简单总结一下GFLOPs(Giga-FLOPs)指每秒执行的十亿次浮点运算是对计算设备或算法的计算能力的量化指标较大的GFLOPs数值通常意味着计算设备具有更高的计算能力和处理速度主要是衡量硬件性能FLOPs(Floating-PointOperations)是指在某个任务或算法中执行的总浮点运算次数用于衡量计算复杂度或算法的
- YOLOv5下载编译运行-口罩检测
Evan_qin_yi_quan
YOLO目标检测YOLOpytorch深度学习
目录一、YOLOv5程序下载1.yolov5程序下载2.口罩数据集下载二、编译运行代码1.使用pycharm打开上面的文件夹2.pycharm训练参数配置3.编译运行三、使用训练好的模型进行预测1.预测环境配置四、训练和预测过程遇到的错误及解决办法1.训练遇到的报错2.预测编译遇到的错误及解决办法3.一些其它错误的解决办法4.YOLOv5训练不显示GFLOPs问题一、YOLOv5程序下载1.yol
- DSP 性能 GMAC 和 GFLOP含义
退休老军长
数字信号处理DSPGMACGFLOPS
参考:https://blog.csdn.net/zzsfqiuyigui/article/details/9003420GMACS或GMAC/S:GigaMultiplyAddCaculationperSecond每秒10亿次乘加运算,用来描述DSP定点运算性能GFLOPS或GFLOP/S:GigaFloating-pointOperationsperSecond每秒10亿次浮点运算(可以是浮点
- 关于GMac和FLOPs讨论
勇气的动力
网络计算量pytorchtensorflow
FLOPs:s小写,指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。(模型)在论文中常用GFLOPs(1GFLOPs=10^9FLOPs)10亿次浮点运算数(1MFLOPs=10^6FLOPs)1百万次浮点运算数一个MFLOPS(megaFLOPS)等于每秒一百万(=10^6)次的浮点运算,一个GFLOPS(gigaFLOPS)等于每秒十亿(=10^9)次的浮点运算,一个TFLOPS(
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag