炼丹师
炼丹师

[深度学习从入门到女装]Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

论文地址：Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation

 

一篇来自英伟达的语义分割的论文

 

 

[深度学习从入门到女装]Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation_第1张图片

论文提出了使用gate思想，构造了一个two-stream的CNN，主干网络就是一般的语义分割网络，子网络叫shape网络，是进行一个boundary的学习，也就是目标的边界，然后在sub网络使用了一个gated conv layer，其实我理解起来就是相当于一个spatial的attention模块

 

[深度学习从入门到女装]Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation_第2张图片

将不同层的regular feature map和shape feature map先经过1*1的卷积，随后concate到一起，进行1*1卷积获取attention，然后element-wise product到shape feature map上，在进行res block

 

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
    【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
  • 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强 数行天下 人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
    在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
  • 《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • 深入理解TensorFlow中的形状处理函数 SEVEN-YEARS tensorflow人工智能python
    摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数，包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank，并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
  • 数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析 清风徐徐de来 其他
    内容概要当前，企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧，AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力，以及跨渠道的品牌一致性维护，已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱，通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践，揭示未来数字内容体验的演进方向。首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行
  • DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA 9命怪猫 AIai人工智能大模型
    目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）(1)定义“多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention,MLA）”是一种基于注意力机制的深度学习方法，旨在通过多个注意力头（Multi-HeadAttention）对潜在空间
  • 第2节课：深度学习基础python代码 Lips611 李哥深度学习python深度学习神经网络
    目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“
  • 深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025） AndrewHZ 深度学习人工智能transformer算法科技
    一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其
  • DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进 星辰@Sea 人工智能其他人工智能
    引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中，DeepSeek作为一股不可忽视的力量，正在引领AI范式的转变，并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中，我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变，以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势，
  • 第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现 计算机真好丸 pytorch人工智能python
    文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu
  • 第N5周：Pytorch文本分类入门 计算机真好丸 pytorch分类人工智能
    文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
  • 第TR5周：Transformer实战：文本分类 计算机真好丸 transformer分类深度学习
    文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran
  • 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm 2301_76348014 程序员深度学习大数据知识图谱
    文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
  • DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用 Evaporator Core #DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
    引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
  • DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公 herosunly DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • 使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩 Echo_Wish Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
    在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型压缩（ModelCompression）是两种有效的技术，可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深
  • 深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决 紫雾凌寒 智启前沿：AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
    在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。它们引领着AI开发的潮流，吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹？是TensorFlow的全面与稳健，还是PyTorch的灵活与便捷？让我们一同深入剖析，探寻答案。在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是
  • 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现 清风AI 深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
    定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
  • TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建 小白学视觉 论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
    论文信息题目：SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法，能够在不使用任何3D标注的情况下，从不完整的RGB
  • spiking neural network概念学习 Zaгathustra 科研工作深度学习神经网络机器学习
    我们认为，SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天，我们有相当成熟的神经形态传感器，来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合，以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法，从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实
  • 深度学习（1)-简单神经网络示例 yyc_audio 深度学习人工智能
    我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
  • 理论一、大模型—概念 伯牙碎琴 大模型自然语言处理ai
    一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
  • YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器 星际编程喵 Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
    前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
  • 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术 云博士的AI课堂 AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
    第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术人工智能（AI）的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力，也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习：智能的基
  • 预测股票走势的ai模型 roxxo AI模型人工智能深度学习金融
    AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林/XGBoost深度学习预测：LST
  • 使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境 ZhengXinTang #深度学习环境pipcondapython
    在决定使用pip和conda安装包时，了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分：1.在使用conda安装的过程中，可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的，所设置的镜像源，使用condacofig--show,进行查看，2.设置，将网络下载时，连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre
  • 字节跳动实习生和校招生内推 飞300 pythonjavascriptphp业界资讯算法
    机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等；3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项，如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等，有一定深度和广度；4、熟悉相关算法在数据挖
  • 一文带你了解人工智能：现状、应用、变革及未来展望 空青726 人工智能chatgptai大数据机器学习深度学习创业创新
    近年来，人工智能（AI）的发展势头迅猛，它已经渗透到了我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居到医疗诊断，AI正在改变着我们的生活方式。本文将结合时事，为大家介绍当前人工智能的发展形势、在生活中的应用、人工智能的变革以及未来的发展方向。一、人工智能的发展形势1.深度学习：深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用，深度学习算法能够从大量数据中提取出
  • 学习AI大模型用这十种方法，轻松入门 大模型玩家 学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
    AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构：对于AI大模型的学习，首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学
  • 开发者关心的那些事 圣子足道 ios游戏编程apple支付
    我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？ 产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
  • 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginxF5
            对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。         目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
  • LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind javaAlgorithm题解LeetCodeMath
    原题链接：#9 Palindrome Number   要求： 判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间   难度：简单   分析： 题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。 注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
  • 画图板的基本实现 15700786134 画图板
     要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。 首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame {              //显示
  • linux的ps命令 被触发 linux
    Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。 要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
  • Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌 肆无忌惮_ android
    最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
  • java导出txt文件的例子 知了ing javaservlet
    代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
  • Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度 矮蛋蛋 scalasbt
    原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化 下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
  • phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linuxspider
    1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
  • JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出 百合不是茶 java核心思想JAVA IO操作字节流
    在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流   类 FileInputStream
  • Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
    前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
  • HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力HR成长
        一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 　　一、解决问题的能力 　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
  • 【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
    什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
  • 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
    Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。 这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
  • nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
    server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
  • java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表 题目： 输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
  • Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan javanetty
    Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了 一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
  • JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jqueryjsonmapval()
     JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别   数据库查询出来的map有一个字段为空   通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
  • Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
    一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。 为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。 缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。   二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
  • CentOs6 dalan_123 centos
    首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
  • 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
      无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。 无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
  • ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
    在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法 一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用 在XML里；    <ImageBut
  • JSP之c:foreach eksliang jspforearch
    原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
  • Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
    在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。 大致可以分三步： 一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
  • android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for hyz301 json
    org.json.JSONException: No value for items  在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误   06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
  • 干货分享：从零开始学编程 系列汇总 justjavac 编程
    程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。 从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏 
  • jquery-autocomplete 使用手册 macroli jqueryAjax脚本
    jquery-autocomplete学习 一、用前必备 官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
  • PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改 超声波 oracleplsql
    　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
  • 数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表 superlxw1234 极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
    在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，    比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
  • 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理 wiselyman spring mvc
    10.1 全局异常处理 使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理; 使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围 10.2 演示 演示控制器 package com.wisely.web; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.spring
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他