- 计算机设计大赛 行人重识别(person reid) - 机器视觉 深度学习 opencv python
iuerfee
python
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习行人重识别(personreid)系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:5分更多资料,项目分享:https:
- 【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting
CS_Zero
论文阅读
去模糊的3D高斯泼溅,看Demo比3D高斯更加精细,对场景物体细节的还原度更高,[官网](https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting/)背景技术Volumetricrendering-basednerualfields:NeRF.Rasterizationrendering:3D-GS.Rasterization比vol
- [论文笔记] Transformer-XL
心心喵
论文笔记transformer深度学习人工智能
这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如Bert采用的Transformer最大上下文为512(其中是因为计算资源的限制,不是因为位置编码,因为使用的是绝对位置编码正余弦编码)。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性,而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 多模态相关论文笔记
靖待
大模型人工智能论文阅读
(cilp)LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training)对比语言图像预训练模型引言它比ImageNet模型效果更好,计算效率更高。尤其是zero-sho
- 【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
lokol.
论文笔记论文阅读llama
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama,在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律(smoothlybrokenpower-laws)。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- 行人重识别
NineDays66
人工智能
在人的感知系统所获得的信息中,视觉信息大约占到80%~85%。行人重识别(personre-identification)是近几年智能视频分析领域兴起的一项新技术,属于在复杂视频环境下的图像处理和分析范畴,是许多监控和安防应用中的主要任务,并且在计算机视觉领域获得了越来越多的关注。下面我们就仔细来聊聊行人重识别(ReID)。1.什么是行人重识别行人重识别(PersonRe-identificat
- MOSSE算法论文笔记以及代码解释
five days
计算机视觉深度学习机器学习
论文《VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters》代码github1.论文idea提出以滤波器求相关的形式,找到最大响应处的位置,也就是我们所跟踪的目标的中心,进而不断的更新跟踪目标框和滤波器。2.跟踪策略如图,根据初始帧圈出的目标框训练滤波器,最大响应处为目标框的中心点,当移动到下一帧时,根据滤波器求相关的算法获得最大响应值,进而得出下
- Attention Is All Your Need论文笔记
xiaoyan_lu
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论文解决了什么问题?提出了一个新的简单网络架构——transformer,仅仅是基于注意力机制,完全免去递推和卷积,使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolution
- 论文笔记:相似感知的多模态假新闻检测
图学习的小张
论文笔记论文阅读python
整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations)论文的阅读笔记背景模型实验论文地址:SAFE背景 在此之前,对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻,例如,虚假新闻也许会试图使用不相关的图
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
- 论文笔记之LINE:Large-scale Information Network Embedding
小弦弦喵喵喵
原文:LINE:Large-scaleInformationNetworkEmbedding本文提出一种新的networkembeddingmodel:LINE.能够处理大规模的各式各样的网络,比如:有向图、无向图、有权重图、无权重图.文中指出对于networkembedding问题,需要保留localstructure和globalstructure,分别对应first-orderproximi
- 打败一切NeRF! 3D Gaussian Splatting 的 简单入门知识
Ci_ci 17
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新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草,这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站,还能同步,保存哈哈哈。印象笔记,Onenote逊爆了。研一刚开学两个月,导师放养,给的方向还
- 跨模态行人重识别:Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记
深度学不会习
深度学习
目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要(1)提出一种新的跨模态生成对抗网络(称为cmGAN)。为了解决鉴别信息不足的问题,设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器,从不同的模式中学习鉴别特征表示。(2)为了解决大规
- 跨模态行人重识别:Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identification学习记录笔记
深度学不会习
学习
目录摘要网络结构具体方法MAMPAM模态分类损失共享特征ID损失中心簇损失总损失试验注意模式可视化分布结果原文链接:DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要提出了一种联合模态和模式对齐网络(MPANet)来发现可见红外人Re-ID不同模式中的跨模态细微差别,它引入了模态缓解模块和模式对齐模块来共
- 跨模态行人重识别:Dynamic Dual-Attentive Aggregation Learningfor Visible-Infrared Person Re-Identification学习笔记
深度学不会习
学习
目录摘要方法模态内加权聚合(IWPA)跨模态图结构化注意力(CGSA)GraphConstructionGraphAttention动态对偶聚合学习试验论文链接:DynamicDual-AttentiveAggregationLearningforVisible-InfraredPersonRe-Identification摘要通过挖掘VI-ReID的模态内部分级和跨模态图级上下文线索,提出了一种新
- 跨模态行人重识别:Modality Synergy Complement Learning withCascaded Aggregation for Visible-InfraredPerson 笔记
深度学不会习
深度学习python
目录简述贡献MSCLNet方法模态协同模块模态补充模块级联聚合策略子类级聚合类内聚合类间级上的聚合目标函数基于级联聚合的模态协同互补学习在可见光-红外人员识别中的应用简述级联聚合的模态协同互补学习网络(MSCLNET)。基本思想是协同两个模态来构造不同的身份鉴别语义和较少噪声的表示。然后,在这两种模式的优点下对协同表征进行了补充。此外,提出了级联聚合策略,用于细粒度的特征分布优化,该策略将子类、类
- 行人重识别(二)跨模态的行人重识别
石头儿啊
行人重识别计算机视觉人工智能
感谢前辈总结的论文列表,为了方便自己以后翻阅,链接搁这儿1.背景在我们现实生活中,可见光条件下的摄像机拍到的图像,往往会包含行人的大部分外观信息,然而现实中并不只需要在可视条件极佳的条件下进行监控,在夜晚或者可视条件极差的场景中也有监控的需要,这个时候,红外相机拍摄的图像便可用于行人的再识别。据我所知,现阶段大部分ReID工作都聚焦在RGB图像这种单一模态上,而基于RGB-IR的跨模态ReID工作
- 使用中间X模态的跨模态行人重识别
小小猿D
笔记
引入X模态作为辅助,将红外线--可见光跨模态学习转化为X-IR-V三模态学习,提出了一个X-红外-可见光(XIV)ReID跨模态学习框架。首先X模态由轻量型网络生成,其次,在xiv框架下,跨模态学习由一个精心设计的模态间隙约束引导,信息交换跨越可见、x和红外模态。基于红外图像的图像主要包括结构和形状信息X模态是一种伴随辅助模态,用于协调红外和可见光。一个轻量级X模态生成器和一个权重共享XIV跨模态
- 【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)
渺渺404
跨模态行人重识别计算机视觉人工智能深度学习
文章目录摘要1介绍2SYSU-MM01数据集2.1数据集描述2.2评估标准3跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系(双流网络可以用单流网络表示)一般情况下的单流结构分析4深度零填充4.1零填充作为网络输入的分析(梯度分析)4.2RGB-IR应用深度零填充4.3跨模态学习的比较5实验5.1比较的模型5.2模型比较与分析6总结摘要行人
- 跨模态行人重识别综述 - 计算机视觉
小小猿D
笔记深度学习
跨模态行人重识别综述-计算机视觉0引言近年来,随着智能监控领域的不断发展,单纯凭借传统的人力已经很难在对复杂的监控场景做出完善详尽的处理。作为一项在大型非重叠视角多摄像机网络获取到的海量视频画面序列里找到目标行人的任务,行人重识别(PersonRe-Identification)可以被看作是多摄像头的行人检索问题。它建立在行人检测的基础之上,捕捉获取同一目标个体在不同非重叠摄像头中分布位置信息,推
- 跨模态行人重识别都需要学什么
ALGORITHM LOL
人工智能
跨模态行人重识别(Cross-ModalityPersonRe-identification,简称Cross-ModalityRe-ID)是计算机视觉领域的一项挑战性任务,旨在跨越不同模态之间(例如,可见光与红外线图像)识别同一行人。该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理:理解图像基础(如像素、色彩空间)、图像变换、图像增强技术。机器学习基础:
- 《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记
m_buddy
#GeneralObjectDetectionBi-Fusion
参考代码:无1.概述导读:在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能,但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移(水平或是垂直方向运动)在经过pooling操作(pooling不具有平移不变性)带来结果相差很大的问题(特别针对小目标),而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释(卷积的平移不变形),进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过
- 论文笔记-Generative Adversarial Nets
升不上三段的大鱼
论文链接:https://papers.nips.cc/paper/2014/file/5ca3e9b122f61f8f06494c97b1afccf3-Paper.pdf论文解读:https://www.bilibili.com/video/BV1rb4y187vD?share_source=copy_web一句话总结:提出了生成模型框架GAN,包括一个生成模型G和一个判别模型D,用有监督的损失
- 论文笔记:NIPS 2020 Graph Contrastive Learning with Augmentations
饮冰l
图弱监督数据挖掘机器学习神经网络深度学习
前言本文主要提出在图对比学习大框架下的图数据增强的若干方法。概括来说,本文提出了一种图对比学习框架来无监督的完成图表示学习,首先作者提出了基于各种先验信息的四种图数据增强方法。然后,作者分析了在四种不同的图数据增强条件下,不同组合对多个数据集的影响:半监督、无监督、迁移学习以及对抗性攻击。作者为GNN的预训练提出了基于图数据增强的对比学习框架来解决图中数据异质性的挑战,本文的主要贡献如下:作者提出
- 基于深度学习的行人重识别(person reid) 计算机竞赛
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1技术背景行人重识别技
- 互联网加竞赛 基于深度学习的行人重识别(person reid)
Mr.D学长
pythonjava
文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1技术背景行人重识别技
- 姿态估计概述
Diros1g
姿态估计
定义和优势单目摄像机拍摄的二维图像中预测行人的人体关键点坐标,为其他任务做支持如行人重识别、动作识别。目前分类两类:单人和多人基于计算机视觉的人体姿态佶计不需要额外的穿戴设备,该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点(人体主要关节)表达方式以二位坐标的形式(x,y),方法简洁,无序后处理2.空间热力图回归的数据是关键点落在该坐标的概率,优点定位更精
- 论文笔记-vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queries over Blockchain Databases
qq_40431700
笔记区块链
核心方法:提出了一种基于累加器的可认证数据结构,可以动态聚合任意查询属性提出块内和块间索引,聚合块内和块间数据,可以做高效查询验证倒排前缀树结构,加速同时处理大量数据的订阅查询提出问题:1.range查询2.布尔查询3.没有可靠第三方、而且不能保证查询的完整性图中元素有:①全节点②矿工节点:是全节点,而且负责构建共识证明,比如计算nonce③轻节点:存nonce、区块的哈希,不存数据记录提出的Vc
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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