- TBC:Tied Block Convolution-即插即用 | Leaner and Better CNNs with Shared Thinner Filters
chenzy_hust
思想比较简单,参数量可以看出大幅度减少,推理速度优化方面还有待验证https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdfAbstract:卷积是卷积神经网络(CNN)的主要构建块。我们观察到,通道数量随着深度的增加而增加,优化的CNN通常具有高度相关的滤波器,从而降低了特征表示的表达能力。我们提出了TiedBlockConvolution(TBC),它在相等的通道块上共享相同的T
- TBC(Tied Block Convolution):具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN
静静AI学堂
高质量AI论文翻译cnn人工智能神经网络
文章目录摘要引言相关工作TiedBlockConvolution网络设计TBC公式化在瓶颈模块中的TBC/TGCTBC和TFC在注意力模块中的应用实验结果ImageNet分类物体检测和实例分割轻量级注意力消融研究总结补充资料物体检测和实例分割的详细结果额外的Grad-CAM可视化结果
- Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN
AI浩
cnn人工智能神经网络
摘要https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf卷积是卷积神经网络(CNN)的主要构建块。我们观察到,随着通道数的增加,优化后的CNN通常具有高度相关的滤波器,这降低了特征表示的表达力。我们提出了TiedBlockConvolution(TBC),它在等量的通道块上共享相同的较薄的滤波器,并使用单个滤波器生成多个响应。TBC的概念也可以扩展到组卷积和全连接层,并且可以应
- AVR 328pb ADC基本介绍和使用
perseverance52
AVR单片机AVRADC
AVR328pbADC基本介绍和使用结合参考同架构lgt8f328p中文文档:http://www.prodesign.com.cn/wp-content/uploads/2023/03/LGT8FX8P_databook_v1.0.4.pdf328pbADC特性•10-bitResolution10位分辨率•0.5LSBIntegralNon-linearity0.5LSB积分非线性•±2LSB
- 探索深度学习的边界:使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积(Atrous Convolution)的全面指南
程序员Chino的日记
深度学习tensorflow人工智能
空洞卷积(AtrousConvolution),在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现,是一种强大的工具,用于增强卷积神经网络的功能,特别是在处理图像和视觉识别任务时。这种方法的核心在于它允许网络以更高的分辨率捕获图像信息,同时不增加额外的计算负担。标准卷积网络通过过滤器逐步减少图像的空间分辨率,以提取重要的特征。然而,这种方法会损失一些细节信息,这在一些任务中
- 如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题
Arnold-FY-Chen
video-caffe深度学习Caffevideo-caffecaffe深度学习cudnn8cudnn
因为caffe之类的代码很久不更新了,只支持到了使用cudnn7.x,在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时,会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp等文件里出错:error:identifier"CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT"isundefinederror:iden
- 深度学习(7)--卷积神经网络项目详解
GodFishhh
深度学习深度学习cnn人工智能
一.项目介绍:用Keras工具包搭建训练自己的一个卷积神经网络(Simple_VGGNet,简单版VGGNet),用来识别猫/狗/羊三种图片。数据集:二.卷积神经网络构造查看API文档Convolutionlayers(keras.io)https://keras.io/api/layers/convolution_layers/#导入所需模块fromkeras.modelsimportSeque
- 图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)
唯余木叶下弦声
深度学习深度学习人工智能
目录一、前言二、GCN原理三、GCN用于节点分类四、总结一、前言在图神经网络出现之前,一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理,其特点就是节点有固定的排列规则和顺序,如2维网格和1维序列。近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经
- 扩张卷积(dilated convolution)
菜菜子hoho
小知识点合集深度学习卷积
【对扩张卷积的学习记录】ICLR-2016-DilatedConvolution:MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS论文地址:https://arxiv.org/abs/1511.07122代码地址:https://github.com/fyu/dilationhttps://github.com/bordesf/dilation论
- 空洞卷积(扩张卷积dilated convolution)
NeroChang
图像分割空洞卷积图像分割
为什么用空洞卷积?普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer,导致内部数据结构丢失;空间层级化信息丢失。小物体信息无法重建(假设有四个poolinglayer则任何小于2^4=16pixel的物体信息在理论上将无法重建和分割。)普通卷积过程如下:在这样显著缺陷问题的存在下,语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度,而dilatedconvolution的设计
- 空洞卷积(扩张卷积,带孔卷积,atrous convolution)的一些总结与理解
interesting233333
空洞卷积带孔卷积atrousconv扩张卷积
空洞卷积(扩张卷积,带孔卷积,atrousconvolution)是一种区别于普通卷积的卷积方式,从字面理解,就是卷积层中有洞。1.一维理解以一维为例:图中(a)Inputfeature表示输入特征,Outputfeature表示输出特征,这是一个正常的kernel=3;stride=1;pad=1的卷积操作。图中(b)下面为Inputfeature,上面为Outputfeature,与图(a)不
- opencv009 滤波器01(卷积)
yf743909
计算机视觉深度学习cnnpythonopencv人工智能学习
图像卷积操作(convolution),或称为核操作(kernel),是进行图像处理的一种常用手段,图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系,通过加权求和的操作,实现模糊(blurring),锐化(sharpening),边缘检测(edgedetection)等功能。期末考试结束!又开始学习opencv啦1、什么是图片卷积图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断地相乘求和的
- CNN:Convolutional Neural Network(下)
狂放不羁霸
深度学习cnn深度学习机器学习
目录1CNN学到的是什么1.1Convolution中的参数1.2FFN中的参数1.3Output2DeepDream3DeepStyle4MoreApplication4.1AlphaGo4.2Speech4.3Text原视频:李宏毅2020:ConvolutionalNeuralNetwork本博客属于学习笔记,如有问题请大佬指正~1CNN学到的是什么我们可能会认为神经网络都是一个黑箱(bla
- 卷积——相关知识点总结
T-SW
笔记卷积神经网络
一、2D卷积(2DConvolution)1.公式 卷积运算(Convolution)定义:一种通过两个函数和生成第三个函数的一种数学算子,公式如下。通常将函数fff称为输入(input),函数ggg称为卷积核(kernel),函数hhh称为特征图谱(featuremap)。h(t)=∫g(t−t′)f(t) dt′h(t)=\int_\{g(t-t')f(t)}\,{\rmd}t'h(t)=∫
- 【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)
slience_me
论文笔记论文阅读cnn人工智能
本文作者:slience_me我看的论文地址:MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M,输出为输入为DF×DF×N,卷积核为DK×DK×M,共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程,每个卷积核对输入的向量进行卷积操作,得到一个特征映射,共有N个卷
- CNN:Convolutional Neural Network(上)
狂放不羁霸
深度学习深度学习机器学习人工智能
目录1为什么使用CNN处理图像2CNN的整体结构2.1Convolution2.2Colorfulimage3Convolutionv.s.FullyConnected4MaxPooling5Flatten6CNNinKeras原视频:李宏毅2020:ConvolutionalNeuralNetwork1为什么使用CNN处理图像李宏毅老师提出了以下三点理由。①Somepatternsaremuch
- [论文精读]Hi-GCN: A hierarchical graph convolution network for graph embedding learning of brain network
夏莉莉iy
论文精读embedding人工智能深度学习学习机器学习图像处理图论
论文原文:Hi-GCN:Ahierarchicalgraphconvolutionnetworkforgraphembeddinglearningofbrainnetworkandbraindisordersprediction-ScienceDirect论文代码:https://github.com/haojiang1/hi-GCN目录1.省流版1.1.心得1.2.论文框架图2.论文逐段精读2.
- 22、CNN(卷积神经网络)
羽天驿
一、CNN参考文章https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10987870.html卷积运算结构.png层与层之间的连除了矩阵运算,还有CNN。convolutionneuralnetwork卷积神经网络convolution卷积是一种数学的运算运算法则:inputimage*kernel=featuremap第一步.png第二步.png行乘以行相加再求和(对应的位
- 普通卷积、转置卷积(transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释
Trouville01
深度学习人工智能机器学习
1.首先声明一点,转置卷积不是卷积的逆运算,转置卷积也是一种卷积方式,作用是进行上采样!主要出现在分割和对抗神经网络模型中比较多。2.其次,transposedconvolution、fractionally-stridedconvolution和deconvolution都是指转置卷积,但是pytorch官方采用transposedconvolution这种说法,也更能说明转置卷积的原理。下面是
- 李宏毅深度学习——卷积神经网络
migugu
卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类:input:像素矩阵output:输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算:将卷积核与像素矩阵进行内积计算,侦测patternstride:移动步长不同的filter识别不同的模式,经过卷积运算得到特征图,缩小图片尺寸,增加维度。**每个filter都会对所有层的内积求和**MaxPooling减
- Parallel patterns: convolution —— An introduction to stencil computation
王莽v2
并行计算计算机视觉CUDA
在接下来的几章中,我们将讨论一组重要的并行计算模式。这些模式是许多并行应用中出现的广泛并行算法的基础。我们将从卷积开始,这是一种流行的阵列操作,以各种形式用于信号处理、数字记录、图像处理、视频处理和计算机视觉。在这些应用领域,卷积通常作为过滤器执行,将信号和像素转换为更理想的值。我们的图像模糊内核是一个过滤器,可以平滑信号值,以便人们可以看到大画面的趋势。另一个例子是,高斯滤波器是卷积滤波器,可用
- 深入浅出理解Dilated Convolution(空洞卷积,膨胀卷积)
花花少年
深度学习DilatedConv空洞卷积膨胀卷积
温故而知新,可以为师矣!一、参考资料github仓库:Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutions图片素材来源:Convolutionarithmetic理解DilationconvolutionDilatedConvolution——空洞卷积(膨胀卷积)膨胀卷积学习笔记二、空洞卷积(DilatedConvolution)相关介绍1.引言1.
- 报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN
虽然什么都没做,但我还是辛苦了
人工智能深度学习
报错信息如下RuntimeError:novalidconvolutionalgorithmsavailableinCuDNN出现这个问题既不是cuda与cudnn版本不匹配,也不是英伟达显卡驱动需要更新!而是因为你的显存过低不能训练,解决办法是使用混精度训练!!!这样能减少近一半的显存!!!这种报错一般都是在自己电脑上跑才会出现的,或者你可以在服务器上跑,一般服务器显存是足够的。
- AI:112-基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐
一见已难忘
精通AI实战千例专栏合集人工智能cnn美食美食图片识别菜谱推荐
点击这里跳转到本专栏,可查阅专栏顶置最新的指南宝典~你的技术旅程将在这里启航!从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。欢迎订阅支持,正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的美食图片识别与菜谱推荐随着人工智能技术的飞速发展,卷积神经网络(Convolution
- 机器学习A-Z~多元线性回归
Carey_Wu
之前的文章已经讲述了简单线性回归的概念和代码实现,现在来继续看看多元线性回归。所谓多元线性回归其实就是自变量的个数变多了,之前的简单线性回归方程可以表示为:,那么在多元中则是。线性回归的几个前置条件在正式使用多元线性回归之前,我们先谈谈关于线性回归的几个前置条件,首先,在线性回归中有几个重要的假设如下所示:Linearity线性(数据呈线性关系)Homoscedasticity同方差性(数据要有相
- “RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution“
wujpbb7
模式识别编程cudnn
错误:RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution解决方法:调小batchsize
- 论文解读:On the Integration of Self-Attention and Convolution
十有久诚
深度学习cnn神经网络
自注意力机制与卷积结合:OntheIntegrationofSelf-AttentionandConvolution(CVPR2022)引言1:卷积可以接受比较大的图片的,但自注意力机制如果图片特别大的话,运算规模会特别大,即上图中右边(卷积)会算得比较快,左边(自注意力机制)会算得比较慢,所以我们要想些办法让自注意力机制规模小一点,本篇文章就只让qkv计算部分区域,而不是整个全局图片了。2:自注
- tensorflow 中的深度可分离卷积接口 slim.separable_conv2d()
木水_
深度学习Tensorflow深度学习深度可分离卷积tensorflow
我在前面的一篇博客深入浅出谈谈深度可分离卷积中介绍了深度可分离卷积的原理,然后用tensorflow实现了下。在tensorflow中的接口是slim.separable_conv2d(),接口说明:defseparable_convolution2d(inputs,num_outputs,kernel_size,depth_multiplier=1,stride=1,padding='SAME'
- 【论文笔记】动态蛇卷积(Dynamic Snake Convolution)
justld
深度学习CNN语义分割论文阅读人工智能深度学习
精确分割拓扑管状结构例如血管和道路,对医疗各个领域至关重要,可确保下游任务的准确性和效率。然而许多因素使分割任务变得复杂,包括细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态。针对这个问题,作者提出了动态蛇卷积,该结构在管状分割任务上获得了极好的性能。论文:DynamicSnakeConvolutionbasedonTopologicalGeometricConstraintsforTubularStruc
- 论文笔记 Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: aNew Perspective of Passenger Dema
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读
19KDD1intro研究内容:OD矩阵预测(ODMP)预测在给定时间段内从一个地理区域到另一个地理区域的叫车订单数量本文提出了一种基于网格嵌入的单馈多任务学习模型(GEML),同时考虑出行信息和地理特征,基于图对出行模式进行建模如果直接将已有的GCNs应用到OD矩阵所生成的图上,会出现以下问题:由于数据稀疏,学习到的具有很少订单的网格嵌入往往是不可靠和无效的对于没有任何历史订单记录的孤立节点(例
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C