- 目标检测:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】
智维探境
AI与SLAM论文解析目标检测cnnCascadeR-CNN
查看新版本论文:目标检测:CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要:1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要:在目标检测中,需要一个交并比(IoU)阈值来定义正样本和负样本。使用低IoU阈
- 内存分页、内存分段的区别
秋夫人
java前端数据库操作系统
内存分页(Paging)和内存分段(Segmentation)是操作系统用于内存管理的两种技术。它们都旨在提高内存的使用效率,但实现方式和目的有所不同。内存分页(Paging)基本概念:内存分页是将物理内存划分为固定大小的块,称为“页”(Page),相应地,逻辑内存(即进程空间)也被划分为同样大小的“页”。操作系统维护一个页表来记录虚拟页和物理页帧之间的映射关系。目的:分页的主要目的是实现虚拟内存
- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks
liferecords
LLMllama深度学习人工智能机器学习自然语言处理算法
VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks相关链接:arxivgithub关键字:VisionLLaMA、visiontransformers、imagegeneration、imageclassification、semanticsegmentation摘要大型语言模型(LLMs)通常基于Transformer架构来处理文本输入。例如,LLa
- 【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09 Segmentation 分割
量子-Alex
CV知识学习和论文阅读计算机视觉笔记人工智能
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09Segmentation分割1过分割与欠分割找一个合适的分割方法过分割:分割得太细自底向上的方法无监督的自底向上:基于像素的自顶向下:从语义的角度2人是如何感知世界的人会感觉下面的线比上面的线长人的感知:先感知部件,然后理解组合后的整体语义3分割思路临近的、颜色相似的、形状相似的、同向的、平行的、对称的、连续的、封闭的电梯上的楼层按键4把分割建模成聚类任务将像
- 云服务器frp实现http内网穿透 ssh内网穿透
Javin_Ai
系统环境搭建Linux服务器httpssh
文章目录0.下载及其相关注意事项1.frphttp和ssh穿透流程图解前言:本教程将教会您如何暴露内网的http服务到公网访问如何在远程公网ssh连接到自己家里的内网机器0.下载及其相关注意事项云服务器上使用的是frp的服务端。在安装之前首先要明确当前使用的服务器的系统信息,否则使用了不匹配的frp版本,会出现:Segmentationfault的错误。可以通过arch命令查看系统信息。archa
- MMsegmentation-随机初始化
SatVision炼金士
mmalb-炼金术python
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括:BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
- 模型 STP(市场细分、目标市场选择、品牌定位)
图王大胜
思维模型人工智能市场分析定位战略规划企业发展
系列文章主要是分享思维模型,涉及各个领域,重在提升认知。细分找目标,定位定策略。1模型STP(市场细分、目标市场选择、品牌定位)的应用1.1某化妆品公司使用STP模型制定其市场营销策略市场细分(Segmentation):该公司通过市场调研,将消费者市场根据年龄、性别、收入、皮肤类型和消费偏好等因素进行细分。目标市场选择(Targeting):基于市场细分的结果,公司选择了年轻女性作为其主要的目标
- MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic
CodeCognizer(代码认知者)
医学图像分割人工智能
MIA|Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation论文标题:Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedical
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望!
自动驾驶之心
计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料!Title:ASurveyonSemi-SupervisedSemanticSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pd
- 第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习,目标检测,图像分割)
kim_ed33
##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。包括但不限于全卷积像素标记网络(FCN),编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型;从最早的方法(阈值化,K均值聚类,分水岭)到后来(随机场,细数方法一类的)再到
- CVPR 2023: Style Projected Clustering for Domain Generalized Semantic Segmentation
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.泛化方法:这一标准区分了不同方法对解决泛化到未见过数据的挑战的处理方式。基于正则化的方法:这些方法尝试将所有图像强制到一个类似的特征空间中,通常通过最小化域特定变化等技术来实现。虽然这促进了对具有相似特征的未见过域的泛化,但它可能会限制有效表示不同风格和特征的能力。示例包括使用域对抗训练或不变特征学习的方法。基于差异的方法:这些方法不是强制同质
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
橘柚jvyou
python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- 一个奇怪的bug
chenxiaochou
bug
class类没有写默认的构造函数debug下没问题release下直接Segmentationfault(coredumped)
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
giszz
学习笔记人工智能学习笔记
今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- 实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接:https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型,可以产生特征层次结构。我们证明,经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
- C语言特殊指针
lcannal
C语言基础jvm数据结构
1野指针概念:指向一块未知区域的指针,被称为野指针。野指针是危险的。危害:引用野指针,相当于访问了非法的内存,常常会导致段错误(segmentationfault)引用野指针,可能会破坏系统的关键数据,导致系统崩溃等严重后果产生原因:指针定义之后,未初始化指针所指向的内存,被系统回收指针越界如何防止:指针定义时,及时初始化绝不引用已被系统回收的内存确认所申请的内存边界,谨防越界2空指针很多情况下,
- 实例分割论文阅读之:《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能深度学习transformer
1.摘要两阶段和基于查询的实例分割方法取得了显著的效果。然而,它们的分段掩模仍然非常粗糙。在本文中,我们提出了一种高质量和高效的实例分割MaskTransfiner。我们的MaskTransfiner不是在规则的密集张量上操作,而是将图像区域分解并表示为四叉树。我们基于变压器的方法只处理检测到的容易出错的树节点,并并行地自我纠正它们的错误。虽然这些稀疏像素只占总数的一小部分,但它们对最终的掩模质量
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
python开发语言
今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 51-10 多模态论文串讲—ALBEF 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶智慧城市transformergpt-3迁移学习
今天我们就来过一下多模态的串讲,其实之前,我们也讲了很多工作了,比如说CLIP,还有ViLT,以及CLIP的那么多后续工作。多模态学习在最近几年真的是异常的火爆,那除了普通的这种多模态学习,比如说视觉问答,图文检索这些,那其实之前讲的,所有这种languageguideddetection,或者这些languageguidedsegmentation任务都是多态。而且包括最近大的这种文本图像生成,
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 【iOS ARKit】人形提取
扬帆起航&d
ios
为解决人形分离和深度估计问题,ARKit新增加了SegmentationBuffer(人体分隔缓冲区)和EstimatedDepthDataBuffer(深度估计缓冲区)两个缓冲区。人体分隔缓冲区作用类似于图形渲染管线中的StencilBuffer(模板缓冲区),用于区分人形区域与背景区域,它是一个像素级的缓冲区,用于精确地描述人形区域。人体分隔缓冲区用于标识人形区域,所以可以使用非常简单的结构,
- 论文阅读——MP-Former
じんじん
论文人工智能
MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是:相邻层得到的掩码不连续,差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中,并训
- Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation(用于医学图像分割的纯U型transformer)
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
transformer深度学习人工智能1024程序员节
本文的翻译是参考的:[Transformer]Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要:在过去的几年中,卷积神经网络(cnn)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于u型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛
- 文献翻译(BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation)
来自宇宙的曹先生
文献翻译cnntransformer人工智能
BRAU-Net++:U-ShapedHybridCNN-TransformerNetworkforMedicalImageSegmentationBRAU-Net:用于医学图像分割的U形混合CNN变换网络LibinLan,Member,IEEE,PengzhouCai,LuJiang,XiaojuanLiu,YongmeiLi,andYudongZhang,SeniorMember,IEEE摘要
- DCU-Net: Multi-scale U-Net for brain tumor segmentation
zelda2333
论文:4区2020数据集:BraTS20181.Introduction胶质瘤是发生在大脑中最常见的原发性肿瘤类型之一。它由胶质瘤细胞生长而成,可分为低级和高级胶质瘤。高等级胶质瘤(HGG)更具侵略性和恶性,预期寿命最多两年,而低等级胶质瘤(LGG)可以是良性或恶性的,生长更缓慢,预期寿命为几年[1].良性肿瘤一般在手术后恢复,恶性肿瘤因其难治性而难以治愈。它严重危害人类健康,因此,如何更好地诊断
- MMLAB的实例分割算法mmsegmentation
我爱派生
实例分割算法深度学习人工智能计算机视觉python
当谈及实例分割时,人们往往只会提到一些早期的经典算法,比如PSP-Net、DeepLabv3、DeepLabv3+和U-Net。然而,实例分割领域已经在过去的五六年中蓬勃发展,涌现出许多新的算法。今天,让我们一起探索这个算法库,它包含了众多最新的实例分割算法。后面,我将会为大家详细介绍如何使用这个算法库。总的来说,若你关注实例分割领域的最新进展,这个算法库值得你拥有。1、目前支持的算法:-[x][
- 【PSA】《Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression》
bryant_meng
CNN/Transformer人工智能深度学习PSApolarizedattention
arXiv-2020文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2PSAvs.Baselines5.3SemanticSegmentation5.4AblationStudy6Conclusion(own)1Backgrounda
- C/C++指针深析
A small mouse
c++c++c语言算法
C/C++指针深析指针对于初学者往往是很难以琢磨的东西,因为它并不如变量那么抽象,而是更贴近底层的真实结构。指针操作往往会出现各种各样的岔子,最常见的便是”segmentationfault”。所以这里辨析了各种指针类型,实践出真知,下面的例子如果自己敲下来就更好了const修饰指针#includeusingnamespacestd;classRectangle{public:Rectangle(
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数