- PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别
一位小说男主
人工智能入门深度学习
用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课,相当于”HelloWorld“,不管以后选择什么研究方向,都值得一看,欢迎大家留言交流学习!下面手把手教大家一步一步实现该任务:1.环境准备首先呢,您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装,这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦,如果还没有安装,可以参考其他更完整的安装pytorch的教程:p
- 计算机视觉中图像的基础认知
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性RGB三通道彩色单通道灰度图像OpenCVMatplotlib
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中,图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度(W)和高度(H)定义了图像的像素分辨率,单位通常是像素。例如,一张1920x1080的图像有1920列(
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- Transformer
AI专题精讲
深度学习transformer深度学习自然语言处理
1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器,可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。Transformer首次由论文《AttentionIsAllYouNeed》提出,在该论文中Transformer用于encoder-decoder架构。事实上Transformer可以单独应用于encoder或者单独应用于decoder。Trans
- PyTorch入门实战:从零搭建你的第一个神经网络
不打滑的西瓜皮
机器学习深度学习人工智能神经网络pythonpytorchpycharm
目录一、PyTorch简介:为什么选择它?二、环境搭建:5分钟快速安装三、核心概念:张量与自动求导1.张量(Tensor):深度学习的数据基石2.自动求导(Autograd):神经网络训练的核心四、实战:手写数字识别(MNIST)1.数据集加载与预处理2.构建卷积神经网络(CNN)3.训练与评估五、下一步学习建议一、PyTorch简介:为什么选择它?PyTorch是当前最热门的深度学习框架之一,由
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
沃恩智慧
深度学习人工智能cnn人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
- 焦损函数(Focal Loss)与RetinaNet目标检测模型详解
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焦损函数(FocalLoss)与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-14近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前,精度最高的目标检测器大多基于由R-CNN推广的两阶段方法,即对稀疏的候选目标位置集应用分类器。相比之下,在规则、密集的可
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深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
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cnnCNN即卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork),是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。以下是CNN的详细介绍:基本原理卷积层:是CNN的核心组成部分,通过卷积核在数据上滑动进行卷积操作,自动提取数据中的局部特征。例如,在处理图像时,卷积核可以检测图像中的边缘、线条等简单特征。卷积操作大
- 【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机
- RIME-CNN-SVM故障诊断
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构建一个高效、准确的基于卷积神经网络(CNN)的电力系统故障识别与分类仿真系统,实现对电力系统故障的精准识别与分类。在这一模型中,CNN被用来执行故障数据的特征提取与抽象化处理,随后,这些经过抽象的特征会被传递给SVM模型,由SVM进一步执行分类与回归分析的任务,从而实现对故障类型的精确判定或故障严重程度的准确评估。为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度,引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各
- 视觉中的transformer:ViT
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《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少,视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer(整体还是CNN)本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好:在大量数据集上进行预训练的前提上,迁移到小数据集(作者说ImageNet是小数据集-_-)上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
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本栏聚焦在语义分割的相关算法,专栏内文章的代码均已实现。一、数据篇【遥感】【道路】篇:【语义分割】【专题系列】一、MassachusettsRoadsDataset马萨诸塞州道路数据集获取二、CNN篇Unet(2015):【语义分割】【专题系列】二、Unet语义分割代码实战PSPNet(2017):【语义分割】【专题系列】三、PSPNet语义分割代码实战Linknet(2017)FPN(Featu
- R-CNN架构
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R-CNN架构架构RCCN由三个模块组成:第一个模块生成与类别无关的区域提议。这些提议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络,它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机(SVM)。虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔,但选择性搜索(Selectivesearch)是最常用的方法,以便与之前的检测工作进行有对照的比较。实现在测试时
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- F-PointNet 论文阅读理解
咸鱼和白菜
目标检测f-pointnet点云目标检测
总述本文提出一种方法:使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位(也就是pointnet处理点云),将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体(Frustum)?形成一个3D的box参数进行输出。本文主要贡献就是在“一个叫做锥(Frustum)”的使用上结合2D的regionpropos和点云进行3D的分割和box的输出。为方便理解与书写,按照文中顺
- Pointnet++改进即插即用系列:全网首发ACConv2d|即插即用,提升特征提取模块性能
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Pointnet++改进专栏python深度学习pytorch点云pointnet++
简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入ACConv2d,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍由于在给定的应用环境中设计合适的卷积神经网络(CNN)架构通常需要大量的人工工作或大量的GPU时间,研究社区正在
- 【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练
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一、介绍蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。二、系统效果图片展示三、演示视
- 深度学习-与OCR结合
小赖同学啊
人工智能深度学习ocr人工智能
光学字符识别(OCR)旨在将图像中的文本信息转换为计算机可编辑的文本,深度学习技术能够显著提升OCR的准确性和泛化能力。下面为你介绍如何将深度学习与OCR结合,同时给出使用Python和相关库实现的代码示例。整体思路结合深度学习实现OCR通常包含以下几个步骤:数据准备:收集和标注包含文本的图像数据,构建训练集和测试集。模型构建:选择合适的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)结合循环神经网络(RN
- 【时序预测】-深度学习系列
TIM老师
时序预测深度学习时序预测
Wavenet(2016)重点:CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心:确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据,核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野,从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR(2017Amazon)DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点:RNN系列+多元
- Transformer:基于注意力机制的序列转换模型
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
Transformer:基于注意力机制的序列转换模型最近,我研究了一篇非常有趣的论文——《AttentionIsAllYouNeed》,由GoogleBrain团队的AshishVaswani等人撰写。这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环(RNN)和卷积(CNN)网络结构,用于序列转换任务,如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans
- 【AI学习】LLM的发展方向
bylander
AI学习人工智能学习gpt
个人的思考,请大家批评。这一轮AI浪潮,叙事的主要逻辑就是scalinglaw,模型越大,性能越好,投入越大,性能越好,回报越高,等等。当然,首先要有一个能够scaling的模型架构,Transformer是首个能够scaling的模型架构,去年的Mamba学习,了解了为什么CNN、LSTM这些架构为什么无法scaling。Scalinglaw,以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法,
- 基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构
由数入道
人工智能系统架构人工智能智能体
1.感知(Perception)1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成,支持采集多种形式的数据:视觉:采用摄像头、深度传感器,通过卷积神经网络(CNN)、视觉Transformer等模型实现目标检测、图像分类、场景理解。听觉:利用麦克风阵列、声学传感器,结合声纹识别、语音识别(如基于Transformer或RNN的模型)技术处理音频信息。文本与语义信息:通过文
- 深度学习-医学影像诊断
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下以使用深度学习进行医学影像(如X光片)的肺炎诊断为例,为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。1.安装必要的库pipinstalltorchtorchvisionnumpymatplotlibpandas2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.op
- AI大模型系列之七:Transformer架构讲解
m0_74823683
面试学习路线阿里巴巴人工智能transformer深度学习
目录Transformer网络是什么?输入模块结构:编码器模块结构:解码器模块:输出模块结构:Transformer具体是如何工作的?Transformer核心思想是什么?Transformer的代码架构自注意力机制是什么?多头注意力有什么用?前馈神经网络编码器(Encoder)解码器(Decoder):基于卷积神经网络(CNN)的编码器-解码器结构基于Transformer架构的主流语言模型有哪
- CNN-day5-经典神经网络LeNets5
谢眠
深度学习深度学习计算机视觉人工智能
经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络参考:论文笔记:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN博客1网络模型结构整体结构解读:输入图像:32×32×1三个卷积层:C1:输入图片32×32,6个5×5卷积核,输出特征图大小28×28(3
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "test@gmail.com"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
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