Super Mars
Super Mars

[阅读笔记] Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs

一作是 Shanshan Zhang。

要解决的是行人检测里的遮挡问题。

 

[阅读笔记] Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs_第1张图片

理解：人体的不同部位在特征图上对应不同的通道。

[阅读笔记] Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs_第2张图片

这是对于遮挡模式的定义。

[阅读笔记] Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs_第3张图片

理解：用Attention net回归occlusion pattern。 Attention net的结构从(a)(b)(c)三个里面选。

(a）self attention net就是自注意力࿰

你可能感兴趣的:([阅读笔记] Occluded Pedestrian Detection Through Guided Attention in CNNs)

  • 课前准备---多样本ATAC联合分析（封装版） 追风少年ii 单细胞ATAC数据分析聚类
    作者，EvilGenius大家好，我们的课程已经在进行中了，需要分享给大家很多的分析资料，大家好好学习，资料很珍贵，好好保存。ATAC的主流分析内容1）Readfilteringandalignment2）Barcodecounting3）Identificationoftransposasecutsites4）Detectionofaccessiblechromatinpeaks5）Cellca
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-head.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    head.pyultralytics\nn\modules\head.py目录head.py1.所需的库和模块2.classDetect(nn.Module):3.classSegment(Detect):4.classOBB(Detect):5.classPose(Detect):6.classClassify(nn.Module):7.classWorldDetect(Detect):8.cl
  • 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现） 宇哥预测优化代码学习 神经网络cnngru
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
  • 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测 go5463158465 python算法深度学习python开发语言
    以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测，并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）为基础进行说明，它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备：安装必要的库，如PyTorch、torchvision等。数据准备：使用公开的视频目标检测数据集，
  • 【vulnhub】【DC系列】DC6 - WordPress Active monitor靶机 d41b 信息安全#靶机网络安全靶机
    作者提示爆破的用户名需要通过筛选rockyou中含有k01的内容作为字典1、信息收集通过端口扫描及目录扫描，确认为WordPress，靶机ip为：192.168.57.1521.1、应用扫描wpscan--urlhttp://wordy-eu,vp,vt--plugins-detection=aggressive___________________________________________
  • Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码 Ambition_LAO transformer深度学习
    Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全摆脱了序列结构的依赖，可以并行处理数据，显著提高了训练效率和效果
  • clean code阅读笔记——如何命名？ HilariousDog 代码质量笔记windows
    命名的原则1.“小处诚实非小事“有个词叫做”以小见大“。以建筑作喻，宏大建筑中最细小的部分，比如关不紧的门、未铺平的地板，甚至时凌乱的桌面，都会将整个大局的魅力毁灭殆尽，这就是整洁代码之所系。2.有意义的命名选个好名字，省下来的时间比花掉的多。一旦发现有更好的名字，就换掉旧的名字。2.1名副其实变量、函数和类的名字应该告诉读者：它为什么存在、它做什么事、它应该怎么用。如果名称需要注释来补充，那就不
  • 【Innodb阅读笔记】之 二进制文件 ꧁瀟洒辵１恛꧂ 笔记
    一、什么是二进制文件二进制文件记录了对mySQL数据库执行修改的所有操作，不包括select和show这类操作，因为这类操作对数据库本身没有修改。但是，当执行修改操作，数据库没有发生变化，这类操作也会写入二进制文件中。通过配置参数log-bin开启二进制日志。如：#配置文件写入开启二进制指定文件名称为:mysql-bin#log-bin#不指定名称默认使用主机名log-bin=mysql-bin#
  • SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net 明初啥都能学会 目标检测人工智能计算机视觉
    SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection摘要显著目标检测（SOD）在计算机视觉中仍然是一个重要的任务，其应用范围从图像分割到自动驾驶。基于全卷积网络（FCN）的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面
  • 机器学习&深度学习目录 UQI-LIUWJ 各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
    机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py 红色的山茶花 YOLO笔记transformer深度学习
    transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer(nn.Module):3.classAIFI(TransformerEncoderLayer):4.classTransformerLayer(nn.Module):5.classTra
  • Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face 大哥喝阔落 transformer架构深度学习
    Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密，HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
  • 部署通义千问Qwen模型时，遇到Flash-Attention2装不上的问题 清米Dummy python
    参考Qwen2-VL最佳实践—swift2.5.0.dev0文档我不去装什么Flash-Attention2，说是要编译好几个小时，然后我这边一直报错。直接从头开始说我的部署方式，最后可以实现图片描述：1.从“通义千问2-VL-7B-Instruct·模型库”下载模型到本地2.按照参考的文档里，完成如下操作：gitclonehttps://github.com/modelscope/ms-swif
  • CVPR 2024 人脸方向总汇（人脸识别、头像重建、人脸合成和3D头像等） 点云SLAM 图形图像处理深度学习计算机视觉3D人脸人脸识别头像重建
    1、Face(人脸)UnsupervisedGazeRepresentationLearningfromMulti-viewFaceImagesToonerGAN:ReinforcingGANsforObfuscatingAutomatedFacialIndexingPairDETR:JointDetectionandAssociationofHumanBodiesandFacesNeuralIm
  • 利用MMDetection进行模型微调和权重初始化 MickeyCV 目标检测深度学习目标检测计算机视觉python
    目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率LearningRate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg的具体使用规则初始化器配置汇总本文基于MMDetection官方文档，对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。模型微调在COCO数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。微调超参数与默认的训练策略不同。它通常需要更小的学习率和
  • 计算机视觉目标检测-DETR网络 next_travel 计算机视觉目标检测人工智能
    目录摘要abstractDETR目标检测网络详解二分图匹配和损失函数DETR总结总结摘要DETR（DEtectionTRansformer）是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。它通过将目标检测建模为集合预测问题，摒弃了锚框设计和非极大值抑制（NMS）等复杂后处理步骤。DETR使用卷积神经网络提取图像特征，并将其通过位置编码转换为输入序列，送入Tra
  • 亚博microros小车-原生ubuntu支持系列：7-脸部检测 bohu83 ubuntu计算机视觉opencv亚博microrosfacemesh
    背景知识官网介绍：FaceMesh-mediapipempFaceMesh.FaceMesh()类的参数有：self.staticMode,self.maxFaces,self.minDetectionCon,self.minTrackConstaticMode:是否将每帧图像作为静态图像处理。如果为True，每帧都会进行人脸检测；如果为False，在检测到人脸后进行跟踪，速度更快maxFaces
  • YOLOv9-0.1部分代码阅读笔记-train.py 红色的山茶花 笔记YOLO深度学习
    train.pytrain.py目录train.py1.所需的库和模块2.deftrain(hyp,opt,device,callbacks):3.defparse_opt(known=False):4.defmain(opt,callbacks=Callbacks()):5.defrun(**kwargs):6.if__name__=="__main__":1.所需的库和模块importargp
  • pandas合并groupby_遍历Pandas Groupby和合并DataFrames weixin_39616367 pandas合并groupby
    Thisseemslikeitshouldbestraightforwardbutisstumpingme.ReallylovebeingabletoiteratethroughthegroupsofagroupbyoperationandIamgettingtheresultIwantfromthegroupbybutIamunabletomergethefinalresultintooneda
  • 《CPython Internals》阅读笔记：p360-p377 python
    《CPythonInternals》学习第20天，p360-p377总结，总计18页。一、技术总结1.seaborn可视化工具。2.dtrace(1)安装sudoapt-getinstallsystemtap-sdt-dev(2)编译./configure--with-dtracemakecleanmake3.snakeviz适用于cProfile的可视化工具。二、英语总结(生词：0)无。关于英语
  • YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-conv.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    conv.pyultralytics\nn\modules\conv.py目录conv.py1.所需的库和模块2.defautopad(k,p=None,d=1):3.classConv(nn.Module):4.classConv2(Conv):5.classLightConv(nn.Module):6.classDWConv(Conv):7.classDWConvTranspose2d(nn.
  • 《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》 人工智能深度学习
    在人工智能的迅猛发展进程中，自然语言处理（NLP）领域取得了令人瞩目的突破，而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出，Transformer便在NLP领域引发了一场革命，彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁，开创并行计算新时代在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体，如
  • 论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》 StriveQueen 自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
    1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
  • 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集 计算机C9硕士_算法工程师 数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
    息肉数据集/息肉瘤分割项目解决（已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的（肠胃）息肉用于器官内部息肉瘤分割，息肉目标检测，息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务，特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型（如Tra
  • 论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参） 海拉鲁的小厨娘 读论文论文阅读
    一、论文信息论文名称：DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式，现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
  • PointNet++改进策略 ：模块改进 | OA-CNNs | ， 全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本 我是瓦力 PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
    目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊：CVPR2024作者地址：1香港中文大学2香港大学3香港中文大学，深圳4HI
  • PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度 我是瓦力 PointNet++改进策略3d深度学习人工智能计算机视觉transformer
    论文题目：PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支，利用交叉注意力机制来交换信息。通
  • DiNO (Knowledge Distillation with No Labels)（二） CL.LIANG pytorch图像处理深度学习
    2021年Facebookresearch团队发布DiNO模型后，于2023年又发布了DiNOv2。本文是对DiNOv2论文的学习总结，更多详细细节可以参考论文原稿。论文的创新点Abstract:Therecentbreakthroughsinnaturallanguageprocessingformodelpretrainingonlargequantitiesofdatahaveopenedt
  • YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-model.py 红色的山茶花 YOLO笔记深度学习
    model.pyultralytics\models\yolo\model.py目录model.py1.所需的库和模块2.classYOLO(Model):3.classYOLOWorld(Model):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licensefrompathlibimportPathfromultralytics.engine.modelimportMo
  • opengrok_使用技巧 renhl252 opengrokwindows
    Searchhttps://xrefandroid.com/android-15.0.0_r1/选择搜索的目录（工程）手动在下拉框中选择，或者使用下面三个快捷按钮进行选择或者取消选择。输入搜索的条件搜索域说明域fullSearchthroughalltexttokens(words,strings,identifiers,numbers)inindex.defsOnlyfindssymboldef
  • 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
  • .9.png Cb123456 android
      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
  • 算法的效率 天子之骄 算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
    算法的效率 效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。   以下是我的学习笔记：   1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。   2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
  • java数据结构 何必如此 java数据结构
    Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 枚举（Enumeration） 位集合（BitSet） 向量（Vector） 栈（Stack） 字典（Dictionary） 哈希表（Hashtable） 属性（Properties） 以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
  • MybatisHelloWorld 3213213333332132
    //测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
  • Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 javaxmlWeb工作
     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点 1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>   <!DOCTYPE u
  • 达梦数据库+ibatis darkranger sqlmysqlibatisSQL Server
    --插入数据方面 如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert  数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
  • XML 解析 四种方式 aijuans android
    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
  • spring中配置文件占位符的使用 avords
    1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
  • 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？   我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？   var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。  
  • 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通IT职业规划
    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应         正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。   Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的         虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
  • TortoiseSVN，过滤文件 征客丶 SVN
    环境： TortoiseSVN 1.8 配置： 在文件夹空白处右键 选择  TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 多类型用英文空格分开 *name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
  • 【Flume二】HDFS sink细说 bit1129 Flume
    1. Flume配置   a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 ###Flume负责启动44444端口 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=44444 a1.sources.r1.chan
  • The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html   Myth: Funs are sl
  • java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java多线程socket
    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 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/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
  • 配置心得 chenyu19891124 配置
    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变 从一个以前对配置毫无
  • 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
  • Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 daizj oracle
    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 http://pan.baidu.com/share/l
  • 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
  • Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcachedehcachespring ioc
    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
  • Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
    1. 下载OpenJDK7的源码：      http://download.java.net/openjdk/jdk7      http://download.java.net/openjdk/      2. 环境配置     ▶
  • Oracle实用功能之分组后列合并 seandeng888 oracle分组实用功能合并
    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他