- Caffe学习系列——工具篇:计算数据集的图像均值
Solomon1588
计算机视觉CVCaffe深度学习深度学习Caffe数据预处理特征标准化
本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践,本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要,数据预处理中,标准的第一步是数据归一化。特征归一化常用的方法包含如下几种:简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是(独立地)使得数据的每
- Caffe学习 (五):SSD源码解读ssd_pascal.py
QZX-light
Caffe学习系列Caffe
参考博客:https://blog.csdn.net/xunan003/article/details/79089280from__future__importprint_functionimportcaffefromcaffe.model_libsimport*fromgoogle.protobufimporttext_formatimportmathimportosimportshutilim
- caffe学习(1)------windows下基于GPU配置
lishanlu136
caffecaffe
最近准备用caffe做图片的分类,可配置caffe就让我折腾了大半个月,一直配置不成功,最后还是参考官网的tutorial才配置成功,于是决定把配置的过程写下来,如果后面有朋友配置caffe遇到什么问题,还可以参考参考。首先贴出官方的配置caffe的工程:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows,注意,这可是基于Windows系统的,因为我的电脑是win
- caffemodel特征可视化_Caffe学习笔记4图像特征进行可视化
weixin_39824801
caffemodel特征可视化
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/可以算是对它的翻译的总结吧,它可以算是学习笔记2的一个发展,2是介绍怎么提取特征,这是介绍怎么可视化特征1、准备工作首先
- Caffe学习:build/tools/convert_imageset
jiarenyf
caffecaffe
caffe/build/tools/convert_imageset用于将image图片转化为lmdb(leveldb)格式编写命令,实现图片格式转化:#!bin/sh#工具目录TOOLS_ROOT=caffe/build/tools#train_datas存放训练图片#label_train.txt保存图片标签#shuffle参数用于打乱图片读取顺序#train_db文件夹(不可手动新建)存放转
- Caffe学习之——caffe.cpp源码解析
ciky奇
caffecaffe.cpp
本文主要解析caffe源码中/tools/caffe.cpp文件,此文件是caffe程序的入口main函数,包含了命令行参数代码实现,如tain,test,time等。caffe结构请参考:https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80585888caffe命令行参数请参考:https://blog.csdn.net/c20081052/art
- caffe学习(1):多平台下安装配置caffe
weixin_34238642
操作系统运维git
如何在centos7.3上安装caffe深度学习工具有好多朋友在安装caffe时遇到不少问题。(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成)今天测试并整理一下安装过程。我是在阿里云上测试,选择centos7.3镜像。先安装epel源1yuminstallepel-release安装基本编译环境12yuminstallprotobuf-develleveldb-develsnappy-develo
- Caffe学习笔记1-安装以及代码结构
baobei0112
CNN卷积神经网络
Caffe学习笔记1-安装以及代码结构ByYuFeiGan2014-12-09更新日期:2014-12-09安装按照官网教程安装,我在OSX10.9和Ubuntu14.04上面都安装成功了。主要麻烦在于gloggflagsgtest这几个依赖项是google上面的需要。由于我用Mac没有CUDA,所以安装时需要设置CPU_ONLY:=1。如果不是干净的系统,安装还是有点麻烦的比如我在OSX10.9
- caffe学习笔记--写一个运行caffe.cpp的makefile
thystar
caffe学习
之前因为有caffe的项目要放到服务器上面,但是其实不需要在服务器上面重新安装caffe,所以写了个makefile.这里改写了个简单的,比较容易读的,只运行caffe.cpp,如果由其他的,可以按照makefile的规则添加就好。首先,还是要说一下关于caffe的依赖,参考之前的两篇博客:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/51179064和
- caffe学习笔记10.1--Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition(new)
thystar
caffe学习
在之前的文章里,写过一个关于微调的博客,但是今天上去发现这部分已经更新了http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb,因此补一篇最新的,关于微调,前面的文章由讲,参考http://blog.csdn.net/thystar/article/details/5067553
- caffe学习笔记(11):多任务学习之HDF5Data类型数据集生成
guyunee
deeplearningmatlabobjectdetection数据标签caffe深度学习
最近开始研究多任务学习(multi-tasklearning,MTL),先分享给大家:本文主要讲述数据集的建立,HDF5Data类型用于处理多标签数据,在网络中定义为:layer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"include{phase:TRAIN}hdf5_data_param{source:"list_train.txt"batc
- Caffe学习:Forward and Backward
jiarenyf
caffecaffe
原文forwardandbackwardpasses(前向迭代和反向迭代)是Net最基本的成分。下面以简单的logisticregressionclassifier(逻辑回归分类器)为例。ForwardPass(前向迭代)利用给定的输入,根据模型设定的函数,计算出输出。Thispassgoesfrombottomtotop(数据流向从bottom到top)。数据x通过一个innerproductl
- Ubuntu14.04下配置Caffe+OpenCV2.4.10+CUDA7.5+cuDNN5.1.10
cuihaolong
3DPrint系统配置
1.CUDA配置与Tensorflow,Keras等深度学习框架一样的配置方法,一次配置可以重用,其他基础软件和依赖项亦可参考:Caffe学习笔记2--Ubuntu14.0464bit安装Caffe(GPU版本)Ubuntu14.04+Caffe+Cuda7.5+Opencv3.0安装教程Caffe+Ubuntu14.0464bit+CUDA6.5配置说明Caffe搭建:Ubuntu14.04+C
- Caffe学习笔记(一): 训练和测试自己的数据集
__Sunshine__
笔记Pythoncaffe训练数据集计算机视觉
1数据准备首先在caffe根目录下建立一个文件夹myfile,用于存放数据文件和后面的caffe模型相关文件。然后在myfile文件夹下建立build_lmdb和datatest两个文件夹,其中build_lmdb文件夹用于存放生成的lmdb文件,datatest文件夹存放图片数据。在datatest下主要有2个文件夹和2个.sh文件和2个.txt文件,其中train文件夹中存放待训练的图片,va
- Caffe学习(三)Caffe模型的结构
遍地流金
Caffe学习
一总体结构在caffe中,解决一个问题首先应该定义一个slover,反应到mnist例程中也就是lenet_solver.prototxt。该slover主要包括两部分,(1)为网络模型model,(2)为该模型参数的具体optimization方法及参数。model主要由各种layer组成,主要包括数据相关的DataLayer,图像滤波变换相关的VisionLayer,非线性激活函数Activa
- caffe数据文件lmdb训练神器digits
hi我是大嘴巴
denny的学习专栏徐其华博客园首页新随笔联系管理订阅随笔-145文章-0评论-1085Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化。如果还没有学会的,请自行细细阅读:caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/den
- Caffe学习总结(一)——初识caffe
不系之舟913
深度学习caffe深度学习机器学习框架
深度学习在当前情况下可以用一个字来形容“火”,目前项目中使用到了常用的机器学习算法,在使用过程中发现图像的特征提取成为识别的瓶颈,无意中了解到caffe,可以很好的解决特征提取的问题。于是想尝试一下caffe的威力。初识caffe,就习惯性了想了解下作者,发现设计作者是贾杨清,终于发现一个牛逼的框架是我们中国人做的啦!于是很兴奋,很想深入的进行学习,希望能在工作中使用起来。1、caffe的由来到一
- 深度学习之----caffe
Steven_ycs
本文主要讲解caffe的整个使用流程,适用于初级入门caffe,通过学习本篇博文,理清项目训练、测试流程。初级教程,高手请绕道。我们知道,在caffe编译完后,在caffe目录下会生成一个build目录,在build目录下有个tools,这个里面有个可执行文件caffe,如下图所示:有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练,只需要学会调用这个可执行文件就可以了,这便是最简单的caffe学习,不需
- caffe学习系列二:源码深入解析-单步跟踪调试指南
singularpt
为了更好的学习caffe,我们利用上节安装好的环境,进行单步调试,以窥caffe全貌。准备工作:要在vs2013中单步跟踪调试caffe,需要配置caffe工程,打开【属性】-【调试】-【命令行参数】中加入输入参数。如下配置:image.png先贴一张caffe的整体处理流程:image.png一、函数入口众所周知,caffe由c++写的,而c++的入口函数为main,我们在caffe.cpp文件
- Ubuntu 14.04下编译OpenPose
crazyhank
OpenPose是CMU开发的一个开源人体姿态检测模型,github地址为:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose,下面为在ubuntu14.04版本上编译的过程下载源码由于openpose依赖于第三方的caffe学习框架,所以在gitclone一定要加上"--recursive"选项,如下所示:#gitclone--rec
- Caffe学习笔记6:过程小结
Zz鱼丸
之前写的学习笔记1用两种方法进行预测,今天发现有点不对。下面进行分析总结:先来看看Classifier的源代码#!/usr/bin/envpython"""ClassifierisanimageclassifierspecializationofNet."""importnumpyasnpimportcaffeclassClassifier(caffe.Net):"""Classifierexte
- Caffe Cifar10模型测试及可视化
不会积
本文主体来自[Caffe学习系列(17):模型各层数据和参数可视化],加了一点自己的注释(http://www.cnblogs.com/denny402/p/5105911.html)先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化。#加载必要的库importnumpyasnpimportmatplotl
- Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数
weixin_33850890
matlab人工智能
所有的层都具有的参数,如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数本文只讲解视觉层(VisionLayers)的参数,视觉层包括Convolution,Pooling,LocalResponseNormalization(LRN),im2col等层。1、Convolution层:就是卷积层,是卷积神经网络(C
- Caffe学习之一:Caffe的配置和编译
sherry_gp
程序软件安装
最近,在学习deeplearning,使用的工具就是caffe,比较容易上手,不啰嗦了,先说环境的配置和编译。系统的平台为win10+matlab2014b+vs2013.在开始之前,要安装cuda的驱动,我使用的cuda7.5这个版本(为了和caffe里面使用的版本同步)。首先,在https://github.com/happynear/caffe-windows下载caffe和以及此页面上提供
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第四课 Caffe可视化工具
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.首先准备pycaffe环境输入一下命令:2.网络可视化的工具2.1在caffe中,有一个专门用于画网络结构图的py文件:caffe/tools/draw_net.py2.2也可以通过在线可视化工具,网址如下:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor2.caffemodel的可视化,需要先把代码看明白,这里不写了3.特征图的可视化4.loss和acc
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】 第十一课
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.车辆检测实践:使用Caffe训练的深度学习模型做目标检测——以车辆检测为例有关文件都放在以下文件夹中:对vehicle_detetc.cpp进行编译:编译之前,需要修改一下代码中的文件路径:我刚开始先编译之后,才修改的源文件,所以运行的时候,出现下面错误:只要修改完路径之后,重新编译就好结果如下图所示:效果不好,有误检
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第五课 自定义神经层和数据输入层
soldier123333
[caffe学习笔记]
一、自定义神经层1.创建新定义的头文件,目录在caffe/include/caffe/layers/my_neuron_layer.hpp我复制了conv_layer.hpp文件,然后在该文件的内容上进行更改如果只是需要CPU方法,可以注释掉forward_gpu和backward_gpu修改对照内容如下(左侧是conv_layer.hpp,右侧是my_neuron_layer.hpp):2.创建
- 【深度学习框架Caffe学习与应用】第三课 使用训练好的模型
soldier123333
[caffe学习笔记]
1.均值文件将所有训练样本的均值保存为文件。首先将计算均值文件的caffe工具compute_image_mean放到当前目录:caffe/test/mnist/下面,之后运行如下命令:这样,我们的均值文件就生成了2.改写deploy文件(以mnist为例)(略过)3.使用修改后的mnist的deploy文件,输入一张图片,输出分类结果首先我们写了一个test_mnist.cpp文件,先进行编译,
- Caffe学习笔记11:Ubuntu 16.04 中 caffe 编译出现的错误——fatal error: hdf5.h: 没有那个文件或目录
weixin_41774576
Caffe
step1:cd/usr/lib/x86_64-linux-gnusudoln-slibhdf5_serial.so.8.0.2libhdf5.sosudoln-slibhdf5_serial_hl.so.8.0.2libhdf5_hl.sostep2:changeMakefile.config//打开Makefile.config将下面的INCLUDE_DIRS:=$(PYTHON_INCLUD
- caffe学习-代码阅读DataLayer
华山汉灵
编程-深度学习框架
以下摘录自《深度学习轻松学》冯超为了能够尽可能地提高训练速度,DataLayer采用了异步准备数据的形式,数据读人的工作和模型训练的工作在各自的线程中进行,相互独立并不依赖。当模型需要数据时,只需要将数据复制到指定的内存中即可。从lmdb数据库中,Cusror逐一获取数据,然后构成batch,经过transform变换后,是实际训练用的data.最上面的虚线框是DataReader类,负责从DB中
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring