- Image Stride(内存图像行跨度)
喔弥陀佛
图像处理
ImageStride(内存图像行跨度)转自:http://www.cnblogs.com/gamedes/p/4541765.html。如果你用的是MSDNLibraryForVisualStudio2008SP1,那么你应该能够在下面地址中找到这篇文章的原文:ms-help://MS.MSDNQTR.v90.chs/medfound/html/13cd1106-48b3-4522-ac09-8
- Image Stride(内存图像行跨度)
轻口味
音视频
Whenavideoimageisstoredinmemory,thememorybuffermightcontainextrapaddingbytesaftereachrowofpixels.Thepaddingbytesaffecthowtheimageisstoreinmemory,butdonotaffecthowtheimageisdisplayed.当视频图像存储在内存时,图像的每一行
- pytorch | contiguous() 函数
Ddddddd_158
经验分享pytorch人工智能pythoncontiguous
1.背景torch中一些操作会改变原数据,比如:narrow()view()expand()transpose()等操作,在使用transpose()进行转置操作时,pytorch并不会创建新的、转置后的tensor,而是修改了tensor中的一些属性(也就是元数据),使得此时的offset和stride是与转置tensor相对应的。转置的tensor和原tensor的内存是共享的,即改变转置后的
- 基于gluon的Inception结构
月见樽
本文公式较多,由于不支持公式渲染,公式完整版请移步个人博客Inception结构初级Inception结构初级Inception结构如下所示:inception_naive.png其前向传播分为4个部分:通过1x1卷积通过3x3卷积,padding为1(不改变图片大小)通过5x5卷积,padding为2(不改变图片大小)通过3x3池化,为了保证图片大小与以上相同,stride应为1,padding
- Swift递减循环
锻铸朽
swift开发语言
Swift中for-in和stride都可以实现递减循环,如下:使用for-in循环可以迭代数组或范围中的元素。给范围上一个reversed实现递减循环:foriin(0...10).reversed(){print(i)}上述代码将从10开始递减,直到0结束。另一种方法是使用stride函数来生成一系列数字。以下是使用stride函数的示例代码:foriinstride(from:10,thro
- Boundry attention: 泛化能力很强的边缘检测模块
Deserve_p
论文阅读笔记注意力机制边缘检测
原文链接:Boundaryattention::LearningtoFindFaintBoundariesatAnyResolution本文提出的模型泛化性好,即使只在合成的图案简单的图片上训练,在复杂的真实图上做检测也能得到较好的边界。细节部分:不同于viT把图片切成小patch,然后映射为token,而是每个像素都有一个token。(文章说的dense,stride-1的token)每个像素的
- 《RAFT-Stereo:Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching》论文笔记
m_buddy
#DepthEstimation#OpticalFlowRAFT-Stereo
参考代码:RAFT-Stereo1.概述导读:RAFT算法是非常经典的立体匹配算法,在光流和立体匹配任务中有着广泛的运用。而这篇文章正是基于RAFT并将其运用到了立体匹配中,并且在如下的几个方面进行改进:1)相比原生的RAFT算法钟重点关注X轴(W方向)的视差信息,前提是输入的图像对需要事先经过极线校准;2)在GPU的update阶段使用stride为[8,16,32][8,16,32][8,16
- basic CNN
chairon
PyTorch深度学习实践pytorch卷积CNNpython深度学习
文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式:代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用GPU代码练习回顾下面这种由线形层构成的网络是全连接网络。对于图像数据而言,卷积神经网络更常用。卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取,卷积输出的称为特征图;特征提取之后可以通过全连接层
- Swift 5 MemoryLayout
鬼把戏
MemoryLayout获取数据类型占用内存的大小varage=10MemoryLayout.size//实际占用的内存大小MemoryLayout.stride//分配的内存大小MemoryLayout.alignment//内存对齐参数MemoryLayout.size(ofValue:age)MemoryLayout.stride(ofValue:age)MemoryLayout.align
- 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
- 池化理解,还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因
圆圆栗子君
深度学习专栏cnn深度学习人工智能
下述只是个人笔记,仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说,在池化操作中,步长(stride)通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行,从而最大化地减少特征映射的维度,并且每个输入值只被考虑一次,这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”(non-overlappingpooling)。1.2池化的作用降维:池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续
- 人脸识别 FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)
郭庆汝
人脸识别FaceNet
人脸识别FaceNet人脸识别(一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示)FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn(inp,oup,stride=1):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(inp,oup,3,stride,1,bias=False),nn.BatchNor
- 【DeepLearning-6】实现倒置残差块(Inverted Residual Block)
风筝超冷
深度学习人工智能
倒置残差块(InvertedResidualBlock),是MobileNetV2网络中提升效率的关键结构。类定义和构造函数classIRBlock(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,stride=1,expansion=4):IRBlock类继承自nn.Module,是一个神经网络模块。__init__方法是类的构造函数,用于初始化实例。inp:输入通道数。
- 深度学习基础知识
湘溶溶
深度学习分割深度学习人工智能
卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核(算子)用来做图像处理时的矩阵,与原图像做运算的参数。卷积层基本参数(卷积核大小,步长【pytorch默认为1】,padding边缘填充)输出尺寸=(输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding)/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层:批次通道图像大小卷积层激活函数:加入非线性因素,提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题,CNN较为常
- [pytorch] 7. 神经网络搭建实例
晴空对晚照
#pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能
题目目标搭建模型:参数确定设置卷积层等的参数时,除了in_channels、out_channels、kernel_size等,还需要设置padding等参数,可以根据官方给出的公式计算需要的参数是多少带入已知数据,其中dilation没说空洞卷积,要用她的默认值1里面只有padding和stride是未知数,求解方程,得padding=2,stride=1代码fromtorchimportnnc
- CNN感受野
mango1698
AIcnn深度学习人工智能
在卷积神经网络中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称为感受野。通俗的解释是,输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。感受野计算公式:F(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i)=(F(i+1)-1)\timesStride+KsizeF(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i)为第i层感受野Stride为第i层的步
- 卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算
AI视觉网奇
深度学习基础
1.卷积参数量的计算,若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout,则输出特征图的大小为Cout×Hout×Wout,其中:Hout=⌊(H−K1+2P1)/S1⌋+1Wout=⌊(W−K2+2P2)/S2⌋+1⌊⋅⌋表示向下取整。参数量的计算,由于卷积层共享
- 视频处理关键知识
智慧医疗探索者
音视频处理人工智能视频I帧
1视频中的概念1.1视频图像基础像素:图像的基本单元,即一个带有颜色的小块分辨率:图像的大小或尺寸,用像素个数来表示。原始图像分辨率越高,图像就越清晰位深:存储每位像素需要的二进制位数;位深越大,能够表示的颜色值就越多,色彩越丰富真实跨距(Stride):图像存储时内存中每行像素所占用的空间。需要正确的设置,否则会出现花屏帧率:1秒中内图像的数量,单位FPS码率:视频在1s内的数据量的大小。一般码
- 【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算
桐秋廿
CNNcnn深度学习神经网络
目录一、输出特征图大小计算1.一维(通道)输入数据1.1步长stride为1,padding为01.2增加步长stride,padding不动1.3增加步长stride,同时还增加padding2.n维(通道)输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量:2.2偏差bias的参数量:2.3总参数量就为:三、卷积网络计算量计算一、输出特征图大小计算1.一维(通道)输入数据假设输入图
- 理解pytorch系列:transpose是怎么实现的
zhaoyqcsdn
pytorch算法c++笔记
在PyTorch中,transpose()是一种操作,它交换张量中两个指定维度的位置。实现这一点的关键在于不实际移动数据,而是通过改变张量的元数据(包括步长(stride)和尺寸(size))来达到效果。举例来说,假设我们有一个形状为(3,4)的二维张量,其内存布局为行优先(row-major)即C风格的。当我们对这个张量执行transpose(0,1)操作时,我们期望该张量行变成列,列变成行,即
- 卷积和滤波对图像操作的区别
zhuyuyaya
人工智能深度学习机器学习
目录问题引入解释卷积滤波问题引入卷积和滤波是很相似的,都是利用了卷积核进行操作那么他们之间有什么区别呢?卷积:会影响原图大小滤波:不会影响原图大小解释卷积我们用这样一段代码来看importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand(3,5,5)print(x.shape)#卷积conv=nn.Conv2d(3,3,kernel_size=3,stride=1)y=con
- PyTorch核心--tensor 张量 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorch人工智能pythonTensor
文章目录前言张量的概念1.张量的定义2.张量的属性3.张量的形状张量的原理1.存储(storage)2.形状(shape)3.步幅(stride)张量的操作1.数学运算2.逻辑运算3.索引和切片4.形状操作5.广播总结前言在PyTorch中,张量是核心数据结构,它是一个多维数组,类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器,还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。下面从3个方面做一共总结:
- pytorch学习笔记(七 )
満湫
pytorch学习笔记
池化类似压缩最大池化-上采样例如给一个3的话就会生成一个3×3的窗口(生成相同的高和宽),给一个tuple就会给出一个相同的池化核。stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个,空洞卷积ceilfloor模式(天花板、地板)floor就是向下取整。按下面的方法走,走的步数默认为核的大小取9个里面的最大值,走到右一图,这种情况只能覆盖6个,其他
- pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题
Longlongaaago
pytorchpytorch维度对不上
pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题问题如上,比方说有如下一段pytorch网络代码model+=[nn.Conv2d(ngf*mult,ngf*mult*2,kernel_size=3,stride=2,padding=1),norm_layer(ngf*mult*2),activation]....#model+=[nn.ConvTranspose2d(ngf*mult,int(ngf
- mobileNet
寒寒_21b7
MobileNetV11、为什么要设计mobilenet?为移动端和嵌入式端深度学习应用设计的网络,使得在cpu上也能达到理想的速度要求。2、mobilenet的结构image.png3、mobilenet网络的特点。轻量化放弃pooling直接采用stride=2进行卷积运算4、创新点1:depthwiseseparableconvolutionsimage.png标准卷积:图(a):特点是卷积
- PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作
霜溪
pytorchpytorchcnn深度学习
在卷积神经网络中,一般在卷积层后,我们往往进行池化操作。实现池化操作很简单,pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。最大池化原理很简单,就是一个filter以一定的stride在原数据上进行操作,就像这样:这里是一个2x2的filter,同时stride为2,在原始数据上扫描,最终的到新的数据。通过代码来实现:>>
- 59、resnet50 权值和参数保存
董董灿是个攻城狮
CV视觉算法入门与调优深度学习人工智能
上一节我们下载好了模型,这一节开始将模型中存在权值的层的权值参数抽取出来,以文件(txt后缀的文本文件)的形式保存在本地电脑上,方便后续推理使用。按照之前介绍算法时所说的,在resnet50中,存在权值的层有卷积层(权值为卷积核)、bn层(权值为gamma和bias),全连接层(权值为矩阵)同时,我们把所有卷积层中的参数(padding,stride,kernel_size等)同样保存下来,也是为
- 神经网络-搭建小实战和Sequential的使用
Cupid_BB
神经网络人工智能深度学习
CIFAR-10modelstructure通过已知参数(高、宽、dilation=1、kernel_size)推断stride和padding的大小网络importtorchfromtorchimportnnclassTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_cha
- 论文解读:A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects
十有久诚
深度学习人工智能cnn下采样
引言之前通过stride和pooling这些下采样操作,但是这些操作都会或多或少丢失图像的信息,所以这不适用于具有低分辨率图像和小物体的更困难的任务上。像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题,为此设计SPD模型。摘要卷积神经网络(cnn)在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而,在图像分辨率低或物体很小
- 论文阅读: Semantics-guided Triplet Loss
BlueagleAI
论文阅读
ICCV2021Abstract一个度量学习方法,通过浏览语义引导的局部集合去优化内在深度表示。一个新颖的特征融合模块能有效利用跨模态特异质特征。Senantics-guidedTripletLoss基本假设:在场景语义分割图像中,目标内部相邻像素拥有同样的深度值,而跨目标边界上深度值变化很大。方法将语义图像分割成KxK大小的块,stride为1。在每一个块,中心点为anchor,与anchor有
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的