- OpenVINO执行脚本demo_squeezenet_download_convert_run.bat报错
Maitre Chen
OpenVINO学习笔记openvino人工智能深度学习
Error1错误提示:requests.exceptions.ConnectionError:HTTPSConnectionPool(host=‘http://raw.githubusercontent.com‘,port=443)、HTTPSConnectionobjectat0x7f497ad085f8>:Failedtoestablishanewconnection:[Errno111]Co
- SqueezeNet:通过紧凑架构彻底改变深度学习
无水先生
深度学习人工智能人工智能深度学习
一、介绍在深度学习领域,对效率和性能的追求往往会带来创新的架构。SqueezeNet是神经网络设计的一项突破,体现了这种追求。本文深入研究了SqueezeNet的复杂性,探讨其独特的架构、设计背后的基本原理、应用及其对深度学习领域的影响。在创新经济中,效率是成功的货币。SqueezeNet证明了这一点,证明在深度学习领域,少确实可以多。二、SqueezeNet架构2.1综述SqueezeNet是一
- github 远程仓库命令集合
ZhiPengTu
1.设置邮箱和用户名gitconfig--globaluser.email"
[email protected]"gitconfig--globaluser.name"YourName"命令集合(个人备忘)cdcifar10_SqueezeNet#cd到当前本地项目下gitinit#新建项目不能忘记,易造成无repository提醒
[email protected]:cha
- caffe搭建squeezenet网络的整套工程
诶尔法Alpha
caffecaffe人工智能深度学习神经网络
之前用pytorch构建了squeezenet,个人觉得pytorch是最好用的,但是有的工程就是需要caffe结构的,所以本篇也用caffe构建一个squeezenet网络。数据处理首先要对数据进行处理,跟pytorch不同,pytorch读取数据只需要给数据集所在目录即可直接从中读取数据,而caffe需要一个包含每张图片的绝对路径以及所在类别的txt文件,从中读取数据。写一个生成次txt文件的
- pytorch搭建squeezenet网络的整套工程(升级版)
诶尔法Alpha
pytorchpytorch人工智能神经网络深度学习分类算法
上一篇当中,使用pytorch搭建了一个squeezenet,效果还行。但是偶然间发现了一个稍微改动的版本,拿来测试一下发现效果会更好,大概网络结构还是没有变,还是如下的第二个版本:具体看网络结构代码:importtorchimporttorch.nnasnnclassFire(nn.Module):def__init__(self,in_channel,out_channel,squzee_ch
- Caffe Model Zoo
SnailTyan
深度学习CaffeCaffeModelZoo
Caffe有许多分类的预训练模型及网络结构,我自己训练过的模型总结在Github上,基本上涵盖了大部分的分类模型,包括AlexNet,VGG,GoogLeNet,Inception系列,ResNet,SENet,DenseNet,SqueezeNet。其中会碰到不少坑,例如VGG给的结构已经太旧了,需要根据新版本Caffe的进行修改,DenseNet训练网络结构有些地方需要修改等。鉴于以上原因,我
- SqueezeNet 一维,二维网络复现 pytorch 小白易懂版
浩浩的科研笔记
Pytorch深度学习一维网络网络pytorch人工智能
SqueezeNet时隔一年我又开始复现神经网络的经典模型,这次主要复的是轻量级网络全家桶,轻量级神经网络旨在使用更小的参数量,无限的接近大模型的准确率,降低处理时间和运算量,这次要复现的是轻量级网络的非常经典的一个模型SqueezeNet,它由美国加州大学伯克利分校的研究团队开发,并于2016年发布。文章链接:https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf?source
- OpenVINO时执行./demo_squeezenet_download_convert_run.sh显示Download Failed的解决方法
故事很长很长
win10打开C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件在文件末尾加入以下:52.74.223.119github.com192.30.253.119gist.github.com54.169.195.247api.github.com185.199.111.153assets-cdn.github.com151.101.76.133raw.githubuser
- SqueezeNet
王子冠
三个原因:Moreefficientdistributedtraining(分布训练)Lessoverheadwhenexportingnewmodelstoclients(训练好的模型容易导入)FeasibleFPGAandembeddeddeployment(可以方便的导入到FPGA硬件中,内存限制)三个策略:Strategy1.Replace3x3filterswith1x1filters.
- 三维点云体素滤波python_一种基于点云的Voxel(三维体素)特征的深度学习方法...
weixin_39849387
三维点云体素滤波python
兰州大学在读硕士研究生,主要研究方向无人驾驶,深度学习;兰大未来计算研究院无人车团队负责人,自动驾驶全栈工程师。之前我们提到使用SqueezeSeg进行了三维点云的分割,由于采用的是SqueezeNet作为特征提取网络,该方法的处理速度相当迅速(在单GPU加速的情况下可达到100FPS以上的效率),然而,该方法存在如下的问题:第一,虽然采用了CRF改进边界模糊的问题,但是从实践结果来看,其分割的精
- 精简CNN模型系列之二:SqueezeNet
城市中迷途小书童
介绍SqueezeNet同这个系列要介绍的其它任一CNN模型一样不只关心模型分类精度,同样也重视其计算速度与模型体积大小。作者列举了三项小的CNN模型的优点:可以进行更高效率的分布式训练:在分布式训练中,模型可训练参数变小,意味着用于网络通讯的时间减少,这样整个分布式训练系统就能拥有更高的扩展效率;可更高效地将新训练模型部署至端侧设备:当下很多AI驱动的APP或Service都需要不断将新训练得到
- ncnn::Mat float 输入与cv::Mat 的转化
cypher_forward
算法AI
ncnn官方文档很少,自己摸索写了例子#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;staticintdetect_squeezenet(constcv::Mat&bgr,std::vector&cl
- pytorch搭建squeezenet网络的整套工程,及其转tensorrt进行cuda加速
诶尔法Alpha
pytorchpytorch人工智能分类算法计算机视觉神经网络深度学习
本来,前辈们用caffe搭建了一个squeezenet的工程,用起来也还行,但考虑到caffe的停更后续转trt应用在工程上时可能会有版本的问题所以搭建了一个pytorch版本的。以下的环境搭建不再细说,主要就是pyorch,其余的需要什么pipinstall什么。网络搭建squeezenet的网络结构及其具体的参数如下:后续对着这张表进行查看每层的输出时偶然发现这张表有问题,一张224×224的
- 第64步 深度学习图像识别:多分类建模误判病例分析(Pytorch)
Jet4505
《100StepstoGetML》—JET学习笔记深度学习分类pytorch图像识别
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性(病毒性)肺炎组为数据集,基于Pytorch环境,构建SqueezeNet多分类模型,分析误判病例,因为它建模速度快。同样,基于GPT-4辅助编程。二、误判病例分析实战使用胸片的数据集:肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中,健康人900张,
- 第62步 深度学习图像识别:多分类建模(Pytorch)
Jet4505
《100StepstoGetML》—JET学习笔记深度学习分类pytorch
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的多分类任务建模。本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性(病毒性)肺炎组为数据集,基于Pytorch环境,构建SqueezeNet多分类模型,因为它建模速度快。同样,基于GPT-4辅助编程,这次改写过程就不展示了。二、多分类建模实战使用胸片的数据集:肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中,健康人90
- 轻量化模型:MobileNet/SqueezeNet/ShuffleNet
HRain
MobileNetv1论文链接:MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications创新点轻量化体现在:深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)两个模型压缩参数(宽度乘数和分辨率乘数)1、深度可分离卷积将常规卷积分为两部分:一是深度卷积,n个卷积核和n个输入特征图分别
- 第60步 深度学习图像识别:误判病例分析(Pytorch)
Jet4505
《100StepstoGetML》—JET学习笔记深度学习pytorch人工智能
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期内容基于Tensorflow环境做了误判病例分析(传送门),考虑到不少模型在Tensorflow环境没有迁移学习的预训练模型,因此有必要在Pytorch环境也搞搞误判病例分析。本期以SqueezeNet模型为例,因为它建模速度快。同样,基于GPT-4辅助编程,后续会分享改写过程。二、误判病例分析实战继续使用胸片的数据集:肺结核病人和健康人的胸片的识别。
- 精简CNN模型系列之二:SqueezeNet
manofmountain
介绍SqueezeNet同这个系列要介绍的其它任一CNN模型一样不只关心模型分类精度,同样也重视其计算速度与模型体积大小。作者列举了三项小的CNN模型的优点:可以进行更高效率的分布式训练:在分布式训练中,模型可训练参数变小,意味着用于网络通讯的时间减少,这样整个分布式训练系统就能拥有更高的扩展效率;可更高效地将新训练模型部署至端侧设备:当下很多AI驱动的APP或Service都需要不断将新训练得到
- 深度学习实战基础案例——卷积神经网络(CNN)基于SqueezeNet的眼疾识别|第1例
心无旁骛~
零基础深度学习项目实战深度学习cnn人工智能
文章目录前言一、数据准备1.1数据集介绍1.2数据集文件结构二、项目实战2.1数据标签划分2.2数据预处理2.3构建模型2.4开始训练2.5结果可视化三、数据集个体预测前言SqueezeNet是一种轻量且高效的CNN模型,它参数比AlexNet少50倍,但模型性能(accuracy)与AlexNet接近。顾名思义,Squeeze的中文意思是压缩和挤压的意思,所以我们通过算法的名字就可以猜想到,该算
- 第57步 深度学习图像识别:CNN可视化(Pytorch)
Jet4505
《100StepstoGetML》—JET学习笔记深度学习cnnpytorchGrad-CAM
基于WIN10的64位系统演示一、写在前面由于不少模型使用的是Pytorch,因此这一期补上基于Pytorch实现CNN可视化的教程和代码,以SqueezeNet模型为例。二、CNN可视化实战继续使用胸片的数据集:肺结核病人和健康人的胸片的识别。其中,肺结核病人700张,健康人900张,分别存入单独的文件夹中。(a)SqueezeNet建模#############################
- SqueezeNet算法解析—鸟类识别—Paddle实战
心无旁骛~
Paddle项目实战人工智能算法paddle
文章目录一、理论基础1.前言2.设计理念2.1CNN微架构(CNNMicroArchitecture)2.2CNN宏架构(CNNMacroArchitecture)2.3模型网络设计探索过程2.4结构设计策略2.5Fire模块3.网络结构4.评估分析二、实战1.数据预处理2.数据读取3.导入模型4.打印输出模型的参数信息6.结果可视化7.个体预测结果展示总结今天详解一下SqueezeNet算法,S
- 轻量级网络综述 — 主干网络篇
轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下,从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造,本文对轻量级网络进行简述,主要涉及以下网络:SqueezeNet系列ShuffleNet系列MnasNetMobileNet系列CondenseNetESPNet系列ChannelNetsPeleeNetIGC系列FBNet系列EfficientNetGhostNetWeightNetMicroNetMobileN
- 模型压缩概述
April63
模型压缩大概分为以下几个方向:更精细模型的设计:目前的很多网络都具有模块化的设计,在深度和宽度上都很大,这也造成了参数的冗余很多,因此有很多关于模型设计的研究,如SqueezeNet、MobileNet等,使用更加细致、高效的模型设计,能够很大程度的减少模型尺寸,并且也具有不错的性能。模型裁剪:结构复杂的网络具有非常好的性能,其参数也存在冗余,因此对于已训练好的模型网络,可以寻找一种有效的评判手段
- 48.现有移动端开源框架及其特点—MDL(mobile-deep-learning)
大勇若怯任卷舒
深度学习开源
48.1功能特点一键部署,脚本参数就可以切换ios或者android支持iOSgpu运行MobileNet、squeezenet模型已经测试过可以稳定运行MobileNet、GoogLeNetv1、squeezenet、ResNet-50模型体积极小,无任何第三方依赖。纯手工打造。提供量化函数,对32位float转8位uint直接支持,模型体积量化后4M上下与ARM相关算法团队线上线下多次沟通,针
- 47.现有移动端开源框架及其特点—Prestissimo
大勇若怯任卷舒
深度学习开源5G
基础功能支持卷积神经网络,支持多输入和多分支结构精炼简洁的API设计,使用方便提供调试接口,支持打印各个层的数据以及耗时不依赖任何第三方计算框架,整体库体积500K左右(32位约400k,64位约600k)纯C++实现,跨平台,支持android和ios模型为纯二进制文件,不暴露开发者设计的网络结构极快的速度大到框架设计,小到汇编书写上全方位的优化,iphone7上跑SqueezeNet仅需26m
- 一文总结经典卷积神经网络CNN模型
全栈O-Jay
人工智能Pythoncnn深度学习神经网络人工智能机器学习
一般的DNN直接将全部信息拉成一维进行全连接,会丢失图像的位置等信息。CNN(卷积神经网络)更适合计算机视觉领域。下面总结从1998年至今的优秀CNN模型,包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。在了解巨佬们的智慧结晶,学习算法上的思路和技巧,便于我们自己构建模型,也便于我们做迁移
- 轻量化网络学习 3 squeezenet
spark-aixin
论文
文章目录归纳论文归纳为减少参数量,本研究提出使用firemodule,它是有压缩层和扩张层组成,压缩层是11卷积,输出尽量减少通道数以便在扩张层有较小的输入,扩张层由部分11卷积和部分3*3卷积构成,压缩层的输出分别输入这两部分卷积,然后分别有各自不同的输出,将输出结果进行cat。本研究为了维持精度,还提出了降采样后置的策略,尽量在大分辨率的情况下进行。论文1×1卷积替换3×3卷积减少3×3卷积的
- 经典卷积神经网络详解(AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CSPNet、Darknet、EfficientNet、SqueezeNet..)
zyw2002
深度学习基础深度学习卷积神经网络
文章目录经典网络LeNet:基础图像识别网络(1998)AlexNet:深度卷积网络(2012)ZFNet:大型卷积网络(2013)VGGNet:使用块的网络(2014)NiN:网络中的网络(2014)GoogLeNet:含并行连接的网络(2014)ResNet:残差网络(2015)DenseNet:稠密连接网络(2017)Darknet-19(2016)Darknet-53(2018)Effic
- 模型性能参数FLOPS、MACs详解
JasonWayne
modelinputsizeparammemfeat.memflopssrcperformancealexnet227x227233MB3MB727MFLOPsMCN41.80/19.20caffenet224x224233MB3MB724MFLOPsMCN42.60/19.70squeezenet1-0224x2245MB30MB837MFLOPsPT41.90/19.58squeezenet1
- SqueezeNet: AlexNet-Level Accuracy With 50x Fewer Parameters And <0.5MB Model Size 文章解读
表达_
Abstract最近关于深度卷积神经网络的研究主要集中于提升正确率。对于相同的正确率水平,往往能够确定出多种CNN模型。在同等正确率条件下,更小规模的CNN架构可以提供如下的三个优势:1)在分布式训练中,与服务器通信需求更小;2)在云端向自动驾驶汽车输出一个新模型时,更小模型需要的带宽更小(参数更少,从云端下载模型的数据量小);3)在FPGA和有内存限制的其他硬件设备上更加方便部署更小的模型(更适
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
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int main(void)
{
char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》