holeung
holeung

[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）

[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）

[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）_第1张图片
[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）_第2张图片

[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）_第3张图片
[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）_第4张图片

[论文笔记] NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection（CVPR19）_第5张图片

你可能感兴趣的:(机器学习,计算机视觉,NAS,Neural,Architecture,Search)

  • 网安知识“大乱炖“ Lovely_18 网安知识积累
    网安知识"大乱炖"Windows安全事件日志常用EventID：EventID含义说明4624登录成功表示用户成功登录系统4625登录失败✅表示登录尝试失败，是暴力破解最关键的日志标志4672特权登录表示具有管理员权限的账户登录（用于检测高权限账户活动）4648显式凭证登录用户在使用runas或远程方式提供用户名/密码登录暴力破解相关日志特征：连续触发大量4625登录失败来自同一个IP或多个IP的
  • CentOS DHCP服务器部署指南
    title:DHCP服务器部署以及配置search:2024-03-21tags:“#DHCP服务器部署以及配置”CentOSDHCP服务器部署指南背景：因上了Linux的实验课程，在课程中，老师要求我们自己搭建DHCP服务器构建局域网，在构建的时候问题百出，不过也极其有意思一、补充网络基本概念（了解的可以直接跳过）IP地址：通俗来讲，我认为IP就是相当于在互联网的身份证，是用来标识自己在互联网上
  • 深度学习使用Pytorch训练模型步骤 vvvdg 深度学习pytorch人工智能
    训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程，旨在通过大量数据学习模型参数，以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤：1.数据准备：收集和处理数据，包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型：选择模型架构，例如决策树、神经网络等。初始化模型参数（权重和偏置）。3.选择损失函数：根据任务类型（如分类、回归）选择合适的损失函数。4.选择优化
  • 常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
  • 车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现（一） 喜欢踢足球的老罗 大模型应用开发实践之旅ocropencv人工智能
    车牌识别与标注：基于百度OCR与OpenCV的实现在计算机视觉领域，车牌识别是一项极具实用价值的技术，广泛应用于交通监控、智能停车场管理等领域。本文将介绍如何在macOS系统下，利用百度OCRAPI进行车牌识别，并结合OpenCV库在图片上绘制标注框和车牌号码，实现一个完整的车牌识别与标注流程。整个工程将使用PyCharm进行组织和开发。一、系统环境与工程结构系统环境操作系统：macOS开发工具：
  • Scikit-learn：机器学习的「万能工具箱」 科技林总 DeepSeek学AI人工智能
    ——三行代码构建AI模型的全栈指南**###**一、诞生背景：让机器学习从实验室走向大众****2010年前的AI困境**：-学术界模型难以工程化-算法实现碎片化（MATLAB/C++主导）-企业应用门槛极高>**破局者**：DavidCournapeau发起*Scikit-learn*项目，**统一算法接口**+**Python简易语法**=机器学习民主化革命---###**二、设计哲学：一致性
  • 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？ cda2024 机器学习人工智能
    大家好，今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题：如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行？想象一下，你是一位超分子化学家，正忙于设计一种新型的分子结构，这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构，但过程可能非常耗时且复杂。而现在，借助机器学习，你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
  • 助力您发SCI 机器学习（ML）在材料领域应用专题 YEcenfei 分子动力学催化材料机器学习人工智能python
    第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础（续）1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
  • next-hexagonal-starter：前端六边形架构的简约实践 翟珊兰
    next-hexagonal-starter：前端六边形架构的简约实践next-hexagonal-starter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/next-hexagonal-starter项目介绍在软件开发中，六边形架构（HexagonalArchitecture）是一种设计模式，它通过将应用程序的业务逻辑与外部关注点（如UI、数据库、框架等）解耦，
  • 算法大厨日记：猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤” Gyoku Mint AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
    ️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫：“咱今天突发奇想，决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵！这不是教你代码，是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐：“别急，她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化，就跟你平常做饭的过程没两样，只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备，就是挑菜啦】猫猫：“首先是挑菜（数据预处理），不能什么菜都扔进去锅里吧？要洗干净去皮（数据清洗），再
  • matplotlib 绘制热力图 扶子 pythonmatplotlib绘图代码matplotlibpython经验分享热力图
    1、功能介绍：使用了matplotlib和seaborn两个python库来创建并显示一个热力图。热力图是一种通过颜色变化来表示二维表格数据集中值分布的图形，适合用于展示矩阵数据或数据分析结果中的模式和趋势。2、代码部分：importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportnumpyasnp#设置中文字体plt.rcParams['font.sa
  • 因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    因果推理与因果学习原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：因果关系发现、因果推断、因果学习、机器学习、统计方法1.背景介绍1.1问题的由来在现实世界的数据分析中，我们经常面临这样的挑战：从观察数据中识别出潜在的原因与效果之间的关联，并理解这些关联背后的实际机制。传统的预测建模关注于基于输入变量对输出变量进行预测，
  • 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等 AI天才研究院 Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议（中文全称“计算机信息retrieval国际会议”），这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办，主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科，并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍，阐述
  • R 语言简介：数据分析与统计的强大工具 Mikhail_G python数据分析大数据r语言开发语言
    大家好!在如今这个数据驱动的时代，数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言，作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言，以其强大的功能和灵活性，成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境，主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的，之后
  • 22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年 小唯啊小唯 人工智能注意力机制特征选择
    2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中，往往包含众多特征，但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重
  • python读取sas数据集_SASpy模块，利用Python操作SAS
    SASpy模块打通了Python与SAS之间的连接。有了SASpy模块，我们就能够在Python中操控SAS。本文将首先介绍SASpy模块的一些基本方法，最后通过一个聚类分析的例子，来展示如何在Python中调用SAS的机器学习过程，以及对聚类结果的可视化。SASpy模块特点1、需要Python3.X及以上，SAS9.4及以上，需要Java环境；2、无论是本地SAS还是远程服务器上的SAS，都可以
  • mac可以安装linux的nginx吗,mac 下nginx安装及使用，macnginx安装使用 nlp小白菜
    mac下nginx安装及使用，macnginx安装使用安装nginx1、brewsearchnginx2、brewinstallnginx启动nginx，sudonginx;访问localhost:8080发现已出现nginx的欢迎页面了。备注：ln-s/usr/local/sbin/nginx/usr/bin/nginx做个软连接。常用的指令有：nginx-V查看版本，以及配置文件地址nginx
  • OpenCV实战：图像颜色识别与提取、掩膜制作
    前言在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别是一项基础而重要的技术。无论是交通标志识别、工业分拣还是美颜滤镜开发，都离不开对特定颜色的处理。本文将带你全面掌握使用OpenCV进行颜色识别的关键技术，包含完整的代码实现和原理讲解。一、颜色空间基础1.1RGB颜色空间在图像处理中，最常见的就是RGB颜色空间。RGB颜色空间是我们接触最多的颜色空间，是一种用于表示和显示彩色图像的一种颜色模型。RGB代表红色
  • OpenCV图像添加水印
    一、前言在数字图像处理中，为图片添加水印是一项常见且重要的技术。无论是版权保护、品牌宣传还是防止未经授权的使用，水印都能发挥重要作用。OpenCV作为一款强大的计算机视觉库，提供了丰富的功能来实现各种水印效果。本教程将详细介绍如何使用OpenCV为图像添加文字水印和图片水印。二、环境准备在开始之前，请确保已安装以下环境：Python3.xOpenCV库（可通过pipinstallopencv-py
  • Ast解析Python代码示例 X1A0RAN python开发语言
    #-*-coding:utf-8-*-#@Desc:Ast代码解析示例importastclassCodeParse():def__init__(self):self.visited_nodes=set()#解析装饰器defparse_decorator(self,decorator):returnast.dump(decorator)#解析函数defparse_func(self,node,st
  • 从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解 小张在编程 机器学习决策树随机森林
    引言在机器学习的算法森林中，有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测，还是金融风控里的违约判别，这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天，我们就从原理到实
  • Definition of a Stakeholder workflower 软件工程开发语言软件需求需求分析敏捷流程
    利益相关者定义Theterm“stakeholder”hasalreadybeenusedwithoutgivingadefinition:Stakeholder:Anindividual,groupofpeople,organisationorotherentitythathasadirectorindirectinterest(orstake)inasystem.Astakeholder’si
  • Promptify：简化NLP任务的高效工具箱 金斐茉
    Promptify：简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
  • 深入详解：随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景 猿享天开 算法随机森林机器学习
    深入详解：随机森林算法——概念、原理、实现与应用场景随机森林（RandomForest,RF）是一种经典的集成学习算法，广泛应用于机器学习任务。本文将通过图文结合的方式，全面解析随机森林的核心原理、实现细节和应用实践，帮助读者建立系统认知。1.核心概念与直观理解1.1什么是随机森林？随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，通过构建多棵决策树进行协同预测。其核心思想是"三个臭皮匠，顶个诸葛亮"——多
  • python ks值计算_风控模型中的K-S理解以及python实现 weixin_39747293 pythonks值计算
    笔者在工作中计算单变量的ks值时，发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同，凭借统计直觉，发现一定存在问题，笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时，如果变量存在缺失值，计算得到ks值有误，下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
  • 浅谈卷积神经网络(CNN) cyc&阿灿 cnn人工智能神经网络
    卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
  • **双生“基尼”**：跨越世纪的术语撞车与学科分野
    在学术的宇宙中，“基尼”（Gini）这个名字如同一个奇特的星标，闪耀在两个看似毫不相关的领域：衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而，当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时，困惑油然而生——它们为何如此不同？又为何共享同一个名字？这不是某个“傻逼”的随意命名，而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”，其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布，专
  • 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器 IT古董 人工智能课程机器学习算法神经网络
    第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型，它通过一系列特征判断进行决策，有良好的可解释性。一、基本概念节点（Node）：表示特征判断条件边（Branch）：表示特征判断的结果路径叶子节点（Leaf）：表示分类结果二、划分准则：信息增益（InformationGain）信息增益衡
  • RDKit：药物化学和分子数据处理的强大工具库 碳酸的唐 机器学习人工智能
    引言在药物研发、化学信息学和分子设计领域，高效处理和分析分子数据是至关重要的。RDKit作为一个开源的化学信息学和机器学习工具包，为研究人员和数据科学家提供了丰富的功能，包括分子操作、描述符计算、指纹生成、相似性比较、子结构搜索和分子可视化等。本文将详细介绍RDKit的主要功能、应用场景以及实际操作示例，展示这一强大工具在分子数据处理中的核心价值。RDKit简介RDKit是一个由C++和Pytho
  • LSNet: 基于侧向抑制的神经网络 碳酸的唐 模型养成与叙述有意思的py库神经网络人工智能深度学习
    引言在计算机视觉领域，我们一直在寻找灵感来源以提高图像处理和识别的效果。而人类视觉系统作为经过数百万年进化的精密系统，无疑是最好的参考对象之一。今天，我要向大家介绍一个名为LSNet（LateralSuppressionNetwork，侧向抑制网络）的技术，它模拟了人类视觉系统中的侧向抑制机制，为计算机视觉任务带来了新的可能性。什么是侧向抑制？侧向抑制（LateralSuppression），也被
  • Spring的注解积累 yijiesuifeng spring注解
    用注解来向Spring容器注册Bean。   需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。 如：在base-package指明一个包    <context:component-sc
  • 传感器 百合不是茶 android传感器
    android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件   下面就以重力传感器为例;   1,在onCreate中获得传感器服务   private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
  • [光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
          这是一个古代人的秘密:现在告诉大家       信不信由你们:       穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星       这就是为什么古代
  • 精简的反序打印某个数 沐刃青蛟 打印
    以前看到一些让求反序打印某个数的程序。 比如：输入123，输出321。   记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。   似乎最后是用到%和/方法解决的。   而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）   代码如下： long num, num1=0;
  • PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP扩展名
      PHP：6种方法获取文件的扩展名   1、字符串查找和截取的方法   1 $extension = substr ( strrchr ( $file ,  '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二   1 $extension = substr
  • 面试111 文强chu 面试
    1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器 （一次） 4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高） 5 final，finally final
  • XML的四种解析方式 小桔子 domjdomdom4jsax
    在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 　　预 备 　　测试环境： 　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
  • wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册wordpress移除菜单
    1 wordpress中使用中文名注册解决办法   1)使用插件   2)修改wp源代码      进入到wp-include/formatting.php文件中找到       function sanitize_user( $username, $strict = false
  • 小飞飞学管理-1 alafqq 管理
    项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。 今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。 结合我自己经历写下心得 对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
  • IO输入输出部分探讨 百合不是茶 IO
     //文件处理  在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */   //1，运用File类对文件目录和属性进行操作   //在工程中线创建一个text.txt
  • getElementById的用法 bijian1013 element
            getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。        返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。        语法： &n
  • 励志经典语录 bijian1013 励志人生
    经典语录1:   哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
  • [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
    MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。 本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)   1.何时需要分片 &nbs
  • 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
    1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
  • yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
    安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
  • Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EEHibernate4
    今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码 在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
  • Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan javanetty
    Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
  • SQL行列转换方法 chicony 行列转换
    create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
  • 中文编码测试 ctrain 编码
    循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
  • hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive堆内存溢出
    hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   问题原因： hive堆内存默认为256M   这个问题的解决方法为： 修改/us
  • 人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
      卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，  懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。   在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。 不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
  • Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
    1、显示行号  Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers   2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
  • 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478       首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了         第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
  • Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞androidAPP分析
    点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。  0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。  针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
  • HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程.netWebC#ASP.ENT
    HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
  • Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记 天梯梦 google maps api
    Simply do the following:   I. Declare a global variable: var markersArray = [];   II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
  • jQuery选择器总结 lq38366 jquery选择器
      1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
  • 基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner AlgorithmQuicksort
    Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
  • 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作 刘星宇 htmlWeb
    今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。 让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。 方法如下：
  • Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sqlmysqlmybatis实用
    Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。 不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他