@会飞的毛毛虫
@会飞的毛毛虫

从四个角度简单专业的理解深度学习中BN、GN、LN、IN等归一化操作

作为深度学习最基础的内容，这大概是每一个算法工程师必须要理解的，但是你理解了吗？哪个归一化更牛逼你知道吗？

        无论是图像、数据还是其他方向的深度学习算法，他们学的是什么呢？学的是数据分布。就以目标检测来说：检测器之所以能对世间万物进行检测，归根到底是因为每一类目标在一张图像中的像素分布是有一定规律的，这也是深度学习的本质。那么为什么要做归一化呢？在网络训练过程中，每一类目标不会之保持一模一样的像素分布，而是会产生一种协方差偏移。这个协方差偏移简单理解就是每一类中的每一个目标都有或多或少的不同，这就给网络训练带来了难度。

直观角度

        以下图为例：由于噪声影响，色调影响、亮度影响、遮挡影响，五角星在不同图像上是不尽相同的。如果要检测五角星，那么就有无数种五角星，网络怎么学的过来呢？

你可能感兴趣的:(视觉检测图像分割干货,归一化,GN,BN,深度学习)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割 智能算法研学社（Jack旭） 智能优化算法应用图像分割算法php开发语言
    智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • 钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别 futureflsl 数据集YOLO深度学习机器学习
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml文件个数)：215标注数量(txt文件个数)：215标注类别数：1标注类别名称:["iron"]每个类别标注的框数：iron框数=215总框数：215使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进
  • 母亲节如何做小红书营销 美橙传媒
    小红书的一举一动引起了外界的高度关注。通过爆款笔记和流行话题，我们可以看到“干货”类型的内容在小红书中偏向实用的生活经验共享和生活指南非常受欢迎。根据运营社的分析，这种现象是由小红书用户心智和内容社区背后机制共同决定的。首先，小红书将使用“强搜索”逻辑为用户提供特定的“搜索场景”。在“我必须这样生活”中，大量使用了满足小红书站用户喜好和需求的内容。内容社区自制的高质量内容也吸引了寻找营销新途径的品
  • 928、在新冠的日子里（2）隔离 天使小鱼儿
    昨天YD全部人员核酸检测阴性。但是也都不能回家，要隔离14天，按规定执行。小红也是其中之一，今天是第三天，第二夜，门把手的源头还没有通报，在排查中。隔离措施是对的。是人？是物？是相似病毒？希望是虚惊一场。昨天，单位排长队，做核酸检测。我们都统一做了检测。现在出去做事，核酸检测是必须的。我今天也要外出做事，所以核酸检测也要提供。给小红准备了简单的替换衣服。我们也按规定执行。问闺蜜你们也都不回家吗？回
  • 乡愁 誰家今夜扁舟子
    从前乡愁是一张张火车票我在这头故乡在那头而现在乡愁是一张张核算检测证明我在这头故乡说：你就在那头吧，别回这头！
  • 遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉python图像处理
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • 干货|自我介绍这三个坑，99%的概率你踩过！ 夏麦生命的魔术师
    自我介绍——每个人都需要的一张名片。图片源自网络从2018年到现在，在做演讲俱乐部的2年时间里，我在演讲活动现场听过1000+人的自我介绍，自我介绍做得超棒的人真不多！最近，我花了近几个月时间，仔细研究了500+人线上场景的自我介绍，发现优秀的自我介绍也不多！为什么做一张优秀的自我介绍就这么难呢？这个问题，在我帮几十个人打造了自我介绍的过程一直困扰着我。经过了几个月的时间思考与实践，终于发现三个—
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 新能源汽车 BMS 学习笔记篇—BMS 基本定义及分类 WPG大大通 其他笔记汽车BMS经验分享新能源电池
    一、BMS定义1、概念：BMS（BatteryManagementSystem）即电池管理系统，其管理对象是二次电池（充电电池或蓄电池），其主要目的是电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可应用于电动汽车、电瓶车、机器人、无人机等图片来源：腾讯网https://new.qq.com《标准普尔警告，电动汽车电池生产面临供应链和地缘政治风险》2、四大功能①感知和测量：检测电池的电压、电流、温度
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 国庆节的一天 安心雨
    昨晚朋友间就转发国庆阅兵时间安排细节。今早，六点起床，到公园散步，一路上国旗招展，浓浓喜庆味。图片发自App准时坐到电脑前，拉上窗帘，关了房门，一个人静静感受，视觉和心灵的震撼。怕大脑内存不足，想要永远留存住那些属于这个时代，属于这个国家的骄傲。于是，拿出手机，对着屏幕拍了一张一张又一张。下午，朋友圈各种关于国庆的想法、评论、图片刷屏，翻了一遍一遍又一遍，每一遍都是骄傲和自豪。为生在这个伟大的时代
  • [数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车YOLO
    数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
  • 小学科学课堂管理规培有感 31c6a3d23d4e
    今天进行了这学期的第一次新教师规培，又是干货满满的一次学习，两位有经验的老教师分享了自己很多年来有关科学教学的经验。苏老师的语言风趣幽默，通过他的课堂管理规则，懂得了语言的艺术。艳姐分享的培养小助手，对我的帮助很多，小组长，（做记录、整理材料、管理卫生）。既培养了学生，又减轻老师的工作量，还有评价表，学起来学起来！
  • idea使用自定义checkstyle.xml配置文件 Gemkey
    1.下载插件image.png2.插件安装完后,找到设置中的checkstyle,点击"+",新增自定义规则image.png3.输入描述信息,点击Browse找到对应的文件image.pngimage.png4.可以把active勾上,则使用默认校验规则,点击OK,则可以开始使用自定义规则检测单个文件了image.png
  • 轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型transformer图像分类
    先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 2022-07-06 榜一大哥啊
    非洲猪瘟检测流程要点1、进入实验室按照要求穿好装备进入实验室，病原稀释及制备，将实验用假阳性按照倍数稀释，最高稀释到一万倍。所有操作流程都在生物安全柜进行，按照流程进行编号，编写检测编号。在每个实验室都要将白大褂以及手套进行更换。2、到试剂准备区进行试剂准备，按照样品数量加阴阳对照进行配备，该项目在超净工作台进行。将制备好的试剂放入传递窗，进入核酸提取环节。3、核酸提取区，进行核酸提纯，用磁吸法核
  • app推广一手资源在哪里找？盘点2024年必备的八大app拉新渠道 U客直谈APP
    在2024年即将来临之际，还是有许多小伙伴表示不知道app推广一手资源在哪里找，又要从哪里去了解各个资源渠道的不同特性。好消息来啦，本篇文章就将带大家盘点24年必备的八大app拉新渠道，全文干货，拆解分析点评一步到位，还不快快收藏起来~1.app推广一手资源来源：U客直谈U客直谈是一个资源对接平台，专注于为推广人员提供海量丰富的app拉新任务。其具有数量丰富且类型多样的app拉新任务，使得U客直谈
  • 你会读书吗 阿杰说澄长
    一上学那会，朋友W报名了一个快速阅读培训课。出于好奇，我拿着他的培训资料进行了一个月的自我训练，并一度深陷其中。材料主要是无规则的符号以及横跨A4纸的连线，通过视线快速移动，扩大视幅来提升信息的接受速度，又通过图案和符号锻炼大脑的视觉记忆，摆脱音读习惯。那一个月，我沉溺其中，每天用很多的时间练习。一个月后，我确实做到了快速阅读，以句群接受信息，一目一行。只是速度虽快，却读过无痕，该知道的全忘记了。
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 228.第一个错误的版本 vbuer
    你是产品经理，目前正在带领一个团队开发新的产品。不幸的是，你的产品的最新版本没有通过质量检测。由于每个版本都是基于之前的版本开发的，所以错误的版本之后的所有版本都是错的。假设你有n个版本[1,2,...,n]，你想找出导致之后所有版本出错的第一个错误的版本。你可以通过调用boolisBadVersion(version)接口来判断版本号version是否在单元测试中出错。实现一个函数来查找第一个错
  • 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题 何必如此 jspMD5规则加密
    一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。 在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下： 1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”； 2.在规
  • 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用 bit1129 Promise
    Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
  • spark sql 访问hive数据的配置详解 daizj spark sqlhivethriftserver
    spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下：   1、下载源码   2、下载Maven,并配置 此配置简单，就略过
  • HTTP 协议通信 周凡杨 javahttpclienthttp通信
                            一：简介  HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！     二： 代码举例      测试类： import java
  • java unix时间戳转换 g21121 java
    把java时间戳转换成unix时间戳： Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())) SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数） 老A不折腾 web报表finereport总结
    说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。   CLASS CLASS(object):返回object对象的所属的类。   CNMONEY CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。 number:需要转换的数值型的数。 unit:单位，
  • java jni调用c++ 代码 报错 墙头上一根草 javaC++jni
    # # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # #  EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656 # # JRE version: Java(TM) SE Ru
  • Spring中事件处理de小技巧 aijuans springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
    Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
  • linux shell ls脚本样例 annan211 linuxlinux ls源码linux 源码
    #! /bin/sh - #查找输入文件的路径 #在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式 # 查找路径由特定的环境变量所定义 #标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径 # 或是filename :not found 的标准错误输出。 #如果文件没有找到 则退出码为0 #否则 即为找不到的文件个数 #语法 pathfind [--
  • List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下) 百合不是茶 listsetMap遍历方式
    List特点：元素有放入顺序，元素可重复 Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的） List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
  • 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法 bijian1013 javathread线程安全
    在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示： public class DateUtil01 { private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void format(Date d
  • http请求测试实例（采用fastjson解析） bijian1013 http测试
            在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import
  • 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理 bit1129 hessian
    RPC异常处理概述   RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？   如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。   在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
  • 【日志分析】日志分析工具 bit1129 日志分析
    1. 网站日志实时分析工具 GoAccess http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/ 2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J) http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/ 3.log.io 和
  • nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决 ronin47 nginx 优化
    　　　先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。 　　　由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。   　　　来以下优化：   　　　
  • java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构 bylijinnan java
    思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/ import ljn.help.*; public class HasSubtree { /**Q50. * 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。 例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
  • mongoDB 备份与恢复 开窍的石头 mongDB备份与恢复
    Mongodb导出与导入 1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的. 所以,都有如下通用选项: -h host   主机 --port port    端口 -u username 用户名 -p passwd   密码 2: mongoexport 导出json格式的文件
  • [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题 comsci 网络
         如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。       也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
  • 软件专利如何申请 cuiyadll 软件专利申请
    软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
  • Android学习笔记 darrenzhu android
    1.启动一个AVD 2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端 3.如何启动一个程序   am start -n package name/.activityName   am start -n com.example.helloworld/.MainActivity 启动Android设置工具的命令如下所示： # am start -
  • apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站 dcj3sjt126com apache
    现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。 现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。 1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
  • yii2 restful web服务[速率限制] dcj3sjt126com PHPyii2
    速率限制 为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收， 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。 要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
  • Hadoop2.5.2安装——单机模式 eksliang hadoophadoop单机部署
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述        Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式 ，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。   二、下载地址 Hadoop 网址http:
  • LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构 gundumw100 android
    一切为了快速迭代 import java.util.ArrayList; import org.json.JSONObject; import android.animation.ObjectAnimator; import android.os.Bundle; import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
  • 三道简单的前端HTML/CSS题目 ini htmlWeb前端css题目
    使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（ ）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm   在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（ ）。http://hovertree.com/s
  • overrided方法编译错误 kane_xie override
    问题描述： 在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下： Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it   当去掉@Over
  • Java中使用代理IP获取网址内容（防IP被封，做数据爬虫） mcj8089 免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
    推荐两个代理IP网站：   1. 全网代理IP：http://proxy.goubanjia.com/   2. 敲代码免费IP：http://ip.qiaodm.com/   Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容，   方式一，设置System系统属性   // 设置代理IP System.getProper
  • Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
    当你启动 nodejs服务报错： >node app Express server listening on port 80 events.js:85 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: listen EADDRINUSE at exports._errnoException (
  • C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
    转载自：http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html 作者: mt 其一是new operator，也叫new表达式；其二是operator new，也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了，很容易搞混，那就记中文名称吧。new表达式比较常见，也最常用，例如： string* ps = new string("
  • Ruby深入研究笔记1 wudixiaotie Ruby
    module是可以定义private方法的 module MTest def aaa puts "aaa" private_method end private def private_method puts "this is private_method" end end
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他