Learner-
Learner-

论文解读（GCA）《Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation》

论文信息 论文标题：Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation论文作者：Yanqiao Zhu、Yichen Xu3、Feng Yu4、Qiang Liu、Shu Wu、Liang Wang论文来源：2021, WWW论文地址：down

你可能感兴趣的:(论文解读（GCA）《Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation》)

  • HCIA-AI人工智能笔记3：数据预处理 噗老师 华为认证人工智能笔记wpf数据处理AI华为认证
    统讲解数据预处理的核心技术体系，通过Python/Pandas与华为MindSpore双视角代码演示，结合特征工程优化实验，深入解析数据清洗、标准化、增强等关键环节。一、数据预处理技术全景图graphTDA[原始数据]-->B{数据清洗}B-->B1[缺失值处理]B-->B2[异常值检测]B-->B3[重复值删除]A-->C{特征工程}C-->C1[标准化/归一化]C-->C2[离散化分箱]C--
  • GPU计算的历史与CUDA编程入门 己见明 GPU计算CUDAC数据并行性CUDA程序结构向量加法内核
    GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史，重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献，以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史，GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
  • TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法tensorflowpytorch人工智能
    功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
  • 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
    文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
  • 【论文解读】DSVP：通过动态扩展实现快速探索的双阶段视点规划器 Travis.X 论文解读自动驾驶动态规划人工智能
    标题：DSVP:Dual-StageViewpointPlannerforRapidExplorationbyDynamicExpansion作者：HongbiaoZhu,ChaoCao,YukunXia,SebastianScherer,JiZhang,andWeidongWang来源：https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2021.
  • 《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》 云之兕 java基础入门到精通java开发语言
    "线程池核心数设置多少合适？为什么任务队列满了会导致OOM？如何设计可降级的异步任务系统？"本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。一、线程池核心参数关系图解graphLRA[提交任务]-->B{核心线程是否已满?}B-->|否|C[创建核心线程执行]B-->|是|D{队列是否已满?}D-->|否
  • 从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析 bBADAS 服务器运维python
    在分析长文本的场景中，MapRerankDocumentsChain提供了一种有效的策略。这种策略涉及以下步骤：将文本拆分为较小的文档。为文档集映射一个处理过程，该过程包括生成评分。根据评分对结果进行排名，并返回得分最高的结果。这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们
  • QGraphicsView实现缩略图 vegetablesssss QTqt
    具体效果如下：meeting_quick_record基于C++QT实现，项目代码链接：缩略图
  • 腾讯云Centos Stream 9 yum源 ☆凡尘清心☆ 腾讯云centos云计算
    1.CentOS-Stream-BaseOS.repo#CentOS-Stream-BaseOS.repo##ThemirrorlistsystemusestheconnectingIPaddressoftheclientandthe#updatestatusofeachmirrortopickcurrentmirrorsthataregeographically#closetotheclient
  • 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例 数字扫地僧 计算机视觉cnn人工智能神经网络
    I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
  • 深度优先搜索和广度优先搜索详细解析和区别 潇杨爱吃粉 深度优先宽度优先算法数据结构
    一、深度优先搜索（DFS）1.核心思想像探险家走迷宫，遇到岔路就选一条路走到头，无路可走时返回上一个岔路口换另一条路。2.实现方式数据结构：栈（Stack，先进后出）或递归（隐式栈）遍历顺序：纵向深入，优先访问最深层的节点3.图解示例假设有以下树结构：A/\BC/\/DEFDFS遍历顺序（从根节点A出发）：A→B→D→E→C→F4.代码实现（Python）defdfs(graph,start):s
  • 【深度学习】 PyTorch一文详解 Nerous_ 深度学习深度学习pytorch人工智能机器学习python
    “PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开
  • 自动驾驶中间件技术辨析：ROS、Apex.Grace、DDS、AutoSAR和AutoSAR Adaptive 赛卡 自动驾驶中间件人工智能
    在自动驾驶技术的演进中，中间件作为连接硬件、操作系统与应用软件的核心枢纽，其安全性、实时性和可扩展性至关重要。当前市场上主流的中间件技术包括ROS/ROS2、Apex.Grace（Apex.OS）、DDS、AutoSAR（经典平台CP）和AutoSARAdaptive（自适应平台AP）。这些技术各有特点，但也存在交叉与互补。本文将从功能定位、技术架构、安全认证和应用场景等方面，深入分析它们的联系与
  • OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera() 村北头的码农 OpenCVopencv人工智能
    操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中
  • 论文解读 | 《忍冬桑黄发酵产黄酮类化合物的研究》 桑黄研究员 健康医疗人工智能
    出版日期：2022年发表刊物：《中南林业科技大学》论文作者：朱姝枚桑黄（Sanghuangporus）是一种传统的药用真菌，具有显著的免疫增强和抗肿瘤功效。黄酮类化合物作为桑黄中的高含量次生代谢物，主要存在于其菌丝和子实体中，对人体健康具有重要作用。近年来，随着人们对健康的日益关注，利用食用菌作为原料提取黄酮类化合物的研究逐渐成为营养学领域的重要课题。忍冬桑黄（Sanghuangporusloni
  • GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节 weixin_30777913 开发语言大数据深度学习人工智能spark
    在快消品（FMCG）行业，需求计划（DemandPlanning）、库存管理（InventoryManagement）和需求供应管理（DemandSupplyManagement）是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
  • Flink启动任务 swg321321 flink大数据
    Flink以本地运行作为解读例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发
  • CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力 小白学视觉 计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
    论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者：HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
  • ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件 m0_54931486 思科ACI网络思科ACIEndpointACIfabricNexusEP学习
    1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系，摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面：1）减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗；2）基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移，无需依赖GARP通告即可实现终端移动
  • 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放 木尘152132 机器学习线性回归python
    一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
  • 使用vscode远程连接linux运行项目报错解决方案 大数据lsy 笔记vscodelinuxpython
    报错：subprocess.CalledProcessError:Command'['/xxx/anaconda3/envs/graphinvent/bin/python','./graphinvent/main.py','--job-dir','/xxx/GraphINVENT/output_gdb13_1K/example/job_0/']'returnednon-zeroexitstatus
  • 【人工智能】注意力机制深入理解 问道飞鱼 机器学习与人工智能人工智能注意力机制
    文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力（SparseAttention）****2.相对位置编码（RelativePositionEncoding）****3.图注意力网络（GraphAttentionNetwork,GAN）****
  • 一文梳理清楚Vsync/Choreographer/SurfaceFlinger/Surface/SurfaceHolder/硬件刷新频率关系 lpftobetheone android
    在Android应用开发中，流畅的UI体验是用户感知的核心。为了实现这一点，Android系统构建了一套复杂的图形渲染架构，涉及垂直同步信号（VSync）、编舞者（Choreographer）、硬件刷新频率、SurfaceFlinger、Surface和SurfaceHolder等多个关键组件。本文将深入解析这些组件的关系与工作流程，帮助你全面理解Android图形渲染的核心机制。总结起来，整个流
  • Neo4j GDS-02-graph-data-science 插件库安装实战笔记 后端java
    neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilterNeo4
  • Transformer与图神经网络的融合与应用 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
    Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
  • 部分标签数据集生成与过滤特定标签方法 阳光明媚大男孩 机器学习人工智能
    完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。代码包含了多个类和函数，主要分为以下几部分：数据预处理与加载：使用PyTorch和torchvision来加载CIFAR-10数据集，并对其进行标准化处理。部分标签数据集的生成：为每个样本生成多个候选标签，并模
  • 抖音用户视频批量下载工具开发全解析 木觞清 音视频python
    一、逆向工程原理剖析1.1抖音Web端防护体系抖音采用五层防御机制保护数据接口：graphLRA[浏览器指纹检测]-->B[请求参数签名]B-->C[Cookie动态验证]C-->D[请求频率限制]D-->E[IP信誉评级]1.2核心参数解密参数名称作用原理生成方式有效期x-bogus请求签名防篡改前端JS生成（需反混淆）5分钟msToken设备会话标识首次访问自动生成30分钟__ac_signa
  • Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism 小源er 图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
    摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时，这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误，因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
  • 推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL) weixin_40941102 语言模型
    在AIAgent设计模式领域，我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进，这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作，极大地提升了AI的自主性和智能性。然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此，我们基于对现有模式的全面分析，提出了一个更先进的单Agent框架：DynamicCognitiveCo
  • PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他