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》)

  • 大规模GPU集群的进阶之路 卢旗 人工智能
    大家好，我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU，全称GraphicProcessingUnit，即图形处理器。它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时，我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题算力提升与
  • 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化 AGI大模型与大数据研究院 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统，就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程，帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下：graphLRA[感知
  • iOS 中使用 FFmpeg 的高级功能 - 滤镜（Filters） 陈皮话梅糖@ FFmpeg音视频高阶技术讲解iosffmpeg
    FFmpeg提供了强大的滤镜功能，可以对音视频进行各种处理，例如裁剪、缩放、添加水印、调整颜色、添加特效等。1.FFmpeg滤镜基础知识1.1什么是滤镜（Filters）？滤镜是FFmpeg提供的一种功能，用于对音视频流进行处理。滤镜链（FilterChain）是多个滤镜的组合，按顺序对输入流进行处理。滤镜图（FilterGraph）是一个复杂的滤镜链，可以包含多个输入和输出。1.2常见的滤镜滤镜
  • NoSQL数据库介绍与分类 码农老起 nosql数据库
    目录一.NoSQL数据库的定义及其特点二.NoSQL的四种主要类型2.1文档型数据库（Document-BasedDatabase）2.2键值型数据库（Key-ValueStore）2.3列族型数据库（Column-FamilyStore）2.4图数据库（GraphDatabase）三.主要的NoSQL数据库3.1MongoDB3.2Redis3.3Cassandra3.4Neo4j四.使用NoS
  • SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别 钟小宇 LLM人工智能语言模型
    SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）是两种不同的模型训练方法，分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别：1.方法概述STF（监督微调）：定义：STF是指在已经预训练好的模型基础上，使用标注好的数据进一步训练模型，使其在特定任务上
  • 阅读论文“用于车联网安全车载通信的机器学习技术“的学习笔记 饮长安千年月 物联网安全安全机器学习学习
    前言论文全称为MachineLearningTechnologiesforSecureVehicularCommunicationinInternetofVehicles:RecentAdvancescandApplications智能交通系统（ITS）和计算系统的快速发展为智能交通安全提供了新的科学研究，并提供了舒适和高效的解决方案。人工智能（AI）已被广泛用于优化不同研究领域的传统数据驱动方法
  • 机器学些|实战? dami_king 随笔机器学习
    机器学习实战：从零到%1…今天聊聊机器学习（MachineLearning,ML），这个听起来高大上的技术其实并没有那么神秘。跟着我的节奏，咱们一起来探索一下如何从零开始！准备工作：安装和导入必要的库在开始我们的房价预测项目之前，我们需要准备好开发环境并导入所有必要的库。这些库将帮助我们处理数据、构建模型、评估性能以及可视化结果。安装Python和JupyterNotebook首先，确保你已经安装
  • 机器学习和线性回归、softmax回归 小名叫咸菜 人工智能线性回归
    监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。我们的目标是生成一个模型，能够将任何输⼊特征映射到标签（即预测）。回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分
  • geojson 导入mysql_导入GeoJSON数据到SQL Server数据库中 冠位咕哒子 geojson导入mysql
    导入GeoJSON数据到SQLServer数据库中GeoJSON是GIS行业里一种常见的数据交换格式，能够存储结构化的空间地理信息。因为SQLServer从2008版开始提供了空间数据类型geometry与geography的支持，所以我也试着将项目中用到的地图数据转换到数据库中，方便之后的调用。因为中途遇到了不少坑，所以写了这篇文章作为备忘。事前准备：了解GeoJSON与SQLServer的空间
  • 强化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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同，强化学习并不依赖于预先标注的数据，而是通过试错的方式来学习。想象一下，你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片，而是会给它一些指令，比如“坐下”，如果它照
  • qwidget添加阴影效果 Sleepless_斑马 QTqt
    QGraphicsDropShadowEffect*shadow_effect=newQGraphicsDropShadowEffect(this);shadow_effect->setOffset(0,0);shadow_effect->setColor(QColor(43,43,43));shadow_effect->setBlurRadius(8);ui->label->setGraphic
  • 【AI日记】24.10.30 做项目的一些前期准备工作 AI完全体 AI日记人工智能机器学习自然语言处理langchain日记读书学习资源
    【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】工作工作1内容：看AI大佬访谈B站地址：SamAltman最新5月播客长篇访谈|@All-In播客2024.5.11时间：1.5小时评估：继续工作2内容：思考如何开始自己的RAG项目时间：0.5小时决定：采用搭积木的方法来做自己的RAG项目。从最基础的开始，不断学习各种RAG和NLP相关的技术，然后不断加入到自己的项目中，而不
  • 强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3 AI天才研究院 计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
    1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态（State）选择动作（Action），以最大化某种长期累积奖励（Reward）的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
  • 书籍-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》 机器学习深度学习人工智能
    书籍：SecretsOfMachineLearning:HowItWorksAndWhatItMeansForYou作者：TomKohn出版：WorldScientificPublishingCoPteLtd编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习的秘密：它是如何工作的以及它对你的意义》01书籍介绍在众多关于机器学习和人工智能的技术文献及充满恐慌的书籍中，《机器学习的秘密》犹
  • 翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章 采用actor-critic方法的强化学习 idol_watch 围棋与深度学习
    本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
  • POI按行读取word,并去掉属性标签内容：超链接 weixin_30535043
    publicStringreadDoc(Filefile){StringBufferbuffer=newStringBuffer();InputStreaminput=null;WordExtractorextractor=null;String[]paragraphs=null;try{input=newFileInputStream(file);extractor=newWordExtract
  • 图的存储结构：邻接矩阵和邻接表 Lee Neo #数据结构数据结构
    图graph顶点vertex弧arc弧尾tail弧头head有向图digraph边edge无向图undigraph权weight网network邻接点adjacent依附incident度degree出度OutDegree入度Indegree路径path邻接矩阵adjacencymatrix一、邻接矩阵存储（数组表示）借助矩阵（二维数组）表示元素（图的任意两个顶点）之间的关系用一维数组（顶点表）存
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董 深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
    ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
  • 【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
    【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
  • 《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • 宇树G1嵌入式软件架构及技术实现 爱吃青菜的大力水手 架构fpga开发机器人算法
    Opensourcedatacollection:https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperateOpensourcelearningalgorithms:https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobotOpensourcedatasetsandmodels:https://hugging
  • 深度优先搜索DFS 顾北辰20 Java数据结构算法数据结构java
    目录类`GraphDFS`的定义深度优先搜索方法`dfs`访问顺序的获取`order`深度优先搜索（DFS,Depth-FirstSearch）算法。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法，其特点是从某个起始顶点出发，首先访问这个顶点，然后递归地访问与这个顶点直接相连的一个未访问过的顶点，再从这个顶点出发，继续访问它的未访问过的邻接顶点，如此重复，直到不能再深入为止，再回溯，直到所有能到达的
  • 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？ 知识大胖 NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
    简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一，可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成，可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱，使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识（教程含完整源码）》权重2，知识图谱类《赋能知识图谱形成：利用BERTopic、DataMapPlo
  • 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 探索Redux：构建可预测、可测试的JavaScript应用 黎杉娜Torrent
    探索Redux：构建可预测、可测试的JavaScript应用learn-redux:boom:ComprehensiveNotesforLearning(howtouse)ReduxtomanagestateinyourWeb/Mobile(React.js)Apps.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/learn-redux项目介绍在现代Web开发中，J
  • 构建知识图谱之二（知识图谱构建技术） tomlone 知识谱图知识图谱人工智能
    ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接：https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf1.为什么我们需要构建知识图谱？构建知识图谱对于保险行业的意义在于它能够将分散的、复杂的行业数据连接起来，促进智能化决策、增强风险控制能力、提高效率并优化客户体验。
  • 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节：Adaptive Learning Rate Harryline-lx 机器学习机器学习人工智能深度学习
    文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是，目前当我们用gradientdescend来做optimizati
  • LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化） 向羿燃 LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
    前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客，留了一个问题，对于相对复杂的sql（leetcode中等难度的sql题），gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step-
  • ✨《微前端落地实战：qiankun从入门到精通！3小时搞定Vue+React多应用架构》 庸俗今天不摸鱼 前端vue.jsreact.js学习前端框架
    微前端落地实践指南（qiankun框架）微前端核心架构图graphTDA[主应用]-->B[vue子应用]A-->C[react子应用]A-->D[angular子应用]B-->E{通信机制}C-->ED-->E主应用配置详解1.主应用注册流程//main.jsimport{registerMicroApps,start}from'qiankun';constapps=[{name:'vueApp
  • 《Python全栈开发：构建高并发物联网数据中台实战》 放氮气的蜗牛 深度博客python物联网开发语言
    一、项目概述本文将基于Python生态构建一个完整的物联网数据中台系统，实现从设备接入到商业智能的全链路开发。系统采用微服务架构，核心功能包括：百万级设备并发接入（基于MQTT协议）实时流数据处理（ApacheKafka+Faust）时序数据存储（InfluxDB+Redis）智能告警引擎（规则引擎+机器学习）三维可视化大屏（PyWeb3D+ECharts）graphTDA[设备端]-->|MQT
  • 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