DatenLord前沿技术分享 No.4

1、演讲题目

基于SpinalHDL的神经网络加速器

2、演讲时间

2022年10月2日 上午10:30

3、演讲人

刘玮，天津工业大学 计算机科学与技术专业 研三

4、引言

深度学习已经影响到了我们生活的方方面面，构建一个灵活的，可扩展的深度学习加速器是不可或缺的。本次分享将从深度学习，软硬件协同设计等方面进行展开。

5、内容简介

SpinalHDL作为一门可以加快研发速度的一门语言，与深度学习的快速发展是相适配的。我们采用SpinalHDL设计了一个CNN的加速器，采取了8bit量化，支持Conv，MaxPooling，Concat等诸多算子，提供stream的数据接口方便扩展，目前已经测试了YOLOv4tiny，YOLOX，YOLOv4等多个神经网络。

6、直播预约

欢迎您通过微信视频号预约直播，或者登陆腾讯会议观看直播：

会议号：772-6477-5345

你可能感兴趣的:(神经网络加速器深度学习分享)

  • # 深入解析Lodop底层原理与高级应用开发指南 R.Y.N 前端
    一、Lodop架构深度解析（与常规文档的差异化视角）1.1非对称通信协议设计Lodop采用独特的混合型RPC协议，突破传统打印控件基于HTTP的局限性：二进制协议头：前128字节包含加密的会话标识符和指令类型JSON压缩负载：采用自定义的LZJ压缩算法处理JSON打印指令跨域握手机制：通过动态生成XOR校验码实现跨域安全通信//协议逆向解析示例（模拟）functiondecodeLodopPack
  • Kubernetes 中 LimitRange 与 ResourceQuota 的深度剖析 大大宝的博客 k8skubernetes贪心算法容器
    摘要：Kubernetes（简称k8s）作为容器编排领域的事实标准，提供了丰富的资源管理机制来确保集群的高效、稳定运行。LimitRange和ResourceQuota是其中两个重要的资源管理工具，它们在不同层面发挥着关键作用。本文深入探讨了LimitRange和ResourceQuota的用途、工作原理，并详细分析了它们之间的差异，旨在帮助读者全面理解和有效运用这两个工具，提升Kubernete
  • SDK级的kubectl，client-go的深度封装：kom使用指南 大大宝的博客 k8sgolang开发语言后端云原生kubernetes
    目录什么是kom特点示例程序安装使用示例1.多集群管理注册多集群显示已注册集群选择默认集群选择指定集群2.内置资源对象的增删改查以及Watch示例创建某个资源Get查询某个资源List查询资源列表通过Label查询资源列表通过多个Label查询资源列表通过Field查询资源列表更新资源内容PATCH更新资源删除资源通用类型资源的获取（适用于k8s内置类型以及CRD）Watch资源变更3.YAML创
  • 图像超分，提高图像分辨率的方法和工具 风暴之零 python图像处理深度学习
    图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现，包括插值算法、深度学习等。其中，深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结：传统方法效果不
  • 深度解析数字化转型的常见挑战：企业架构的关键解决方案与成功路径 AZone架构院 云计算大数据运维人工智能数字化转型微服务架构
    在全球范围内，越来越多的企业将数字化转型作为提升竞争力的核心战略之一。然而，实施数字化转型往往伴随着一系列复杂的挑战。企业如何才能克服这些挑战，实现技术与业务的完美结合，并获得可持续的竞争优势？本文将深入探讨企业在数字化转型过程中常见的挑战，并通过企业架构（EnterpriseArchitecture,EA）提供的解决方案，揭示如何将理论转化为可操作的策略和实践。一、数字化转型的核心挑战随着技术的
  • 深度学习-笔记1 深度学习神经网络
    刚开始接触深度学习相关内容，在这儿做一个笔记：网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型，结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层，预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示，任务适配层
  • 深度学习之核函数 fpcc AI及算法ai
    深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在低维输入空间又存在某个函数K(x,x′)，它恰好等于在高维空间中这个内积，即K(x,x′)=。那么支持向量机就不用
  • 深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用 eso1983 深度学习汽车自动驾驶
    汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统，深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。典型模型：YOLO：实时目标检测，低延迟特性适合自动驾驶。MaskR-CNN：结合检测与像素级分割，用于精确场景理解
  • 跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上 XLYcmy 漏洞挖掘网络安全漏洞挖掘物联网项目申报跨架构静态分析固件
    本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征，
  • Python GIL（全局解释器锁）深度解析及其对多线程程序的影响 清水白石008 pythonPython题库开源软件pythonjava数据库
    PythonGIL（全局解释器锁）深度解析及其对多线程程序的影响在Python编程世界中，GIL（全局解释器锁）是一个不可忽视的概念，尤其在涉及多线程编程时。GIL的存在对Python的多线程性能有着深远的影响，了解其工作原理和影响是写出高效Python多线程代码的关键。本文将深入剖析GIL的工作原理，探讨其对多线程程序的影响，并给出实用的编程建议。一、GIL是什么？GIL，全称GlobalInt
  • DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局 浅学多思 人工智能大数据创业创新笔记算力新能源
    DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局在AI大模型与绿色数据中心深度融合的背景下，DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的代表性企业，凭借其显著的成本优势迅速崛起。其低成本策略不仅源于技术端的创新，更与新能源算力革命下的战略布局密切相关。本文将从技术路径、能源结构与商业模式三方面解析DeepSeek的成本密码，并探讨其对AI行业的深远影响。一、DeepSeek的成
  • JavaScript原型链与继承：优化与扩展的深度探索 李游Leo ECMAScript编程语言前端原型模式javascript开发语言
    在JavaScript的世界里，万物皆对象，而每个对象都有一个与之关联的原型对象，这就构成了原型链的基础。原型链，简单来说，是一个由对象的原型相互连接形成的链式结构。每个对象都有一个内部属性[[Prototype]]（在大多数浏览器中可以通过__proto__属性访问，不过__proto__是非标准属性，更推荐使用Object.getPrototypeOf()方法来获取原型），它指向该对象的原型对
  • 基于Pyhton的人脸识别（Python 3.12+face_recognition库） F2022697486 python人工智能开发语言
    使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中，我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码，并比较两个人脸是否相似。face_recognition库是一个强大的工具，它基于dlib的深度学习模型，可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者，我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。代码示例importface_recogn
  • 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings) 纠结哥_Shrek 自然语言处理人工智能
    词嵌入（WordEmbedding）是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术，使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息，使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec（Google提
  • DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱 不一样的信息安全 网络杂烩AIDeepSeek
    摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务，标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
  • 《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》 黑金IT 智能搜索
    DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型，自2024年5月7日发布以来，迅速在AI领域引起广泛关注。该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构
  • AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究 集eee AI作画midjourneychatgpt人工智能prompttext2imgstablediffusion
    语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。只需输入关键词，AI系统就能自动生成符合语义描述的图像，这一技术的出现,使绘画的创作方式发生革命性变化。目前主流的AI绘画模型有Midjourney、Stablediffusion和文心一格等，其使用方式多为输入一段含有图片描述的“prompt（指令）
  • 基于深度学习的大规模模型训练 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能dnn
    基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍：1.背景和动机数据和模型规模增长：随着数据量和模型复杂度的增加，传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求：大规模模型训练需要大量计算资源和存储，单一设备无法满足。任务复杂性：处理复杂任务（如GPT-3、BE
  • 【Python TensorFlow】入门到精通 极客代码 玩转Pythonpythontensorflow开发语言人工智能深度学习
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。本篇将详细介绍TensorFlow的基础知识，并通过一系列示例来帮助读者从入门到精通TensorFlow的使用。1.TensorFlow简介1.1什么是TensorFlow？TensorFlow是一个开源的软件库，主要用于数值计算，特别是在机器学习和深度学习领域。它提供了一个灵活的架构来定义复杂的数
  • 【学习心得】Python好库推荐——PEFT 小oo呆 【学习心得】人工智能python语言模型
    一、PEFT是什么？PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中，目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下，如边缘设备、移动设备或低成本
  • 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法 余弦的倒数 学习笔记机器学习深度学习pytorch深度学习人工智能机器学习
    文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数
  • 深度解读大语言模型中的Transformer架构 老三不说话、 transformer
    一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。而且，RNN和LSTM在计算过程中，
  • 通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新） herosunly 大模型工作流实战教程
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所
  • 拼多多面试题——算法实习生 fpga和matlab ★求职2:大厂笔试面试总结算法计算机视觉人工智能拼多多面试拼多多笔试
    目录算法面试概述1.手写快速排序算法2.手写归并排序算法3.手写单链表反转算法4.手写二分查找算法5.手写KMP算法6.手写堆排序算法7.手写动态规划算法8.手写深度优先搜索算法9.手写广度优先搜索算法10.手写Dijkstra算法面试案例1一面二面hr面面试案例2一面二面算法面试概述拼多多是一家中国知名的电商平台，拥有庞大的用户群体和丰富的产品线。为了保持平台的竞争力，拼多多需要不断优化自身的算
  • 第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook 红色石头Will 深度学习PyTorch极简入门人工智能深度学习PyTorch
    本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。为了更好、更方便地使用Python来编写深度学习相关程序，可以使用集成开发环境或集成管理系统，最流行的比如PyCharm和Anaconda。本文我推荐使用Anaconda。之所以选择Anaconda，是因为Anacon
  • 深度学习（DL/ML）学习路径 jackl的科研日常 深度学习学习人工智能
    最近几年，尤其是自从2016年AlphaGo打败李世石事件后，人工智能技术受到了各行业极大关注。其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
  • Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解 AI天才研究院 Python实战大数据AI人工智能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Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构，并用多头注意力机制进行了改进，能够在捕捉全局上下文信息的同时，还保持输入输出序列之间的独
  • 基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现 2025年数学建模美赛 深度学习YOLOui人工智能分类
    引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域
  • 基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现 2025年数学建模美赛 深度学习YOLOui人工智能分类
    1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域，广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战，如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，继承了YOLO一贯的高效性和准确性，在速度
  • 自定义命令执行器：C++中命令封装的深度探索（C/C++实现） 程序猿编码 C/C++c++c语言linuxshell网络安全命令行
    在现代软件开发中，执行系统命令是一项常见的需求，无论是自动化脚本、系统管理工具，还是需要调用外部程序的复杂应用程序，都离不开对系统命令的调用。然而，直接使用系统调用（如execve）虽然简单，但存在诸多问题，例如安全性不足、灵活性差以及可维护性低等。为了克服这些问题，我们可以通过封装命令执行逻辑，设计一个自定义的命令执行器。本文将深入探讨如何在C++中实现一个安全、灵活且易于管理的命令执行器。一、
  • JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm字节码Class文件StackMapTable
            在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
  • 回调函数调用方法 百合不是茶 java
    最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记 记录一下   代码很简单:           MainDemo  :调用方法  得到方法的返回结果        
  • [时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
          根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质     和材料...       甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......      
  • 开口埋怨不如闭口做事 邓集海 邓集海 做人 做事 工作
    “开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。 　　 　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。 　　 　　
  • jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery开发插件　函数
    jQuery插件的开发包括两种： 一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。   1 、类级别的插件开发 类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
  • Rome解析Rss 413277409 Rome解析Rss
    import java.net.URL;  import java.util.List;    import org.junit.Test;    import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory;  import com.sun.syndication.feed.synd.S
  • RSA加密解密 无量 加密解密rsa
    RSA加密解密代码 代码有待整理 package com.tongbanjie.commons.util; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerat
  • linux 软件安装遇到的问题 aichenglong linux遇到的问题ftp
    1 ftp配置中遇到的问题    500 OOPS: cannot change directory   出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了   修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled    2 source /etc
  • 面试心得 alafqq 面试
    最近面试了好几家公司。记录下； 支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败； 阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。 由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
  • java的多态性探讨 百合不是茶 java
    java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况 //package 1; class A{ public void test(){ System.out.println("A"); } } class D extends A{ public void test(){ S
  • 网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记 bijian1013 JavaScript
    1.documentWrite <html> <head> <script language="JavaScript"> document.write("这是电脑网络学校"); document.close(); </script> </h
  • 探索JUnit4扩展：深入Rule bijian1013 JUnitRule单元测试
            本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。         在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
  • [CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
    这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。   1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
  • 【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景 bit1129 partition
    0.Kafka服务器配置 3个broker 1个topic，6个partition，副本因子是2 2个consumer，每个consumer三个线程并发读取   1. Producer package kafka.examples.multibrokers.producers; import java.util.Properties; import java.util.
  • zabbix_agentd.conf配置文件详解 ronin47 zabbix 配置文件
    Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]， 或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
  • java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项 bylijinnan fibonacci
    参考了网上的思路，写了个Java版的： public class Fibonacci { final static int[] A={1,1,1,0}; public static void main(String[] args) { int n=7; for(int i=0;i<=n;i++){ int f=fibonac
  • Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下： 实
  • AES加密解密 chicony 加密解密
    AES加解密算法，使用Base64做转码以及辅助加密： package com.wintv.common; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import sun.misc.BASE64Decod
  • 文件编码格式转换 ctrain 编码格式
    package com.test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream;
  • mysql 在linux客户端插入数据中文乱码 daizj mysql中文乱码
    1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码  查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993 进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
  • 好代码是廉价的代码 dcj3sjt126com 程序员读书
      长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。 当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。 当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。 当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。” 我只
  • Android网络请求库——android-async-http dcj3sjt126com android
    在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
  • ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化 eksliang SQL优化Oracle sql语句优化SQL语句的优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999   SQL语句的优化总结如下   sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行： 合理使用索引 避免或者简化排序 消除对大表的扫描 避免复杂的通配符匹配 调整子查询的性能 EXISTS和IN运算符 下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
  • 浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling） gg163 android移动开发滑动机制嵌套
    谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性 NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？<!--[if !supportLineBreakNewLine]--><!--[endif]--> 比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
  • 使用hovertree菜单作为后台导航 hvt JavaScriptjquery.nethovertreeasp.net
      hovertree是一个jquery菜单插件，官方网址：http://keleyi.com/jq/hovertree/ ，可以登录该网址体验效果。 0.1.3版本：http://keleyi.com/jq/hovertree/demo/demo.0.1.3.htm hovertree插件包含文件： http://keleyi.com/jq/hovertree/css
  • SVG 教程 （二）矩形 天梯梦 svg
    SVG <rect> SVG Shapes SVG有一些预定义的形状元素，可被开发者使用和操作： 矩形 <rect> 圆形 <circle> 椭圆 <ellipse> 线 <line> 折线 <polyline> 多边形 <polygon> 路径 <path>
  • 一个简单的队列 luyulong java数据结构队列
    public class MyQueue { private long[] arr; private int front; private int end; // 有效数据的大小 private int elements; public MyQueue() { arr = new long[10]; elements = 0; front
  • 基础数据结构和算法九：Binary Search Tree sunwinner Algorithm
      A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
  • 项目出现的一些问题和体会 Steven-Walker DAOWebservlet
         第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。     这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。 dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。  &
  • 高手问答：Java老A带你全面提升Java单兵作战能力！ ITeye管理员 java
    本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论! 作者简介： 淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。 CSDN博客地址： http://blog.csdn.net/xieyuooo 作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他