- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- Pytorch 小记 第八回:GoogleNet卷积神经网络模型代码
Start_Present
pytorchcnn神经网络分类python深度学习
本次小记,提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外,对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118,d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
- 从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
一键难忘
剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
- pytorch的使用:卷积神经网络模块
樱花的浪漫
pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
1.读取数据分别构建训练集和测试集(验证集)DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮(批次)的大小,64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
小风_
模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- YOLOv8n-seg.pt的使用(实例分割,训练自己制作的数据集)
再坚持一下!!!
YOLO
Ubuntu+python3一、YOLOV8源码下载参考:GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作1.labelme下载:pip3installlabelme2.终端输入labelme,打开labelme。界面“打开目录”,打开图片目录images,进行多边形标注(右键
- 优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解
代码之光_1980
深度学习pytorch剪枝
标题:优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域,模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝,我们可以去除模型中的冗余权重,从而减少模型的复杂度和提高运算速度,同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝,并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
- Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术
冰蓝蓝
自然语言处理神经网络人工智能深度学习
在深度学习中,过拟合是一个常见的问题,尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上表现不佳,即泛化能力差。为了解决这个问题,研究者们提出了多种正则化技术,其中之一就是Dropout。什么是Dropout?Dropout是一种正则化技术,由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”(即暂时移除)网络中的一些神经元
- 模型保存与加载:PyTorch中的实践指南
冰蓝蓝
自然语言处理pytorch人工智能python
在深度学习项目中,模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度,还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型,本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中,有两种主要的模型保存方法:保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接,但文件体积较大,且依赖于模型的具体实现。importto
- 深度学习中的注意力机制:解锁智能模型的新视角
冰蓝蓝
深度学习深度学习人工智能
在人工智能的快速发展中,深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而,随着数据量的激增和任务的复杂化,传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下,注意力机制(AttentionMechanism)应运而生,它不仅提升了模型的处理能力,还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制?注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术,它允许模型在处理大量信息时,能够动态地聚
- torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器
冰蓝蓝
transformertransformer深度学习
在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具,用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
- 机器学习Pandas_learn3
XW-ABAP
机器学习pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
- 如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练?
百态老人
matlab深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练,可以遵循以下步骤和策略:选择合适的GPU硬件:首先,确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU,并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱:确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox,这些工具箱提供
- Matlab GPU加速技术
算法工程师y
matlab开发语言
1.GPU加速简介(1)为什么使用GPU加速?CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务,而GPU拥有数千个流处理器,专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务,GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。(2)Matlab的GPU支持功能依赖:需安装ParallelComputingToolbox(并行计算工具箱)。硬件要求:支持CUDA的NVIDIAGPU(如Tesla、GeForc
- pytorch中的DataLoader
朋也透william
pytorch人工智能python
在PyTorch中,DataLoader是一个工具类,用于高效地加载数据并准备数据输入到模型中。它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作,是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本,并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用:Dataset:定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader:负责从D
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
爱吃土豆的程序员
机器学习基础机器学习人工智能Tokens
随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
- pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道
小赖同学啊
人工智能pytorch人工智能python
PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容,适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。以下是PyTorch的高级知识点,详细且全面:1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义:使用半精度(FP16)和单精度(FP32)混合训练,减少内存占用并加速计算。实现:使用torch.cuda.amp模块。示例:fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc
- Pytorch Dataloader入门
gy-7
pytorch深度学习机器学习
PytorchDataloadercode:torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论:在训练模型时,我们通常希望:以“mini-batch”方式传递样本,能够加速训练。每个epoch都shuffle数据,能够减少模型过拟合。使用Pyt
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
x-jeff
深度学习基础深度学习人工智能
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- AI如何创作音乐及其案例
alankuo
人工智能
AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
- PyTorch中,将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU
大霸王龙
pytorch人工智能python
一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表,需先转换为PyTorch张量:X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量y_tensor=torch.from_numpy(y).long()#分类任务常用长整型显式指定设备:通过.to(device)将数据移至GPU(需提前定义device对象):devi
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- 21-梯度累积原理与实现
机器人图像处理
深度学习算法与模型人工智能深度学习YOLO
一、基本概念在深度学习训练的时候,数据的batchsize大小受到GPU内存限制,batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batchsize智能缩小,这个时候,梯度累积(GradientAccumulation)可以作为一种简单的解决方案来解决这个问题。二、Batchsize的作用训练数据的Batchsize大小对训
- PyTorch中tensor赋值运算符
华zyh
强化学习pytorch
t=torch.ones((3,3))t0=tt1=t.dataprint(id(t),id(t0),id(t1),id(t.data))运行结果:2132926456040213292645604021332763196402132924110392t0与t完全相同。t1与t.data地址不一样(但是,t1.data与t.data地址相同)
- MV-EB435i立体相机对垃圾分类
开哥kg
pytorch深度学习卷积神经网络分类人工智能
最近在v社区发了一篇文章,懒得转移过来了链接:V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好,因为我也是新手,嘻嘻嘻!希望这篇文章对大家有所帮助,如有错误请大家指正。
- 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程
丶2136
AI人工智能python机器学习
引言在本教程中,我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花(Iris)分类。通过这个项目,您将掌握机器学习的基本流程,包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测,降AIGC检测,AI降重,三连私信免费获取:ReduceAIGC9折券!DetectAIGC立减2元券!AI降重9折券!目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
=================================================================================
自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc