Alchemist Notes
Alchemist Notes

2022年深度学习最新研究成果

一、开源深度学习编译器

2022年深度学习最新研究成果_第1张图片

二、 开源深度学习加速器

2022年深度学习最新研究成果_第2张图片

三、AITemplate引擎

2022年深度学习最新研究成果_第3张图片

四、微型机器学习框架

2022年深度学习最新研究成果_第4张图片
参考文献：https://arxiv.org/pdf/1510.00149.pdf

五、Contrastive Learning 对比学习综述
六、Diffusion Model 扩散模型综述

Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications
stable diffusion：

七、OneFormer

2022年深度学习最新研究成果_第5张图片

八、PromptKG

2022年深度学习最新研究成果_第6张图片

九、PromptDet

2022年深度学习最新研究成果_第7张图片

十、QueryDet

2022年深度学习最新研究成果_第8张图片

十一、CLIP、DALL-E、GPT、T5

2022年深度学习最新研究成果_第9张图片
谷歌的Pathways、PaLM

十二、下一代计算机架构黄金十年

2022年深度学习最新研究成果_第10张图片

你可能感兴趣的:(码上生活,Latex科研,深度学习,人工智能)

  • 在Fedora上安装MySQL ZaxfSass mysqladb数据库
    MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，被广泛用于各种应用程序和网站。在Fedora操作系统上安装MySQL非常简单，本文将向您展示安装MySQL的步骤和相关源代码。步骤1：更新系统在安装MySQL之前，首先需要更新您的Fedora系统以确保您拥有最新的软件包和安全补丁。打开终端并执行以下命令：sudodnfupdate步骤2：安装MySQL服务器现在，我们可以使用DNF包管理器在Fedo
  • 中国美容养生平台实现产业的转型 2401_84109346 大数据人工智能
    中国美容养生平台可以创造多方面的价值，具体如下：经济贡献：美容养生行业对国民经济的贡献日益显著。随着市场规模和行业产值的不断提升，美容养生行业已成为推动经济增长的重要力量。例如，预计到2025年，中国生活美容服务行业的市场规模将达到8375亿元。技术创新与数字化转型：随着5G时代的到来，美容养生平台的运营方式不断创新，呈现出更强的竞争力。技术创新和数字化转型为美容养生行业带来了新的发展机遇，如新型
  • 笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗 Vertira pytorch电脑深度学习智能电视
    笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习‌。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。例如，USB3.2Gen2×2PSSD的传输速度可以达到2000MB/s，这对于深度学习来说已经足够‌12。具体应用场景和性能表现‌传输速度‌：现代外接固态移动硬盘，如USB3.2Gen2×2PSSD，传输速度可以达
  • 指针高级06【数组指针】-黑马程序员C语言 c
    数组指针的基本用法概念：指向数组的指针，叫做数组指针作用：方便操作数组中的各种数据#include"stdio.h"intmain(){intarr[]={10,20,30,40,50};intlen=sizeof(arr)/sizeof(int);//获取数组的指针//实际上获取数据的首地址int*p1=arr;int*p2=&arr[0];printf("%p\n",p1);printf("%
  • Python 爬虫实战：从大众点评爬取餐厅评价，探寻美食打卡地 西攻城狮北 python爬虫美食实战案例
    目录引言一、项目背景与需求分析1.1大众点评平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取餐厅信息3.1获取餐厅列表3.2获取餐厅详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言大众点评作为国内知名的本地生活服务平台，提供了丰富的餐厅信息和用户评价。通过爬取大众点评上的餐厅评价数据，我们可以分析餐厅的受欢迎程度、
  • 使用OpenAI API实现自然语言处理应用 shuoac 自然语言处理人工智能python
    使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎，NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform
  • LVITEM 列表视图控件（List Control） 显示图标 form88 C++class
    LVITEM列表视图控件（ListControl）列表视图控件是一种非常常用的控件，在需要以报表形式显示数据时，列表控件通常是最好的选择，许多专用的数据报表控件，也是在它的基础上派生而来。与树视图类似，列表控件可以由多个子项目组成，并且支持大图标、小图标、列表和报表4种方式显示信息，如图1所示。图1列表视图的4种显示方式列表视图包含一个项目列表，而其中每个项目由图标、项目名称和多个子项组成，每一个
  • DeepSeek该选蒸馏版还是满血版 飞翔的FOX 人工智能
    针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著。70B模型若未经过充分行业适配，其原始能力上限低于671B。但在特定场景下，通过优化可能突破这一限制。2.行业数据适配的关键作用长期迭代的70B模型可通过以下方式缩小差距：领域微调：持续
  • 长文本生成的“中间迷途”：当AI在信息洪流中迷失与觉醒 步子哥 AGI通用人工智能人工智能
    长文本生成的困境：当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如同拥有无限记忆的超级读者，能轻松消化整座图书馆的藏书。但当被要求撰写万字论文时，这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后，只能复述前菜和甜点的味道。更令人困扰的是，当输入文本超过8000词时，模型会像在图书馆迷路的读者，对"中间书架"的内容视而不见，这种现象被形象地称为"中间丢失"（L
  • PointNet++改进策略 ：模块改进 | x-Conv | PointCNN， 结合局部结构与全局排列提升模型性能 我是瓦力 PointNet++改进策略人工智能深度学习计算机视觉
    目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
  • 人工智能学习 星月IWJ 人工智能机器学习深度学习神经网络目标检测人工智能
    //-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
  • 解决电脑右侧数字键盘无法打出数字问题 qq_1716910570 电脑操作常见问题经验分享其他
    发现笔记本电脑右侧的数字键盘打不出数字，只有上面一排的数字可以使用，虽然有时候挺不方便但也没有去深究这个问题，今天别人用电脑的时候发现右侧数字键盘打不出数字，于是问我是不是这边的键盘坏了，当然不是…方法就是——点击电脑上的NumLOCK键（笔记本电脑上此按键右上角会有个白色指示灯，按键后亮灯），亮灯状态下就可以在右侧数字键盘打出数字了，相应的当再次按键时，熄灯状态下按键无效，可以理解为它是右侧数字
  • 深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目 Kriol 深度学习初学深度学习笔记线性回归
    importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport
  • 向量空间与范数 Shockang 机器学习数学通关指南人工智能机器学习数学线性代数
    前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台1.1定义与核心要素️向量空间是机器学习的数学基础，它提供了描述和处理高
  • 互信息详解 Shockang 机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学信息论
    前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息：变量间关联性的量化利器互信息(MutualInformation)是信息论中的核心概念，也是
  • Deepseek:太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告 太翌修仙笔录 deepseek超算法认知架构人工智能知识图谱agi
    基于科学性和真实性的基础上，做一个太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告###**太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告**---####**一、理论概述****太翌氏混沌语言理论**提出了一种跨学科框架，通过将混沌动力学、量子物理、语言学及生命科学融合，利用特定频率的“混沌语言”干预物理系统与生命过程。其核心假设为：**语言结构可通过共振效应调制非线性系统的动力学行为**，进而实现量子态坍缩、生命场衰变
  • 【HarmonyOS NEXT应用开发】案例89：基于Swiper的页面布局 青少年编程作品集 华为harmonyos华为云华为odlinqazure
    场景一：Swiper页面支持自定义动画方案：给Swiper组件设置.nextMargin(50).prevMargin(50)属性。给Swiper组件添加onChange事件，设置当前this.currentIndex=index，当currentIndex为首页或者尾页时，设置上一张以及下一张图片的缩放值。核心代码：.onChange((index)=>{console.info('change
  • Trace Compass使用 有趣的我 linux
    TraceCompass是一个用于分析和可视化LTTng、Ftrace和其他跟踪工具生成的跟踪数据的强大工具。以下是使用TraceCompass的基本步骤：安装TraceCompass在大多数Linux发行版中，可以通过包管理器安装TraceCompass。例如，在Ubuntu上，可以使用以下命令：sudoapt-getinstalltracecompassCopy2.收集跟踪数据使用LTTng或
  • 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探 shiter AI重制版】预训练NLP自然语言处理
    文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
  • TCP/IP四层模型 ashane1314 网络tcp/ip分层
    TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起，一是因为它非常经典，二是因为它是目前事实上的网络通信标准，研究它的实用价值最大。TCP/IP当初的设计者真的是非常聪明，创造性地提出了“分层”的概念，把复杂的网络通信划分出多个层次，再给每一个层次分配不同的职责，层次内只专心做自己的事情就好，用“分而治之”的思想把一个“大麻烦”拆分成了数个“小麻烦”，从而解决了网络通信的难题。你应该对TCP
  • Spring的setter方法注入和构造器注入的对比 蓝黑2020 SpringJavaspringjava
    我们知道，Spring的依赖注入，有setter方法注入，实例变量注入，构造器注入等。Spring官方文档里，提到：依赖注入存在两种主要形式：构造器注入setter方法注入注：其实对于Spring注解，目前最常见的注入方式是实例变量注入，无需setter方法，直接在实例变量上添加@Autowired注解即可，详见我另一篇文档。但是实例变量注入是Spring不推荐的方法，在IntelliJIDEA里
  • 【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？ arbboter 人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
    引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。与传统神经网络不同，RNN具有“记忆”能力，能够通过内部状态（隐藏状态）保留历史信息，从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
  • DeepSeek发展背景和前景 爱吃苹果的日记本 人工智能
    1.成立背景：它的背景是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，该公司成立于2023年7月17日，由量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化在AI量化对冲基金领域具有深厚的技术积累和资金支持，这为DeepSeek的研发奠定了坚实的基础。2.技术演进：2024年1月：发布首个大模型DeepSeekLLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上训练，性能超越Llama270BBase。202
  • 《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》 机器学习司猫白 深度学习迁移学习keras分类tensorflowefficientnet性能优化
    从零到精通的迁移学习实战指南：以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习？1.1人类的学习智慧想象一下：如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他，会比完全不懂音乐的人快得多。因为TA已经掌握了乐理知识、节奏感和手指灵活性，这些都可以迁移到新乐器的学习中。这正是迁移学习（TransferLearning）的核心思想——将已掌握的知识迁移到新任务中。1.2深度学习的困境与破局传统深度
  • 多模态大模型：技术原理与实战 模型压缩实战 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而，多模态大模型通常具有庞大
  • 无人机动态追踪技术难点与距离分析！ 云卓SKYDROID 无人机人工智能云卓科技智能跟踪吊舱
    一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**：在动态背景（如人群、森林）或光照变化（逆光、夜间）下，算法需精准区分目标与干扰物。传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需
  • 第20周：Pytorch文本分类入门 weixin_46620278 pytorch分类人工智能
    目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊]说在前面本周任务：了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分
  • Chromium浏览器的代理配置和通信原理 JT-999 Chromium内核chrome网络
    Chromium浏览器的代理配置和通信原理涉及多个组件和流程，以下是它们的基本原理：1.代理配置Chromium浏览器支持多种类型的代理配置，包括手动配置、自动配置（通过PAC脚本）、自动检测（通过WPAD协议）等。代理配置的原理是根据用户设置或网络环境动态选择合适的代理服务器来处理网络请求。手动配置：用户手动指定代理服务器的地址和端口，浏览器将所有的网络请求都发送到指定的代理服务器上。自动配置（
  • Java每日一讲讲什么好_撩课-Java每天10道面试题第1天 Robeon Lee Java每日一讲讲什么好
    1.简述JDK、JRE、JVM？一、JDKJDK(JavaDevelopmentKit)是整个JAVA的核心，包括了Java运行环境(JavaRuntimeEnvirnment)，一堆Java工具(javac/java/jdb等)和Java基础的类库(即JavaAPI包括rt.jar)。JDK是java开发工具包，基本上每个学java的人都会先在机器上装一个JDK，那他都包含哪几部分呢？在目录下面
  • 第N2周：构建词典 OreoCC NLP
    本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡：NVIDIAGeForceGTX1660本周任务：使用N1周的.txt文件构建词典，停用词请自定义1.导入数据fromtorchtext.vocabimportbuild_vocab_f
  • jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍 107x jsjquerykeydownkeypresskeyup
    本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍，有需要了解的朋友可参考。 一、首先需要知道的是： 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup()  代码如下 复制代码 $('input').keyup(funciton(){      
  • AngularJS中的Promise bijian1013 JavaScriptAngularJSPromise
    一.Promise         Promise是一个接口，它用来处理的对象具有这样的特点：在未来某一时刻（主要是异步调用）会从服务端返回或者被填充属性。其核心是，promise是一个带有then()函数的对象。         为了展示它的优点，下面来看一个例子，其中需要获取用户当前的配置文件： var cu
  • c++ 用数组实现栈类 CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T, int SIZE = 50> class Stack{ private: T list[SIZE];//数组存放栈的元素 int top;//栈顶位置 public: Stack(
  • java和c语言的雷同 麦田的设计者 java递归scaner
    软件启动时的初始化代码，加载用户信息2015年5月27号 从头学java二 1、语言的三种基本结构：顺序、选择、循环。废话不多说，需要指出一下几点：      a、return语句的功能除了作为函数返回值以外，还起到结束本函数的功能，return后的语句 不会再继续执行。      b、for循环相比于whi
  • LINUX环境并发服务器的三种实现模型 被触发 linux
    服务器设计技术有很多，按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。 1  循环服务器与并发服务器模型 在网络程序里面，一般来说都是许多客户对应一个服务器，为了处理客户的请求，对服务端的程序就提出了特殊的要求。 目前最常用的服务器模型有： ·循环服务器：服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求 ·并发服务器：服
  • Oracle数据库查询指令 肆无忌惮_ oracle数据库
    20140920   单表查询 -- 查询************************************************************************************************************ -- 使用scott用户登录   -- 查看emp表   desc emp  
  • ext右下角浮动窗口 知了ing JavaScriptext
    第一种 <!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/1999/
  • 浅谈REDIS数据库的键值设计 矮蛋蛋 redis
    http://www.cnblogs.com/aidandan/ 原文地址：http://www.hoterran.info/redis_kv_design 丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样，DEV和DBA需要深度沟通，review每行sql语句，也不像memcached那样，不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构，并能了解使用场景。
  • maven编译可执行jar包 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-asse
  • 人力资源在现代企业中的作用 百合不是茶 HR 企业管理
    //人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在，人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新，人力资源兴起的原因有以下点： 工业时代的国际化竞争，现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在，人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团)，有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘，只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了，当时给我们培训 的人
  • Linux自启动设置详解 bijian1013 linux
    linux有自己一套完整的启动体系，抓住了linux启动的脉络，linux的启动过程将不再神秘。 阅读之前建议先看一下附图。 本文中假设inittab中设置的init tree为： /etc/rc.d/rc0.d /etc/rc.d/rc1.d /etc/rc.d/rc2.d /etc/rc.d/rc3.d /etc/rc.d/rc4.d /etc/rc.d/rc5.d /etc
  • Spring Aop Schema实现 bijian1013 javaspringAOP
    本例使用的是Spring2.5 1.Aop配置文件spring-aop.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmln
  • 【Gson七】Gson预定义类型适配器 bit1129 gson
    Gson提供了丰富的预定义类型适配器，在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时，指定对象和字符串之间的转换方式，   DateTypeAdapter   public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> { public static final TypeAdapterFacto
  • 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作（updateStateByKey) bit1129 update
    在实时计算的实际应用中，有时除了需要关心一个时间间隔内的数据，有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。 比如： 对Nginx的access.log实时监控请求404时，有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数，有时还需要统计一整天出现了多少次404，也就是说404监控横跨多个时间间隔。   Spark Streaming的解决方案是累加器，工作原理是，定义
  • linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件 ronin47
    一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到 这个问题挺有普遍性的，解决方法应该很多，这里我给大家提个比较直观的方法。 linux下每个文件都会在某个块设备上存放，当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。 幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp，位
  • java-两种方法求第一个最长的可重复子串 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.List; public class MaxPrefix { public static void main(String[] args) { String str="abbdabcdabcx";
  • Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程 bylijinnan javanetty
    Netty是采用了Reactor模式的多线程版本，建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式： http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325 Netty的启动及事件处理的流程，基本上是按照上面这篇文章来走的 文章里面提到的操作，每一步都能在Netty里面找到对应的代码 其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
  • servelt filter listener 的生命周期 cngolon filterlistenerservelt生命周期
    1. servlet    当第一次请求一个servlet资源时，servlet容器创建这个servlet实例，并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作，然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时，servlet容器就不在创建实例，而是直接调用它的service方法处理请求，也就是说
  • jmpopups获取input元素值 ctrain JavaScript
    jmpopups 获取弹出层form表单 首先，我有一个div，里面包含了一个表单，默认是隐藏的，使用jmpopups时，会弹出这个隐藏的div，其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。 当我直接获取这个form表单中的文本框时，使用方法：$('#form input[name=test1]').val()；这样是获取不到的。 我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值，$(
  • vi查找替换命令详解 daizj linux正则表达式替换查找vim
    一、查找 查找命令 /pattern<Enter> ：向下查找pattern匹配字符串 ?pattern<Enter>：向上查找pattern匹配字符串 使用了查找命令之后，使用如下两个键快速查找： n：按照同一方向继续查找 N：按照反方向查找 字符串匹配 pattern是需要匹配的字符串，例如： 1:  /abc<En
  • 对网站中的js,css文件进行打包 dcj3sjt126com PHP打包
    一，为什么要用smarty进行打包 apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块，但是本文所说的不是以这种方式进行的打包，而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。 为什么要进行打包呢，主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站，你查看一下网站的源码的话，你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件，网站的尾部也有可能有大量的J
  • php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案 dcj3sjt126com undefined
    在开发Yii 时，在程序中定义了如下方式：        if($this->menuoption[2] === 'test')，那么在运行程序时会报：undefined offset:2，这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了，在windows下错误等级
  • linux 文件格式（1） sed工具 eksliang linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2106082 简介       sed 是一种在线编辑器，它一次处理一行内容。处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾
  • Android应用程序获取系统权限 gqdy365 android
    引用 如何使Android应用程序获取系统权限         第一个方法简单点，不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译：         1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
  • HoverTree开发日志之验证码 hvt .netC#asp.nethovertreewebform
    HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS，目前包含文章系统，图库和留言板功能。代码完全开放，文章内容页生成了静态的HTM页面，留言板提供留言审核功能，文章可以发布HTML源代码，图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持，再此表示感谢！留言板不断收到许多有益留言，但同时也有不少广告，因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找，如果不是很多，就是特别多
  • JSON API：用 JSON 构建 API 的标准指南中文版 justjavac json
    译文地址：https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN 如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式， 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。 通过遵循共同的约定，可以提高开发效率，利用更普遍的工具，可以是你更加专注于开发重点：你的程序。 基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存，
  • 数据结构随记_2 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第三章 栈与队列 一．简答题 1. 在一个循环队列中，队首指针指向队首元素的  前一个    位置。  2.在具有n个单元的循环队列中，队满时共有  n-1  个元素。  3. 向栈中压入元素的操作是先  移动栈顶指针&n
  • Linux下的监控工具dstat 网络接口 linux
    1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
  • C 语言初级入门--二维数组和指针 1140566087 二维数组c/c++指针
    /* 二维数组的定义和二维数组元素的引用 二维数组的定义： 当数组中的每个元素带有两个下标时，称这样的数组为二维数组； (逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵); 语法： 类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2] 二维数组的引用： 引用二维数组元素时必须带有两个下标，引用形式如下： 例如： int a[3][4];  引用：
  • 10点睛Spring4.1-Application Event wiselyman application
    10.1 Application Event Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段 应按照如下部分实现bean之间的消息通讯 继承ApplicationEvent类实现自己的事件 实现继承ApplicationListener接口实现监听事件 使用ApplicationContext发布消息
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他