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慘綠青年627
论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】
Cc小跟班
【论文阅读】相关论文阅读笔记
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记,比较随意且具有严重的偏向性(偏向自己研究方向和感兴趣的),随缘分享,共同进步~论文主要内容:建立XL-MIMO模型,考虑NUSW信道和非平稳性;基于近场信道模型,分析性能(SNRscalinglaws,波束聚焦、速率、DoF)XL-MIMO设计问题:信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化:UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳(可视区域
- 时序预测相关论文阅读笔记
能力越小责任越小YA
论文阅读笔记时序预测Transformer
笔记链接:【有道云笔记】读论文(记录)https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
- Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记
Rising_Flashlight
论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论,包括OpenAISora团队负责人,谢赛宁,好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高,但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关,即是不是要通过生成来构建理解的问题,文章的做法也很巧妙,感觉是一些学者灵机一动的产物,好好学习一个!摘要这
- Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记
猪猪想上树
论文阅读笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流(CNF)是一种有吸引力的生成式建模技术,但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配(CFM),一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标,用于扩散模型中的随机流,但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- 【论文阅读笔记】(2015 ICML)Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
小吴同学真棒
学习人工智能LSTM动作识别无监督自监督self-supervised
UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs(2015ICML)NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
- 使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文:Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速
- 【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序,通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间,其中策略包含多个子策略,在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成,每个操作是图像处理函数(如平移、旋转或剪切),以及应用这些函数的概
- 【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations
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#论文阅读笔记论文阅读笔记
ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations摘要基于提供的摘要,该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习(ContrastiveLearningwithStrongerAugmentations,简称CLSA)。以下是对摘要的解析:问题陈述:表征学习(representationlearning)已在对比学习方法的推动
- 使用八叉树模拟水和烟雾 Simulating Water and Smoke with an Octree Data Structure 论文阅读笔记
hijackedbycsdn
FluidSimulation笔记
原文:Losasso,Frank,FrédéricGibou,andRonFedkiw.“Simulatingwaterandsmokewithanoctreedatastructure.”Acmsiggraph2004papers.2004.457-462.引言这篇文章扩展了[Popinet2003]的工作,拓展到表面自由流,并且使得八叉树不受限制自适应网格划分的一个缺点是,它的模板不是均匀的,
- PointMixer论文阅读笔记
ZHANG8023ZHEN
论文阅读笔记
MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构,比起Transformer和CNN的节构笨重,MLP-mixer不仅节构简单,而且在图像识别方面表现优异。但是MLP-mixer在点云识别方面表现欠佳,PointMixer就是在保留了MLP-mixer优点的同时,还可以很好的处理点云问题。PointMixer可以很好的处理intra-set,inter-set,hierarchical-set的点云。
- DCNNs之DNA论文阅读笔记
苏十一0421
Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp
- 【论文阅读笔记】UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING FOR TIME SERIES WITH TEMPORAL NEIGHBORHOOD CODING
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#论文阅读笔记论文阅读笔记
UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGFORTIMESERIESWITHTEMPORALNEIGHBORHOODCODINGABSTRACT 本文提出了一种自监督框架,名为“时间邻域编码”(TemporalNeighborhoodCoding,TNC),用于学习非平稳时间序列的可泛化表示。该方法利用信号生成过程的局部平滑性来定义具有平稳性质的时间邻域。通过使用去偏差对
- Deep Learning Workload Scheduling in GPU Datacenters:Taxonomy, Challenges and Vision 论文阅读
牛码当驴
云计算算法云计算论文阅读
【论文阅读笔记】DeepLearningWorkloadSchedulinginGPUDatacenters:Taxonomy,ChallengesandVision论文链接GPU数据中心的DL工作负载调度:分类、挑战、展望AbstractDeeplearning(DL)showsitsprosperityinawidevarietyoffields.ThedevelopmentofaDLmode
- 论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking
faverr
论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态(位置和大小),这种方式忽略了目标自身会变化的特点(形变、姿态变化),因此作者采用表示点(Representative
- SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读KV存储lsm-tree
FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值(KV)存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理,但通常受到I/O性能的限制。最近出现的高速NVMeSSD推动了新KV系统设计,以利用其低延迟和高带宽。挑战当前基于LSM树的KV存储未能充分发挥NVMeSSD的全部潜力。例如,在OptaneP4800X上部署RocksDB,相对于SATASSD,对于50%写入的工作负载,吞吐量仅提高了
- DyTIS: A Dynamic Dataset Targeted Index Structure Simultaneously Efficient for Search, Inse...——论文泛读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读KV存储
EuroSys2023Paper论文阅读笔记整理问题在现实生活中,许多数据集都是复杂且动态的,即它们的键密度在整个键空间上变化,它们的键分布随时间变化。对于这样的动态数据集,使得索引结构能够高效支持数据管理中的所有关键操作,特别是搜索、插入和扫描,是一项具有挑战性的任务。挑战对于内存中的数据管理系统,例如内存数据库和键值存储[4,12,34,35,56],索引结构的效率至关重要,强烈影响系统的最终
- Gan论文阅读笔记
Alex·Fall
深度学习生成对抗网络论文阅读笔记
GAN论文阅读笔记2014年老论文了,主要记录一些重要的东西。论文链接如下:GenerativeAdversarialNets(neurips.cc)文章目录GAN论文阅读笔记出发点创新点设计训练代码网络结构代码测试代码出发点Deepgenerativemodelshavehadlessofanimpact,duetothedifficultyofapproximatingmanyintracta
- PairLIE论文阅读笔记
Alex·Fall
低光增强论文阅读笔记
PairLIE论文阅读笔记论文为2023CVPR的LearningaSimpleLow-lightImageEnhancerfromPairedLow-lightInstances.论文链接如下:openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Fu_Learning_a_Simple_Low-Light_Image_Enhancer_From_Paire
- 点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记
zhaoyqcsdn
深度学习transformer算法论文阅读
代码:https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文:https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作,主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下:一个缩写:**PCTs即pointcloudtransformers*
- 【论文阅读笔记】InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds
LuH1124
论文阅读笔记图像编辑文生图论文阅读文生图扩散模型人脸识别
InstantID:秒级零样本身份保持生成理解摘要Introduction贡献RelatedWorkText-to-imageDiffusionModelsSubject-drivenImageGenerationIDPreservingImageGenerationMethod实验定性实验消融实验与先前方法的对比富有创意的更多任务新视角合成身份插值多身份区域控制合成结论和未来工作project:
- 【论文阅读笔记】Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis
LuH1124
论文阅读笔记论文阅读transformercnn图像生成
TamingTransformersforHigh-ResolutionImageSynthesis记录前置知识AbstractIntroductionRelatedWorkMethodLearninganEffectiveCodebookofImageConstituentsforUseinTransformersLearningtheCompositionofImageswithTransfo
- 【论文阅读笔记】Make-A-Character: High Quality Text-to-3D Character Generation within Minutes
LuH1124
论文阅读笔记数字人Relight论文阅读3d数字人计算机图形学头发生成
【论文阅读笔记】分钟级别的高质量文本到3D角色生成AbstractIntroductionMethodLL/VM解析人脸面部属性并生成根据密集地标重建face/head形状几何生成纹理生成纹理提取漫反射反照率(DiffusionAlbedo)估计纹理矫正和补全头发生成(牛了)资产匹配实验未来工作paperhttps://arxiv.org/abs/2312.15430Demohttps://hug
- 【论文阅读笔记】Würstchen: AN EFFICIENT ARCHITECTURE FOR LARGE-SCALETEXT-TO-IMAGE DIFFUSION MODELS
LuH1124
论文阅读笔记文生图论文阅读text2img扩散模型
WURSTCHEN:用于大规模文本到图像扩散模型的高效架构摘要贡献方法训练推理实验结论附录附录A附录B附录C附录D附录E这篇文章提出了一个高效的用于文本到图像生成模型架构,整体思路比较直白,在不损失图像生成质量的情况下,相比于现有T2I模型(SD1.4,SD2.1等)大大节约了成本。附录部分给了一些有趣的东西,比如FID的鲁棒性整篇文章还有点疑惑,比如阶段B的训练,使用的模型;节省成本主要是在说C
- 【论文阅读笔记】Advances in 3D Generation: A Survey
LuH1124
论文阅读笔记3DGeneration论文阅读3d神经表示渲染
Advancesin3DGeneration:ASurvey挖个坑,近期填完摘要time:2024年1月31日paper:arxiv机构:腾讯挖个坑,近期填完摘要生成3D模型位于计算机图形学的核心,一直是几十年研究的重点。随着高级神经表示和生成模型的出现,3D内容生成领域发展迅速,能够创建越来越高质量和多样化的3D模型。该领域的快速增长使得很难跟上所有最近的发展。在本次调查中,我们旨在介绍3D生成
- 【论文阅读笔记】Transformer-XL
没啥信心
Paper:Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext重点关注论文中的相对位置编码及提高融合了相对位置信息的attentionscore的计算效率的部分。AbstractTransformer具有学习长依赖的能力,但受限于语言模型固定长度上下文的限定。本文提出的Transformer-XL神经网络架构可以在不打破
- 【论文阅读笔记】Time Series Contrastive Learning with Information-Aware Augmentations
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
TimeSeriesContrastiveLearningwithInformation-AwareAugmentations摘要背景:在近年来,已经有许多对比学习方法被提出,并在实证上取得了显著的成功。尽管对比学习在图像和语言领域非常有效和普遍,但在时间序列数据上的应用相对较少。对比学习的关键组成部分:对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强(augmentation)方式,通过施加一些先
- MapReduce 论文阅读笔记 MapReduce 简介
RzBu11d023r
分布式系统摘要性笔记mapreducebigdata大数据
论文:MapReduce:SimplifiedDataProcessingonLargeClustersJeffreyDeanandSanjayGhemawatGooglehttps://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/mapreduce.pdfMapReduce是一种分布式系统中处理大数据方法。他提出是在2004,jeffdean和SanjayGhemawat的作
- 特征选择综述论文阅读笔记
wyn20001128
数据挖掘数据挖掘机器学习算法
一特征选择(featureselection)的简介 我们现在正处在大数据的时代,大量的高维数据在各种领域中无处不在,如社交媒体、医疗保健、生物信息学和在线教育。 当数据挖掘和机器学习算法应用于高维数据时,一个关键问题被称为维数诅咒:数据在高维空间中变得更加稀疏,对为低维空间设计的算法产生不利影响的现象。用一个例子表示就是如果用one-hot编码来对文章进行编码(即一篇文章为一个正交向量),因
- [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
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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