- 计算机视觉目标检测-DETR网络
next_travel
计算机视觉目标检测人工智能
目录摘要abstractDETR目标检测网络详解二分图匹配和损失函数DETR总结总结摘要DETR(DEtectionTRansformer)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。它通过将目标检测建模为集合预测问题,摒弃了锚框设计和非极大值抑制(NMS)等复杂后处理步骤。DETR使用卷积神经网络提取图像特征,并将其通过位置编码转换为输入序列,送入Tra
- 网络流(二)最大流之二分图匹配
塵稼轩
图算法图论c++
最大流之二分图匹配二分图匹配模型匈牙利算法的复杂度为O(nm)O(nm)O(nm)最大流(Dinic)复杂度为O(mn)O(m\sqrt{n})O(mn)。二分图匹配问题见图方式较为固定,设两个集合男孩集合A和女孩集合B进行配对,首先从源点向女生集合(男生具体哪个集合连源点根据题目所给的边决定)中的所有点连一条边,从另外一个集合中所有点向汇点连一条边,边权均为1跑最大流即为二分图匹配数。飞行员配对
- 最大流解决二分图匹配问题
EQUINOX1
数据结构与算法开发语言c++数据结构网络流二分图
文章目录零、前言一、二分图匹配转化为网络流模型1.1建模步骤1.2整数值最大流和二分图匹配的关系1.3代码实现二、OJ练习P2756飞行员配对方案问题P3254圆桌问题零、前言阅读本文前,需具备以下知识:二分图及染色法判定-CSDN博客二分图最大匹配——匈牙利算法详解-CSDN博客最大流—EK算法,流网络,残留网络,定理证明,详细代码-CSDN博客最大流-Dinic算法,原理详解,四大优化,详细代
- 二分图总结
best_brain
个人总结内容总结算法c++图论经验分享
二分图总结基础知识二分图判定二分图匹配Hungarian算法KM算法二分图覆盖与独立集二分图最小点覆盖二分图最大独立集DAG的最小路径点覆盖DAG的最小路径可重复点覆盖Hall定理HDU6667RoundgodandMilkTea[ARC076F]Exhausted?CF981FRoundMarriage[POI2009]LYZ-IceSkatesCF103EBuyingSets[ARC106E]
- DN-DETR论文学习
彭祥.
DETR系列学习深度学习计算机视觉
摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法,以加快DETR(DEtectionTRansformer)训练,并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明,缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题,除了匈牙利损失之外,我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框,并训练模型重建原始框,从而有效地降低了二分图匹配难度,并加快了收敛速
- ACM板子
GGood_Name
cocoamacosobjective-cc++
文章目录板子:初始化:快读:快速幂:GCD/LCM:组合数:欧拉筛:大整数质因数分解:分解质因数:求(1e12)内质数:KMP:最小生成树:最短路LCA查找最近祖先二分图匹配RMQ区间最小值:01字典树:字典树:线段树:最长上升子序列:最长公共子序列:01背包中国剩余定理模板*L**u**c**a**s*定理。扩展Lucas定理hash+二分求最长回文串**尼姆博弈模型**莫队算法权值线段树回文树
- 网络流总结
best_brain
个人总结内容总结算法c++经验分享
网络流总结基础知识最大流最小割定理最大流EKdinic模型二分图匹配无源汇上下界可行流有源汇上下界最大、最小流多源汇最大流最大流之关键边最大流之拆点最大流建图实战最小割模型最大权闭合子图最大密度子图基础知识\qquad流网络是一个有源点sss和汇点ttt的有向图(不考虑反向边),记为G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)。其中每一条边都有一个容量c(u,v)c(u,v)c(u,v)和一个流量f
- neuq-acm预备队训练week 10 P3386 【模板】二分图最大匹配
ciwen_
算法
题目描述给定一个二分图,其左部点的个数为n,右部点的个数为m,边数为e,求其最大匹配的边数。左部点从1至n编号,右部点从1至m编号。题目限制输入格式输入的第一行是三个整数,分别代表n,m和e。接下来e行,每行两个整数u,v,表示存在一条连接左部点u和右部点v的边。输出格式输出一行一个整数,代表二分图最大匹配的边数。输入输出样例解题思路二分图匹配用匈牙利算法AC代码#include#definema
- 论文阅读——Mask DINO(cvpr2023)
じんじん
论文人工智能
DINO是检测,MaskDINO是检测+分割。几个模型对比:传统的检测+分割中,检测头和分割头是平行的,MaskDINO使用二分图匹配bipartitematching提高匹配结果的准确性。box对大的类别不计算损失,因为太大了,会带坏模型。模型一样预测,但是损失取其他类别的平均数。Backbone:ResNet-50andSwinL,SwinLSOTAWeusethesamemulti-scal
- [二分图] 专题:二分图判定与匹配
锑元素使者
文章目录P1[关押罪犯](https://www.luogu.com.cn/problem/P1525)P2二分图匹配P3其它问题P4二分图带权匹配P5练习P1关押罪犯二分答案染色法二分图判定,其实就DFS建图:怨气值>mid的连边注意开始DFS的时候不能DFS(1,0),因为0没有col#includeusingnamespacestd;#defineinRead()intin{inti=0,f
- BZOJ-1562: [NOI2009]变换序列(网络流)
AmadeusChan
题目:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1562大概没有人想我这么无聊一直用最大流来写二分图匹配的题目了额。。。:首先这明显是二分图匹配,那么就直接求一次最大流,然后从第一个开始贪心枚举找环,如果找得到环的话就沿着环增广就可以了,记得找环的时候把源点去掉,要不会TLE到跪。。。。代码:#include#include#include#i
- DETR原理与代码超详细解读
tangjunjun-owen
目标检测目标检测计算机视觉transformer人工智能
文章目录前言一、DETR论文原理1、DETR整体介绍2、DETR论文贡献3、DETR模型框架4、DETR基于二分图匹配的LOSS二、DETR环境安装1、安装基础环境2、pycocotools安装3、其它环境安装4、环境验证5、训练与推理效果显示三、数据准备1、coco数据格式2、修改数据四、DETR加载数据代码解读1、数据加载(CocoDetection)代码解读2、数据前处理self.prepa
- 2023牛客暑假多校第五场(补题向题解:C,E)
CCSU_梅子酒
牛客寒假暑假训练营题解图论算法图论
当时只做出来4个题,被两个学弟的队伍压了一题,可能是因为两个中等题都偏向构造和猜结论这种,我们队伍不太擅长,需要加强这方面的训练。CCheeeeentheCuteCat(图论)说实话不看题解,还是很难想到这么转化的,当时队友直接用正解过了这个题,tql知识点:二分图匹配,哈密顿图,半哈密顿图,竞赛图题意给定一组二分图匹配在(1∼n)(1\simn)(1∼n)和(n+1∼n+n)(n+1\simn+
- 7.二分图匹配的匈牙利算法
散排自闭咕
先来讲讲什么是二分图,一个图的点如果可以被分成两个集合,并且任何一个边的两个端点都不在一个集合中,那么这个图就是二分图如图image.png二分图匹配的解决的又是什么问题?现在有一些男生和一些女生在舞池聚会,现在他们要跳舞,每个人只愿意跟自己喜欢的异性跳舞,这个喜欢是相互的(即男喜欢此女,此女必定也喜欢此男,因为二分图是无向图),并且一个人只能跳一次舞,现在告诉你他们互相的喜欢关系,问最多可以跳几
- java实现二分图匹配匈牙利算法(HDU1083)
缘来如此09
ACMjavaACM算法HDU1083
CoursesTimeLimit:20000/10000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):8443AcceptedSubmission(s):4114ProblemDescriptionConsideragroupofNstudentsandPcourses.Eachstudentvisit
- (转)二分图匹配匈牙利算法与KM算法
weixin_30535167
匈牙利算法转自于:https://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8880547匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。-------等等,看得头大?那么请看下面的版本:通过数
- 二分图匹配匈牙利算法DFS实现
weixin_30652491
1/*==================================================*\2|二分图匹配(匈牙利算法DFS实现)3|INIT:g[][]邻接矩阵;4|CALL:res=MaxMatch();5|优点:实现简洁容易理解,适用于稠密图,DFS找增广路快。6|找一条增广路的复杂度为O(E),最多找V条增广路,故时间复杂度为O(VE)7\*===============
- 二分图匹配(匈牙利算法)
ninesun127
模板二分图匹配二分图匹配匈牙利算法邻接表
【书本上的算法往往讲得非常复杂,我计划用一个幽默的例子来描述算法的流程】匈牙利算法是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是部图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广路径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。一.先上基本概念:二分图:简单来说,如果图中点可以被分为两组,并且使得所有边都跨越组的边界,则这就是一个二分图。准
- 二分图匹配算法和匈牙利算法理解和例题分析
一曲诉哀愁
大一算法学习算法图论深度优先
个人理解二分图匹配就是两个集合内没有边的集合,进行点与点的配对,最大二分图匹配就表示没有增广路径,增广路径是从一个集合的非匹配点出发,通过在非匹配边,匹配边上来回走最后走到另一个集合的非匹配点。匈牙利算法就是如果能匹配到一个点,就匹配,如果那个点已经被匹配,就看那个点匹配的点能不能匹配到另外的点,这样就能找到最大匹配。例题acwing.257关押罪犯二分最大怨气值,往上的边进行二分图匹配,看能否匹
- 二分图匹配:匈牙利算法
今天也吃瓜
图论二分图匈牙利算法算法图论
例题:点击这里#include#include//二分图匹配可以理解为有n个女孩,m个男孩//每个女孩喜欢0~m个男孩,每个男孩喜欢0~n个女孩#include//求一种配对方式使得情侣的对数最多//如果后来的和以前的发生矛盾,则被绿的优先退让。//如果以前的退让之后没有cp可处,则以前的拒绝退让,新来的去寻找下一个匹配。//如果新来的谁也匹配不上了,那就这么单着吧。#include#includ
- 二分图匹配(匈牙利算法 DFS 实现)
千秋TʌT
算法深度优先图论
二分图匹配(匈牙利算法DFS实现)|INIT:g[][]邻接矩阵;|CALL:res=MaxMatch();|优点:实现简洁容易理解,适用于稠密图,DFS找增广路快。|找一条增广路的复杂度为O(E),最多找V条增广路,故时间复杂度为O(VE)\*==================================================*/constintMAXN=1000;intuN,v
- 二分图匹配 匈牙利算法
WhiStLenA
二分图图论
【基本概念】:二分图:二分图又称作二部图,是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E)是一个无向图,如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B),并且图中的每条边(i,j)所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(iinA,jinB),则称图G为一个二分图。最大匹配:给定一个二分图G,在G的一个子图M中,M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点,则称M是一个匹配.选择这样的边数最大的子集称
- 二分图匹配,匈牙利算法原理与实现
废柴程序员
1婚恋市场,明码实价中国如今男女比例严重失衡,2021年预计将有9200万单身贵族。为了帮助解决这个社会性问题,提升整体人民的幸福感,小K打算投身到这份伟大的事业中。“几何思维”婚恋所,用最科学的方法,帮你脱单。通过概率论寻找最佳匹配对象,再通过微积分精确计算好感上升曲线,最后用数值分析无限逼近对方的理想型。最可怕的是,还包邮呢亲,关注一波了解一下?上班第一天,老板给了小K一份单身男女好感的数据资
- AtCoder ABC320 G 二分 + 二分图匹配
SHOHOKUKU
基本算法图论算法
题意传送门AtCoderABC320GSlotStrategy2(Hard)题解答案满足单调性,二分求解。将问题转化为字符串与时间点的匹配问题,单个字符串代表的节点至多向nnn个时间点连边即可,因为剩余n−1n-1n−1个字符串至多匹配n−1n-1n−1个时间点。每mmm段时间至少能匹配一个字符串,故二分上界为n⋅mn\cdotmn⋅m。字符串代表的二分图的一侧节点个数为nnn,边集上界为n2n^
- DAG(有向无环图)的最小链覆盖
Jose何塞
二分图匹配图最小链覆盖
DAG的最小链覆盖:用最少的链去覆盖一个DAG,求最少链数量(一个点也算一条链)最小链覆盖分为两种:链可以相交(可以重复经过某个点),链不可以相交(不可以重复经过某个点)(包括起点终点)先讨论链不相交的情况,答案就是节点数减去二分图最大匹配数。建图如下:对于以下的图:如此建图即可:该图最大匹配和最小链覆盖答案均为2跑一遍二分图匹配即可证明分为感性和理性感性:如果没有边,答案为n,每个点当一条链。一
- 【Atcoder】 [ABC133F] Colorful Tree
Farmer_D
Atcoder算法
题目链接Atcoder方向Luogu方向题目解法超妙的dp题考虑把题目转化为二分图匹配假设每对点下面都有一条黑线,那么怪异度即为跨过黑线的总数考虑令dp[i][j][k]dp[i][j][k]dp[i][j][k]为到iii对,前面有jjj对未匹配,当前怪异度为kkk的方案数考虑转移:若i,ji,ji,j匹配,则不会新增未匹配对数,dp[i][j][k]+=dp[i−1][j][k−2j]dp[i
- 匈牙利算法 in 二分图匹配
Qres821
图论二分图匈牙利算法
https://www.luogu.com.cn/problem/P3386重新看这个算法,才发现自己没有理解。左边的点轮流匹配,看是否能匹配成功。对右边的点进行记录是否尝试过然后有空就进,别人能退的就进遍历左部点:尝试匹配过程:
- 常用图算法实现--Flink
zealscott
用Flink实现PageRank、强连通分量、单源最短路径、二分图匹配...PageRank主要参考官网的example算法流程每次计算当前每个网页的转移概率,计算下一时刻到达每个网页的概率并加入随机跳转数据准备pages.txt准备一些顶点,例如1-15links.txt准备一些连接边(也就是链接数):1211523242526273134251151261676871788189810Page
- Uva(11396)(Claw Decomposition)
kimoyami
链接:https://vjudge.net/problem/UVA-11396思路:二分图匹配,哎看不出来啊,说一下思路吧,如果确定某个点为爪点,那么它身边的三个点一定是附点,附点之间又不可能相连,所以附点连接的又一定是爪点,这不就是二分图匹配吗.........代码:#include#include#includeusingnamespacestd;constintmaxn=301;vector
- DETR : End-to-End Object Detection with Transformers
CharlesWu123
深度学习计算机视觉深度学习人工智能
Paper:https://arxiv.org/abs/2005.12872Code:https://github.com/facebookresearch/detr预备知识Transformer,二分图匹配(匈牙利算法),GIoU损失整体思路通过CNN提取目标特征(C×H×WC×H×WC×H×W),使用1x1卷积降维d×H×Wd×H×Wd×H×W,随后把特征转换为序列(d×HWd×HWd×HW)
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla