Swin Transformer用于图像分类

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
将cmd中命令输出保存为txt文本文件落难Coder Windows cmd window
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
xilinx vivado PULLMODE 设置思路坚持每天写程序 fpga开发
1.xilinx引脚分类XilinxIO的分类：以XC7A100TFGG484为例，其引脚分类如下：1.UserIO(用户IO)：用户使用的普通IO1.1专用(Dedicated)IO：命名为IO_LXXY_#、IO_XX_#的引脚，有固定的特定用途，多为底层特定功能的直接实现，如差分对信号、关键控制信号等，不能随意变更。1.2多功能(Multi-Function)IO：命名为IO_LXXY_ZZ
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习 K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
BART&BERT Ambition_LAO 深度学习
BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构：BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器（Encoder）模型，它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本，并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型（MLM）任务，即
网络通信流程记得开心一点啊服务器网络运维
目录♫IP地址♫子网掩码♫MAC地址♫相关设备♫ARP寻址♫网络通信流程♫IP地址我们已经知道IP地址由网络号+主机号组成，根据IP地址的不同可以有5钟划分网络号和主机号的方案：其中，各类地址的表示范围是：分类范围适用网络网络数量主机最大连接数A类0.0.0.0~127.255.255.255大型网络12616777214【(2^24)-2】B类128.0.0.0~191.255.255.255中
5分钟说透AppStore审核原理，让你拥有上架新思路！ Q仔本人噢
在AppStore上架是越来越难了!相信非常多公司的技术人员都为此困扰，然而外包团队水平又层次不齐，容易遇坑，实在是内忧外患。是什么原因导致审核机制频繁调整？又是什么原因使得审核变得越发严格？那么接下来听小Q分解，马上给各位带来解答!首先看一下近一年的上下架的情况：近一年上架情况近一年下架情况通过数据我们发现越是马甲包产量权重高的分类里被下架的app数量越多，苹果此举可谓是上有政策，下有对策。通过
遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉 python 图像处理
在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
《转介绍方法论》学习笔记小可乐的妈妈
一、高效转介绍的流程：价值观---执行----方案一）转介绍发生的背景：1、对象：谁向谁转介绍？全员营销，人人参与。①员工的激励政策、客户的转介绍诱因制作客户画像：a信任；支付能力；意愿度；便利度（根据家长具备四个特征的个数分为四类）B性格分类C职业分类D年龄性别②执行：套路，策略，方法，流程2、诱因：为什么要转介绍？认同信任；多方共赢；传递美好；零风险承诺打动人心，超越期待。选择做教育，就是选择
JAVA学习笔记之23种设计模式学习 victorfreedom Java技术设计模式 android java 常用设计模式
博主最近买了《设计模式》这本书来学习，无奈这本书是以C++语言为基础进行说明，整个学习流程下来效率不是很高，虽然有的设计模式通俗易懂，但感觉还是没有充分的掌握了所有的设计模式。于是博主百度了一番，发现有大神写过了这方面的问题，于是博主迅速拿来学习。一、设计模式的分类总体来说设计模式分为三大类：创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。结构型模式，共七种：适配器
推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！小猪包333 写论文人工智能 AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
【自动化测试】UI自动化的分类、如何选择合适的自动化测试工具以及其中appium的设计理念、引擎和引擎如何工作 Lossya ui 自动化测试工具自动化测试 appium
引言UI自动化测试主要针对软件的用户界面进行测试，以确保用户界面元素的交互和功能符合预期文章目录引言一、UI自动化的分类1.1基于代码的自动化测试1.2基于录制/回放的自动化测试1.3基于框架的自动化测试1.4按测试对象分类1.5按测试层次分类1.6按测试执行方式分类1.7按测试目的分类二、如何选择合适的自动化测试工具2.1项目需求分析2.2工具特性评估2.3成本考虑2.4团队技能2.5试用和评估
AI大模型的架构演进与最新发展季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
性格小测试熹大头
有些人非常肯定自己属于外向型，有些人则发现自己是绝对的内向型。然而，多数人却发现他们似乎介于两者之间，是两种性格的结合。现在我们就来看看你在这种分类中处在何种位置。阅读以下问题，从a、b、c中选出最适合自己的选项。你可能会发现三个选项都不合适，或者合适的不止一项，这种情况下，选出相对来说更适合自己的即可。1人们经常会用下列哪个词语描述你：a善于分析b遵守纪律c有创造力2一连几天参与社交活动（比如，
李克富 | 咨询师推荐阅读书目李克富
最重要的书籍不是别人的推荐，而是自己学过的教材，不论当初使用的是哪个版本，它都是我们专业的底层代码，具有不可替代性。前不久，中国心理咨询师筹委会的一位老师邀请我罗列一个推荐书目清单作为咨询师工具包的内容，并要求“说明一下简单的分类或者作三言两语的说明”。斟酌后，我觉得自己推荐的书目大体可以分为普及类书籍、心理学书籍和心理咨询与治疗专业书籍，第三类又分为适合于咨询师新手的和有经验咨询师的。经过严格筛
[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估 pytorch python 机器学习
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
[实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用 pytorch 深度学习人工智能机器学习 python 优化器
文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
新能源汽车 BMS 学习笔记篇—BMS 基本定义及分类 WPG大大通其他笔记汽车 BMS 经验分享新能源电池
一、BMS定义1、概念：BMS（BatteryManagementSystem）即电池管理系统，其管理对象是二次电池（充电电池或蓄电池），其主要目的是电池的利用率，防止电池出现过度充电和过度放电，可应用于电动汽车、电瓶车、机器人、无人机等图片来源：腾讯网https://new.qq.com《标准普尔警告，电动汽车电池生产面临供应链和地缘政治风险》2、四大功能①感知和测量：检测电池的电压、电流、温度
生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
郭生白中药方论之二(破除温凉寒热的框框) 本能学堂a昨年
离病说药茫茫然，对症下药不着边。顺势利导一乘法，排异调节渡法船。无限整合非模糊，模糊病区得清楚。共性之外求个性，亲和不生抗药性。温凉寒热巧方便，君臣佐使筏喻焉。药包大小折中看，毒性有无一念间。导读破除温凉寒热的框框寒热温凉是基于中药共性的传统分类药无寒热人有寒热药无寒热病有寒热抛弃温凉不并用的错误观念寒热温凉是基于中药共性的传统分类寒热温凉是个共性，是说的共性。这个共性，知道什么叫共性吗？所有的药
2022-04-25 L是木子李呢
上门维修APP开发应具备哪些功能随着移动互联网的不断发展，上门维修在我们生活中已经是非常普遍的存在了，为了给用户更方便的找到上门维修的渠道，上门维修APP应运而生，那么上门维修APP开发应具备哪些功能呢？1、维修门店搜索为了更好地方便用户省时省力，上门维修APP会依据用户定位信息搜索线下实体店，促使用户更好的找到线下维修店面，省时又省力。2、维修服务分类包括管道洁具维修、强电弱电维修、木工维修、粉
轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型 transformer 图像分类
先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
二十四、k8s 资源管理繁华依在 k8s kubernetes 容器云原生
目录一、资源配置范围管理LimitRange介绍1、LimitRange可以做什么：2、资源限制和请求的约束3、创建LimitsRange对象4、示例：创建一个pod5、测试用例测试1：测试2：测试3：二、资源服务质量管理（RequestsQos）1、Qos级别分类：1.1、Guaranteed：1.2、BestEffort：1.3、Burstable：2、Qos的工作特点3、示例三、资源配额管理
FlagEmbedding 吉小雨 python库 python
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
神经网络-损失函数红米煮粥神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
[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 java jodd
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 java eclipse tomcat c MyEclipse
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 weblogic jta 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 java log4j
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 linux cpu 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 linux ThinkPad 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
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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 linux Web 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

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