- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks
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LLMllama深度学习人工智能机器学习自然语言处理算法
VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks相关链接:arxivgithub关键字:VisionLLaMA、visiontransformers、imagegeneration、imageclassification、semanticsegmentation摘要大型语言模型(LLMs)通常基于Transformer架构来处理文本输入。例如,LLa
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高粱
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情景问题让运行Tomcat问题不再成为问题转换为DynamicWebModule不显示Web项目特性,需要先转成Web项目具体配置如下此时需要主要选择的DynamicWebModule版本不同需要的Tomcat也不同,不然后面有你受的tomcat死活加载不到项目指定编译文件这一步很重要,有时候运行成功,页面总是访问404,原因就在这需要配置静态资源目录配置如下重点配置WebContent目录,因为
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- MMsegmentation-随机初始化
SatVision炼金士
mmalb-炼金术python
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括:BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
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图王大胜
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系列文章主要是分享思维模型,涉及各个领域,重在提升认知。细分找目标,定位定策略。1模型STP(市场细分、目标市场选择、品牌定位)的应用1.1某化妆品公司使用STP模型制定其市场营销策略市场细分(Segmentation):该公司通过市场调研,将消费者市场根据年龄、性别、收入、皮肤类型和消费偏好等因素进行细分。目标市场选择(Targeting):基于市场细分的结果,公司选择了年轻女性作为其主要的目标
- MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic
CodeCognizer(代码认知者)
医学图像分割人工智能
MIA|Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation论文标题:Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedical
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西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2023最新半监督语义分割综述 | 技术总结与展望!
自动驾驶之心
计算机视觉人工智能深度学习python机器学习
作者|派派星编辑|CVHub点击下方卡片,关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料!Title:ASurveyonSemi-SupervisedSemanticSegmentationPaper:https://arxiv.org/pdf/2302.09899.pd
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蓝天居士
面试Linux内核Linux驱动面试
接前一篇文章:Linux内核与驱动面试经典“小”问题集锦(2)问题4问:既然spin_lock可以在进程上下文和中断上下文中使用,那么一旦进入中断,被自旋住,那么CPU岂不是被死锁住了?备注:这个问题是笔者当年参加比特大陆面试的时候被问到的。当时他们先是问了自旋锁和信号量,我答上来了。正在心中窃喜之际,面试官突然追问了这个问题。由于此前遇到过的此类面试题都是只问到自旋锁与信号量的区别就可以了,并没
- 第二天 寻找了三篇深度学习综述(深度学习,目标检测,图像分割)
kim_ed33
##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。包括但不限于全卷积像素标记网络(FCN),编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型;从最早的方法(阈值化,K均值聚类,分水岭)到后来(随机场,细数方法一类的)再到
- CVPR 2023: Style Projected Clustering for Domain Generalized Semantic Segmentation
结构化文摘
人工智能
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.泛化方法:这一标准区分了不同方法对解决泛化到未见过数据的挑战的处理方式。基于正则化的方法:这些方法尝试将所有图像强制到一个类似的特征空间中,通常通过最小化域特定变化等技术来实现。虽然这促进了对具有相似特征的未见过域的泛化,但它可能会限制有效表示不同风格和特征的能力。示例包括使用域对抗训练或不变特征学习的方法。基于差异的方法:这些方法不是强制同质
- kaggle实战语义分割-Car segmentation(附源码)
橘柚jvyou
python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来,其相比于图像分类的不同点是,图像分类是对一张图片进行分类,而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源:https://www.kaggle.com
- Qt常见问题 VS中打开点ui文件报错 | 九七的Qt常见问题集锦
Nines~
九七的Qt常见问题集锦qtui
Qt常见问题集锦VS中打开点ui文件报错环境Windows10VS2019Qt5.14.2问题在VS中尝试打开点ui文件时,系统提示报错,无法打开或者打开一下就关闭原因1.Qtdesigner打开方式 由于我的电脑上有两个不同版本的Qt,因此系统可能默认选择了之前那个版本的Qtdesigner来打开ui文件。2.dll错误 这个原因我不确定是为什么,但是网上很多把Qt中一个dll文件改名后就好
- 一个奇怪的bug
chenxiaochou
bug
class类没有写默认的构造函数debug下没问题release下直接Segmentationfault(coredumped)
- 2018-11-28
鑫航扬帆
班主任培养计划问题集锦大家好!我是袁志萍,我的三个标签:1.8岁及6岁男孩妈妈;2.易效能践行者;3.儿童教育及心理学爱好者。我是去年年底在喜马拉雅上购买了叶老师的时间管理课程,进而有幸加入了易效能的学习交流群,认识一群高效上进,充满正能量的爸爸妈妈,原本觉得自己够辛苦结果在群里发现无数身负重任却依然活力满满,自信从容的人,群内生活像是一块磁力强大的磁场不断吸引着我,每天看看小伙伴们的分享,记录已
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(7)图像分割
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今天学习到了图像分割。这是我学习笔记的脑图。图像分割,ImageSegmentation,就是将数字图像分割为若干个图像子区域(像素的集合,也被称为超像素),改变图像的表达方式,以更容易理解和分析。图像分割,十分重要,也十分困难,是计算机视觉中的关键步骤。图像分割分为三类:语义分割。预测出输入熟悉的每个像素点属于哪一类的标签实例分割。在语义分割的基础上,还要区分出同一类的不同个体全景分割。在实例分
- 实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接:https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型,可以产生特征层次结构。我们证明,经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
- Linux内核与驱动面试经典“小”问题集锦(5)
蓝天居士
面试Linux内核Linux驱动面试
接前一篇文章:Linux内核与驱动面试经典“小”问题集锦(4)问题6问:mutex_lock和mutex_lock_interruptible的区别是什么?备注:此问题也是笔者近期参加蔚来面试时遇到的一个问题。答:尽管信号量已经可以实现互斥的功能,但是在Linux内核中还是真实存在着“正宗”的互斥机制——mutex。以下3个函数用于获取互斥体(均在kernel/locking/mutex.c中):
- C语言特殊指针
lcannal
C语言基础jvm数据结构
1野指针概念:指向一块未知区域的指针,被称为野指针。野指针是危险的。危害:引用野指针,相当于访问了非法的内存,常常会导致段错误(segmentationfault)引用野指针,可能会破坏系统的关键数据,导致系统崩溃等严重后果产生原因:指针定义之后,未初始化指针所指向的内存,被系统回收指针越界如何防止:指针定义时,及时初始化绝不引用已被系统回收的内存确认所申请的内存边界,谨防越界2空指针很多情况下,
- 实例分割论文阅读之:《Mask Transfiner for High-Quality Instance Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能深度学习transformer
1.摘要两阶段和基于查询的实例分割方法取得了显著的效果。然而,它们的分段掩模仍然非常粗糙。在本文中,我们提出了一种高质量和高效的实例分割MaskTransfiner。我们的MaskTransfiner不是在规则的密集张量上操作,而是将图像区域分解并表示为四叉树。我们基于变压器的方法只处理检测到的容易出错的树节点,并并行地自我纠正它们的错误。虽然这些稀疏像素只占总数的一小部分,但它们对最终的掩模质量
- 烹饪第一个U-Net进行图像分割
小北的北
python开发语言
今天我们将学习如何准备计算机视觉中最重要的网络之一:U-Net。如果你没有代码和数据集也没关系,可以分别通过下面两个链接进行访问:代码:https://www.kaggle.com/datasets/mateuszbuda/lgg-mri-segmentation?source=post_page-----e812e37e9cd0--------------------------------Ka
- 51-10 多模态论文串讲—ALBEF 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶智慧城市transformergpt-3迁移学习
今天我们就来过一下多模态的串讲,其实之前,我们也讲了很多工作了,比如说CLIP,还有ViLT,以及CLIP的那么多后续工作。多模态学习在最近几年真的是异常的火爆,那除了普通的这种多模态学习,比如说视觉问答,图文检索这些,那其实之前讲的,所有这种languageguideddetection,或者这些languageguidedsegmentation任务都是多态。而且包括最近大的这种文本图像生成,
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 【iOS ARKit】人形提取
扬帆起航&d
ios
为解决人形分离和深度估计问题,ARKit新增加了SegmentationBuffer(人体分隔缓冲区)和EstimatedDepthDataBuffer(深度估计缓冲区)两个缓冲区。人体分隔缓冲区作用类似于图形渲染管线中的StencilBuffer(模板缓冲区),用于区分人形区域与背景区域,它是一个像素级的缓冲区,用于精确地描述人形区域。人体分隔缓冲区用于标识人形区域,所以可以使用非常简单的结构,
- 论文阅读——MP-Former
じんじん
论文人工智能
MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是:相邻层得到的掩码不连续,差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中,并训
- Python并发
Kingairy
Pythonpython前端服务器
Python是运行在解释器中的语言,查找资料知道,python中有一个全局锁(GIL),在使用多线程(Thread)的情况下,不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess),则可以发挥多核的优势真正地提高效率。即便在多核心处理器上,使用GIL的解释器也只允许同一时间执行一个线程。总结:(Python是一门伪多线程语言)为什么有GIL这个东西GIL存在目的:为了解决多线程之间数据完整性
- Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation(用于医学图像分割的纯U型transformer)
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
transformer深度学习人工智能1024程序员节
本文的翻译是参考的:[Transformer]Swin-Unet:Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要:在过去的几年中,卷积神经网络(cnn)在医学图像分析方面取得了里程碑式的进展。特别是基于u型结构和跳跃连接的深度神经网络在各种医学图像任务中得到了广泛
- Python系列(亲测有效):uWSGI - 日志常见报错问题集锦及解决方法(uwsgi invalid request block size、invalid uwsgi request (curr)
坦笑&&life
#pythonpythonjava开发语言
uWSGI-日志常见报错问题集锦及解决方法(uwsgiinvalidrequestblocksize、invaliduwsgirequest(curr)一.uWSGI-日志常见报错问题集锦及解决方法序言问题1uwsgi服务器日志报错:解决方法:问题2uwsgi日志报错:解决方法二.uwsgi出现invalidrequestblocksize:21573(max4096)...skip解决办法buf
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl