I
I"ll carry you

【论文阅读】【ICCV 2021】CurveNet：Walk in the Cloud： Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis

文章目录

  • 1. 四个问题
  • 2. 论文内容
  • 3. 参考资料
  • 4. 收获

【论文阅读】【ICCV 2021】CurveNet：Walk in the Cloud： Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis_第1张图片

1. 四个问题

  1. 解决什么问题
    近年来有很多工作设计了高效的点云特征提取算子，对局部和全局的模式进行响应。然而却鲜有方法专注于捕获点云物体的形状和几何特征。隐示的几何特征表达有助于完善整个点云物体的表征，使得在下游基础任务中达到更精确的效果。
  2. 用什么方法解决
    本文提出了一种长距离的点云特征提取算子，通过在与点云同构图(isomorphic graph)上进行有导向的游走(guided walk)，聚集出一系列固定数量和长度的弧线(curve)，来对点云整体特征补充额外的几何信息。
  3. 效果如何
    CurveNet在三大基础的点云形状分析任务（ModelNet40分类，ShapeNet Part部分分割，ModelNet40法线预测）上均达到了SOTA效果
  4. 还存在什么问题
    ？

2. 论文内容

参考ICCV 2021 | 表现SOTA！CurveNet：面向点云几何形状的长距离特征提取网络

3. 参考资料

论文原文

ICCV 2021 | 表现SOTA！CurveNet：面向点云几何形状的长距离特征提取网络

4. 收获

  • 在提取点云局部特征上，常用的有local和non-local方法，本文认为这两种方法提取的信息不够，自己提出了一种操作子：Curve aggregation (ours），在根据ResNet-style的基础上堆叠模块形成自己的网络：CurveNet。

【论文阅读】【ICCV 2021】CurveNet：Walk in the Cloud： Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis_第2张图片

  • 但是这个操作子的定义我着实没有看懂…，感染很复杂
  • 只学到一点：当一个函数f(·)不知道怎么实现的时候，可以做成让网络自己学习，但是要可导
    【论文阅读】【ICCV 2021】CurveNet：Walk in the Cloud： Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis_第3张图片

你可能感兴趣的:(计算机视觉,深度学习,机器学习)

  • 深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例 你喜欢喝可乐吗？ deeplearningdeploy深度学习YOLO目标检测
    深度学习模型开发部署全流程：以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型，不仅延续了YOLO系列的高效实时性能，还在检测精度和泛化能力上取得显著突破，使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程，并结合YOLOv11的具体实现，提
  • 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征 浪漫的诗人 论文深度学习人工智能
    文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
  • 深度学习：让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    1.深度学习：突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的多层结构，让AI能够自动学习数据中的复杂特征，从而完成更高级的认知任务。例如，传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征，而深度学习能直接从原始图片中，自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征，最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力，让深度学习突破了传统AI的
  • PyTorch torch.no_grad() 指南（笔记） 拉拉拉拉拉拉拉马 pytorch人工智能python笔记深度学习
    PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中，高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足（OutOfMemory,OOM）错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具，能够在推理（inference）和验证（validation）阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
  • 【深度学习基础】PyTorch中model.eval()与with torch.no_grad()以及detach的区别与联系？
    目录1.核心功能对比2.使用场景对比3.区别与联系4.典型代码示例(1)模型评估阶段(2)GAN训练中的判别器更新(3)提取中间特征5.关键区别总结6.常见问题与解决方案(1)问题：推理阶段显存爆掉(2)问题：Dropout/BatchNorm行为异常(3)问题：中间张量意外参与梯度计算7.最佳实践8.总结以下是PyTorch中model.eval()、withtorch.no_grad()和.d
  • 117、Python机器学习：数据预处理与特征工程技巧 多多的编程笔记 python机器学习开发语言
    Python开发之机器学习准备：数据预处理与特征工程机器学习是当前人工智能领域的热门方向之一。而作为机器学习的核心组成部分，数据预处理与特征工程对于模型的性能有着至关重要的影响。本文将带领大家了解数据预处理与特征工程的基本概念，以及它们在实际应用场景中的重要性。数据预处理数据预处理是机器学习中的第一步，它的主要目的是将原始数据转换成适合进行机器学习模型训练的形式。就像我们在做饭之前需要清洗和准备食
  • 学习笔记(39):结合生活案例，介绍 10 种常见模型 宁儿数据安全 #机器学习学习笔记生活
    学习笔记(39):结合生活案例，介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”！根据不同的任务场景（分类、回归、聚类等），还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言，结合生活案例，介绍10种常见模型及其适用场景：一、回归模型（预测连续值，如房价）1.决策树（DecisionTree）原理：像玩“20个问题”游戏，通过一系列判断（如“面积是否>100㎡？”“房龄是否0.5就判为“会”
  • LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM学习人工智能语言模型
    前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
  • 探索OpenCV 3.2源码：计算机视觉的架构与实现 轩辕姐姐
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV是一个全面的计算机视觉库，提供广泛的功能如图像处理、对象检测和深度学习支持。OpenCV3.2版本包含了改进的深度学习和GPU加速特性，以及丰富的示例程序。本压缩包文件提供了完整的OpenCV3.2源代码，对于深入学习计算机视觉算法和库实现机制十分宝贵。源码的模块化设计、C++接口、算法实现、多平台支持和性能优化等方面的深入理解，都将有助于开发者的
  • python automl_自动化的机器学习(AutoML)：将AutoML部署到云中
    编辑推荐:在本文中，将介绍一种AutoML设置，使用Python、Flask在云中训练和部署管道；以及两个可自动完成特征工程和模型构建的AutoML框架。本文来自于搜狐网，由火龙果软件Alice编辑、推荐。AutoML到底是什么？AutoML是一个很宽泛的术语，理论上来说，它囊括从数据探索到模型构建这一完整的数据科学循环周期。但是，我发现这个术语更多时候是指自动的特征预处理和选择、模型算法选择和超
  • 院级医疗AI管理流程—基于数据共享、算法开发与工具链治理的系统化框架 Allen_Lyb 医疗高效编程研发人工智能算法时序数据库经验分享健康医疗
    医疗AI：从“单打独斗”到“协同共进”在科技飞速发展的今天，医疗人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着传统医疗模式。从最初在影像诊断、临床决策支持、药物发现等单一领域的“单点突破”，医疗AI如今已迈向“系统级协同”的新阶段。曾经，医疗AI的应用多集中在某一特定环节，比如利用深度学习算法分析医学影像，辅助医生进行疾病诊断。这种单点突破式的应用虽然在一定程度上提高了医疗效率，但随着医疗行业对AI技术
  • python--自动化的机器学习（AutoML） Q_ytsup5681 python自动化机器学习
    自动化机器学习（AutoML）是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法，旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤，让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下：1.自动化的概念：自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化，从最初的物理机械到后来的数字程序控制，再到现在的人工智能和机器学习，自动化已经渗
  • 【Python】人脸识别 宅男很神经 python开发语言
    第一章：计算机视觉与图像处理的基石在深入人脸识别之前，我们必须首先牢固掌握计算机视觉和图像处理的基本概念。人脸，本质上就是一张复杂的图像，对图像的理解是所有高级视觉任务的起点。1.1图像的本质：像素与数字化表示图像，在我们看来是连续的画面，但在计算机内部，它却是离散的数值矩阵。1.1.1什么是像素？图像的最小单元像素（Pixel），是构成数字图像的最小单位。可以将其想象成一个微小的彩色点。一张数字
  • 最新1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！ 生信小课堂
    影响因子：9.186关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，欢迎大家！研究概述：本研究首先使用R语言在三个基因表达数据集中找到
  • 大型语言模型的智能本质是什么 ZhangJiQun&MXP 教学2021论文2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统，数据驱动的语言模拟系统，其价值在于高效处理文本任务（如写作、翻译、代码生成），而非真正的理解与创造大型语言模型（如GPT-4、Claude等）的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统，其核心能力源于对语言规律的深度学习，但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析：一、智能本质的核心特征统
  • 计算机视觉算法实战——关键点检测
    ✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言关键点检测（KeypointDetection）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在从图像或视频中检测出具有特定语义信息的关键点。这些关键点通常代表了物体的特定部位或特征，例如人体的关节、面部特征点、车辆的轮子等。关键点检测在姿态估计、动作识别、目标跟踪、三维重建等任务中
  • 复杂场景检测老翻车？陌讯算法实测提升 40% 2501_92453489 算法视觉计算机视觉视觉检测
    在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中，工程师常面临棘手问题：传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下，漏检率高达20%以上，泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新，正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析：从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入，在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例，其区域提议网络（RPN）
  • 深度学习超参数优化（HPO）终极指南：从入门到前沿
    摘要：在深度学习的实践中，模型性能的好坏不仅取决于算法和数据，更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化（HyperparameterOptimization,HPO）的综合性指南，旨在带领读者从最基础的概念出发，系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法，并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者，都能从中获得宝贵的见解。第一部分：夯实基础——HPO的核心概念1
  • 深入TA-Lib：量化技术指标详解
    深入TA-Lib：量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析，涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等，并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例，助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容，包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法，并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
  • 天文图像处理：星系分类与天体定位 xcLeigh 计算机视觉CV图像处理分类人工智能AI计算机视觉
    天文图像处理：星系分类与天体定位一、前言二、天文图像处理基础2.1天文图像的获取2.2天文图像的格式2.3天文图像处理的基本流程三、天文图像预处理3.1去噪处理3.2平场校正3.3偏置校正四、星系分类4.1星系的分类体系4.2基于特征提取的星系分类方法4.3基于深度学习的星系分类方法五、天体定位5.1天体坐标系统5.2基于星图匹配的天体定位方法5.3基于深度学习的天体定位方法六、总结与展望致读者一
  • 深度学习——CNN（3） 飘涯
    前言：前面介绍了最基本的Lenet，下面介绍几种其他的网络结构CNN-AlexNet网络结构如下图：从图中可以看出，采用双gpu训练增加LRN归一化层：本质上，这个层也是为了防止激活函数的饱和的。采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。这不仅仅提升
  • AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能copilotai
    AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词：人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要：本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析，提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念，然后详细讲解关键技术，包括自然语言处理、代码生成算法等，接着通过实际案例展示应用效果，最后讨论
  • #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1 fzyz123 Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
    这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》，Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中专注于智能体（Agent）如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同，强化学习的核心在于序贯决策：智能体通过试错探索环境，根据行动
  • 微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革 MicroTech2025 量子计算算法神经网络
    随着量子计算和机器学习的迅猛发展，企业界正逐步迈向融合这两大领域的新时代。在这一背景下，微算法科技（NASDAQ:MLGO）成功研发出一套用于前馈神经网络的量子算法，突破了传统神经网络在训练和评估中的性能瓶颈。这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、
  • 微算法科技研究量子视觉计算，利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
    计算机视觉，作为人工智能领域的一个重要分支，致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而，随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升，传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ：MLGO)研究量子视觉计算，探索量子计算与经典卷
  • 图机器学习（13）——图相似性检测
    图机器学习（13）——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务，其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是，由于这类方法在设计上具有通用性，同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上，这是网络分析的重要步骤，同时也
  • 英伟达Triton 推理服务详解 leo0308 基础知识机器人Triton人工智能
    1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer（简称Triton，原名NVIDIATensorRTInferenceServer）是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器，专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台，能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化，即将训练好的模型通过
  • Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339） 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据机器学习金融情绪指数投资决策量化策略情绪分析
    Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）引言：正文：一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
  • Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方 墨夶 Java学习资料人工智能java自然语言处理
    一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（基于词袋模型）importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
  • PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接） 阿牛的药铺 算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
    PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
  • SAX解析xml文件 小猪猪08 xml
    1.创建SAXParserFactory实例 2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例 3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler，并且实例化这个类 4.SAXParser实例的parse来获取文件     public static void main(String[] args) { //
  • 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长？ brotherlamp linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
    我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。 当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时，恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。 一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table，所以问题是： ibdata1存了什么？ 当你启用了 i
  • Quartz-quartz.properties配置 eksliang quartz
    其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。   下面是这些默认值的解释 #-----集群的配置 org.quartz.scheduler.instanceName =
  • informatica session的使用 18289753290 workflowsessionlogInformatica
    如果希望workflow存储最近20次的log，在session里的Config  Object设置，log  options做配置，save  session log :sessions  run  ;savesessio log for  these runs:20 session下面的source 里面有个tracing 
  • Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误 酷的飞上天空 scrapy
    Scrapy版本0.14.4 出现问题现象： ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx  CRC check failed   解决方法   1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'   明确表示不支持任何形式的压缩格式，避免程序的解压
  • java Swing小集锦 永夜-极光 java swing
    1.关闭窗体弹出确认对话框   1.1   this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);   1.2   this.addWindowListener ( new WindowAdapter () { public void windo
  • 强制删除.svn文件夹 随便小屋 java
              在windows上，从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹，手动删除太麻烦，并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的，所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除，所以只能采用windows命令方式进行删除
  • GET和POST有什么区别？及为什么网上的多数答案都是错的。 aijuans get post
        如果有人问你，GET和POST，有什么区别？你会如何回答？ 我的经历      前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的，POST，一般用于将数据发给服务器之用。     这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别？我说这就是个名字而已，如果服务器支持，他完全可以把G
  • 谈谈新浪微博背后的那些算法 aoyouzi 谈谈新浪微博背后的那些算法
    本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍，在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然，本文覆盖的主题并不全，比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”，希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。 微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作：原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中，前四个是针对短博文，最后的关注和@则针
  • Connection reset 连接被重置的解决方法 百合不是茶 java字符流连接被重置
    流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置   被重置的代码如下;   客户端代码; package 通信软件服务器; import java.io.BufferedWriter; import java.io.OutputStream; import java.io.O
  • web.xml配置详解之filter bijian1013 javaweb.xmlfilter
    一.定义 <filter> <filter-name>encodingfilter</filter-name> <filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class> <init-param> <param-name>encoding<
  • Heritrix Bill_chen 多线程xml算法制造配置管理
    作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix，其功能极其强大，且扩展性良好，深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱，但它配置较为复杂，且源码不好理解，最近又使劲看了下，结合自己的学习和理解，跟大家分享Heritrix的点点滴滴。 Heritrix的下载（http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/）安装、配置，就不罗嗦了，可以自己找找资
  • 【Zookeeper】FAQ bit1129 zookeeper
    1.脱离IDE，运行简单的Java客户端程序 #ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient    1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作，需要添加异步处理的代码 2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房，那么Leader/
  • The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 白糖_ localhost
    今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */  原来最初
  • javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript刷新父页面showModalDialog
    在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候，如果想在子页面中操作父页面中的某个节点，可以通过如下的进行：       window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self       在子页面使用w
  • 编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class BookDiscount { /**编程之美 买书折扣 书上的贪心算法的分析很有意思，我看了半天看不懂，结果作者说，贪心算法在这个问题上是不适用的。。 下面用动态规划实现。 哈利波特这本书一共有五卷，每卷都是8欧元，如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣，三卷10%，四卷20%，五卷
  • 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要 chenbowen00 strutsWEB安全
    因为近期负责的几个银行系统软件，需要交付客户，因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测，结果发现了诸如跨站执行脚本，远程执行漏洞以及弱口令等问题。 下面记录下本次解决的过程以便后续 1、首先从最简单的开始处理，服务器的弱口令问题，首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户，默认是不需要密码的，经过分析发现服务器使用了FTP协议， 而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
  • [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温 comsci
          在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....       不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?   &nbs
  • oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数 daizj oracle
    O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
  • 比较全面的MySQL优化参考 dengkane mysql
    本文整理了一些MySQL的通用优化方法，做个简单的总结分享，旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作，至于具体的SQL优化，大部分通过加适当的索引即可达到效果，更复杂的就需要具体分析了，可以参考本站的一些优化案例或者联系我，下方有我的联系方式。这是上篇。   1、硬件层相关优化   1.1、CPU相关   在服务器的BIOS设置中，可
  • C语言homework2，有一个逆序打印数字的小算法 dcj3sjt126com c
    #h1#   0、完成课堂例子 1、将一个四位数逆序打印 1234 ==> 4321 实现方法一： # include <stdio.h> int main(void) { int i = 1234; int one = i%10; int two = i / 10 % 10; int three = i / 100 % 10;
  • apacheBench对网站进行压力测试 dcj3sjt126com apachebench
       ab 的全称是 ApacheBench ， 是 Apache 附带的一个小工具 ， 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing ， 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试，看起来也不错，很简单，也很容易使用，所以今天花一点时间看了一下。 通过下面的一个简单的例子和注释，相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
  • 2种办法让HashMap线程安全 flyfoxs javajdkjni
    多线程之--2种办法让HashMap线程安全 多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点 多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)     HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.  
  • Spring Security（04）——认证简介 234390216 Spring Security认证过程
    认证简介 目录 1.1     认证过程 1.2     Web应用的认证过程 1.2.1    ExceptionTranslationFilter 1.2.2    在request之间共享SecurityContext   1
  • Java 位运算 Javahuhui java位运算
    // 左移( << ) 低位补0 // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后，低位补0： // 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000 System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24 // 右移( >> ) 高位补"
  • mysql免安装版配置 ldzyz007 mysql
    1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。 2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见，如果有那么多RAM内存可以使用，自然可以在同一台机器上运行其它服务。 3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
  • MFC和ado数据库使用时遇到的问题 你不认识的休道人 sqlC++mfc
    =================================================================== 第一个 =================================================================== try{ CString sql; sql.Format("select * from p
  • 表单重复提交Double Submits rensanning double
    可能发生的场景： *多次点击提交按钮 *刷新页面 *点击浏览器回退按钮 *直接访问收藏夹中的地址 *重复发送HTTP请求（Ajax） （1）点击按钮后disable该按钮一会儿，这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。 这种方法确实有些粗暴，友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示，比如Bootstrap的做法： http://getbootstrap.co
  • Java String 十大常见问题 tomcat_oracle java正则表达式
    　1.字符串比较，使用“==”还是equals()? 　　"=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 　　equals()判断两个字符串的值是否相等。 　　除非你想判断两个string引用是否同一个对象，否则应该总是使用equals()方法。 　　如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。 　 　
  • SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制 xp9802 springMVC
    思路，先登陆后，将登陆信息存储在session中，然后通过拦截器，对系统中的页面和资源进行访问拦截，同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。   实现方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他