兔兔猿
兔兔猿

Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network

Zang D , Ling J , Wei Z , et al. Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, PP(99):1-10.

  • 2020.5.21*
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第1张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第2张图片Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第3张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第4张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第5张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第6张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第7张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第8张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第9张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第10张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第11张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第12张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第13张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第14张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第15张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第16张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第17张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第18张图片
    Long-Term Traffic Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network_第19张图片

你可能感兴趣的:(论文分享,神经网络,深度学习)

  • 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 Windowscmdwindow
    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
  • 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
  • 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
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • [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pytorchpython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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 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
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • BP神经网络的传递函数 大胜归来19 MATLAB
    BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
  • 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用 快乐的小荣荣 神经网络机器学习深度学习人工智能
    神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型 亚图跨际 Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
  • 机器学习VS深度学习 nfgo 机器学习
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 2401_84572577 程序员大数据hadoop人工智能
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
  • 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用 皮皮冰燃 深度学习深度学习
    文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型，提供三种规
  • 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】 一蓑烟雨紫洛 nlprnnlstmgrunlp
    RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network） Ambition_LAO 深度学习生成对抗网络
    对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discrimina
  • 深度学习：怎么看pth文件的参数 奥利给少年 深度学习人工智能
    .pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的：importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
  • chatgpt赋能python：如何在Python中安装Keras库？ turensu ChatGptpythonchatgptkeras计算机
    如何在Python中安装Keras库？Keras是一个简单易用的神经网络库，由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能，可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员，肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中，我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1：安装Python要使用Keras库，您需
  • 如何理解深度学习的训练过程 奋斗的草莓熊 深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
    文章目录1.训练是干什么？2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？以yolov5为例子，训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中，得到一个输出模型，这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫，哪个是狗2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size
  • Keras深度学习框架入门及实战指南 司莹嫣Maude
    Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库，它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现，特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
  • [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 ================================================================================= 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他