weixin_43468458
weixin_43468458

【pytorch】 关于ConvTranspose2d的一点理解

FCN中一个很重要的部分—反卷积

图片通过卷积层降低分辨率，提取特征，而反卷积则是把图片重新放大的一个结构。

在语义分割中，必须对反卷积的反卷积核进行参数初始化(这点很重要)。一般使用的方法是双线性插值法。

pytorch 中反卷积函数的说明：FCN中一个很重要的部分—反卷积

图片通过卷积层降低分辨率，提取特征，而反卷积则是把图片重新放大的一个结构。

在语义分割中，必须对反卷积的反卷积核进行参数初始化(这点很重要)。一般使用的方法是双线性插值法。

pytorch 中反卷积函数的说明：
【pytorch】 关于ConvTranspose2d的一点理解_第1张图片
给出反卷积操作输入尺寸和输出尺寸的关系公式：
【pytorch】 关于ConvTranspose2d的一点理解_第2张图片
【pytorch】 关于ConvTranspose2d的一点理解_第3张图片

你可能感兴趣的:(pytorch)

  • [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
  • 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
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 【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
  • Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别 迪三 #NN_Layer神经网络
    即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
  • 图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
    前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
  • 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
  • 每天五分钟玩转深度学习PyTorch：模型参数优化器torch.optim 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能神经网络机器学习优化算法
    本文重点在机器学习或者深度学习中，我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化)，优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim，我们可以使用它调用封装好的优化算法，然后传递给它神经网络模型参数，就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器)，参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中，梯度下降算法是最常用的参数更新方法，它的公式
  • 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程 牙牙要健康 深度学习onnxonnxruntime深度学习python人工智能
    【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
  • 天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？ 诗者才子酒中仙 物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
    在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
  • pytorch安装(windows) m0_62244898 windows人工智能
    （1）下载pycharmPyCharm:thePythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrains(2)下载anacondaAnaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform(3)创建一个新环境：torchcondacreate-ntorch-y(4)进入新环境condaactivatetorch(5)加入清华源
  • 深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能 深度学习pytorch人工智能
    深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
  • 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程 ShuQiHere tensorflowpytorch人工智能
    【ShuQiHere】在深度学习中，GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而，对于许多刚刚入门的小白来说，如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中，我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练，并确保每一个步骤都简单易懂，跟着我的步骤来，你也能轻松上手！1.安装所需库首先，确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
  • 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法 梅菊林 各种问题解决方案开发语言
    ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库，如果你的Python环境中没有安装这个库，尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时：importtorch如果Py
  • Python中item()和items()的用处 ~|Bernard| 深度学习疑点总结pythonpytorch深度学习
    item()区别一:在pytorch训练时，一般用到.item()。比如loss.item()。我们可以做个简单测试代码看看它的区别:importtorchx=torch.randn(2,2)print(x)print(x[1,1])print(x[1,1].item())运行结果:tensor([[-2.0743,0.1675],[0.7016,-0.6779]])tensor(-0.6779)
  • GPU版pytorch安装 普通攻击往后拉 pythontips神经网络基础模型关键点
    由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1）安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：国内网站：只能下载最新的toolkit，但是
  • 轻松升级：Ollama + OpenWebUI 安装与配置【AIStarter】 ai_xiaogui AI作画AI软件人工智能AI写作AIStarter
    Ollama是一个开源项目，用于构建和训练大规模语言模型，而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具，并顺利完成配置。准备工作确保你的系统已安装Git和Python环境。安装必要的依赖库，如TensorFlow或PyTorch等。更新步骤克隆项目：使用Git命令行工具克隆最新的Ollama和OpenWebUI仓库到本地。更新代码：确保你正在使
  • conda环境管理 Johnson0722 pythonpythonconda环境管理
    Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理，为用户对不同版本、不同功能的工具包的环境进行配置和管理提供便利。来看一看使用conda来进行环境管理的基本命令创建环境创建一个名为test的python环境，指定python版本是3.7.3，并在test环境中安装pytorchcondacreate--nametestpython=3.7.3pytorch查看系统中的所有环境用户安装的不同环
  • R-Drop pytorch实现 warpin 深度学习深度学习pytorch
    Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。#-*-coding:utf-8-*-"""Description:AnimplementationofR-Drop(https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf).Authors:lihpCreateDate:2021/8/24"""fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunct
  • Transformer模型：WordEmbedding实现 Galaxy.404 Transformertransformer深度学习人工智能embedding
    前言最近在学Transformer，学了理论的部分之后就开始学代码的实现，这里是跟着b站的up主的视频记的笔记，视频链接：19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
  • 如何使用Pytorch-Metric-Learning？ 鱼儿也有烦恼 PyTorchpytorch
    文章目录如何使用Pytorch-Metric-Learning？1.Pytorch-Metric-Learning库9个模块的功能1.1Sampler模块1.2Miner模块1.3Loss模块1.4Reducer模块1.5Distance模块1.6Regularizer模块1.7Trainer模块1.8Tester模块1.9Utils模块2.如何使用PyTorchMetricLearning库中的
  • 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能模型参数python
    本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
  • 一维数组 list 呢 ，怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能 zhangfeng1133 pythonpytorch人工智能数据挖掘
    一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq
  • 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来 幻风_huanfeng 深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能机器学习python
    本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear（），这两个linear之间并没有组合在一起，所以forward的之后，分别调用了，在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起，这样不仅操作方便，而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList()，它们可以将多个神经网
  • 项目实训十四 qq_51946537 项目实训python
    将pytorch模型封装成接口由于前面对于模型的构建、训练、评估都以完成，接下来要做的就是将按照项目要求，将模型封装成接口，供后端直接调用。我需要做的是后端直接调用系统命令pythonprase.py-img图片便可以直接得到解析结果。由于前面的测试模型的正确率都是批量处理过的图片，而现在前端只会传过来要解析的图片或者图片路径，而且图片也是未经处理过的，显然直接输入不会得到好的结果，并且性能也会比
  • pytorch矩阵乘法 weixin_45694975 pytorch深度学习神经网络
    一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape:(batch_size,seq1_len,seq2_len)注意：torch.bmm只适合三维tensor做矩阵运算特别地，torch.bmm支持tenso广播运算input1shape:(
  • pytorch矩阵乘法总结 chenxi yan PyTorch学习pytorch矩阵深度学习
    1.element-wise（*）按元素相乘，支持广播，等价于torch.mul()a=torch.tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.tensor([[2,3],[4,5]])c=a*b#等价于torch.mul(a,b)#tensor([[2,6],#[12,20]])a*torch.tensor([1,2])#广播,等价于torch.mul(a,torch.tensor
  • 推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learning 潘惟妍
    推荐开源项目：PyTorch-Metric-Learningpytorch-metric-learningTheeasiestwaytousedeepmetriclearninginyourapplication.Modular,flexible,andextensible.WritteninPyTorch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytorc
  • pytroch2.4 提示到不到fbgemm.dll bziyue pythonpytorch
    #python/pytorch/问题记录```>>>importtorchTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"C:\Users\95416\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\torch\__init__.py",line148,inraiseerrOSE
  • 对股票分析时要注意哪些主要因素？ 会飞的奇葩猪 股票 分析 云掌股吧
    　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。     一、成交量 　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
  • 【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
    Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。   隐式参数 首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b }  因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
  • C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 applec框架cocoa
    自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
  • 去除浏览器对表单值的记忆 周凡杨 html记忆autocompleteform浏览
                                       &n
  • java的树形通讯录 g21121 java
    最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
  • Nginx安装部署 510888780 nginxlinux
    Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
  • java servelet异步处理请求 墙头上一根草 ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
    servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能，        final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);   ac.s
  • 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
    在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。 （有构造方法的下个文细说） 2、还
  • 为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql索引
    索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。 索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。 索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比 较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
  • 日期函数 百合不是茶 oraclesql日期函数查询
      ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年 显示值:07 yyy three digits 三位年 显示值:007
  • 线程优先级 bijian1013 javathread多线程java多线程
    多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。 线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。 实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
  • 适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java设计模式
    一.简介        适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。      &nbs
  • 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
     SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句， 这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
  • oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle大表备份大表数据复制
    前提：    数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。    
  • HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
    上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！ 苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
  • java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
    public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
  • 学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想Gis
           写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目.      本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
  • [能源与安全]美国与中国 comsci 能源
         现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。       在这个大
  • SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
    甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1  idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn      and exists (select 1 from B where B.idx2 =
  • SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu AjaxspringMVCresponse中文乱码
      SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案   一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do")       public @ResponseBody void getPunishReasonB
  • Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
    因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日 志 文 件 说 明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
  • [应用结构]应用 dcj3sjt126com PHPyii2
    应用主体 应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。 补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
  • assertThat用法 eksliang JUnitassertThat
    junit4.0  assertThat用法 一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
  • android点滴2 gundumw100 应用服务器android网络应用OSHTC
    如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
  • 超简洁的CSS下拉菜单 ini htmlWeb工作html5css
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
  • kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafkaoffset commit
    kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。   尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。   考虑这样一个case，partiton_num=2
  • @Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAOspringbeanprototype
    @Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
  • java 多线程高并发读写控制 误区 qifeifei java thread
    先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
  • mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct javamongodb
    网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下： 首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
  • rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
    1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他