- 深度学习模型试跑(二):YOLACT/YOLACT++
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深度学习目标检测python深度学习python人工智能
目录一.模型解读二.推理效果yolactyolact++三.模型训练#3.1数据集准备#3.2参数修改#3.3开始训练#3.4推理效果一.模型解读链接中的解读很通俗详细,在此不做赘述;而且YOLACT++在大前天也发布了,作为一个为数不多的在实时检测中可以用mask分割目标的方法,确实非常值得有兴趣的研究人员以及相关学者期待一下.详细解读官方代码YOLACT++解读二.推理效果yolact测试环境
- YOLOv8全网首发:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测
AI小怪兽
YOLOv8原创自研人工智能深度学习YOLO算法机器学习
本文独家改进:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLOv8结合,助力涨点DCNv4优势:(1)去除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态性和表达能力;(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,DCNv4实现了三倍以上的前向速度。难点:如何编译DCNv4,提供windows编译环境。收录YOLOv8原创自研https://bl
- YOLOv5全网独家首发:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测实现暴力涨点
AI小怪兽
YOLOv5原创自研YOLO算法目标跟踪人工智能机器学习
本文独家改进:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,完美和YOLOv5结合,助力涨点DCNv4优势:(1)去除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态性和表达能力;(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,DCNv4实现了三倍以上的前向速度。难点:如何编译DCNv4,提供windows编译环境。收录YOLOv5原创自研https://bl
- YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 在Dyhead检测头的基础上替换DCNv3 (全网独家首发)
Snu77
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能pytorchpython计算机视觉目标检测
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是在DynamicHead上替换DCNv3模块,其中DynamicHead的核心为DCNv2,但是今年新更新了DCNv3其作为v2的升级版效果肯定是更好的,所以我将其中的核心机制替换为DCNv3给Dyhead相当于做了一个升级,效果也比之前的普通版本要好,这个机制我认为是我个人融合的算是,先用先得全网无第二份此改进机制,同时我发布的一比一复现版本Dyhead也是
- DCNv2编译报错解决方法
爱吃糖葫芦的大熊
linux
安装mmcv库:#命令行输入:pipinstallmmcv-full-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html#将其中的{cu_version}替换为你的CUDA版本,{torch_version}替换为你已经安装的pytorch版本;#例如:CUDA为11.0,pytorch
- YOLOv5结构改进——dynamicRELU和可变形卷积(DCN)
didi5939
目标检测
论文复现基于深度学习的红外场景目标检测_秦鹏测试可变形卷积对于网络性能的影响。在成像不够清晰的红外图像中,物体的边缘往往十分模糊,可变形的卷积可以自适应地贴合物体形状,比框状的效果应该会更好。DCNv2可变形卷积源码和原理DCNv3这个链接的DCNv2实现有着极大的计算开销,十分消耗显存。基于这个特点,在网络中部署该模块时,不建议放置在backbone中,因为过大的特征图在DCNv2上会产生更大的
- 【改进YOLOV8】融合动态蛇形卷积&DCNV2的草莓分级分割分割系统
xuehaikj
YOLO人工智能yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展,图像分割成为了一个重要的研究领域。图像分割可以将图像中的不同对象或区域进行分离,从而更好地理解图像内容。在农业领域,图像分割技术可以应用于农作物的生长监测、病虫害检测和果实分级等方面。其中,草莓分级分割系统是一个具有重
- DCNv2安装适配pytorch各个版本
lqjun0827
Pytorchpytorch
DCNv2安装适配pytorch各个版本介绍解决方案使用Fork版本(推荐)☆☆☆☆☆DCNv2_latest项目(不推荐)介绍原始项目:https://github.com/CharlesShang/DCNv2注意:原始项目只有低版本的pytorch安装解决方案使用Fork版本(推荐)☆☆☆☆☆根据https://github.com/CharlesShang/DCNv2/issues/74,推
- 论文及代码详解——可变形卷积(DCNv2)
zyw2002
深度学习基础可变形卷积DCNDCNv2
文章目录论文详解StackingMoreDeformableConvLayersModulatedDeformableModulesR-CNNFeatureMimicking代码详解DCNv2是在DCNv1的基础上的改进版。理解DCNv2之前,建议先读《论文及代码详解——可变形卷积(DCNv1)》论文详解DCNv2的改进主要包括如下三点StackingMoreDeformableConvLayer
- 【实例分割】用自己数据集复现经典论文YOLACT
zy_destiny
实例分割人工智能计算机视觉pythoncoco实例分割
YOLACT:YouOnlyLookAtCoefficienTs论文下载:paper代码下载:code论文详解:YOLACT目录1.安装环境2.数据准备2.1数据下载2.2数据格式解析3.yolact++网络4.训练yolact4.1预训练模型4.2训练网络代码4.3PascalSBD数据集5.测试yolact5.1测试单张图像并可视化结果5.2测试单张图像并保存结果影像文件5.3批量测试文件夹内
- YOLOv8-Seg改进:卷积变体系列篇 | DCNv3可形变卷积基于DCNv2优化 | CVPR2023
会AI的学姐
YOLOv8-seg创新YOLO算法深度学习人工智能目标检测
本文改进:DCNv3算子,基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制,引入到YOLOv8,与C2f结合实现二次创新;DCNv3亲测在多个数据集能够实现涨点,同样适用于小目标分割YOLOv8-seg创新专栏:http://t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8,从入门到创新,轻轻松松搞定科研;1)手把手教你如何训练YOLOv8-seg;2)模型创新,提升分割性能;
- YOLACT: 实时实例分割
叶舟
论文笔记实例分割DeepLearning实例分割YOLACT单阶段
论文:https://arxiv.org/abs/1904.02689代码:https://github.com/dbolya/yolact图1:COCO上各种实例分割方法的速度性能trade-off。据我们所知,我们是第一个在COCOtest-dev上达到大约30个maskmAP的实时(超过30FPS)方法。0、摘要提出了一个简单、全卷积的实时实例分割模型,在COCO上实现29.8的mAP,在单
- YOLOv8改进有效涨点系列->多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)
Snu77
YOLOv8系列专栏YOLO人工智能深度学习算法
本文介绍这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积,它有三个版本分别是DCNv1、DCNv2、DCNv3,在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比,通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括(DCNv1、DCNv2、DCNv3),可替换的位置包括->替换C2f中的卷积、DarknetBottleneck中的卷积、主干网络(Backbone)中的卷积等多个位置,本文通过实战的
- 如何查看YOLO网络结构
梦在黎明破晓时啊
Yolov5问题解决YOLO
当添加新的结构模块时候,我们常常需要修改并查看新生成的网络结构。例如,在YOLO算法改进4【中阶改进篇】中我们添加了DCnv2的可变型卷积。YOLO算法改进4【中阶改进篇】:添加DeformableConvolutionv2可变形卷积模块文章地址:https://blog.csdn.net/qq_39522016/article/details/134150391运行以下命令执行打印网络结构:py
- ModuleNotFoundError: No module named ‘_ext‘
qq_43543321
pytorch
今天遇到这个报错,记录一下自己的解决过程,以便之后查找:报错之后,首先是查找了CUDA10.1+python3.7+pytorch1.7安装DCNv2_ClaireQi的博客-CSDN博客_dcnv2安装这篇文章,针对自己的环境下载相应的DCN_v2的压缩包,之后进行解压和./make.sh在这报了另外的错:-bash权限不够_iteye_6300的博客-CSDN博客此时采用这篇文章将其权限给予,
- 【论文阅读】【yolo系列】YOLACT Real-time Instance Segmentation
magic_ll
yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1904.02689.pdf1实例分割已有工作【实例分割】鉴于其重要性,大量的研究投入到实例分割的准确性。两阶段:Mask-RCNN[18]是一种具有代表性的两阶段实例分割方法,它首先生成候选感兴趣区域(roi),然后在第二阶段对这些roi进行分类和分割。后续工作试图通过提高其准确性,例如,丰富FPN特性[29]或解决掩码的置信度分数与其定位精
- FairMOT构建DCNv2踩坑记录
花卷呀花卷
报错1:error:MicrosoftVisualC++14.0isrequired.Getitwith"BuildToolsforVisualStudio":https://visualstudio.microsoft.com/downloads/1.png解决方案:visualc++buildtools的安装与使用https://blog.csdn.net/u012247418/article
- YOLOv8轻量化模型:DCNV3结合c2f | CVPR2023
AI小怪兽
YOLO轻量化模型YOLO人工智能深度学习目标检测华为
本文解决什么问题:模型轻量化创新引入CVPR20023DCNV3,基于DCNv2算子,重新设计调整并提出DCNv3算子DCNV3和C2f结合|轻量化的同时在数据集并有小幅涨点;YOLO轻量化模型专栏:http://t.csdnimg.cn/AeaEF1.InternImage介绍论文:https://arxiv.org/abs/2211.05778代码:
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论文:论文题目:《DCNV2:ImprovedDeep&CrossNetworkandPracticalLessonsforWeb-scaleLearningtoRankSystems》地址:https://arxiv.org/pdf/2008.13535.pdf我们之前介绍过一篇论文DCN,读过的作者应该都知道,DCN跟DeepFM一样,都是用一些神经网络来实现简单的特征交叉,今天我们就来介绍一
- 【实例分割】论文详解YOLACT:Real-time Instance Segmentation
zy_destiny
实例分割深度学习人工智能实例分割python计算机视觉目标检测语义分割
论文下载:paper代码下载:code目录论文下载:paper代码下载:code1.创新点2.网络结构2.1Backbone2.2Protonet2.3PredictionHead2.4MasksAssembly3.结果3.1prototypes表现3.2coco结果4.代码整理不易,欢迎一键三连!!!送你们一条美丽的--分割线--YOLACT是比较经典的one-stage实例分割方法,属于anc
- 【实例分割】YOLACT++:Better Real-time Instance Segmentation论文详解
zy_destiny
实例分割python算法numpy计算机视觉实例分割
论文下载:paperYOLACT论文详解:YOLACT目录1.可变形卷积2.快速的mask重新计算网络结构3.优化预测头4.结果对比整理不易,欢迎一键三连!!!送你们一条美丽的--分割线--首先来看下YOLACT++区别于YOLACT的地方是什么?在backbonde网络中加入可变形卷积(deformableconvolutions);使用更好的anchor尺度和比例对predictionhead
- Yolov8魔术师:卷积变体大作战,涨点创新对比实验,提供CVPR2023、ICCV2023等改进方案
AI小怪兽
Yolov8成长师YOLO目标检测人工智能计算机视觉python
本文独家改进:提供各种卷积变体DCNV3、DCNV2、ODConv、SCConv、PConv、DynamicSnakeConvolution、DAT,引入CVPR2023、ICCV2023等改进方案,为Yolov8创新保驾护航,提供各种科研对比实验Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,轻松带你上手魔
- windows10+CUDA+CUDNN+yolact环境安装教程
闭月
深度学习pytorchpython
安装了3天,终于成功了,记录一下辛酸史!提示:GPU算力5.0以上可以跟下面一样安装,GPU算力3.5的,关于版本的地方需要改为以下版本(小编用笔记本装了后训练时因内存不够一直出错,含泪换台式机装了这个版本):CUDA9.0CUDNN7.6.5python3.6VS:2017torch:condainstallpytorch1.1.0torchvision0.3.0cudatoolkit=9.0-
- 解决DCNv2不能使用高版本pytorch编译的问题
Arnold-FY-Chen
深度学习PyTorchCUDApytorch人工智能DCNTHCATencublas
可变形卷积网络GitHub-CharlesShang/DCNv2:DeformableConvolutionalNetworksv2withPytorch代码已经出来好几年了,虽然声称"Nowthemasterbranchisforpytorch1.x",实际上由于pytorch自1.11版开始发生了很大变化,原来基于C实现的THC封装实现的调用cuda、cudnn和cublas的API(只能用N
- YoloV8改进策略:将DCN v1与v2运用到YoloV8中,化身成上分小黑子
静静AI学堂
YOLO深度学习计算机视觉
文章目录摘要DCNv1和DCNv2(可变形卷积)背景可变形卷积DCNv1源码DCNv2源码改进策略改进一改进二注意一点结果对比改进一改进二运行错误RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered总结参考文章摘要在前面的文章中,我们尝试用DCNv3替换YoloV8中的结构,实现了分数的上涨。在这篇文章中,我们尝试用DCNv1与DCNv2.比一比哪个才
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深度学习基础YOLOYOLOv8DCNv3可变形卷积
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老师你好ss
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在运行yolact++模型时,出现如题的错误。解决办法为找到报错点209行在yolact.py的位置添加--------------,map_location='cuda:0'
- YOLOv5,YOLOv8改进-修改DCNv2
陈子迩
YOLO改进YOLO
1.概述Deep&CrossNetwork(DCN)[1]是由Google于2017年提出的用于计算CTR问题的方法,是对Wide&Deep[2]模型的进一步改进。线性模型无法学习到特征的交叉属性,需要大量的人工特征工程的介入,深度网络对于交叉特征的学习有着天然的优势,在Wide&Deep模型中,Deep侧已经是一个DNN模型,而Wide侧是一个线性模型LR,无法有效的学习到交叉特征。在DCN中针
- torchvision 中的 deform_conv2d
图波列夫
ObjectDetectionDeepLearningPyTorch深度学习人工智能pytorch视觉检测目标检测
如DCNv1和DCNv2论文所述,DeformConv相比常规卷积的参数量和计算量增加不多,但对网络的提升很大。然而,DeformConv的计算模式并不利于高效实现,给网络带来的开销比纸面数值大:常规卷积可以采用ImplicitGEMM的形式,非常高效;DeformConv需要离散访存和插值,增加了IO量和内存占用。在Torchvision以及其他框架中,DeformConv2d采用Explici
- 超越所有类IoU!MPDIoU:让YOLOv7/YOLACT涨点,速度不减!
自动驾驶之心
YOLO
作者|小书童编辑|集智书童原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/iBp2snTu_4RYcRIh9qGRnQ#rd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【目标检测】技术交流群本文只做学术分享,如有侵权,联系删文边界框回归(BoundingBoxRegression,BBR)在目标检测和实例分割中被广泛应用,是定位目标的重要
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep