- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- Caffeine 与 Guava Cache
雨季里的向日葵
java
一、概要1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine,Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果,相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
- OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll
努力的小柚
python运行问题pythonpytorch
代码复现记录:问题:OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
- caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
俊俏的萌妹纸
caffe人工智能深度学习
在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速,可以实现多种效果和目的,主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景:快速训练模型:GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理:深
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- JVM级缓存本地缓存Caffeine
旺仔爱Java
JVM专题jvmJVM缓存本地缓存CaffeineGuavaCache
JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题,技术栈涉及Java基础、集合、多线程、Mysql、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等,会持续更新。一、创建缓存的代码逻辑Caffeine:publ
- 面试redis篇-04缓存雪崩
卡搜偶
缓存面试redis
原理缓存雪崩:是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。解决方案:给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性(哨兵模式、集群模式)给缓存业务添加降级限流策略(ngxin或springcloudgateway)给业务添加多级缓存(Guava或Caffeine)问答面试官:什么是缓存雪崩?怎么解决?回答:缓存雪崩意思是设
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- 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,
- 解决:源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题
Gracie丹妮
参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps://blog.csdn.net/u014236392/article/details/81117287安装caffe2执行sudomakeinstall之后遇到如下问题:/home/Xdn/cu
- 进场 行礼 问候 退场
东方芭蕾Lily
1.当听到响铃声,按编号排队依次进入考场。tips:面带微笑,优雅自信且有礼貌的边看着考试官边跑到准备问好的位置。步伐轻盈像一阵风样,到位置站好一位脚,保持挺拔向上体态。小仙女就是你们。2.行礼问候Examier:(考试官)GillianMccafferyGoodmorning/afternoongirlsGoodmorning/afrernoonmadamorMs.MccafferyQuesti
- YOLOv5独家改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测
AI小怪兽
YOLOv5原创自研YOLOcaffe目标检测深度学习人工智能
本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample,具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html全网独家首发创新(原创),适合paper!!!2024年计算
- caffez转ncnn,及环境配置
宁静深远
软件安装
一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件,运行:./autogen.sh(c)、配置环境:./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装:sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco
- 最新姿态估计研究进展
a微风掠过
最新姿态估计研究进展自上而下:就是先检测包含人的框,即humanproposal,然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN(区域CNN就是这个思路)自下而上:先检测keypoint,然后根据热力图、点与点之间连接的概率,根据图论知识,基于PAF(部分亲和字段)将关键点连接起来,将关键点分组到人。1、CMU:openpose研究多人的姿态估计运行环境:caffe自下而上,关键点被分组到人的实例时间
- 智慧云智能教育考试平台展示
barry200890
springbootvue考试javavue.js小程序
智慧云智能教育平台项目简介技术架构1.1后端技术栈:*基于SpringBoot+MybatisPlus+Shiro+mysql5.7+redis+websocket构建.*使用jdk1.8的新特性如:caffeine缓存,lambda表达式.1.2前端技术:*Vue*Vuex*Vxe-Table(文档地址:https://gitee.com/xuliangzhan_admin/vxe-table)
- what is SSD|Single Shot MultiBox Detector
Woooooooooooooo
文章摘选自多篇文章,仅用于学习,在此表示感谢,若有侵权请联系,感谢论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络,直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox(和anchor类似),利用卷积可以直接得到box的回归和score而不需
- caffe中的参考模型
雨住多一横
RCNNmode_reference_rcnn_ilsvrc13l.pngcaffenet用于Flickrstyle数据集model_finetune_flickr_style.pngAlexNetmodel_alexnet.pnggooglenetmodel_googlenet.pngcaffenetmodel_reference_caffenet.png
- RT-DETR算法优化改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测
AI小怪兽
RT-DETR魔术师算法caffe目标检测YOLO深度学习人工智能
本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample,具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新(CVPR
- 「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存
冷冷zz
为什么多级缓存缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的redis作为常用中间件,虽然我们一般业务系统(毕竟业务量有限)不会遇到如下图在随着data-size的增大和数据结构的复杂的造成性能下降,但网络IO消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分。尤其在微服务架构中,一次调用往往会涉及多次调用例如pigoauth2.0的client认证Caffeine来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性
- Spring Cache
duration~
spring-bootspringjava后端
目录标题SpringCache1介绍2常用注解3入门SpringCache1介绍SpringCache是一个框架,实现了基于注解的缓存功能,只需要简单地加一个注解,就能实现缓存功能。SpringCache提供了一层抽象,底层可以切换不同的缓存实现,例如:EHCacheCaffeineRedis(常用)起步依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-
- Caffeine与Spring cache的各种注解操作
500了
springjava后端
前言Caffeine是一个基于Java8的进程内缓存框架,它使用乐观锁技术来提高并发吞吐量,并被誉为最快的缓存之一。Caffeine是内存型缓存,即缓存与调用者属于同一个应用,具体地说是属于同一个JVM。它的设计目标是提供高性能、高命中率以及低内存占用的本地缓存解决方案,被描述为GuavaCache的加强版和“新一代缓存”。关于Caffeine的使用,其提供了多种灵活的配置选项:自动加载数据:可以
- 缓存组件Caffeine的使用
月月大王
Java#工具类缓存
caffeine是一个高性能的缓存组件,在需要缓存数据,但数据量不算太大,不想引入redis的时候,caffeine就是一个不错的选择。可以把caffeine理解为一个简单的redis。1、导入依赖com.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.9.3导入是要注意版本,最开始我用的版本是3.1.1,不过启动是的时候会报错,这是因为我用的是jdk1.8,需要降低一下版本
- Makefile.config
walkMAN_aholic
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).USE_CUDNN:=1#CPU-onlyswitch(
- 缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略
georgesnoopy
guava缓存java淘汰策略Caffeine
我们常见的缓存是基于内存的缓存,但是单机的内存是有限的,不能让缓存数据撑爆内存,所有需要缓存淘汰机制。https://mp.csdn.net/editor/html/115872837中大概说明了LRU的缓存淘汰机制,以及基于LRU的著名实现guavacache。除了LRU淘汰策略外,其是常见的还有FIFO以及LFU,只是说目前用的最多的是LRU。LRULRU记录了缓存中数据项的访问时间,在缓存数
- Caffeine史上最快的内存缓存
奇遇少年
缓存java
引言在现代的Web应用程序中,缓存是提升性能,减少数据库负载,加快响应速度的关键技术之一。SpringBoot作为一个简化Spring应用开发的框架,提供了与多种缓存技术集成的支持。Caffeine是一个高性能,灵活的缓存库,它可以作为本地缓存在Java应用中广泛使用。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中集成Caffeine缓存,并通过一个实例来展示它的使用。什么是Caffeine缓存?
- 如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题
Arnold-FY-Chen
video-caffe深度学习Caffevideo-caffecaffe深度学习cudnn8cudnn
因为caffe之类的代码很久不更新了,只支持到了使用cudnn7.x,在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时,会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp等文件里出错:error:identifier"CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT"isundefinederror:iden
- Redis 6.0 客户端缓存
极简博客
javaredis
不难发现,我们经常将Redis作为系统的缓存服务,但你有没有发现。在我们每次操作Redis时,都需要发送网络请求。这样就避免不了网络的开销。但如何解决这个问题呢?我们引入了本地缓存来解决此问题。查询逻辑从先前的直接查询转变为:先通过查询本地缓存,不存在再去远程查找然后设置到本地缓存-适用于分布式客户端缓存。有没有感觉像我们使用过的本地缓存Guava、Caffeine等一样?有啥特别的?这里Redi
- [图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算
蒸饺与白茶
GPU架构中的半精度与单精度计算 由于项目原因,我们需要对darknet中卷积层进行优化,然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说,都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法,从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。 CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度
- caffe搭建深度神经网络
A异乡人_7a44
利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件:solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数:net:=指定待训练模型结构文件,即train_val.prototxttest_interval:=测试间隔,即每隔多少次迭代进行一次测试test_initializa
- deep-visualization-toolbox可视化安装
2014wzy
caffe框架
运行环境:Linux+caffe步骤:Step0:Compilemasterbranchofcaffe本代码运行的前提是,配置过caffe。因为配置caffe的过程中会出现一些依赖库,正是本代码所需要的。http://blog.csdn.NET/u011204487/article/details/51596471是配置caffe的过程。注意Makefile.config中的CPU_ONLY:=1
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri