- 论文学习:基于机器学习的光声图像分析1
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习人工智能图像处理
3/25——3/31期间论文学习笔记,关于基于机器学习的光声图像分析的6篇1区论文血管结构模拟&分割:Quantificationofvascularnetworksinphotoacousticmesoscopy链接数据集链接摘要这篇论文提出了一种新的方法,利用中观光声成像(MesoscopicPhotoacousticImaging,PAI)技术和高级图像分析技术,来非侵入性地定量化和分析活体
- GAN开山之作--Generative Adversarial Nets
星空彡
深度学习机器学习神经网络
GAN开山之作–GenerativeAdversarialNets最近对GAN比较有兴趣,所以开个坑记录一下读论文学习的知识。这是本专栏的第一篇论文,所以笔者认为解析GAN的开山之作——GenerativeAdversarialNets[1]是非常有必要的。有关数学推导部分本文借鉴了深度之眼的b站发布的视频[2]。本文并不是逐字翻译,主要是写笔者对这篇论文的见解思考,其中难免会有错的地方,欢迎讨论
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model
Wils0nEdwards
学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现,但都存在各自的局限性。特别是,ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势,但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此,研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度,并提高视觉任务的效率。现
- 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
夏洛的网
机器学习深度学习论文深度学习神经网络
——论文地址:Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一:参考1:机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大,但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性,要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验,我们表明这些传统的方法并不能解释大
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2019-1-27晨间日记
紫薇忘了水葫芦
在柳州的第二天起床:八点半左右天气:晴心情:好像很复杂,一会儿开心一会儿不开心纪念日:参加了晗大姐的婚礼任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:⒈把之前的论文题目整理了一遍⒉参加了婚礼⒊送了礼物改进:要静下来多看些书做些运动,多思考。习惯养成:早睡早起,饮食清淡周目标·完成进度开始读论文学习·信息·阅读阅读健康·饮食·锻炼饮食清淡,多锻炼人际·家人·朋友多联系工作·思考怎么把自己的工作做得更好最美
- 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习
Diros1g
学习深度学习计算机视觉
FCNFullyConvolutionalNetworks论文:FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点:用全卷积替
- 论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning
JiangChSo
论文学习深度学习机器学习神经网络算法分布式
论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning一、机器学习1.机器学习(ML)中的挑战2.隐私保护机器学习(PPML)二、POSEIDON方案1.系统和威胁模型2.方
- 论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis
客院载论
音频生成学习
文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测
- Python论文学习 -- 第二章 --- Python基础知识
Metallic Cat
学习
1.cmd命令器中如果想终止命令的话可以在终止行输入exit()函数调用停止命令一.字面量二.注释---对代码进行解释说明1.在print函数中:print(a,"asd",c)输出的结果为a变量对应的值+asd+c变量对应的值如:则输出的结果为:往type()函数中输入数据,它会返回数据的类型给我们,然后我们可以用print()函数将数据类型打出来1.值得注意的是变量本身是没有类型的,它只是一个
- 论文学习笔记:PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network
wangyc1208
姿态估计
论文:https://arxiv.org/abs/1812.03595代码:https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标:多人姿态估计:本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络,从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图:———————————
- 2021-9-23晨间日记
言二yaner
今天是什么日子起床:7:40就寝:23:00天气:美好心情:美好纪念日:无任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:投稿改进:想到就做到习惯养成:专注自己,提升自己周目标·完成进度准备再写一篇论文学习·信息·阅读多阅读,多学习健康·饮食·锻炼早饭:小米粥,鸡蛋,烧麦中饭:真味卤,杨枝甘露晚饭:黑米粥锻炼:一小时左右人际·家人·朋友一切都是最好的安排,虽然没有过去,但也有属于自己的收获工作·思考凡事早
- 论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels
摘星星的屋顶
论文深度学习人工智能
一、ABSTRACT—摘要标题:Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels(用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演)作者:BinLiu1,SenlinYang2,YuxiaoRen2,XinjiXu3,PengJiang2,andYangkangChen4(和SeisInvNet有共同作者,应该是同
- 论文学习记录之SeisInvNet(Deep-Learning Inversion of Seismic Data)
摘星星的屋顶
论文人工智能
目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
- 基于变长频带选择的JPEG图像可逆数据隐藏-文献学习
凌峰的博客
学习算法计算机视觉
论文学习原文题目:ReversibleDataHidingofJPEGImageBasedonAdaptiveFrequencyBandLength发表期刊:TCSVT2023(中科院1区)作者:NingxiongMao,HongjieHe,FanChen,YuanYuan,LingfengQu摘要JPEG图像在互联网上被广泛使用。基于quantifieddiscretecosinetransfo
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections
出门吃三碗饭
Nerf学习记录三维重建学习笔记
前言:本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记,包括对论文以及其代码的思考内容。公众号:AI知识物语B站后续同步更新讲解本篇文章主要针对其数学公式来学习其内容,欢迎批评指正!!!(代码下篇出)1:摘要提出基于学习(learning-based)方法,使用野外照片的非结构化集合(unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs)来合成复杂场景。之前的N
- GroupMixFormer:Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记
athrunsunny
Transformer学习笔记深度学习计算机视觉transformer
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址:https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要:ViT已被证明可以通过使用多头自注意力(MHSA)对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别,这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是,从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
- 论文学习——基于查询的workload预测(CMU)
_zhj
机器学习数据库
一、简介论文题目:Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD,来自cmu的数据库组(这个组真的很厉害)这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving(如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引),应该根据将要到来的查询对数据库进行优化,
- 第六十八周周报
童、一
周报深度学习
学习目标:项目论文学习时间:2023.12.23-2023.12.29学习产出:一、项目这周后两天在根据吉安方面的需求优化SQL,提升性能二、论文这周周六在杨老师的带领下仔细改了论文前两段,后面几天自己把剩下的改完了,目前还在给杨老师看。实验方面,由于LSUN一直跑不出好的效果,已经转为STL10和CelebA,预计得下周才能出结果。其他时间都在搞开题报告的东西。
- DN-DETR论文学习
彭祥.
DETR系列学习深度学习计算机视觉
摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法,以加快DETR(DEtectionTRansformer)训练,并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明,缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题,除了匈牙利损失之外,我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框,并训练模型重建原始框,从而有效地降低了二分图匹配难度,并加快了收敛速
- MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed Supervision论文学习笔记
athrunsunny
Transformer学习笔记transformer深度学习算法
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.03989.pdf代码地址(中稿后开源):GitHub-Atten4Vis/MS-DETR:Theofficialimplementationfor"MS-DETR:EfficientDETRTrainingwithMixedSupervision"摘要DETR通过迭代生成多个基于图像特征的目标候选者,并为每个真实目标分配一个候选者,
- 经典论文学习:Attention Is All You Need(Transformer)
才能我浪费
AI应用深度学习机器学习人工智能
1,概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文,该论文提出了一种新的神经网络模型,称为Transformer模型,用于自然语言处理任务。该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制(self-attentionmechanism)”的技术,以取代传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等结构,这使得模型在处理序列数
- 2022-6-17晨间日记
七翎
今天是什么日子起床:7.30(因为今天考科四,好困啊!!!)就寝:科四成功考过,熬个小夜(嘻嘻)天气:昨天下雨了,今天超凉快!心情:开心更多一点纪念日:纪念我拿上驾照的日子任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:刷完10套科四卷子✔习惯养成:早睡早起(尽量吧)周目标·完成进度1.完成编程课程2.看完导师论文学习·信息·阅读看了网文(嘻嘻)放纵一下健康·饮食·锻炼吃了很多不健康的食物,但很快乐!人际
- ChatGPT可以帮你做什么?
SiKi学院
chatgpt人工智能
学习利用ChatGPT学习有很多,比如:语言学习、编程学习、论文学习拆解、推荐学习资源等,使用方法大同小异,这里以语言学习为例。在开始前先给GPT充分的信息:(举例)【角色】充当一名有丰富经验的英语老师【背景】我是一名英语雅思备考的学生,想进行英语相关学习(这里最好说明是帮助你做什么练习,如口语)【任务】你要和我进行对话,根据我输入的内容,去进行讲解和说明【要求】我希望你首先可以列举出雅思备
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Lyrig~
神经网络图像修复(ImageRestoration)学习机器学习算法
【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇,整体看来,这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
- 论文学习 使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建
Lyrig~
学习3d人工智能
论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建论文连接前言摘要介绍相关工作2.13D生成的扩散模型2.2单视点下的新视点生成神经场(NeRF)以外的方法基于神经场(NeRF)的方法背景3.1图片条件NeRF3.2无几何视图合成NerfDiff论文连接NerfDiff:Single-imageViewSynthesiswithNeRF-guidedDist
- 【论文学习】InstructGPT:Training language models to follow instructions with human feedback
Shackles Lay
学习语言模型自然语言处理
前言:语言模型的输出依赖于预训练的数据集,研究者想要探索无监督领域的模型,使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果,为了让模型的泛化性能尽可能的强,研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题:一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本,但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力,可能对于特定领域来说,模型根本没见过这样的数据;二、安全性,模
- 畸变矫正-深度学习相关论文学习
六个核桃Lu
畸变矫正深度学习学习人工智能
目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S