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行走的歌
文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
这是一篇去模糊的文章,后来发现直接套用不合适,无法获取到相应的特征,遂作罢,简单记录一下。2019CVPR:DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章,师兄分享的时候看了一下,后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章:ArXiv代码:Github在去模糊领域,目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题:1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
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晴空对晚照
论文阅读论文阅读
一篇论文的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍:海选title+abstract+conclusion——确定要不要读第二遍:精读对整个文章过一遍,知道每一块在做什么可以从标题开始读到最后,注意不用咬文嚼字,不要太细节,公式、证明等很细节的部分可以忽略掉重点弄清楚每一个图表,算法在做什么,x轴y轴每一个
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寻丶幽风
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QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化:XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro
- 论文阅读:Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching
Narcissus`小暮
一步步来学大数据推荐系统
PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一:itemembeddings步骤二:计算wassersteinDistance步骤三:Wasserstein-BasedDynamicTimeWarping预测实验评价标准数据集对比的baseline结论市场篮子的应
- 论文阅读笔记:Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects
游离态GLZ不可能是金融技术宅
知识图谱机器学习深度学习人工智能
论文做的是用于图匹配的神经网络研究,作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练,产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism),来计算出一对图之间的相似度评分。(核心创新点)论文证明了该模型在不同领域的有效性,包括具有挑战性的基于控制流图(control
- 论文阅读 EEG-TCNet
Plan-C-
论文阅读
EEG-TCNet:AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络(TCN),在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度。EG-TCNET成功地推广了单个数据集,通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平
- 论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》
cunese0088
深度学习
SSPCV-Net(语义立体匹配网络)目的:进一步捕捉视差的细节主要模块:数据集:SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------------------------------------------------------------------------------------------------Concatevo
- 论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
寻丶幽风
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π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
Bosenya12
论文阅读
摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- InternVL:论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)
XiaoJ1234567
LLM论文阅读语言模型人工智能多模态大模型internVL
更多内容:XiaoJ的知识星球文章目录InternVL:扩展视觉基础模型与通用视觉语言任务对齐1.概述2.InternVL整体架构1)大型视觉编码器:InternViT-6B2)语言中间件:QLLaMA。3)训练策略(1)第一阶段:视觉-语言对比训练(2)第二阶段:视觉语言生成训练(3)第三阶段:监督微调(SFT)3.InternVL应用1)对于视觉感知任务2)对于对比任务3)对于生成任务4)对于
- 论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位(中国)
MilkLeong
论文阅读空间计算
论文英文题目:AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于:journalofarchaeologicalscience,影响因子:3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建。分析
- 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积,且人类演示可能是非平稳的,提出了ACT(ActionChunkingwithTransformers)方法。ActionChunking模仿学习中,compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说,当智能体(agent)在测试时遇到训练集中未见过的情况时,可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积,导致智能体进入未知状态,最终
- 【论文阅读】LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models
进击的乔洋
论文阅读语言模型人工智能
LayoutPrompter:AwakentheDesignAbilityofLargeLanguageModelsabstract条件图形布局生成是一种自动将用户约束映射为高质量布局的技术,目前受到了广泛关注。尽管最近的工作取得了很好的性能,但缺乏通用性和数据效率阻碍了它们的实际应用。本文提出Layout-Prompter,利用大型语言模型(llm)通过上下文学习来解决上述问题。LayoutPr
- 论文阅读方法
某风吾起
work哲学与人生论文阅读
文章目录步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。阅读摘要阅读总结要点步骤二:阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论(创新点)要点步骤三:精度论文回答问题1回答问题2回答问题3要点步骤一:对论文进行自我判断阅读题目和关键词。观察这些关键词是否与你的研究的内容有关。如果不相干,可以随时停止,换篇文章看。阅读摘要摘要一般包含了整篇文章的主要内容,是非常非常重要的部
- 论文阅读:Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer
不会&编程
图神经网络论文阅读论文阅读transformer深度学习图神经网络人工智能
RecipeforaGeneral,Powerful,ScalableGraphTransformer论文和代码地址1介绍与贡献2GPS模型2.1模型框架图2.2PE和SE2.3GPSlayer:一种MPNN+Transformer的混合模型GraphTransformer)论文和代码地址论文地址:https://arxiv.org/pdf/2205.12454v4代码地址:https://git
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调包调参侠
推荐系统学习深度学习机器学习神经网络算法
SASRec论文阅读笔记论文标题:Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于:2018ICDM作者:Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码:https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch论文地址:https://arxiv.org/pdf/1808.09781v1.pdf摘要顺序动态是许多现代推荐系
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青铜锁00
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AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析(重点)2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题2.2.3坐标循环最小化2.2.4
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论文阅读笔记论文阅读cnn
OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率,并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集:MNIST,CIFAR,ImageNetCNN:AlexNet,ZFNet,VGG2.2实验设置CPU:IntelXe
- [论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告
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DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址:DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
- 大模型隐空间推理论文阅读笔记
猴猴猪猪
AIGCpython实验记录人工智能深度学习
文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构:Meta代码:任务:特点:方法:1.1摘要现状:大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理,在解决
- 【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总_大模型在代码缺陷检测领域的应用实践(1)
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程序员AIGC论文阅读笔记
欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章,本次专题主题为大模型。本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文,还包含了24篇深度论文阅读笔记,全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生成测试等多个应用方向,深刻展示了这些技术如何在网络安全领域中起到革命性作用。同时,本系列还细致地介绍了大模型技术的基础架构、增强策略、关键数据
- An Iterative Technique for the Rectification of Observed Distributions 论文阅读
青铜锁00
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AnIterativeTechniquefortheRectificationofObservedDistributions-L.B.Lucy1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.新方法与公式分析2.1核心思路:基于贝叶斯定理的迭代框架2.1.1贝叶斯逆概率公式2.1.2迭代更新规则2.1.3多维推广2.2方法优势2.3对比传统方法3.实验验证3.1数值实验设计3.2关键结果4.雷
- Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读
青铜锁00
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AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势(重点)2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比2.3公式总结3.实验设计与结果3.1点目标仿真3.
- A Bayesian Angular Superresolution Method With Lognormal Constraint for Sea-Surface Target 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
目录1.研究背景与问题2.方法创新3.关键优势4.实验验证5.与传统方法对比6.结论与意义1.研究背景与问题核心挑战:实孔径雷达受限于天线孔径尺寸,导致角分辨率不足,影响海面目标(如船舶)的精细化探测。传统方法局限性:谱估计方法(如MUSIC、IAA):依赖多快拍数据,机械扫描雷达难以满足。正则化方法(如TSVD、l1/l2约束):假设噪声服从高斯分布,未考虑海杂波的非高斯特性(如Rayleigh
- 论文阅读笔记——Prediction with Action: Visual Policy Learning via Joint Denoising Process
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能
以前的method是输入视频输出视频或者输入视频和action学习action,该方法认为action,video和othercondition具有一定联系,所以一次性对所有的进行jointdenoise。网络结构采用MaskedMulti-headAttention关联不同模态,使用DiT的backbone。
- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet (2025.2.26)
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- 论文阅读笔记1——DARTS:Differentiable Architecture Search可微分架构搜索(一)(论文翻译学习)
fuhao7i
论文阅读笔记深度学习人工智能机器学习算法计算机视觉
DARTS:DifferentiableArchitectureSearch可微分架构搜索(一)DARTS:DifferentiableArchitectureSearch(一)ABSTRACT摘要1.INTRODUCTION介绍2.可微的结构搜索加油加油!如果你感觉你现在很累,那么恭喜你,你现在正在走上坡路!让我们一起加油!欢迎关注我的讲解视频,让我们一起学习:Bilibili主页:https:
- 从零开始Real-ESRGAN的复现
晒阳光的咸鱼
超分辨率重建python
前言要初步了解Real-ESRGAN,可以看我之前发布的博客。初学Real-Esrgan-CSDN博客本文主要是对Real-ESRGAN的一个复现,主要就是对环境的配置进行记录,因为是实现之后才做的记录,所以只能尽可能的对其进行复现。大家可以看一下这个博主的文章进行一个参考。【论文阅读+测试】Real-Esrgan超分辨率算法_realesrgan-CSDN博客项目开始首先,我们要知道Real-E
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多