Love向日葵的兮兮子
Love向日葵的兮兮子

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（1）

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（2）

论文一：《Learning a Few-Shot Embedding Model with Contrastive Learning》AAAI 2021

基于contrast learning的few-shot learning论文集合（1）_第1张图片
论文链接：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2249.LiuC.pdf
代码链接：https://github.com/corwinliu9669/Learning-a-Few-shot-Embedding-Model-with-Contrastive-Learning

你可能感兴趣的:(Few-shot,Learning,深度学习,计算机视觉,机器学习)

  • 从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字） 码事漫谈 AI人工智能
    文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
  • 纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用 kkchenjj 分子动力学2机器学习人工智能模拟仿真仿真模拟分子动力学
    机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。QuantumEspresso是一个广泛使用的开源软件包，用于进行第一性原理计算，特别是在纳米尺度材料的模拟中。本节将介绍如何将机器学习技术应用于QuantumEspresso，以提高计算效率、预测材料性质和优化结构。1.机器学习与第一性原理计算
  • java实现卷积神经网络CNN（附带源码） Katie。 Java实战项目java
    Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
  • 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件 shiter 人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
    文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
  • 从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
  • Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒 程之编 Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
    本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习（ContrastiveLearning）框架实现图像掩码自编码器（MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础（AI的拼图游戏）1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏（根据碎片
  • 新手村：数据预处理-异常值检测方法 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
  • 新手村：数据预处理-特征缩放 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法机器学习
    新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。常见的特征缩放方法标准化（Standardization）将特征转换为均值为0，标准差为1的标
  • 遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用 盼小辉丶 遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
    遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集，模拟了自然界中所观察到的自然过程，例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威
  • 过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱 彩旗工作室 人工智能机器学习人工智能
    在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？过拟合是指模型在训练数据上表现极佳，但在新数据（测试数据或真实场景数据）上表现显著下降的现象。通俗来说，模型像一个“死记硬背的学生”，记住了训练集中
  • PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习pytorch人工智能
    引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
  • 【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器） 屿小夏 pythonpippycharm
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 如何在github上参与开源项目 这个懒人 github开源软件
    1.创建GitHub账号如果你还没有GitHub账号，首先需要注册一个：访问GitHub官网。点击右上角的“Signup”按钮，填写注册信息并完成注册。2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。使用高级搜索功能，通过语言、标签等过滤条件找到合适的项目。浏览Tren
  • 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例 柳柳的博客 AI大模型测试用例
    在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
  • Python依赖管理工具分析 xdpcxq1029 python开发语言
    Python的依赖管理工具一直没有标准化，原因主要包括：历史发展的随意性：Python发展早期对于依赖管理的重视程度不足，缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习、系统管理脚本等。不同场景对依赖管理有着不
  • YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
    1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
  • DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析 量子纠缠BUG DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
    一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦 人工智能ManusAiagent
    在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
  • vscode--工作区和相对路径 一头大学牲 程序--编程记录vscodeide编辑器
    vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现，它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的，也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找，而非是从当前执行文件开始查找。例子：根目录：F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径：F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
  • 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式 硅基打工人 AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
    引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
  • DDA3020 Machine Learning 后端
    DDA3020Homework1Duedate:March09,2025Instructions•Thedeadlineis23:59,March09,2025.•Theweightofthisassignmentinthefinalgradeis20%.•Electronicsubmission:TurninsolutionselectronicallyviaBlackboard.Besuret
  • Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析 进一步有进一步的欢喜 Python精进系列算法pythonkmeans
    一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍K-Means聚类算法，并分别给出调用现成函数和不调用任何现成函数实现K-Means聚类的代码示
  • 热门AI创作助手推荐【第一期】 量子星澜 文心一言AI写作chatgpt
    星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
  • Spring深度学习 — 关于 Spring 搬运Gong Springspring
    前言作为一名Java程序猿，相信对Spring都不陌生，那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗？它是如何来的？又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位？下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
  • 新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测 嘉羽很烦 机器学习线性回归算法回归
    新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例）本次实验，你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法，请通过机器学习建立回归模型，即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
  • 新手村：混淆矩阵 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
  • 计算机视觉入门 109702008 人工智能#深度学习计算机视觉人工智能
    计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。以下是一个基本的计算机视觉入门学习路线，旨在为刚刚接触这一领域的学习者提供指导。1.基础知识储备数学基础：线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言：掌握至少一门编程语言，Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言，其次是C++。2.计算机视觉基础数字
  • 计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线 云梦优选 计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
    一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
  • 【解锁机器学习：探寻数学基石】 游戏乐趣 机器学习人工智能
    机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
  • 矩阵求逆（JAVA）初等行变换 qiuwanchi 矩阵求逆（JAVA）
    package gaodai.matrix; import gaodai.determinant.DeterminantCalculation; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; /** * 矩阵求逆(初等行变换) * @author 邱万迟 *
  • JDK timer antlove javajdkschedulecodetimer
    1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务 2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务 3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
  • JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss coder_xpf jvm应用服务器
    堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。 典型设置： java -Xmx
  • JDBC连接数据库 Array_06 jdbc
    package Util; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; public class JDBCUtil { //完
  • Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误） oloz java
    java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType) at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
  • 用多个线程处理1个List集合 362217990 多线程threadlist集合
      昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。 import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.CountDownLatch; public c
  • JSP简单访问数据库 香水浓 sqlmysqljsp
    学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印 public class DBHelper { private String driverName; private String url; private String user; private String password; private Connection connection; privat
  • Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表 AdyZhang Flex
    1.添加一个最简单的柱状图 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 <?xml version= "1.0"&n
  • Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面 aijuans android
    在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：   [html]  view plain copy   <RelativeLa
  • 查询汇总的sql baalwolf sql
    select   list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list ,   (select listid,count(listid) as listcount  from dream_list_user  group by listid  order by count(
  • Linux du命令和df命令区别 BigBird2012 linux
            1，两者区别             du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。        
  • AngularJS中的$apply，用还是不用？ bijian1013 JavaScriptAngularJS$apply
            在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。         但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。         scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
  • [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化 bit1129 zookeeper
    ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理   ClientCnxn构造方法   &
  • 【Java命令一】jmap bit1129 Java命令
    jmap命令的用法：   [hadoop@hadoop sbin]$ jmap Usage: jmap [option] <pid> (to connect to running process) jmap [option] <executable <core> (to connect to a
  • Apache 服务器安全防护及实战 ronin47
    此文转自IBM. Apache 服务简介 Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。 由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
  • unity 3d实例化位置出现布置？ brotherlamp unity教程unityunity资料unity视频unity自学
    问：unity 3d实例化位置出现布置？ 答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position  Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object 这样你不需要再用Transform.Position了,   如果你省略了第二个参数(
  • 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data bylijinnan java重构
    import java.awt.Color; import java.awt.Container; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Label; import java.awt.TextField; import java.awt.event.FocusAdapter; import java.awt.event.FocusE
  • struts2更改struts.xml配置目录 chiangfai struts.xml
    struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml) web.xml文件修改如下：   <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class&g
  • redis做缓存时的一点优化 chenchao051 redishadooppipeline
            最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。       首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
  • mysql导出数据不输出标题行 daizj mysql数据导出去掉第一行去掉标题
    当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数 如通过下面命令导出数据： mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName"  > exportResult.txt 结果为： studentid
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下 <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('
  • 爱情格言 dcj3sjt126com 格言
     1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 　　 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 　　2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
  • 转 Activity 详解——Activity文档翻译 e200702084 androidUIsqlite配置管理网络应用
    activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
  • win7安装MongoDB服务 geeksun mongodb
    1.  下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads   2.  解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
  • Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__ hongtoushizi js
    转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/ 在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为 例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号: function Book(name){
  • 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应 jinnianshilongnian cache
    昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
  • 数据源架构模式之行数据入口 home198979 PHP架构行数据入口
    注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。   一、概念 行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。   二、简单实现行数据入口 为了方便理解，还是先简单实现： <?php /** * 行数据入口类 */ class OrderGateway { /*定义元数
  • Linux各个目录的作用及内容 pda158 linux脚本
    1）根目录“/” 　　根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于 Windows 操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 　　2）/bin 　　/bin 　　目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要 linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
  • ubuntu12.04上编译openjdk7 ol_beta HotSpotjvmjdkOpenJDK
    获取源码 从openjdk代码仓库获取(比较慢) 安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial 将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
  • 将数据库字段转换成设计文档所需的字段 vipbooks 设计模式工作正则表达式
            哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！         PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他