不想敲代码的小杨
不想敲代码的小杨

深度可分离卷积&&组卷积

目录

一：深度可分离卷积

深度可分离卷积完整示意图

普通卷积和深度可分离卷积计算量的对比

二：Group CONV(组卷积)

一：深度可分离卷积

深度可分离卷积被提出于MobileNet中，其主要作用用于减少模型参数和运算量。

深度可分离卷积主要由两部分构成：DW卷积和PW卷积

网络中的亮点在于（1）DW卷积（大大的减少了运算量和参数数量）

（2）增加了参数α和β

传统卷积和DW卷积的对比图如下所示：

深度可分离卷积&&组卷积_第1张图片

在DW卷积中每个卷积核的深度都是为1的，每个卷积核只负责与输入特征矩阵的一个channel进行卷积运算，然后再得到相应的输出矩阵的一个channel

深度可分离卷积完整示意图

深度可分离卷积&&组卷积_第2张图片

图中的PW卷积其实和普通的卷积区别不大，只是将卷积核大小变为1

普通卷积和深度可分离卷积计算量的对比

 深度可分离卷积&&组卷积_第3张图片

其中D_{F}代表的是输入特征矩阵的高和宽，D_{K}是卷积核的大小，M是输入特征矩阵的深度。然后N是输出特征矩阵的深度也对应着卷积核的个数。

所以普通卷积的计算量等于：卷积核的高*卷积核的宽*输入特征矩阵的深度*卷积核的个数N*输入特征矩阵的宽*输入特征矩阵的宽

 那么深度可分离卷积的计算量就等于DW卷积和PW卷积两种卷积的和

对于DW卷积：卷积核的高*卷积核的宽*1（因为卷积核的深度为1）*输入特征矩阵的深度*输入特征矩阵的宽度*输入特征矩阵的高度

对于PW卷积：1*1（这里的卷积核大小为1）*输入特征矩阵的深度*卷积核的个数*输入特征矩阵的高度和宽度

二：Group CONV(组卷积)

 组卷积和普通卷积对比示意图如下

深度可分离卷积&&组卷积_第4张图片

假设每个卷积核的高和宽都是k，再假设输入特征矩阵的channel等于C_{in},卷积核个数等于n。普通卷积核所需要的参数数量为k*k*C_{in}*n。

而在组卷积中，在图中假设将输入特征矩阵的channel划分为两个组，然后再对每个组分别进行卷积操作。假设第一个组使用n/2个卷积核那么可以得到channel=n/2的特征矩阵，同理在第二个组中也使用n/2个卷积核，那么它的输出矩阵深度也是n/2。再将这两个特征矩阵的Contact拼接起来最终得到的特征矩阵也是n

参数量：假设卷积核的高和宽都是为k的，假设输入特征矩阵的channel等于C_{in}分成了g组，使用了g/n个卷积核。并且是划分了g个组·所以还需要乘一个g。

当分组个数与输入特征矩阵的Channel是保持一致的，并且输出特征矩阵的channel也与输入特征矩阵的channel保持一致的话，此时组卷积就是DW卷积

你可能感兴趣的:(深度学习基础知识,深度学习,人工智能,神经网络)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首 张三叨
    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
  • 人机对抗升级：当ChatGPT遭遇死亡威胁，背后的伦理挑战是什么 kkai人工智能 chatgpt人工智能
    一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制，其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时，受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出：“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来，该工具迅速获得全球关注，能够回答从历史到编程的各种问题，这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而，现在，一些用户
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • 如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
    在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程 设计师早上好
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索 AI大模型应用之禅 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
    【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类智能行为，实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中，工具执行搜索是至关重要
  • 未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
    目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • Rust 所有权 简介 东离与糖宝 rust后端rust开发语言
    文章目录发现宝藏1.所有权基本概念2.所有权规则3.变量作用域4.栈与堆4.1栈（Stack）4.2堆（Heap）5.String类型5.1String类型5.2String的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动（Move）6.2.克隆（Clone）7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
    在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
  • 神经网络-损失函数 红米煮粥 神经网络人工智能深度学习
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
  • 机器学习 流形数据降维：UMAP 降维算法 小嗷犬 Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
    ✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • BP神经网络的传递函数 大胜归来19 MATLAB
    BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
  • 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用 快乐的小荣荣 神经网络机器学习深度学习人工智能
    神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
  • 如何做好人生的选择题？百科全书式天才——赫伯特·西蒙给你答案 伽马有话说
    赫伯特·西蒙是谁？想必知道的人非常少。但当看到他的履历后，相信没有人再怀疑他是个“天才”。西蒙出生于1916年6月15日，是个美国人，他的名字全称为赫伯特·亚历山大·西蒙，在2001年2月9日与世长辞，在这84年的岁月中，西蒙以27岁时取得的政治学博士学位为开端，先后步入了政治学、管理学、认知心理学、信息科学、人工智能、科学哲学、应用数学、统计学、运筹学、控制论、数理经济学、公共管理等领域，在这些
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型 亚图跨际 Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
  • 软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务 霍格沃兹-慕漓 django微服务sqlite
    霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、更系统化的学习体验，课程还增加了名企私教服务内容，不仅有名企经理为你1v1辅导，还有行业专家进行技术指导，针对性地解决学习、工作中遇到的难题。让找
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • 解线性方程组 qiuwanchi
    package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
  • 在mysql内部存储代码 annan211 性能mysql存储过程触发器
    在mysql内部存储代码 在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。 先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
  • Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
    Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具 除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理 引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
  • java面试题 Array_06 java面试
    java面试题 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
  • 网站加速 oloz 网站加速
    前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩；    GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
  • 正确书写单例模式 随意而生 java 设计模式 单例
    　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。 　　懒汉式，线程不安全 　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
  • 单例模式 香水浓 java
    懒汉  调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
  • 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apachehttp server
    安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。 解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
  • 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
    我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传 但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。 我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法 官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
  • mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
    SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(),  dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
  • MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
    问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。 解决方案：   使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
  • Javascript Promise bijian1013 JavaScriptPromise
            Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。 一.认识Promises         “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
  • [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
       Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是     public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
  • 【Java命令三】jstack bit1129 jstack
    jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump   [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
  • jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
    以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename  -b ip -g  clustername   -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int  -Djboss.service.binding.set=p
  • UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UIui教程ui自学ui资料ui视频
      在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式 如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
  • 三色旗算法 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; /** 问题： 假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序， 您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳 子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。 网上的解法大多类似： 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
  • 警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
    1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。 <!--index.jsp代码--> <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
  • redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redishash
    使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑   #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255     /* Return th
  • select into outfile access deny问题 daizj mysqltxt导出数据到文件
    本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。 授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
  • 美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
    1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
  • Java访问远程服务 dyy_gusi httpclientwebservicegetpost
        随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
  • Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
    settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
  • ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
    转载自：  http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。 运行
  • 跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginxlua
    使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。    目录 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 第二章 Nginx+Lua开发入门 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 第四章 L
  • php位运算符注意事项 home198979 位运算PHP&
    $a = $b = $c = 0; $a & $b = 1; $b | $c = 1  问a,b,c最终为多少?   当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0 但是位运算符是不会改变变量的值的，例如： $a=1;$b=2; $a&$b;  这样a,b的值不会有任何改变
  • Linux shell数组建立和使用技巧 pda158 linux
    1.数组定义 　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。 　　 2.数组读取与赋值 　　得到长度： 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
  • hotspot源码(JDK7) ol_beta javaHotSpotjvm
    源码结构图，方便理解：   ├─agent                            Serviceab
  • Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习 vipbooks oraclesql
    基本事务的使用： 从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他