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自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

自动网络搜索
多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone，如ResNet, MobileNet，稍作改进构建而成来完成不同任务。正因如此，深度神经网络总被诟病为black-box，因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导。所以，很多DNN研究人员将大量时间花在修改模型和实验“调参”上面，而忽略novelty本身。许多教授戏称这种现象为“graduate student descent”。

近两年，学术界兴起了“自动网络搜索”取代人工设计网络结构。2016年，Google Brain公开了他们的研究成果NASNet【1】，这是第一个用自动网络搜索Neural Architecture Seach （NAS）完成的神经网络，为深度学习打开了新局面。NASNet是由一系列operation（如depth separable conv, max pooling等）叠加而成。至于怎样选择operation，作者用强化学习（RL）的方法，用一个controller网络随机组合operations生成模块，通过评估选择最优模块组成网络结构。Google提供的云上服务Cloud AutoML正是基于NAS方法，根据用户上传的数据自动搜索神经网络再将结果输出。迄今为止，国内外很多工业界和学术界的AI Lab都有NAS相关工作：Google Brain提出了NasNet, MNasNet和Nas-FPN，Google提出MobileNetv3，Auto-DeepLab和Dense Prediction Cell（DPC）；MIT Han Song团队提出ProxylessNet；Facebook提出FbNet；Baidu提出SETN；腾讯提出FPNAS；小米提出FairNAS；京东AI提出CAS；华为诺亚有提出P-DARTS等。通过各大实验室对NAS的研究成果，似乎可以看出自动网络搜索将会成为趋势。

接下来我们简单介绍一下NAS的流程，详细内容可参考【2】。NAS的架构主要包含三部分：搜索空间Search Space，搜索策略Search Strategy和评估机制Performance Estimation（如下图）。

首先搜索空间会定义一些模块（cell），operations（例如dilated conv 3x3），和宏观网络结构。cell是由若干个operation组合而成。通常来说，NAS会自动搜索出一些可以重复的cell，将cell按照设定的宏观网络结构堆叠起来形成network。Zoph et al.提出了两种cell，normal cell和reduction cell【3】。Reduction cell有改变spatial resolution的功能。这两种cell在现有的算法中最为常见。此外还有来自CAS网络【4】的multi-scale cell，作用和ASPP类似可用作decoder。至于对宏观网络结构的设定，早期的工作会采用chained-structured，或者带分支结构multi-branch例如ResNet和DenseNet带有skip和shortcut。
搜索策略在NAS中至关重要，因为它决定了下一步要选择哪一个cell或者operation组成网络结构。搜索的目的就是让现有的网络结构在unseen data上得到最好的效果。如前文提到，第一篇工作NASNet中用到了强化学习作为搜索策略。虽然实验结果尚可，但强化学习耗时过长并且需要大量GPU资源。NASNet就是用几百个GPU搜索了几天才完成，这对于资源少的研究人员来说不可能完成。继NASNet之后早期的工作多是基于RL完成搜索。随着其他方法的研究，如random search, Bayesian optimization, Gradient-based, evolution algorithms，搜索时间在下降并且GPU使用量也在减少，使得NAS得以普及。感谢https://github.com/D-X-Y/Awesome-NAS 提供了搜索策略的调研。
由于一个神经网络通常有几十甚至上百层，结构也很复杂，一个及时并有效的反馈对于减少搜索时间很有帮助。最简单的方法是把训练数据分成两部分，train data用来训练网络结构，validation data用来评估当前搜索到的网络结构。一般来说，一个好的评估机制要兼具速度和准确度，举个例子，train data少则网络结构训练不到位，train data多则搜索时间过长。来自Freiburg大学的Elsken团队发表了关于NAS的调研，里面对于评估方法讲的很详细，请挪步【2】。
自动网络搜索在语义分割上的应用
相比于目标检测，语义分割可以更好的解析图像，因为图像上的每一个pixel都会被分类。所以语义分割可以完成目标检测无法完成的任务，如自动驾驶的全景分割，医疗图像诊断，卫星图分割，背景抠图和AR换装等。过去的五年继FCN之后，很多神经网络在公开数据集上都有不错的成绩。随着AI产品落地，对神经网络性能的要求更为严格：在保证accuracy的前提下，在有限制的硬件资源运行并且提升inference速度。这为设计神经网络增加了很大难度。所以NAS是一个很好的选择，它可以避免通过大量调参实验来决定最优网络结构。在语义分割之前，NAS在图像分类和目标检测上均有成功的应用。我们总结了近两年比较流行的NAS在语义分割上的工作。多数的语义分割的网络都是encoder-decoder结构，在这里我们对比了实际搜索的部分，搜索性能耗时和方法。由于每一个work都在不同实验环境下进行，所以实验结果没有直接进行对比。

（1）第一篇将NAS应用于语义分割的工作来自Google DeepLab团队，作者是Liang-Chieh Chen等一众大佬。DeepLabv3+的准确度已经达到一定高度，继而DeepLab团队将研究方向转移到了NAS上面。基于和DeepLab同样的encoder-decoder结构, 在【5】工作中，作者将encoder结构固定，试图搜索出一个更小的 ASPP，用到的搜索策略是random search。在Cityscapes达到82.7% mIoU，在PASCAL VOC 12上达到87.9%，结果尚可但搜索时间过慢，用370个GPU搜索一周才得到网络，这也限制了该方法的普及。

（2）同样来自DeepLab团队，Auto-DeepLab【6】相比之前的工作在搜索效率上有显著的提升。这都归功于它gradient-based的搜索策略DARTS【9】。与上一篇相反，Auto-DeepLab的目标是搜索encoder，而decoder则采用ASPP。从实验结果来看，Auto-DeepLab的准确度和DeepLabv3+相差不多，但是FLOPs和参数数量却是DeepLabv3+的一半。后文我们会具体介绍DARTS和Auto-DeepLab。

（3）Customizable Architecture Search （CAS）【4】是来自京东AI Lab的工作。在搜索空间定义了三种cell,分别是normal cell，reduction cell和新提出的multi-scale cell。其中multi-scale cell是ASPP 的功能类似，所以CAS的搜索区间是针对全部网络。在搜索策略上依然采用DARTS。值得一提的是，在搜索网络的时候，CAS不仅考虑accuracy，还考虑了每个模块的GPU time，CPU time，FLOPs和参数数量。这些属性对于实时任务至关重要。所以CAS在Cityscapes上的准确度是72.3%，虽然没有很高，但是在TitanXP GPU的速度fps达到108。

（4）来自Adeleide大学的Vladimir Nekrasov团队在light weight模型上面做了大量工作，而最近也将研究重心转到了NAS上面。在【7】中，作者采用RL的搜索策略搜索decoder。众所周知RL非常耗时，所以作者采用知识蒸馏策略和Polyak Averaging方法结合提升搜索速度，而这正是本文的major contribution。

（5）最后一篇来自商汤发布在Artix的文章，采用图神经网络GCN作为搜索策略，试图寻找cell之间最优的连接方式【8】。和CAS类似，在本文中每个模块的性能如latency也在搜索评估时考虑进去。在Cityscape上GAS达到73.3%mIoU，在TitanXP GPU的速度是102fps。

简单总结一下上述工作，我们可以发现NAS在语义分割上的应用还算成功，并且很多团队已经在NAS上进行研究探索。尤其在DARTS类似的高效搜索策略提出后，个人研究者和小团队也可以构建自己的NAS网络，而不受制于GPU资源。

DARTS: Differentiable Architecture Search
通常来说搜索空间是一个离散的空间，在DARTS中【9】，作者将搜索空间定义成一个连续空间，这样一来搜索到的每一个cell都是可导的，可以用stochastic gradient descent来优化。所以DARTS相比RL并不需要大量GPU资源和搜索时间。在实验中，DARTS成功用在了CNN模型的图像分类和RNN模型的language modelling任务上。感恩作者提供了源代码 https://github.com/quark0/darts ，它可以为我们搭建自己NAS模型提供很好的基础。

正如前文中提到，多数的NAS网络会搜索不同类型的可重复的cell，然后将cell连接起来构成神经网络。这个cell通常用directed acyclic graph（DAG）表示。一个DAG cell包含N个有顺序的node，每一个node可以看成在它前面所有node的结合（就像feature map一样是一个latent representation）。从node i 到node j的连接是某一种operation记作o(i,j). 每一个cell都有两个input node和一个output node。下图中是一个DARTS展示的reduction cell。我们可以看到cell k 有两个input nodes 分别是c_{k-1}和c_{k-2} （来自cell k-1和cell k-2的output node），cell k包含了4个immediate nodes和一个output node c_{k} 。o(i,j)是边缘上的max_pool_3x3，max_pool等。理论上从一个node到相邻的node可以有很多种operation，所以搜索最优网络结构也可以看成是选择每一个边上最佳的operation。

DARTS将每对node之间的每一个operation都赋予一个weight，最优解可以用softmax求得，也就是说有最大probability的path代表最优operation，这也是DARTS的核心部分。DARTS在搜索空间中定义了两种cell，reduction cell和normal cell。宏观网络结构是固定的，作者采用了简单的chained-structured，将reduction cell放在了网络结构的1/3和2/3处。所以说在搜索的过程中，cell内部不断更新而宏观结构没有变化。我们定义operation的参数为W，将cell中operation的weight记为Alpha。根据论文和source code，我们总结了DARTS的搜索流程如下图。

网络搜索的第一步是对模型结构,optimizer,loss进行初始化。文中定义了几种operation，代码中的定义在operation.OPS, 两种cell在代码中的定义是genotypes.PROMITIVES. 参数Alpha在代码中定义为arch_parameters()={alphas.normal, alphas.reduce}. 在搜索过程中，train data被分成两部分，train patch用来训练网络参数W而validation patch用来评估搜索到的网络结构。在代码中，搜索过程的核心部分在architect.step(）。网络搜索的目标函数就是让validation在现有网络的loss最小，文章中公式（3）给出了objective：

为了减少搜索时间，每一轮只用一个training patch去更新参数W计算train loss。在计算Alpha的时候涉及到二阶求导，稍微复杂一点，但是论文和代码都给了详细解释，这里不赘述，代码中architect._hession_vector_product是求二阶导的实现。在更新W和Alpha之后，最优operation通过softmax来计算。文中保留了top-k probability的operation。W和Alpha不断计算更新直到搜索过程结束。

文中进行了大量实验，我们这里只介绍一下在CIFAR-10数据上面进行的图像分类任务。作者将DARTS与传统人工设计的网络DenseNet，和几个其他常见的NAS网络进行对比，如AmoeNet和ENet都是常被提及的。DARTS在准确度上优于其他所有算法，并且在搜索速度上明显比RL快很多。由于结构简单效果好，而且不需要大量GPU和搜索时间，DARTS已经被大量引用。

Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation
基于DARTS的结构，Google DeepLab团队提出了Auto-DeepLab并发表在2019年CVPR上。在tensorflow deeplab官网上公布了nas backbone并且给出了可以训练的模型结构，但是搜索过程并没有公开。于是我们训练了给出的nas网络结构，在没有任何pre-training的情况下与deeplab v3+进行对比。代码参考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab 。

在DARTS中，宏观网络结构是提前定义的，而在Auto-DeepLab中宏观网络结构也是搜索的一部分。继承自DeepLab v3+的encoder-decoder结构，Auto-DeepLab的目的是搜索Encoder代替现有的xception65，MobileNet等backbone，decoder采用ASPP。在搜索空间中定义了reduction cell，normal cell和一些operation。Reduction cell用来改变spatial resolution，使其变大两倍，或不变，或变小两倍。为了保证feature map的精度，Auto-DeepLab规定最多downsampling 32倍（s=32）。下图定义了宏观网络结构（左）和cell内部的结构（右）。

Auto-DeepLab定义了12个cell，而上图（左）中前面两个白色的node是固定的两层为了缩小spatial resolution。如图左灰色箭头所示，正式搜索之后，每一个cell的位置都有多种cell类型可以选择：可以来自于当前cell相同的spatial resolution的cell，也可以是比当前cell的spatial resolution大一倍或小一倍的cell。作者将这些空间路径（灰色箭头表示的路径）也赋予一个weight，记作Beta。如图右，每一个cell的输出都是由相邻spatial resolution的cell结合而成，而Beta的值可以理解成不同路径的probability。为了更直观，我们把图右的三个cell分别用蓝色，黄色和绿色标注，对应图左的三个cell。与DARTS类似，我们将operation的parameters记作W，将cell内部operation的权重记作Alpha。所以搜索最优网络结构，即迭代计算并更新W，Alpha和Beta。文中给出每一个cell的实际输出为：

从上面公式可以看出，W和{Alpha，Beta}要分别计算和更新。所有的weight都是非负数。Alpha的计算方式依然是ArgMax，而计算Beta用了经典的贪心算法Viterbi算法。下图给出的宏观网络结构是基于Cityscapes搜索到的结果，对应代码中的backbone是[0,0,0,1,2,1,2,2,3,3,2,1], 数字代表downsample倍数。在模型中，每一个cell中的node由两个路径组成，如图右。

文中用了三组开源数据PASCAL VOC 12， Cityscapes和ADE20k做了对比实验。具体实验参数设置和对比算法在论文中有详细说明，这里只对比和Deeplab v3+。Cityscapes训练数据尺寸是[769x769]，而PASCAL VOC 12和ADE20k训练数据尺寸是[513x513]。一般来说，Auto-DeepLab和DeepLabv3+准确度相差无几，但是速度上要快2.33倍，并且Auto-DeepLab可以从零开始训练。

除了文中给出的实验结果以外，我们在PASCAL VOC 12数据上从零开始训练了Auto-DeepLab，用代码中给出的模型结构，并且与DeepLabv3+（xception65）进行结果对比。但是并不是所有结果都能复现，分析原因大概是这样：首先，上文中给出的模型结构是用Cityscapes数据集搜索得到，也许在PASCAL VOC 12上并不是最优解；其次没有用ImageNet做pre-training，训练环境也不同。我们在下面表格中对比了FLOPs, 参数数量, 在K80 GPU上面的fps和mIoU。

下图中直观对比了ground truth（第二列），deeplabv3+（第三列）和Auto-DeepLab-S（第四列）的分割结果。与上面的mIoU一致，DeepLabv3+的分割结果要比Auto-DeepLab更精准一些，尤其是在边缘。对于简单的图像案例，两者分割结果相差无几，但是在较难的情况下，Auto-DeepLab会有很大误差（在第三个案例中，Auto-DeepLab将女孩识别成狗）。

总结
本文简单介绍了NAS的发展现况和在语义分割中的应用，并且详细解读了两篇流行的work：DARTS和Auto-DeepLab。从整体实验结果来看，还不能看出NAS的方法比传统的模型有压倒性优势，尤其在准确度上。但是NAS给深度学习注入了新鲜的血液，为研究者提供了一种新的思路，并且还有很大的提升空间和待开发领域。也许人工设计网络结构将会被自动网络搜索取代。

翻译或有误差，请参考原文https://medium.com/@majingting2014/neural-architecture-search-on-semantic-segmentation-1801ee48d6c4

对这块比较关注的同学可以移步继续阅读《自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（二）》

References
[1] Zoph, Barret, and Quoc V. Le. “Neural architecture search with reinforcement learning.” The International Conference on Learning Representations (ICLR) (2017)

[2] Elsken, Thomas, Jan Hendrik Metzen, and Frank Hutter. “Neural Architecture Search: A Survey.” Journal of Machine Learning Research 20.55 (2019): 1-21.

[3] Zoph, Barret, et al. “Learning transferable architectures for scalable image recognition.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR). 2018.

[4] Zhang, Yiheng, et al. “Customizable Architecture Search for Semantic Segmentation.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2019.

[5] Chen, Liang-Chieh, et al. “Searching for efficient multi-scale architectures for dense image prediction.” Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS). 2018.

[6] Liu, Chenxi, et al. “Auto-deeplab: Hierarchical neural architecture search for semantic image segmentation.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2019.

[7] Nekrasov, Vladimir, et al. “Fast neural architecture search of compact semantic segmentation models via auxiliary cells.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2019.

[8] Lin, Peiwen, et al. “Graph-guided Architecture Search for Real-time Semantic Segmentation.” arXiv preprint arXiv:1909.06793 (2019).

[9] Liu, Hanxiao, Karen Simonyan, and Yiming Yang. “Darts: Differentiable architecture search.” The International Conference on Learning Representations (ICLR) (2019).

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昨天家人去泡温泉，二个孩子也带着去，出发前一晚，匆匆下班，赶回家和孩子一起收拾。饭后，我拿出笔和本子（上次去澳门时做手帐的本子）写下了1\2\3\4\5\6\7\8\9,让后让小壹去思考，带什么出发去旅游呢？她在对应的数字旁边画上了，泳衣、泳圈、肖恩、内衣内裤、tapuy、拖鞋……画完后，就让她自己对着这个本子，将要带的，一一带上，没想到这次带的书还是这本《便便工厂》(晚上姑婆发照片过来，妹妹累得
C语言如何定义宏函数？小九格物 c语言
在C语言中，宏函数是通过预处理器定义的，它在编译之前替换代码中的宏调用。宏函数可以模拟函数的行为，但它们不是真正的函数，因为它们在编译时不会进行类型检查，也不会分配存储空间。宏函数的定义通常使用#define指令，后面跟着宏的名称和参数列表，以及宏展开后的代码。宏函数的定义方式：1.基本宏函数：这是最简单的宏函数形式，它直接定义一个表达式。#defineSQUARE(x)((x)*(x))2.带参
微服务下功能权限与数据权限的设计与实现 nbsaas-boot 微服务 java 架构
在微服务架构下，系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加，如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制，成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限：指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作，比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限：
理解Gunicorn：Python WSGI服务器的基石范范0825 ipython linux 运维
理解Gunicorn：PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn，全称GreenUnicorn，是一个为PythonWSGI（WebServerGatewayInterface）应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具，Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置，帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
小丽成长记（四十三）玲玲54321
小丽发现，即使她好不容易调整好自己的心态下一秒总会有不确定的伤脑筋的事出现，一个接一个的问题，人生就没有停下的时候，小问题不断出现。不过她今天看的书，她接受了人生就是不确定的，厉害的人就是不断创造确定性，在Ta的领域比别人多的确定性就能让自己脱颖而出，显示价值从而获得的比别人多的利益。正是这样的原因，因为从前修炼自己太少，使得她现在在人生道路上打怪起来困难重重，她似乎永远摆脱不了那种无力感，有种习
学点心理知识，呵护孩子健康静候花开_7090
昨天听了华中师范大学教育管理学系副教授张玲老师的《哪里才是学生心理健康的最后庇护所，超越教育与技术的思考》的讲座。今天又重新学习了一遍，收获匪浅。张玲博士也注意到了当今社会上的孩子由于心理问题导致的自残、自杀及伤害他人等恶性事件。她向我们普及了一个重要的命题，她说心理健康的一些基本命题，我们与我们通常的一些教育命题是不同的，她还举了几个例子，让我们明白我们原来以为的健康并非心理学上的健康。比如如果
2021年12月19日，春蕾教育集团团建活动感受——黄晓丹黄错错加油
感受:1.从陌生到熟悉的过程。游戏环节让我们在轻松的氛围中得到了锻炼，也增长了不少知识。2.游戏过程中，我们贡献的是个人力量，展现的是团队的力量。它磨合的往往不止是工作的熟悉，更是观念上契合度的贴近。3.这和工作是一样的道理。在各自的岗位上，每个人摆正自己的位置、各司其职充分发挥才能，并团结一致劲往一处使，才能实现最大的成功。新知:1.团队精神需要不断地创新。过去，人们把创新看作是冒风险，现在人们
Cell Insight | 单细胞测序技术又一新发现，可用于HIV-1和Mtb共感染个体诊断尐尐呅
结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌（Mycobacteriumtuberculosis,Mtb）感染引起，获得性免疫缺陷综合症（艾滋病）由人免疫缺陷病毒（Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1）感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队，共同研究得出单细胞测序
c++ 的iostream 和 c++的stdio的区别和联系黄卷青灯77 c++算法开发语言 iostream stdio
在C++中，iostream和C语言的stdio.h都是用于处理输入输出的库，但它们在设计、用法和功能上有许多不同。以下是两者的区别和联系：区别1.编程风格iostream（C++风格）：C++标准库中的输入输出流类库，支持面向对象的输入输出操作。典型用法是cin（输入）和cout（输出），使用>操作符来处理数据。更加类型安全，支持用户自定义类型的输入输出。#includeintmain(){in
瑶池防线谜影梦蝶
冥华虽然逃过了影梦的军队，但他是一个忠臣，他选择上报战况。败给影梦后成逃兵，高层亡尔还活着，七重天失守......随便一条，即可处死冥华。冥华自然是知道以仙界高层的习性此信一发自己必死无疑，但他还选择上报实情，因为责任。同样此信送到仙宫后，知道此事的人，大多数人都认定冥华要完了，所以上到仙界高层，下到扫大街的，包括冥华自己，全都准备好迎接冥华之死。如果仙界现在还属于两方之争的话，冥华必死无疑。然而
爬山后遗症璃绛
爬山，攀登，一步一步走向制高点，是一种挑战。成功抵达是一种无法言语的快乐，在山顶吹吹风，看看风景，这是从未有过的体验。然而，爬山一时爽，下山腿打颤，颠簸的路，一路向下走，腿部力量不够，走起来抖到不行，停不下来了！第二天必定腿疼，浑身酸痛，坐立难安！
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mysql高级特性之数据分区 annan211 java 数据结构 mongodb 分区 mysql
mysql高级特性 1 以存储引擎的角度分析，分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。 2 分区的原理分区表由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是
JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数 chiangfai js 地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){ var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if(r!=null
怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表) Array_06 powerDesigner
================================================== 1、打开PowerDesigner12，在菜单中按照如下方式进行操作 file->Reverse Engineer->DataBase 点击后，弹出 New Physical Data Model 的对话框 2、在General选项卡中 Model name:模板名字，自
logbackのhelloworld 飞翔的马甲日志 logback
一、概述 1.日志是啥？当我是个逗比的时候我是这么理解的：log.debug()代替了system.out.print(); 当我项目工作时，以为是一堆得.log文件。这两天项目发布新版本，比较轻松，决定好好地研究下日志以及logback。传送门1：日志的作用与方法： http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log 上面的作
新浪微博爬虫模拟登陆随意而生新浪微博
转载自：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235 近来由于毕设需要，重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲，希望下边的总结能够帮助后来的同学们。现行版的模拟登陆与以前相比，最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
synchronized 香水浓 java thread
Java语言的关键字，可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而，当一个线程访问object的一个加锁代码块时，另一个线程仍然
maven 简单实用教程 AdyZhang maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9，注意maven2和maven1有很大区别，阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源见官方网站；The 5 minute test，官方简易入门文档；Getting Started Tutorial，官方入门文档；Build Coo
Android 通过 intent传值获得null aijuans android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错，空指针,我是getMap方法进行传值，代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 public void getMap(View view){ Intent i =
apache 做代理报如下错误：The proxy server received an invalid response from an upstream baalwolf response
网站配置是apache＋tomcat,tomcat没有报错，apache报错是： The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
Tomcat6 内存和线程配置 BigBird2012 tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区（在windows server 2008 下时间少了8个小时）在Tomcat上运行j2ee项目代码时，经常会出现内存溢出的情况，解决办法是在系统参数中增加系统参数： window下，在catalina.bat最前面 set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
Karam与TDD bijian1013 Karam TDD
一.TDD 测试驱动开发（Test-Driven Development,TDD）是一种敏捷（AGILE）开发方法论，它把开发流程倒转了过来，在进行代码实现之前，首先保证编写测试用例，从而用测试来驱动开发（而不是把测试作为一项验证工具来使用）。 TDD的原则很简单： a.只有当某个
[Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States bit1129 zookeeper
public enum States { CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用，客户端处于尝试链接状态 ASSOCIATING, //？？？ CONNECTED, //链接建立，可以与Zookeeper服务器正常通信 CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态，只读模式可以在
【Scala十四】Scala核心八：闭包 bit1129 scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
android发送json并解析返回json ronin47 android
package com.http.test; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.HttpStatus; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import
一份IT实习生的总结 brotherlamp PHP php资料 php教程 php培训 php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了，现在可能不算是真正意义上的实习吧，因为现在自己才大三，在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是，我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么，这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把，让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码 bylijinnan java
public class ScalesBalance { /** * 题目： * 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。（假设N无限大，但一种重量的砝码只有一个） * 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码使两边平衡 * * 分析： * 三进制 * 我们约定括号表示里面的数是三进制，例如 47=(1202
dom4j最常用最简单的方法 chiangfai dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip 解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
简单HBase笔记 chenchao051 hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求描述：可以缓存客户端的请求，以此来减少RPC的次数，但是缓存只是被存在一个ArrayList中，所以多线程访问时不安全的。可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。默认关闭。二、Scan的Caching 描述： next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES daizj mysql mysqdump 导数据
　　执行　mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql　导出表时，会报 mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES 解决
CSS渲染原理 dcj3sjt126com Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多，有的人也许不知道css是怎么去工作的，写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢？当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时，是否应该多了解一下呢？一、浏览器的发展与CSS
《阿甘正传》台词 dcj3sjt126com
Part Ⅰ: 《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白 Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
Java处理JSON dyy_gusi json
Json在数据传输中很好用，原因是JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。在Java程序中，如何使用处理JSON，现在有很多工具可以处理，比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson，具体使用如下： 1、读取json然后处理 class ReadJSON { public static void main(String[] args)
win7下nginx和php的配置 geeksun nginx
1. 安装包准备 nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip php：从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip， php是免安装文件。 RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口 2. 配置 # java用8080端口做应用服务器，nginx反向代理到这个端口即可 p
基于2.8版本redis配置文件中文解释 hongtoushizi redis
转载自： http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167 在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
第五章常用Lua开发库3-模板渲染 jinnianshilongnian nginx lua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景，比如像京东商品详情页，其页面逻辑是非常复杂的，需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎，如目前我在使用的lua-resty-template，可以渲染很复杂的页面，借助LuaJIT其性能也是可以接受的。如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话，应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行；而lua-r
JZSearch大数据搜索引擎颠覆者 JavaScript
系统简介：大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引
10招让你成为杰出的Java程序员 pda158 java 编程框架
如果你是一个热衷于技术的 Java 程序员，那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。　　 1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则　　对于 Java 程序员，深刻理解 Object Oriented Programming（面向对象编程）这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础，就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
tomcat之oracle连接池配置小网客 oracle
tomcat版本7.0 配置oracle连接池方式：修改tomcat的server.xml配置文件： <GlobalNamingResources> <Resource name="utermdatasource" auth="Container" type="javax.sql.DataSou
Oracle 分页算法汇总 vipbooks oracle sql 算法 .net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法，大家那里还有没有其他好的算法没？我们大家一起分享一下！ -- Oracle 分页算法一 select * from ( select page.*,rownum rn from (select * from help) page -- 20 = (currentPag