：）�东东要拼命
：）�东东要拼命

ResNet精读（2）

FLOPs ：整个网络要计算多少个浮点运算

卷积层的浮点运算等价于

输入的高*输入的宽*通道数*输出通道数再乘以卷积核的高和宽再加上全连接的一层

我们发现训练的时候的精度是要比测试精度来的高的在一开始，这是因为训练的时候用了数据增强

使得训练误差相对比较大，而测试的时候并没有做数据增强，噪声比较低

ResNet精读（2）_第1张图片

箭头的含义是学习率的降低 

如果跳太早 后期收敛会无力

晚一点跳比较好

而且 如果有了残差连接 收敛也会相应的快很多

输入输出不一样的时候怎么办

之前 笔记不全

补充第三条

给所有的连接做投影（成本很高 不推荐）带来了 大量的计算复杂度

当设计 更深的网络的时候，会引入一个bottleneck的设计

ResNet精读（2）_第2张图片

 通道数是64的时候进了3*3的

当channel是256的时候 当很深的时候 可以学到东西更多 对应的通道数也就越多

而随之就要面临计算复杂度变高

所以想用1*1的卷积给它reshape回64

在做3*3的通道数不变的卷积

再1*1卷积reshape回256 （先降维，再升维）

这样做 就和之前的复杂度差不多

总结一下 层数变多 直接通道数翻四倍+bottleneck的设计

正是有了残差连接residual connection 存在，当加入的层过多时，当结果趋向于理想了，此时往后加再多的层效果都是不尽人意——>0学不到什么东西了

ResNet精读（2）_第3张图片

 

一篇文章 不要放太多的数据

ResNet精读（2）_第4张图片

当我们的层数变多的时候

相当于嵌套函数 的求导 链式求导法则 就是一个连乘 那自然而然就会变小 

而梯度是在0附近的高斯分布 自然得到的结果也会变较小

加了res结构之后（蓝色部分） 

ResNet精读（2）_第5张图片前面的部分很容易导致梯度消失

但是这个蓝色的额外部分的浅层网络 会上为大一些  就可以训练的动了

这个是训练的收敛比较快的原因

sgd不叫收敛 叫做 训练不动了 嘿嘿 有点尴尬

SGD的精髓就是梯度够大 能一直跑下去

所以加了之后 梯度还是可以的 可以符合sgd 的精髓 能一直跑效果不错哦哦

现如今的transform 参数那么多 层数那么深

为什么不过拟合嘞 很有意思哈哈

表面上加了残差之后 结构复杂了

但从本质结构上看 模型的复杂度其实降低了的

模型复杂度降低： 你能找到一个很低的不那么复杂的模型去拟合你的数据

residual 在标号上做 ————叫什么 gradient boosting

而这里 residual是在feature 维度上做

你可能感兴趣的:(深度学习,神经网络,cnn,计算机视觉,学习)

  • 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践 古月居GYH 深度学习人工智能
    一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
  • 设计模式之装饰器模式 周努力. 设计模式设计模式装饰器模式
    装饰器模式(Decorator)依然是我们设计模式中的结构型模式，其中的构造思想仍然是对多个类进行组合使用，以达成系统调用实现指定功能的设计模式。装饰器模式不论在我们日常开发过程中还是在我们提升技术阅读源码过程中都是比较常见的，但是整体学习这个模式的思路难度不大，接下来我将详细讲解此设计模式。目录1.概念2.代码实现3.应用场景4.装饰器模式与代理模式的区别1.概念我们前期所讲到的适配器模式，是连
  • CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
    一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
  • .gitlab-ci.yml 配置文件详解 程序媛夏天 Gitgitlabci/cd.gitlab-ci.yml
    个人主页：不爱吃糖的程序媛‍♂️作者简介：前端领域新星创作者、CSDN内容合伙人，专注于前端各领域技术，成长的路上共同学习共同进步，一起加油呀！✨系列专栏：前端面试宝典、JavaScript进阶、vue实战资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以在公众号“不爱吃糖的程序媛”领取git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/gitlab_ci_yaml.ht
  • 初始OpenCV 指尖下的技术 OpenCVopencv人工智能计算机视觉
    OpenCV是一个功能强大、应用广泛的计算机视觉库，它为开发人员提供了丰富的工具和算法，可以帮助他们快速构建各种视觉应用。随着计算机视觉技术的不断发展，OpenCV也将会继续发挥重要的作用。OpenCV提供了大量的计算机视觉算法和图像处理工具，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及机器学习领域。所以学习人计算机视觉或者图像处理方面的知识，OpenCV是一个要重点学习的工具库。首先介绍一下OpenCV
  • CSP-J备考冲刺必刷题（C++） | AcWing 1253 家谱 热爱编程的通信人 c++开发语言
    本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】Acwing：1253.家谱-AcWing题库
  • 清华出品DeepSeek教程1-7版：前沿技术学习的黄金资源库 你好ITgg pdf
    《清华出品DeepSeek教程1-7版：前沿技术学习的黄金资源库》「DeepSeek清华资料」共7册链接：https://pan.quark.cn/s/b8d8760976ca「DeepSeek使用手册大全」链接：https://pan.quark.cn/s/52c234062a2e「DeepSeek资料合集」链接：https://pan.quark.cn/s/71c8604f0e8a「DeepS
  • 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现 Hardess-god WRF算法人工智能
    随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
  • OpenHarmony 开源硬件学习全指南：从入门到实战 琢磨先生David 开源harmonyos
    OpenHarmony开源硬件学习全指南：从入门到实战随着万物互联时代的到来，OpenHarmony作为面向全场景的开源分布式操作系统，正逐步成为智能硬件开发的重要技术底座。本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案，为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。一、构建开发环境：混合平台的智慧选择OpenHarmony采用Windows与Linux混合开发
  • 【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估 贫苦游商 学习服务器网络计算机体系结构ISA指令集量化评估
    【从零开始学习计算机科学】计算机体系结构（一）计算机体系结构、指令、指令集（ISA）与量化评估概论计算机体系结构简介计算机的分类并行体系结构指令集体系结构（ISA）分类存储器寻址寻址模式操作数大小指令ISA的编码程序的优化计算机体系结构量化评估存储器体系结构概论计算机体系结构与计算机组成原理之间的联系非常紧密，其研究范畴基本一致，计算机体系结构与计算机组成原理两者是相辅相成的。但是，计算机体系结构
  • 华为OD机试 - 图片整理（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 100分） 哪 吒 华为odpythonjavascript
    华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述Lily上课时使用字母数字图片教小朋友们学习英语单词，每次都需要
  • 学习111 麋鹿叔叔 学习
    项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架，基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台，提供统一便
  • 3.19学习总结 2402_88131930 学习
    学习了Java中的面向对象的知识点完成一道算法题，找树左下角的值，错误的以为左下角只能是最底层的左节点，但指的是最底层最左边的节点
  • 【从零开始学习JAVA】异常体系介绍 Cools0613 从0开始学Java学习
    前言：本文我们将为大家介绍一下异常的整个体系，而我们学习异常，不是为了敲代码的时候不出异常，而是为了能够熟练的处理异常，如何解决代码中的异常。异常的两大分类：我们就以这张图作为线索来详细介绍一下Java中的异常：1.Exceptions（异常）在Java中，Exception（异常）是一种表示非致命错误或异常情况的类或接口。Exception通常是由应用程序引发的，可以被程序员捕获、处理或抛出。E
  • Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具 几道之旅 人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
    一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格
  • 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾 防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
    第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
  • 通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践 格子先生Lab elasticsearch大数据搜索引擎
    引言Kibana是Elasticsearch的可视化工具，提供了一个用户友好的界面来管理和操作Elasticsearch中的数据。通过Kibana，你可以轻松地执行数据搜索、创建可视化图表、构建仪表盘等操作。本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E
  • anythingLLM 使用教程 惟贤箬溪 穷玩AiAIGC人工智能
    一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
  • 深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践 百度_开发者中心 人工智能大模型自然语言处理
    在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
  • 大模型推理框架：从理论到实践的全面解析 百度_开发者中心 人工智能大模型自然语言处理
    在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
  • 人脸识别的一些代码 饿了就干饭 CV相关人脸识别
    1、cv2入门函数imread及其相关操作2、（详解）opencv里的cv2.resize改变图片大小Python3、机器学习之人脸识别face_recognition使用4、使用face_recognition进行人脸校准5、简单的人脸识别通用流程示意图（这个看着写的挺好的）6、face_recognition和图像处理中left、top、right、bottom解释7、使用pillow库对图片
  • Python从入门到精通的系统性学习路径 niuTaylor 编程区python学习开发语言
    Python从入门到精通的系统性学习路径一、基础语法快速突破1.变量与基础操作#动态类型演示a=10#整型a=3.14#浮点型a="Python"#字符串a=[1,2,3]#列表#格式化输出进阶name="Alice"print(f"{name:*^20}")#居中填充输出：******Alice*******2.运算符优先级实战#常见运算符优先级练习result=5+3*2**2//(4%3)p
  • Spring系列学习之Spring Messaging消息支持 m0_74825488 面试学习路线阿里巴巴springlinqjava
    英文原文：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/html/boot-features-messaging.html目录JMSActiveMQ支持Artemis支持使用JNDIConnectionFactory发送消息接收消息AMQPRabbitMQ支持发送消息接收消息ApacheKafka支持发送消息接收消息Kafka流
  • 个人学习编程(3-21) leetcode刷题 Rsecret2 编程笔记学习leetcode算法
    链接列表的中间值：测试用例1：创建链表[1,2,3,4,5]，调用middleNode，预期返回值是3。测试用例2：创建链表[1,2,3,4,5,6]，调用middleNode，预期返回值是3。判断长度，然后length/2structListNode*middleNode(structListNode*head){intlength=0;for(structListNode*curr=head;
  • Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索 靠近彗星 python开发语言性能优化个人开发极限编程
    目录一、Python为何成为开发者首选？1.核心优势矩阵2.性能进化史二、Python核心应用领域1.数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.性能优化矩阵五、Python未来生态展望1.前沿技术融合2.性能革命六、学习路线图1.技能成长路径基础阶段（1-3月）专业方向（3-6月）深度进阶（6-12月
  • 回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN） 豆芽819 深度学习框架PyTorchpytorch深度学习人工智能机器学习回归
    importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
  • LLM-Agent方法评估与效果分析 agent人工智能ai开发
    1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法（如PPO）到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现，研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估，旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
  • Java学习------常用类String 日暮南城故里 Java学习记录java学习开发语言String类
    1.介绍Java中的String属于引用数据类型，Java专门在堆中准备了一个字符串常量池。我们在开发时，字符串使用的频率是很高的，因此将这些字符串放在常量池中可以省去对象的创建过程，提高效率。常量池属于一种缓存技术，缓存技术是一种可以提高程序执行效率的手段。Strings1=“hello”;Strings2=“hello”;System.out.println(s1==s2);//这里输出的结果
  • 大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应 Gratitute_林腾 大模型学习学习语言模型
    目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果
  • 双一流软件工程大二听闻 Java 前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？ 程序员yt javac++人工智能
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，双一流软件工程大二听闻Java前景堪忧，是否该转C++或人工智能或者读研？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：yt老师好，我是双一流软件工程的大二学生，一直在学习java方向，目前掌握了数据库，spring框架等内容，大一暑假在老家一个小公司找了段实习，有蓝桥杯java组b组国一，专业排名前2（保研名
  • [黑洞与暗粒子]没有光的世界 comsci
         无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算      但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....      那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的 &nbs
  • jQuery Lazy Load 图片延迟加载 aijuans jquery
    基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。 对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。 版本： jQuery v1.4.4+ jQuery Lazy Load v1.7.2 注意事项： 需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
  • 使用Jodd的优点 Kai_Ge jodd
    1.  简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。 2.  简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。 3.  对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。   使用方法简介
  • jpa Query转hibernate Query 120153216 Hibernate
    public List<Map> getMapList(String hql, Map map) { org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql); if (null != map) { for (String parameter : map.keySet()) { jp
  • Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持 2002wmj mariaDB
    现状 首先，[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案 首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
  • 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。 select top 50   (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  (tot
  • spring UnChecked 异常 官方定义！ 7454103 spring
      如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！ public static boolean isCheckedException(Throwable ex) { return !(ex instanceof RuntimeExcep
  • mongoDB 入门指南、示例 adminjun javamongodb操作
    一、准备工作 1、 下载mongoDB 下载地址：http://www.mongodb.org/downloads 选择合适你的版本 相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial 2、 安装mongoDB A、 不解压模式： 将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
  • CUDA 5 Release Candidate Now Available aijuans CUDA
    The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
  • Essential Studio for WinRT网格控件测评 Axiba JavaScripthtml5
    Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。 网格控件功能 1、
  • java 获取windows系统安装的证书或证书链 bewithme windows
          有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库  。 有关证书链的解释可以查看此处 。   public static void main(String[] args) { SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI(); S
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    4.sets类型         Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。         sadd：向名称为key的set中添加元
  • 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable bingyingao
    用Exception的情况 try {        //可能发生空指针、数组溢出等异常         } catch (Exception e) {          
  • 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装 bit1129 kafka
    在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证   1. 安装步骤   Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
  • Project Euler bookjovi haskell
    Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。     看看problem 1吧： Add all the natural num
  • Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque BrokenDreams Collections
            表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。         这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.DataOutputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.Fi
  • Maven学习(一) chenyu19891124 Maven私服
        学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
  • [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充 comsci 算法工作PHP搜索引擎嵌入式
    本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点 节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法) 需要解决的问题：已知分支
  • Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期 daizj linuxshell上几年昨天获取上几个月
    在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年 # 获取昨天 date -d 'yesterday'  # 或 date -d 'last day' # 获取明天 date -d 'tomorrow'   # 或 date -d 'next day' # 获取上个月 date -d 'last month' #
  • 我所理解的云计算 dongwei_6688 云计算
          在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：        Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
  • YII CMenu配置 dcj3sjt126com yii
    Adding id and class names to CMenu We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch. //in your view $this->widget('zii.widgets.CMenu', array( 'id'=>'myMenu', 'items'=>$this-&g
  • 设计模式之静态代理与动态代理 come_for_dream 设计模式
    静态代理与动态代理        代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
  • 【转】理解Javascript 系列 gcc2ge JavaScript
    理解Javascript_13_执行模型详解 摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
  • Subsets II hcx2013 set
    Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets. Note: Elements in a subset must be in non-descending order. The solution set must not conta
  • Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 jinnianshilongnian spring4
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • shell嵌套expect执行命令 liyonghui160com
        一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.   系统:centos 5.x   1.先安装expect yum -y install expect   2.脚本内容: cat auto_svn.sh   #!/bin/bash
  • Linux实用命令整理 pda158 linux
    0. 基本命令 　　linux 基本命令整理 　 　1. 压缩 解压 　　tar -zcvf a.tar.gz a   #把a压缩成a.tar.gz 　　tar -zxvf a.tar.gz     #把a.tar.gz解压成a 　 　2. vim小结 　　2.1 vim替换 　　:m,ns/word_1/word_2/gc  
  • 独立开发人员通向成功的29个小贴士 shoothao 独立开发
    概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。 明白你从事独立开发的原因和目的。 保持坚持制定计划的好习惯。 万事开头难，第一份订单是关键。 培养多元化业务技能。 提供卓越的服务和品质。 谨小慎微。 营销是必备技能。 学会组织，有条理的工作才是最有效率的。 “独立
  • JAVA中堆栈和内存分配原理 uule java
    1、栈、堆 1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他