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产品笔记之数据来源木马良人
1.中国互联网络发展状况统计报告，每半年发布1次，http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/。2.中国信息通信研究院-手机市场运行分析报告，每月发布1次，http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/qwsj/。3.Questmobile：http://www.questmobile.com.cn/blog.html4.易观千帆https://qi
基于深度学习的动态场景理解 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的动态场景理解是一种通过计算机视觉技术自动分析和解释动态环境中物体、事件和交互的能力。该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。1.动态场景理解的核心技术1.1卷积神经网络（CNNs）**卷积神经网络（CNNs）**擅长处理图像数据
深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！深度之眼深度学习干货人工智能干货人工智能深度学习机器学习论文特征提取
要说CV领域经久不衰的研究热点，特征提取可以占一席，毕竟SLAM、三维重建等重要应用的底层都离不开它。再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块) Midsummer-逐梦 #torch pytorch 学习人工智能
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！迪菲赫尔曼 YOLOv8改进实战目标检测 cnn 架构 pytorch 深度学习轻量化
本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率（浮点运算次数，FLOP）的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目
中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程皮静滢Annette
中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net，cv2以及cnn的中文车牌定位，矫正和端到端识别软件，其中unet和cv2用于车牌定位和矫正，cnn进行车牌识别，unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现项目地址:https://gi
速盾：没有备案的网站能否接入CDN使用？速盾cdn web安全安全
随着互联网的高速发展，更多的网站开始使用CDN（内容分发网络）来提升网站的访问速度和性能。CDN作为一个分布式的网络服务器集群，可以将网站的静态资源存储在离用户最近的服务器上，从而加快资源的访问速度。然而，CDN服务提供商在为网站提供CDN服务之前，需要对网站进行一系列的备案手续。备案是指根据相关法律法规，将网站的信息注册到中国互联网信息办公室（CNNIC）或其他相关机构进行审批和备案登记。备案的
[ROS自定义消息问题]ImportError: cannot import name ‘GQCNNGrasp‘ from ‘gqcnn_ros.msg‘ (unknown location) 小刘同学321 python ROS msg
在使用ROS运行Python代码时，经常会遇到无法引用自定义消息文件的情况。这其实是一个比较常见的问题，通常是由于ROS找不到消息文件所在的路径导致的。问题描述：在ROS中运行Python代码时，如果尝试导入自定义消息文件，可能会遇到类似如下的错误：ImportError:Nomodulenamed'gqcnn_ros.msg'解决办法：解决这个问题的关键是手动添加消息文件所在的路径到Python
【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文平安顺遂事事如意顶刊顶会论文合集计算机视觉论文笔记目标跟踪 ECCV Mamba 状态空间模型人工智能
MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的Mamba模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一条途径。然而，
Python中的深度学习神经网络 2301_78297473 深度学习 python 神经网络
文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN库与工具4.Python中深度学习的挑战和未来发展方向-计算资源与速度-迁移学习与模型压缩-融合多种深度学习算法1.引言-简介深度学习是机器学习的一个
如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？道亦无名人工智能 3d 深度学习算法
在3D无序抓取中，深度学习算法的应用极大地提升了系统的识别精度和效率。以下是深度学习算法在3D无序抓取中的具体应用方式：一、物体识别图像预处理：首先，通过3D相机获取的点云数据或深度图像需要进行预处理，包括去噪、滤波、分割等步骤，以提高后续处理的准确性。特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类
【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）源泉的小广场大模型自然语言处理人工智能大模型 LLM 预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization emergency_rose paper阅读笔记大数据
BN->IN，能有效提升纹理风格转化任务的图像生成质量1、原因1）生成图像的对比度主要取决于style图像，而非content图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化、上采样、BN等）来实现，因此需要直接在architectur
深度学习论文精读（7）：MTCNN hwl19951007 计算机视觉论文精读
深度学习论文精读（7）：MTCNN论文地址：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37884254参考博文1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38520597官方地址：https://kpzhan
MTCNN人脸检测算法 samuelwang_ccnu 深度学习
人脸检测是指识别数字图像中的人脸。人脸检测可以视为目标检测的一种特殊情况。在目标检测中，任务是查找图像中特定类的所有对象的位置和大小。例如行人和汽车。在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写）。MTCNN算法是一种基于深度学习的人脸检测和人脸对齐方法，它可以同时完成人脸检测和人脸对齐的任务，相比于传统的算法，它的
人脸识别算法MTCNN论文解读纸上得来终觉浅～图像处理 paper阅读人脸识别 mtcnn
论文名称：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址：https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN原理MTCNN，Multi-taskconvolutionalneuralnetwor
MTCNN训练迷若烟雨人脸识别 tensorflow 深度学习 caffe
MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一，作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码，其训练和优化却没有放出来，引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN，其提供了部署全平台实现，包括C++、python、ncnn和tensorflow，还有加速版本和opencv直接加载版本，是所有版本中的集大成者如果想了解算法原理，可以参考MTCNN_Step_by_Step本文的训练
第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别 oufoc tensorflow 人工智能 python
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1、加载数据2、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估1.Loss与Accuracy图2.指定图片进行预测七、优化1、使用`model.evaluate`使用测试集评估模型2、网络结
pytorch实战-7图像风格迁移新世纪摸鱼战士678 pytorch 人工智能 python
1什么是风格迁移howto：还是cnn，输入是图像，输出和上一章相比，不是数字，而是图像。意义：给一张图像输入，可以输出指定风格化处理的图像2风格迁移发展简史早期针对图像局部特征（纹理生成）或特定风格/场景建立模型，迁移时通过套用模型提取图片纹理或转化风格。缺点是特征/风格单一，无法通用。2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生
pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别麦麦大数据神经网络 pytorch cnn 人工智能
1前言之前我开发了一个葡萄病虫害的可视化系统，最近就想给这个系统增加2个功能，一个是对接一个AI助手，可以进行葡萄病虫害的咨询，直接对接千问大模型，这个在之前的博文里已经介绍过对接方法了，第二个是做一个根据图片识别病虫害（分类）的功能。2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的
学习笔记---自动驾驶酒饮微醉- 自动驾驶学习笔记自动驾驶
一、理论知识1.自动驾驶决策概述：自动驾驶决策层是系统的核心，负责根据感知层信息建立模型，分析并制定决策策略，控制车辆行驶。2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序
【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包 zhangbin_237 Python机器学习机器学习 python cnn 神经网络自然语言处理开发语言
Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
【Python机器学习】卷积神经网络（CNN） zhangbin_237 Python机器学习机器学习 python cnn 开发语言自然语言处理
卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。它是用一个可视化盒子在一个区域内滑动，如下图所示：构建块卷积神经网络最早出现在图像处理和图像识别领域，它能够捕捉每个样本中数据点之间的空间关系，也就能识别出图像中是猫还是狗。卷积网络，也称为convnet，不像传统的前馈网络那样对每个元素（图中的像素）分配权重，而是定义了一组在图像上
深度学习(二) 小泽爱刷题深度学习人工智能
CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等。CuDNN的主要作用是通过利用GPU的并行计算能力，提高深度学习模型在GPU上的运行效率。CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的
基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码） LQS2020 卷积神经网络 python
详细探讨模型PTQ量化每个步骤，涉及更多的技术细节和实际计算方法，以便更好地理解PTQ（Post-TrainingQuantization，训练后量化）的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前，我们需要从模型中收集统计信息，以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现完整代码数据可直接运行计算机毕设论文计算机毕设实战100例 cnn 人工智能深度学习小目标物体追踪追踪检测
视频讲解：CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果：完整代码：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,LSTM,D
【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm 分类 cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
CNN网络简介吕不韦
卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN）。现在，CNN
自己设计一个Transformer模型郑不凡 transformer 自然语言处理机器翻译
Transformer模型在2017年被Google提出，直接基于self-attention结构，不再依赖于RNN、LSTM或者CNN，是一种Seg2Seg模型。近些年提出了许多基于Transformer的模型，有学者甚至将这一类模型称为基础模型。该模型的原始论文为AttentionIsAllYouNeed。0.如何设计Transformer阅读该部分需要有Attention基础Transfor
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM 机器不会学习CL 回归预测智能优化算法回归 cnn 支持向量机
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练（LSSVM）5.模型评估和优化6.预测总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSV
JVM StackMapTable 属性的作用及理解 lijingyao8206 jvm 字节码 Class文件 StackMapTable
在Java 6版本之后JVM引入了栈图(Stack Map Table)概念。为了提高验证过程的效率，在字节码规范中添加了Stack Map Table属性，以下简称栈图，其方法的code属性中存储了局部变量和操作数的类型验证以及字节码的偏移量。也就是一个method需要且仅对应一个Stack Map Table。在Java 7版
回调函数调用方法百合不是茶 java
最近在看大神写的代码时,.发现其中使用了很多的回调 ,以前只是在学习的时候经常用到 ,现在写个笔记记录一下代码很简单: MainDemo :调用方法得到方法的返回结果
[时间机器]制造时间机器需要一些材料 comsci 制造
根据我的计算和推测,要完全实现制造一台时间机器,需要某些我们这个世界不存在的物质和材料... 甚至可以这样说,这种材料和物质,我们在反应堆中也无法获得......
开口埋怨不如闭口做事邓集海邓集海做人做事工作
“开口埋怨，不如闭口做事。”不是名人名言，而是一个普通父亲对儿子的训导。但是，因为这句训导，这位普通父亲却造就了一个名人儿子。这位普通父亲造就的名人儿子，叫张明正。　　　　张明正出身贫寒，读书时成绩差，常挨老师批评。高中毕业，张明正连普通大学的分数线都没上。高考成绩出来后，平时开口怨这怨那的张明正，不从自身找原因，而是不停地埋怨自己家庭条件不好、埋怨父母没有给他创造良好的学习环境。　　　　
jQuery插件开发全解析，类级别与对象级别开发 IT独行者 jquery 开发插件　函数
jQuery插件的开发包括两种：一种是类级别的插件开发，即给 jQuery添加新的全局函数，相当于给 jQuery类本身添加方法。 jQuery的全局函数就是属于 jQuery命名空间的函数，另一种是对象级别的插件开发，即给 jQuery对象添加方法。下面就两种函数的开发做详细的说明。 1 、类级别的插件开发类级别的插件开发最直接的理解就是给jQuer
Rome解析Rss 413277409 Rome解析Rss
import java.net.URL; import java.util.List; import org.junit.Test; import com.sun.syndication.feed.synd.SyndCategory; import com.sun.syndication.feed.synd.S
RSA加密解密无量加密解密 rsa
RSA加密解密代码代码有待整理 package com.tongbanjie.commons.util; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java.security.KeyPair; import java.security.KeyPairGenerat
linux 软件安装遇到的问题 aichenglong linux 遇到的问题 ftp
1 ftp配置中遇到的问题 500 OOPS: cannot change directory 出现该问题的原因:是SELinux安装机制的问题.只要disable SELinux就可以了修改方法:1 修改/etc/selinux/config 中SELINUX=disabled 2 source /etc
面试心得 alafqq 面试
最近面试了好几家公司。记录下；支付宝，面试我的人胖胖的，看着人挺好的；博彦外包的职位，面试失败；阿里金融，面试官人也挺和善，只不过我让他吐血了。。。由于印象比较深，记录下； 1，自我介绍 2，说下八种基本类型；（算上string。楼主才答了3种，哈哈，string其实不是基本类型，是引用类型） 3，什么是包装类，包装类的优点； 4，平时看过什么书？NND，什么书都没看过。。照样
java的多态性探讨百合不是茶 java
java的多态性是指main方法在调用属性的时候类可以对这一属性做出反应的情况 //package 1; class A{ public void test(){ System.out.println("A"); } } class D extends A{ public void test(){ S
网络编程基础篇之JavaScript-学习笔记 bijian1013 JavaScript
1.documentWrite <html> <head> <script language="JavaScript"> document.write("这是电脑网络学校"); document.close(); </script> </h
探索JUnit4扩展：深入Rule bijian1013 JUnit Rule 单元测试
本文将进一步探究Rule的应用，展示如何使用Rule来替代@BeforeClass，@AfterClass，@Before和@After的功能。在上一篇中提到，可以使用Rule替代现有的大部分Runner扩展，而且也不提倡对Runner中的withBefores()，withAfte
[CSS]CSS浮动十五条规则 bit1129 css
这些浮动规则，主要是参考CSS权威指南关于浮动规则的总结，然后添加一些简单的例子以验证和理解这些规则。 1. 所有的页面元素都可以浮动 2. 一个元素浮动后，会成为块级元素，比如<span>,a, strong等都会变成块级元素 3.一个元素左浮动，会向最近的块级父元素的左上角移动，直到浮动元素的左外边界碰到块级父元素的左内边界；如果这个块级父元素已经有浮动元素停靠了
【Kafka六】Kafka Producer和Consumer多Broker、多Partition场景 bit1129 partition
0.Kafka服务器配置 3个broker 1个topic，6个partition，副本因子是2 2个consumer，每个consumer三个线程并发读取 1. Producer package kafka.examples.multibrokers.producers; import java.util.Properties; import java.util.
zabbix_agentd.conf配置文件详解 ronin47 zabbix 配置文件
Aliaskey的别名，例如 Alias=ttlsa.userid:vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.:([0-9]+),,,,\1]，或者ttlsa的用户ID。你可以使用key：vfs.file.regexp[/etc/passwd,^ttlsa:.: ([0-9]+),,,,\1]，也可以使用ttlsa.userid。备注: 别名不能重复，但是可以有多个
java--19.用矩阵求Fibonacci数列的第N项 bylijinnan fibonacci
参考了网上的思路，写了个Java版的： public class Fibonacci { final static int[] A={1,1,1,0}; public static void main(String[] args) { int n=7; for(int i=0;i<=n;i++){ int f=fibonac
Netty源码学习-LengthFieldBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
先看看LengthFieldBasedFrameDecoder的官方API http://docs.jboss.org/netty/3.1/api/org/jboss/netty/handler/codec/frame/LengthFieldBasedFrameDecoder.html API举例说明了LengthFieldBasedFrameDecoder的解析机制，如下：实
AES加密解密 chicony 加密解密
AES加解密算法，使用Base64做转码以及辅助加密： package com.wintv.common; import javax.crypto.Cipher; import javax.crypto.spec.IvParameterSpec; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import sun.misc.BASE64Decod
文件编码格式转换 ctrain 编码格式
package com.test; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream;
mysql 在linux客户端插入数据中文乱码 daizj mysql 中文乱码
1、查看系统客户端，数据库，连接层的编码查看方法： http://daizj.iteye.com/blog/2174993 进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+------
好代码是廉价的代码 dcj3sjt126com 程序员读书
长久以来我一直主张：好代码是廉价的代码。当我跟做开发的同事说出这话时，他们的第一反应是一种惊愕，然后是将近一个星期的嘲笑，把它当作一个笑话来讲。当他们走近看我的表情、知道我是认真的时，才收敛一点。当最初的惊愕消退后，他们会用一些这样的话来反驳： “好代码不廉价，好代码是采用经过数十年计算机科学研究和积累得出的最佳实践设计模式和方法论建立起来的精心制作的程序代码。” 我只
Android网络请求库——android-async-http dcj3sjt126com android
在iOS开发中有大名鼎鼎的ASIHttpRequest库，用来处理网络请求操作，今天要介绍的是一个在Android上同样强大的网络请求库android-async-http，目前非常火的应用Instagram和Pinterest的Android版就是用的这个网络请求库。这个网络请求库是基于Apache HttpClient库之上的一个异步网络请求处理库，网络处理均基于Android的非UI线程，通
ORACLE 复习笔记之SQL语句的优化 eksliang SQL优化 Oracle sql语句优化 SQL语句的优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097999 SQL语句的优化总结如下 sql语句的优化可以按照如下六个步骤进行：合理使用索引避免或者简化排序消除对大表的扫描避免复杂的通配符匹配调整子查询的性能 EXISTS和IN运算符下面我就按照上面这六个步骤分别进行总结：
浅析：Android 嵌套滑动机制（NestedScrolling） gg163 android 移动开发滑动机制嵌套
谷歌在发布安卓 Lollipop版本之后，为了更好的用户体验，Google为Android的滑动机制提供了NestedScrolling特性 NestedScrolling的特性可以体现在哪里呢？ 比如你使用了Toolbar，下面一个ScrollView，向上滚
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基础数据结构和算法九：Binary Search Tree sunwinner Algorithm
A binary search tree (BST) is a binary tree where each node has a Comparable key (and an associated value) and satisfies the restriction that the key in any node is larger than the keys in all
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第一篇博客不知道要写点什么，就先来点近阶段的感悟吧。这几天学了servlet和数据库等知识，就参照老方的视频写了一个简单的增删改查的，完成了最简单的一些功能，使用了三层架构。 dao层完成的是对数据库具体的功能实现，service层调用了dao层的实现方法，具体对servlet提供支持。 &
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本期特邀《Java特种兵》作者：谢宇，CSDN论坛ID: xieyuooo 针对JAVA问题给予大家解答，欢迎网友积极提问，与专家一起讨论! 作者简介：淘宝网资深Java工程师，CSDN超人气博主，人称“胖哥”。 CSDN博客地址： http://blog.csdn.net/xieyuooo 作者在进入大学前是一个不折不扣的计算机白痴，曾经被人笑话过不懂鼠标是什么，

【OpenMMLab 实战营打卡 - 第1课】

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