樱花的浪漫
樱花的浪漫

AAAI顶会行人重识别算法详解——Relation Network for Person Re-identification

1.论文整体框架概述

        在行人重识别任务中，通常都是对整个输入数据进行特征提取，但是缺少了局部信息。能不能既考虑局部与整体信息，也同时加入他们的联系呢？这篇论文主要的思想就是局部信息和全局信息的融合。     

AAAI顶会行人重识别算法详解——Relation Network for Person Re-identification_第1张图片

  整体流程如上图所示，

  • 首先对整体进行特征提取， 通常采用图像分类网络（如resnet50）进行特征提取，获得特征图
  • 然后将特征图分块，这篇论文中直接在h维度进行截取分块，并没有利用其它辅助信息。可以理解为将人分为不同的局部区域
  • 然后就是整个论文的核心部分，GCP模块提取得到全局特征，One-vs-Rest获得局部特征。对于全局特征的获取， Maxpool提取到的是整体全局的特征，avgPool代表的是分散的局部特征的平均，会引入局部与背景信息。为了消除干扰，使用Avgpool-MaxPool即得到了分散的局部特征与全局特征的差异程度（关系），然后使用卷积层去学习这种关系，并与Maxpool经过卷积的全局特征进行拼接，使用卷积提取出全局特征。但是作者并未给出

你可能感兴趣的:(人工智能,深度学习,计算机视觉,机器学习)

  • 颠覆人机交互！多模态 AI Agents 大模型如何用 5 大模式开启智能新时代？
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列七颠覆人机交互！多模态AIAgents大模型如何用5大模式开启智能新时代？一、从“单一感知”到“多模态融合”：A
  • 实操 SpringBoot+MCP！ 清风孤客 springboot后端java人工智能
    引言随着人工智能的飞速发展，大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。想象一下这样的场景：用户无需钻研复杂的API文档或者在繁琐的表单间来回切换，只需通过自然语言直接与系统对话——“帮我查找所有2023年出版的图书”、“创建一个新用户叫张三，邮箱是[email protected]”。这种直观、流畅的交互方式不仅能显著降低新用户的学习曲线，更能大幅削减B端系统的培训成本和实施
  • 如何学习智能体搭建
    如何学习智能体搭建前言随着人工智能的发展，智能体（Agent）成为自动化、交互式应用和自主决策系统中的核心角色。本书将从零基础出发，系统讲解智能体的基本原理、常见框架、实战搭建与进阶技巧，帮助你快速上手并应用于实际项目。目录智能体基础认知智能体的核心组成主流智能体开发框架本地智能体与云端智能体选型智能体的任务自动化与插件集成智能体的知识检索与上下文管理智能体的多模态扩展智能体安全与可控性智能体实战
  • 板凳-------Mysql cookbook学习 （十一--------4)
    唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
  • AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）
    我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习（视觉，听觉，语言等）不同模态融合交织的信息。下游任务（1）视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
  • 神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
    一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
  • 异物检测的计算机视觉算法技术路线 思绪漂移 计算机视觉算法人工智能
    异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中，异物检测有着其必要性和运维重要性，通过计算机视觉算法，可以实时识别各种异常物体，为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中，这类场景包括：固定区域内的障碍物监测（如轨道区域的石块、工具、动物等）关键部件的异物附着检测（如固定装置上的杂物）安全通
  • [特殊字符] AlphaGo：“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
    从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序，其里程碑意义在于：首破人类围棋壁垒：2016年以4:1击败世界冠军李世石九段，成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
  • 量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
    量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
  • 【人工智能】Spring AI Alibaba，一个面向 Java 开发者的开源框架，它旨在简化将人工智能（AI）功能集成到应用程序中的过程。 本本本添哥 A-AIGC人工智能大模型人工智能javaspring
    一、SpringAIAlibaba介绍SpringAIAlibaba是一个面向Java开发者的开源框架，它旨在简化将人工智能（AI）功能集成到应用程序中的过程。该项目基于SpringAI构建，并且是阿里云通义系列模型及服务在JavaAI应用开发领域的最佳实践。SpringAIAlibaba的目标是为开发者提供一套高层次的AIAPI抽象以及与云原生基础设施的深度集成方案，从而帮助他们快速构建智能应用
  • 模型融合与人机协同：构建人机共生的智能未来 AI天才研究院 AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
    1.背景介绍在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断，AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而，尽管AI的发展已经取得了显著的成就，但是我们仍然面临着一个重大的挑战：如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求，以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题，越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
  • vLLM 优化与调优：提升模型性能的关键策略 强哥之神 人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
    在当今人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎，提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略，帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度（Preemption）由于Transformer架构的自回归特性，有时键值缓存（KVcache）空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下，vL
  • Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互 AI大模型应用实战 springneo4j人工智能ai
    SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念，然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着，通过实际代码示
  • ResNet：深度卷积神经网络的里程碑 心想事“程” 小知识点cnn人工智能神经网络
    一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
  • 视觉算法之卷积神经网络 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
    定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
  • 卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
    在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
  • 【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎 我爱一条柴ya 学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
    预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
  • 广州曼顿2P数字微断：保护电力设备的安全守护者 mdkk678 安全
    在现代社会，电力设备的安全运行对各行各业至关重要。然而，电力系统中存在各种电压波动、过载和短路等问题，可能对设备造成损害。为了保护电力设备免受这些问题的影响，广州曼顿推出了2P数字微断器。本文将介绍这一创新产品的特点和优势，以及它对电力设备的保护作用。广州曼顿科技有限公司专注用户侧智慧数字电气产品研制，以及智慧电能服务大数据云平台建设。基于人工智能技术，大幅提升人触电时的生命安全保障，以及电气火灾
  • Python通关秘籍之基础教程(一） Smile丶Life丶 Python通关指南：从零基础到高手之路python开发语言后端
    引言在编程的世界里，Python就像一位温和而强大的导师，它以简洁优雅的语法和强大的功能吸引着无数初学者和专业人士。无论你是想开发网站、分析数据、构建人工智能，还是仅仅想学习编程思维，Python都是你的理想选择。Python的魅力在于它的易读性和广泛的应用场景。它的代码就像英语句子一样自然，即使是完全没有编程经验的人也能快速上手。同时，Python拥有庞大的生态系统，从Web开发（Django、
  • 多模态大模型发展全景：从架构创新到应用突破 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python大模型多模态大模型AIGC机器学习深度学习DeepSeek
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景：从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
  • 一文搞懂 Cursor 内部工作原理~ zz_jesse
    介绍了Cursor，一个结合了AI技术的代码编辑器，它通过深度学习和语义索引的方式，提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能，以及自己的AI特性，实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始～～你可能已经看到新闻：OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf！与此同时，Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元！这对于代码生
  • 如何让AI真正理解你的意图（自适应Prompt实战指南） nine是个工程师 大语言模型人工智能prompt
    目前的LLM模型，在理解用户意图方面，正在使用自适应Prompt技术，来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言：为什么你的AI总是"答非所问"？相信很多人都遇到过这样的情况：你问：“帮我写一个Python爬虫”AI答：给你一堆理论知识和完整教程（你只想要简单代码）你问：“推荐一部电影”AI答：推荐了《教父》（你想看轻松喜剧）你问：“解释一下机器学习”A
  • ollama v0.9.6版本发布详解：修复启动屏幕样式及新增工具名称参数支持 福大大架构师每日一题 文心一言vschatgptollama
    作为近年来备受瞩目的开源对话式人工智能框架之一，ollama持续更新优化其产品，致力于为开发者带来更稳定、高效的使用体验。2025年7月8日，ollama发布了v0.9.6版本，这一版本在用户界面和API的可用性方面做出了重要改进，进一步增强了开发和集成的便捷性。本文将对ollamav0.9.6版本的更新内容进行全面解析，详细介绍新特性、修复的具体问题、应用示例及最佳实践，帮助开发者快速掌握和应用
  • AI人工智能与机器学习的大数据融合应用 AI智能探索者 人工智能机器学习大数据ai
    AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词：AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要：本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系，给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理，并通过Python源代码进行说明
  • 深入解读 Qwen3 技术报告（一）：引言 小爷毛毛（卓寿杰） 大模型AIGC深度学习基础/原理人工智能自然语言处理python语言模型深度学习
    重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言：迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能（AI
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
  • AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅 人工智能tensorflowpythonai
    AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
  • 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径：技术融合与应用前景（上） Allen_Lyb 数智化医院2025人工智能健康医疗算法
    引言人工智能技术正以前所未有的速度改变着医疗保健领域，从辅助诊断到个性化治疗，AI应用的广度和深度不断拓展。在这一浪潮中，边缘人工智能（EdgeAI）作为一种新兴技术范式，正成为推动医疗AI创新的关键力量。边缘AI区别于传统的云计算模式，它将数据处理和AI模型部署在数据源头附近，实现快速响应和隐私保护。这种特性使其在医疗保健领域具有独特优势，特别是在实时监测、紧急响应和患者隐私保护等方面。边缘AI
  • OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例（C#） XisVisual_Basic ocrc#计算机视觉C#
    近年来，随着计算机视觉和图像处理的不断发展，光学字符识别（OCR）技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本，为人们带来了极大的便利。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先，在使用OpenCvSharp之前，我们需要确保已经在项目中引用了该库，并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来，我们需要准备一张
  • Python|OpenCV-实现识别弧形文字(17) 写python的鑫哥 OpenCV入门与进阶pythonopencv人工智能计算机视觉弧形文字环形文字识别
    前言本文是该专栏的第19篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。我们知道，OCR可以识别文字方面的需求，但是如果遇到那些目标文字是“弧形文字”，需要怎么去识别呢？遇到想要识别“弧形文字”的需求，这个时候你可以借助于Opencv+OCR技术来实现。而本文，笔者将针对上述问题需求，利用OpenCV结合OCR来实现“弧形文字”的识别。废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIlinuxPHPandroid
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • zookeeper admin 笔记 braveCS zookeeper
      Required Software 1) JDK>=1.6 2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines 3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘   数据和日志目录 1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
  • Spring配置多个连接池 easterfly spring
    项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？ Spring中有关于dataSource的配置：     <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"   &nb
  • Mysql 171815164 mysql
    例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。 GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI TH GRANT OPTION; 如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
  • CommonDAO（公共/基础DAO） g21121 DAO
            好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。         DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
  • 直言有讳 永夜-极光 感悟随笔
      1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313   精华: “直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
  • 安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失 随便小屋 centos
    一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。 一、首先具有root 的权限。      即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可 二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改 v
  • Oracle备份与恢复案例 aijuans oracle
    Oracle备份与恢复案例 一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布 無為子
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本 功能新增 (1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
  • Oracle显示根据高考分数模拟录取 百合不是茶 PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
    题目要求: 1,创建student表和result表 2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理 3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选     1,创建student表,和result表 学生信息表; create table student( student_id number primary key,--学生id
  • 优秀的领导与差劲的领导 bijian1013 领导管理团队
    责任 优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。 差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。 努力工作 优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
  • js函数在浏览器下的兼容 Bill_chen jquery浏览器IEDWRext
      做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同：   IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的；   FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的； 兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
  • 【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC) bit1129 垃圾回收
    吞吐量与用户线程暂停时间   衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个： 吞吐量越高，则算法越好 暂停时间越短，则算法越好 首先说明吞吐量和暂停时间的含义。   垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
  • J2EE监听器和过滤器基础 白糖_ J2EE
    Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。 监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。   ServletContex监听器 ServletContex又叫application
  • 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者 boyitech jsAngularJSapiAngularProvider
      Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。   那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
  • java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 bylijinnan java
    public class CommonSubSequence { /** * 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。 * 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。 * * O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。 * O(
  • sqlserver 2000 无法验证产品密钥 Chen.H sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
    在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
  • [新概念武器]气象战争 comsci
           气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....        原因如下:        地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
  • oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 daizj oraclegroupingrollupcube
    oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu -- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景    --- ROLLUP ， 为了理解分组的成员数量，我增加了 分组的计数  COUNT(SAL)   
  • 技术资料汇总分享 Dead_knight 技术资料汇总 分享
    本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。 http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE 资料主要包含： Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...) Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...) Ser
  • 初一下学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    could 能够 minute 分钟 Tuesday 星期二 February 二月 eighteenth 第十八 listen 听 careful 小心的，仔细的 short 短的 heavy 重的 empty 空的 certainly 当然 carry 携带；搬运 tape 磁带 basket 蓝子 bottle 瓶 juice 汁，果汁 head 头；头部
  • 截取视图的图片, 然后分享出去 dcj3sjt126com OSObjective-C
    OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast. I implemented a category method on UIView to get the vi
  • MySql重置密码 fanxiaolong MySql重置密码
    方法一:  在my.ini的[mysqld]字段加入： skip-grant-tables 重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库  然后进入mysql mysql>use mysql;  mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root'; mysq
  • Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式 234390216 ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
    Ehcache中储存缓存的方式   目录 1     堆内存（MemoryStore） 1.1     指定可用内存 1.2     驱除策略 1.3     元素过期 2   &nbs
  • spring mvc中的@propertysource jackyrong spring mvc
      在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了： @PropertySource  在spring 3.1中开始引入 比如有配置文件 config.properties mongodb.url=1.2.3.4 mongodb.db=hello 则代码中   @PropertySource(&
  • 重学单例模式 lanqiu17 单例Singleton模式
    最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。 第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。 单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式 静态内部类方式: package test.pattern.singleton.statics; publ
  • .NET开源核心运行时，且行且珍惜 netcome java.net开源
    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他