- 通义万相2.1技术深度解析
accurater
c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- NanoGPT的BenchMarking.py
2301_80365274
人工智能
1.Benchmarking是一种评估和比较性能的过程。在深度学习领域,它通常涉及对模型的训练速度、推理速度、内存占用等指标进行测量,以便评估不同模型、不同硬件配置或者不同软件版本之间的性能差异。例如,当你尝试比较两个不同架构的模型(如ResNet和EfficientNet)在相同数据集和硬件条件下的训练效率时,就可以进行benchmarking。通过记录每个模型的训练时间、每个epoch的处理时
- 大模型微调步骤整理
Trank-Lw
人工智能
在对深度学习模型进行微调时,我通常会遵循以下几个通用步骤。第一步是选择一个合适的预训练模型。PyTorch的torchvision.models模块提供了很多经典的预训练模型,比如ResNet、VGG、EfficientNet等。我们可以直接使用它们作为模型的基础结构。例如,加载一个预训练的ResNet50可以这样写:importtorchvision.modelsasmodelsmodel=mo
- python实现cnn特征提取_GitHub - lxztju/pytorch_classification: 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,...
weixin_39662142
python实现cnn特征提取
pytorch_classification利用pytorch实现图像分类,其中包含的densenet,resnext,mobilenet,efficientnet,resnet等图像分类网络,可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法实现功能基础功能利用pytorch实现图像分类包含带有warmup的cosine学习率调整warmup的step学习率优调整多模型融合预测,加权与
- EfficientNet 改进:添加高效轻量级通道注意力机制(FFCM)
听风吹等浪起
AI改进系列python开发语言深度学习人工智能
目录1.模型讲解什么是FFCM?FFCM的前向传播将FFCM集成到EfficientNet创建带有FFCM的EfficientNet模型为什么FFCM有效?实际应用示例2.完整代码3.网络结构在计算机视觉领域,注意力机制已经成为提升模型性能的重要工具。今天我们将深入探讨一种名为FFCM(FastandLightweightChannelAttentionMechanism)的高效通道注意力机制,并
- 【CV/NLP/生成式AI】
严文文-Chris
AI人工智能自然语言处理
以下是计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和生成式AI(GenerativeAI)的详细介绍,涵盖核心任务、技术方法和典型应用:1.计算机视觉(ComputerVision,CV)核心目标让机器“看懂”图像和视频,理解视觉世界的语义信息。关键技术任务技术方案代表模型图像分类CNN(卷积神经网络)ResNet、EfficientNet目标检测Two-stage(如FasterR-CNN)One
- 主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 EfficientNet | 卷积神经网络模型缩放的再思考
wei子
YOLO网络YOLOcnn
主干网络篇|YOLOv5/v7更换骨干网络之EfficientNet|卷积神经网络模型缩放的再思考1.简介近年来,深度卷积神经网络(CNN)在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。然而,随着模型复杂度的不断提升,模型训练和部署所需的计算资源也呈指数级增长,这对于资源受限的设备和平台带来了挑战。为了解决这个问题,EfficientNet应运而生。EfficientNet是一种基于神经网络架构搜索(
- YOLOv8 更换主干网络之 EfficientNet 详解
鱼弦
YOLO系列实践YOLO
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)YOLOv8更换主干网络之EfficientNet详解1.EfficientNet简介EfficientNet是一种轻量级高效的卷积神经网络架构,旨在为图像识
- EfficientNet 概念与数学原理深度解析
六月五日
Pytorch指南算法聚类人工智能深度学习python神经网络机器学习
EfficientNet概念与数学原理深度解析1.核心概念1.1复合缩放(CompoundScaling)核心思想:同时调整网络的深度、宽度和分辨率数学表达:depth:d=αϕwidth:w=βϕresolution:r=γϕ约束条件:α⋅β2⋅γ2≈2α≥1,β≥1,γ≥1\text{depth}:d=\alpha^\phi\\\text{width}:w=\beta^\phi\\\text{
- 复合缩放EfficientNet原理详解
frostmelody
LLM深度学习人工智能深度学习
1.为什么复合缩放更高效?(1)单维度缩放的瓶颈增加深度(层数):更深的网络可以学习更复杂特征,但容易导致梯度消失/爆炸问题,且计算量随深度线性增长。问题:深层网络训练困难,性能提升呈现明显的收益递减。增加宽度(通道数):更宽的网络能捕捉更丰富的特征,但参数量和计算量随通道数平方增长。问题:过于浅层的宽网络可能浪费计算资源,无法有效捕捉高阶特征。提高分辨率:高分辨率输入保留更多细节,但计算量随分辨
- PyTorch + torchvision是什么
太阳照常升起--
pytorch人工智能python
PyTorch是什么?PyTorch是一个开源的深度学习框架,由FacebookAI开发,它的特点是:易用性强:Python风格代码,好写好调试动态图机制:代码运行即图构建,更灵活支持GPU:训练快,效率高社区活跃:资料多,支持好torchvision是什么?torchvision是PyTorch的官方图像处理工具包,它包含:预训练模型(如ResNet、MobileNet、EfficientNet
- 深度分离卷积模块:轻量化网络的革命性设计
点我头像干啥
Ai网络
引言:卷积神经网络的计算瓶颈在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已经成为了事实上的标准架构。从AlexNet到ResNet,再到EfficientNet,CNN架构不断演进,在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,随着模型性能的提升,网络的计算复杂度和参数量也呈指数级增长,这给移动端和嵌入式设备的部署带来了巨大挑战。传统的标准卷积操作在提取特征时,同时考虑了空间相关性
- 《高效迁移学习:Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》
机器学习司猫白
深度学习迁移学习keras分类tensorflowefficientnet性能优化
从零到精通的迁移学习实战指南:以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习?1.1人类的学习智慧想象一下:如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他,会比完全不懂音乐的人快得多。因为TA已经掌握了乐理知识、节奏感和手指灵活性,这些都可以迁移到新乐器的学习中。这正是迁移学习(TransferLearning)的核心思想——将已掌握的知识迁移到新任务中。1.2深度学习的困境与破局传统深度
- 【大模型】大模型分类
IT古董
人工智能人工智能大模型
大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- 计算机视觉核心任务
飞瀑
AIyolo
1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类:1.图像分类(ImageClassification)识别图像属于哪个类别,例如猫、狗、汽车等。应用场景:物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型:ResNet、EfficientNet、ViT(VisionTransformer)。2.目标检测(ObjectDetection)识别图像中目标的位置(边界框)及类别。应用场景:自动驾
- 【论文精读】EfficientNet
None-D
BackBones深度学习人工智能计算机视觉算法
摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度,宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果,但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。本文认为通过同时平衡网络宽度、深度、分辨率的缩放倍数来扩大卷积网络,可以达到更好的精度和效率。框架优化目标定义卷积网络层iii为:Yi=Fi(Xi)Y_i=F_i(X_i)Yi=Fi(Xi)其中FiF_iFi是卷积算子,YiY_iYi为输出张量,XiX_iXi为
- 剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型:重新思考卷积神经网络的模型扩展,使得RT-DETR目标检测模型高效涨点
芒果汁没有芒果
剑指RT-DETR算法改进目标检测深度学习神经网络
本篇内容:剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型:重新思考卷积神经网络的模型扩展,YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果:RT-DETR最新首发创新点改进源代码!!本博客改进源代码改进适用于RT-DETR按步骤操作运行改进后的代码即可论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdfEfficientNet论文理论部分+原创最新改进RT-DETR
- 图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解
牙牙要健康
深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(ProgressiveLearningwithadaptiveRegularization)EfficientNet_V2的模
- 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解
牙牙要健康
图像分类深度学习轻量级网络深度学习算法分类
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言EfficientNet_V1讲解问题辨析(ProblemFormulation)缩放尺寸(ScalingDimensions)复合缩放(CompoundScaling)Efficie
- pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大
ZhengHsin
问题描述:本人使用pytorch1.5版本,构建EfficientNet网络,在训练之前使用model.train()设置为训练模式。每次训练结束后进行验证集的推理测试;对于含有dropout和batchnorm层的神经网络在推理前需要用model.eval()设置dropout和batchnorm的冻结。但是对于推理结果,不同的输入,具有相同的输出;错误率很高,并且loss值也于训练时差距巨大。
- 深度学习代码源码项目90个分享
z5645654
深度学习python深度学习人工智能机器学习python
demo仓库和视频演示:银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、P
- EfficientNet
pythonSuperman
图片分类
时间:2019EfficicentNet网络简介EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworkshttps://arxiv.org/abs/1905.11946,这篇论文是Google在2019年发表的文章。EfficientNet这篇论文,作者同时关于输入分辨率,网络深度,宽度对准确率的影响,在之前的文章中是单独增
- 基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统
Together_CZ
神经网络人工智能深度学习
工作中经常会使用到轻量级的网络模型来进行开发,所以平时也会常常留意使用和记录,在前面的博文中有过很多相关的实践工作,感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹,efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类
- 基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统
Together_CZ
制造
轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了,感兴趣的话可以自行移步阅读:《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹,efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别
- 基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统
Together_CZ
制造
轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了,感兴趣的话可以自行移步阅读:《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹,efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别
- CNN架构的演变:EfficientNet 简介
新华
深度学习cnn人工智能神经网络
概述在各种卷积神经网络中,EfficientNet是其中最重要的一种。与所有前辈相比,它提供了更好的性能。EfficientNet是复合缩放和神经架构搜索(NAS)的产物。在本文中,我们将深入探讨EfficientNet的细节。什么是DenseNet?DenseNet是一种使用卷积层的深度学习架构。它是其前身ResNet(ResidualNetwork)的改进版本。残差网络通过将上一层的输出连接到
- paddle 54 从PaddleClas2.5初始化模型用于迁移学习(LeViT、ReXNet、EfficientNet等)
万里鹏程转瞬至
paddlepaddlepaddle迁移学习PaddleClas深度学习
随着PaddleClas版本代码的迭代,博主以前的一些代码在使用上出现了bug,导致无法初始化模型,具体涉及paddle42将任意paddleclas模型作为paddledetection中的backbone使用代码的使用,为此重新对最新的PaddleClas代码进行梳理,实现重新初始化PaddleClas中的模型。在迁移学习中应该初始化哪些模型可以参考如何选择出最适合的backbone模型?图像
- EfficientNet论文阅读理解
欠我的都给我吐出来
论文地址:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1911.09070概要介绍来自GoogleBrain实验室的大作,开源代码在Github。这个网络可以均衡不同的运算量(30BFLOPS-200BFLOPS)和准确性1.png1.有效多尺度的特征复用(特征金字塔FPN)简单的多尺度特征复用,因为每层特征的分别率不同,因此其对结
- EfficientDet(EfficientNet+BiFPN)论文超详细解读(翻译+学习笔记+代码实现)
路人贾'ω'
目标检测论文目标检测计算机视觉YOLO人工智能
前言在之前我们介绍过EfficientNet(直通车:【轻量化网络系列(6)】EfficientNetV1论文超详细解读(翻译+学习笔记+代码实现)【轻量化网络系列(7)】EfficientNetV2论文超详细解读(翻译+学习笔记+代码实现))EfficientDet是继2019年推出EfficientNet模型之后,Google人工智能研究小组TanMingxing等人为进一步提高目标检测效率,
- Occupancy占据网络论文讲解与分析
CVplayer111
深度学习人工智能1024程序员节
一、MonoScene1.概要a.使用单目相机,不用深度估计和点云来实现占据网络。b.提出了一种2D-3D的一种转换方法。c.在3D-unet底部加入3DCRP来捕获长距离的一个信息。2.模型结构图像先经过一个2D的unet结构,这里论文里用的预训练的EfficientNet,然后经过一个论文里提出的FLOSP模块,从2D到3D,不过是一个多尺度的投影,再上采样concate。这里的转换模块个人感
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
qindongliang1922
工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象