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贝猫说python
学习llama人工智能
LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?答:Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
- 用自编码器检测小波散射异常 MATLAB
闪闪发亮的小星星
数字信号处理与分析matlab开发语言
小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快!modwpt主要参考:https://ww2.mathworks.cn/help/wavelet/ug/detect-anomalies-using-wavelet-scattering-with-autoencoders.html代码及部分注释%加载数据parentDir='';%ifexist(fullfile(parent
- CV论文--2024.2.20
清风有径
人工智能计算机视觉
1、PaLM2-VAdapter:ProgressivelyAlignedLanguageModelMakesaStrongVision-languageAdapter中文标题:PaLM2-VAdapter:逐步对齐的语言模型打造强大的视觉语言适配器简介:本文展示了渐进式对齐语言模型在连接冻结的视觉编码器和大型语言模型方面的有效性。尽管视觉编码器和大型语言模型的基本架构和预训练方法已经广泛研究,但
- 【国产MCU】-CH32V307-通用定时器(GPTM)-编码模式与旋转编码器驱动
视觉&物联智能
物联网全栈开发实战单片机嵌入式硬件CH32V307国产MCU物联网IoT
通用定时器(GPTM)-编码模式与旋转编码器驱动文章目录通用定时器(GPTM)-编码模式与旋转编码器驱动1、通用定时器编码模式介绍2、旋转编码器介绍3、驱动API介绍4、编码模式使用示例本文将详细介绍如何使用CH32V307通用定时器的编码模式。1、通用定时器编码模式介绍编码器模式是定时器的一个典型应用,可以用来接入编码器的双相输出,核心计数器的计数方向和编码器的转轴方向同步,编码器每输出一个脉冲
- 基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计 其三
大鸟仙童
课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下:简介:使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
- 变分自编码器(VAE)PyTorch Lightning 实现
小嗷犬
Python深度学习pytorch人工智能python
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训
- 行了你就行
帅哥邓
今天中午踏进了三号棚,那个我曾经最害怕听到的和最害怕走进的地方。因为内心极度害怕去设计它。今天开始把设计落地,去画地,画面积,开始拉线,区分功能。在这个过程当中,自己一个人对尺寸,一个人画面积,一个人标注。有一种自豪的感觉,毕竟曾经我认为自己做不到的事情,现在正在开始做到。以前总希望关于这件事情能拖则拖,一直到现在,终于无路可退,只能前进。所以今天也是第一次希望这个事情能够尽早落地。期待自己设计出
- TIM编码器接口(编码器测速)
调试Bug小能手
单片机stm32嵌入式硬件
定时器编码器接口自动计次--------->对应手册14.3.12编码器接口模式应用场景:电机控制PWM驱动电机,编码器测电机速度,PID算法闭环控制-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
奶茶不加糖え
lstm深度学习自然语言处理
摘要翻译我们使用长短时记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择,例如解码器的LST
- [模型学习]Transformer机制及其过程
Amigo_5610
学习
Transformer的基本结构Transformer模型结构与seq2seq模型类似,Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder)Encoder步骤1对于encoder,第一步是将所有的输入词语进行Embedding,然后将其与维度相同的位置向量组合(相加)Encoder步骤2在第二步中,将第一步得到的向量通过self-attent
- transformer-Attention is All You Need(二)
liaolaa
transformer深度学习人工智能
transformer中的解码器解码器层每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取,即完成解码过程transformer的解码器也是一个自回归模型,根据编码器的结果以及上一次预测的结果,对下一次可能出现的值进行特征表示。它也是由N层完全相同解码器层堆叠起来的,每个解码器层包括三个子层连接结构:1.第一个子层连接结构是一个多头注意力子层和一个规范化层和残差连接的组合;2.第二个子层连接结构是一
- 生成网络总结
研三小学渣
学习笔记深度学习人工智能
AE(AutoEncoder)自编码器标准的AE由编码器(encoder)和解码器(decoder)两部分组成,。整个模型可以看作一个“压缩”与“解压”的过程:首先编码器将真实数据(真实样本)压缩为低维隐空间中的一个隐向量,该向量可以看作输入的“象征”;然后解码器将这个隐向量解压,得到生成数据(生成样本)。在训练过程中,会将生成样本与真实样本进行比较,朝着减小二者之间差异的方向去更新编码器和解码器
- Stable Diffusion系列(六):原理剖析——从文字到图片的神奇魔法(潜空间篇)
羊城迷鹿
多模态模型stablediffusionlatent潜空间论文
文章目录LDM概述原理模型架构自编码器模型扩散模型条件引导模型图像生成过程实验结果指标定义IS(越大越好)FID(越小越好)训练成本与采样质量分析不带条件的图片生成基于文本的图片生成基于语义框的图片生成基于语义图的图片生成超分辨率图像生成图像重绘其他文生图模型DALL-EImagen在上一章,我们了解了扩散模型的基本原理,但它离实现StableDiffusion的文生图或图生图功能显然还有一段距离
- 【经验】STM32的一些细节
梓德原
fpga开发单片机stm32物联网嵌入式硬件
这两天碰到的奇葩问题是STM32定时器同步的问题。我的设计本意是:使用定时器T3以100us的周期来定时发送命令给FPGA。由于编码器出结果的最长时间为51us。因此,希望PWM中断要滞后于T3约60us。调试过程:分别在T3和PWM中断中置IO1,IO2.观察波形,发现IO1和IO2的周期都对,但相位差不固定,一直在变动。百思不得其解。。。后来,尝试用T2和T3来测试。发现相位是固定的,原来T2
- C# GTS四轴运动控制器实例(固高科技步进电机不带编码器)
zls365365
c#开发语言
注:由于电机不带编码器,无法做home和当前位置信息读取!功能:三个轴的点位运动:前进+后退,并分别显示每个轴的移动脉冲数(可以换算为距离)!开发环境:VS2017硬件设备:固高科技三维移动平台在上一版上添加了如下功能:记录每次运行的距离,即使关闭软件,也能记录当前距离原点的距离(原点首次得在机台选定)运行超出机台的最大距离后停止运动.源码:usingSystem;usingSystem.Wind
- NLP_自然语言处理项目(2):seq2seq_attention_机器翻译(基于PyTorch)
@硬train一发
NLP自然语言处理机器翻译pytorch
1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型,它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示,解码器则将这个向量作为输入,生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中,编码器和解码器都是由循环神经网络(RNN)组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN,每
- Transformer实战-系列教程19:DETR 源码解读6(编码器:TransformerEncoder类/TransformerEncoderLayer类)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习pytorchDETR人工智能计算机视觉
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1(项目配置/CocoDetection类/ConvertCocoPolysToMask类)DETR源码解读2(DETR类)DETR源码解读3(位置编码:Joiner类/PositionEmbeddingSine类
- 关于VIT(Vision Transformer)的架构记录
一条小小yu
transformer深度学习人工智能
在VIT模型设计中,尽可能地紧密遵循原始的Transformer模型(Vaswani等人,2017年)。这种刻意简化的设置的一个优势是,可扩展的NLPTransformer架构及其高效的实现几乎可以即插即用。图:模型概述。我们将图像分割为固定大小的补丁,线性嵌入每个补丁,添加位置嵌入,并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类,我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标
- (2024,L-DAE,去噪 DM,去噪 AE,影响 SSRL 性能的关键成分,PCA 潜在空间)解构自监督学习的去噪扩散模型
EDPJ
人工智能
DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要4.解构去噪扩散模型4.1.用于自监督学习的重新导向DDM4.2.解构分词器4.3.迈向经典去噪自动编码器5.分析和对比6.结论0.摘要在这项研究中,我们研究了去噪扩散模型
- 为自监督学习重构去噪扩散模型
tzc_fly
生成式AI学习人工智能
在这项研究中,作者检验了最初用于图像生成的去噪扩散模型(DDM)的表示学习能力。其理念是解构DDM,逐渐将其转化为经典的去噪自动编码器(DAE)。这一解构过程让大家能够探索现代DDM的各个组成部分如何影响自监督的表征。观察到,只有极少数现代组件对学习好的表征至关重要,而其他许多组件则不重要。研究最终得出了一种高度简化的方法,在很大程度上类似于经典的DAE。来自:DeconstructingDeno
- Task6 基于深度学习的文本分类3
listentorain_W
基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型(Bert)的词表示学会Bert的使用,具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer原理Transformer是在"AttentionisAllYouNeed"中提出的,模型的编码部分是一组编码器的堆叠(论文中依次堆叠六个编码器),模型的解码部分是由相同数量的解码器的堆叠。i
- C++ 音视频原理
4399.9855
音视频&QT音视频c++
本篇文章我们来描述一下音视频原理音视频录制原理:下面是对这张思维导图的介绍摄像头部分:麦克风采集声音摄像头采集画面摄像头采集回来的数据可以用RGB也可以用YUV来表示图像帧帧率一秒能处理多少张图像图像处理:调亮度图像帧队列:意思是将数据取出来储存在图像帧队列里面等着编码器将数据取出来进行编码处理进行压缩视频编码将视频体积大变成小的精简的视频包队列:压缩好的(编程好的)音频作为音频包队列然后按照一定
- 11月4日平心静气分享:
益可欣
闭上眼脑海里浮现晚上案例会的画面,闪过亚敏督导说的那句:家长学习百分之一,孩子可以学习百分之九十九。是的,孩子是非常有灵性的,很多时候我们看弱了孩子。每个人都需要我们看人之大的能力。中间瞌睡了好几下,做完才知道调皮的小梅把今天的锻炼时间调为25分钟了,感谢小梅的拉线支持,支持我们共同修为彼此滋养!感恩自己生活在一个充满希望的时代,充满爱的大家庭!感觉很幸福很平和!晚安!
- rtt设备io框架面向对象学习-脉冲编码器设备
yunhuibin
rt-thread学习
目录1.脉冲编码器设备基类2.脉冲编码器设备基类的子类3.初始化/构造流程3.1设备驱动层3.2设备驱动框架层3.3设备io管理层4.总结5.使用1.脉冲编码器设备基类此层处于设备驱动框架层。也是抽象类。在/components/drivers/include/drivers下的pulse_encoder.h定义了如下脉冲编码器设备基类structrt_pulse_encoder_device{s
- [FFmpeg学习]从视频中获取图片
aaajj
ffmpeg音视频
从视频中获取图片是一个比较直观的例子,这里从一个基础的例子来查看FFmpeg相关api的使用,从mp4文件中获取一帧图像,保存为jpeg格式图片,mp4文件比较好准备,一般手机录屏文件就是mp4格式。原理还是比较清楚,得到一个AVFrame后,再使用jpeg的编码器来转换intgetpic(){std::stringfilename="test.mp4";//输入MP4文件名std::string
- 【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控知识图谱人工智能
生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题:如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组?CRVAE模型提出背景论文:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220010以条件关系变分自编码器(CRVAE)模型为基础,解决关系医疗实体对发现问题,并生成新的、有意义的医疗实体对。尽管有些疾病与症状之间的关系已经被广泛记录,但仍然
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14
wendyponcho
深度学习人工智能python学习机器学习
Q1.WhatisAutoencoder?自编码器是什么?自编码器是一种特殊类型的神经网络,它通过无监督学习尝试复现其输入数据。它通常包含两部分:编码器和解码器。编码器压缩输入数据成为一个低维度的中间表示,解码器则从这个中间表示重建输出,输出尽可能接近原始输入。自编码器常用于特征学习、降维和去噪。Autoencoderneuralnetwork:ItisanunsupervisedMachinel
- 大模型激活函数知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
FFN块计算公式在Transformer模型中,FFN(Feed-ForwardNetwork)块通常指的是在编码器(Encoder)和解码器(Decoder)中的一个全连接前馈网络子结构。FFN块位于自注意力层(Self-AttentionLayer)之后,用于对自注意力层的输出进行进一步的加工处理。FFN块的作用是引入非线性,允许模型学习更复杂的特征表示。一个标准的FFN块通常包含两个全连接层
- 创建服务消费者(Feign)
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学习完整课程请移步互联网Java全栈工程师本节视频【视频】微服务框架-SpringCloud-创建服务消费者(Feign)概述Feign是一个声明式的伪Http客户端,它使得写Http客户端变得更简单。使用Feign,只需要创建一个接口并注解。它具有可插拔的注解特性,可使用Feign注解和JAX-RS注解。Feign支持可插拔的编码器和解码器。Feign默认集成了Ribbon,并和Eureka结合
- Android硬编、硬解h264
璃云曦
项目工程demo地址https://github.com/liluojun/PlayVideodemo包含硬编解h264、libyuv裁剪图像、opengles渲染yuv数据、ffmpeg解码裸h264数据等功能,故仅供参考测试。硬编码首先设置编码器MediaFormatmediaFormat=MediaFormat.createVideoFormat("video/avc",width,heig
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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183.207.228.22:83,中国/
- 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
javathread
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
KaramTDD
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
PHPphp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
mysqlmysqdump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
nginxlua
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
oraclesql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