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chenzy_hust
思想比较简单,参数量可以看出大幅度减少,推理速度优化方面还有待验证https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdfAbstract:卷积是卷积神经网络(CNN)的主要构建块。我们观察到,通道数量随着深度的增加而增加,优化的CNN通常具有高度相关的滤波器,从而降低了特征表示的表达能力。我们提出了TiedBlockConvolution(TBC),它在相等的通道块上共享相同的T
- TBC(Tied Block Convolution):具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN
静静AI学堂
高质量AI论文翻译cnn人工智能神经网络
文章目录摘要引言相关工作TiedBlockConvolution网络设计TBC公式化在瓶颈模块中的TBC/TGCTBC和TFC在注意力模块中的应用实验结果ImageNet分类物体检测和实例分割轻量级注意力消融研究总结补充资料物体检测和实例分割的详细结果额外的Grad-CAM可视化结果
- Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN
AI浩
cnn人工智能神经网络
摘要https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf卷积是卷积神经网络(CNN)的主要构建块。我们观察到,随着通道数的增加,优化后的CNN通常具有高度相关的滤波器,这降低了特征表示的表达力。我们提出了TiedBlockConvolution(TBC),它在等量的通道块上共享相同的较薄的滤波器,并使用单个滤波器生成多个响应。TBC的概念也可以扩展到组卷积和全连接层,并且可以应
- 形态学操作之开操作与闭操作的python实现——数字图像处理
筱筱西雨
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原理图像处理中的开操作(Opening)和闭操作(Closing)是形态学(Morphological)操作的两个基本类型,它们都是基于膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)操作。这些操作通常用于二值化图像,但也可以应用于灰度图像。腐蚀(Erosion)腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景(通常是白色)对象。在腐蚀操作中,使用一个结构元素(或核)在图像上滑动。如果结构元素在某个位置下的
- 探索深度学习的边界:使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积(Atrous Convolution)的全面指南
程序员Chino的日记
深度学习tensorflow人工智能
空洞卷积(AtrousConvolution),在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现,是一种强大的工具,用于增强卷积神经网络的功能,特别是在处理图像和视觉识别任务时。这种方法的核心在于它允许网络以更高的分辨率捕获图像信息,同时不增加额外的计算负担。标准卷积网络通过过滤器逐步减少图像的空间分辨率,以提取重要的特征。然而,这种方法会损失一些细节信息,这在一些任务中
- 如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题
Arnold-FY-Chen
video-caffe深度学习Caffevideo-caffecaffe深度学习cudnn8cudnn
因为caffe之类的代码很久不更新了,只支持到了使用cudnn7.x,在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时,会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp等文件里出错:error:identifier"CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT"isundefinederror:iden
- 深度学习(7)--卷积神经网络项目详解
GodFishhh
深度学习深度学习cnn人工智能
一.项目介绍:用Keras工具包搭建训练自己的一个卷积神经网络(Simple_VGGNet,简单版VGGNet),用来识别猫/狗/羊三种图片。数据集:二.卷积神经网络构造查看API文档Convolutionlayers(keras.io)https://keras.io/api/layers/convolution_layers/#导入所需模块fromkeras.modelsimportSeque
- 图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)
唯余木叶下弦声
深度学习深度学习人工智能
目录一、前言二、GCN原理三、GCN用于节点分类四、总结一、前言在图神经网络出现之前,一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理,其特点就是节点有固定的排列规则和顺序,如2维网格和1维序列。近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注。图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用。图神经
- 扩张卷积(dilated convolution)
菜菜子hoho
小知识点合集深度学习卷积
【对扩张卷积的学习记录】ICLR-2016-DilatedConvolution:MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS论文地址:https://arxiv.org/abs/1511.07122代码地址:https://github.com/fyu/dilationhttps://github.com/bordesf/dilation论
- 空洞卷积(扩张卷积dilated convolution)
NeroChang
图像分割空洞卷积图像分割
为什么用空洞卷积?普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer,导致内部数据结构丢失;空间层级化信息丢失。小物体信息无法重建(假设有四个poolinglayer则任何小于2^4=16pixel的物体信息在理论上将无法重建和分割。)普通卷积过程如下:在这样显著缺陷问题的存在下,语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度,而dilatedconvolution的设计
- 空洞卷积(扩张卷积,带孔卷积,atrous convolution)的一些总结与理解
interesting233333
空洞卷积带孔卷积atrousconv扩张卷积
空洞卷积(扩张卷积,带孔卷积,atrousconvolution)是一种区别于普通卷积的卷积方式,从字面理解,就是卷积层中有洞。1.一维理解以一维为例:图中(a)Inputfeature表示输入特征,Outputfeature表示输出特征,这是一个正常的kernel=3;stride=1;pad=1的卷积操作。图中(b)下面为Inputfeature,上面为Outputfeature,与图(a)不
- [pytorch] 7. 神经网络搭建实例
晴空对晚照
#pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能
题目目标搭建模型:参数确定设置卷积层等的参数时,除了in_channels、out_channels、kernel_size等,还需要设置padding等参数,可以根据官方给出的公式计算需要的参数是多少带入已知数据,其中dilation没说空洞卷积,要用她的默认值1里面只有padding和stride是未知数,求解方程,得padding=2,stride=1代码fromtorchimportnnc
- opencv009 滤波器01(卷积)
yf743909
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图像卷积操作(convolution),或称为核操作(kernel),是进行图像处理的一种常用手段,图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系,通过加权求和的操作,实现模糊(blurring),锐化(sharpening),边缘检测(edgedetection)等功能。期末考试结束!又开始学习opencv啦1、什么是图片卷积图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断地相乘求和的
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狂放不羁霸
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Ivy_belief
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目录前言一、膨胀(Dilation)与腐蚀(Erosion)二、形态学操作1、开操作(Opening)2、闭操作(Closing)3、形态学梯度(MorphologicalGradient)4、顶帽(tophat)5、黑帽(blackhat)6、相关的API7、代码演示三、形态学操作应用-提取水平与垂直线1、原理方法2、实现步骤前言1、了解图像形态学图像形态学操作是一种基于图像形状的图像处理方法,
- Faster R-CNN
DQ小恐龙
cnn人工智能神经网络
FasterR-CNN流程图相较于R-CNN与FastR-CNN而言,其采用了RPN去代替之前的SS算法去生成候选区域。当生成候选区域后进行的仍然和FastR-CNN一样的操作(Rolpooling->FC->softmax&边界框预测)。RPN在特征图上采用3x3卷积,padding=1,dilation=1这里clslayer是进行的卷积,2k个大小1x1的卷积核进行处理,reglayer则是
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T-SW
笔记卷积神经网络
一、2D卷积(2DConvolution)1.公式 卷积运算(Convolution)定义:一种通过两个函数和生成第三个函数的一种数学算子,公式如下。通常将函数fff称为输入(input),函数ggg称为卷积核(kernel),函数hhh称为特征图谱(featuremap)。h(t)=∫g(t−t′)f(t) dt′h(t)=\int_\{g(t-t')f(t)}\,{\rmd}t'h(t)=∫
- 【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)
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本文作者:slience_me我看的论文地址:MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.标准卷积假设输入为DF×DF×M,输出为输入为DF×DF×N,卷积核为DK×DK×M,共有N个卷积核进行卷积操作下图为标准的卷积过程,每个卷积核对输入的向量进行卷积操作,得到一个特征映射,共有N个卷
- YOLOv5 common.py文件解读
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defautopad(k,p=None,d=1):#kernel,padding,dilation#Padto'same'shapeoutputsifd>1:k=d*(k-1)+1ifisinstance(k,int)else[d*(x-1)+1forxink]#actualkernel-sizeifpisNone:p=k//2ifisinstance(k,int)else[x//2forxink
- geemap学习笔记044:形态学操作--腐蚀、膨胀、开运算、闭运算
静观云起
geemap学习笔记
前言形态学操作是图像处理中的一种基本操作,其主要目的是通过改变图像的形状或结构来提取图像中的特定信息、去除噪声、分割图像中的不同对象等。形态学操作通常应用于二值图像,其中图像中的像素只有两个取值,通常是0和1。腐蚀(Erosion)是为了缩小或消除图像中的物体边界,通过将结构元素在图像上滑动,只有当结构元素覆盖的区域内所有像素都为1时,中心像素才为1,否则为0;膨胀(Dilation)是为了扩大或
- CNN:Convolutional Neural Network(上)
狂放不羁霸
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目录1为什么使用CNN处理图像2CNN的整体结构2.1Convolution2.2Colorfulimage3Convolutionv.s.FullyConnected4MaxPooling5Flatten6CNNinKeras原视频:李宏毅2020:ConvolutionalNeuralNetwork1为什么使用CNN处理图像李宏毅老师提出了以下三点理由。①Somepatternsaremuch
- [论文精读]Hi-GCN: A hierarchical graph convolution network for graph embedding learning of brain network
夏莉莉iy
论文精读embedding人工智能深度学习学习机器学习图像处理图论
论文原文:Hi-GCN:Ahierarchicalgraphconvolutionnetworkforgraphembeddinglearningofbrainnetworkandbraindisordersprediction-ScienceDirect论文代码:https://github.com/haojiang1/hi-GCN目录1.省流版1.1.心得1.2.论文框架图2.论文逐段精读2.
- 22、CNN(卷积神经网络)
羽天驿
一、CNN参考文章https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10987870.html卷积运算结构.png层与层之间的连除了矩阵运算,还有CNN。convolutionneuralnetwork卷积神经网络convolution卷积是一种数学的运算运算法则:inputimage*kernel=featuremap第一步.png第二步.png行乘以行相加再求和(对应的位
- 普通卷积、转置卷积(transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释
Trouville01
深度学习人工智能机器学习
1.首先声明一点,转置卷积不是卷积的逆运算,转置卷积也是一种卷积方式,作用是进行上采样!主要出现在分割和对抗神经网络模型中比较多。2.其次,transposedconvolution、fractionally-stridedconvolution和deconvolution都是指转置卷积,但是pytorch官方采用transposedconvolution这种说法,也更能说明转置卷积的原理。下面是
- pytorch学习笔记(七 )
満湫
pytorch学习笔记
池化类似压缩最大池化-上采样例如给一个3的话就会生成一个3×3的窗口(生成相同的高和宽),给一个tuple就会给出一个相同的池化核。stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个,空洞卷积ceilfloor模式(天花板、地板)floor就是向下取整。按下面的方法走,走的步数默认为核的大小取9个里面的最大值,走到右一图,这种情况只能覆盖6个,其他
- 李宏毅深度学习——卷积神经网络
migugu
卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类:input:像素矩阵output:输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算:将卷积核与像素矩阵进行内积计算,侦测patternstride:移动步长不同的filter识别不同的模式,经过卷积运算得到特征图,缩小图片尺寸,增加维度。**每个filter都会对所有层的内积求和**MaxPooling减
- Parallel patterns: convolution —— An introduction to stencil computation
王莽v2
并行计算计算机视觉CUDA
在接下来的几章中,我们将讨论一组重要的并行计算模式。这些模式是许多并行应用中出现的广泛并行算法的基础。我们将从卷积开始,这是一种流行的阵列操作,以各种形式用于信号处理、数字记录、图像处理、视频处理和计算机视觉。在这些应用领域,卷积通常作为过滤器执行,将信号和像素转换为更理想的值。我们的图像模糊内核是一个过滤器,可以平滑信号值,以便人们可以看到大画面的趋势。另一个例子是,高斯滤波器是卷积滤波器,可用
- 深入浅出理解Dilated Convolution(空洞卷积,膨胀卷积)
花花少年
深度学习DilatedConv空洞卷积膨胀卷积
温故而知新,可以为师矣!一、参考资料github仓库:Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutions图片素材来源:Convolutionarithmetic理解DilationconvolutionDilatedConvolution——空洞卷积(膨胀卷积)膨胀卷积学习笔记二、空洞卷积(DilatedConvolution)相关介绍1.引言1.
- 报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN
虽然什么都没做,但我还是辛苦了
人工智能深度学习
报错信息如下RuntimeError:novalidconvolutionalgorithmsavailableinCuDNN出现这个问题既不是cuda与cudnn版本不匹配,也不是英伟达显卡驱动需要更新!而是因为你的显存过低不能训练,解决办法是使用混精度训练!!!这样能减少近一半的显存!!!这种报错一般都是在自己电脑上跑才会出现的,或者你可以在服务器上跑,一般服务器显存是足够的。
- Halcon算子精讲:形态学操作(圆形操作)
机器视觉知识推荐、就业指导
机器视觉人工智能算法halcon机器视觉
膨胀操作(圆形膨胀)算子dilation_circle(Region,RegionDilation,3.5)原理将区域中边界的每个像素点以3.5为半径做圆,原有区域+所做圆区域=膨胀后区域。作用扩大目标所在区域或连接区域破碎部分。对比图腐蚀操作(圆形腐蚀)算子erosion_circle(Region,RegionErosion,3.5)原理将区域中边界每个像素点以3.5为半径做圆,原有区域-所做
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交