oneill_feng
oneill_feng

The inplementation of Convolutional

Optimizing Conv in Caffe

  • Solution: converting Conv to GEMM
    This is done in two lasy steps:
    (1) do an im2col to convert the image to a matrix
    (2) call GEMM to do the actual computation
  • Pros:
    simple logic, easy implementation

  • Cons:
    Lots of memory overhead


    11.jpg
12.jpg
13.jpg
14.jpg
15.jpg

参考论文：
High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing

你可能感兴趣的:(The inplementation of Convolutional)

  • Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration Bio大恐龙 人工智能深度学习数据可视化机器学习
    ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
  • ConvE——二维卷积知识图谱横空出世 时光诺言 机器学习—图神经网络知识图谱人工智能python卷积神经网络
    《Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings》论文理解+代码复现本论文理解不再翻译原文，只写上我对于论文原生态的理解，应该会比较详细，请读者放心。一.作者为什么要提出ConvE？传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
  • [论文精读]Intelligence Quotient Scores Prediction in rs-fMRI via Graph Convolutional Regression Network 夏莉莉iy 论文精读人工智能机器学习深度学习计算机视觉学习笔记图论
    论文网址：IntelligenceQuotientScoresPredictioninrs-fMRIviaGraphConvolutionalRegressionNetwork|SpringerLink英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！目录1.省流版1.1.心得1.
  • Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment 论文翻译 亚里 论文阅读NR-IQA使用卷积网络进行图像质量评价
    ConvolutionalNeuralNetworksforNo-ReferenceImageQualityAssessment论文翻译TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3CNNforNR-IQA3.1NetworkArchitecture3.2LocalNormalization3.3Pooling3.4ReLUNonlinearity3.5
  • 实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》 交换喜悲 mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
    论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接：https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型，可以产生特征层次结构。我们证明，经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
  • 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习 Diros1g 学习深度学习计算机视觉
    FCNFullyConvolutionalNetworks论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点：用全卷积替
  • Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 怕狗子的福哥 图网络卷积
    ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering1、主要贡献2、算法介绍2.1学习局部化谱filtersk阶近似与ChebNet2.2图池化图粗化快速pooling整个GCN过程1、主要贡献1、谱方法的卷积公式。一种基于谱方法的CNN的形式化表述，基于GSP2、严格的局部化的filters。局部化就是定义了一
  • 论文分享-- GCN -- Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 村头陶员外 论文图表示学习gnn自然语言处理图神经网络论文
    本次要总结的论文是ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering，论文链接GCN，参考的代码实现GCN-code。不得不说，读懂这篇论文难度较大，因为里面有许多数学推导，要了解较多的数学知识。本人数学一般，因此在读本论文的同时参考了网上部分较优秀的讲解，这里会结合我对论文的理解，对本论文下总结，文末会详细列
  • Convolutional Neural Networks CNN -- Explained 许喜远 机器学习——通俗易懂机器学习python神经网络
    ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？特征映射和多个通道池化基础大步前进和下采样Stridesanddown-sampling填充Padding为什么在卷积神经网络中使用池化？最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络？仅有几层的全连接网络只能做很
  • Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体 取名真难. 机器学习cnn人工智能神经网络深度学习机器学习python
    介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。CNN的核心思想是利用卷积操作提取图像的特征。卷积操作是一种基于滤波器的操作，通过滑动窗口在输入图像上提取局部特征，并生成对应的特征图。这种局部感受野的操作可以有效捕捉到图像的空间结构特征，并且具有平移不变性。CNN的结构由多
  • DFP-ResUNet:Convolutional Neural Network with a Dilated Convolutional Feature Pyramid for Multimo... zelda2333
    论文：ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine2020数据集：BraTS20191.Introduction脑肿瘤由不受控制的细胞增殖引起的组织组成，在大脑中没有生理功能[1].胶质母细胞瘤是最致命的胶质瘤，占所有弥漫性胶质瘤诊断的70-75%，中位总生存时间为14-17个月[2]。它可分为低级别（LGG）和高级别胶质瘤（HGG）。因此，它是制定合适的治疗方案
  • 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建 pprpp
    前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
  • Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting 你爻
    问题背景：交通流量预测忽略时空依赖性。提出模型：Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks(STGCN)。insteadof常规卷积和递归单元，本文在图上公式化问题，并使用完整的卷积结构构建模型，使得以更少的参数实现更快的训练速度。流量预测分为：短期（5-30min)，中长期（>30min）。RNN迭代训练会累积误差，并且难训练，计算量大。为了解决RNN内在
  • 《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》算法详解 ce0b74704937
    论文:LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks官方代码(caffe):http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d/由Facebook和Dartmouth学院提出被ICCV2015收录一、核心创新网络全部使用3D卷积和3D池化方便在不同的任务中使用，如动作识别、相同动作判断、动态场景识别等网络简单且高效二、
  • 《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记 AncilunKiang 论文阅读笔记论文阅读论文笔记
    论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin和PengQiao来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室初读摘要问题：在图像分类领域，随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）模型已经取得了高性能。然而，在图像数据集中，有些
  • [DCN]Deformable Convolutional Networks Ah丶Weii 学习
    文章目录1.Motivation2.Contribution3.DeformableConvolutionalNetworks3.1DeformableConvolution3.2DeformableRoIPooling3.3Position-Sensitive(PS)RoIPooling3.4DeformableConvNets1.Motivation由于CNNs固定的几何结构，它们在建模几何变
  • Deformable Convolutional Networks笔记 yanghaoplus 目标检测卷积
    目录1.Introduction2.DeformableConvolutionalNetworksDeformableConvolutionDeformableRoIPoolingDeformableConvNets3.UnderstandingDeformableConvNets3.1.InContextofRelatedWorks4.Experiments5.ConclusionDilated
  • deformable convolutional networks 麦兜ppig Deeplearningdeformableconvoluti
    转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢？原因还是因为CNN不够鲁棒，比如把一张图片颠倒一下，可能就不认识了（这里mark一下，提高CNN的泛化能力，值得继续花很大力气，STN
  • Deformable Convolutional Networks 卿云阁 深度学习人工智能
    欢迎来到带你读论文博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！首发时间：2024年1月28日✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！[1]github源码Deformable-ConvNets[2]论文DeformableConvolutionalNetworksDeformableconvolution文章提出了可变卷积，添加了位移
  • 孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network）的设计思路 小桥流水---人工智能 Python程序代码机器学习算法cnn深度学习神经网络
    孪生卷积神经网络（SiameseConvolutionalNeuralNetwork）是一种特殊类型的卷积神经网络，主要用于处理需要成对比较的数据，例如判断两个输入是否相似。以下是孪生卷积神经网络的基本结构：输入层：这一层负责接收输入数据。对于图像数据，输入层可能是一个包含图像数据的矩阵。两个共享的卷积层：这两个卷积层处理输入数据，并提取特征。每个卷积层通常包含一系列的卷积核，用于从输入数据中提取
  • 并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？ 神笔馬良 cnn深度学习神经网络
    问题描述：并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是ConcurrentConvolutionalNeuralNetwork(ConCNN)，相对于普通卷积有什么优势？提示：并发卷积神经网络(ConCNN)仅需少量的训练数据集，即可快速准确地自动检测目标。ConCNN是一种利用不同尺度图像之间的关系进行实时目标分类的新型多尺度CNN(卷积神经网络)模型。问题解答：少量训练数据：ConCNN被描述
  • 《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》算法详解 ce0b74704937
    论文链接：Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos文章由牛津大学VGG实验室提出，收录于NIPS2014。该文章认为视频的信息可以分为空间信息和时间信息，所以该文章提出了一种利用普通rgb图像（代表空间信息）和光流信息（代表时间信息）来解决视频的动作分类问题。首先需要了解什么是光流，请看博客《光流估计——从传统方法到深度
  • ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文翻译——中英文对照 SnailTyan 深度学习DeepLearnig
    文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAbstractWetrainedalarge,deepconvolutionaln
  • Convolutional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey 枸杞红枣养生茶
    1本综述内容：•分析CNN技术为何渗透到人群行为分析领域;•识别CNN在人群行为分析任务中最先进的表现所面临的各种挑战;•讨论各种基于cnn的人群行为分析方法。•概述用于基于cnn的人群分析的各种软件和硬件组件。•识别用于基于cnn的人群分析的各种公开可用数据集。•概述人群分析，为什么它是计算机视觉领域的一个重要研究领域?2CNN介绍3人群分析的动机和重要性人群分析的几个应用，如人员跟踪、异常检测
  • CBAM块：通道、空间注意力（Convolutional Block Attention Module）浅层理解 In 2029 模型深度学习人工智能
    CBAM块：通道、空间注意力（ConvolutionalBlockAttentionModule）1.主要思想：一种结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。2.框架将特征图先后经过通道注意块和空间注意块，得到一个新的特征图。特征图经过通道注意块会得到一个值，将这个值与原来的特征图的值相乘得到第二个值，将第二个值进入空间通道，会在次得到一个值，将这个值与第二个值相乘，得
  • CliqueNet:Convolutional Neural Networks with Alternately Updated Clique详解 月亮是蓝色 论文详解神经网络cliqueNet
    ConvolutionalNeuralNetworkswithAlternatelyUpdatedClique是2018年北大团队在CVPR上发表的，这是继DenseNet之后又一密集网络。在图像识别数据集上作者达到了thestate-ofthe-artperformancewithfewerparameters。以下文章讲解是本人粗浅的看法，如有不同的意见大家可以指出并进行探讨。一、摘要在很深的
  • 《ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding》 ce0b74704937
    文章地址:《ECO:EfficientConvolutionalNetworkforOnlineVideoUnderstanding》代码地址：https://github.com/mzolfaghari/ECO-efficient-video-understanding对于视频理解，只使用少部分帧计算速度会比较快，但是对于数秒长的视频需要利用更多的帧信息来提高检测精度。为了解决这种问题，文章提出
  • FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection Cat丹
    关键词：一阶段物体检测，anchorfree。网络结构为backbone+fpn+head（5个）。预测结果为：类别，是否为物体中心点，该点与box四边的距离。训练时，通过(x,y)是否位于gtbox内判定改位置是否为正样本，当该点同时在几个gtbox内时，选择面积最小的box为其目标box。在这里作者采用了双阈值，该点距离四边的最大距离大于或者小于，则认为该样本为负样本。这样做的好处可以排除掉将
  • 论文笔记|Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting 缸里有绿粥
    ConvolutionalLSTMNetwork:AMachineLearningApproachforPrecipitationNowcasting论文地址一、摘要这篇文章是来自香港科技大学的团队，这个团队有和香港观测站合作，他们有一个前身的工作还有数据都是靠这个机构来收集的。这篇论文利用convolutionLSTM对降雨预报进行预测。他们的这个工作是用来做对天气的预测，他们收集了很多很多的雷
  • 3D convolutional neural networks for tumor segmentation using long-range 2D context zelda2333
    论文：ComputerizedMedicalImagingandGraphics2019数据集：BraTS20171.Introduction胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤，约占恶性脑肿瘤的80%。它们起源于大脑或脊柱的胶质细胞，可根据细胞类型、等级和位置进行分类。高等级胶质瘤（III级和IV级）与特别差的预后有关：被诊断为多形性胶质瘤的病人在治疗中平均存活12-14个月。医学影像，如MRI，被用于
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他