Henry_zhangs
Henry_zhangs

EfficientNet V2

目录

1. EfficientNet V1存在的问题

2. EfficientNet V2 的亮点

3. EfficientNet V2 网络架构

1. EfficientNet V1存在的问题

针对EfficientNet V1 ，作者提出了以下的三个缺点

EfficientNet V2_第1张图片

当训练图像的size很大时，网络中传递的特征图尺寸就会很大，这样训练就会慢得多。当降低了图像的尺寸，可以使用更大的batch size，这对于BN层来说是更好的

EfficientNet V2_第2张图片

 浅层的dw卷积速度很慢，这里采用Fuse-MBConv卷积EfficientNet V2_第3张图片

超参数按照相同的比例，改变网络深度或者宽度效果不是那么好

EfficientNet V2_第4张图片

 

2. EfficientNet V2 的亮点

个人觉得最重要的是渐进的学习方法吧，根据体系的尺寸动态的正则化

EfficientNet V2_第5张图片

 

对于不同的图像大小保持相同的正则化并不理想:对于相同的网络，较小的图像大小导致较小的网络容量，因此需要弱正则化;反之亦然，较大的图像尺寸需要更强的正则化来对抗过拟合。


我们提出了一种改进的渐进式学习方法:在早期训练阶段，我们用小图像大小和弱正则化(例如，dropout和数据增强)训练网络，然后我们逐渐增加图像大小并添加更强的正则化。建立在逐步调整大小的基础上,但通过动态调整正则化，我们的方法可以在不导致准确性下降的情况下加速训练。

EfficientNet V2_第6张图片

 

3. EfficientNet V2 网络架构

EfficientNet V2_第7张图片

 

EfficientNet V2_第8张图片

 

你可能感兴趣的:(图像分类,人工智能)

  • Xtuner：大模型微调快速上手 潘达斯奈基~ AIGCAIGC
    一、XTuner是什么？简单来说，XTuner是一个轻量级、易于使用的、为大语言模型（LLM）设计的微调工具库。它由上海人工智能实验室（OpenMMLab）开发，是其强大AI工具生态（MMCV,MMEngine等）的一部分。它的核心设计理念是“用一个配置文件搞定一切”，让开发者和研究人员可以极大地简化微调流程。二、为什么选择XTuner？（核心优势）轻量且用户友好：命令行驱动：你不需要编写复杂的训
  • AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战 AI天才研究院 AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战关键词：人工智能、身体增强、道德考虑、未来发展、机遇挑战摘要：本文将探讨AI时代人类增强的各个方面，包括道德考虑和身体增强技术的未来发展机遇与挑战。通过详细分析AI技术基础、身体增强技术、道德哲学及社会影响，本文旨在为读者提供对这一前沿领域的深入理解和前瞻性思考。目录大纲AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展机遇分析机遇挑战
  • 目标检测：从基础原理到前沿技术全面解析 随机森林404 计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
    引言在计算机视觉领域，目标检测是一项核心且极具挑战性的任务，它不仅要识别图像中有什么物体，还要确定这些物体在图像中的具体位置。随着人工智能技术的快速发展，目标检测已成为智能监控、自动驾驶、医疗影像分析等众多应用的基础技术。本文将全面介绍目标检测的基础概念、发展历程、关键技术、实践应用以及未来趋势，为读者提供系统性的知识框架。第一章目标检测概述1.1目标检测的定义与重要性目标检测（ObjectDet
  • 喜讯 | Navicat 蝉联 2025 年 DBTA 100 强名单 Navicat中国 Navicat17焕新上市navicat数据库
    Navicat在“DBTA1002025-数据领域最重要的公司”榜单中获得表彰。该奖项旨在表彰在数据管理与分析领域的领先创新者。数据库趋势与应用集团出版人TomHogan表示：“企业正寻求扩大人工智能的应用范围，采用新的技术与应用，增加数据分析/商业智能的使用，并对现有应用进行现代化改造”，“每年，《数据库趋势与应用》杂志都会推出DBTA100榜单，旨在表彰具有创新精神、能够为客户带来新产品新体验
  • Midjourney：AI人工智能图像生成的新方向 AI智能探索者 人工智能midjourney计算机视觉ai
    Midjourney：AI人工智能图像生成的新方向关键词：Midjourney、AI图像生成、扩散模型、提示词工程、多模态学习、生成式AI、创意工具摘要：本文将带您走进AI图像生成的前沿领域，以Midjourney为核心，从技术原理到实际应用，用通俗易懂的语言解析其背后的“魔法”。我们将通过生活案例、技术拆解和实战演示，揭示Midjourney如何通过扩散模型、提示词工程和多模态学习，重新定义“用
  • 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标 AI大模型应用实战 人工智能whisperxcodeai
    剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词：Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要：本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度，全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现，以及与其他主流语音识别
  • 探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理 AI大模型应用之禅 人工智能网络ai
    探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理关键词：AI人工智能、多智能体系统、技术原理、智能体交互、分布式计算摘要：本文深入探索了AI人工智能领域多智能体系统的技术原理。首先介绍了多智能体系统的背景，包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多智能体系统的核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。详细讲解了核心算法原理，结合Python源代码进行说明，并给出了相关
  • 结合创新idea：机器学习+运筹优化=CCF高端局 Ai多利 机器学习人工智能
    2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。运筹优化，也称为运筹学或运营管理，是应用数学的一个分支，它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域，它们相互补充，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
  • 【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较 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
    【LangChain编程：从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代，人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
  • 重塑知识的圣殿：人工智能时代的教育革命与人文守护 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    教育，承载着文明火种传递的千年使命，其核心始终围绕两个永恒命题：如何让知识更有效地被获取？如何让个体潜能更充分地绽放？在信息爆炸、技能迭代加速的当代，传统教育模式——标准化课程、统一进度、有限师资、资源不均——正面临前所未有的压力。人工智能（AI）的崛起，如同一股强大的变革洪流，正以前所未有的深度和广度渗透教育生态的各个环节。从量身定制的学习路径到永不疲倦的智能导师，从虚拟现实的沉浸课堂到洞察学情
  • 踏入真实：具身智能与物理世界的认知交响
    当大型语言模型在文本的海洋中纵横捭阖，生成式AI在数字画布上挥洒创意时，人工智能仍有一个根本性的疆域尚未完全征服——真实的三维物理世界。理解一个苹果，不能仅靠词向量坐标；学会行走，无法通过阅读说明书达成；在拥挤的街道导航，远非处理符号逻辑那般简单。智能的进化，自生命诞生之初，便与具身性（Embodiment）和环境交互（Interaction）密不可分。我们的认知、学习、乃至意识的雏形，都源于身体
  • 使用 C++/OpenCV 和 MFCC 构建双重认证智能门禁系统
    使用C++/OpenCV和MFCC构建双重认证智能门禁系统引言随着物联网和人工智能技术的发展，智能门禁系统在安防领域的应用越来越广泛。相比于传统的钥匙、门禁卡或密码，生物识别技术（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）提供了更高的安全性与便利性。然而，单一的生物识别方式在某些场景下可能存在安全隐患。例如，人脸识别可能被高清照片或视频欺骗（称为“欺骗攻击”），在光照、姿态变化剧烈时识别率也可能下降。为了
  • SurveyForge：AI自动撰写综述论文的革命性工具，助力科研效率跃升 花生糖@ AIGC学习资料库人工智能AI论文AI助手
    在学术研究领域，综述论文（SurveyPaper）的撰写是一项耗时且复杂的任务，通常需要数周甚至数月的文献调研与内容整合。如今，上海人工智能实验室、复旦大学与上海交通大学联合开源的SurveyForge，通过创新的AI技术，将这一过程压缩至10分钟内，且生成质量接近人工水平，成为科研人员的得力助手。项目简介SurveyForge是一款基于大语言模型（LLM）的自动综述论文生成工具，专为计算机科学领
  • 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案 武汉唯众智创 人工智能人工智能通识教育课程实验人工智能通识教育人工智能通识课程人工智能通识
    一、前言2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去，人工智能教育多集中于研究生阶段，本科生接触机会相对有限。2019年，教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业，这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今，人工智能课程大多是计
  • CVPR 2024 图像、视频处理总汇（视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等） 点云SLAM 图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
    1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
  • SpringBoot电商项目实战：从零搭建百万级架构
    博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人SpringBoot电商项目实战：从
  • ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络
    摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉
  • 人工智能赋能气象气候：从数据智能到预测创新的融合之路 慌ZHANG 人工智能人工智能
    个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：气象气候与AI的“天然耦合”气象与气候系统是典型的复杂、多尺度、强非线性的自然系统，其建模、分析与预测依赖庞大观测数据和高性能计算资源。传统方法以数值天气预报（NWP）与物理建模为核心，虽然取得重要成就，但也面临计算代价大、精度不足、长期预测偏差大等瓶颈。与此同时，人工智能（AI），尤其是以深度学习为代表的机器学习方法，近年来在图像识别、自
  • python模拟内置函数reversed_Python内置函数reversed weixin_39594895
    {"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台；社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":
  • 面向智能医疗的6G物联网和人工智能 Allen_Lyb 医疗高效编程研发物联网人工智能健康医疗
    AbstractTheconvergenceof6Gwirelesstechnology,theInternetofThings(IoT),andArtificialIntelligence(AI)ispoisedtorevolutionizehealthcaredeliverybyenablingunprecedentedlevelsofconnectivity,intelligence,and
  • 深度学习前置知识全面解析：从机器学习到深度学习的进阶之路
    一、引言：人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代，人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支，深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展，彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发，系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法，为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
  • AI 加持下的智能家居行业：变革、挑战与机遇 低代码老李 人工智能智能家居
    在当今科技迅猛发展的浪潮中，人工智能（AI）已深深融入智能家居领域，成为推动其蓬勃发展的关键力量，为人们的生活带来了诸多便利和创新体验，同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级（1）智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式，借助自然语言处理（NLP）技术，让用户仅通过简单的语音指令，就能轻松操控家中各类智能设备，如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
  • 逻辑结构学派一（五个基础理论） 刘海东刘海东 人工智能
    逻辑结构学派一（五个基础理论）作者：刘海东，中国广东技术师范大学摘要本篇论文通过《逻辑结构学派的宗旨》、《逻辑结构学》、《逻辑工程学》、《逻辑方程结构图理论》、《仿生逻辑理论》五个领域的研究提出《逻辑结构学派的宗旨》、《主观能动性结构》、《主观能动性结构工程》、《赋予生命的逻辑方程结构图》、《仿生逻辑》五个基础经典理论，让人工智能、机器人、智能社会三个主体的基础研究有了方向、方法和判断标准。关键词
  • 基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现 神经网络15044 MATLAB专栏神经网络深度学习神经网络人工智能深度学习机器学习
    基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现一、任务背景与意义肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高，而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络（GNN）的ALS候选药物预测模型，通过整合分子图结构信息和生物活性数据，实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。二、系统架构设计
  • 大模型黄金时代！IT人转行指南：有人薪资翻倍，35+仍吃香_转行大模型！
    高薪背后，是百万人才缺口与IT人前所未有的转型机遇当传统IT岗位增长放缓，一个全新领域正以惊人的速度重塑技术人才格局：大模型算法岗平均月薪突破6.8万元，AI产品经理岗月薪近5万元，自动驾驶等AI岗位扩招幅度高达60%36。与此同时，人社部数据显示我国人工智能领域人才缺口超过500万，供需比例达1：106。曾经焦虑“35岁危机”的程序员们发现，那些深耕大模型领域的同行不仅未被淘汰，反而成为企业竞相
  • 大模型卷出新高度|暴雨AI服务器M8878助解算力之困 BAOYUCompany 人工智能服务器运维
    当今世界，作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力，AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略，开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。当今世界，作为新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力，AI已经成为“兵家必争之地”。我国也在政府报告中首次将“人工智能+”行动纳入国家战略，开启了以人工智能为核心的数字经济高质量发展的新时代。AI热度和话题持续火
  • 探索AI时代：全国启动人工智能与未来公益讲座 私域合规研究 人工智能百度
    人工智能与未来——AI赋能中小企业数字化升级公益讲座一、讲座背景随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经深入到了各行各业，为了推动AI技术在中小企业的广泛应用，助力企业拥抱新技术，迎接新机遇，拟申请联合组织AI赋能中小企业数字化升级公益讲座。讲座内容涵盖包括AI新媒体矩阵营销、AI智能跨境获客平台、AI+直播电商认证，AI+数字展厅、中检AI报关风险诊断及合规AI制单系统、AI+商品追溯、AI个人
  • MATLAB基础应用精讲-【人工智能】数据空间（概念篇） 林聪木 算法分类
    目录前言算法原理发展历程什么是数据空间数据空间基本规律？数据共存方法Pay-as-you-go的进化方式跨域和异构数据源的需求技术实现服务提供数据空间的特点多元主体的开放参与多元角色的中间服务全面覆盖的认证机制丰富的数据联合利用机制数据空间技术框架国际数据空间组成部分使用控制数据场数据场的作用下，三种典型的数据要素价值释放模式数据空间的发展现状国内发展现状：国外发展现状：数据空间的基础设施数据空间
  • 【Python】已解决：Traceback (most recent call last): File “C:/python/kfc.py”, line 8, in KfcError: KFC Cra 屿小夏 pythonc语言开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 国内主流云服务商对比？阿里云、腾讯云、华为云怎么选？ NicolasLearner 服务器云服务器云主机云服务云服务器阿里云腾讯云华为云
    随着中国企业云服务器使用率的不断提升，虽然与国外一些国家相比还有很大差距。但得益于政策红利和中国企业的数字化转型，市场潜力空间仍然很大，而作为互联网行业中的一员，我们也应当对云服务器的基础知识有一定的了解，利用具有较多优势的云服务平台，研发应用层人工智能产品提供决策辅助。一、什么是云服务器云服务器(ElasticComputeService,ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计
  • java封装继承多态等 麦田的设计者 javaeclipsejvmcencapsulatopn
           最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了，现在只能想到什么写什么了，希望能起到一个回忆巩固的作用。     1、final关键字       译为：最终的        &
  • F5与集群的区别 bijian1013 weblogic集群F5
            http请求配置不是通过集群，而是F5；集群是weblogic容器的，如果是ejb接口是通过集群。         F5同集群的差别，主要还是会话复制的问题，F5一把是分发http请求用的，因为http都是无状态的服务，无需关注会话问题，类似
  • LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer Cwind java题解MathLeetCodeAlgorithm
    原题链接：#7 Reverse Integer   要求： 按位反转输入的数字 例1： 输入 x = 123, 返回 321 例2： 输入 x = -123, 返回 -321   难度：简单   分析： 对于一般情况，首先保存输入数字的符号，然后每次取输入的末位（x%10）作为输出的高位（result = result*10 + x%10）即可。但
  • BufferedOutputStream 周凡杨
         首先说一下这个大批量，是指有上千万的数据量。      例子：      有一张短信历史表，其数据有上千万条数据，要进行数据备份到文本文件，就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中！      select t.msisd
  • linux下模拟按键输入和鼠标 被触发 linux
    查看/dev/input/eventX是什么类型的事件， cat /proc/bus/input/devices 设备有着自己特殊的按键键码，我需要将一些标准的按键，比如0－9，X－Z等模拟成标准按键，比如KEY_0,KEY-Z等，所以需要用到按键 模拟，具体方法就是操作/dev/input/event1文件，向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。 linux/in
  • ContentProvider初体验 肆无忌惮_ ContentProvider
    ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity，Service，BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。 在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面，这里面的文件默认都是私有的，别的程序无法访问。 如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录，那么就需要使用内容提供者COnte
  • 关于Spring MVC项目（maven）中通过fileupload上传文件 843977358 mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
    Spring MVC 中通过fileupload上传文件，其中项目使用maven管理。   1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包：commons-fileupload.jar,commons-io.jar 因为我是用的maven管理项目，所以要在pom文件中配置（每个人的jar包位置根据实际情况定） <!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
  • 使用svnkit api，纯java操作svn，实现svn提交，更新等操作 aigo svnkit
     原文：http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318   import java.io.File; import org.apache.log4j.Logger; import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo; import org.tmateso
  • 对比浏览器，casperjs，httpclient的Header信息 alleni123 爬虫crawlerheader
    @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException { String type=req.getParameter("type"); Enumeration es=re
  • java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流 百合不是茶 java流
    1，java中如果不保存整个对象，只保存类中的属性，那么我们可以使用本篇文章中的方法，如果要保存整个对象  先将类实例化  后面的文章将详细写到     2，DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
  • 车辆保险理赔案例 bijian1013 车险
    理赔案例： 一货运车，运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险，也买了安全生产责任险，运输一车烟花爆竹，在行驶途中发生爆炸，出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧，针对这几种情况，该如何赔付。 赔付建议和方案： 客户所买交强险在这里不起作用，因为交强险的赔付前提是：“机动车发生道路交通意外事故”； 如果是交通意外事故引发的爆炸，则优先适用交强险条款进行赔付，不足的部分由商业
  • 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解 bijian1013 javaspring
            文章来源：http://www.iteye.com/topic/1123823，整理在我的博客有两个目的：一个是原文确实很不错，通俗易懂，督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完；另一个原因是为免原文被博主删除，在此记录，方便以后查找阅读。           有必要对
  • 【Struts2一】Struts2 Hello World bit1129 Hello world
    Struts2 Hello World应用的基本步骤 创建Struts2的Hello World应用，包括如下几步： 1.配置web.xml 2.创建Action 3.创建struts.xml，配置Action 4.启动web server，通过浏览器访问   配置web.xml <?xml version="1.0" encoding="
  • 【Avro二】Avro RPC框架 bit1129 rpc
    1. Avro RPC简介 1.1. RPC RPC逻辑上分为二层，一是传输层，负责网络通信；二是协议层，将数据按照一定协议格式打包和解包 从序列化方式来看，Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架，都能跨语言，性能优秀，数据精简，但是Avro的动态模式（不用生成代码，而且性能很好）这个特点让人非常喜欢，比较适合R
  • lua　set get cookie ronin47 lua cookie
    lua: local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken if access_token then ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000" end
  • java-打印不大于N的质数 bylijinnan java
    public class PrimeNumber { /** * 寻找不大于N的质数 */ public static void main(String[] args) { int n=100; PrimeNumber pn=new PrimeNumber(); pn.printPrimeNumber(n); System.out.print
  • Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper bylijinnan javaspring
    今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码，发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug 当时觉得奇怪，上网一搜，果然是个bug，不过早就有人发现了，且已经修复： 详见： http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
  • [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么? comsci 拓扑
       如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?    是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢?  大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
  • ITEYE 都换百度推广了 cuisuqiang GoogleAdSense百度推广广告外快
    以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense，现在都换成百度推广了。   为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢？   都知道Google AdSense不好申请，这在ITEYE上也不是讨论了一两天了，强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少，用一个好申请的吧。   什么时候能从ITEYE上来点外快，哪怕少点
  • 新浪微博技术架构分析 dalan_123 新浪微博架构
    新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户，我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的，我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点，微博这个产品从架构上来分析，它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式，假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝，那就是说用户发表一条微博的时候，我们把这个微博消息攒成10万份，这样就是很简单了，第一版的架构实际上就是这两行字。第
  • 玩转ARP攻击 dcj3sjt126com r
    我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情，盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了，就不用我都说了。 用某一位高手的话来说，“我们能做的事情很多，唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子：10.5.4.178 硬件地址：52:54:4C:98
  • PHP编码规范 dcj3sjt126com 编码规范
    一、文件格式 1. 对于只含有 php 代码的文件，我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如：<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果，尽量使用四个空格，禁止使用制表符TAB，因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
  • linux 脱机管理（nohup） eksliang linux nohupnohup
    脱机管理 nohup 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2166699 nohup可以让你在脱机或者注销系统后，还能够让工作继续进行。他的语法如下 nohup [命令与参数] --在终端机前台工作 nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作   但是这个命令需要注意的是，nohup并不支持bash的内置命令，所
  • BusinessObjects Enterprise Java SDK greemranqq javaBOSAPCrystal Reports
    最近项目用到oracle_ADF  从SAP/BO 上调用 水晶报表，资料比较少，我做一个简单的分享，给和我一样的新手 提供更多的便利。   首先，我是尝试用JAVA JSP 去访问的。   官方API：http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
  • 系统负载剧变下的管控策略 iamzhongyong 高并发
    假如目前的系统有100台机器，能够支撑每天1亿的点击量（这个就简单比喻一下），然后系统流量剧变了要，我如何应对，系统有那些策略可以处理，这里总结了一下之前的一些做法。 1、水平扩展 这个最容易理解，加机器，这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高，能够非常灵活的添加机器，来应对流量的变化。 2、系统分组 假如系统服务的业务不同，有优先级高的，有优先级低的，那就让不同的业务调用提前分组
  • BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
    前言 做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，因此把 DHT 协议重新看了一遍。 BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
  • Ubuntu下Java环境的搭建 macroli java工作ubuntu
    配置命令： 　　$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras 　　再运行如下命令： 　　$sudo apt-get install sun-java6-jdk 　　待安装完毕后选择默认Java. 　　$sudo update- alternatives --config java 　　安装过程提示选择，输入“2”即可，然后按回车键确定。
  • js字符串转日期（兼容IE所有版本） qiaolevip TODateStringIE
    /** * 字符串转时间（yyyy-MM-dd HH:mm:ss） * result （分钟） */ stringToDate : function(fDate){ var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-"); var fullTime = fDate.split("
  • 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析 superlxw1234 sql数据挖掘关联规则
    关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。 关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。 例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%：意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
  • Spring 5.0 的系统需求，期待你的反馈 wiselyman spring
                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他