- 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model
Wils0nEdwards
学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现,但都存在各自的局限性。特别是,ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势,但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此,研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度,并提高视觉任务的效率。现
- 论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
夏洛的网
机器学习深度学习论文深度学习神经网络
——论文地址:Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一:参考1:机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大,但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性,要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验,我们表明这些传统的方法并不能解释大
- 半监督语义分割论文学习记录
西瓜真的很皮啊
半监督语义分割深度学习机器学习人工智能
Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此,学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为,即集群假设,其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中,在输入中,我们没有观察到低密度区域
- 2019-1-27晨间日记
紫薇忘了水葫芦
在柳州的第二天起床:八点半左右天气:晴心情:好像很复杂,一会儿开心一会儿不开心纪念日:参加了晗大姐的婚礼任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:⒈把之前的论文题目整理了一遍⒉参加了婚礼⒊送了礼物改进:要静下来多看些书做些运动,多思考。习惯养成:早睡早起,饮食清淡周目标·完成进度开始读论文学习·信息·阅读阅读健康·饮食·锻炼饮食清淡,多锻炼人际·家人·朋友多联系工作·思考怎么把自己的工作做得更好最美
- 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
- 论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning
JiangChSo
论文学习深度学习机器学习神经网络算法分布式
论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning一、机器学习1.机器学习(ML)中的挑战2.隐私保护机器学习(PPML)二、POSEIDON方案1.系统和威胁模型2.方
- 论文学习——Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis
客院载论
音频生成学习
文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积VQDiffusion能够解决预测误差累计和单向误差两个问题解决单向误差的方式——每一次预测都是考虑所有token的上下文信息解决错误累积的方式——使用基于掩码和替换的扩散策略模型测
- Python论文学习 -- 第二章 --- Python基础知识
Metallic Cat
学习
1.cmd命令器中如果想终止命令的话可以在终止行输入exit()函数调用停止命令一.字面量二.注释---对代码进行解释说明1.在print函数中:print(a,"asd",c)输出的结果为a变量对应的值+asd+c变量对应的值如:则输出的结果为:往type()函数中输入数据,它会返回数据的类型给我们,然后我们可以用print()函数将数据类型打出来1.值得注意的是变量本身是没有类型的,它只是一个
- 论文学习笔记:PoseFix: Model-agnostic General Human Pose Refinement Network
wangyc1208
姿态估计
论文:https://arxiv.org/abs/1812.03595代码:https://github.com/mks0601/PoseFix_RELEASE—————————————————————————————————————————————————目标:多人姿态估计:本篇论文主要工作是利用一个人体姿势优化网络,从输入图像和姿势中对人体姿态进行优化。大概的效果如下图:———————————
- 2021-9-23晨间日记
言二yaner
今天是什么日子起床:7:40就寝:23:00天气:美好心情:美好纪念日:无任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:投稿改进:想到就做到习惯养成:专注自己,提升自己周目标·完成进度准备再写一篇论文学习·信息·阅读多阅读,多学习健康·饮食·锻炼早饭:小米粥,鸡蛋,烧麦中饭:真味卤,杨枝甘露晚饭:黑米粥锻炼:一小时左右人际·家人·朋友一切都是最好的安排,虽然没有过去,但也有属于自己的收获工作·思考凡事早
- 论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels
摘星星的屋顶
论文深度学习人工智能
一、ABSTRACT—摘要标题:Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels(用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演)作者:BinLiu1,SenlinYang2,YuxiaoRen2,XinjiXu3,PengJiang2,andYangkangChen4(和SeisInvNet有共同作者,应该是同
- 论文学习记录之SeisInvNet(Deep-Learning Inversion of Seismic Data)
摘星星的屋顶
论文人工智能
目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
- 基于变长频带选择的JPEG图像可逆数据隐藏-文献学习
凌峰的博客
学习算法计算机视觉
论文学习原文题目:ReversibleDataHidingofJPEGImageBasedonAdaptiveFrequencyBandLength发表期刊:TCSVT2023(中科院1区)作者:NingxiongMao,HongjieHe,FanChen,YuanYuan,LingfengQu摘要JPEG图像在互联网上被广泛使用。基于quantifieddiscretecosinetransfo
- BASNet:Boundary-aware salient object detection
Kun Li
应用算法目标检测计算机视觉
CVPR2019开源论文|BASNet:关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet,其在边缘感知上有优异的表现。https://mp.weixin.qq.com/s/fjq4UyDMN9Z9lvNZ7aNLWABASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection论文学习_basnet:boundary-awaresalientobj
- Nerf-Wild神经辐射场论文学习笔记 Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections
出门吃三碗饭
Nerf学习记录三维重建学习笔记
前言:本文为记录自己在Nerf学习道路的一些笔记,包括对论文以及其代码的思考内容。公众号:AI知识物语B站后续同步更新讲解本篇文章主要针对其数学公式来学习其内容,欢迎批评指正!!!(代码下篇出)1:摘要提出基于学习(learning-based)方法,使用野外照片的非结构化集合(unstructuredcollectionsofin-the-wildphotographs)来合成复杂场景。之前的N
- GroupMixFormer:Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记
athrunsunny
Transformer学习笔记深度学习计算机视觉transformer
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址:https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要:ViT已被证明可以通过使用多头自注意力(MHSA)对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别,这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是,从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t
- 论文学习——基于查询的workload预测(CMU)
_zhj
机器学习数据库
一、简介论文题目:Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD,来自cmu的数据库组(这个组真的很厉害)这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving(如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引),应该根据将要到来的查询对数据库进行优化,
- 第六十八周周报
童、一
周报深度学习
学习目标:项目论文学习时间:2023.12.23-2023.12.29学习产出:一、项目这周后两天在根据吉安方面的需求优化SQL,提升性能二、论文这周周六在杨老师的带领下仔细改了论文前两段,后面几天自己把剩下的改完了,目前还在给杨老师看。实验方面,由于LSUN一直跑不出好的效果,已经转为STL10和CelebA,预计得下周才能出结果。其他时间都在搞开题报告的东西。
- DN-DETR论文学习
彭祥.
DETR系列学习深度学习计算机视觉
摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法,以加快DETR(DEtectionTRansformer)训练,并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明,缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题,除了匈牙利损失之外,我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框,并训练模型重建原始框,从而有效地降低了二分图匹配难度,并加快了收敛速
- MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed Supervision论文学习笔记
athrunsunny
Transformer学习笔记transformer深度学习算法
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.03989.pdf代码地址(中稿后开源):GitHub-Atten4Vis/MS-DETR:Theofficialimplementationfor"MS-DETR:EfficientDETRTrainingwithMixedSupervision"摘要DETR通过迭代生成多个基于图像特征的目标候选者,并为每个真实目标分配一个候选者,
- 经典论文学习:Attention Is All You Need(Transformer)
才能我浪费
AI应用深度学习机器学习人工智能
1,概述《AttentionIsAllYouNeed》是一篇由GoogleDeepMind团队在2017年发表的论文,该论文提出了一种新的神经网络模型,称为Transformer模型,用于自然语言处理任务。该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制(self-attentionmechanism)”的技术,以取代传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等结构,这使得模型在处理序列数
- 2022-6-17晨间日记
七翎
今天是什么日子起床:7.30(因为今天考科四,好困啊!!!)就寝:科四成功考过,熬个小夜(嘻嘻)天气:昨天下雨了,今天超凉快!心情:开心更多一点纪念日:纪念我拿上驾照的日子任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:刷完10套科四卷子✔习惯养成:早睡早起(尽量吧)周目标·完成进度1.完成编程课程2.看完导师论文学习·信息·阅读看了网文(嘻嘻)放纵一下健康·饮食·锻炼吃了很多不健康的食物,但很快乐!人际
- ChatGPT可以帮你做什么?
SiKi学院
chatgpt人工智能
学习利用ChatGPT学习有很多,比如:语言学习、编程学习、论文学习拆解、推荐学习资源等,使用方法大同小异,这里以语言学习为例。在开始前先给GPT充分的信息:(举例)【角色】充当一名有丰富经验的英语老师【背景】我是一名英语雅思备考的学生,想进行英语相关学习(这里最好说明是帮助你做什么练习,如口语)【任务】你要和我进行对话,根据我输入的内容,去进行讲解和说明【要求】我希望你首先可以列举出雅思备
- 【论文学习】SOLVING INVERSE PROBLEMS IN MEDICAL IMAGING WITH SCORE-BASED GENERATIVE MODELS
Lyrig~
神经网络图像修复(ImageRestoration)学习机器学习算法
【论文学习】SOLVINGINVERSEPROBLEMSINMEDICALIMAGINGWITHSCORE-BASEDGENERATIVEMODELS前言相关概念线性逆问题基于分数的生成模型扰动过程逆过程采样利用基于分数的生成模型求解逆问题一种简便的线性测量过程形式将给定的观测结果融合进无条件采样过程前言好不容易写完了这么长的一篇,整体看来,这篇文章更像是对去噪过程的一个改进。通过在不同时间步引入
- 论文学习 使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建
Lyrig~
学习3d人工智能
论文学习使用基于NeRF的精炼特征从3D感知Diffusion模型下实现单视点下的人工重建论文连接前言摘要介绍相关工作2.13D生成的扩散模型2.2单视点下的新视点生成神经场(NeRF)以外的方法基于神经场(NeRF)的方法背景3.1图片条件NeRF3.2无几何视图合成NerfDiff论文连接NerfDiff:Single-imageViewSynthesiswithNeRF-guidedDist
- 【论文学习】InstructGPT:Training language models to follow instructions with human feedback
Shackles Lay
学习语言模型自然语言处理
前言:语言模型的输出依赖于预训练的数据集,研究者想要探索无监督领域的模型,使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果,为了让模型的泛化性能尽可能的强,研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题:一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本,但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力,可能对于特定领域来说,模型根本没见过这样的数据;二、安全性,模
- 畸变矫正-深度学习相关论文学习
六个核桃Lu
畸变矫正深度学习学习人工智能
目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
- A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets - 论文学习
Mr,yu
论文笔记论文笔记MachineLearningDeepLearning
文章目录摘要介绍互补先验一个带约束权的无限有向模型限制玻尔兹曼机和对比散度学习一种转换表示的贪婪学习算法SomeIdeasBasedonDBNNonlinearDimensionalityReductionLearningSemanticAddressSpace(SAS)forFastDocumentRetrievalLearningNonlinearEmbeddings参考文献摘要explain
- 周四 2020-03-12 07:15 - 24:00 晴 06h54m
么得感情的日更机器
概述 早上6点20被闹钟搞醒,关了接着睡,7:14醒听听力、背单词、学习强国,练字,8:00下楼吃饭,8:30上楼读口语、做日计划。上午从9:00开始锁机学习相应SLAM论文综述,中间锻炼五分钟,跳的我腿好疼。11:00-11:35,对论文学习内容进行总结,编写论文记录文档。下午13:00-14:30看动漫,14:30-16:20整理计算机基本知识的文档。晚上看着手机发呆,然后讨论论文的事情,总
- smpl-x论文学习-部分翻译
ipv-tao
图形学三维重构
论文地址:ExpressiveBodyCapture:3DHands,Face,andBodyfromaSingleImage知乎大佬的讲解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/137235901另一位大佬的讲解:https://posts.careerengine.us/p/5f23a5898988c12b4302afb61.定性结果和SMPL,SMPL-H相比,表现能力明
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt