Zhangdd1208
Zhangdd1208

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing

    • 图像超分辨率
      • 图像超分辨率目标
    • 基于卷积网络的模型 SRCNN 和 FSRCNN
      • SRCNN
        • SRCNN 的单个卷积层有明确的物理意义：
      • FSRCNN
    • 损失函数
      • 均方误差
      • 感知损失
    • 对抗生成网络 GAN 简介
      • 图像数据在高维空间中的分布

图像超分辨率

图像超分辨率目标

  • 提高图像的分辨率
  • 提高图像符合低分辨率内容
  • 恢复图像的细节、产生真实的内容

基于卷积网络的模型 SRCNN 和 FSRCNN

SRCNN

  • SRCNN 时首个基于深度学习的超分辨率算法，证明了深度学习在底层视觉的可行性
  • 模型仅由三层卷积层构成，可以端到端学习，不需要额外的前后处理步骤

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第1张图片

SRCNN 的单个卷积层有明确的物理意义：

  • 第一层：提取图像块的低层次局部特征
  • 第二层：对低层次局部特征进行非线性变换，得到高层次特征
  • 第三层：组合邻域内的高层次特征，恢复高清图像

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第2张图片

FSRCNN

FSRCNN 在 SRCNN 的基础上针对速度进行了改进“

    1. 不使用插值，直接在低分辨率图像上完成卷积运算，降低运算量
    1. 使用 1×1 的卷积核对特征图通道进行压缩，进一步降低卷积的运算量
    1. 若干卷积层后再通过专职卷积提高图像分辨率

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第3张图片

损失函数

均方误差

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第4张图片

感知损失

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第5张图片

对抗生成网络 GAN 简介

对抗生成网络是一种基于神经网络的无监督学习模型，可以建模数据分布，并通过采样生成新数据
AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第6张图片

图像数据在高维空间中的分布

  • 图像是高维空间中的数据点，但由于真是图像中的像素值不能取值任意，这些数据点不会充满整个高维空间，进分布在一个相对低维的结构上
  • 可以通过数学函数，将数据映射到低维空间上，也可以从低维空间逆映射回高位空间
  • 映射函数 G 可以由神经网络构成，其参数可以基于数据学习出来

AI实战训练营（Class 10）底层视觉与MMEditing_第7张图片

你可能感兴趣的:(MMLab实战训练营,人工智能,深度学习,计算机视觉)

  • 模型性能评估实战：解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡
    在AI项目落地过程中，模型性能评估是关键一步。想必大家都听过这样的案例：某医疗AI项目中，一个在测试集上准确率达到98%的肺癌筛查模型，实际部署后却遗漏了20%的早期癌变患者。无独有偶，某银行风控系统中，一个标榜着99.5%“高准确率”的模型，实际使用中却放过了90%的信用卡欺诈行为。这些案例都给我们敲响了警钟，模型性能评估中存在不少被忽视的致命盲区，今天就让我们一同深入探寻这其中的奥秘。第一部分
  • 【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命：Contextual Chunk Headers（CCH）实战全解析 许泽宇的技术分享 人工智能机器学习
    大家好，我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）这个AI圈的“记忆力补脑丸”，以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders（CCH）。别眨眼，这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器！一、RAG：让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么？简单说，就是给大模型加个“外挂”，让它在回
  • CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络 struggle2025 神经网络
    一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架，主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型，并提供高级Python接口（类似于keras、pytorch等）。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器，用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
  • Stable Diffusion 项目实战落地：从0到1 掌握ControlNet：打造光影字形的创意秘技 第一篇 w风雨无阻w AI应用实践stablediffusionAI作画人工智能ai绘画AIGC
    大家好呀，欢迎来到AI造字工坊！在这篇文章中，我们将带领你走进一个神奇的世界——ControlNet。你可能听说过它，但可能还没摸清它的深奥之处。今天，我们就来揭开它神秘的面纱，轻松带你玩转字形设计！话说回来，相信大家对图片生成、提示词、放大操作、抽卡这些基本操作已经不陌生了吧？从最初的“小白”，到如今的“AI图片小达人”，我们已经走过了不少路程。但今天，不同于以前的步骤，我们要接触到一个更加强大
  • AI原生应用微服务监控：Prometheus+Grafana实战 AI原生应用开发 AI-native微服务prometheusai
    AI原生应用微服务监控：Prometheus+Grafana实战关键词：微服务监控、Prometheus、Grafana、AI应用、指标收集、可视化告警、云原生摘要：本文将深入探讨如何为AI原生应用构建完整的微服务监控系统。我们将从基础概念出发，详细介绍Prometheus的指标收集机制和Grafana的可视化能力，并通过实际案例展示如何搭建完整的监控解决方案。文章包含详细的配置示例、架构图解和最
  • 【5步通关！】C#企业级知识库实战——从0到1打造智能知识共享平台的魔法指南！ 墨瑾轩 一起学学C#【三】c#开发语言
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣你的团队还在用“纸质文件+Excel”管理知识？或者想让员工像“知识魔法师”一样秒速找到所需信息？今天，我们将用5个“魔法步骤”，手把手教你用C#打造企业级知识共享平台！无论你是“技术小白”还是“架构老司机”，这篇文章都将为你揭秘如何让知识库像“超级搜索引擎”
  • Java web%10 好学且牛逼的马 java前端AI编程
    %10新路线Javawebai笔记阶段时长内容Web前端基础2天HTML、CSS、JS、Vue3、AjaxWeb后端基础4天Maven、HTTP协议、SpringIOC、DI、MySQL、JDBC、MybatisWeb后端实战6天Tlias案例（基于案例讲解web开发的核心知识）Web后端进阶2天SpringAOP、SpringBoot原理、自定义Starter、Maven高级前端web实战4天V
  • 机器学习模型监控警报系统设计：Prometheus+Evidently 实战教程 大熊计算机 机器学习prometheus人工智能
    1.系统架构设计：从数据采集到智能告警（1）监控系统核心组件交互图预测请求监控指标告警规则通知渠道预测结果质量报告时序数据模型服务PrometheusExporterPrometheusServerAlertmanager邮件/Slack/WebhookEvidently服务可视化仪表盘图解：系统采用双引擎架构，Prometheus负责基础监控指标采集与告警触发，Evidently执行深度模型分析
  • 鸿蒙关系型数据库实战：高效数据存储与管理 数据库harmonyos
    在鸿蒙应用开发中，关系型数据库（RDB）是结构化数据存储的核心方案。通过深度实践，其基于SQLite的轻量级实现不仅性能出色，更提供了强大的事务支持和类型安全。以下是关键经验总结：三大核心优势：SQL兼容：完整支持SQL92标准语法线程安全：内置多线程读写锁机制加密存储：支持AES-256加密敏感数据关系型数据库实战封装及使用：在Utils目录下新建一个RdbUtils文件//./src/main
  • HarmonyOSNext应用无响应全解析：从机制到实战的卡死问题排查
    HarmonyOSNext应用无响应全解析：从机制到实战的卡死问题排查\##HarmonyOSNext##ArkTs##教育本文适用于教育科普行业进行学习，有错误之处请指出我会修改。喂喂喂！应用卡成PPT了？点啥都没反应？别慌！这是你的应用无响应急救指南！系统检测到应用卡死后会生成appfreeze日志，本文手把手教你从日志里挖出元凶！先划重点！本文使用范围//仅适用于Stage模型！看日志前请确
  • 和李沐老师学深度学习--2.数据操作部分代码实现（学习笔记）
    大家对代码有不懂地方都可以上网去查找，最好是有一定的数据分析基础比较容易理解，李沐老师课程视频链接我放在这里了大家有不懂都可以观看课程进行学习04数据操作+数据预处理【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili深度学习课程电子书：大家可以使用翻译插件观看书的内容Preface—DiveintoDeepLearning1.0.3documentation深度学习github项目：https:/
  • 使用LangChain构建智能应用：从入门到实战 afTFODguAKBF langchainpython
    引言在当今的人工智能时代，构建智能应用程序已经成为越来越多开发者的目标。LangChain是一个强大的工具，可以帮助我们快速开发基于大型语言模型（LLM）的应用。本篇文章将带你了解如何从零开始使用LangChain，构建一个简单的LLM应用程序，并逐步探索更复杂的功能。主要内容构建简单的LLM应用使用LangChain，我们可以快速构建一个简单的LLM应用程序。接下来，我将带你一步步实现。什么是L
  • 端侧开发详解 初赛收官盛宴 | 2025高通边缘智能创新应用大赛第九场公开课来袭！ 阿加犀智能 人工智能智能硬件
    各位开发者、技术爱好者，2025高通边缘智能创新应用大赛即将迎来初赛阶段的最后一堂重磅公开课！诚邀大家于7月3日（星期四）晚8点，准时收看由瑞莎的嵌入式开发工程师张子烽（Morgan）带来的专题分享，共同探索端侧智能应用开发的创新技术路径。聚焦前沿平台掌握端侧智能开发流程本次课程将聚焦基于瑞莎DragonQ6A开发板的端侧人工智能应用开发。该开发板搭载高通跃龙™QCS6490平台（由阿加犀提供开发
  • Domain 层完全指南（面向 iOS 开发者） 依旧风轻 AppArchitectureSQIiOSDomainEntity
    目录为什么需要Domain层清晰的三层架构核心概念：Entity/ValueObject/UseCase/RepositorySwift代码实战测试策略在旧项目中落地的步骤结语1为什么需要Domain层在传统MVC/MVVM中，我们往往把业务规则写进ViewController或ViewModel。问题随规模放大而爆发：痛点具体表现可测试性差单元测试必须启动UIKit，跑真机或模拟器业务难复用同样
  • 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
    完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术，实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理，包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤，最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域，有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前，需要确保以下环境和工具已安装：Python：推荐使用Python3.6及以上版
  • 目标跟踪领域经典论文解析 ♢.＊ 目标跟踪人工智能计算机视觉
    亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！目标跟踪是计算机视觉领域的一个
  • 直播分享|TinyVue 组件库主题适配原理与实战 OpenTiny社区 Vue.js前端开源OpenTinyVue
    在前端开发过程中，不同的项目可能需要不同的设计风格。而了解组件库的主题适配功能，也可以帮助开发者轻松定制独特的主题风格，从而满足各种设计需求。因此6月27日晚19点，体验技术团队TinyVue项目成员岑灌铭老师将为大家带来以《TinyVue组件库主题适配原理与实战》为主题的分享，届时将与大家共同探讨主题适配的内容概述及方案详解。直播详情直播主题TinyVue组件库主题适配原理与实战直播亮点一、主题
  • Golang微服务配置管理：Nacos整合实战指南 Golang编程笔记 golang微服务开发语言ai
    Golang微服务配置管理：Nacos整合实战指南关键词：Golang、微服务、配置管理、Nacos、服务发现、动态配置、云原生摘要：本文将深入探讨如何在Golang微服务架构中使用Nacos进行高效的配置管理。我们将从基础概念入手，逐步讲解Nacos的核心功能，并通过完整的实战示例展示如何将Nacos集成到Golang微服务中。文章涵盖配置管理、服务发现、动态更新等关键场景，帮助开发者构建更灵活
  • 基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究 Zoiny_楠 算法均值算法目标跟踪
    摘要：目标跟踪技术是计算机视觉领域中重要研究课题之一,在人类生活、军事侦察、工业生产、医疗诊断、交通管理等多方面,都有广泛的应用,研究目标跟踪对人类生活、工程应用等具有现实的指导意义。在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。例如目标模型中混有背景信息的干扰,给目标定位带来了偏差
  • Redis ZSet 数据结构深度解析：原理、实现与实战全揭密！ 程序猿Mr.wu Redisredis数据结构缓存
    一、前言：为什么要学习ZSet？在Redis的五大基础数据类型中，ZSet（SortedSet，有序集合）是一种非常强大而灵活的数据结构，广泛应用于排行榜、延时队列、权重排名等场景。如果说String是Redis的“最小原子”，那么ZSet就是Redis的“重量级选手”——不仅能存数据，还能排序查询，这正是它的魅力所在！二、ZSet是什么？和Set有啥区别？ZSet=Set+Score+排序！特性
  • MySQL 中的锁机制详解：原理、实现方式与实战解析！ 程序猿Mr.wu MySQLmysql数据库
    MySQL中的锁机制详解：原理、实现方式与实战解析！锁的世界，比你想象得更精彩！一、为什么要有锁？在并发环境下，多线程操作数据库的同一份数据时，如果没有锁机制，可能会出现以下问题：脏读：读取了另一个事务未提交的数据。不可重复读：同一事务中多次读取结果不一致。幻读：读取时发现记录“凭空”出现或消失。锁的存在，就是为了保证并发情况下的数据一致性与隔离性。二、MySQL中锁的分类1.按作用范围分类分类说
  • Spring Boot 应用开发实战指南：从入门到实战（内含实用技巧+项目案例） 程序猿Mr.wu SpringBootJava后端springbootjava
    SpringBoot应用开发实战指南：从入门到实战（内含实用技巧+项目案例）你是否还在为Spring配置复杂、开发效率低下而苦恼？SpringBoot早已成为Java后端开发的“标配”，本篇文章将带你全面掌握SpringBoot应用开发核心技能，从0到部署，构建高效、优雅的企业级应用！一、什么是SpringBoot？SpringBoot是Spring团队推出的快速开发框架，简化了传统Spring应
  • Oracle 神级函数 Decode 实战：一条 SQL 替代 3000 行代码的计算逻辑 AI、少年郎 oraclesql数据库递归组织树
    在企业级应用开发中，复杂的业务统计需求往往需要编写大量代码进行数据处理。本文将通过Oracle的DECODE函数与分组函数的巧妙结合，展示如何用一条SQL语句实现原本需要3000行代码的复杂计算逻辑，尤其针对企业组织架构中的部门级请假数据统计场景。一、基础准备：构建业务数据表1.创建单位部门表（模拟组织架构）CREATETABLEt_dept(dept_idNUMBERPRIMARYKEY,--部
  • 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像 cver123 数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
    道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集（持续更新）道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
  • SpringBoot生态全景图：从SpringCloud到云原生技术栈演进 fanxbl957 Webspringbootspringcloud云原生
    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生态全景图：从S
  • Python爬虫技术实战：高效市场趋势分析与数据采集 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言easyui汽车
    摘要本文将深入探讨如何利用最新的Python爬虫技术进行市场趋势分析，涵盖异步IO、无头浏览器、智能解析等前沿技术，并提供完整可运行的代码示例。文章将系统介绍从基础爬虫到高级反反爬策略的全套解决方案，帮助读者掌握市场数据采集的核心技能。1.市场趋势分析与爬虫技术概述市场趋势分析已成为现代商业决策的核心环节，而数据采集则是分析的基石。根据2024年最新统计，全球83%的企业已将网络爬虫技术纳入其数据
  • Mysql回表查询：深入解析与实战应用 需要重新演唱 mysqlmysql数据库
    Mysql回表查询：深入解析与实战应用今天，我们将深入探讨Mysql中的回表查询。回表查询是Mysql索引机制中的一个重要概念，理解它的工作原理和优化方法，对于提升数据库查询性能至关重要。让我们一起揭开回表查询的神秘面纱。1.什么是回表查询？回表查询（LookupQuery）是指在使用非聚集索引（Non-ClusteredIndex）进行查询时，如果需要获取的数据不在索引页中，就需要根据索引页中的
  • day39 心落薄荷糖 Python训练营python
    #先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库，
  • 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶：超分辨率、医学分割与工业检测 小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
    摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目，打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案，掌握医学图像分割的U-Net实现，设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化，帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1：图像超分辨率重建（从模糊到清晰的跨越）1.技术背景与核心指标超分辨率（SR）是通过算法将低分辨率（LR）图像恢复为高分辨率
  • 《高并发系统性能优化三板斧：缓存 + 异步 + 限流》 猕员桃 10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
    高并发系统性能优化三板斧：缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下，系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例，活动期间瞬时QPS可达10万+，若未进行有效优化，服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度，结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略，并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层：从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战（Caffeine）本地
  • scala的option和some 矮蛋蛋 编程scala
    原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
  • NullPointerException Cb123456 androidBaseAdapter
        java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference     出现以上异常.然后就在baidu上
  • PHP使用文件和目录 天子之骄 php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
    PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include()   include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。   在php.ini文件中设置
  • SQL SELECT DISTINCT 语句 何必如此 sql
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
  • java冒泡排序 3213213333332132 java冒泡排序
    package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAOspringAjaxjsonqq
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）   闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！   实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵   网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar   strut
  • struts2 数据标签说明 darkranger jspbeanstrutsservletScheme
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
  • 链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node {  &nbs
  • tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。          tomcat配置
  • 关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。 感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
  • 富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
    是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由 事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
  • oracle 日期时间格式转化 征客丶 oracle
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 日期转字符窜： 一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM   月
  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
    1. apply语法   FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：   private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
  • Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
      代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java基础
    /** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmdjar
    cmd命令打jar是如下实现： 在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse设计模式算法工作swing
                           JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明     &nb
  • SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT右键粘贴
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
  • Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
  • DIV底部自适应 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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/1999/xhtml&q
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
    第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server 安装结果： Installed:     mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
  • 如何调试JDK源码 frank1234 jdk
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 下面是编译jdk的具体步骤：         1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
  • Maximal Rectangle hcx2013 max
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.   public class Solution { public int maximalRectangle(char[][] matrix)
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试 jinnianshilongnian spring mvc test
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。   Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
    一、准备编译软件   1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。     环境变量设置如下：   （1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
  • StatusBar 字体白色 pangyulei status
    [[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
  • 如何分析Java虚拟机死锁 sesame javathreadoracle虚拟机jdbc
    英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks   Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263    去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
  • jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。   jsearch的索引文件结构定义如下：     1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他