- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔(四)
Superstarimage
文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像,通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps,这些maps最终合并成场景的纹理地图集,并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下:在当前时代的技术背景下,生成与几何匹配
- Python视觉实战项目31讲源码地址
机械小蛟龙
笔记opencvpython深度学习
Python视觉实战项目31讲源码地址来源:公众号小白学视觉2月1日使用OpenCV实现猜词游戏https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Hangman使用OpenCV实现图像修复https://github.com/spmallick/learnopencv/tree/master/Image-Inpainting自适应显着性的图像
- Incremental Transformer Structure EnhancedImage Inpainting with Masking Positional Encoding笔记
毕设做完了吗?
transformer笔记深度学习
摘要:近年来,图像修复取得了重大进展。然而,恢复具有生动纹理和合理结构的损坏图像仍然具有挑战性。由于卷积神经网络(CNN)的感受野有限,一些特定方法只能处理常规纹理,同时失去整体结构。另一方面,基于注意力的模型可以更好地学习结构恢复的长程依赖性,但它们受到大图像尺寸推理的大量计算的限制。为了解决这些问题,我们建议利用一个额外的结构恢复器来促进图像的增量修复。所提出的模型在固定的低分辨率草图空间中,
- Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting
yijun009
图像修复论文
LearningtoIncorporateStructureKnowledgeforImageInpaintingMotivationMethods框架:AttentionLayerStructureEmbeddingLayerPyramidStructureLossExperimentreference原文链接:link.Motivation图像修复旨在用合理且充满细节的内容填充损坏的图像区域或
- 多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现
神经网络15044
仿真模型python算法深度学习人工智能
多模态图像修复系统:基于深度学习的图片修复实现1.系统概述本系统使用多模态大模型(StableDiffusionInpainting)实现图像修复功能,结合文本描述和图片输入,对指定区域进行内容修复。系统包含完整的数据处理、模型训练、推理部署流程。importtorchimportnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDrawfromdiffusersimportSta
- 老照片修复,竟能挖出财富 “新金矿”?
晚上九点
经验分享
老照片修复,竟能挖出财富“新金矿”?情境:老照片修复的情感与市场需求在我们的记忆深处,老照片承载着珍贵的回忆。随着时间流逝,照片可能会出现褪色、破损等情况。然而,人们对留住回忆的渴望愈发强烈。近年来,老照片修复市场悄然兴起。这不禁让人好奇,老照片修复真的能成为赚钱的好门道吗?冲突:老照片修复背后的难题尽管市场前景看似广阔,但老照片修复并非一帆风顺。首先,技术门槛较高。要熟练掌握图像修复软件,如Ph
- 多模态情感分析论文整理(2021-2023)
Musennn
多模态情感分析学习笔记深度学习人工智能论文笔记
MABSA下游任务论文整理一.MASC任务(一)基于注意力模型的相关论文(二)基于图卷积网络(GCN)的相关论文二.ASPE任务(一)PIPELINE-BASEDASPEMETHOD(二)JOINT-BASEDASPEMETHOD(三)UNIFIED-BASEDASPEMETHOD(四)TEXTGENERATION-BASEDASPEMETHOD一.MASC任务(一)基于注意力模型的相关论文‘‘S
- 【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享
AI绘画月月
stablediffusion学习AI作画SD人工智能AI
文末附学习资料一、了解StableDiffusionStableDiffusion是一种开源的AI绘画软件,能够根据文本描述生成详细的图像。它主要用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。相比其他商业AI绘画软件,StableDiffusion的优势在于开源免费,能够快速迭代和开发,且具有丰富的插件和模型。二、电脑配置电脑配置是运行StableDiffusion的基础。推荐配置包括N卡
- AI是如何修复老照片的?
人工之梦
AI随想人工智能
AI修复老照片的核心技术主要涉及深度学习和计算机视觉,具体来说,它利用神经网络来自动填补缺损、增强分辨率、恢复颜色、去除噪点等。以下是AI修复老照片的主要步骤:1.图像预处理老照片可能存在划痕、噪点、撕裂、折痕、颜色褪色等问题。在修复前,AI先对图片进行预处理:去噪:利用卷积神经网络(CNN)识别并去除噪点,提高图片质量。去划痕:使用掩膜R-CNN识别照片中的划痕,并用图像修复(Inpaintin
- WGAN+U-Net架构实现图像修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能深度学习生成对抗网络pytorch神经网络机器学习图像处理
简介简介:该论文提出了一种基于Wasserstein生成对抗网络(WGAN)的图像修复方法,使用U-Net生成器,通过对抗损失与内容损失联合训练,有效解决了传统方法对破损区域形状大小受限、修复痕迹明显的问题。在CelebA和LFW数据集上的实验表明,该方法修复效果优于现有技术,尤其对大区域和不规则破损具有鲁棒性论文题目:基于生成对抗网络的图像修复期刊:计算机科学摘要:针对现有图像补图算法中存在的损
- 【计算机视觉】CV项目实战 - Inpaint-Anything:跨模态图像修复的革命性框架
白熊188
计算机视觉计算机视觉人工智能
Inpaint-Anything:跨模态图像修复的革命性框架一、项目概览与技术突破1.1核心技术创新1.2学术贡献二、实战环境配置指南2.1硬件与系统要求2.2分步安装流程三、核心功能实战解析3.1图像对象移除(RemoveAnything)3.2文本引导填充(FillAnything)3.3视频编辑实战四、高级应用与二次开发4.13D场景编辑4.2自定义模型集成五、典型问题深度解决方案5.1内容
- EPGAN:融合高效注意力的生成对抗网络图像修复算法
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集人工智能深度学习计算机视觉生成对抗网络pytorch机器学习图像处理
简介简介:利用掩码设计来遮掉输入图像的一部分,将这类图像输入给生成器。生成器结合ECA注意力机制架构,利用感知损失、对抗损失和均方误差损失的加权和来作为生成器的损失计算。鉴别器分别对应掩码和整张图做损失计算。论文题目:融合高效注意力的生成对抗网络图像修复算法期刊:沈阳工程学院学报(自然科学版)摘要:针对现有图像修复算法存在细节纹理结构还原效果不佳及修复区域与图像未缺损区域
- 【深度学习新浪潮】图像修复(Image Inpainting)技术综述:定义、进展与应用展望
AndrewHZ
深度学习新浪潮图像处理算法计算机视觉深度学习人工智能图像修复LLM
本文为精简版,完整技术细节与参考文献可与作者讨论。1.图像修复的定义与核心目标图像修复(ImageInpainting)是一种通过算法手段填补图像中缺失区域或移除不需要对象的技术,其核心目标是利用图像上下文信息生成与周围像素一致且视觉自然的内容。该技术通过计算机视觉和深度学习模型,从损坏、遮挡或人为标记的区域中推断出合理的像素填充,最终实现图像的无痕修复。从数学视角看,图像修复可建模为一个逆向优化
- 提取图片颜色信息转数据信息
~夕上林~
图像处理matlab
提取图片颜色信息转数据信息背景:给定原始图片如下,数据范围为0~2π\piπ,如何通过给定图片,提取出来对应的数据信息。目录提取图片颜色信息转数据信息分析颜色模型图像预处理图像修复图片重建和裁剪提取数据分析原始图片存在两个数据图Transmittedwave和Reflectedwave,接下来将其简称为c图和d图。两数据图的颜色范围和数据范围均一致,之后以c图进行分析:项目Value长lll2.2
- 开源AI图像工具—Stable Diffusion
蚂蚁在飞-
人工智能stablediffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型,用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色,并且是开源的,可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- Photoshop 2024 mac/win版:探索图像处理的全新境界
艾雪001
photoshopmacos图像处理
Photoshop2024是Adobe推出的最新图像处理与设计软件,它在继承了前作所有优秀特性的基础上,实现了多个方面的质的飞跃。这款软件凭借其卓越的图像处理性能、丰富的创意工具以及精确的选区编辑功能,成为了图像处理领域的佼佼者。Photoshop2024mac/win获取在功能上,Photoshop2024进一步拓展了图像处理的边界。全新的AI智能识别技术,使得图像修复、色彩调整等操作更为精准高
- 图片修复去除重影导致的图像模糊
littlebird001
计算机视觉
有些图片由于焦距不准或镜头晃动通常会导致多重影模糊现象,如下图。这种模糊也叫运动型模糊,在计算机视觉中属于破损数据的一种是可以纠正修复的。传统工具PS是很难处理这类问题的,人工修复更是无法下手,需要对破损图像像素级重建。图像重建(imagerestoration)是去除错误像素建立正确像素的过程,是图像逆过程。通常可以解决去模糊、去噪音、补画等图像修复问题。我们使用去模糊算法解决重影模糊问题,进入
- 论文整理:隐私签名
yixvxi
Survey文档资料学习
最近准备开题了(苦恼…),整理一些看过/没看过的论文。持续更新…数字签名:隐私数字签名的定义&安全性(book)0.Deffie-Hellman.NewDirectionsinCryptography.1976Katz,J.(2010).DigitalSignatures:BackgroundandDefinitions.In:DigitalSignatures.Springer,Boston,M
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- 生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
Longlongaaago
机器学习论文生成对抗网络机器学习深度学习
生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
- ESRGAN:基于GAN的增强超分辨率方法(附代码解析)
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作者丨左育莘学校丨西安电子科技大学研究方向丨计算机视觉之前看的文章里有提到GAN在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,所以也是看了一些结合GAN的图像修复工作。ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks发表于ECCV2018的Workshops,作者在SRGAN的基础上进行了改进,包括改进网络的结构、判决器的判
- 第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像修复和恢复
传奇开心果编程
Python库OpenCV技术点案例示例短博文pythonopencv计算机视觉人工智能
传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于深度学习的方法示例代码七、基于结构化边缘的方法示例代码八、基于多帧图像的方法示例代码九、基于超分辨率的方法示例代码十、cv2.inpaint()函数修复图像
- 论文撰写八大技巧与八大心得,一文读懂
墨理学AI
版权:本文由【墨理学AI】原创、首发、各位大佬、敬请查阅声明:作为全网AI领域干货最多的博主之一,❤️不负光阴不负卿❤️日常搬砖帮老板审了不少Paper,总结一些心得分享给各位正在路上的科研小伙伴计算机视觉、超分重建、图像修复、目标检测、模型部署都在学习墨理学AI论文撰写八大技巧写论文的目的是为了发表,发表论文就需要按照论文的套路来写,不然审稿人就会以“不专业”的理由拒稿。辛辛苦苦做出来的科研成果
- Transformer 可解释性论文整理(超级详细)
MingchenS
计算机视觉transformer深度学习人工智能
Transformer可解释性论文整理前段时间想进一步的了解transformer的工作原理,于是找到了几篇可解释性的文章进行阅读,发现了许多比较有趣的现象和结论,对每篇文章都有自己的深度思考和理解,在此记录,欢迎交流。1.VisualizingandUnderstandingPatchInteractionsinVisionTransformerTNNLS2023论文链接:https://arx
- 如何搭建一款AI修图工具(去路人、修复)-LamaCleaner
程序猿的Code日常
AIGC落地实践案例人工智能pythonAI作画AI编程
目录一、下载项目二、下载依赖三、运行项目四、简单实践话说十一长假到了,先祝福各位同学国庆快乐。今天我分享给大家一个炸裂的AI修图工具-LamaCleaner。它是由SOTAAI模型提供支持的图像修复工具。从照片中删除任何不需要的物体、缺陷、人物,或擦除并替换(由稳定扩散驱动)照片上的任何东西。总而言之,这个修图工具简直就是你拍照的得力助手,让你能够轻松应对各种拍摄需求,让每一张照片都完美无瑕。不管
- ESRGAN:基于GAN的增强超分辨率方法(附代码解析)
无止境x
SuperResolution(超分辨)ESRGAN
之前看的文章里有提到GAN在图像修复时更容易得到符合视觉上效果更好的图像,所以也是看了一些结合GAN的图像修复工作。ESRGAN:EnhancedSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworks发表于ECCV2018的Workshops,作者在SRGAN的基础上进行了改进,包括改进网络的结构、判决器的判决形式,以及更换了一个用于计算感知域损失的预训练网络。
- 暗图像修复处理CVPR2021
墨理学AI
声明:本博文做了该代码的测试分享,敬请查阅;墨理学AI.png本文、节选自图像修复专栏专栏:图像修复-代码环境搭建-知识总结图像修复新的创作思路:CVPR2021、代码测评基本信息RestoringExtremelyDarkImagesinRealTime实时恢复极暗的图像https://github.com/MohitLamba94/Restoring-Extremely-Dark-Images
- 人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用
微学AI
(Pytorch)搭建模型人工智能pytorch生成对抗网络GAN
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型23-pytorch搭建生成对抗网络(GAN):手写数字生成的项目应用。生成对抗网络(GAN)是一种强大的生成模型,在手写数字生成方面具有广泛的应用前景。通过生成逼真的手写数字图像,GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁移等任务,提高模型的性能和泛化能力。生成对抗网络在手写数字生成领域具有广泛的应用前景。主要应用场景包括数
- paper1:Wide & Deep Learning for Recommender Systems
是黄小胖呀
论文整理待写:Wide&DeepModels--2018.12.1/12.2两天1、论文创新点广义线性模型存在需要太多特征工程的工作;深度模型的embedding的过度概括化以至于推荐不太相关的物品当用户数据比较稀疏时;提出了一个结合使用了非线性特征的线性模型和一个用来embedding特征的深度学习,并且使用联合训练的方法进行优化。思想是,基于交叉特征的线性模型只能从历史出现过的数据中找到非线性
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的