e6fa7dc2796d
e6fa7dc2796d

ave pooling

根据相关理论，特征提取的误差主要来自两个方面：（1）邻域大小受限造成的估计值方差增大；（2）卷积层参数误差造成估计均值的偏移。一般来说，mean-pooling能减小第一种误差，更多的保留图像的背景信息，max-pooling能减小第二种误差，更多的保留纹理信息



Pooling

你可能感兴趣的:(ave pooling)

  • keras 池化层 与AI零距离
    池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。MaxPooling1D一维数据上的池化操作keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=None,padding='valid')pool_size：池化层窗口大小strides：窗口移动步长padding：valid表示不填充特征边界，same表示填充输入特征以使与原始输入长度
  • 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
  • 《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记 m_buddy #GeneralObjectDetectionBi-Fusion
    参考代码：无1.概述导读：在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能，但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（pooling不具有平移不变性）带来结果相差很大的问题（特别针对小目标），而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释（卷积的平移不变形），进而会导致一些小目标定位性能降低。对此可以通过
  • 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
  • LeetCode-【差分解决区间问题】解题技巧 lanzhihui_ LeetCode差分法leetcode算法
    1094.拼车此题关键在于：上车下车先后是固定的,那么可以用差分法，在特定车站上车就+人数,下车就-人数，那么计算,如果出现>capacity就是false；1.所有车站人数初始化为0；2.遍历trips，依次维护上下车各车站人数变化；3.遍历所有车站，累加各个车站人数，出现>>capacity就是false，否则返回true;classSolution(object):defcarPooling
  • RFCN 精简讲解 KyleLou
    一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案，并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。但是这种共享仅仅停留在第一卷积部分，RoIpooling及之后的部分没有实现完全共享，可以当做是一种“部分共享”，这导致两个损失：1.信息损失，精度下降。2.由于后续网络部分不共享，导致重复计算全连接层等参数，时间代价过高。(另外还需要多说
  • TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络 尘埃飞舞 人工智能深度学习
    知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。可以看出经过MaxPooling以后的图像，竖直特征增强了很多，像素也小了一半。程序构建卷积神经网络以下是导入库以及数据#设置显卡内存使用率，根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLO
  • 时序动作定位｜使用 ‘注意力机制’ 的弱监督时序动作定位顶会论文理解笔记（Weakly-Supervised Temporal Action Localization） 六个核桃Lu 视频动作定位深度学习人工智能神经网络机器学习计算机视觉
    目录WeaklySupervisedActionLocalizationbySparseTemporalPoolingNetwork（CVPR2018）W-TALC:Weakly-supervisedTemporalActivityLocalizationandClassification（ECCV2018）
  • 深度学习模型网络疑惑解答 犟小孩 编程相关深度学习网络人工智能
    以下是我有疑问，也已经找到答案的问题目录以下是我有疑问，也已经找到答案的问题如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值？当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机卷积的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值？在进行平均池化时，填充零的确可能改变原始图像的值。具
  • 【LeetCode每日一题】1109. 航班预订统计&&1094. 拼车 (差分数组) 凭栏听雨客 #LeetCode刻意练习leetcode算法javascript
    差分数组差分数组的主要适用场景是频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减。一、基本概念：差分数组的定义如下：假设原始数组为arr，差分数组为diff，其中diff[i]=arr[i]-arr[i-1]（0capacity){returnfalse;}}returntrue;}优化：有可能出现超载的点都是上车或下车的点，即端点，因此只需要用map保存端点值即可。varcarPooling=functi
  • 卷积神经网络 冉然_7236
    卷积神经网络基本架构卷积神经网络，主要特点：卷积运算操作。领域：在图像领域，NLP领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2.池化pooling3.非线性激活函数non-linearactivationfunction每种运算对应一个层：卷积层，池化层，算法思
  • 【AAAI 2021】Document-Level RE with Adaptive Thresholding and Localized Context Pooling Trouble.. 信息抽取事件抽取信息抽取
    【AAAI2021】Document-LevelRelationExtractionwithAdaptiveThresholdingandLocalizedContextPooling论文：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17717代码：https://github.com/wzhouad/ATLOPAbstract与句子级关系提取
  • basic CNN chairon PyTorch深度学习实践pytorch卷积CNNpython深度学习
    文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用GPU代码练习回顾下面这种由线形层构成的网络是全连接网络。对于图像数据而言，卷积神经网络更常用。卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层
  • py 第二十八天 requests官方文档：高级用法 520bunana
    一、Session对象Session对象允许你能够在跨请求的同时保持某些参数，它也会在同一个Session实例发出的所有请求之间保持cookies，并且在此期间使用urllib3的connectionpooling（连接池）功能。所以，如果你向同一主机发送多个请求，底层的TCP连接将会被重用，从而带来显著的性能提升。Session对象拥有那些主要的RequestsAPI的所有方法。下面实验一下在跨
  • 1_图神经网络GNN基础知识学习 Waldocsdn #图神经网络与可信AI人工智能安全与可信AI神经网络人工智能图神经网络
    文章目录对B站前十个视频的补充内容视频链接图神经网络的介绍图神经网络的输入格式图的输入格式：例子：GNNs输入数据的结构GNNS中的MaxPooling“在图神经网络的各个点的特征组合中，对多个点做MaxPooling”这句话是什么意思？举例说明图神经网络中的MaxPooling图的基本组成解释1:解释2:举例说明实例：社交网络GNN的目的——整合特征1.整合特征2.Vertex(ornode)e
  • 第二十七周：文献阅读笔记 @默然 笔记
    第二十七周：文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet（密集连接网络）是一种深度学习神经网络架构，由KaimingHe等人在2017年提出。相较于传统的卷积神经网
  • [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
  • 【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？ BIT可达鸭 ▶深度学习-计算机视觉神经网络卷积计算机视觉深度学习python
    什么是卷积？为什么要用卷积？（一）卷积的原理：1.卷积核：2.卷积层参数：2.1卷积核数：2.2卷积核的大小：2.3步长：2.4填充：3.池化层：3.1最大池化层（maxpooling）：3.2均值池化层（averagepooling）：（二）卷积的作用：1.减少参数量：
  • 空洞卷积（扩张卷积dilated convolution） NeroChang 图像分割空洞卷积图像分割
    为什么用空洞卷积？普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer，导致内部数据结构丢失；空间层级化信息丢失。小物体信息无法重建(假设有四个poolinglayer则任何小于2^4=16pixel的物体信息在理论上将无法重建和分割。)普通卷积过程如下：在这样显著缺陷问题的存在下，语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度，而dilatedconvolution的设计
  • cnn卷积神经网络（计算过程详析） wanghua609 cnn深度学习神经网络
    参考网址百度安全验证https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer•卷积计算层/CONVlayer•ReLU激励层/ReLUlayer•池化层/Poolinglayer•全连接层/FClayer1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预
  • Conv2d dimension orders of Tensorflow and iOS BNNS Platanuses
    conv2dTensorflowx,y:[batch,height,width,depth]core:[height,width,depth_in,depth_out]iOSBNNSx,y:[batch,depth,height,width]core:[depth_out,depth_in,height,width]1stfull-connafterconv2d/poolingTensorflow
  • LeNet跟LeNet5详解 圆圆栗子君 深度学习专栏人工智能深度学习cnn神经网络
    1LeNet结构主要是为了手写数字识别具体结构讲解：从图中例子可得1先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像2第一层5x5卷积，经过公式输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding/步长+1，（其中，因为是正方形，所以长宽都一样，直接一个式子得出）因为没有padding，输出特征图20个通道，24x24的尺寸。3经过第二层Pooling层，计算方式同上，得到20
  • 池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因 圆圆栗子君 深度学习专栏cnn深度学习人工智能
    下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行，从而最大化地减少特征映射的维度，并且每个输入值只被考虑一次，这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”（non-overlappingpooling）。1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续
  • resnet50的tensorflow2实现 吴天德少侠 深度学习tensorflow2深度学习
    importwarningswarnings.filterwarnings("ignore")importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'importtensorboardfromtensorflow.keras.layersimport(Conv2D,MaxPool2D,Input,ZeroPadding2D,Add,AveragePooling2
  • (SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结 kgbkqLjm DeepLearning
    目前已知SPP和RoIpoolingCNN中卷积层Conv_Layer对图片size并没有限制,而全连接层FC_Layer则相反.SPP-Net(空间金字塔池化网络)背景SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》.在SPP诞生之前，所有的神经网络都
  • [pytorch入门] 6. 神经网络 晴空对晚照 #pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能
    基本介绍torch.nn：Containers：基本骨架ConvolutionLayers：卷积层Poolinglayers：池化层Non-linearActivations(weightedsum,nonlinearity)：非线性激活NormalizationLayers：正则化层Containers类介绍containers相对重要的一个类，主要给神经网络定义了一些骨架、一些结构，后面那些类
  • 【Unity 实用工具篇】✨ | Tutorial Master 2 游戏引导教程 功能深入学习 呆呆敲代码的小Y Unity实用工具集合unity游戏引导新手引导新手教程游戏教程TutorialMaster
    前言【Unity实用工具篇】✨|TutorialMaster2游戏引导教程功能深入学习一、TutorialMasterManager面板二、TutorialMasterManager面板详细介绍2.1Debugmode调试模式2.2Localization本地化2.3PoolingSettings对象池设置2.4StartUpSetting
  • 池化的几种方法 学习笔记 (附代码) 无妄无望 学习笔记深度学习分类神经网络pytorch
    1.是什么？池化（Pooling）是深度学习中常用的一种操作，它用于减小特征图的尺寸并提取对输入特征具有鲁棒性的相关信息。池化操作是在特征图上进行的，通过将特征图划分为不重叠的区域，然后对每个区域进行汇聚操作来获得池化后的特征值。常见的池化操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化选择每个区域中的最大值作为该区域的池化结果，而平均池化计算每个区域中特
  • 【超长序列建模】千级别：MINM《Practice on Long Sequential User Behavior Modeling for Click-Through Rate Predictio chad_lee 论文解读CTR推荐系统服务器人工智能算法
    超长序列建模当序列行为超长时，意味着一个节点有数十万条边，这个时候一阶关系都过于稠密，更不用说利用高阶关系了。百级别：回顾YouTubeDNN、DIN、DIEN、DISNYouTubeDNN：poolingDIN：AttentionDIEN：GRU+Attention千级别：《PracticeonLongSequentialUserBehaviorModelingforClick-ThroughR
  • Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor yangshangchuan 信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
    HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。   HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。 如
  • java编程思想 -- 多态 百合不是茶 java多态详解
    一: 向上转型和向下转型 面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人    子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
  • [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系 comsci dp
          对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....       首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
  • storm 自定义 日志文件 商人shang stormclusterlogback
    Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现： 1. 想要进行一些调试信息的输出 2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中   不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
  • Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录 21jhf
    springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo 传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下： （由于使用了父类aaa
  • 一些排错方法 文强chu 方法
    1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228) at o
  • Swing中文件恢复我觉得很难 小桔子 swing
           我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！        用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
  • php 文件操作 aichenglong PHP读取文件写入文件
    1 写入文件 @$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab"); if(!$fp){ echo "open file error" ; exit; } $outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
  • MySQL的btree索引和hash索引的区别 AILIKES 数据结构mysql算法
    Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。     可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
  • JAVA的抽象--- 接口 --实现 百合不是茶
    抽象 接口 实现接口   //抽象 类 ,方法   //定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体 抽象的定义使用abstract   abstract class A 定义一个抽象类 例如： //定义一个基类 public abstract class A{     //抽象类不能用来实例化，只能用来继承 //
  • JS变量作用域实例 bijian1013 作用域
    <script> var scope='hello'; function a(){ console.log(scope); //undefined var scope='world'; console.log(scope); //world console.log(b);
  • TDD实践（二） bijian1013 javaTDD
    实践题目：分解质因数 Step1： 单元测试： package com.bijian.study.factor.test; import java.util.Arrays; import junit.framework.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.bijian.
  • [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制 bit1129 mongodb
    MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。   事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
  • 【HBase五】Java API操作HBase bit1129 hbase
    import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.ha
  • python调用zabbix api接口实时展示数据 ronin47
    zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容：     1、  获得认证密钥     2、  获取zabbix所有的主机组     3、  获取单个组下的所有主机     4、  获取某个主机下的所有监控项  
  • jsp取得绝对路径 byalias 绝对路径
    在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下： 一、使用${pageContext.request.contextPath} 　　代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
  • Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer bylijinnan java
    《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是： 如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
  • SQL 优化原则 chicony sql
    一、问题的提出 　在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
  • java 线程弹球小游戏 CrazyMizzz java游戏
    最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善 这里是提纲 1.线程弹球游戏实现 1.实现界面需要使用哪些API类 JFrame JPanel JButton FlowLayout Graphics2D Thread Color ActionListener ActionEvent MouseListener Mouse
  • hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 daizj hadoopjps
    hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法   jps时出现如下信息： 3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
  • PHP图片水印缩放类实现 dcj3sjt126com PHP
    <?php class Image{ private $path; function __construct($path='./'){ $this->path=rtrim($path,'/').'/'; } //水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度 public function water($b,$l,$pos
  • IOS控件学习：UILabel常用属性与用法 dcj3sjt126com iosUILabel
    参考网站： http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007 http://www.tuicool.com/articles/zquENb http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695 http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
  • 完全手动建立maven骨架 eksliang javaeclipseWeb
    建一个 JAVA 项目 ： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=App [-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT] [-Dpackaging=jar] 建一个 web 项目 ： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=web-a
  • 配置清单 gengzg 配置
    1、修改grub启动的内核版本 vi /boot/grub/grub.conf 将default 0改为1 拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹 拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹 拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan 拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
  • Windows端口被占用处理方法 huqiji windows
    以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等.        这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
  • 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！ 天梯梦 mobile
    CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
  • 简单工厂设计模式 hm4123660 java工厂设计模式简单工厂模式
           简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
  • maven笔记 zhb8015 maven
    跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true   maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。   指定测试类 mvn test
  • 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer maphbasereduceHfilepath实例
    最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
  • jsp web tomcat 编码问题 王新春 tomcatjsppageEncode
    今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他