- 4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件
沉睡的小卡比兽
AI基础知识cnn卷积核端到端训练计算机视觉卷积神经网络
1、为什么卷积核一般都是奇数?2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络,作用分别是什么?3、卷积层和池化层有什么区别?4、什么是端到端学习end-to-end?1、为什么卷积核一般都是奇数?(1)保护位置信息:保证锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移(2)padding时的对称性:保证padding时图像的两边依然对齐(3)一些历史尝试的经验,如边缘检测等,还有pa
- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- Intersection Observer实现图片懒加载
廊坊吴彦祖
jsjavascriptjshtmlhtml5
IntersectionObserver实现图片懒加载IntersectionObserver的概念和用法IntersectionObserverAPI提供了一种异步检测目标元素与祖先元素或viewport相交情况变化的方法,可以自动“观察”元素是否可见,可见的本质是目标元素与视口产生一个交叉区域,所以这个API叫做“交叉观察器”IntersectionObserverAPI允许你配置一个回调函数
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 煤矿场景下拖链检测数据集VOC+YOLO格式21407张1类别
FL1623863129
数据集YOLO深度学习机器学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):21407标注数量(xml文件个数):21407标注数量(txt文件个数):21407标注类别数:1标注类别名称:["tuolian"]每个类别标注的框数:tuolian框数=21572总框数:21572使用标注工具:l
- 煤矿场景下安全帽检测数据集VOC+YOLO格式179张2类别
FL1623863129
数据集YOLOxml深度学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):170标注数量(xml文件个数):170标注数量(txt文件个数):170标注类别数:2标注类别名称:["hat","head"]每个类别标注的框数:hat框数=243head框数=28总框数:271使用标注工具:lab
- pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
呆呆珝
基础pytorch分类人工智能
1.前言在PyTorch中,Dataset和DataLoader是两个重要的工具,用于构建输入数据的管道。(1)Dataset是一个抽象类,表示数据集,需要实现__len__和__getitem__方法。(2)DataLoader是一个可迭代的数据加载器,它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader(1)对于分类任务,Dataset需要返
- NCNN推理
呆呆珝
推理框架c++人工智能
1.前言ncnn是一个高性能的神经网络前向计算框架,专门针对移动设备和嵌入式设备设计。它由腾讯优图实验室开发,旨在提供高效的神经网络推理能力,特别是在资源受限的环境中,如智能手机和嵌入式系统。ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,静态链
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- 目标检测实践过程中,遇到“No module named ‘torch._six’”报错的一个快速解决方案(无需重装PyTorch)
Cold_Rain02
深度学习Python目标检测人工智能计算机视觉
很多人在按照网络、书籍教程中的流程尝试自己实现一个基于Faster-RCNN的目标检测模型时,如果调用了PyTorch官方github上的文件时,coco_eval.py文件中会触发报错。1.报错原因PyTorch在2.0之后的版本中移除了_six,导致在coco_eval.py中调用torch._six失败2.解决方案(1)直接根据代码内容修改代码我们仔细观察coco_eval.py的代码,发现
- [Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解
Eastmount
Python从零到壹python目标检测ImageAI图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
- 抽根烟顺便研究下空间划分技术
你一身傲骨怎能输
计算机图形学空间划分技术
空间划分空间划分是一种有效的技术,用于优化碰撞检测和其他空间查询操作。通过将空间划分为多个区域,可以显著减少需要进行碰撞检测的物体数量,从而提高性能。以下是几种常见的空间划分方法:四叉树(Quadtree)定义四叉树是一种数据结构,用于将二维空间递归划分为四个象限(子区域)。每个节点代表一个特定的区域,子节点则代表该区域的四个子区域。这种结构使得空间的管理和查询变得更加高效。适用场景四叉树特别适用
- TPMS曲面的matlab生成及可视化-导出stl文件-导出abaqus的inp文件-周期性边界条件施加
qianxin1234
matlab开发语言
自编写函数包含的功能:tpms曲面生成tpms可视化tpms曲面采用拉普拉斯方法进行平滑(为了可以在abaqus中通过单元质量检测),函数为SmoothIsosurfacetpms导出stl文件,函数为WriteSTLtpms导出inp文件(施加周期性边界条件)函数为WriteINPclcclearNumberofgridpoints=[20,20,20];Numberofunitcells=[1
- 游戏底层逻辑,运动&&寻路(四)
PureDesigner
AIcocos2dx游戏算法
接着上次的来,我们在群体算法之前把基本的个体运动解决掉。9、WallAvoidance避开墙壁此处的墙被抽象为一条线段,不论你的游戏使用的是一条线段作为墙面的碰撞检测,或者用一个几何形状作为墙面,几何形状我们可以看作多条线段的集合,都可以用此方法。墙类的实现首先是线段类,作为基类,拥有几种几何计算的方法,便于计算平面线段的交点,不多说。structSeg{Seg(Pointp1,Pointp2):
- 麦田物语学习笔记:创建DragItem实现物品的拖拽跟随显示
扶离_flee
麦田物语学札学习笔记
基本流程1.代码思路(1)在SlotUI中使用拖拽接口IBeginDragHandler,IDragHandler,IEndDragHandler(2)开始拖拽的时候,在屏幕上生成物体,拖拽期间物体显示为当前被拖拽的物体的图标,停止拖拽时图标消失(3)基于以上,所以我们要获得这个图标的控制,则要去InventoryUI里获得(4)在停止拖拽的时候检测该位置所对应的GameObject,值得注意的是
- 构建自动化网页内容监控系统:使用Python
爱你不会累
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:网页监控更新工具是一个由Python开发的软件,用于检测和记录网页内容的变化。该工具利用Python在Web抓取和数据分析方面的优势,包括利用requests,BeautifulSoup,lxml,和diff-match-patch等库来获取网页内容、解析HTML文档及计算文本差异。工具支持在Windows7及Python2.7.3环境下运行,并允许用户设定监
- 六个步骤学会CNAS软件检测机构的不确定度评定
daopuyun
CNAS\CMA专栏不确定度CNAS检测机构
测量不确定度是CNAS软件检测机构过程要求中非常重要的一个部分。测量不确定度作为测量结果的一部分,合理表征了被测量量值的分散性,对测量结果的可信性、可比性和可接受性都有重要影响,是评价测量活动质量的重要指标。CNAS软件检测机构在软件检测过程中应识别测量不确定度的贡献,评定测量不确定度。当软件检测项目中有测量不确定度要求时,应建立相应的数学模型,给出相应的测评不确定度案例。当软件检测出现临界值、内
- ESP32开发日记4-来讲讲ESP32之外的东西(Valgrind 工具的使用)
我在武汉上早八
开发工具笔记物联网linuxc语言c++
目录简介安装Valgrind基本使用总结简介从第一篇文章我们知道,乐鑫官方给集成了一个调试工具,能够在程序异常时分层追踪到导致异常的地方。这个功能实际上很像Valgrind,她是一个在Linux环境下广泛使用的编程工具套件,主要用于内存调试、内存泄漏检测以及性能分析。它对于识别程序中的内存和线程问题非常有用,特别适用于C和C++程序的开发和调试。在实际的开发过程当中如果遇到不好找的问题特别是崩溃内
- 基于机器视觉的钢管表面缺陷检测方法
winxp-pic
计算机视觉
钢管作为原材料,广泛应用于如石油、化工、电力、船舶、汽车等行业。近年来,经济全球化发展使企业对产品质量提出更高要求,钢管表面存在缺陷会严重影响其使用寿命,同时在设备某些重要位,使用劣质钢管会存在安全隐患,严重威胁人员生命,对企业造成产财产损失。因此,为了控制钢管质量,相关企业会对其进行质量检测,但检测措施通常由人工实现,无法实现快速、精准检测缺陷。在钢管生产的过程中,由于原材料、轧制设备和加工工艺
- 视频行为分析系统,可做安全行为检测,比如周界入侵,打架
winxp-pic
音视频安全
基于视频行为分析系统v4系列版本可以在不用考虑流媒体音视频开发,编解码开发,界面开发等情况下,只需要训练自己的模型,开发自己的行为算法插件,就可以轻松开发出任何你想要的安全行为检测,比如周界入侵,打架,斗殴,跌倒,人群聚集,离岗睡岗,安全帽检测,充电桩,工作服,疲劳检测,交通拥堵等等。从v4.24版本开始,该软件已经支持Windows10,Windows11,Ubuntu20,Ubuntu21,U
- C# OpenCV机器视觉:红外体温检测
pchmi
C#OpenCV机器视觉c#opencv数码相机计算机视觉OpenCVSharp人工智能机器视觉
在一个骄阳似火的夏日,全球却被一场突如其来的疫情阴霾笼罩。阿强所在的小镇,平日里熙熙攘攘的街道变得冷冷清清,人们戴着口罩,行色匆匆,眼神中满是对病毒的恐惧。阿强作为镇上小有名气的科技达人,看着这一切,心急如焚,心中暗下决心:“我一定要利用我的技术,为抗击疫情做点什么!”思来想去,他把目光投向了OpenCvSharp和那台尘封已久的红外相机,一个大胆的计划在他心中悄然成型——用红外相机检测体温,为大
- YOLOv10改进,YOLOv10添加ASFF检测头(自适应空间特征融合),添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- Java 23新特性:Class-File API
leonidZhao
java开发语言
JEP466:Class-FileAPI(SecondPreview)JEP466:Class-FileAPI,该特性为第二次预览,在Java22中首次预览,并将在Java24中成为正式特性。目前已经存在一些工具可以处理类文件,例如ASM,BCEL,Javassist。该特性不是为了解决效率或代码分析问题,也不是CoreReflectionAPI的扩展。该特性的出现只是为了提供一个标准的类文件处理
- android服务的启动过程,Android Service启动流程
weixin_39968640
android服务的启动过程
一、Service生命周期首先我们先回忆一下Service的声明周期image第一次调用startServie():Service.onCreate()->Service.onStartCommand()第二次调用startService():Service.onStartCommand()本周主要分析上面两步操作,Service的启动行为。二、Service启动分析image阶段一:app进程s
- 单片机的时间轮询
路见不平先跑
单片机的时间片轮概括:利用定时器,让单片机在需要延迟的等待的状态下(按键检测消抖),依然执行接下来的程序。步骤:1.设置定时器中断->设置定时时间片(2ms,5ms,500ms)。
- 如何在 UniApp 中实现 iOS 版本更新检测
SHENHUANJIE
UniappIOS版本更新
随着移动应用的不断发展,保持应用程序的更新是必不可少的,这样用户才能获得更好的体验。本文将帮助你在UniApp中实现iOS版的版本更新检测和提示,适合刚入行的小白。我们将分步骤进行说明,每一步所需的代码及其解释都会一一列出。整体流程概述在实现版本更新的过程中,可以将流程划分为几个主要步骤:步骤操作描述1配置更新后端搭建一个服务,提供当前版本的信息,建议使用JSON格式返回数据。2在应用中调用更新接
- y98.第六章 微服务、服务网格及Envoy实战 -- 集群管理(九)
Raymond运维
云原生-微服务治理企业实战(已完结)microservicesenvoy运维云计算云原生
8.集群管理8.0本节话题集群管理器与服务发现机制主动健康状态检测与异常点探测负载均衡策略分布式负载均衡负载均衡算法:加权轮询、加权最少连接、环哈希、磁悬浮和随机等;区域感知路由全局负载均衡位置优先级位置权重均衡器子集熔断和连接池8.1集群管理器(ClusterManager)Envoy支持同时配置任意数量的上游集群,并基于ClusterManager管理它们;ClusterManager负责为集
- 以企业为中心的隐私保护与数据安全治理(基于GRC)
「已注销」
大数据审计数据安全安全大数据产品运营
跳出单独的法律行规的层面,基于GRC、CG的角度简单快速梳理了一下数据安全与隐私保护治理的内容。数据安全治理的需求来自于企业的战略、所面临的法律法规或监管层面的合规要求、业务面临的风险等,目的是让企业在市场中保持竞争优势、法律合规以及数据安全战略securityprojectmanagement过程:项目规划、项目实施、效果检测、覆盖评估内容安全防御基础设施DDoS、HIDS、WAF安全运维基础设
- 超分辨率体积重建实现术前前列腺MRI和大病理切片组织病理学图像的3D配准
CVer儿
语义分割3d
摘要:磁共振成像(MRI)在前列腺癌诊断和治疗中的应用正在迅速增加。然而,在MRI上识别癌症的存在和范围仍然具有挑战性,导致即使是专家放射科医生在检测结果上也存在高度变异性。提高MRI上的癌症检测能力对于减少这种变异性并最大化MRI的临床效用至关重要。迄今为止,这种改进受到缺乏准确标注的MRI数据集的限制。通过接受根治性前列腺切除术的患者数据,可以将切除前列腺的数字化组织病理学图像与术前MRI进行
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不