- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- 水晶泥
杨欣仪小朋友
我和妈妈冒雨跑回家,玩水晶粘土了。它有12种颜色,我最喜欢粉色的。玩之前妈妈嘱咐我几点注意事项:1、看说明书;2、要洗手;3、玩完要盖盖。我先打开红色的,看起来像草莓味的果冻,好想吃一口。我扣下来一点根据说明书玩泡泡。先将水晶泥揉搓均匀,搓成椭圆形状,再将吸管斜插入水晶中,交接处手捏紧,吹气时吸管角度往上倾。我试了一次没有成功,第二次成功了,找了原因是用劲太小。
- 【监控告警】02-Promtheus的学习之路
Kearey.
监控告警微服务网关学习方法
prometheus采用的是拉模式为主,推模式为辅的方式采集数据。Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然,有时候我们也得证明这个警报确实没问题,那可以看一眼`ALERTS`指标。`ALERTS`是Prometheus在警报计算
- 【笔记】扩散模型(七):Latent Diffusion Models(Stable Diffusion)论文解读与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记stablediffusionAIGC人工智能
论文链接:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels官方实现:CompVis/latent-diffusion、CompVis/stable-diffusion这一篇文章的内容是LatentDiffusionModels(LDM),也就是大名鼎鼎的StableDiffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大,学
- 四月斑澜美术《蒲公英》
025b7cfe7b4a
卡纸卷起来,一端剪出条形花瓣,并修剪花瓣为弧度,涂上白色颜料备用图片发自App在画纸上旋转做好的纸花瓣,涂出蒲公英的花心图片发自App同样方法多涂几个不同大小的花心,均匀分布在画面上图片发自App准备蓝色和绿色颜料,蓝色涂天空,绿色涂草地,注意用笔方法可以横排,也可以点出来,再用白色画出每个蒲公英的细长的茎图片发自App准备棉签,加白色颜料,围绕蒲公英点出种子,注意把花的形状修成圆形图片发自App
- 你所不知的,与你生活息息相关的法律常识/《民法典与日常生活》读书笔记
七宝的世界
话不多说,直接上重点。1、“私房钱”,你别藏,离婚时,均匀分!离婚时,夫妻一方可以请求分割另一方的“私房钱”。1)《民法典》第1062条第2项规定,夫妻在婚姻关系存续期间所得的生产、经营、投资的收益属于夫妻共同财产。另外,对与夫妻一方个人所有房屋的婚后收益的归属,最高人民法院的意见认为,一方个人所有的房屋婚后用于出租,其租金收入属于经营性收入,应认定为夫妻共同财产。2)《民法典》第1092条规定:
- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- 使用SVD将图像压缩四分之一(MATLAB)
superdont
matlab开发语言
SVD压缩前后数据量减少的原因在于,通过奇异值分解(SVD),我们将原始数据(如图像)转换成了一种更加紧凑的表示形式。这种转换依赖于数据内部的结构和相关性,以及数据中信息的不均匀分布。让我们简单分析一下这个过程为何能减少所需的数据量:数据的结构和相关性高度相关的数据:图像数据往往包含大量的空间相关性,即图像中相邻的像素点在颜色和亮度上通常非常接近。这种高度的相关性意味着原始图像可以通过更少的信息来
- 后来才明白,其实没有风,人也会散
Rising_life
原标题:《我还是少年》作者:喻恩泰谁的思念月光银白我和你遥隔山海我还是少年只做你的留白单纯的来单纯的望着你单纯的被你安排把时光留给你细细匀匀铺一条让你回家的路从远方来入我胸怀怕你认不出我老去的面容我也让月光均匀地洒在我的脸上这么淡妆以待你来花便开原创:凯紫的诗词之美
- 2023-03-13
阿小白白
十几年前农村的夏天,没有空调,没有风扇。我和姐姐躲在屋檐下,靠着贴着墙的风驱散炎热。姐姐在涂着指甲油,劣质的指甲油,还没等涂抹均匀,就已经干在指甲上,坑坑洼洼。她涂完,随手丢给我,我欢天喜地的接过,还感叹她终于大方了一次。姑姑说姐姐要嫁人了,家里欠的账还不起,姐姐的嫁妆可以缓解一段时间。听人说,那家人不富裕,却还是硬凑出高昂的彩礼。快要出嫁时,姐姐还是很平静,看不出她是高兴还是难过。我问姐姐:那你
- Gyro陀螺仪 > MPU 6000 vs ICM 20689
ABEL in China
DIY之旅单片机嵌入式硬件
目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择:采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000和ICM20689对比两个飞行控制器陀螺仪。分别属于T-Motor和iFlight。T-Motor使用MPU6000陀螺仪,而iFlight使用2xICM
- Day 40:久违的感觉
小娟_68bf
自从去年去香港定居以后,就很少在自己的瑜伽室里面练习瑜伽。今天晨练,一个人静静的待着,听着悠扬的音乐,伴着均匀的呼吸,随着身体的前后折叠,上下起落,感受内心的安宁与平静。生活是一只蝶,没有破茧的勇气,哪来飞舞的美丽;生活又是一只蜂,没有勤劳的努力,怎能尝到花粉的甜蜜!从来没有等出来的心想事成,只有走出来的辉煌战果,坚持行动,才能配的上自己的梦想!所以的一切,唯有坚持来见证结果!图片发自App图片发
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理
撸码猿
计算机视觉图像处理人工智能
1.基本概念1.1.数字图像图像处理的对象是数字图像,它是由像素点阵列表示的图像。需要了解像素、图像分辨率、灰度级、RBG等图像表示方法。用numpy数组表示,每个元素为像素值。例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到
- 18:值得纪念的事情
笑春风的小天地
今天有两件事情值得记录一下。第一件:炸鱼这在厨艺精湛的人看来可能并不值得一提,不过对我来说,还是非常值得庆贺的,人生第一次自己炸鱼。昨天收到网购的带鱼段,今天中午化好冻后,就开始了我真正的“表演”。因为我以前从来没有自己亲自炸过鱼,最近看抖音做饭的教程太多了,忍不住就想练练手。带鱼洗净,切好葱段,姜片,放入盐,酱油,五香面,料酒,抓拌均匀后,腌制两小时就可以了。在调面糊的过程中,有点犯迷糊,放了淀
- 2023-08-15
后明新
外面的世界(第四章)第四章转眼已是九月,从滨河路吹来的风渐渐有了凉意,天空好似比以前更高了,黄河也比夏天的时候更清了。在中国许多城市,都有大江大河穿城而过,籍河穿天水而过,珠江穿广州而过,金沙江穿宜宾而过,湘江穿长沙而过,长江穿武汉而过。而兰州是唯一一座黄河穿城而过的省会城市,黄河由西向东,将兰州这座狭长的城市均匀切成两半。黄河以前的名字,叫“河”。先秦的文献中找不到“黄河”一词,《史记》全篇也不
- 2023-10-27
耕而陶_茶
耕而陶聊茶器:八、宋代点茶兴,茶盏贵黑青(四)接下来,我们看一下宋代主要品茶方式-点茶的流程。炙茶-碾茶-罗茶-候汤-熁盏-点茶。需先把盏烤热,接着视盏之大小用茶匙取碾后罗好的茶末入盏。煮好水,先注入少许汤水,把茶膏调制均匀,并用金属茶匙或竹制的茶筅在盏中“回环击拂”,“回环击拂”可以理解为有技巧地搅拌。需要知道的是,宋初用茶匙击拂,宋中后期则用竹筅。如蔡襄所记:“茶匙,茶匙要重,击拂有力。黄金为
- Unity面试:MipMap是什么,有什么作用?
returnShitBoy
unity游戏引擎
MipMap(多级纹理映射)是计算机图形学中用于提高渲染效率和图像质量的一种技术。在Unity3D等游戏开发中,MipMap的作用主要体现在以下几个方面:减少模糊效果:当纹理在屏幕上缩小时,使用MipMap可以避免出现模糊和失真现象。MipMap的概念是为同一纹理创建多个采样级别,每个级别的分辨率逐渐降低。当物体离摄像机较远时,使用较低分辨率的纹理进行渲染,从而提供更清晰、自然的视觉效果。提高渲染
- 深度学习算法在图算法中的应用(图卷积网络GCN和图自编码器GAE)
大嘤三喵军团
深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 2020-11-26
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感恩早起的一个小时,在脑海里回放了许多值得感恩的事情。听着妞妞均匀的呼吸,看着香甜的睡颜,感觉非常安稳,感谢存在我身边的美好。沉睡了一个晚上,在这个寂静的凌晨,偶尔传来火车的鸣笛音,好像在提示人们开启新的一天,感谢感谢感谢。感谢起来的第一杯温水,滋润了我的身体,洗刷了我的肠道,提醒我的身体开始一天的运转。感谢每个月还出的房贷,让我拥有了一个温暖舒适的家,一个安稳的居所,可以为我遮风挡雨。可以休息,
- 闺女做的午餐——干锅土豆片和清炒白菜
大海的翅膀
闺女想独立做一次午餐,我举起双手赞成。菜色定下了,干锅土豆片和素炒白菜。主食是米饭。为了不给闺女添乱,我决定戴上耳机专心的刷一会《千古玦尘》,同时偷偷旁观。她先洗了米,蒸上米饭。切肉,请教了我一下切肉的方向,告诉她切猪肉、牛肉,羊肉一般都垂直于肌肉纹理方向,这样炒好了肉比较细嫩。如果切鸡肉则不同,因为鸡肉特别嫩容易碎,要沿着肌肉纹理方向切。切的有点不均匀,好在没有切到手。切好后用花椒碎,酒和少许老
- 2021年,我在百家号里的美食碎碎念之一百五十九
暖暖的柠檬树
平时我们可能比较常吃的油泼面或者油泼水煮肉片啥的,偶尔可能也有人会吃油泼饺子,但估计油泼凉皮这种美食吃过的人应该没有。其实做法很简单:黄瓜洗干净拍一下切成小块,放入食盐和白糖腌制一下。给上面放五香粉、芝麻、辣椒粉、海苔碎,油烧热后泼在上面,迅速倒入一些香醋激一下,再把凉皮放进去搅拌均匀即可。特别香浓的口感,比凉拌的要好吃很多,想吃的朋友可以试一下。美食以外的题外话:此刻写的同时,还在听《昨日重现》
- HTML文档中折行的使用,10_h5是如何做移动端适配的?折行的时候如何实现不断行...
Mr.Zzzzzzz
HTML文档中折行的使用
一、百分比适配1、要点元素的宽度使用了百分比来定宽,根据屏幕的宽度进行自适应适合页面内容结构均匀分配,固定高度,结构不是很复杂,注意要设置viewport视口内容宽度等于设备的宽度使用百分比定宽的元素,百分比参考的是该元素最近的,定了宽度的父元素2、示例固定高度,宽度自适应,100%比做适配*{padding:0;margin:0;}body{font-size:16px;overflow:hid
- 177@365 2019-06-26
公子菠
晴,29℃。开始慢慢地热起来,昨天还凉风习习,今天就艳阳高照。天气太热,发不了豆芽。做面条没问题,还省事,将面粉500克,盐5克,鸡蛋3个,水适量,搅拌均匀成棉絮状,用手揉成面团,饧两小时以上,这样可以不用揉到手抽筋,擀面皮时折叠擀多几次,擀成1到2毫米薄,切成细面就完成,一顿吃不完,将面条圈成面饼状,放到冷冻室冷藏。因为面粉选的是全麦面,有麸皮,口感妈妈不喜欢,做成面条只能做成细面,颗粒感没那么
- YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4
今天炼丹了吗
YOLOv9涨点改进专栏人工智能机器学习python深度学习YOLO目标检测
专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,主力高效涨点!!!一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核,对不规则特征有更好的提取效果。RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块,类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。二、RepNCSPELAN4-AKConv模块详解2.1模块简介RepNCSPELAN4-AKConv的主要思想:使用A
- 烧菜饭
之旻
昨天,在老家的父母托客车送了一些笋和芥菜来。今天下班后,到菜场买了一点猪肉,一点土豆回家。首先把米淘洗一下,放水浸泡着。再把猪肉切薄片,芥菜洗净切丝,土豆去皮切小块。炒锅放油,烧热后放入猪肉翻炒到有些焦,再放入芥菜和土豆,再翻炒一会,全部倒入米中,搅拌均匀后。放入电饭煲中,插电开始煮饭。等电饭煲将饭煮好,即成了一锅香喷喷的菜饭,晚饭可以多吃一碗。
- TDSQL MySQL版基本原理-水平分表 读写分离 弹性扩展 强同步
腾讯云数据库
腾讯云数据库
TDSQLMySQL版(TDSQLforMySQL)是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、SharedNothing架构的分布式数据库。TDSQLMySQL版即业务获取的是完整的逻辑库表,而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。水平分表概述水平拆分方案是TDSQLMySQL版的基础原理,它的每个节点都参与计算和数据存储,且每个节点都仅计算和存储一部分数据。因此,无论业务的规模如何增长,我们仅
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,