- 【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读人工智能深度学习
Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame),通过游戏,各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下,这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution),可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL,推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
- SYNERGIES BETWEEN DISENTANGLEMENT AND SPARSITY: A MULTI-TASK LEARNING PERSPECTIVE
黑洞是不黑
DiffusionModel人工智能机器学习深度学习
SYNERGIESBETWEENDISENTANGLEMENTANDSPARSITY:AMULTI-TASKLEARNINGPERSPECTIVE解偶与稀疏性之间的协同作用:多任务学习的视角Abstract1.Introduction1.1.Contributions1.2Background2.DisentanglementandSparseTask-SpecificPredictorsImpr
- Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读
何大春
论文阅读论文阅读计算机视觉深度学习python论文笔记
Multi-TaskLearningbasedVideoAnomalyDetectionwithAttentionAbstract1.Introduction2.Previouswork3.Method3.1.Multi-tasklearning3.2.Theappearance-motionbranch3.3.Themotionbranch3.4.Spatialandchannelattenti
- TPAMI 2022 :Multi-task Learning with Coarse Priors for Robust Part-aware Person Re-identification
涵语
行人重识别TPAMI2022深度学习人工智能机器学习
题目:Multi-taskLearningwithCoarsePriorsforRobustPart-awarePersonRe-identification-----TPAMI2022代码:https://github.com/WangKan0128/MPN网址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9200784前提知识多任务:https://mp.weix
- 多任务学习(Multi-Task Learning)和迁移学习(Transfer Learning)的详细解释以及区别(系列1)
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法学习迁移学习机器学习
文章目录前言一、多任务学习(Multi-TaskLearning)是什么?二、多任务学习(Multi-TaskLearning)对数据的要求三、迁移学习是什么?四,迁移学习对数据的要求五,多任务学习与迁移学习的区别是什么?总结前言多任务学习(Multi-TaskLearning)和迁移学习(TransferLearning)是机器学习中的两个重要概念,它们在解决不同的学习任务和应用场景下起着不同的
- UNDERSTANDING AND IMPROVING INFORMATION TRANSFER IN MULTI-TASK LEARNING
宇来风满楼
多任务学习深度学习人工智能机器学习神经网络算法
Zi_ii=XiRiX_iR_iXiRi,XXX是Taskembeddinglayers,RRR是Alignmentmatrices辅助信息作者未提供代码
- CONTROLLING VISION-LANGUAGE MODELS FOR MULTI-TASK IMAGE RESTORATION
努力学图像处理的小菜
Low-level图像处理扩散模型语言模型人工智能自然语言处理
CONTROLLINGVISION-LANGUAGEMODELSFORMULTI-TASKIMAGERESTORATION(Paperreading)ZiweiLuo,UppsalaUniversity,ICLRunderreview(6663),Cited:None,Stars:350+,Code,Paper.1.前言像CLIP这样的视觉语言模型已经显示出对零样本或无标签预测的各种下游任务的巨大
- 阅读记录 【NeurIPS2021】Federated Multi-Task Learning under a Mixture of Distributions
furoto_
机器学习&深度学习联邦学习个性化联邦深度学习机器学习人工智能
FederatedMulti-TaskLearningunderaMixtureofDistributionsLink:https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2021/hash/82599a4ec94aca066873c99b4c741ed8-Abstract.html混合分布下的联邦多任务学习Multi-TaskLearning(MTL
- Multi-task Adversarial Learning for Semi-supervised Trajectory-User Linking
小瘪️
TUL人工智能深度学习
该论文发表于2022年的ECMLPKDD。创新点:1.对轨迹进行补全操作,并且使用卡尔曼滤波器进行细粒度的位置补全。2.在轨迹补全时补全的是轨迹缺失点所在的单元区域,这样容易建模。3.采用对抗学习的半监督方式来解决TUL问题。4.在数据分布级别而不是一对一匹配的方式解决TUL问题。思考:1.数据分布级别对于大量轨迹补全与轨迹特征提取工作量很大。2.需要完整的轨迹作为标签,在实际应用中可能没有条件。
- 论文解读-
海边的第八只螃蟹
论文笔记
论文题目:《Instance-awareSemanticSegmentationviaMulti-taskNetworkCascades》论文信息:CVPR2016,JifengDai,KaimingHe,JianSun,MicrosoftResearch论文:https://arxiv.org/abs/1512.04412作者主页:http://research.microsoft.com/en
- ESMM:Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach forEstimating Post-Click Conversion Rat...
爿臣戈王耑
论文地址:EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate摘要 精确的估算点击后转化率(CVR)对工业中推荐和广告场景等来说是至关重要的。传统的CVR模型采用了是最近流行的深度模型并且获得了一个最卓越的性能。然而在实际中在特殊任务的场景遇到了一些问题,是得CVR建模具有挑战性。例
- minigpt-v2:large language model as a unified interface for vision-lanuage multi-task learning
Kun Li
大模型多模态和生成语言模型人工智能自然语言处理minigpt
1.introduction不同任务下的回答不同,提出一种以任务为导向的指导训练方法,为每个人物提供一个独特的任务标识符token,为训练视觉问答任务的所有数据样本提供一个[vqa]标识符token,总共提供6个不同的任务标识符。2.method2.1modelarchitecturevisionbackbone:采用EVA作为视觉backbone,在全部训练中都冻结,图像分辨率为448x448,
- Multi-class, Multi-label 以及 Multi-task classification
Williamongh
Multiclassclassification就是多分类问题,比如年龄预测中把人分为小孩,年轻人,青年人和老年人这四个类别。Multiclassclassification与binaryclassification相对应,性别预测只有男、女两个值,就属于后者。Multilabelclassification是多标签分类,比如一个新闻稿A可以与{政治,体育,自然}有关,就可以打上这三个标签。而新闻
- 多模态融合 - BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird‘s-Eye View Repre ... (ICRA 2023)
77wpa
#多模融合深度学习人工智能
BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentation-基于统一BEV表示的多任务多传感器融合(ICRA2023)摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1统一表述3.2高效相机到BEV转换3.3完全卷积融合3.4多任务头4.实验4.13D目标检测4.2BEV地图分割5.分析6.结论References
- 多任务学习(Multi-task Learning)
云雨无欢丶
cv大模型python
浅谈多任务学习https://zhuanlan.zhihu.com/p/348873723机器学习技术:多任务学习综述!https://zhuanlan.zhihu.com/p/607309853
- Multi-Task
悠悠渔隐
Multi-TaskLearningUsingUncertaintytoWeighLossesforSceneGeometryandSemantics
- 人群密度估计--CNN-based Cascaded Multi-task Learning of High-level Prior and Density Estimation for Crowd
O天涯海阁O
人群分析人群分析
CNN-basedCascadedMulti-taskLearningofHigh-levelPriorandDensityEstimationforCrowdCountingInternationalConferenceonAdvancedVideoandSignalBasedSurveillance(AVSS)2017Torch:https://github.com/svishwa/crowd
- Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
cv_tm
论文地址:JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks使用多任务级联卷积网络的联合人脸检测和对准摘要:由于姿势、光照或遮挡等原因,在非强迫环境下的人脸识别和对齐是一项具有挑战性的问题。最近的研究显示,深度学习算法可以很好的解决上述的两个问题。在这篇文章中,我们利用检测和校准之间固有的相关性在深度
- Language Adaptive Weight Generation for Multi-task Visual Grounding 论文阅读笔记
乄洛尘
RIS_REC论文阅读笔记transformer深度学习RECRES
LanguageAdaptiveWeightGenerationforMulti-taskVisualGrounding论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1指代表达式理解3.2指代表达式分割3.3动态权重网络四、方法4.1总览4.2语言自适应权重生成语言特征聚合权重生成4.3多任务头4.4训练目标五、实验5.1数据集和评估指标数据集评估指标5.2实施细节训练推理5.3与SOA
- 论文精读 —— Gradient Surgery for Multi-Task Learning
Waldocsdn
人工智能安全与可信AI深度学习机器学习人工智能
文章目录Multi-taskLearning和PCGrad方法简介论文信息论文核心图摘要翻译引言翻译2使用PCGrad进行多任务学习2.1基本概念:问题和符号表示2.2三重悲剧:冲突的梯度,主导的梯度,高曲率2.3PCGrad:解决梯度冲突2.4PCGrad的理论分析3PCGrad在实际应用中参考文章Multi-taskLearning和PCGrad方法简介多任务学习(Multi-taskLear
- 17.3.13 多任务学习 Multi-task learning
MQTXWD
深度学习深度学习
由于最近要读一篇用MTL来解决人脸识别的问题,所以提前学习一下MTL。本文主要内容摘自#DeepLearning回顾#之多任务学习多任务学习(multi-tasklearning,MTL),从字面的意思就能理解是多个任务同时进行学习的一种方法。单任务学习就是忽略任务之间的联系,单独的进行学习的方法。相比于单任务学习方法而言,多任务学习更加注重的每个样本之间的联系和差异,联合学习。这是一种归纳迁移机
- LLMs多任务指令微调Multi-task instruction fine-tuning
AI架构师易筋
LLM-LargeLanguageModels深度学习人工智能机器学习transformerchatgpt
多任务微调是单任务微调的扩展,其中训练数据集包括多个任务的示例输入和输出。在这里,数据集包含指导模型执行各种任务的示例,包括摘要、评论评分、代码翻译和实体识别。您在这个混合数据集上训练模型,以便它可以同时提高模型在所有任务上的性能,从而避免灾难性遗忘的问题。经过多次迭代的训练,使用示例计算的损失用于更新模型的权重,从而产生一个已经学会如何同时擅长多种不同任务的指导模型。多任务微调的一个缺点是它需要
- 论文阅读 [TPAMI-2022] Model-Protected Multi-Task Learning
北岭狼人
TPAMI深度学习人工智能计算机视觉机器学习
论文阅读[TPAMI-2022]Model-ProtectedMulti-TaskLearning论文搜索(studyai.com)搜索论文:Model-ProtectedMulti-TaskLearning搜索论文:http://www.studyai.com/search/whole-site/?q=Model-Protected+Multi-Task+Learning关键字(Keywords
- CrossInfoNet: Multi-Task Information Sharing Based Hand Pose Estimation总结
中了胖毒
文章链接摘要单深度图2D卷积预测手势将手势估计任务拆分为手掌关节点预测子任务和手指关节点预测子任务,两个子任务之间共享互补有益信息提出基于2D热图监督训练手部特征提取网络介绍当前主流方法直接把深度图当作2D图片使用2D卷积提取特征将深度图(2.5D)转化为3D体素模型,能大幅度复原3D空间信息,但计算量巨大多任务共享信息的方式相较于单任务能保留更多固有信息,具有更好的泛化能力本文基于上述思想,考虑
- CTR预估 论文精读(十七)--ESMM: Entire Space Multi-Task Model
dby_freedom
推荐系统论文进阶ESMMctrcvrctcvr机器学习
ESMM:EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate论文总结本文介绍阿里妈妈团队发表在SIGIR’2018的论文《EntireSpaceMulti-TaskModel:AnEffectiveApproachforEstimatingPost-ClickConversionRate
- 【论文精读】InstructUIE: Multi-task Instruction Tuning for Unified Information Extraction
HERODING77
NERLLMUIE深度学习人工智能指令微调通用抽取NER
InstructUIE:Multi-taskInstructionTuningforUnifiedInformationExtraction前言Abstract1.Introduction2.Methodology2.1InstructionTuningBackground2.2Framework2.2.1TaskSchemaTaskInstructionOptionsTextOutput2.2.
- 论文笔记-Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization
chenxino
论文阅读机器学习深度学习
Intro在深度学习,使用多个任务(loss)训练模型时,通常使用最小化加权线性和的方式来训练整个模型。但是这要求多任务之间不存在相互竞争。因此作者提出新的多任务学习方法,将多任务学习转化成多目标优化问题,借助凸优化问题求帕累托(pareto)最优解。method问题定义对一个输入空间X和任务集合空间{Yt}t∈[T]\left\{\mathcal{Y}^t\right\}_{t\in[T]}{Y
- Adaptive Weight Assignment Scheme For Multi-task Learning
uuu_柚子
研究性论文相关笔记深度学习机器学习人工智能
AdaptiveWeightAssignmentSchemeForMulti-taskLearning题目AdaptiveWeightAssignmentSchemeForMulti-taskLearning译题用于多任务学习的自适应权重分配方案时间2022年期刊/会议IAESInternationalJournalofArtificialIntelligence(IJ-AI)摘要:如今,基于深度
- 【多任务】——Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization代码阅读
农夫山泉2号
深度学习机器学习算法人工智能
code:https://github.com/isl-org/MultiObjectiveOptimization论文:Multi-TaskLearningasMulti-ObjectiveOptimization目录1.论文简单解读2.实验3.代码浅读1.论文简单解读将任何满足这些条件的解都称为帕累托平稳点。尽管每个帕累托最优点都是帕累托平稳的,但反之并不一定成立。考虑优化问题。简单来说,帕累
- 目标检测之Loss:FasterRCNN中的SmoothL1Loss
BigCowPeking
目标检测之Loss函数SmoothL1Loss
多任务损失(来自FastR-CNN)multi-task数据结构FastR-CNN网络有两个同级输出层(clsscore和bbox_prdict层),都是全连接层,称为multi-task。①clsscore层:用于分类,输出k+1维数组p,表示属于k类和背景的概率。对每个RoI(RegionofInteresting)输出离散型概率分布通常,p由k+1类的全连接层利用softmax计算得出。②b
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt