- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- Django怎么获取get请求里面的参数
获取get请求里面参数的两种方法之三种写法一,当get网址是127.0.0.1:8000/info/?id=20&s_id=30这种类型的网址时我们在urls的路由的urlpatterns里面里面这样定义路由url(r'info/$',views.info),那么我们怎么把参数取出来呢因为我们调用的是views里面的info函数,所以我们可以这样获取到通过request.GET获取请求携带的参数d
- .Net之三层架构
矿大测工人
.net架构asp.netui数据库
引言通常意义上的三层架构是将真个业务应用划分为:界面层(UI层)、业务逻辑层(B层)、数据访问层(D层)。对于复杂的系统分层让结构清晰,便于开发人员对系统进行整体的理解、把握;而且便于维护,系统基本的架构可以通过工具自动生成代码。当数据库发生改变时,只用重新生成代码,改动业务逻辑层的部分代码即可。三层架构分为:表现层(UI(UserInterface))、业务逻辑层(BLL(BusinessLog
- YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解,替换传统下采样Conv
wei子
技术杂谈YOLO人工智能
YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解,替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv(SwitchableAtrousConvolution)可切换空洞卷积结合C3k2二次创新模块,在YOLOv11中实现了三大突破:动态感受野调节:支持[1,2,3]三种空洞率的实时切换多尺度特征融合:跨层级特征的无损传递计算效率优化:相比传统空洞卷积节省3
- RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络(附代码+修改教程)
爆改模型
网络深度学习人工智能计算机视觉
一、文本介绍本文修改的模型是RT-DETR,在原本的RT-DETR中,使用ResNet作为骨干网络,本文使用最新的VMamba(VisualStateSpaceModel)替换ResNet作为RT-DETR的骨干网络。VMamba是一种全新的视觉框架,VMamba结合了CNNs和ViTs的优势,同时优化了计算效率,能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。为了解决方向敏感性问题,VMamba引入
- Redis总结
傲祥Ax
redis数据库Redis重点总结
一、Redis是什么?key-value形式的非关系型数据库,基于内存(64位系统默认是物理内存的四分之三),单线程多路io复用,通常当缓存使用,提高查询效率。二、为什么使用Redis?2.1快(内单异高算)内存存储,单线程模型,异步操作,高效的网络通信,优化的算法和数据结构2.2作用2.2.1五大数据类型Redis存储,key-value形式,value的五种数据类型String,List,Se
- 大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景
大模型呼叫中心场景分享之三十七:建筑行业的应用场景作者:开源大模型呼叫中心系统FreeAICC一、项目前期咨询服务智能化1.24小时智能项目咨询台当潜在客户致电咨询商业综合体建设项目时:-需求精准识别:系统自动分析客户描述,识别"5万平米商业综合体""LEED认证""智慧建筑"等关键需求-方案即时生成:基于200+类似项目数据库,3分钟内生成初步方案框架-案例智能推荐:推送3个最匹配的已建成项目案
- 52-【JavaScript-Day 52】告别“野路子”代码:ESLint、Prettier与Web安全入门
吴师兄大模型
javascript开发语言ecmascriptjava人工智能大模型ESLint
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- el-cascader 设置可以手动输入也可以下拉选择
满楼、
vue.jselementuijavascript
el-cascader设置可以手动输入也可以下拉选择稍微修改一下就可食用//datastationNameInput:'',//展示输入框内容isManualInput:false,//判断用户是否在输入//methods//输入框打开CascadertoggleCascader(){constinputEl=this.$refs.cascaderAddr.$el.querySelector('i
- Netty学习路线图 - 第三阶段:Netty核心概念
by.G
学习java
Netty学习路线图-第三阶段:Netty核心概念Netty学习系列之三本文是Netty学习路线的第三篇,重点讲解Netty的核心概念和组件,帮助你理解Netty的设计思想和架构。引言在前两篇文章中,我们分别介绍了Java基础与网络编程基础,以及JavaNIO的核心概念。这些都为我们学习Netty打下了坚实基础。本篇文章将深入探讨Netty的核心概念,包括Netty的架构设计、启动引导、核心组件等
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
weisian151
人工智能人工智能cnn神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- 非结构化数据真“野”?聊聊AI处理它时踩过的那些坑
Echo_Wish
Python进阶人工智能
非结构化数据真“野”?聊聊AI处理它时踩过的那些坑在AI圈子里有一句“老话”:真正的世界,是非结构化的。图像、音频、视频、文本、传感器原始数据……这些在数据库里没个字段、没个主键的家伙,占据了全世界80%以上的数据量。咱们都喜欢说“数据是新时代的石油”,但很少人说:非结构化数据,就是粘稠未提炼的原油——处理它,才是最累的活。这篇文章,我不想跟你讲那些“炫技”的论文和模型,而是从一个一线AI工程师的
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
㏕追忆似水年华あ
人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- 大模型呼叫中心,场景分享之三十二:广告行业的应用场景
FreeIPCC
FreeIPCC实时音视频音视频信息与通信计算机网络
大模型呼叫中心,场景分享之三十二:广告行业的应用场景作者:开源大模型呼叫中心系统FreeAICC一、广告行业为什么需要智能呼叫中心?各位广告行业的同仁们,相信以下场景大家都不陌生:1.客户半夜突然来电询问广告投放效果,值班人员手忙脚乱查资料2.新客户咨询时,客服人员需要反复解释基本服务流程3.遇到突发舆情,客服团队难以快速统一对外话术4.重要客户来电时,新员工不熟悉客户历史合作情况5.跨时区国际客
- Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍
一起搞IT吧
人工智能计算机视觉图像处理android
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】上一篇我们讲了:Camera相机人脸识别系列专题分析之三:一张图片的人脸识别过程原理这一篇我们开始讲:Camera相机人脸识别系列专题分析之四:Camera相机领域人脸识别和人脸属性检测介绍目录一、背景二、:Camera相机领域人脸识别2.1:影像相关基础知识2.1.1pipeline简介2.1.2Raw阈图像处理2.2:Camera相机人脸识别2.3:
- 【Pytorch学习笔记】模型模块09——VGG详解
越轨
Pytorch学习笔记pytorch学习笔记深度学习人工智能python
一、VGG核心设计原理小卷积核堆叠用多层3×3卷积替代大卷积核(如5×5/7×7)数学原理:2层3×3卷积感受野等效于5×5:RFout=(RFin−1)×stride+KRF_{out}=(RF_{in}-1)\timesstride+KRFout=(RFin−1)×stride+K参数量对比:3层3×3卷积(3×(32C2)=27C23×(3^2C^2)=27C^23×(32C2)=27C2)
- 第6章:学徒毕业考试:模型评估的四把尺
白嫖不白嫖
深度求索-DeepSeek人工智能机器学习
第6章:学徒毕业考试:模型评估的四把尺引言:从厨房毕业到AI模型评估想象一下,你是一位刚完成30天特训的厨房学徒。师傅给你安排了一场“毕业考试”:做一道招牌菜——番茄炒蛋,由10位挑剔的顾客盲测品鉴(顾客不知道谁做的菜)。他们会根据“是否好吃”给出打分:好吃(✅)或难吃(❌)。这场考试的目的,是验证你是否能真正掌握菜谱精髓,避免成为“死记硬背的书呆子”(过拟合)或“随意发挥的野路子”(欠拟合)。在
- Python训练营---DAY54
2501_91182850
Python训练营python开发语言深度学习
DAY54Inception网络及其思考知识点回顾:传统计算机视觉发展史:LeNet-->AlexNet-->VGGNet-->nceptionNet-->ResNetinception模块和网络特征融合方法阶段性总结:逐元素相加、逐元素相乘、concat通道数增加等感受野与卷积核变体:深入理解不同模块和类的设计初衷作业:一次稍微有点学术感觉的作业:对inception网络在cifar10上观察精
- 5.18Java学习
stefaniesun723
java学习开发语言
面向对象特征之三:多态性1.如何理解多态性?理解:理解为一个事物的多种形态。生活举例:>女朋友:我想养一个宠物。>孩子:我想要一个玩具。>老板:张秘书,安排一个技术科的同事,跟我一起下周出差。2.Java中多态性的体现:子类对象的多态性:父类的引用指向子类的对象。(或子类的对象赋给父类的引用)比如:Personp2=newMan();3.多态性的应用:多态性的应用:虚拟方法调用在多态的场景下,调用
- YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块(多尺度自适应空间注意门):动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野,实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv10的改进过程中,针对目标
- TopNet:基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉算法深度学习人工智能计算机视觉神经网络transformer卷积神经网络python
一、研究背景与挑战随着激光雷达(LiDAR)技术的普及,点云数据在自动驾驶、三维重建等领域得到广泛应用。然而,点云数据的无序性、稀疏性给存储和传输带来巨大挑战。传统的点云几何压缩(PCGC)方法难以平衡压缩率与精度,而深度学习方法逐渐成为主流。现有方法主要分为两类:CNN-based方法:通过3D卷积提取局部特征,但受限于固定感受野,难以捕捉长距离依赖。Transformer-based方法:利用
- DataWhale-零基础网络爬虫技术(一)
我怎么又饿了呀
DatawhalePythonDataWhale网络
课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、引言还是在笔记的开始,唠唠一些自己的故事十年前第一次接触网络,也可以说是第一次接触计算机的时候,那时候还是在中学阶段,那时候大家比较乐忠于玩QQ,刷一排各式各样的钻还有图标显得比较酷炫,我们班所有人都会用各种途径点亮五颜六色的钻,大家在下课吹牛的时候总会说我的途径更有效、我的价更低等等...所以那时候的年轻想法就
- DataWhale-零基础络网爬虫技术(二er数据的解析与提取)
我怎么又饿了呀
PythonDatawhale爬虫算法
课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、数据的解析与提取数据提取的几种方式:re解析bs4解析xpath解析1.1正则表达式(ReuglarExperssion)RE是一种用于字符串匹配的规则描述方式。它通过特定的组合字符来定义字符串的模式,从而实现对字符串的搜索、匹配、替换等操作。Python也支持同样re的用法,需要引入模块importre。使用场
- YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块(多尺度自适应空间注意门):动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度
Limiiiing
YOLOv12改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv12的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野,实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv12的改进过程中,针对目标
- 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,
- 深度学习进阶:卷积神经网络(CNN)原理与实战
软考和人工智能学堂
#深度学习人工智能#DeepSeek快速入门深度学习cnn人工智能
1.卷积神经网络概述卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习中专门用于处理网格状数据(如图像、语音、视频)的神经网络架构。与传统全连接网络相比,CNN具有三大核心思想:局部感受野:每个神经元只与输入数据的局部区域连接权值共享:同一特征检测器在不同位置使用相同的参数空间下采样:通过池化操作逐步降低数据维度这些特性使CNN能够高效处理高维数据,并保持对平
- Flink 系列之三十三- Flink SQL - 中间算子:函数
linmoo1986
flinkflinkflinksql函数自定义函数
之前做过数据平台,对于实时数据采集,使用了Flink。现在想想,在数据开发平台中,Flink的身影几乎无处不在,由于之前是边用边学,总体有点混乱,借此空隙,整理一下Flink的内容,算是一个知识积累,同时也分享给大家。注意:由于框架不同版本改造会有些使用的不同,因此本次系列中使用基本框架是Flink-1.19.x,Flink支持多种语言,这里的所有代码都是使用java,JDK版本使用的是19。代码
- Python datetime库【日期和时间处理库】全面讲解与示例
老胖闲聊
Python库大全python网络开发语言
边写代码零食不停口盼盼麦香鸡味块、卡乐比(Calbee)薯条三兄弟独立小包、好时kisses多口味巧克力糖、老金磨方【黑金系列】黑芝麻丸边写代码边贴面膜事业美丽两不误DR.YS野森博士+【AOUFSE/澳芙雪特证】377专研美白淡斑面膜组合优惠劵别光顾写代码更要多喝茶水,提神有营养六安瓜片茶叶茶香二级200g2025年新茶雨前盒装自己喝让AI成为我们的得力助手:《用Cursor玩转AI辅助编程——
- CNN中的感受野
AI扶我青云志
cnn人工智能
今天在牛客刷机器学习的时候,看到了感受野的概念,学习过程中可能没有注意到,现在补一下这个概念及作用。感受野(ReceptiveField)是卷积神经网络(CNN)中的核心概念,指网络中某一层特征图上的单个神经元在输入图像上所能“看到”或影响的区域范围。它决定了神经元处理信息的空间尺度,直接影响网络对局部细节和全局语义的捕捉能力。以下是其详细解析:一、定义与核心概念基本定义感受野是特征图上单个像素点
- YoloV8改进策略:Block改进|MKP,多尺度卷积核级联结构,增强感受野适应性|即插即用|AAAI 2025
AI智韵
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录1论文信息2创新点2.1特征互补映射模块(FCM)2.2多内核感知单元(MKP)2.3冗余驱动的轻量化设计3方法3.1整体架构3.2MKP单元优化3.3MKP设计优势4效果4.1性能对比实验4.2消融实验4.3效率优势5论文总结代码完整代码Pzconv模块代码详解辅助函数和基础模块Pzconv模块核心实现测试代码关键设计解析1.多尺度特征提取2.深度可分离卷积3.特征变换与非线性激活4.残
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
dcj3sjt126com
PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后