Lcx559
Lcx559

Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion

Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion

Abstract

提出自定义扩散，只需要优化文本到图像调节机制中的几个参数就足以表示新概念，同时实现快速调整（6min）可以针对多个概念进行联合训练，获通过闭式约束优化将多个微调模型组合为一个。提出一种微调技术，用于文本到图像扩散模型的自定义扩散，确定一小部分模型权重，即从文本到交叉注意力层中潜在特征的关键和值映射。
基于stable diffusion建立了该方法。方法只需要存储一小部分参数（模型权重的3%），并减少了微调时间（在2个A100 GPU上6分钟，与并行工作相比快2−4倍）。

Method

Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion_第1张图片Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion_第2张图片
cross-attention层之占了总体参数的5%，但是对于模型latent feature的影响特别大，因此只需要对cross-att层进行微调，便能够实现对于新目标的学习
Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion_第3张图片

正则化数据集

LAION-400M[63]数据集中选择了一组200幅正则化图像。减低模型在学习新目标是对旧的概念的遗忘。
Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion_第4张图片

多概念

提出使用不同的修饰表示符V*标记，限制权重更新为组合两个概念带来更好的结果

你可能感兴趣的:(人工智能,机器学习,深度学习)

  • 机器学习5——非参数估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习概率论算法
    非参数估计在参数估计中我们已经提到，想要估计后验概率P(ωi∣x)=p(x∣ωi)p(ωi)p(x)P\left(\omega_i\midx\right)=\frac{p\left(x\mid\omega_i\right)p\left(\omega_i\right)}{p(x)}P(ωi∣x)=p(x)p(x∣ωi)p(ωi)，就需要估计类条件概率p(x∣ωi)p\left(x\mid\omega
  • 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
    贝叶斯估计问题建模：后验概率公式：P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
  • 【DeepSeek实战】3、Ollama实战指南：LobeChat+多网关架构打造高可用大模型集群 无心水 Ollama实战指南LobeChat实战DeepSeek实战DeepSeek全栈应用开发AI入门大模型CSDN技术干货
    一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中，大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计，实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上，为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • 深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
    深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
  • 机器学习3——参数估计之极大似然估计 平和男人杨争争 山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
    参数估计问题背景：P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
  • 2024年AI 智能助手（大模型）产品市场分析｜商派 徐礼昭｜商派软件市场负责人 人工智能
    一、引言人工智能的浪潮不断向前推进，智能助手作为其中的重要应用，已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点，改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析，包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面，并通过具体案例分享，帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览（一）智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • 高通 QCS8550 大模型性能深度解析：从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark 伊利丹~怒风 Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
    前言在人工智能技术狂飙突进的时代，大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态，从智能客服到多模态交互，从边缘推理到端侧部署，其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后，离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台，凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎，在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算，还通过软硬件协同优化
  • 从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术 AI天才研究院 AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
    从零开始理解零样本学习：AI人工智能必学技术关键词：零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要：本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念，通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理，结合Python代码进行详细说明，同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分，带领
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • P25：LSTM实现糖尿病探索与预测 ?Agony lstm人工智能rnn
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，特别适合处理序列数据。结构组成：遗忘门：决定丢弃哪些信息，通过sigmoid函数输出0-1之间的值，表示保留或遗忘的程度。输入门：决定更新哪些信息，同样通过sigmoid函数控制更新
  • Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5） cosine2025 Python训练营打卡python开发语言机器学习
    目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
  • 深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景 猿享天开 算法决策树机器学习
    深入详解：决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树（DecisionTree）是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解，特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景，全面讲解决策树，并通过流程图和可视化示例增强理解，通俗易懂，帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树？决策树通过一系列条件判断（决策节点）将输入数据
  • [Python]-基础篇1- 从零开始的Python入门指南 踏雪无痕老爷子 Pythonpython开发语言
    无论你是尚未接触编程的新手，还是想从其他语言转向Python的开发者，这篇文章都是你的入门课。一、Python是什么？Python是一种解释型、高级、通用型编程语言，以简洁明了、简单易用着称。它可以应用于网站开发、自动化脚本、数据分析、人工智能、系统操作等多种场景。二、如何安装Python步骤：访问Python官方网站选择目前最新的Python3.x版本下载Windows用户请务必勾选“AddPy
  • Python爬虫实战：爬取知乎问答与用户信息 Python爬虫项目 python爬虫php数据分析开发语言开源
    简介随着网络信息量的爆炸，如何有效获取有价值的内容，成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一，常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中，我们将结合最新的Python爬虫技术，详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。本文将会介绍：Python爬虫的基础知识知乎问答网页结构分析使用Python进行知乎数据爬取爬取知乎问答内容与用户信息如何处理和存储爬取的数据使用最新的
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • 潜入思维的海洋：SoftCoT++如何让语言模型更聪明 步子哥 智能涌现语言模型人工智能自然语言处理
    在人工智能的浩瀚星空下，大型语言模型（LLMs）如同一颗颗璀璨的恒星，照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而，这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地，却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月，一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯，照亮了如何让
  • BI+AI实战：我们如何用3秒完成车企供应链推演 qq_43696218 人工智能
    一、BI+AI引领财务分析新纪元在财务数据分析领域，奥威BI+AI正以革命性的姿态颠覆传统。当金蝶、用友等工具仍深陷报表泥潭时，奥威BI+AI通过深度融合商业智能（BI）与人工智能（AI），实现了从滞后报表到实时洞察的飞跃。这不仅极大地提升了财务分析的效率，更为企业的战略决策提供了前所未有的精准支持。二、BI+AI的核心技术优势‌实时动态分析‌o奥威BI+AI摒弃了静态数据集，依托原始科目余额表实
  • DeepSeek-V3 通俗详解：从诞生到优势，以及与 GPT-4o 的对比 码事漫谈 AIai
    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1.DeepSeek的前世今生1.1什么是DeepSeek？DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司，致力于打造高性能、低成本的AI模型。它的目标是让AI技术更加普惠，让更多人能够用上强大的AI工具。1.2DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的最新一代A
  • 企业级AI开发利器：Spring AI框架深度解析与实战_spring ai实战 AI大模型-海文 人工智能springpython算法开发语言java机器学习
    企业级AI开发利器：SpringAI框架深度解析与实战一、前言：Java生态的AI新纪元在人工智能技术爆发式发展的今天，Java开发者面临着一个新的挑战：如何将大语言模型（LLMs）和生成式AI（GenAI）无缝融入企业级应用。传统的Java生态缺乏统一的AI集成方案，开发者往往需要为不同AI供应商（如OpenAI、阿里云、HuggingFace）编写大量重复的接口适配代码，这不仅增加了开发成本，
  • Python编程：使用Opencv进行图像处理
    【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库：pipinst
  • 图扑软件智慧云展厅，开启数字化展馆新模式 智慧园区 可视化5g人工智能大数据安全云计算
    随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展，展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段，构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”，突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能，数字孪生“云展位”，1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游，模拟用户在展厅内的参观场景，在保
  • 转行要趁早！网络安全行业人才缺口大，企业招聘需求正旺！
    网络安全行业具有人才缺口大、岗位选择多、薪资待遇好、学历要求不高等优势，对于想要转行的人员来说，是一个非常不错的选择。人才缺口大网络安全攻防技术手段日新月异，特别是现在人工智能技术飞速发展，网络安全形势复杂严峻，人才重要性凸显。教育部《网络安全人才实战能力白皮书》数据显示，到2027年，我国网络安全人员缺口将达327万。近期发布的《2024年网络安全产业人才发展报告》中提到，沿用ISC2的人才缺口
  • 基于机器学习的智能文本分类技术研究与应用
    在当今数字化时代，文本数据的爆炸式增长给信息管理和知识发现带来了巨大的挑战。从新闻文章、社交媒体帖子到企业文档和学术论文，海量的文本数据需要高效地分类和管理，以便用户能够快速找到所需信息。传统的文本分类方法主要依赖于人工规则和关键词匹配，这些方法不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的文本内容。近年来，机器学习技术的快速发展为文本分类提供了一种高效、自动化的解决方案。一、机器学习在文本分类中的应用概述
  • 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法 Mr数据杨 Python深度学习python深度学习pytorch
    在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层，包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d，它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号（一维数据），就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像（二维数据）时，
  • 误差的回响：反向传播算法与神经网络的惊天逆转 田园Coder 人工智能科普人工智能科普
    当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩，成为人工智能实用化的耀眼明星时，另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义（神经网络）——正在寒冬的冻土下悄然涌动，孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判，如同沉重的封印，将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
  • 安装数据库首次应用 Array_06 javaoraclesql
    可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求 enter full pathname of java.exe的界面 这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如：【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe！ 注意第一次，使用SQL D
  • Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法 bijian1013 Welogic
            在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了，通过网上查询资料解决，实践整理了一下。 一.修改Console密码         打开weblogic控制台，安全领域 --> myrealm -->&n
  • IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed Cwind javaServlets
    对于初学者来说，一个常见的误解是：当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码： protected void doPost() { if (someCondition) { sendRedirect(); } forward(); // Thi
  • 基于流的装饰设计模式 木zi_鸣 设计模式
    当想要对已有类的对象进行功能增强时，可以定义一个类，将已有对象传入，基于已有的功能，并提供加强功能。 自定义的类成为装饰类 模仿BufferedReader，对Reader进行包装，体现装饰设计模式 装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象，并基于被装饰的对象功能，提供更强的功能。 装饰模式比继承灵活，避免继承臃肿，降低了类与类之间的关系 装饰类因为增强已有对象，具备的功能该
  • Linux中的uniq命令 被触发 linux
    Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容，这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情 况下，第二个及以后更多个重复行将被删去，行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示，则从标准输入读取。 AD： uniq [选项] 文件 说明：这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情况下，第二个
  • 正则表达式Pattern 肆无忌惮_ Pattern
    正则表达式是符合一定规则的表达式，用来专门操作字符串，对字符创进行匹配，切割，替换，获取。   例如，我们需要对QQ号码格式进行检验 规则是长度6~12位  不能0开头  只能是数字，我们可以一位一位进行比较，利用parseLong进行判断，或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14} &nbs
  • Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..) 知了ing oraclesql
    一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...) 现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句： select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno from scott.emp e, (se
  • Python调试 矮蛋蛋 pythonpdb
    原文地址： http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137 1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了，但对比IBM的Python 代码调试技巧： IBM：包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试： http://www.ibm.com/d
  • webservice传递自定义对象时函数为空，以及boolean不对应的问题 alleni123 webservice
    今天在客户端调用方法 NodeStatus status=iservice.getNodeStatus(). 结果NodeStatus的属性都是null。 进行debug之后，发现服务器端返回的确实是有值的对象。 后来发现原来是因为在客户端，NodeStatus的setter全部被我删除了。 本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter， 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
  • java如何干掉指针，又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针 百合不是茶
    C语言的强大在于可以直接操作指针的地址，通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大，初学者很难掌握， java的出现解决了c，c++中指针的问题 java将指针封装在底层，开发人员是不能够去操作指针的地址，但是可以通过引用来间接的操作：   定义一个指针p来指向a的地址（&是地址符号）：        
  • Eclipse打不开，提示“An error has occurred.See the log file ***/.log” bijian1013 eclipse
    打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件，发现如下错误： !ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139 !MESSAGE Application error !STACK 1 java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
  • spring aop实例annotation方法实现 bijian1013 javaspringAOPannotation
            在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP，这里学习使用annotation来实现，使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut AdviceMethods.jav
  • [Velocity一]Velocity语法基础入门 bit1129 velocity
    用户和开发人员参考文档 http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html   注释 1.行级注释## 2.多行注释#*  *#   变量定义 使用$开头的字符串是变量定义，例如$var1, $var2,   赋值 使用#set为变量赋值，例
  • 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理 bit1129 kafka
    1. 关于request.required.acks   request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功，默认是0， 0表示即不进行确认即返回。 1表示Leader写成功即返回，此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中 -1表示根据指定的最少Partition确认后才返回，这个在   Th
  • lua统计nginx内部变量数据 ronin47 lua nginx　 统计
    server { listen 80; server_name photo.domain.com; location /{set $str $uri; content_by_lua ' local url = ngx.var.uri local res = ngx.location.capture(
  • java-11.二叉树中节点的最大距离 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MaxLenInBinTree { /* a. 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 max=4 pass "root"
  • Netty源码学习-ReadTimeoutHandler bylijinnan javanetty
    ReadTimeoutHandler的实现思路： 开启一个定时任务，如果在指定时间内没有接收到消息，则抛出ReadTimeoutException 这个异常的捕获，在开发中，交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler，例如 private final ChannelHandler timeoutHandler = new ReadTim
  • jquery验证上传文件样式及大小(好用) cngolon 文件上传jquery验证
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
  • 浏览器兼容【转】 cuishikuan css浏览器IE
    浏览器兼容问题一：不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同 问题症状：随便写几个标签，不加样式控制的情况下，各自的margin 和padding差异较大。 碰到频率:100% 解决方案：CSS里    *{margin:0;padding:0;} 备注：这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题，几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
  • Shell特殊变量：Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数 daizj shell$#$?特殊变量
    前面已经讲到，变量名只能包含数字、字母和下划线，因为某些包含其他字符的变量有特殊含义，这样的变量被称为特殊变量。例如，$ 表示当前Shell进程的ID，即pid，看下面的代码： $echo $$ 运行结果 29949   特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字，表示第几个参数。例如，第一个
  • 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID! dcj3sjt126com unix
    翻到一本书，讲到编程一般原则是kiss：Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会，其实不仅编程如此，而且系统架构也是如此。 KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情，并且要做好的程序；编写可以在一起工作的程序，编写处理文本流的程序，因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律，高明的工程师的神圣的“KISS 原
  • android Activity间List传值 dcj3sjt126com Activity
    第一个Activity： import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
  • tomcat 设置java虚拟机内存 eksliang tomcat 内存设置
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2117772 http://eksliang.iteye.com/ 常见的内存溢出有以下两种: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   ------------
  • Android 数据库事务处理 gqdy365 android
    使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务，程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功，如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务，如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
  • Java 打开浏览器 hw1287789687 打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
    使用java 语言如何打开浏览器呢? 我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址 使用IE 打开 D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709 使用火狐打开 D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
  • ReplaceGoogleCDN：将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件 justjavac chromeGooglegoogle apichrome插件
    Chrome Web Store 安装地址： https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice 由于众所周知的原因，只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样，通过script标记引用这些资源，让网站访问速度瞬间提速吧
  • 进程VS.线程 m635674608 线程
    资料来源： http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点： 多进程模式最大
  • Linux下安装MemCached 字符串 memcached
    前提准备：1. MemCached目前最新版本为：1.4.22，可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent，因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令，查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
  • java设计模式之--jdk动态代理（实现aop编程） Supanccy2013 javaDAO设计模式AOP
        与静态代理类对照的是动态代理类，动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成，无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作，而且提高了软件系统的可扩展性，因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。 &
  • Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持 wiselyman spring 4
    2.1 默认方法(default method) java8引入了一个default medthod; 用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展 使用default关键字 Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean 2.2 将要被声明成bean的类 public class DemoService {
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他