Think.
Think.

ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing

论文题目：ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep
Network for Image Compressive Sensing
作者：Zhang, Jian and Ghanem, Bernard
书名：{CVPR}
年份：{2018}

一：文章概述
结合了两种现有的CS方法的优点：
A.传统基于优化的方法的结构见解
B.基于网络的CS方法的速度
提出了一种称为ISTA-Net的新型结构化深度网络，该网络受迭代收缩阈值算法（ISTA）的启发，将ISTA转换为深层网络形式，用于优化通用的L1规范CS重建模型。
二：ISTA-NET和ISTA-NET+网络结构ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第1张图片
STA-Net Framework：N个阶段，每个阶段严格对应ISTA中的一次迭代。
A-.基于优化的CS重建：
在这里插入图片描述

B-使用ISTA求解XISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第2张图片
:C.考虑到自然图像的残差更具可压缩性，因此推导了残差域中ISTA-Net的增强版本，称为ISTA-Net +。ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第3张图片
ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第4张图片
ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第5张图片
三：实验结果和复现比对
A-论文实验ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第6张图片
结果-不同CS对应不同大小的sampling matrix
B-使用epochs=200的模型的实验复现数据—PSNRISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第7张图片
c-使用epochs=10训练生成模型，所重建的图形效果在这里插入图片描述
D-图形效果基本比对
D1-ISTA-NETISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第8张图片
D2-ISTA-NET+
ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第9张图片
D3-ISTA-NET–(EPOCH=10)ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第10张图片
ISTA-Net : Interpretable Optimization-Inspired Deep Network for Image Compressive Sensing_第11张图片

你可能感兴趣的:(压缩感知,网络,算法,深度学习,计算机视觉)

  • 计算机网络：（十）虚拟专用网 VPN 和网络地址转换 NAT 珹洺 #计算机网络计算机网络
    计算机网络：（十）虚拟专用网VPN和网络地址转换NAT前言一、虚拟专用网VPN1.基础概念与作用2.工作原理3.常见类型4.协议对比二、NAT：网络地址转换1.基础概念与作用2.工作原理与类型3.优缺点与问题4.进阶类型三、VPN与NAT的对比与结合1.核心区别2.结合场景前言前面我们讲解了计算机网络中网络层的相关知识，包括网络层转发分组的过程、网际控制报文协议（ICMP），以及网络层的重要概念和
  • Python 网络爬虫 —— 代理服务器 WeiJingYu. 爬虫服务器前端
    一、会话（Session）（一）核心逻辑HTTP本身无记忆，每次请求独立。会话（Session）就是为解决这问题，让客户端（浏览器）和服务器“记住”交互状态（比如登录态），常用Cookie实现：服务器发Cookie给客户端存着，下次请求带着，服务器就知道“是同一用户”。（二）创建会话（requests实现）用requests库的Session类，自动维持会话、管理Cookie，代码形式：impor
  • 【课程毕业设计】基于数字PID的电加热炉温度控制系统设计 拉布拉斯也头大 毕业课程设计stm32单片机proteus嵌入式硬件pcb工艺
    前言电加热炉控制系统属于一阶纯滞后环节，具有大惯性、纯滞后、非线性等特点，导致传统控制方法超调大。调节时间长、控制精度低。本设计采用PID算法进行温度控制，使整个闭环系统所期望的传递函数相当于一个延迟环节和一个惯性环节串联来实现对温度的较为精确的控制。第1章课程设计方案1.1系统组成中体结构电加热炉温度控制系统原理图如下，主要由温度检测电路、A/D转换电路、驱动执行电路、显示电路及按键电路等组成。
  • matlab达林算法的电加热炉温度控制,基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究[1]...
    收稿日期：2011－11作者简介：张宇驰(1978—)，男，硕士，讲师，研究方向为自动控制与机电一体化。基于单片机的电加热炉温度控制算法与仿真研究张宇驰(湖南工业职业技术学院，湖南长沙410208)摘要：介绍几种基于单片机的电加热炉温度控制算法，通过对PID控制算法仿真、SMITH控制算法仿真、大林算法仿真的比较分析，仿真结果验证了大林控制算法的稳定性和鲁棒性较好，几乎没有超调量，且稳态误差小。关
  • python3——print使用 weixin_30404405
    print的初步认识：对于科班出身的或有相关经验的人来说，学习python是相当有趣的事,因为可以做日常任务，比如自动备份你的MP3；可以做网站，如YouTube就是Python写的；可以做网络游戏的后台，很多在线游戏的后台都是Python开发的；可以爬数据，得到你想要的内容。总之就是能干很多很多事啦。而对于非科班的我来说，学习python是非常辛苦的，从一行行print打印,到一个个关键字，从思
  • 对象的本质：OOP编程核心揭秘 止观止 计算机科学OOP面对对象编程
    引言面向对象编程（OOP）革命性地重塑了软件开发，其核心在于“对象”——一种模拟现实实体的计算模型。对象不仅是数据容器，更是封装了状态和行为的自治单元，使程序从指令序列转变为交互网络。通过本解析，我们将层层递进，揭示对象在OOP中的根本角色：从定义延伸到设计实践，帮助读者跨越语言差异（如Java、Python或C++），掌握这一范式的精髓。章节构建遵循技术演进：先解剖对象本质，再关联OOP支柱，最
  • DNS 服务器简单介绍 Risehuxyc #Windows运维服务器前端linux
    DNS服务器分类：根域名服务器顶级域名服务器权威域名服务器本地域名服务器国内公共域名腾讯：DNSPod-免费智能DNS解析服务商-电信_网通_教育网,智能DNS-烟台帝思普网络科技有限公司119.29.29.29和182.254.118.118阿里：阿里公共DNS223.5.5.5和223.6.6.6whatisdnsdnsmeaning百度：百度iDNS-帮助中心-公共DNS180.76.76.
  • opencv 4.12.0版本发布详解：核心优化与新特性全解析 Risehuxyc #opencvopencv人工智能计算机视觉
    OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配，全面提升计算机视觉开发效率与性能。引言OpenCV（开源计算机视觉库）作为计算机视觉领域最受欢迎的开源库之一，在2025年7月发布了4.12.0版本。这个夏季更新带来了大量性能优化、新功能和错误修复，覆盖了核心模块、图像处理、3D校准、深度学习等多个领域。本文将详细介绍OpenCV4.12.0的主要更新
  • 数据结构自学笔记（二）：时间复杂度与空间复杂度
    时间复杂度和空间复杂度知识点一、知识点描述时间复杂度核心定义：描述算法时间开销随问题规模nnn增长的趋势，用大O符号表示（忽略常数、低阶项和系数）。大O规则：只看最高阶项（如O(n2+n)→O(n2)O(n^2+n)\rightarrowO(n^2)O(n2+n)→O(n2)）。忽略系数（如O(5n3)→O(n3)O(5n^3)\rightarrowO(n^3)O(5n3)→O(n3)）。常数项记
  • 9个基于MATLAB 事件触发控制 985计算机硕士 matlabmatlab开发语言
    9个基于MATLAB事件触发控制1线性多智能体系统一致性的分布式动态事件触发控制方法。2固定拓扑和切换拓扑下多智能体系统的分布式动态事件触发一致性控制.3有限时间一致性的分布式事件驱动控制.4多智能体系统的分布式事件触发控制.5多代理网络中基于事件的协议。6非线性不确定性多智能体系统的定时事件触发一致性控制.7线性多智能体网络的全分布式事件触发协议.8非理想一般线性多智能体系统基于观测器的事件触发
  • BPE（字节对编码）和WordPiece 是什么 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
    BPE（字节对编码）和WordPiece是什么BPE（字节对编码）和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法，它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）原理初始化：将文本按字符（或Unicode字节）拆分为最小单元，形成初始词汇表。统计合并：迭代合并最频繁出现的相邻字符对，形成新的子词单元，直到达到预设的词汇表大
  • 使用 C++ 和 OpenCV 进行表面划痕检测 whoarethenext c++opencv开发语言划痕检测
    使用C++和OpenCV进行表面划痕检测在工业自动化生产中，产品表面的质量控制至关重要。划痕作为一种常见的表面缺陷，其检测是许多领域（如金属、玻璃、塑料制造）质量保证流程中的一个关键环节。本文将介绍如何使用C++和强大的计算机视觉库OpenCV来实现一个基本的表面划痕检测算法。核心思路划痕通常在图像中表现为具有以下一个或多个特征的区域：高对比度的线性结构：划痕区域的像素强度通常会与其周围背景有明显
  • Camera相机人脸识别系列专题分析之十：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解 一起搞IT吧 数码相机算法计算机视觉深度学习图像处理android人工智能
    【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九：MTK平台FDNode三方FFD算法dump、日志开关、bypass、resize及强制不同三方FFD切换等客制化这一篇我们开始讲：Camera相机人脸识别系列专题分析之十：人脸特征检测FFD算法之低功耗libvega_face.so人脸识别检测流程详解目录一、背景二、：FFD算法libvega_
  • Camera相机人脸识别系列专题分析之十五：人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析 一起搞IT吧 数码相机android人工智能图像处理计算机视觉算法
    【关注我，后续持续新增专题博文，谢谢！！！】上一篇我们讲了：这一篇我们开始讲：Camera相机人脸识别系列专题分析之十五：人脸特征检测FFD算法之libcvface_api.so算法API详细注释解析目录一、libcvface_api.so算法API详细注释解析<
  • 计算机网络详解：发展史、TCP/IP协议、网络通信与应用开发全流程 三玖诶 网络计算机网络tcp/ipphp
    文章目录1.计算机网络的发展史1.1初期阶段：网络的萌芽（1960年代）1.2第二阶段：TCP/IP协议的引入（1970-1980年代）1.3第三阶段：互联网的普及与商业化（1990年代）1.4现代网络：云计算、物联网和5G（2000年代至今）2.TCP/IP协议详解（重点）2.1TCP/IP协议的分层模型2.2TCP协议详解2.3IP协议详解3.网络通信中的关键概念3.1IP地址3.2MAC地址
  • 校园导游系统（C++） 白开水最甜 数据结构课程设计校园导航系统
    问题总结1、当使用时，该头文件没有定义全局命名空间，必须使用usingnamespacestd，这样才能使用类似于cout这样的C++标识符正确用法：#includeusingnamespacestd;2、对称赋值（注意细节）for(i=1;i注意string第一个字母是小写4、使用迪杰特斯拉算法出现的问题只设置与起始节点v0有弧时前驱设置为v0,否则为-1，而忘记设置起始节点的前驱为-1。以至于
  • AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
    AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词：Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要：本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理，从基础概念到数学推导，再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法，展示其Python实现代码，并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后，
  • AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能ai
    AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词：AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要：本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析，结合实际项目案例，探讨其在各个领域的应用场景。同时，推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作，最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战，并对常见问题进行解答。1.背景介绍
  • AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
    AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词：Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要：本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理，通过生活化的比喻和可视化分析，帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手，逐步剖析算法架构，并通过Python代码实现和可视化演示，展示算法在实际问题中的应用
  • abp 上如何使用getstoredproccommand_如何使用Chainlink VRF在以太坊上生成随机数 何堤森 abp
    随机数和区块链一直很难达到“一致”(译者注：区块链要求确定性，而随机数正相反)。到目前为止，区块链上还没有可验证的随机函数。原因是：交易被旷工出块后，需要网络上的多个节点来确认才算真实有效。就要求每个节点验证时都必须得出相同的结果。如果函数是随机的(每次运行的结果不一样)，则每个节点将得出不同的结果，从而导致交易得不到确认。有一些解决(变通)方法[1]可以生成一些伪随机生成[2]，但到目前为止，已
  • 由刘学州之死想到的 秀骨青松
    前段时间刷抖音，突然被一个男孩吸引，这个男孩叫刘学州。之所以被他吸引，是因为他小小年纪，独自在网络上发视频，寻找自己的亲生父母。这些年网络上寻亲的太多了，早已见怪不怪了，但大多是父母费尽千辛万苦找孩子的。每每看到这样的事情，心里总是酸涩不已，毕竟骨肉分离，是人世间最残忍的痛苦。这次看到刘学州寻亲，一个15岁的孩子，在网上公开寻找亲生父母，心里着实心疼了一下。试想一下：一个未成年的孩子，早早知道了自
  • Failed to fetch http://packages.ros.org.ros/ubuntu/dists/xenial/InRelease
    尝试了将地址修改成http://packages.ros.org/ros/ubuntu/dists/xenial/InRelease，更差；尝试了sudorm-f/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list/binary-amd64/Packages不建议这么做。过了一阵子，自己好了！！！！总结：查看自己网络连接，或者等一会再update，自己就好了。
  • 如何用深度学习实现图像风格迁移
    最近研学过程中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。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格，或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在
  • Leetcode 202 快乐数
    Leetcode202快乐数编写一个算法来判断一个数n是不是快乐数。「快乐数」定义为：对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和。然后重复这个过程直到这个数变为1，也可能是无限循环但始终变不到1。如果这个过程结果为1，那么这个数就是快乐数。如果n是快乐数就返回true；不是，则返回false。示例1：输入：n=19输出：true解释：12+92=8282+22=6862+82=1
  • 手撕C语言数组：从青铜到王者的逆袭之路！！！
    文章目录一、数组的"出生证明"（超重要！）1.1数组的定义姿势1.2数组初始化の艺术二、数组内存布局大揭秘三、新手必踩的5大深坑（血泪教训）3.1数组越界访问3.2sizeof的陷阱3.3数组赋值妄想症四、高手进阶技巧（秀起来~）4.1动态计算数组长度4.2多维数组の奥义4.3数组与指针的量子纠缠五、实战代码示范5.1数组反转算法5.2数组去重骚操作六、总结与思考天天用数组，你真的了解它吗？这个看
  • “闭门造车”之多模态思路浅谈：自回归学习与生成 PaperWeekly 回归学习数据挖掘人工智能机器学习
    ©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车，分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈：无损》中，我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立，那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈，因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
  • 机器视觉基础（直播回放）
    机器视觉基础总结：本次讲解主要围绕工业相机的基础配置、图像处理及与机器人联动通信的应用展开，重点在于相机网络设置、软件操作流程、模板匹配方法以及标定调试等内容。**相机基础配置**-需确保相机与电脑连接正常，并正确设置IP地址以避免冲突。-使用官方软件检测相机状态，若出现黄色叹号提示，则需手动修改IP地址。-网络配置完成后可在软件中看到设备并进行后续操作。**相机参数设置**-曝光时间用于调节图像
  • PE系统机器视觉实战（直播回放） 遨博学院 机器人竞赛机器人人工智能
    PE系统机器视觉实战本次培训主要围绕视觉与机器人的综合实践展开，重点讲解了视觉标定和机器人通过视觉实现随机抓取的操作流程。以下是详细要点总结：网络配置需配置三个设备：机器人、电脑和相机的IP地址，确保网络互通。机器人IP设为192.168.1.50，电脑为60，相机为70。电脑建议使用有线网卡，关闭防火墙及杀毒软件，避免网络冲突。可通过ping命令测试网络连通性。视觉标定操作使用MVS软件配置相机
  • 强化学习------DDPG算法 ZPC8210 算法numpymatplotlib
    一、前言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法，它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。论文和源代码如下：论文：https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf代码：https://github.com/
  • 带你走进相位解包裹算法课程 Cedric1113 程序人生
    第一节：相位解包裹基础理论与核心概念课程导入相位解包裹在三维测量中的重要性（工业检测、生物医学等）包裹相位与真实相位的关系（反正切函数的主值限制）核心概念解析相位跳变的原因与表现（噪声、光照不均等干扰）解包裹算法分类：路径跟踪法vs.全局优化法经典算法初探Goldstein枝切法（残差点检测与枝切线构建）最小二乘法（全局平滑优化原理）实验演示：仿真包裹相位图的生成与基础算法解包裹效果对比第二节：路
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 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; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    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/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他