coding小白
coding小白

论文阅读——S4L：Self-Supervised Semi-Supervised Learning

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhai_S4L_Self-Supervised_Semi-Supervised_Learning_ICCV_2019_paper.pdf

从论文的模型图来看，将整个数据集分为了有标记数据和无标记数据。对于标记数据来说，模型会同时预测旋转角度和标签，对于无标签数据来说，只会预测其旋转角度，预测旋转角度”可以替换成任何其它无监督task，例如文章中提到的exemplar self-supervision。总的来说，需要借助于无监督学习，为无标注数据创建一个pretext task，这个pretext task能够使得模型利用大量无标注学习一个好的feature representation
损失函数为：
在这里插入图片描述

前半部分是有标记数据的损失（交叉熵），后面是无标记数据的自监督损失。自监督部分是提出了两个算法，一个无监督损失是旋转预测任务，另一个是基于图像变换的triplet损失。

看的比较浅，只是看了下核心模型图，以及如何结合的部分

你可能感兴趣的:(半监督学习,自监督学习,机器学习,计算机视觉)

  • 【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
    【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
  • 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强 数行天下 人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
    在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
  • ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测 别团等shy哥发育 数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
    ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文：文章：1、ARIMA模型理论基础  ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是
  • 《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • 【论文精读】MotionLM EEPI 自动驾驶深度学习论文阅读
    【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩，在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面：原本xy预测认为空间过大，有的xy很大（t大速度快的时候），有的xy很小（t小速度慢的时候）。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
  • 中烟创新为千行百业客户免费部署DeepSeek，让AI应用遍地开花 人工智能
    北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）自今日起为千行百业的客户免费部署DeepSeek提供技术服务。此次免费部署面向所有行业的客户，将根据企业的具体需求，提供定制化的DeepSeek部署方案。中烟创新免费部署DeepSeek提供技术服务，这一决策从多维度考量，对企业自身和行业发展影响深远。提升数据处理洞察：当下是数据驱动时代，数据是企业核心资产。DeepSeek能整合内外部数据，深度分析，打破
  • 从零开始入门 K8s | Kubernetes 网络模型进阶 jishulaozhuanjia
    个人博客导航页（点击右侧链接即可打开个人博客）：互联网老兵带你入门技术栈本文整理自《CNCFxAlibaba云原生技术公开课》第25讲，点击直达课程页面。关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复关键词**“入门”**，即可下载从零入门K8s系列文章PPT。导读：本文将基于之前介绍的基本网络模型，进行更深入的一些了解，希望给予读者一个更广更深的认知。首先简单回顾一下容器网络的历史沿革，剖析一下Kubern
  • Rasa：开源的机器学习框架 Indra_ran 开源机器学习人工智能linuxcentos运维
    一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一
  • 【etcd】ubuntu22安装，与redis对比的区别 {⌐■_■} etcdredischrome服务器数据库golang缓存
    安装方法1：通过apt安装（简单，但版本可能较旧）步骤更新软件包列表：sudoaptupdate安装etcd：sudoaptinstalletcd启动etcd服务：sudosystemctlstartetcd验证安装：etcdctlversion如果输出类似以下内容，表示安装成功：etcdctlversion:3.4.20APIversion:3.4设置开机自启（可选）：sudosystemctl
  • 机器学习：k均值 golemon. ML机器学习均值算法人工智能
    所有代码和文档均在golitter/Decoding-ML-Top10:使用Python优雅地实现机器学习十大经典算法。(github.com)，欢迎查看。在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。**聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“簇”。**聚
  • 电子电气架构 --- 机器学习推动车载雷达的发展 车载诊断技术 汽车行业车辆信息安全机器学习人工智能电子电器框架网络架构汽车
    我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：简单，单纯，喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处，好静，
  • DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公 herosunly DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  
  • DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决 学无止尽5 机器学习人工智能
    我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
  • C语言结构体，枚举，联合，位断等自定义类型详解 myloveasuka C语言c语言数据结构开发语言
    目录结构体1.结构体声明2.结构体成员的访问3.结构体自引用4.结构体变量定义，初始化，传参5.结构体内存对齐位段1.什么是位段？2.位段的内存分配枚举1.枚举类型的定义2.枚举的使用3.枚举的优点联合（共同体）1.联合类型的定义2.联合的特点3.面试题：判断当前计算机的大小端存储4.联合大小的计算代码仓库结构体1.结构体声明1.1概念1.结构体是一些值的集合，这些值称为成员变量。2.结构体的每个
  • 做其他的不好吗？别写代码了(4) chalmers_15 ai文章人工智能
    AI技术在IT领域的应用确实已经成为一个趋势,这对IT从业者来说既是机遇也是挑战。我们需要客观地看待AI对IT行业的影响:AI可以自动化和优化很多IT工作,如系统监控、故障诊断、代码编写等,这可能会替代一些传统的IT工作岗位。但同时AI也会创造新的IT工作机会,如AI系统的开发、部署和维护,以及利用AI技术进行创新和优化等。未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A
  • 2025 机器学习方向毕业设计选题清单：开题指导与建议 Krin_IT 毕设选题指导毕业设计机器学习人工智能
    目录毕设选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里是海浪学长
  • 景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务 景联文科技 人工智能科技计算机视觉
    图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置，可以是二维或三维形式。分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每
  • 景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型 景联文科技 人工智能
    数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司，致力于为客户提供高质量的数据处理服务，助力企业在人工智能（AI）领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
  • 「架构」SOA（面向服务的架构） 吴维炜 AIGC架构设计师架构java微服务面向服务的架构SOA
    SOA（面向服务的架构）是一种设计模式，用于构建灵活、可互操作和可重用的企业IT系统。SOA基于服务的概念，服务是自包含的、模块化的软件组件，可以被不同的应用程序或业务流程调用。核心功能：服务识别与定义：识别业务功能并将其定义为独立的服务。服务抽象：隐藏服务内部实现的细节，只暴露接口。服务目录：创建服务目录或注册中心，以便服务消费者发现可用服务。服务组合：允许通过组合多个服务来构建复杂的业务流程。
  • 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 高效高并发调度架构 之群害马 架构
    以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度，以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈：通信协议gRPC：基于HTTP/2协议，具有高性能、低延迟的特点，支持二进制序列化（通常搭配Protobuf），非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能，可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基
  • 面向服务架构（SOA）详细介绍 huaqianzkh 架构理解与实践架构
    面向服务架构（SOA）详细介绍1.概述面向服务架构（Service-OrientedArchitecture，SOA）是一种软件设计模式，通过将应用程序功能分解为可重用的服务来构建系统。这些服务通过定义良好的接口和协议进行通信，通常使用网络调用（如Web服务）来实现。2.核心概念服务（Service）:一个自包含的功能单元，提供特定的业务功能。服务接口（ServiceInterface）:定义了服
  • Anaconda3 介绍和安装 gorgor在码农 #python入门基础pythonconda
    介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算，主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库（如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点：预装丰富库：包含250+常用的数据科学工具包，无需手动安装。跨平台支持：
  • 从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡 星际编程喵 Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
    前言谁能想到，鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿？想象一下，早上去市场，卖家把鸡蛋摔得稀巴烂，结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数？还得小心别弄错？可是，你又不是超人！别担心，科技来帮忙！今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
  • 【机器学习】无监督学习算法之：K均值聚类 Carl_奕然 机器学习算法学习
    K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，K均值聚类我不懂，能不能给我讲一讲？小鱼：行，可以小屌丝：额…今天咋直接就答应了？小鱼：不然呢？小屌丝：有啥条件，直接说，小鱼：没有小屌丝：这咋的了，不提条件，我可不踏实小鱼：你看看你，我不提条件，你还不踏实，那你这是非让我提条件
  • LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析） chenweiPhD 人工智能深度学习语言模型架构
    Meta在周四（4月18日）发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型，并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。（点赞是我们分享的动力）--------------------------------------------------主编作者陈巍博士，高级职称，曾担任华为系相关自
  • 第二章：13.1 机器学习的迭代发展 望云山190 机器学习人工智能
    目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
  • 深度学习（1)-简单神经网络示例 yyc_audio 深度学习人工智能
    我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现
  • 简化版奇异值分解（SVD）方法详解 DuHz 数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
    简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法，包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法（PLS），并
  • Python爬虫——网站基本信息 IT·小灰灰 python爬虫开发语言网络
    在智能时代，数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
  • ztree异步加载 3213213333332132 JavaScriptAjaxjsonWebztree
    相信新手用ztree的时候,对异步加载会有些困惑，我开始的时候也是看了API花了些时间才搞定了异步加载，在这里分享给大家。 我后台代码生成的是json格式的数据，数据大家按各自的需求生成，这里只给出前端的代码。 设置setting，这里只关注async属性的配置 var setting = { //异步加载配置
  • thirft rpc 具体调用流程 BlueSkator 中间件rpcthrift
    Thrift调用过程中，Thrift客户端和服务器之间主要用到传输层类、协议层类和处理类三个主要的核心类，这三个类的相互协作共同完成rpc的整个调用过程。在调用过程中将按照以下顺序进行协同工作：         （1）     将客户端程序调用的函数名和参数传递给协议层（TProtocol），协议
  • 异或运算推导, 交换数据 dcj3sjt126com PHP异或^
    /* * 5 0101 * 9 1010 * * 5 ^ 5 * 0101 * 0101 * ----- * 0000 * 得出第一个规律: 相同的数进行异或, 结果是0 * * 9 ^ 5 ^ 6 * 1010 * 0101 * ---- * 1111 * * 1111 * 0110 * ---- * 1001
  • 事件源对象 周华华 JavaScript
    <!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/1999/xhtml&q
  • MySql配置及相关命令 g21121 mysql
            MySQL安装完毕后我们需要对它进行一些设置及性能优化，主要包括字符集设置，启动设置，连接优化，表优化，分区优化等等。           一 修改MySQL密码及用户      
  • [简单]poi删除excel 2007超链接 53873039oycg Excel
          采用解析sheet.xml方式删除超链接，缺点是要打开文件2次,代码如下:      public void removeExcel2007AllHyperLink(String filePath) throws Exception { OPCPackage ocPkg = OPCPac
  • Struts2添加 open flash chart 云端月影
    准备以下开源项目： 1. Struts 2.1.6 2. Open Flash Chart 2 Version 2 Lug Wyrm Charmer (28th, July 2009) 3. jofc2，这东西不知道是没做好还是什么意思，好像和ofc2不怎么匹配，最好下源码，有什么问题直接改。 4. log4j 用eclipse新建动态网站，取名OFC2Demo，将Struts2 l
  • spring包详解 aijuans spring
    下载的spring包中文件及各种包众多，在项目中往往只有部分是我们必须的，如果不清楚什么时候需要什么包的话，看看下面就知道了。 aspectj目录下是在Spring框架下使用aspectj的源代码和测试程序文件。Aspectj是java最早的提供AOP的应用框架。 dist 目录下是Spring 的发布包，关于发布包下面会详细进行说明。 docs&nb
  • 网站推广之seo概念 antonyup_2006 算法Web应用服务器搜索引擎Google
       持续开发一年多的b2c网站终于在08年10月23日上线了。作为开发人员的我在修改bug的同时，准备了解下网站的推广分析策略。     所谓网站推广，目的在于让尽可能多的潜在用户了解并访问网站，通过网站获得有关产品和服务等信息，为最终形成购买决策提供支持。     网站推广策略有很多，seo，email，adv
  • 单例模式,sql注入,序列 百合不是茶 单例模式序列sql注入预编译
      序列在前面写过有关的博客,也有过总结,但是今天在做一个JDBC操作数据库的相关内容时 需要使用序列创建一个自增长的字段  居然不会了,所以将序列写在本篇的前面    1,序列是一个保存数据连续的增长的一种方式; 序列的创建; CREATE SEQUENCE seq_pro 2 INCREMENT BY 1 -- 每次加几个 3
  • Mockito单元测试实例 bijian1013 单元测试mockito
    Mockito单元测试实例： public class SettingServiceTest { private List<PersonDTO> personList = new ArrayList<PersonDTO>(); @InjectMocks private SettingPojoService settin
  • 精通Oracle10编程SQL(9)使用游标 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用游标 */ --显示游标 --在显式游标中使用FETCH...INTO语句 DECLARE CURSOR emp_cursor is select ename,sal from emp where deptno=1; v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; begin ope
  • 【Java语言】动态代理 bit1129 java语言
      JDK接口动态代理 JDK自带的动态代理通过动态的根据接口生成字节码(实现接口的一个具体类)的方式，为接口的实现类提供代理。被代理的对象和代理对象通过InvocationHandler建立关联   package com.tom; import com.tom.model.User; import com.tom.service.IUserService;
  • Java通信之URL通信基础 白糖_ javajdkwebservice网络协议ITeye
    java对网络通信以及提供了比较全面的jdk支持，java.net包能让程序员直接在程序中实现网络通信。 在技术日新月异的现在，我们能通过很多方式实现数据通信，比如webservice、url通信、socket通信等等，今天简单介绍下URL通信。 学习准备：建议首先学习java的IO基础知识   URL是统一资源定位器的简写，URL可以访问Internet和www，可以通过url
  • 博弈Java讲义 - Java线程同步 (1) boyitech java多线程同步锁
      在并发编程中经常会碰到多个执行线程共享资源的问题。例如多个线程同时读写文件，共用数据库连接，全局的计数器等。如果不处理好多线程之间的同步问题很容易引起状态不一致或者其他的错误。    同步不仅可以阻止一个线程看到对象处于不一致的状态，它还可以保证进入同步方法或者块的每个线程，都看到由同一锁保护的之前所有的修改结果。处理同步的关键就是要正确的识别临界条件（cri
  • java-给定字符串，删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。 bylijinnan java
    public class DeleteExtraSpace { /** * 题目：给定字符串，删除开始和结尾处的空格，并将中间的多个连续的空格合并成一个。 * 方法1.用已有的String类的trim和replaceAll方法 * 方法2.全部用正则表达式，这个我不熟 * 方法3.“重新发明轮子”，从头遍历一次 */ public static v
  • An error has occurred.See the log file错误解决！ Kai_Ge MyEclipse
    今天早上打开MyEclipse时，自动关闭！弹出An error has occurred.See the log file错误提示！ 很郁闷昨天启动和关闭还好着！！！打开几次依然报此错误，确定不是眼花了！ 打开日志文件！找到当日错误文件内容： --------------------------------------------------------------------------
  • [矿业与工业]修建一个空间矿床开采站要多少钱? comsci
           地球上的钛金属矿藏已经接近枯竭...........        我们在冥王星的一颗卫星上面发现一些具有开采价值的矿床.....        那么,现在要编制一个预算,提交给财政部门..
  • 解析Google Map Routes dai_lm google api
    为了获得从A点到B点的路劲，经常会使用Google提供的API，例如 [url] http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json?origin=40.7144,-74.0060&destination=47.6063,-122.3204&sensor=false [/url] 从返回的结果上，大致可以了解应该怎么走，但
  • SQL还有多少“理所应当”？ datamachine sql
    转贴存档，原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3968998.html、http://blog.chinaunix.net/uid-29242841-id-3971046.html！ ------------------------------------华丽的分割线--------------------------------
  • Yii使用Ajax验证时，如何设置某些字段不需要验证 dcj3sjt126com Ajaxyii
    经常像你注册页面,你可能非常希望只需要Ajax去验证用户名和Email,而不需要使用Ajax再去验证密码,默认如果你使用Yii 内置的ajax验证Form,例如: $form=$this->beginWidget('CActiveForm', array(        'id'=>'usuario-form',&
  • 使用git同步网站代码 dcj3sjt126com crontabgit
    转自:http://ued.ctrip.com/blog/?p=3646?tn=gongxinjun.com   管理一网站，最开始使用的虚拟空间，采用提供商支持的ftp上传网站文件，后换用vps，vps可以自己搭建ftp的，但是懒得搞，直接使用scp传输文件到服务器，现在需要更新文件到服务器，使用scp真的很烦。发现本人就职的公司，采用的git+rsync的方式来管理、同步代码，遂
  • sql基本操作 蕃薯耀 sqlsql基本操作sql常用操作
    sql基本操作 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月1日 17:30:33 星期一     &
  • Spring4+Hibernate4+Atomikos3.3多数据源事务管理 hanqunfeng Hibernate4
    Spring3+后不再对JTOM提供支持，所以可以改用Atomikos管理多数据源事务。Spring2.5+Hibernate3+JTOM参考：http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1554251Atomikos官网网站：http://www.atomikos.com/   一.pom.xml <dependency> <
  • jquery中两个值得注意的方法one()和trigger()方法 jackyrong trigger
      在jquery中，有两个值得注意但容易忽视的方法，分别是one()方法和trigger()方法,这是从国内作者<<jquery权威指南》一书中看到不错的介绍 1） one方法     one方法的功能是让所选定的元素绑定一个仅触发一次的处理函数，格式为    one(type,${data},fn) &nb
  • 拿工资不仅仅是让你写代码的 lampcy 工作面试咨询
    这是我对团队每个新进员工说的第一件事情。这句话的意思是，我并不关心你是如何快速完成任务的，哪怕代码很差，只要它像救生艇通气门一样管用就行。这句话也是我最喜欢的座右铭之一。 这个说法其实很合理：我们的工作是思考客户提出的问题，然后制定解决方案。思考第一，代码第二，公司请我们的最终目的不是写代码，而是想出解决方案。 话粗理不粗。 付你薪水不是让你来思考的，也不是让你来写代码的，你的目的是交付产品
  • 架构师之对象操作----------对象的效率复制和判断是否全为空 nannan408 架构师
    1.前言。   如题。 2.代码。 (1)对象的复制，比spring的beanCopier在大并发下效率要高，利用net.sf.cglib.beans.BeanCopier Src src=new Src(); BeanCopier beanCopier = BeanCopier.create(Src.class, Des.class, false);
  • ajax 被缓存的解决方案 Rainbow702 JavaScriptjqueryAjaxcache缓存
    使用jquery的ajax来发送请求进行局部刷新画面，各位可能都做过。 今天碰到一个奇怪的现象，就是，同一个ajax请求，在chrome中，不论发送多少次，都可以发送至服务器端，而不会被缓存。但是，换成在IE下的时候，发现，同一个ajax请求，会发生被缓存的情况，只有第一次才会被发送至服务器端，之后的不会再被发送。郁闷。 解决方法如下： ① 直接使用 JQuery提供的 “cache”参数，
  • 修改date.toLocaleString()的警告 tntxia String
      我们在写程序的时候，经常要查看时间，所以我们经常会用到date.toLocaleString()，但是date.toLocaleString()是一个过时 的API，代替的方法如下：   package com.tntxia.htmlmaker.util; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.
  • 项目完成后的小总结 xiaomiya js总结项目
    项目完成了，突然想做个总结但是有点无从下手了。 做之前对于客户端给的接口很模式。然而定义好了格式要求就如此的愉快了。 先说说项目主要实现的功能吧 1，按键精灵 2，获取行情数据 3，各种input输入条件判断 4，发送数据（有json格式和string格式） 5，获取预警条件列表和预警结果列表， 6，排序， 7，预警结果分页获取 8，导出文件（excel，text等） 9，修
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他