woshicver
woshicver

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！

CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉啦！CVPR 2023 主委会官方发布这次论文接收数据：有效投稿 9155 篇（比 CVPR 2022 增加12%），收录 2360 篇，接收率为 25.78 %。

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第1张图片

我整理了CVPR 2023 的论文&代码，分享给大家~持续更新中…

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第2张图片

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第3张图片

扫码添加我领取资料

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第4张图片

此外，还有AAAI 2023 的论文&代码，分享给大家~收持续更新中…

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第5张图片

扫码添加我领取资料

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第6张图片

最后，我还整理2022年还有CVPR、ECCV、AAAI、ICML、NIPS、KDD、ACL 等各大顶会的论文&代码，分类整理如下：

1、最新顶会论文代码合集

会议论文合集

  • CVPR 2023论文&代码

  • ECCV 2022论文&代码

  • ICML 2022论文&代码

  • AAAI 2022论文&代码

会议论文合集

  • IJCAI 2022论文&代码

  • NIPS 2022论文&代码

  • KDD 2022论文&代码

  • ACL 2022论文&代码

2、细分方向论文代码合集

  • 医学图像处理

  • 目标检测

  • 图神经网络

  • Transformer

  • 多模态

  • NLP

  • 小样本学习

  • 时间序列

  • 图像分割

  • 点云

  • GPT

  • NERF

  • 图像处理

  • 自监督半监督

  • 知识图谱

  • 人体姿态估计

  • 扩散模型

  • 推荐系统

  • 遥感图像

  • 联邦学习

  • 语音识别

  • 提示学习

  • SLAM

  • 强化学习

3、Kaggle比赛top方案合集

包含CV、NLP、机器学习、多模态、语音识别

扫码添加我领取资料

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第7张图片

9d72b7620cf48a0f7e77016db3fb6cd3.png

01

最新顶会论文&代码合集

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第8张图片

扫码添加我领取资料

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第9张图片

0e4828f5d0380481c49eaaf8f4b52ad4.png

02

细分方向论文、代码、数据集

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第10张图片

扫码添加我领取资料

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第11张图片

c61abe6885355eaee6a75c3e9cb76471.png

03

kaggle比赛top方案合集

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第12张图片

扫码添加我领取资料

【最新】整理了CVPR 2023论文代码合集！_第13张图片

你可能感兴趣的:(人工智能,深度学习,机器学习)

  • 神经网络初始化 (init) 介绍 迷路爸爸180 神经网络人工智能深度学习初始化init
    文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中，构建一个高效且性能优异的神经网络模
  • 5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用 web17886480312 spring人工智能springboot
    通过阅读这篇文章，你将了解SpringAI，它是一个借鉴了langchain的设计理念，并结合Java的优势，为开发者提供易于替换实现的统一接口。此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：简化Java大模型集成的统一框架在Java调用大模型
  • 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互 laopeng301 SpringAI人工智能交互
    1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口，用于与各种人工智能模型进行交互，使开发人员能够在不同
  • 《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》 墨夶 数据库学习资料2人工智能mysql数据库
    在当今数字化转型加速的时代，企业面临着前所未有的数据挑战。一方面，海量的数据为企业带来了巨大的商业价值；另一方面，如何确保这些数据的安全性、一致性和合法性成为了亟待解决的问题。尤其是在金融、医疗等高度监管行业中，任何数据泄露或不当使用都可能导致严重的法律后果和社会影响。为此，构建一个既高效又能满足法律法规要求的数据治理体系显得尤为重要。今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技
  • 机器学习02-发展历史补充 坐吃山猪 机器学习机器学习人工智能
    机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】（2000年代中期至2010年代初期）4-大规模数据和分布式计算（2010年代中后期）5-自动化机器学习和特征选择（2010年代末至今）2-神经网
  • Python数据分析高频面试题及答案 闲人编程 程序员面试python数据分析面试题核心
    目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换13.数据筛选与分析14.数据可视化与报告15.数据统计与分析16.高级数据处理以下是一些Python数据分析的高频核心面试题及其答案，涵盖了基础知识、数据1.基础知识问1：Python中列表
  • Pytorch 三小时极限入门教程 power-辰南 人工智能深度学习pytorch人工智能
    一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构，还是工程师将深度学习技术落地到实际项目，Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始，一步步深入了解Pytorch的核心知识，助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
  • Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明) 雪域枫蓝 PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
    Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型
  • 【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答，包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容 摇光~ 数据分析面试python
    大家好，我是摇光~，用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了，说了很多关于现在职场面试等问题，然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题，希望对大家面试有用。类别1：数据读取与处理问题1：如何用Python从Excel文件中读取数据？答：在Python中，可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce
  • 【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战 半截诗 Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
    文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
  • 【YOLOv8杂草作物目标检测】 stsdddd YOLO目标检测目标检测YOLO目标检测人工智能
    YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
  • 深度学习(1) 浅忆へ梦微凉 深度学习人工智能深度学习学习方法python
    一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
  • 提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性
    JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。尽管大多数用户熟悉其基本功能，但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。本文将介绍一些高级功能，帮助您在数据科学项目中充分发挥JupyterNotebooks的潜力。1、Magic命令：高效的命令行接口Jupyt
  • Python 数据建模完整流程指南 木觞清 3天入门Pythonpython开发语言
    在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前，首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法，帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
  • 深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等 qq1309399183 计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本voc2yolo格式转化数据集格式转换xml2yolococo2yolo
    文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释：注释说明：3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
  • NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺 晶体管超1400亿 Java小海. 架构人工智能后端程序人生java
    据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。作为参考，NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管（每平方毫米约为6560万个晶体管），AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管（每平方米约为736
  • NVIDIA Hopper解说 白总Server redis数据库缓存rustmongodb大数据数据仓库
    NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展，旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息：NVIDIAHopper架构技术特点：第四代TensorCore：Hopper架构引入了第四代TensorCore
  • LLMs，即大型语言模型 maopig AI语言模型人工智能自然语言处理
    LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
  • 第79期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurityAIGCgpt
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
  • 第60期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型：评估
  • 【LLM】大语言模型（LLMs） 林九生 人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
  • 大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了 大模型零基础教程 语言模型人工智能自然语言处理大模型
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • 1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元 少林码僧 AI大模型应用实战专栏人工智能
    GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大，训练数据量和
  • 第83期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序：人
  • 【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘ 屿小夏 pythonsklearn人工智能
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • 如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon qianchess mxnet使用mxnetwin10anacondagluon人工智能
    如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起，所以下文就一起阐述一下，顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
  • 3D UNet和Swin-UNETR 学無芷境 计算机视觉
    3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维（2D）图像分割任务设计的，具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构，以便更好地处理具有深度信息的体积数据，如CT或MRI扫描。主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并
  • 推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！ 滑辰煦Marc
    推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现，支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
  • 机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer 一叶_障目 机器学习人工智能
    sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
  • 锐捷路由器网关RG-NBR6135-E和锐捷交换机 Ruijie Reyee RG-ES224GC 电脑登录web方法 zh7314 硬件工程
    2025年1月17日22:29:35最近淘了点东西，准备在家里搞一套深度学习的服务器，先把网关和交换机搞到了锐捷路由器网关RG-NBR6135-E电脑登录web方法在拿到机器的时候，如果不是全新建议拿根牙签，差入reset5-10秒,灯光会全部闪几下，重置机器，因为有些机器会配置的ip和网段无法访问默认的web服务ip，在机器上面的默认配置单配置参考：https://baijiahao.baidu
  • eclipse maven IXHONG eclipse
    eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.   可以设一个环境变量M2_HOME指
  • timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程timer
    package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
  • MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
    1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
  • spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 springbean
    将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"     xmlns:xsi="http://www.w3
  • maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
    maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令 有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn  deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
  • MYSQL下载及安装 357029540 mysql
        好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
  • ios TableView cell的布局 张亚雄 tableview
      cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];           CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);   &nbs
  • Java编码转义 adminjun java编码转义
    import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
  • Tomcat 配置和spring aijuans spring
    简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml --  tomcat主
  • Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归File
    其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。   import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
  • linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
    linux安装mysql出现libs报冲突解决 安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686  
  • jedis连接池使用实例 bijian1013 redisjedis连接池jedis
    实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
  • 关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
      成为朋友的必要条件：    志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。     志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
  • 【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
    aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
  • ktap 0.1 released bookjovi kerneltracing
    Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
  • 能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
            今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。     &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade 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/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
  • After Effects教程收集 cherishLC After Effects
    1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
  • Linux Apache 安装过程 crabdave apache
    Linux Apache 安装过程   下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
  • Shell学习 之 变量赋值和引用 daizj shell变量引用赋值
    本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z） 中间不能有空格，可以使用下划线（_） 不能使用标点符号 不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字） 需要给变量赋值时，可以这么写：
  • Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com javajdk
    Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。 收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
  • YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
    1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
  • Lucene使用说明 dyy_gusi Lucenesearch分词器
    Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene     Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么     要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
    不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。 1、确定目标 学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
  • Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei javaC++finalize()堆栈内存回收
    大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
  • 第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginxlua
    Nginx入门 本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
  • MongoDB windows安装 基本命令 liyonghui160com
      windows安装    安装目录：   D:\MongoDB\   新建目录   D:\MongoDB\data\db   4.启动进城：   cd D:\MongoDB\bin   mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db   &n
  • Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
    一、程序的组成部分 　　Linux下程序大都是由以下几部分组成： 　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件 　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件 　　配置文件：这个不必多说，都知道 　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档 　　 二、linux下程序的存放目录 　　linux程序的存放目录大致有三个地方： 　　/etc, /b
  • WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程Web工作生活
    觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。 根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
  • 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp同域post
    今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));  贴出我前端代码片段: $.aj
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他