学yolo的小白
学yolo的小白

YOLOv8改进 添加动态稀疏注意力机制BiLevelRoutingAttention

YOLOv8改进 添加动态稀疏注意力机制BiLevelRoutingAttention_第1张图片

一、BiLevelRoutingAttention论文

YOLOv8改进 添加动态稀疏注意力机制BiLevelRoutingAttention_第2张图片

论文地址：2303.08810.pdf (arxiv.org)

二、 BiLevelRoutingAttention的模型结构

BiLevelRoutingAttention是一种基于注意力机制的双层路由模型。在传统的路由模型中，只有一层路由器来决定数据包的下一跳路径。而BiLevelRoutingAttention在这个基础上引入了第二层路由器，以更加精细地选择路径。通过注意力机制，BiLevelRoutingAttention能够根据数据包的不同特征动态地选择最合适的路径，从而提高网络性能和效率。

YOLOv8改进 添加动态稀疏注意力机制BiLevelRoutingAttention_第3张图片

BiLevelRoutingAttention模型使用双层结构来处理路径规划问题，首先通过编码器和路径选择器选择一条路径，然后通过路径评估器对路径进行评估和调整。通过反复迭代路径选择和评估，模型可以逐步优化路径选择的性能。 

三、代码实现

你可能感兴趣的:(Upgrade,YOLOv8进阶,深度学习,pytorch,机器学习,目标检测)

  • AI学习记录 - 对抗性神经网络 victor-AI最好的学习方式是画图 人工智能学习神经网络
    有用点赞哦学习机器学习到一定程度之后，一般会先看他的损失函数是什么，看他的训练集是什么，训练集是什么，代表我使用模型的时候，输入是什么类型的数据。对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。当判别器和生成器本来就是一个模型，在不把判别器生成器拆开的时候，我输入一张图片，这个模型输出的是0和1，那这个整
  • Pandas库性能优化指南：从基础到进阶（终） 小高要坚强 pandas性能优化python数据分析开发语言
    Pandas是Python中广泛使用的数据处理库，凭借其强大的功能和易用性，深受数据科学家和开发者的青睐。然而，Pandas在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，导致执行效率低下。本文将深入探讨如何通过一系列优化技巧，提升Pandas的性能表现，确保代码既高效又保持可读性。一、需要关注的问题在数据处理的过程中，性能往往是一个不可忽视的因素。虽然Pandas提供了丰富的函数和方法以简化数据操作，但在
  • Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解 Rocky006 python开发语言
    概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。本文将深入探讨几种常用的激活函数，包括Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，并通过具体的代码示例展示它们在Python中的实现和应用。激活函数的重要性激活函数将输入信号进行非线性转换，从而增强神经网络
  • 增强语音对车载语音质量测试的挑战 众乐认证 itu
    一、什么是增强语音语音助手是实现智慧车联的关键之一，通过助手，方可去掉按键。其中一个比较典型的功能就是目前比较流行的enhancedsiri。二、增强语音的难点1.语音合成技术语音合成技术在车内环境中的表现至关重要。语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
  • 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『上』：从数学模型到智能算法的百年征程》 ShuQiHere 机器学习人工智能
    【ShuQiHere】引言：概述机器学习的演进机器学习的发展史是一段从数学基础到智能算法的演进历程。从19世纪的数学探索，到20世纪的计算革命，再到21世纪的智能算法应用，机器学习模型的演化贯穿了科学进步的每个重要阶段。这篇博客将系统回顾这些模型的历史演进，展示它们之间的联系，并探讨其在现代应用中的重要性。线性回归：机器学习的起点背景故事：1805年的法国，年轻的数学家Adrien-MarieLe
  • TensorFlow和它的弟弟们 活蹦乱跳酸菜鱼 tensorflow人工智能python
    TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别：1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由GoogleBrain团队开发，旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言（如Pyth
  • 机器学习（ML）算法分类 活蹦乱跳酸菜鱼 机器学习
    机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。以下是一些常见的机器学习算法分类及其具体算法：一、监督学习算法监督学习算法使用标记（即已知结果）的训练数据来训练模型，以便对新数据进行预测。线性回归：用于建立连续变量之间的关系，通过拟合一条直线或超平面来预测新数据的输出值。逻辑回归：虽然名称中包含“回归”，但实际上是用于分类问题，特别是二分类问题。通过将线性回归模
  • RK3568笔记二十二：基于TACO的垃圾检测和识别 殷忆枫 RK3568学习笔记笔记
    若该文为原创文章，转载请注明原文出处。基于TACO数据集，使用YOLOv8分割模型进行垃圾检测和识别，并在ATK-RK3568上部署运行。一、环境1、测试训练环境：AutoDL.2、平台：rk35683、开发板:ATK-RK3568正点原子板子4、环境：buildroot5、虚拟机：正点原子提供的ubuntu20二、测试个人电脑没有GPU，在AutoDL租了服务器，配置如下：将在上面测试并训练。P
  • ＜数据集＞斯坦福狗狗识别数据集＜目标检测＞ 深度学习lover 深度学习数据集目标检测人工智能计算机视觉YOLOpython
    数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：20580张标注数量(xml文件个数)：20580标注数量(txt文件个数)：20580标注类别数：120标注类别名称：['Chihuahua','Japanese_spaniel','Maltese_dog','Pekinese','Shih-Tzu','Blenheim_spaniel','papillon','toy_terrier','Rhodes
  • Taco数据集的yolo格式 lhy12345678910 计算机视觉python
    将Taco数据集的1500张图片和原本的coco标注改为yolo格式，方便用yolo算法对垃圾数据集进行目标检测操作。并配上改成中文标签的yaml文件。TACO原数据集GitHub链接：GitHub-pedropro/TACO:TrashAnnotationsinContextDatasetToolkityaml文件链接：https://pan.baidu.com/s/1ZI9GKeRoysCMY
  • Datawhale AI夏令营-task03 ghost_him 人工智能
    DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。这些变换模拟了真实世界中的变化，对于图像而言，数
  • K-means聚类算法：从原理到实践的全面解读 一休哥助手 人工智能算法kmeans聚类
    引言在当今数据驱动的时代，机器学习技术的发展已经成为各行各业的重要驱动力。在机器学习中，聚类算法是一类被广泛应用的技术之一。聚类旨在将数据集中的样本划分为不同的组，使得组内的样本相似度高，组间的相似度低。K-means聚类算法作为聚类算法中的一种经典方法，因其简单、高效的特性被广泛应用于各个领域。在本文中，我们将深入探讨K-means聚类算法，从基本原理到实际应用，以及算法的优化和实现方法。首先，
  • 机器学习——支持向量机 酱香编程，风雨兼程 机器学习支持向量机机器学习算法
    一、间隔与支持向量  给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(\bmx_1,y_1),(\bmx_2,y_2),\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超
  • 【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员 听忆. 机器学习facebook机器人
    使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员，能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互，并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务，涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
  • python进阶--python操作excel（3） 太原浪子 Python基础语法excelpython
    一、xlsxwirter三方库优点写的快功能多缺点只能写问题内容并不是直接写入文件中只有在关闭的时候才会写入文件实例：#创建excel文件wb=xlsxwriter.Workbook("cars.xlsx")#在该文件下创建sheetws=self.wb.get_worksheet_by_name("Car")orself.wb.add_worksheet("Car")ws.write(row,c
  • 释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践 2401_85762266 pytorch人工智能python
    释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch，作为当前领先的深度学习框架之一，提供了torch.nn.DataParallel这一工具，使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理，从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
  • 每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
    提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
  • 每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
    装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
  • DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容 爱研究的小牛 AIGC人工智能深度学习
    一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。二、DeepArt的使用选择内容图像和风格图像：用户首先需要上传一张内容图像，即他们希望转换成艺术风格的图像。接着，可以从提供的艺术
  • Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成 爱研究的小牛 实时互动
    一、WonderDynamics介绍WonderDynamics的核心是通过AI驱动的自动化流程，简化和加速虚拟角色动画的制作。其主要功能包括：自动化角色动画：将预录制的动作捕捉数据自动应用到虚拟角色上。实时角色互动：实现虚拟角色与现实场景中的人物和物体实时互动。高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
  • AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用 玩AI的小胡子 embeddingtransformerAIGC人工智能
    在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。对于刚入门的朋友，这篇教程将带你深入了解PositionEmbedding是什么、它如何在Transformer中运作，以及它在不同领域中的实际应用。什么是PositionEmbedding？PositionEmbedding是Transformer模型中一种关键机制，用于弥补模
  • 7+非肿瘤纯生信，内容不多但思路值得借鉴！ 生信小课堂
    关于非肿瘤生信，我们也解读过很多，主要有以下类型1单个疾病WGCNA+PPI分析筛选hub基因。2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。3两种相关疾病联合分析，包括非肿瘤结合非肿瘤，非肿瘤结合肿瘤或者非肿瘤结合泛癌分析4基于分型的非肿瘤生信分析5单细胞结合普通转录组生信分析目前非肿瘤生信发文的门槛较低，有需要的朋友患者添加小编咨询生信分析咨询请关注生信小课堂研究背景：扩张型心
  • python进阶语法---异常处理 鲨鱼学python python开发语言
    在Python中，异常处理是一种机制，用于处理程序运行时可能发生的错误，以确保程序能够优雅地处理错误情况，而不是直接崩溃。异常处理机制的核心是使用try、except、else和finally语句。一、基础语法异常处理的基本语法如下：try:#可能会引发异常的代码risky_code()exceptSomeExceptionase:#处理异常的代码print(f"Anerroroccurred:{
  • 并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南 liuxin33445566 人工智能深度学习机器学习
    并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch，作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了torch.multiprocessing模块，使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练，从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
  • Metasploit漏洞利用系列（一）：MSF完美升级及目录结构深度解读 Alfadi联盟 萧瑶 网络安全
    在信息安全领域，MetasploitFramework（MSF）是一个无处不在的工具，它集合了大量的渗透测试和漏洞利用模块，帮助安全专家识别和利用系统中的弱点。本文将深入探讨如何对Metasploit进行完美升级，以及对其核心目录结构进行详尽解读，为初学者和进阶使用者提供全面指南。MSF完美升级指南1.环境准备确保你的操作系统已安装了Ruby环境，因为Metasploit是基于Ruby编写的。推荐
  • 20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用 椰皮糖 深度学习神经网络人工智能深度学习
    神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。它允许你按顺序（sequential）添加不同的网络层，并将它们串联在一起，形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程，适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性，特别适用于简单的网络结构。然而，对于更复杂的
  • 亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法 方世恩 机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
    文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)
  • GPU算力租用平台推荐 hong161688 gpu算力
    在当前快速发展的AI和深度学习领域，GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。这些平台提供了灵活、高效、可扩展的GPU资源，帮助用户解决计算资源不足的问题，加速模型训练、推理及高性能计算等任务。以下是对几个主流GPU算力租用平台的详细推荐，旨在为用户提供全面的选择和参考。一、国内GPU算力租用平台1.阿里云（AlibabaCloud）平台概述：阿里云作为中国领先的云计算服务提供商
  • nebula-studio-nginx代理配置 a...Z linux
    map$http_upgrade$connection_upgrade{defaultupgrade;''close;}server{listen80;server_namenebula-studio.xxx.xxxx.com;access_log/xx/xx/nginx1.21.6/logs/xxx.logmain;error_log/xxx/xx/nginx1.21.6/logs/xxx.lo
  • 【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的 六六子大顺1
    tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备，还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite，微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK，AppleBNNS
  • github中多个平台共存 jackyrong github
    在个人电脑上，如何分别链接比如oschina,github等库呢，一般教程之列的，默认 ssh链接一个托管的而已，下面讲解如何放两个文件 1） 设置用户名和邮件地址 $ git config --global user.name "xx" $ git config --global user.email "[email protected]"
  • ip地址与整数的相互转换(javascript) alxw4616 JavaScript
    //IP转成整型 function ip2int(ip){ var num = 0; ip = ip.split("."); num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]); n
  • 读书笔记-jquey+数据库+css chengxuyuancsdn htmljqueryoracle
    1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别 2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
  • javaSE javaEE javaME == API下载 Array_06 java
    oracle下载各种API文档： http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html JavaSE文档： http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ JavaEE文档： ht
  • shiro入门学习 cugfy javaWeb框架
    声明本文只适合初学者，本人也是刚接触而已，经过一段时间的研究小有收获，特来分享下希望和大家互相交流学习。 首先配置我们的web.xml代码如下，固定格式，记死就成 <filter>         <filter-name>shiroFilter</filter-name> &nbs
  • Array添加删除方法 357029540 js
         刚才做项目前台删除数组的固定下标值时，删除得不是很完整，所以在网上查了下，发现一个不错的方法，也提供给需要的同学。 //给数组添加删除             Array.prototype.del = function(n){
  • navigation bar 更改颜色 张亚雄 IO
    今天郁闷了一下午，就因为objective-c默认语言是英文，我写的中文全是一些乱七八糟的样子，到不是乱码，但是，前两个自字是粗体，后两个字正常体，这可郁闷死我了，问了问大牛，人家告诉我说更改一下字体就好啦，比如改成黑体，哇塞，茅塞顿开。       翻书看，发现，书上有介绍怎么更改表格中文字字体的，代码如下    
  • unicode转换成中文 adminjun unicode编码转换
      在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符，这是unicode编码，使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。 /** * unicode 转换成 中文
  • 一站式 Java Web 框架 firefly aijuans Java Web
    Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。 firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响，并新增了自定义错误页面功能。 更新日志： 增加自定义系统错误页面功能
  • 设计模式——单例模式 ayaoxinchao 设计模式
    定义          Java中单例模式定义：“一个类有且仅有一个实例，并且自行实例化向整个系统提供。”   分析          从定义中可以看出单例的要点有三个：一是某个类只能有一个实例；二是必须自行创建这个实例；三是必须自行向系统提供这个实例。   &nb
  • Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案 BigBird2012 JavaScript
    不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题，毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。 一、document.formName.item(”itemName”) 问题 问题说明：IE下，可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
  • JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误 bijian1013 junit4.11单元测试
            下载了最新的JUnit版本，是4.11，结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误，上网查了一下，一般的解决方案是，换一个低一点的版本就好了。还有人说，是缺少hamcrest的包。去官网看了一下，如下发现：    
  • [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本 bit1129 zookeeper
    Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程，即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下，脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本，需要根据实际情况修改)：   #!/bin/bash #!!!Change the name!!! #The zookeepe
  • 【Spark八十】Spark RDD API二 bit1129 spark
    coGroup package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.SparkContext._ object CoGroupTest_05 { def main(args: Array[String]) { v
  • Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题 ronin47 modules
    在modules目录中只有httpd.exp，那些so文件呢？ 我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了) 去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块，
  • Java基础-克隆 BrokenDreams java基础
            Java中怎么拷贝一个对象呢？可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象，然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式，这种方式称为 克隆。         Java提供了java.lang.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter 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/ package design.pattern; /* * 适配器模式解决的主要问题是，现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致 * 可以这样想，我们要写这样一个类（Adapter）: * 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
  • HDR图像PS教程集锦&心得 cherishLC PS
    HDR是指高动态范围的图像，主要原理为提高图像的局部对比度。 软件有photomatix和nik hdr efex。 一、教程 叶明在知乎上的回答： http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792 大意是修完后直方图最好是等值直方图，方法是HDR软件调一遍，再结合不透明度和蒙版细调。 二、心得 1、去除阴影部分的
  • maven-3.3.3 mvn archetype 列表 crabdave ArcheType
    maven-3.3.3 mvn archetype 列表 可以参考最新的：http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml   [INFO] Scanning for projects... [INFO]                
  • linux shell 中文件编码查看及转换方法 daizj shell中文乱码vim文件编码
    一、查看文件编码。     在打开文件的时候输入:set fileencoding     即可显示文件编码格式。 二、文件编码转换     1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式       &
  • MySQL--binlog日志恢复数据 dcj3sjt126com binlog
    恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001，现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002                  
  • 数据库中数据表数据迁移方法 dcj3sjt126com sql
    刚开始想想好像挺麻烦的，后来找到一种方法了，就SQL中的 INSERT 语句，不过内容是现从另外的表中查出来的，其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用   下面看看如何使用   语法：MySQL中INSERT INTO SELECT的使用 1. 语法介绍       有三张表a、b、c，现在需要从表b
  • Java反转字符串 dyy_gusi java反转字符串
           前几天看见一篇文章，说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串，就是将一个字符串到过来啦，比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。 1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法，对不起，这样是不行的，因为Stri
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 gcq511120594 UIlinux
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用
  • JBOSS服务部署端口冲突问题 HogwartsRow java应用服务器jbossserverEJB3
    服务端口冲突问题的解决方法，一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。   1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml   2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml   3、.
  • 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 jinnianshilongnian ssdbreidstwemproxy
    目前对于互联网公司不使用Redis的很少，Redis不仅仅可以作为key-value缓存，而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等，可以实现很多复杂的功能；但是Redis本身主要用作内存缓存，不适合做持久化存储，因此目前有如SSDB、ARDB等，还有如京东的JIMDB，它们都支持Redis协议，可以支持Redis客户端直接访问；而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
  • ZooKeeper原理及使用 liyonghui160com
               ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper
  • 程序员解决问题的60个策略 pda158 框架工作单元测试
    根本的指导方针 1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。 良好的单元测试 强制数据库约束 使用输入验证框架 避免未实现的“else”条件 在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用   日志 2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。 3. 切换至详细的日志记录。详细的日
  • Create the Google Play Account sillycat Google
    Create the Google Play Account Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account. References: http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html https://p
  • JSP三大指令 vikingwei jsp
    JSP三大指令   一个jsp页面中，可以有0~N个指令的定义！ 1. page --> 最复杂：<%@page language="java" info="xxx"...%>   * pageEncoding和contentType：     > pageEncoding：它
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他