- 论文阅读【CVPR-2022】3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch Feature Swappi
智尊宝人工智能社区
人工智能计算机视觉
3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini-BatchFeatureSwappingforBodiesandFaces通过小批量特征互换实现身体和脸部的三维形状变异自动编码器潜移默化studyai.com搜索论文:3DShapeVariationalAutoencoderLatentDisentanglementviaMini
- 论文阅读笔记(9)——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》
StriveQueen
自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
- 【OTFS与信号处理:论文阅读1】:考虑分数多普勒的OTFS系统有效信道估计(24.01.16更新)
Cuby!
OTFS论文学习信号处理论文阅读人工智能
2023.06.05最近在研究OTFS考虑分数多普勒时信道估计与信号检测相关问题,最近精读了一篇论文,并针对论文中部分公式进行推导,故记录一下学习过程。【OTFS与信号处理:论文阅读1】EfficientChannelEstimationforOTFSSystemsinthePresenceofFractionalDoppler前言一、摘要及背景摘要分数多普勒的引入估计分数多普勒的意义研究现状二、
- 论文阅读:DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection(Deepfake模型快速调参)
海拉鲁的小厨娘
读论文论文阅读
一、论文信息论文名称:DeepFake-Adapter:Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队:项目主页:https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter(代码暂未开源)二、动机与创新动机:目前的deepfake检测模型泛化能力差,将其归因于过拟合于低级的伪造模式,现有的deepfake检测方法仅关注低级别的伪
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
feifeikon
论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2:《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》
feifeikon
论文阅读
摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍:依赖于数十亿次的探索性交互(通常采用在线强化学习),依赖于特定领域的模型设计,难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中,我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法,以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理,该代理能够同时观察网页截图和HTML页面,并输出网页导航操作,例如点击和输入文本等。WebGUM通过
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3:《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》
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论文阅读
摘要近年来,大型多模态模型(LMMs)的发展,特别是GPT-4V(ision)和Gemini,迅速扩展了多模态模型的能力边界,不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中,我们探讨了LMMs(如GPT-4V)作为通用网页代理的潜力,这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT,这是一种通用网页代理,利用LMMs的视觉理解能力,实现网页上的操作。我们在最新的MIND
- 《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024
365JHWZGo
情感对话论文阅读回复生成ACL2024共情回复empathetic
《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
__如果
论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4:《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》
feifeikon
语言模型人工智能自然语言处理
摘要自主代理由语言模型(LMs)驱动,已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。然而,语言模型的一个主要局限在于:它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化,在解决现实世界的计算机任务时,难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。为了解决这一问题,我们提出了一种推理时搜索算法,使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先(best-first)
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
分享总结快乐
论文阅读
关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY2续:《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》
feifeikon
论文阅读
摘要预训练的大语言模型(LLMs)近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。然而,在真实世界的网站上,其性能仍然受到以下问题的影响:(1)开放领域的复杂性,(2)有限的上下文长度,(3)在HTML结构上的归纳偏差不足。我们提出WebAgent,一个由LLM驱动的智能代理,能够通过自我学习的方式,在真实网站上按照自然语言指令完成任务。WebAgent通过将指令提前规划,将其分解为子指
- 论文阅读笔记:AI+RPA
几道之旅
人工智能
文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中,将机器人流程自动化(RPA)和人工智能(AI)集成用于欺诈检测是一项重大变革,既带来了挑战,也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图,RPA和AI成为
- 论文阅读:Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- PenGymy论文阅读
亚里士多没有德775
论文阅读
这里发现idea被人家先发了,没办法,资料收集的不够全面,现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下:总的来说,他的主要工作是构建逼真的仿真环境,然后根据这个仿真环境生成真实的靶场,使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作,我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中,攻防双方攻击者处于暗面,防御者处于明面,这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失,那么要是可以提前预测攻
- 《互联网时代教师自主成长的模式研究》论文阅读与思考2
宁超群
2.第二部分教师自主成长的模式建构,实质上是对新网师底层逻辑的描述。你认为,新网师的培训模式与传统常见的培训模式有哪些区别?这些区别有什么意义或价值?读完第二部分后,你对新网师有哪些新的认识或理解?你认为新网师目前哪些方面做得好,哪些方面做得还不够?答:我认为新网师的培训模式与传统常见的培训模式有以下区别:(1)培训对象的参与动机不同。新网师学员的参与是自觉自愿、积极主动,而传统培训更多是被迫参与
- 【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition(一)
醉酒柴柴
论文阅读学习笔记
这里写目录标题概述研究内容Abstract第一段(介绍本文算法大致结构与优点)1.Introduction介绍第一段(介绍视觉位置识别的重要性)第二段(VPR的两种常见方法,本文方法结合了两种方法)第三段(本文贡献)第四段(为证明本文方法优越性,进行的测试以及比较)2.RelatedWork相关工作第一段(介绍早期与深度学习的全局图像描述符)第二段(介绍局部关键点描述符)第三段(局部描述符可以进一
- 论文阅读笔记(十九):YOLO9000: Better, Faster, Stronger
__Sunshine__
笔记YOLO9000detectionclassification
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
- 论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
小夏refresh
论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破,为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
- 周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m
么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
- 【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(二)
syugyou
Mamba状态空间模型论文阅读
文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论:选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM,选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础,其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
- SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记
慘綠青年627
论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL,这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习(ML):集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
- MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器 论文阅读
皮卡丘ZPC
扩散模型阅读论文阅读
论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder),这是一种简单而有效的预训练方法,适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
- 【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction(2024)
Bosenya12
科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction(信道预测)isaneffectiveapproach(有效方法)forreducingthefeedback(减少反馈)orestimationoverhead(估计开销)inmassivemulti-inputmulti-output(大规模多输入输出)(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
- 【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks(2024)
Bosenya12
科研学习模型窃取论文阅读模型窃取模型提取数据增强主动学习
摘要Withtheproliferationof(随着)machinelearningmodels(机器学习模型)indiverseapplications,theissueofmodelsecurity(模型的安全问题)hasincreasinglybecomeafocalpoint(日益成为人们关注的焦点).Modelstealattacks(模型窃取攻击)cancausesignifican
- Bert系列:论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline
凝眸伏笔
nlp论文阅读bertrerankerretrieval
一句话总结:提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE),来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息,深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时,深度lm也可以用来提高搜索索引,构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此,本文提出了LocalizedContrast
- A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】
Cc小跟班
【论文阅读】相关论文阅读笔记
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记,比较随意且具有严重的偏向性(偏向自己研究方向和感兴趣的),随缘分享,共同进步~论文主要内容:建立XL-MIMO模型,考虑NUSW信道和非平稳性;基于近场信道模型,分析性能(SNRscalinglaws,波束聚焦、速率、DoF)XL-MIMO设计问题:信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化:UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳(可视区域
- 论文阅读:scMGCA----模型方法
dundunmm
论文阅读论文阅读人工智能聚类生物聚类单细胞聚类单细胞分析
Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134
- 论文阅读:scHybridBERT
dundunmm
论文阅读机器学习人工智能神经网络深度学习单细胞基因测序
ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方