- 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 北斗导航|接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势
单北斗SLAMer
卫星导航毕业论文设计算法
接收机自主完好性监测(RAIM)算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术,其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。以下基于现有研究成果及行业动态进行总结:一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。早期研究聚焦单星故障场景,主要方法包括:残差分析法:通过比较观测残差与阈值判断故障,如最小二乘残差和法、奇偶矢量法等。距离比较法:基于
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- Transformer 架构深度剖析
时光旅人01号
人工智能技术科普transformer深度学习人工智能condaopencv计算机视觉
一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)堆叠而成,每个层包含:多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)前馈网络(Feed-ForwardNetwork,FFN)残差连接(ResidualConnection)和层归一化(LayerNorm)关键特性:完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积结构
- 《Hello YOLOv8从入门到精通》4, 模型架构和骨干网络Backbone调优实践
Jagua
YOLO
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型,其模型架构细节包括骨干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)三大部分。一、骨干网络(Backbone)Backbone部分负责特征提取,采用了一系列卷积和反卷积层,同时使用了残差连接和瓶颈结构来减小网络的大小并提高性能。YOLOv8的Backbone参考了CSPDarkNet结构,的增强版本,并结合了其
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- Vim忍者速成秘卷:让你的键盘冒出残影の奥义
ivwdcwso
操作系统与云原生vim编辑器程序员忍道终端美学效率革命linux
核心原理通过超低延迟配置+肌肉记忆优化+视觉欺骗技术,达成行云流水的操作体验。就像《火影忍者》结印般流畅!⚡残影生成术(基础篇)"️贴地飞行模式(.vimrc极速配置)settimeoutlen=300"快捷键响应时间压缩至300ms(武士刀级响应)setttyfast"激活终端极速传输模式setlazyredraw"执行宏时暂停界面刷新(性能提升50%)"手里剑光标追踪术autocmdCurso
- YOLO系列模型从v1到v10的演进
剑走偏锋o.O
YOLO目标跟踪人工智能
文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv4:引入注意力机制与优化模块发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv5:工程优化与实际应用的结合发布时间与背景核心创新模型架构训
- Chebykan wx 文章阅读
やっはろ
深度学习
文献筛选[1]神经网络:全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习:一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
- 每天五分钟深度学习pytorch:基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能ResNet机器学习
残差块我们分析一下这个残差块,x经过两个卷积层得到F(x),然后F(x)+x作为残差块的输出,此时就有一个问题,这个问题就是F(x)+x的维度问题,如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小(height和weight变小)或者通道数发生了变化,那么此时F(x)是没有办法和x相加的,当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式,也就是说卷积之后的F(x)和x一样,大小不变,或者对x变道和F(x)
- Java注解说明书:从正确姿势到防坑指南,让你的代码会说话!
双囍菜菜
Javajavapython开发语言
《Java注解说明书:从正确姿势到防坑指南,让你的代码会说话!》——手把手教你玩转官方小标签,避开90%新手踩过的坑文章目录《Java注解说明书:从正确姿势到防坑指南,让你的代码会说话!》第一章:初识注解——代码世界的智能便利贴1.1注解的前世今生:从纸质标签到数字革命1.2注解的四大核心价值与实现原理第二章:基础三巨头——每个Javaer必须刻进DNA的标签2.1@Override:防手残终极护
- 搜广推校招面经三十八
Y1nhl
搜广推面经算法pytorch推荐算法搜索算法机器学习
字节推荐算法一、场景题:在抖音场景下为用户推荐广告词,吸引用户点击搜索,呈现广告这一流程的关键点以及可能遇到的困难。二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中,梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题,尤其是在处理长序列数据时。为了克服这些问题,Transformer采用了一系列技术:2.1.残差连接(ResidualConnections)每个子层(包
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 完整集合经验模态分解(CEEMD)详解
DuHz
人工智能算法机器学习信号处理信息与通信
完整集合经验模态分解(CEEMD)详解目录前言从EMD到EEMD再到CEEMDEMD(经验模态分解)回顾EEMD(集合经验模态分解)的改进与不足CEEMD(完整集合经验模态分解)的原理噪声对(noisepairs)与对称性CEEMD的核心数学表达式与EEMD的主要区别CEEMD算法流程与公式CEEMD分解过程中的详细推导正负噪声加法及EMD展开IMF的最终计算公式残差的平均处理CEEMD的优点与局
- Pytorch实现之LSRGAN,轻量化SRGAN超分辨率SAR
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集超分辨率重建人工智能图像处理计算机视觉深度学习pytorch机器学习
简介简介:在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构,通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量,同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是,很少使用BN层。论文题目:LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages(SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络)期刊:Remote
- 《Python百炼成仙》21-30章(不定时跟新)
Monkey_Jun
python安全web安全小说修仙
第廿一章列表开天·可变序列初成不周山的擎天玉柱裂开蛛网纹路,山体内部传出数据结构崩塌的轰鸣。叶军踏着《数据结构真解》残页凌空而立,手中薛香的本命玉尺泛起列表操作的幽光:补天石序列=[五色石]*9补天石序列[3]=息壤#引发链式变异楔子·共工之怒山腹深处涌出猩红的append()玄光,共工残魂在岩浆中咆哮:while天穹漏洞数量>0:补天石序列.append(五色石)天穹漏洞数量-=1叶军挥剑斩断失
- oracle 6508,【案例】Oracle报错ORA-06552 ORA-06553 ORA-006508解决办法
一条胖咸鱼
oracle6508
天萃荷净Oracle研究中心案例分析:运维DBA反映Oracle数据库alert日志中出现大量ORA-06552ORA-06553ORA-006508报错,分析原因为存储过程异常导致,结合MOS官方解决办法。下面数据库来至于一个朋友,他们生产数据库alert.log后台不到的停下面类似的错误,每次报错都是不同的存储过程名。ErrorsinfileD:\APP\LUOPING\diag\rdbms\
- Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件,负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图:解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
- 图片生成Prompt编写技巧
赫萝的红苹果
prompt
1.图片情绪(场景氛围)一张图片一般都会有一个情绪基调,因为作画本质上也是在传达一些情绪,一般都会借助图片的氛围去转达。例如:比如家庭聚会一般是欢乐、喜乐融融。断壁残垣一般是悲凉。还有萧瑟、孤寂等。2.补充细节,多使用描述性的形容词描述图片中涉及到的所有元素。使用形容词补充元素的细节,和扩句差不多。例如一条狗,可以加上体型、颜色、种类,一条黄色的很可爱的小小个的中华田园犬。3.指定视角相同的景色,
- 文章解读与仿真程序复现思路——EI\CSCD\北大核心《基于源荷两侧不确定的虚拟电厂灵活性调整建模及调度策略》
电网论文源程序
文章解读程序
本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
大山同学
代码解析SLAM感知定位
文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- 【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11
Jackilina_Stone
【改进】YOLO系列YOLOpython计算机视觉OD
本文将进行在YOLOv11中引入A2C2f模块魔改v11,文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。目录一YOLOv121区域注意力(AreaAttention)2R-ELAN(残差高效层聚合网络)3架构优化4实验二魔改YOLOv111整体修改
- ResNet代码详解与具体实现
墨小傲
python人工智能神经网络深度学习
现在在搞一个项目,想将目前模型架构中的vgg换成resnet网络,所以写了这篇文章。代码都是官网的代码,只是对内容进行了解释。1.BasicBlock类中的init()函数是先定义网络架构,forward()的函数是前向传播,实现的功能就是残差块,importtorch.nnasnnimportmathimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoo#这个文件内包括6中
- python有限元传热求解_用python实现简单的有限元方法(一)
weixin_39545102
python有限元传热求解
华中师范大学hahakity有限元算法(FiniteElementMethod,简称FEM)是一种非常流行的求解偏微分方程的数值算法。有限元被广泛应用于结构受力分析、复杂边界的麦克斯韦方程求解以及热传导等问题。这一节介绍有限元方法的基本原理,以及如何用Python从头实现一个有限元算法,数值求解麦克斯韦方程。学习内容筑基:加权残差法(WeightedResidualMethod)心法:有限元与有限
- 《西湖绸》(仿郭敬明「蜀绣」)
后端
《西湖绸》歌词【主歌1】西子眉黛深浅入云岫(苏轼)孤山寺北云脚低(白居易)白沙堤上系兰舟半城烟雨半城绸(化用"半壕春水一城花")【副歌1】三潭月影缝着二十四桥秋(张岱/杜牧)柳浪闻莺处谁裁锦字收断桥残雪绣白蛇千年眸(白蛇传典故)雷峰斜照里金线锁重楼(张岱)【主歌2】曲院风荷穿针银鳞游(杨万里)花港观鱼衔走苏小愁(白居易/苏小小)平湖秋月晾鲛绡皱(化用"鲛人潜织"典故)六和听潮解连环锈(周密/辛弃疾
- oracle pls-00302 ora-06550,案例:Oracle报错PLS-00302 DBA在exp导出数据报错PLS-00302:component‘SET_NO_OUTLINES mus...
weixin_39860919
oraclepls-00302ora-06550
天萃荷净运维DBA在使用逻辑导出EXP导出数据时报错PLS-00302:component‘SET_NO_OUTLINES’mustbedeclared,分析原因为客户端版本问题导致今天接到测试报告,他的客户端不能导出数据库1.逻辑导出exp时报错Exportstartedon2012-1-1615:30:05D:\oracle\product\10.2.0\client_3\BIN\exp.ex
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-图像分类-ResNet(Residual Network,残差网络)
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet(ResidualNetwork,残差网络)是一种深度卷积神经网络(CNN)架构,由何恺明(KaimingHe)等人在2015年提出,最初用于ImageNet竞赛,并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习(ResidualLearning),它通过跳跃连接(SkipConnections)解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题,使得非常深的网络(如50层、1
- YOLOv8中Bottleneck模块详解
王了了哇
YOLO计算机视觉深度学习pytorchpython
1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强,是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图,并在适当情况下应用残差连接,使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中,Bottleneck模块被多次使用,主要出现在以下几个部分:Backbone部分:在多个层次上
- 光迅科技2019校园招聘笔试题-----汉诺塔问题
L--certain
光迅科技笔试
这道笔试题怎么说呢,本来是一道送分题,结果最后成了送命题。代码写出来了,就是输出不合要求,当时想了一会,没想出来,时间就到了,可惜!问题描述就是普通的汉诺塔问题,就是输出要求有点难搞。(由于手残,题目被删了。。。)简单说一下,就是说输入一个数,表示几个盘子,输出,先输出总共需要几步,再输出每一步的过程。我当时写的代码如下:num=int(input())res=0defmove(n,a,b,c):
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
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# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
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ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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