- pytorch实现单机多卡训练
*Major*
pytorch人工智能python
pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练(数据并行)模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
- 目标检测-YOLOv4
wydxry
深度学习目标检测YOLO目标跟踪
YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本,继承了YOLOv3的高效性,并通过大量优化和改进,在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。相比YOLOv3,YOLOv4在框架设计、特征提取、训练策略等方面进行了全面升级。它在保持实时检测的同时,显著提升了检测性能,尤其在复杂场景中的表现尤为出色。相比YOLOv3的改进与优势改进的Backbone(CSPDarknet-53)YOLOv4使用
- Vue前端框架选型论证
2401_84434086
程序员前端框架vue.js前端
Model:负责保存应用数据,与后端数据进行同步Controller:负责业务逻辑,根据用户行为对Model数据进行修改View:负责视图展示,将model中的数据可视化出来。但是,但是前端MVC也存在一些严重的问题:model和view的数据交互,非常的混乱,而且维护起来非常麻烦。这就是灵活开发带来的后遗症。拿backbone举个例子,backbone将Model的set和on方法暴露出来,方便
- 2011705918
qq_28091803
iOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap移动应用开发手册_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1mgssE
- 云计算的PDF
qq2011705918
IT电子书pdf
iOS传感器应用开发最佳实践_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04KnNMPhoneGap移动应用开发手册_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1mgssE
- YOLOv9网络框架
小远披荆斩棘
YOLOv8v9v10等实验与论文总结YOLO
#YOLOv9#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#activation:nn.LeakyReLU(0.1)#activation:nn.ReLU()#anchorsanchors:3#YOLOv9backbonebac
- MIT-BEVFusion系列八--onnx导出1 综述及相机网络导出
端木的AI探索屋
bevfusiononnx量化自动驾驶bevfusion
目录综述export-camera.py加载模型加载数据生成需要导出成onnx的模块Backbone模块VTransform模块生成onnx使用pytorch原生的伪量化计算方法导出camera.backbone.onnx导出camera.vtransform.onnx综述bevfusion的各个部分的实现有着鲜明的特点,并且相互独立,特别是考虑到后续部署的需要,这里将整个网络,分成多个部分,分别
- 挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读
laafeer
python
文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快,YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了,如果有同学的毕设项目想用上最新的技术,不妨看看学长的这篇文章,学长带大家简单的解读yolov7,目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1,2016年YOLOV2,2018年的YOLOV3,到2020年的YOLOV4、
- Transformer实战-系列教程17:DETR 源码解读4(Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉pytorchDETR
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1(项目配置/CocoDetection类)DETR源码解读2(ConvertCocoPolysToMask类)DETR源码解读3(DETR类)DETR源码解读4(Joiner类/PositionEmbedding
- MIT-BEVFusion系列七--量化2_Camera、Fuser、Decoder网络的量化
端木的AI探索屋
自动驾驶算法python人工智能网络
目录Camera量化CameraBackbone(Resnet50)量化替换量化层,增加residual_quantizer,修改bottleneck的前向对Add操作进行量化CameraNeck(GeneralizedLSSFPN)量化将Conv2d模块替换为QuantConv2d模块CameraNeck中添加对拼接操作的量化替换CameraNeck中的ForwardCameraVTransfo
- MIT-BEVFusion系列七--量化1_公共部分和激光雷达网络的量化
端木的AI探索屋
bevfusion自动驾驶算法python人工智能
目录官方readme的Notesptq.py量化模块初始化解析命令行参数加载配置信息创建dataset和dataloader构建模型模型量化Lidarbackbone量化稀疏卷积模块量化量化完的效果加法模块量化本文是Nvidia的英伟达发布的部署MIT-BEVFusion的方案官方readme的Notes这是是官方提到的量化时需要注意的三个方面:1)在模型进行前向时,使用融合BN层可以为模型带来更
- Unet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
图像分割深度学习人工智能机器学习
1.介绍之前写了篇二值图像分割的项目,支持多尺度训练,网络采用backbone为vgg的unet网络。缺点就是没法实现多类别的分割,具体可以参考:二值图像分割统一项目本章只对增加的代码进行介绍,其余的参考上述链接博文本章实现的unet网络的多类别分割,也就是分割可以是两个类别,也可以是多个类别。训练过程仍然采用多尺度训练,即网络会随机将图片缩放到设定尺寸的0.5-1.5倍之间文件目录如下:2.实现
- Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割
听风吹等浪起
图像分割人工智能计算机视觉
1.介绍传统的Unet网络,特征提取的backbone采用的是vgg模型,vgg的相关介绍和实战参考以前的博文:pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的,但网络较为臃肿,容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题。而Resnet可以解决这一问题,参考:ResNet训练CIFAR10数据集,并做图片分类本章在之前文章的基础上,只是将Unet的backbone进行替换,将vgg换成了res
- LLM之LangChain(七)| 使用LangChain,LangSmith实现Prompt工程ToT
wshzd
LangChain笔记langchainprompt
如下图所示,LLM仍然是自治代理的backbone,可以通过给LLM增加以下模块来增强LLM功能:PrompterAgentCheckerModuleMemorymoduleToTcontroller当解决具体问题时,这些模块与LLM进行多轮对话。这是基于LLM的自治代理的典型情况,其中动态创建链并按顺序执行,同时多次轮询LLM。下图是LangSmith[1]的界面,从图中可以看到使用的token
- 大模型实践笔记(2)——Clip改进:通过文本检索视频帧
不会写代码!!
人工智能LLMPython学习深度学习大数据
目录超参数设置配置LLM-clip的backbone文本编码抽取视频帧并编码视频帧匹配保存结果帧工程流全是干货超参数设置#超参数设置PARAMS={"clip_model":"openai/clip-vit-base-patch32",#推理模型名称"video_folder":"./video_test",#视频文件夹路径"text_description":"Aphotoofapersonwe
- ODOO--OWL简介
姜振建 15954039008
odoojavascript前端前端框架
1.什么是OWLOWL是Odoo创建的前端开发框架。这是他们在最新版本的Odoo(版本14)中引入的一个框架,以使前端代码更好一些。如果您熟悉其他前端框架,如React、Vue、Angular、Backbone等,那么您将很快了解OWL。它遵循许多相同的模式和想法。如果您不熟悉前端框架的概念,那么最近的框架都围绕着消除过去通常使用javascript完成的琐碎事务性工作的想法展开。我相信您熟悉数百
- YOLOv8算法改进【NO.91】引入RCS-YOLO算法模块
人工智能算法研究院
首发创新改进方法YOLO算法改进系列YOLO算法transformer
前言YOLO算法改进系列出到这,很多朋友问改进如何选择是最佳的,下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看,按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通:第一,创新主干特征提取网络,将整个Backbone改进为其他的网络,比如这篇文章中的整个方法,直接将Backbone替换掉,理由是这种改进如果有效果,那么改进点就很值得写,不算是堆积木那种,
- 深度学习知识点汇总-目标检测(1)
深度学习模型优化
8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN,这里使用ResNet。head部分R-FCN,使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗?应该可以。因为右眼应该在
- YOLOv8 : 网络结构
赛先生.AI
YOLOv8YOLO计算机视觉目标检测
一.YOLOv8网络结构1.BackboneYOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络,我们可以称之为CSPDarkNet结构吧,与YOLOv5不同的是,YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构,那YOLOv8的网络结构理解起来就easy了)。如图1所示为YOLOv8网络结构图(引用自MMYOLO),对比
- 点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记
zhaoyqcsdn
深度学习transformer算法论文阅读
代码:https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文:https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作,主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下:一个缩写:**PCTs即pointcloudtransformers*
- 最新模型VMamba:颠覆视觉Transformer,下一代主流Backbone?
深蓝学院
计算机视觉CNN
论文标题:VMamba:VisualStateSpaceModel论文作者:YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer(ViT)是目前最流行的两种视觉表征基础模型。CNN在线性复杂度下,具有惊人的可扩展性。ViTs在性能方
- Transformer实战-系列教程7:SwinTransformer 算法原理 1
机器学习杨卓越
Transformer实战人工智能深度学习Transformer计算机视觉图像分割swinTransformer
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、SwinTransformerSwinTransformer可以看作为一个backbone用来做分类、检测、分割都是非常好的也可以直接套用在下游任务中不仅源码公开了,预训练模型也公开了预训练模型提供大中小三个版本图像中的像素点太多了,如果需要更多的特征就
- 【DeepLearning-10】yolo.py文件关键代码parse_model(d, ch)函数
风筝超冷
YOLO
这段代码功能是根据提供的配置字典(d)和输入通道列表(ch)来解析并构建一个YOLOv5模型。函数的核心工作是遍历模型的每一层,并根据配置创建相应的神经网络层。我们可以在函数中为新增模块配置构造参数设置。函数中fori,(f,n,m,args)inenumerate(d['backbone']+d['head']):#from,number,module,args这一部分对应yolo.yaml文件
- YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读
Prime's Blog
深度学习深度学习训练营YOLO
YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言二、我的环境三、yolov5s.yaml源文件内容四、Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周:训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天深度学习
- 目标检测任务的调研与概述
Alexa2077
目标检测目标跟踪人工智能
目标检测任务的调研与概述0FQA1目标检测任务基本知识:1.1什么是目标检测?1.2目标检测的损失函数都有那些?1.2.1类别损失:1.2.2位置损失:1.3目标检测的评价指标都有那些?1.4目标检测有那些常见的数据集?2目标检测的进阶知识:2.1经典的backbone:2.2目标检测器-传统的检测方法2.3目标检测器-两阶段的检测方法:2.3.1R-CNN开山之作2.3.2SPP-Net2.3.
- 【计算机视觉 | 目标检测】DETR风格的目标检测框架解读
旅途中的宽~
目标检测经典论文导读计算机视觉开放域目标检测计算机视觉目标检测深度学习DETR
文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks(FFNs)2.2.5Auxiliarydecodinglosses2.3更具体的结构2.4编码器的原理和作用2.5解码器的原理和作用三、注意力
- CS455 Computer Communications and Networking
zhuyu0206girl
网络
Answerthefollowingquestions[100pt]1.[18pt]Thefollowingfigureshows7interconnectedASes:A,B,C,V,W,XandY.ASA,BandCareprovidednetworks(e.g.,backboneASes)andV,W,XandYaretheircustomernetworks(e.g.,accessnetw
- 简单了解YOLOv8
望外追晚
YOLO
简单介绍YOLOv8这里主要关注模型的backbone和后处理的过程,并通过对比YOLOv5的架构来更深入的了解YOLOv8。模型框架YOLOv5中的C3替换为更精简的C2f,即增加了更多的跳跃连接和split操作;Backbone中C2f的block数从3-6-9-3改成了3-6-6-3;耦合头变成了解耦头,分类和回归分为两个分支分别进行;数据前处理1、letterbox缩放:yolov8的输入
- 《RT-DETR魔术师》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战 & 专栏目录
AI小怪兽
RT-DETR魔术师人工智能计算机视觉算法pytorch开发语言python深度学习
RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新(CVPR2023,ICCV2023等),助力RT-DETR基于ultralytics优化,与YOLO完美结合重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detec
- 《YOLO小目标检测》专栏介绍 & CSDN独家改进创新实战&专栏目录
AI小怪兽
YOLO小目标检测目标跟踪算法人工智能目标检测YOLO深度学习计算机视觉
Yolo小目标检测,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,带你轻松实现小目标检测涨点重点:通过本专栏的阅读,后续你可以结合自己的小目标检测数据集,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现小目标涨点和创新!!!专栏介绍:✨✨✨解决小目标检测难点并提升小目标检测性能;小目标、遮挡
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,