- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- Amazon ECS 批处理参考架构:高效处理大规模数据
芮逸炯Conqueror
AmazonECS批处理参考架构:高效处理大规模数据ecs-refarch-batch-processingAreferencearchitectureforhandlingbatchprocessingworkloadsusingAmazonECS.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ec/ecs-refarch-batch-processing在当今数据驱动
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
pytorch人工智能python
1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 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
- 批量将 Word 文件转换为 HTML:Python 实现指南
脑洞笔记
科普wordhtmlpython
批量将Word文件转换为HTML:Python实现指南概述工具功能实现代码代码解析1.docx_to_html函数2.batch_convert_to_html函数3.主程序概述在日常工作中,我们可能会遇到将大量Word文档(.docx)转换为HTML文件的需求,比如为了将文档内容展示到网页上,或者实现文档在线阅读功能。今天,我们将分享一个用Python编写的实用工具,支持将整个文件夹下的Word
- 【window批处理文件快速入门学习--这份文档就够了】
少年近视
批处理adb学习batch
一、简介1.1什么是批处理文件?批处理文件(BatchFile)是一种包含一系列DOS命令的文本文件,通常用于自动化重复性任务。文件的扩展名为.bat或.cmd,当在命令提示符下运行时,操作系统会按顺序执行文件中的命令。批处理文件的创建和使用为用户提供了高效的命令行操作方式。示例:创建一个简单的批处理文件,文件名为example.bat,内容如下:@echooffecho这是一个简单的批处理文件。
- 第38周:猫狗识别 (Tensorflow实战第八周)
weixin_46620278
tensorflow人工智能python
目录前言一、前期工作1.1设置GPU1.2导入数据输出二、数据预处理2.1加载数据2.2再次检查数据2.3配置数据集2.4可视化数据三、构建VGG-16网络3.1VGG-16网络介绍3.2搭建VGG-16模型四、编译五、训练模型六、模型评估七、预测总结前言本文为中的学习记录博客原作者:说在前面1)本周任务:了解model.train_on_batch()并运用;了解tqdm,并使用tqdm实现可视
- 华为防火墙做单臂路由_华为单臂路由配置详解
mizore
华为防火墙做单臂路由
利用华为路由器单臂路由的配置原理,可以使同一交换机上不同VLAN之间实现通信。需要掌握以下基本概念:链路类型-交换机连接主机的端口为access链路;-交换机连接路由器的端口为trunk链路子接口-路由器的物理接口可以被划分为多个子接口;-每个子接口对应一个VLAN的网关配置拓扑图如下所示:在交换机上配置如下:[SW]vlanbatch1020[SW]interfaceEthernet0/0/2[
- 【华为网络-配置-005】-单臂路由配置
郁闷的猴子哥哥
华为网络学习
要求:1、PC1能够和PC2互相通信一、AR1配置交换机LSW1这里不再进行vlan配置。可参考链接配置1、GE0/0/1:trunk,允许vlan1020通过2、GE0/0/2:access,默认vlan103、GE0/0/3:access,默认vlan20(站内链接:vlan配置方法)创建vlan1020。[AR1]vlanbatch1020进入物理接口的子接口(接口后跟个点表示子接口,子接口
- 企业级网络架构
哦吼吼吼tian
目录三层交换机三层交换机使用过程:连接外网动态路由ospf协议,开放最短路径优先协议ospf区域区域ID骨干区域0ospf配置:传输层传输层的作用传输层两个重要的协议TCP的应用UDP应用ACL访问控制列表ACL的主要类型ACL规则三层交换机使用三层交换技术实现VLAN间通信三层交换=二层交换+三层转发三层交换机使用过程:1.添加VLAN(vlanbatch23)2.对应的接口添加相应的VLAN(
- 深度学习中的通道(Channel)概念详解
小·恐·龙
大模型深度学习人工智能
1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
- SpringBoot集成OpenFeign,实现服务间的相互调用
Sao_E
我的小成就springboot后端javaspringcloud微服务
SpringBoot集成OpenFeign,实现服务间的相互调用文章目录SpringBoot集成OpenFeign,实现服务间的相互调用一、实验准备与目标二、添加依赖三、写调用接口四、写controller层五、启动类注解六、结果一、实验准备与目标有业务模块business和跑批模块batch。在business模块中设有test接口,内容如下:@RestControllerpublicclass
- SQLmap 自动注入 -02
shenghuiping2001
网络安全sqlmapsql注入webmysql
1:如果想获得SQL数据库的信息,可以加入参数:-dbssqlmap-u"http://192.168.56.133/mutillidae/index.php?page=user-info.php&username=xiaosheng&password=abc&user-info-php-submit-button=View+Account+Details"--batch-pusername-db
- 深度学习基础18(多层感知机代码实现)
NDNPOMDFLR
深度学习深度学习python经验分享人工智能神经网络
多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较,将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
- 如何有效控制 KV 缓存的内存占用,优化推理速度?
m0_70960708
笔记缓存
使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时,将这些张量存储(“缓存”)在GPU内存中,从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。KV缓存是一种妥协:我们以内存的消耗换取计算量的减少。在这篇文章中,我们将了解KV缓存的容量有多大、会带来哪些挑战,以及面对这些挑战最常用的应对策略是什么。01KV缓存的容量有多大?这相当简单:对于每个batch中每个序列的
- Pytorch 自学笔记(三):利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader
JimmyTotoro
Pytorch自学笔记pytorch笔记人工智能
Pytorch自学笔记(三)1.Dataset与DataLoader1.1torch.utils.data.Dataset1.2torch.utils.data.DataLoaderPytorch自学笔记系列的第三篇。针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍,同时,介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader,以实现数据集的随机采样与batch
- transformer模型代码
地瓜不是呱
学习笔记transformer深度学习pytorch
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
- 细嗦Transformer(三):准备训练,讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失
Ace_bb
算法LLMtransformer
文章目录关注我:细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了,给个star和关
- 美图鉴赏-古风,OpenCV视频批量处理
图苑
java图像处理AIGCopencv
publicstaticvoidmixBatch(StringoutputPath,ListvideoList,intclipDuration,intnumber,intmergeDuration,ProgressCallbackcallback)throwsException{//临时裁剪文件夹StringclipTempDir=outputPath+File.separator+"_clipT
- MHA实现
谁怕平生太急
算法基础模型基础
(1)关键点说明:多头注意力机制:将输入分成多个头,每个头独立计算注意力(2)维度变换:输入:(batch_size,sequence_length,embedding_dim)多头处理:(batch_size,num_heads,sequence_length,dim_per_head)后面两项用于Q、K的计算维度变换的核心是用view和permute来进行(3)注意力计算:Q×K^T得到注意力
- vivado生成ltx文件命令_实验室自研工具Vivado Batch Mode Tool介绍!
电动星球蟹老板
vivado生成ltx文件命令
这里从两个方面分别进行说明,为什么要使用Vivado的Batchmode。1、流程操作效率我所谓的流程操作效率,是指在使用Vivado时,通过键盘输入、鼠标点击以及进行等待等实际外部操作的效率。例如我需要打开一个Vivado工程,并进行Synthesis,那么在GUI下是这样的流程操作:点击打开VivadoGUI并等待----用Vivado点击打开对应的.xpr文件并等待----点击runSynt
- 算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax
小菜鸟博士
算法面试准备-手撕系列算法人工智能面试
算法面试准备-手撕系列第一期-Softmax目录算法面试准备-手撕系列第一期-SoftmaxSoftmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)参考Softmax原理图Softmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)方法一:循环计算importtorchdefsoftmax(X):#X为Tensor向量,大小为(batch_size,len)#方
- python 代码实现了一个条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN),用于生成与给定的理化值相关的光谱数据
max500600
算法开发语言python生成对抗网络开发语言
importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.layersimportAdd,BatchNormalizationos.enviro
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 如何从大型语言模型(LLM)流式响应
aehrutktrjk
语言模型microsoftajaxpython
引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。流式响应允许我们以一种更加交互和动态的方式与LLM进行交互,这在某些应用场景中非常有用。在本文中,我们将探讨如何从LLM流式获取响应。基础知识在开始之前,我们需要了解一些基础概念。所有的LLM都实现了Runnable接口,该接口提供了一些默认实现的标准方法,如invoke、batch、
- seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗,他们是一会事情吗
zhangfeng1133
python人工智能开发语言pytorch
seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念,不等不会报错。seq_len:序列长度,表示在处理数据时,每个批次(batch)中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算1。hidden_size:隐藏层中隐藏神经元的个数,也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度12。在RNN的训练过程中,seq_len和hidden_si
- Python实现梯度下降法
闲人编程
pythonpython开发语言梯度下降算法优化
博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
- ‘float‘ object cannot be interpreted as an integer
多欢喜
深度学习进阶课程error
今天写代码的时候遇到了新的问题:'float'objectcannotbeinterpretedasaninteger代码出错地方:forminibatch_indexinrange(num_training_batches):找到num_traininng_batches:num_training_batches=size(training_data)/mini_batch_size理论上感觉没
- Unity3D GPUDriven渲染详解
Thomas_YXQ
开发语言Unity3D架构游戏Unity
前言Unity3D中的GPUDriven渲染技术是一种通过最大化GPU的利用,减少CPU负担,从而提高渲染效率和帧率的方法。其核心思想是将更多的渲染任务转移到GPU上,充分利用现代图形硬件(显卡)的性能。以下是该技术的几个关键组件和它们的作用:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.BatchRendererGroup(BRG)BRG是Unity中用于批处理渲
- 华为eNSP常用命令整合-视图种类-划分vlan
S+叮当猫
华为网络智能路由器
视图种类和切换:三种视图①用户视图---默认状态下为用户视图,快捷键ctrl+z切换为用户视图②系统视图---[主机名]命令system-view进入系统视图,使用快捷键ctrl+z从系统视图切换回用户视图③接口视图---[主机名-接口名]在系统视图下,输入接口号,进入接口视图第一部分:划分vlan1.创建vlan:vlanbatch23---创建两个vlan,vlan1和vlan2(不要创建名字
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息