- Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorchcnn人工智能生成对抗网络神经网络深度学习
简介简介:针对传统的超分辨率重建技术所重建的图像过于光滑且缺乏细节的问题,作者提出了一种改进的生成对抗图像超分辨率网络。该改进方法基于深度神经网络,其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块,其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成,其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。论文题目:ImageSuper-resolutionReconstruction
- YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA),并构建C2PSA_SMFA
小李学AI
YOLOv11有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测机器学习神经网络
1.SMFA介绍1.1摘要:基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意(self-attention,SA)特性能够更好地挖掘非局部信息,从而获得更好的高分辨率图像重建效果,因此具有重要的应用价值。然而,关键点积SA需要大量的计算资源,这限制了其在低功耗器件中的应用。此外,模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力,从而导致平滑的重建结果。针对该问题,该文提出
- Vidu 5.0 视频生成模型深度解析
Liudef06
AI生成视频音视频计算机视觉人工智能深度学习
Vidu5.0视频生成模型深度解析(2025年3月)一、核心技术架构多模态动态建模基于DiT(DiffusionTransformer)架构:结合3D时空注意力机制,实现动态场景的精准建模。视频生成能力:支持生成最长16秒、1080P分辨率的视频,并具备多镜头切换能力。物理特性模拟:模拟真实物理特性,如光影反射、流体运动。角色一致性控制三视图角色生成:用户上传角色三视图图片,模型可生成360度动态
- 农业无人机:无人机图像处理_(5).无人机图像在精准农业中的应用
zhubeibei168
无人机无人机图像处理人工智能游戏引擎人机交互农业检测
无人机图像在精准农业中的应用1.引言在精准农业中,无人机图像处理技术发挥着重要作用。通过无人机采集的高分辨率图像,农民和农业研究人员可以实时监测作物生长情况、土壤湿度、病虫害状况等,从而实现精准管理。本节将详细介绍无人机图像在精准农业中的应用,包括图像采集、图像预处理、图像分析和数据可视化等环节。2.无人机图像采集无人机图像采集是精准农业图像处理的第一步。无人机配备有高分辨率相机,可以在空中对农田
- Tailwind CSS 学习笔记(二)
SSHSHLSH
css前端
一、辅助工具在vscode中使用TailwindCSS,可安装官方提供的TailwindCSSIntelliSense插件,该插件可以提供自动补全、语法高亮及检查功能。二、TailwindCSS中的基本单位CSS中常见单位1、绝对单位绝对单位的值固定,不依赖其他元素或设备特性,通常用于打印或固定尺寸场景:像素(px):表示屏幕上的物理像素点,是绝对单位中最常用的。但实际物理尺寸受屏幕分辨率(dpi
- Iptv机顶盒之epg界面h5开发注意事项
莱城意乱
tvhtml5javascripthtml智能电视
发现机顶盒上内置的浏览器好像都是阉割版的,很多基本的样式或者js写法用不了。以下为注意事项(不足之处还望指点,谢谢):一般机顶盒内置的浏览器都是ie8一下的版本浏览器的分辨率都是1280*720不允许出现css新特性,单位都是px,最好用绝对定位position,不用考虑电视屏幕尺寸的问题能用的css属性:position、width、height、top、right、bottom、left、fo
- MATLAB图像处理:64级小波变换与边缘检测实战
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:小波变换是数字信号处理中强大的工具,特别适用于图像分析和处理。本资料包着重探讨如何利用MATLAB进行64级小波变换以实现图像的方向性和边缘检测。通过分析小波变换的多分辨率特性以及其在提取图像细节和边缘信息中的优势,本课程将指导学生通过实际操作步骤,包括图像加载、小波分解、边缘定位及图像重构,来掌握小波变换和边缘检测算法。学生将学习如何使用MATLAB中的wa
- Harmonyos Next,一多开发之媒体查询
给我狠狠的写
媒体
媒体查询媒体查询常用于下面两种场景:针对设备和应用的属性信息(比如显示区域、深浅色、分辨率),设计出相匹配的布局。当屏幕发生动态改变时(比如分屏、横竖屏切换),同步更新应用的页面布局。核心用法咱们分2个角度来看看如何使用媒体查询整合步骤导入模块--->创建监听器--->注册监听器--->移除监听器2.调整媒体查询条件//1.导入模块import{mediaquery}from'@kit.ArkUI
- QT字体显示
走路打滑
QTqt字体显示大小
环境:QT5.63字体显示大小问题现象在不同分辨率的LCD屏幕上进行字体的显示时,会出现大小不一的情况。通常在高分辨率的屏幕上正常大小的字体放到低分辨率屏幕上显示就会看着很小。解决方法记录:无论是QLable控件,各种button控件等等,所显示的字体都可以通过setFont函数去指定设置好的QFont对象。从而去改变所显示文本的属性Qt中的字体QFont定义字体大小是有两种方式,一种是Point
- 鸿蒙相机开发实战:从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记(API 15)
李游Leo
harmonyos-nextharmonyos鸿蒙harmonyos数码相机华为
引言:为什么我要写这份开发指南?作为一名老技术,最近特别喜欢研究鸿蒙相机功能,而且目前已经更新到API15了,那么咱们更要好好研究一下。而且从手持云台到车载记录仪,每个项目都面临独特挑战:车载场景的高温稳定性、可穿戴设备的低功耗限制、多设备分辨率适配的玄学……这些痛点促使我重新梳理HarmonyOS相机开发的技术脉络——这正是本文的起源。比如之前在一款运动相机项目中,我们最初直接复用Android
- 大屏自适应终极方案:基于比例缩放的完美适配实践(Vue3版)
FFF-X
html5javascript
需求背景在数据可视化大屏开发中,我们常面临这样的挑战:如何让1920*1080的设计稿在不同分辨率设备上完美呈现?传统的响应式布局难以应对复杂的大屏元素排布,本文介绍一种基于CSS3变换的终极适配方案实现思路本方案的核心是动态比例缩放,通过以下关键步骤实现:基准比例锁定:基于设计稿宽高比(16:9)建立基准比例视口实时检测:通过resize事件监听窗口变化智能比例判断:当视口更宽时:保持高度基准,
- Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导2.2.1贝叶斯框架与概率模型2.2.2MAP估计的优化目标2.2.3超分辨率参数α2.3对比传统方法的优势3.实验验证与结果3.1实验设计3.2关键结果4.未来研究方向(实波束雷达领域)4.1挑战
- RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡,RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计,在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。本文将通过多维度实测数据,系统解析其核心性能:首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现,结合DLSS3.0技术的动态对比,揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑;随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI运算中的效率边界,同步验证显存
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- 鸿蒙相机开发实战:从设备适配到性能调优 —— 我的 ArkTS 录像功能落地手记(API 15)
harmonyos
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- 生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
算法探索者
生成对抗网络计算机视觉人工智能
摘要生成对抗网络(GAN)自提出以来,在诸多领域取得了显著进展,尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果,为相关研究与应用提供全面且深入的参考。一、引言生成对抗网络(G
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 【图像预处理】
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(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
小寒学姐学AI
3d算法计算机视觉人工智能深度学习python三维重建
【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- CS5802一款HDMI转Typec方案转换芯片
芯片嵌入式
CS5802是一款HDMI2.0b到Type-C转换器。C55802具有HDMI2.0b输入,最大带宽可达18Gbps。它支持4K@60Hz的最高分辨率。对于Type-Coutput,它由4个数据通道组成,支持1.62Gbps、2.7Gbps、5.4Gbps的链路速率。内置的可选SSC功能减少了EMI影响。嵌入式微控制器基于32位RISC-Vcore和内部串行闪存。CS5802适用于多个细分市场和
- CVPR 2024 | 低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力
小白学视觉
计算机顶会顶刊论文解读计算机视觉深度学习CVPR计算机顶会论文解读
论文信息题目:Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向:通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力作者:HaoyuChen,WenboLi,JinjinGu,JingjingRen,HaozeSun,XueyiZou,ZhensongZhang,Youlia
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
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YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- Unity3D手游多分辨率适配深度解决方案
晴空了无痕
项目解决方案屏幕适配
一、适配核心问题剖析当前移动端设备分辨率呈现多元化发展趋势,主流设备分辨率跨度从720P到4K级别,屏幕宽高比包含16:9、18:9、19.5:9、21:9等多种形态。适配难点主要体现在:UI元素错位:传统固定锚点布局在不同宽高比下出现显示异常画面比例失调:等比缩放导致屏幕空间浪费或内容裁切性能与效果平衡:高分辨率设备资源消耗与低端设备性能瓶颈异形屏适配:刘海屏、挖孔屏等特殊屏幕形态的兼容处理二、
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- blender渲染有波纹光圈怎么解决
Renderbus瑞云渲染农场
渲染知识瑞云新闻blender渲染农场动画云渲染云渲染效果图云渲染3d云渲染农场
在使用Blender进行三维渲染作业时,偶尔会遇到渲染图像中出现波纹光圈的问题,这种情况的出现会影响渲染效果的质量,导致最终产品效果图无法达到理想的状态,那么此类危机出现时,该如何解决呢?一起来简单看看吧。出现波纹光圈原因常见的诱因包括光照设置不当、色彩位深不足、抗锯齿问题以及渲染分辨率设置不当。针对这些问题,逐一排查并进行针对性的优化调整是根本的解决方案。接下来,我们将探索一些有效的修正策略,帮
- 专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机
51camera
工业相机线阵工业相机TDI工业相机
TDI(TimeDelayIntegration,时间延迟积分)工业相机是一种基于特殊CCD(电荷耦合器件)技术的成像设备,主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。其核心原理是通过多级积分和同步电荷转移技术,在物体连续运动时逐行扫描并累积信号,显著提升图像质量和信噪比(SNR)。它是一种特殊的线阵工业相机。核心原理1.多级积分:TDI相机通过多行感光单元(如多级CCD)对同一运动目标进行多
- 6-NBDG 葡萄糖摄取荧光探针,使用方法和注意事项
强化生物实验室
leetcode决策树最小二乘法散列表逻辑回归启发式算法支持向量机
一、试剂描述6-NBDG,一种非水解形式的脱氧葡萄糖类似物的荧光素,可用来监测分离活细胞和完整组织对葡萄糖的摄取和转运,判断细胞活力的指标之一。可用实时共聚焦、高分辨率或宽视野荧光显微镜,以及流式细胞仪来检测。尽管6-NBDG荧光对环境比较敏感,但约在465/540nm下表现出激发和发射波长,使用荧光素(如FITC)的光学滤片来进行结果观察即可。二、试剂信息英文名称:6-(N-(7-Nitrobe
- 如何运用python爬虫爬取图片素材网站的图片?(附完整代码)
大懒猫软件
vue.jspython网络爬虫图像处理bash
在当今数字化时代,高质量的图片资源对于设计师、开发者以及任何需要视觉素材的用户来说都至关重要。壁纸社作为一个提供丰富壁纸资源的网站,涵盖了从普通高清到4K、5K甚至8K超高清的多种分辨率,满足了不同用户的需求。然而,手动下载这些壁纸不仅耗时,而且效率低下。因此,开发一个自动化爬虫程序,批量下载高质量壁纸,不仅能节省时间,还能提高工作效率。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术从壁纸社爬取并保存
- RTX3060帧率优化与电竞级配置实战
智能计算研究中心
其他
内容概要《RTX3060帧率优化与电竞级配置实战》围绕NVIDIAGeForceRTX3060显卡的性能释放展开,系统梳理从硬件适配到软件调校的全链路优化策略。内容涵盖显卡驱动参数的精细化设置、游戏画质与帧率平衡的实战技巧,以及1080P与2K分辨率下的帧率对比测试数据。此外,针对电竞场景需求,文章详细解析了CPU、内存与散热系统的协同配置方案,确保硬件组合在高负载下的稳定性。核心章节优化方向显卡
- RTX4070Ti性能实测与优化解析
智能计算研究中心
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内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心,系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异,并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。通过15款主流3A大作的帧数实测数据,结合《赛博朋克2077》《艾尔登法环》等典型场景的测试结果,量化对比不同画质预设下的流畅度变化。此外,文章将提供经过验证的超频参数配置方案,涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化,
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1