- Vision Transformer (ViT):将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试(代码实现)
阿正的梦工坊
DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
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- 【机械视觉】C#+VisionPro联合编程———【五、硬币检测小项目实现(C#+VisionPro联合编程和csv文件格式操作)】
_Csharp
c#开发语言
【机械视觉】C#+VisionPro联合编程———【五、硬币检测小项目实现(C#+VisionPro联合编程和csv文件格式操作)】项目介绍总共有十二张检测的图片,当点击检测按钮时检测当前展示的图片并且将检测效果展示在表格中,当点击上一页或下一页时换检测图片,点击保存本地时通过csv文件格式将表格数据保存,当下一次运行时将数据读取出来并且展示在表格中。此项目通过异步进行优化,在加载时改变了以往卡顿
- CMOS 图像传感器市场趋势和新兴应用
沧海一升
CMOS图像传感器成像CISsensor图像传感器image
2024年底,Yole举办了一场网络研讨会,有关CMOS图像传感器市场的最新趋势和新兴应用,本次网络研讨会由EdgeAI+Vision联盟联合举办,讨论了CIS供应商如何专注于增强传感器功能,以及如何将其产品组合转向更高潜在价值的市场。除此外还探讨了神经形态、光学超表面、短波红外和多光谱成像等新兴传感模式将如何在未来补充CMOS图像传感器,在某些情况下甚至取代CMOS图像传感器。可以在下面链接看到
- 论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能机器人语言模型
π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert,并结合了flowmatching方法训练的自回归模型,能够直接输出模型的actionchunk(50)。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布,这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务,同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发:通过单一Transformer处理多目标任务
- 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(2021)
Bosenya12
论文阅读
摘要State-of-the-art(最先进的)computervisionsystems(计算机视觉系统)aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories(被训练来预测一组固定的预定对象类别).Thisrestrictedformofsupervision(受限制的监督形式)limitstheirgenerality(通用性)
- 扩散 Transformer 策略:用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer
三谷秋水
计算机视觉大模型智能体transformer深度学习计算机视觉语言模型人工智能机器学习
25年2月来自上海AI实验室、浙大、香港中文大学、北大、商汤科技、清华和中科院香港科学创新研究院的论文“DiffusionTransformerPolicy:ScalingDiffusionTransformerforGeneralistVision-Language-ActionLearning”。最近,在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型,已展示出利用少量域内数据泛化到
- 最近学习感悟总结
格蕾丝重度依赖
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图像识别技术与应用学习到了torchvision、imageFolder以及可视化工具(TensorBoard等)图像分类:将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图像分类图像分类评估指标--混淆矩阵(精确率;准确率;召回率;F1_Score;P-R曲线)模型基本概念-网络的深度(网络的深度;网络的宽度)图像分类中
- 【安装ollama】
放飞自我的Coder
随手笔记ollama
#安装1.参考官网安装2.使用modelscope镜像#使用命令行前,请确保已经通过pipinstallmodelscope安装ModelScope。modelscopedownload--model=modelscope/ollama-linux--local_dir./ollama-linux--revisionv0.5.7#运行ollama安装脚本(无需联网)cdollama-linuxsu
- 第N2周:构建词典
OreoCC
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本人往期文章可查阅:深度学习总结我的环境:语言环境:Python3.11编译器:PyCharm深度学习环境:Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡:NVIDIAGeForceGTX1660本周任务:使用N1周的.txt文件构建词典,停用词请自定义1.导入数据fromtorchtext.vocabimportbuild_vocab_f
- visionPro8.2r紧急许可重复利用方法
吾与谁归in
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- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(5)使用预训练模型
小圆圆666
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1.Git目前世界上最先进的分布式版本控制系统。git官网:https://git-scm.com/2.版本控制2.1什么是版本控制版本控制(Revisioncontrol)是一种在开发的过程中用于管理我们对文件、目录或工程等内容修改历史,方便查看更改历史记录备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。实现跨区域多人协同开发追踪和记载一个或者多个文件的历史记录组织和保护你的源代码和文档统计工作量并行开发
- 基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2
Wis4e
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torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
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今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例,旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议:项目总结1.目标:使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤:-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理:-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现
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深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换,增加数据的多样性,它帮助我们提高模型的鲁棒性,并减少过拟合的风险。PyTorch提供torchvision.transforms模块丰富的数据增强操作,我们可以通过组合多种策略来实现复杂的增强效果。本文将介绍18种常用的图像数据增强策略,并展示如何使用PyTorch中的torchvision.transfor
- Vision Transformer 分类水果图片集 Python 代码(可训练自己数据集)
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代码链接:https://github.com/Illusionna/ComputerVision/tree/main/EfficientTransformerArepositoryforViT.ContributetoIllusionna/TransformerdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/Illusionna
- “面面俱到”!人脸活体检测让应用告别假面攻击
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随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地,网络安全、信息泄露等问题愈为突出,用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。HarmonyOSSDK场景化视觉服务(VisionKit)提供人脸动作活体检测能力,增强对于非活体攻击的防御能力和活体通过率。在投资理财、在线支付等高风险金融服务场景中,通过检测用户的组合动作等来验证用户为真实活体操作,抵御攻击,提高安全性,降低业务风险,全方位保障用户体
- Java开发高级工程师面试,etcd:一款比Redis更骚的分布式锁的实现方式
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程序员面试java后端
Watch机制支持Watch某个固定的key,也支持Watch一个范围(前缀机制)。当被Watch的key或范围发生变化,客户端将收到通知;在实现分布式锁时,如果抢锁失败,可通过Prefix机制返回的Key-Value列表获得Revision比自己小且相差最小的key(称为pre-key),对pre-key进行监听,因为只有它释放锁,自己才能获得锁,如果Watch到pre-key的DELETE事件
- 构建一个完整的视觉Transformer(ViT)图像分类模型 VIT (vision transformer)图像分类
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构建一个完整的视觉Transformer(ViT)图像分类模型VIT(visiontransformer)图像分类根据提供的截图内容,我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer(VisionTransformer,简称ViT)网络架构的部分代码。下面我将提供完整的VitNet类以及相关的辅助函数和训练流程示例代码。计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取,远程协助,代码
- 数字识别项目
不要天天开心
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集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- OpenManus:快速复刻Manus项目的技术路径与实施策略
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manusopenmanusAI开源人工智能
一、敏捷复刻的工程化基础1.1架构解耦设计OpenManus采用"微内核+插件"架构模式,其核心引擎仅保留智能体调度、消息路由等基础功能,将模型接入、任务处理等模块进行组件化封装。这种设计使得复刻项目时能够快速剥离非必要模块,例如:模块替换:通过修改config.toml的llm配置段,可在1小时内完成从GPT-4到Claude3的模型切换功能裁剪:删除vision模块相关代码及配置项即可实现15
- Python 3.13 的改进
CS创新实验室
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Python3.13的改进Python3.13是一个充满新功能和改进的优秀版本,已经有大量文章详细介绍了发布说明。因此,本文不会讨论那些已经耳熟能详的内容,只就几个不鲜为人知的改进给予介绍。让调试变得更好尽管PDB的操作界面简陋,但它毕竟简单。之前,在PDB中会遇到这样的问题:try:1/0exceptZeroDivisionErrorase:breakpoint()那么,当读取e时会发生什么:-
- 电阻在电路中的不同作用及阻值选择详述
DeepGpt
器件选型硬件工程
一、电阻的常见作用限流(CurrentLimiting)描述:限制通过电路或元件的电流,保护器件(如LED)。特点:根据欧姆定律(R=V/I)计算阻值。阻值选择:取决于电流大小和电压降。分压(VoltageDivision)描述:与其他电阻串联,分担电压,提供特定电平。特点:常用于电位器或信号调整。阻值选择:根据分压比(Vout=Vin×R2/(R1+R2))计算。上拉/下拉(Pull-up/Pu
- 教学使用python实现某某短剧下载实现流程
阴-影
python开发语言
#短剧爬取实现流程笔记#第一步:打开浏览器,搜索快手进入官网在官网里面找到小剧场,点击进去,然后右键检查或者F12打开开发者工具,刷新一下网页,点击网络面板,英文的就是(network)#第二部在里面找json数据,每一个都点击一下,看预览数据visionTubeEpisode是否有这个字典,在里面找到photo在里面找到photoUrl,然后浏览器地址栏请求一下网址,看是否是我们想要的#第三步#
- ZeroDivisionError: float division by zero
想念@思恋
pytorchjava开发语言
更新学习率时,分母为0.0,即group[‘t_total’]=0.0#报错BERT/optimization.py",line169,insteplr_scheduled=group['lr']*schedule_fct(state['step']/(group['t_total']),group['warmup'])ZeroDivisionError:floatdivisionbyzero解决
- pytorch安装记录
cy010124
pytorch人工智能python
在conda中创建环境(condacreate-npytorch1python=3.12),接着进入pytorch1环境(condaactivatepytorch1)。使用官网命令安装pytorch,第一次安装显示python版本过高,torchaudio和torchvision不支持3.12,python3.10可以同时满足,于是准备换成3.10。删除环境,首先切换到base环境(condaac
- 3.6手写数字识别项目
不要不开心了
pytorch神经网络人工智能机器学习深度学习
今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备:-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理,包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据:-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像,并显示其对应的真实标签。3.构建模型:-定义一个包含两个隐藏层
- 图像采集卡的核心组成与功能
qq_52609913
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图像采集卡作为连接图像源与计算机的关键硬件,其核心功能是将图像信号转换为数字信号以供处理。以下是对其各要素的系统性总结:1.核心组成与功能**图像输入接口:**支持多种接口(如HDMI、CameraLink、GigEVision等),需根据应用场景选择。例如,CameraLink适合工业高速传输,而GigEVision适用于远距离需求。**模数转换(ADC):**仅模拟采集卡需此模块,将模拟信号数
- PyTorch 深度学习快速入门教程
有人给我介绍对象吗
AI论文写作深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架,支持动态图计算,广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法,涵盖张量(Tensor)操作、自动求导(Autograd)、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- 信仰与理性:信仰的认识论
斐夷所非
cognitivescience信仰与理性
注:机翻,未校。如有内容异常,请看原文。Faith信仰FirstpublishedWedJun23,2010;substantiverevisionSatDec9,2023Questionsaboutfaithhaveinspiredcenturiesofphilosophicalandtheologicalreflection,particularly,thoughbynomeansexclus
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
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- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
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C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
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#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
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其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
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javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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