- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- linux无法获取到ip
yangqjiayou
linuxlinux无法自动获取ip无法自动获取ip
1.无法获取到ip原因:网络未开启首先开启网络:servicenetworkstart或servicenetworkrestartIfconfig-a只显示了本地的ip127.0.0.1,如果ifconfig不可用可以用ipadd获取不到ip则申请ipdhclienteth1eth1为网卡名称如果提示已经启动则释放ipdhclienteth1-r
- 生成对抗网络——cgan
尼古拉斯·two_dog
生成对抗网络——GAN深度学习gan
GAN:生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks[4])主要由生成器(generator)和判别器(discriminator)组成。它的原理也比较清晰,generator负责输入随机噪声z,输出一个图片G(z),而真实样本x,判别器D则用尽全力希望把真实样本和虚假样本区分开来。而G则希望产生的G(z)以假乱真,欺骗判别器,让其判断不出来。从而有了这么一种对抗的关系
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- Chapter 8 - 18. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkernel网络web安全安全linuxkernel
ComparisonwithLosslessNetworksRecallthatinFibreChannelfabrics(explainedinChapter3,“DetectingCongestioninFibreChannelFabrics”)andlosslessEthernetnetworks(explainedinChapter7),whenthesourceofcongestioni
- Chapter 8 - 12. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ip网络网络协议linuxkernel
ComparisonwithRoCEv2NetworksRoCEv2CongestionManagement(explainedinChapter7)usesthesamemechanismasECNinTCP/IPnetworks.CompareFigure8-103withFigure7-17inChapter7.YoucannoticethatSteps1to4arethesame.Thed
- IPQ6010 vs IPQ9574 Platform Comparison|1588 TSN in WiFi6 WiFi7
linux
IPQ6010vsIPQ9574PlatformComparison|Achieve1588TSNinWiFi6WiFi7HardwareIntherealmofsynchronizationstandardsforwirednetworks,twoprominenttechnologies,IEEE1588(802.1AS)andTime-SensitiveNetworks(TSN),playp
- 探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP
hkmaike
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型,被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层(ConvolutionalLayer)。卷积层通过滤波器(Filter)在输入数据上进行滑动
- 深度学习发展里程碑事件2006-2024
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
2006-2024年,深度学习发展经历众多的里程碑事件,一次次地刺激着人们的神经,带来巨大的兴奋。电影还在继续,好戏在后面,期待……2006年深度信念网络(DBNs):GeoffreyHinton与他的学生在《Science》杂志上发表文章介绍深度信念网络(DeepBeliefNetworks,DBNs),该方法利用无监督预训练来解决深层神经网络训练中的梯度消失问题,有效地训练深层次模型。2009
- Chapter 8 - 15. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ipphp网络linuxkernel
UserActionsAfterlearningthestatesofqueueutilization,thefollowingaretheactionsthatadminsandoperatorscantakewhileusingTCPtransportforstoragetraffic.了解了队列利用率的状态后,管理员和操作员在使用TCP传输存储流量时可以采取以下措施。1.Likeanyoth
- Chapter 8 - 14. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ip网络linuxkernel
QueueUtilizationConsiderationsTCP/IPnetworkstypicallyaimfornon-emptyqueuessothatthequeuesalwayshavepacketsfortransmissionwithoutkeepingthelinkidle.Thisachievesahightransmissionrateandreturnsoninvestme
- Chapter 8 - 13. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ipphp网络协议linuxkernel
SwitchBufferManagementRecallthatduringnetworkcongestion,aTCPsenderreliesonthefollowingeventsforreducingitstransmissionrate.回想一下,在网络拥塞期间,TCP发送端依靠以下事件来降低传输速率。1.Whenthesenderdetectspacketlossbecauseofthe
- CVPR 2023: Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness
结构化文摘
人工智能3d
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:基于MECE原则,以及您提供的论文摘要,以下是对抗鲁棒性研究的六个分类标准:1.提高鲁棒性的重点:对抗训练方法:针对现有架构开发新的对抗训练算法/策略。架构设计:修改网络结构、组件或缩放方式,以获得固有的鲁棒性。2.架构修改级别:块级:更改网络内单个构建块的设计(例如,残差块)。网络缩放:更改网络的深度、宽度和其他宏观缩放参数。3.设计方法:经验实
- 深度学习模型:GAN(生成对抗网络)
缘起性空、
生成对抗网络人工智能神经网络
简述生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow于2014年提出。它的主要目标是生成与真实数据分布相似的新数据。GAN在许多领域都取得了显著的成功,如图像生成、图像到图像的转换、文本生成等。IanGoodfellow(图片来自网络)此外,GAN模型还衍生出了多种变体,如CGAN、LAPGAN、DCGAN、In
- YOLOV8改进系列指南
魔鬼面具
YOLO
基于Ultralytics的YOLOV8改进项目.(69.9¥)为了感谢各位对V8项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总二次创新系列ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-RevCol.yaml使用(ICLR2023)ReversibleColumnNetworks对yolov8主干进行重设计,里面的支持更换不同的C2f-
- 记录下:OS X上修改网卡IP、MASK、网关服务器IP
liulilittle
Extension服务器tcp/ip网络
方法一:(未必可用,某些系统上无法执行成功)sudonetworksetup-setmanualen0192.168.0.22255.255.255.0192.168.0.23常见错误:(某些系统执行失败时)en0isnotarecognizednetworkservice.**Error:Theparameterswerenotvalid.方法二:(可靠方法)sudoifconfigen0ine
- 【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)
AEIC学术交流中心—李老师
机器学习神经网络人工智能
2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-21日中国-珠海重要信息大会官网:www.icmlnn.org(点击投稿/参会/了解会议详情)大会时间:2024年4月19-21日大会地点:中国-珠海接受/拒稿通知:投稿后1周左右截稿时间:2024
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- 【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿:2024年的关键突破与趋势
浅夏的猫
随笔热门话题java大数据人工智能深度学习ai
文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络(NeuralNetworks)1.2前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)1.3反向传播算法(Backpropagation)1.4激活函数(ActivationFunction)1.5深度神经网络(DeepNeuralNetworks)1.7优化算法1.8正则化1.9批量训练(BatchTraining)02深度学
- Linux隧道网络VxLAN
Etaon
Linuxlinux网络
概述VXLAN(VirtualeXtensibleLAN,虚拟可扩展的局域网),是一种虚拟化隧道通信技术。它是一种overlay(覆盖网络)技术,通过三层的网络搭建虚拟的二层网络。由RFC7348中定义:Aframeworkforoverlayingvirtualizedlayer2networksoverlay3networks.在底层物理网络(underlay)之上,依托UDP层构建逻辑网络与
- unity学习(24)——客户端与服务器合力完成注册功能(6)整体逻辑总结——典中典
u宅
学习
回顾一下注册过程的整体逻辑:一共分为步。之后的所有网络操作其实都大同小异。客户端上:1.(框架)canvas对象上挂着NetWorkScript,利用socket建立网络连接的机制,利用BeginReceive和ReceiveCallBack,不断循环接受来自服务器的数据包。2.(具体)sendMessage函数的作用是向服务器单次发送数据包,目前是在点击“登录按钮”和“注册按钮”时分别使用。3.
- juniper防火墙HA详解
trouble is trouble
网络
Cluster-id#:0-15可选,如果等于0不能做HA。Group#:横向,用于数据控制。Nodeid#:竖向,SRX1,SRX2.Fxp0:带外管理口。独立于HA,且管理口配置不会进行同步Fxp1:控制层面心跳口。不同型号接口不一样,不做配置。Fab#:数据面心跳。模块类型1GE或10GEReth#:转发数据口,每个SRX分一个接口捆绑成一个reth#。对于新设备而言,拆箱上架,开机,先将控
- 生成式网络与判别式网络
一条小小yu
深度学习人工智能
生成式网络(GenerativeNetworks)和判别式网络(DiscriminativeNetworks)是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型,它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。生成式网络(GenerativeNetworks)生成式网络旨在学习数据的分布,以便能够生成新的、之前未见过的数据点,这些数据点与训练集中的数据具有相同的分布。简而言之,生成式网络能够“生成”数据。这类网
- Chapter 8 - 16. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkernel网络服务器运维linuxkernel
ActiveQueueManagementAspreviouslymentioned,droppingormarkingschemesforpacketsthatarewaitinginaqueuecansignificantlyinfluenceTCP’sbehaviorontheenddevices.TheseschemesarecalledActiveQueueManagement(AQM)
- 情人节分手,FreeNginx来了
nginx开源
时间线2019年3月11日,F5Networks宣布以6.7亿美元收购Nginx。2022.01.18,NGINX创始人IgorSysoev从NGINX和F5离职:“IgorSysoev选择离开F5,以便将更多的时间留给陪伴家人和朋友,以及个人项目。感谢他所做的一切让全世界的网站变得更好。”在2024.4.14情人节这天,作为nginx的长期核心开发者之一,马克西姆-杜宁(MaximDounin)
- Spatial Networks for Locations
areyousure7
服务器linux前端
BackgroundSpatialNetworksforLocationsLocationsareconnectedviaroads(weassumetraderscantravelinbothdirections!)Theselocationsformaspatialnetwork.Astradersusedhorsesfortravelling,theycouldn’ttraveltoofar
- ECE438: Communication Networks
areyousure7
单片机嵌入式硬件
ECE438:CommunicationNetworksFall2023MachineProblem2AbstractThismachineproblemtestsyourunderstandingofreliablepackettransfer.YouwilluseUDPtoimplementyourownversionofTCP.Yourimplementationmustbeabletoto
- Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型
Longlongaaago
机器学习深度学习
PixelRecurrentNeuralNetworkspixelrnn是生成模型的一种,基于autoregressivemodels。他的思想很简单,就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据,以条件概率的方式,逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在[0-255]之间,(单通道情况下)如下图1所示:图1,autoregressivemodels在二维图片上的预测方式。其
- 如何优雅地迁移到Archlinux(六)
金蛋
本文可能更新不及时,可以前往我的博客,阅读体验更佳:我的博客##0x03安装系统###从U盘启动待完善###连接Wi-Fi(有线用户直接跳过)1.输入`iwctl`进入iwd命令行2.输入`devicelist`查看无线网卡设备3.假设无线网卡为`wlan0`,则输入`stationwlan0scan`扫描网络4.输入`stationwlan0get-networks`查看扫描到的网络5.假设要连
- 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