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结构化文摘
sketchmacosui
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.任务类型:图像检索:最常见任务,目标是检索与给定草图相似的图像。例如:[1,2,3,4,5,6,7,8,9,14,16,30,35,42,43,44,53,58,59,61,62,64,65,67,68,72,73]图像生成:相反,根据草图生成图像。例如:[11,33]目标检测:基于草图识别图像中的特定目标。例如:[13]2.输入模式:仅草图:
- ALOHA论文翻译:Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
baidu_huihui
精细双手操作低成本硬件
学习用低成本硬件进行精细双手操作MobileALOHA论文翻译:LearningFine-GrainedBimanualManipulationwithLow-CostHardware论文翻译@[TOC]在这里插入图片描述图1:ALOHA:一种用于双手远程操作的低成本开源硬件系统。整个系统使用现成的机器人和3D打印组件,总成本不到20,000美元。左图:用户通过反向驱动领导机器人进行远程操作,从而
- 【Oracle】设置FGA(Fine-Grained Audit)细粒度审计
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妙BOOK言
论文阅读论文阅读
ICPP2019Paper分布式元数据论文汇总问题为了同时解决元数据局部性和元数据服务器的负载均衡。现有方法缺陷基于哈希的方法:zFS[16],CalvinFS[21],DROP[24],AngleCut[8]静态子树划分:HDFS[6],NFS[14],PVFS2[25],CXFS[10]andCoda[17]动态子树划分:Ceph[22],Kosha[2]andGIGA+[13]其他:Dyna
- 《Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification》阅读笔记
AncilunKiang
论文阅读笔记论文阅读论文笔记CNN树细粒度识别
论文标题《LearningFine-grainedFeaturesviaaCNNTreeforLarge-scaleClassification》通过CNN树学习细粒度特征,实现大规模分类作者ZhenhuaWang,XingxingWang,GangWang以色列耶路撒冷希伯来大学计算机科学与工程学院新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院阿里巴巴人工智能实验室,杭州,中国初读摘要我们提出了一种增强卷
- 论文笔记--A Fine-grained Interpretability Evaluation Benchmark for Neural NLP
Isawany
论文阅读论文阅读自然语言处理人工智能benchmarkNLP
论文笔记--AFine-grainedInterpretabilityEvaluationBenchmarkforNeuralNLP1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1数据收集3.2数据扰动3.3迭代标注和检查根因3.4度量3.4.1TokenF1-score3.4.2MAP(MeanAveragePrecision)4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题:AFine-grainedI
- English phrase
satadriver
english学习
morechallengingyetmorepractical更有挑战性但是更符合实际的pairwise成对的fine-grained精细的manifold流形zeroshotlearning0样本学习narrowthegap缩小差距w.r.twithrespectto考虑到bedifferentfromin跟某些人在某些方面不同,例如:Ourworkisdifferentfromallthese
- Fine-Grained Semantically Aligned Vision-Language Pre-Training细粒度语义对齐的视觉语言预训练
Mars_prime
大模型幻觉语言模型LVLM幻觉人工智能计算机视觉
abstract大规模的视觉语言预训练在广泛的下游任务中显示出令人印象深刻的进展。现有方法主要通过图像和文本的全局表示的相似性或对图像和文本特征的高级跨模态关注来模拟跨模态对齐。然而,他们未能明确学习视觉区域和文本短语之间的细粒度语义对齐,因为只有全局图像-文本对齐信息可用。在本文中,我们介绍放大镜,一个细粒度语义的LignedvisiOn-langUagePrE训练框架,从博弈论交互的新视角学习
- Travelling the Hypervisor and SSD: A Tag-Based Approach Against Crypto Ransomware with Fine-Grained
粥粥粥少女的拧发条鸟
CCS2023安全网络
目录笔记后续的研究方向摘要引言贡献TravellingtheHypervisorandSSD:ATag-BasedApproachAgainstCryptoRansomwarewithFine-GrainedDataRecoveryCCS2023笔记本文提出了一种称为RansomTag的基于标签的方法,用于防御加密勒索软件攻击并提供细粒度的数据恢复。该文件的要点和关键论点如下:勒索软件已成为用户安
- 数据库设计实践:粒度的理解与应用示例
川川菜鸟
SQL入门到精通教程系列数据库oracle
粒度是描述数据存储和表示的详细程度。在数据库设计中,理解和正确选择粒度是非常重要的,因为它直接影响到数据的存储效率、查询性能和数据分析的灵活性。文章目录粒度的类型:案例粒度选择的考虑因素实际应用粒度的类型:细粒度(Fine-Grained):数据存储在非常详细的层面。这意味着记录的每个小部分都被单独存储和管理。粗粒度(Coarse-Grained):数据存储在较高的、更概括的层面。这种方式下,多个
- Learning deep representations of fine-grained visual descriptions
EwanRenton
Abstract最先进的zero-shot视觉识别将学习视为图像和补充信息的联合问题。其中对视觉特征来说最有效的补充信息是属性-描述类与类之间的共享特征的手动编码向量。尽管算法表现很好,但是属性任然是有局限的:更细粒度的识别需要相当多的属性属性不提供自然语言界面(attributesdonotprovideanaturallanguageinterface)(不能显式的表示?)作者通过从头开始训练
- 论文阅读:Cross-layer mutual attention learning for fine-grained visual classification
小源0
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论文标题:LearnfromeachothertoClassifybetter:Cross-layermutualattentionlearningforfine-grainedvisualclassification翻译:相互学习,更好地分类:跨层相互关注学习,实现细粒度视觉分类摘要细粒度视觉分类(FGVC)很有价值,但也很有挑战性。FGVC的难点主要在于其固有的类间相似性、类内差异性和有限的训
- 【Vue Router 3】入门
Shadow Kylin
前端框架和库vue.js前端
简介VueRouter让SPA(Single-pageApplication)的构建更加容易。VueRouter的功能:嵌套的路由/视图映射模块化的、基于组件的router配置routeparams,query,wildcards由Vue过渡系统支持的视图过渡效果细粒度(fine-grained)的导航控制自动的激活CSS类的链接HTML5hash模式或history模式可自定义的滚动行为安装使用
- 【论文复现】DAE:《Annotating and Modeling Fine-grained Factuality in Summarization》
一饭名厨姚鲲鲲
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以下是复现论文《AnnotatingandModelingFine-grainedFactualityinSummarization》(NAACL2021)代码https://github.com/tagoyal/factuality-datasets的流程记录:在服务器上conda创建虚拟环境dae(python版本于readme保持一致,為3.6)condacreate-ndaepython=
- 《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
AncilunKiang
论文阅读笔记深度学习人工智能论文阅读论文笔记
论文标题《ASurveyonDeepLearning-basedFine-grainedObjectClassificationandSemanticSegmentation》基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述为什么是“Object”而不是“image”作者西南交通大学和新加坡国立大学2016年7月1日received;2016年9月30日accepted;2017年1月18日publi
- 《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
AncilunKiang
论文阅读笔记深度学习论文阅读论文笔记
论文标题《Fine-GrainedImageAnalysiswithDeepLearning:ASurvey》作者魏秀参,南京理工大学初读摘要与上篇综述相同:细粒度图像分析(FGIA)的任务是分析从属类别的视觉对象。细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。本文还涵盖了FGIA的其他一些重要问题,例如公开的基准数据集及其相关的特定领域应用。最后在总结这项调查时强调了几个方
- 《Deep learning for fine-grained image analysis: A survey》阅读笔记
AncilunKiang
论文阅读笔记深度学习人工智能论文阅读论文笔记
论文标题《Deeplearningforfine-grainedimageanalysis:Asurvey》作者魏秀参,旷世研究院初读摘要细粒度图像分析(FGIA)的任务是分析从属类别的视觉对象。细粒度性质引起的类间小变化和类内大变化使其成为一个具有挑战性的问题。本文旨在系统地调查基于深度学习的FGIA技术的最新进展。本文将现有的FGIA技术研究分为三大类:细粒度图像识别细粒度图像检索细粒度图像生
- 论文阅读:Fast Point R-CNN
Allen的光影天地
1.introduction部分首先介绍传统的CNN面向图像数据来源,但是针对点云做深度学习在无人驾驶,机器人等领域是很有必要的。然后说点云,太稀疏,奇异性大,不好直接做。那么有一种比较流行的处理手段就是:volumetric体素化。但是volumetric又有计算量太大的缺点。那么就有两种处理手段:usecoarsegrid:粗的栅格化处理。这种方法的问题:无法利用fine-grained的信息
- 【论文笔记】PyramidFL: A Fine-grained Client Selection Framework for Efficient Federated Learning
self--mockery
联邦学习人工智能论文阅读
PyramidFL:用于有效联邦学习的细粒度客户端选择框架摘要:联邦学习(FL)是一种新兴的分布式机器学习(ML)范例,具有增强的隐私,旨在为尽可能多的参与者实现“良好”的ML模型,同时消耗尽可能少的时间。通过在成千上万甚至数百万个客户端中执行,FL展示了广泛的参与者之间的异质性统计特征和系统差异,使得在采用传统的ML范式时,其训练更加重要。训练效率下降的根本原因是随机的客户选择标准。尽管现有的F
- Classes Matter: A Fine-grained Adversarial Approach to Cross-domain Semantic Segmentation
LemonLee
一、核心贡献Tofullyexploitthesupervisioninthesourcedomain,weproposeafine-grainedadversariallearningstrategyforclass-levelfeaturealignmentwhilepreservingtheinternalstructureofsemanticsacrossdomains.Weadoptaf
- A Fine-Grained Social Bias Measurement Framework for Open-Domain Dialogue Systems (NLPCC 2022)
CodeWang_NC
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AFine-GrainedSocialBiasMeasurementFrameworkforOpen-DomainDialogueSystems(NLPCC2022)一种面向开放域对话系统的细粒度社会偏见度量框架论文代码:未开放论文地址:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-17189-5_20个人阅读笔记,水平有限,如有错误欢迎指
- [NeurIPS 2022] Relational Proxies: Emergent Relationships as Fine-Grained Discriminators
连理o
NeurIPS2022
ContentsIntroductionRelationalProxiesProblemDefinitionRelation-AgnosticRepresentationsandInformationGapSufficientLearnerLearningRelation-AgnosticandRelation-AwareRepresentationsExperimentsReferencesIn
- 【GNN+加密流量】TFE-GNN: A Temporal Fusion Encoder Using GNN for Fine-grained Encrypted Trafic Classificat
过动猿
文献阅读图神经网络GNN加密流量
文章目录论文名称摘要存在的问题论文贡献1.预定义2.Byte-levelTrafcGraphConstruction(字节级流量图构造)3.DualEmbedding(双重嵌入)4.TrafcGraphEncoderwithCross-gatedFeatureFusion(具有交叉门控特征融合的流量图编码器)5.下游任务6.模型总结7.实验总结论文内容数据集论文名称中文题目:TFE-GNN:一种用
- 论文笔记:Fine-Grained Urban Flow Prediction
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读
2021WWW1intro细粒度城市流量预测两个挑战细粒度数据中观察到的网格间的转移动态使得预测变得更加复杂需要在全局范围内捕获网格单元之间的空间依赖性单独学习外部因素(例如天气、POI、路段信息等)对大量网格单元的影响非常具有挑战性——>论文提出了时空关系网(STRN)来预测细粒度的城市流量骨干网络用于学习每个网格单元的高级表示全局关系模块(GloNet)捕获全局空间依赖性元学习器将外部因素和土
- 细粒度分类:Cross-X论文笔记——Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization
视觉萌新、
论文阅读计算机视觉细粒度分类人工智能
细粒度分类:Cross-X论文笔记——Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization综述主要思想网络结构OSME模块C3S正则化器CL正则化器损失优化实验可视化分析精度对比总结综述论文题目:《Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization》会议时间:IEEEInternationalConf
- 细粒度分类:API-Net论文笔记——Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification
视觉萌新、
论文阅读计算机视觉细粒度分类深度学习人工智能
细粒度分类:API-Net论文笔记——LearningAttentivePairwiseInteractionforFine-GrainedClassification综述主要思想网络结构训练与测试训练过程损失函数图像配对测试精度对比总结综述论文题目:《LearningAttentivePairwiseInteractionforFine-GrainedClassification》会议时间:Am
- 细粒度分类:Cross-X源码笔记——Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization
视觉萌新、
深度学习细粒度分类源码笔记pytorch
细粒度分类:Cross-X源码笔记——Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization综述网络结构网络初始化阶段前向传播损失函数模型参数的训练训练初始化阶段训练流程综述论文题目:《Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization》会议时间:IEEEInternationalConferenceo
- 深度学习: 细粒度图像分类 (fine-grained image recognition)
机器学习算法那些事
计算机视觉机器学习人工智能深度学习大数据
细粒度图像识别(fine-grainedimagerecognition),即精细化分类。细粒度图像分类(Fine-GrainedCategorization),又被称作子类别图像分类(Sub-CategoryRecognition),是近年来计算机视觉、模式识别等领域一个非常热门的研究课题.其目的是对粗粒度的大类别进行更加细致的子类划分,但由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,较之普通的图
- 【CVPR_2023论文精读】E4S: Fine-grained Face Swapping via Regional GAN Inversion
旋转的油纸伞
人脸相关科研笔记【AI换脸】生成对抗网络深度学习计算机视觉AI换脸FaceSwapping
【CVPR_2023论文精读】E4S:Fine-grainedFaceSwappingviaRegionalGANInversion0、前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1GANInversion2.2FaceSwapping3.Methodology3.1.Editing-for-Swapping(E4S)Framework3.1.1Reenactme
- 阅读笔记-Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification
cccshuang
fine-grained细粒度infancy初期mechanism机制ambience环境简介属性级别的情感分类(Aspect-levelsentimentclassification)是一种细粒度的情感分析任务。例如,对于句子“Staffsarenotthatfriendly,butthetastecoversall.”,我们需要分析出在这个句子中,对于food这个属性表达的情感是积极的(pos
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc