- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
仁义礼智信达
深度学习扩散模型CVPR超分辨率重建
一、简介标题:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels(https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf;GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels)期刊:CVPR时间:2022
- Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC(使用混合机器翻译模型)
我的昵称违规了
五月第二周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文,发现我文献阅读速度太
- CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis
结构化文摘
人工智能
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.表示类型连续场景表示(NeRF类):将场景隐式定义为一个连续场,允许在任意点查询。离散场景表示:使用显式3D结构,例如体素或点云。混合表示:结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码:直接将特征编码到网格或MLP上。多尺度编码:分层结构允许在不同细节级别进行表示,有助于提高效率和高频细节恢复。张量分解:将特征组织成结构化张量,而不是简单的
- 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
- 文献阅读(42)——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)
柚子味的羊
文献阅读深度学习分类人工智能
使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages:AreviewIF=6.698/Q1文章目录使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类(综述)先验知识/知识拓展文章结构文章结果1.introduction方法1.眼底图像一般的分析pipeline2.
- 【论文精读CVPR_2023】DiffSwap: High-Fidelity and Controllable Face Swapping via 3D-Aware Masked Diffusion
旋转的油纸伞
人脸相关人工智能从入门到实战3dFaceSwappingAI换脸扩散模型
【论文精读CVPR_2023】DiffSwap:High-FidelityandControllableFaceSwappingvia3D-AwareMaskedDiffusion一、前言Abstract1.Introduction2.RelatedWorkFaceSwapping.DiffusionModels.3.Method3.1.Preliminaries:DiffusionModels3
- 机器学习第二十五周周报 ConvLSTM
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集4.4结论三、基于pytorch实现ConvLST
- 机器学习第二十八周周报 PINNs2
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week28PINNs2摘要Abstract一、Lipschitz条件二、文献阅读1.题目数据驱动的偏微分方程2.连续时间模型3.离散时间模型4.结论三、CLSTM1.任务要求2.实验结果3.实验代码3.1模型构建3.2训练过程代码小结参考文献week28PINNs2摘要本文主要讨论PINN。本文简要介绍了Lipschitz条件。其次本文展示了题为Physics-informedneura
- 文献阅读:金鱼端脑细胞类型图谱揭示了空间结构和细胞类型进化的多样性
程序员
:::block-1文献介绍文献题目Atelencephaloncelltypeatlasforgoldfishrevealsdiversityintheevolutionofspatialstructureandcelltypes\研究团队AmitZeisel(以色列理工学院)、RonenSegev(本·古里安大学)\发表时间2023-11-01\发表期刊ScienceAdvances\影响因子
- 文献阅读-nomogram文章(七)
cHarden13
题目:DevelopmentandValidationofaRadiomicsNomogramforPreoperativePredictionofLymphNodeMetastasisinColorectalCancerlogistic回归;放射组学;结直肠癌;淋巴结转移ref:医学方:临床医生的逆袭:深入解析临床研究预测类文章思路,带你成为科研“大牛”!一.纳入病人纳入2007.2-2010.
- 【图像配准】CVPRW21 - 深度特征匹配 DFM
我是大黄同学呀
读点论文-其他深度学习计算机视觉人工智能
文章目录相识相知回顾收录于CVPR2021ImageMatchingWorkshop,github地址:https://github.com/ufukefe/DFM相识图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉领域中的一项重要任务,其旨在将不同角度/时间/模态等条件下获取的两张或多张图像进行匹配、叠加。图像匹配的核心在于找到每两幅图像间的对应关系(可以通过这个对应关系进行相互映射)
- 论文阅读:GamutMLP A Lightweight MLP for Color Loss Recovery
Matrix_11
计算摄影与图像处理论文阅读
这篇文章是关于色彩恢复的一项工作,发表在CVPR2023,其中之一的作者是MichaelS.Brown,这个老师是加拿大York大学的,也是ISP领域的大牛,现在好像也在三星研究院担任兼职,这个老师做了很多这种类似的工作,通过一些轻量模型,将一些数据转换过程中的变换关系进行拟合,然后再进行恢复,比如RAW域到sRGB域的转换,这篇文章是wideRGB到sRGB的转换一般相机的ISP或者一些图像编辑
- 【思维导图认证班】戴兰第四幅思维导图作业-日程规划
一为宝贝
我没有选择一日的时间来进行规划,而是以一个市级课题的完成来规划具体的步骤,因为这段时间都在集中做课题,没有安排其他的事情,所以没安排具体的时间。步骤分四部分:准备、撰写、查重和提交。准备又分为文献阅读准备和人员访谈准备;撰写分为结题报告、成果鉴定、成果要报。查重为知网,小于30%。提交分电子版和纸质版。心得:撰写前梳理整个课题的环节,撰写中边阅读文献边记录自己撰写的思路,撰写后按照思维导图傻瓜式准
- Pyramid Stereo Matching Network
Songger
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_scene_flow.zipThisrepositorycontainsthecode(inPyTorch)for"PyramidStereoMatchingNetwork"paper(CVPR2018)byJia-RenChangandYong-ShengChen.Citation@inpr
- 200320复盘
呼噜噜_77b5
上午上课,完成皮肤病学习。下午文献阅读,洗了个澡,然后完成单词,听力,阅读,口语。晚上部分完成老板任务。总得来讲,时间大部分利用了,效率和质量有待提高。
- Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection
nightluo
#CVPR2023文献阅读笔记目标检测计算机视觉深度学习
DetectingEverythingintheOpenWorld:TowardsUniversalObjectDetection,CVPR,2023在OpenWorld中检测一切:面向通用目标检测要点通用目标检测:检测每个场景并预测每个类别,一旦经过训练,通用目标检测器能够直接在未知情况下工作,而无需进一步训练检测器的通用性:(1)训练时,通过图像和空间文本的对齐利用多源图像和异构标签空间,以此
- 文献阅读:Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces
Espresso Macchiato
文献阅读MambaTransformerSSSMS6SSM
文献阅读:Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces1.文章简介2.方法介绍1.StateSpaceModels2.SelectiveStateSpaceModels3.实验考察&结论1.简单问题上的验证2.实际场景效果1.语言模型2.DNA模型3.语音模型3.细节考察1.速度和内存考察2.消融实验4.结论&思考文献链接:ht
- [论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12
落痕的寒假
论文总结深度学习论文阅读人工智能
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
- CVPR 2023: GANmouflage: 3D Object Nondetection with Texture Fields
结构化文摘
3d伪装信息熵用户态
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.伪装类型:自然伪装:此类别关注受自然界伪装策略启发或直接复制的研究。这包括研究动物的体色、图案和纹理,为人工伪装的设计提供信息,通常以生物学真实性和有效性为目标(例如,参考文献[12,19,30,48])。人工伪装:此类别涵盖对人造和工程伪装技术的研究所。这通常涉及利用机器学习和优化算法等计算方法,以及探索新材料和制造技术以实现隐形或欺骗(例如
- CVPR 2023: Style Projected Clustering for Domain Generalized Semantic Segmentation
结构化文摘
人工智能
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.泛化方法:这一标准区分了不同方法对解决泛化到未见过数据的挑战的处理方式。基于正则化的方法:这些方法尝试将所有图像强制到一个类似的特征空间中,通常通过最小化域特定变化等技术来实现。虽然这促进了对具有相似特征的未见过域的泛化,但它可能会限制有效表示不同风格和特征的能力。示例包括使用域对抗训练或不变特征学习的方法。基于差异的方法:这些方法不是强制同质
- 2019-7-20晨间日记
风雨兼程_007
今天是什么日子起床:0800就寝:2300天气:晴心情:美纪念日:无叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点:结束一年的学校生活,重整行装再出发!本月重要成果:文献阅读报告选对方向今日三只青蛙/番茄钟看望阿姨,学习人家的好习惯看看优秀的人的家庭是怎么样的从中学习,思考人生成功日志-记录三五件有收获的事务给儿子修玩具枪,让其有自豪感陪娃学习,共同见证人家的成长信任感,信赖这东西靠培养财务检视看清楚自
- (2023|CVPR,Spider GAN 及其级联,SID)Spider GAN:利用友好邻居加速 GAN 训练
EDPJ
论文笔记生成对抗网络机器学习人工智能
SpiderGAN:LeveragingFriendlyNeighborstoAccelerateGANTraining公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要2.SpiderGAN2.1.我们的贡献2.2.相关工作3.友好邻里在哪里?3.1.SID4.实验5.级联SpiderGAN0.摘要稳定地训练生成对抗网络(GAN)是一项具有挑战性
- 实例分割论文阅读之:FCN:《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》
交换喜悲
mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接:https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型,可以产生特征层次结构。我们证明,经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
- 【深度学习:SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]
jcfszxc
深度学习知识专栏深度学习人工智能
【深度学习:SegGPT】在上下文中分割所有内容[解释]SegGPT与以前的模型相比如何?SegGPT在实践中是如何工作的?SegGPT培训计划上下文着色上下文集成上下文调整SegGPT训练参数如何尝试SegGPT?使用哪些数据集来训练SegGPT?SegGPT可以用于AI辅助标记吗?结论每年,CVPR都会汇集来自计算机视觉和机器学习领域的一些最聪明的工程师、研究人员和学者。上个月感觉越来越接近计
- 「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读:时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型
Sternstunden
论文计算机视觉人工智能深度学习cvpr
本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting(时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型)”的解读。该论文由北京大学王亦洲课题组与深睿医疗等单位合作,针对时间序列疾病预测的问题,提出了因果隐马尔可夫模型描述疾病的动态发展过程,并使用基于VAE的变分框架进行学习。通过对图
- Package natbib Warning: The `cite‘ package should not be used with natbib. Use option `sort‘ instead
夏梦星晨
LatexOverleaf
CVPR24的模板里面,报错如上。根据错误提醒,只需要找到citepackage即可。进去cvpr.sty里面后,能够看到\RequirePackage{cite},注释掉即可,从而warning提示没有啦!
- Pytorch学习记录-GEC语法纠错
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-GEC语法纠错01五月第一周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的,国内这块做的真的不行啊……学习计划GEC概念AlibabaatIJCNLP-2017Task1:EmbeddingGrammaticalFeaturesintoL
- 探秘深度学习的巅峰之作:ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用
程序员Chino的日记
深度学习人工智能
引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化,而在这些网络中,ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上介绍的ResNet(残差网络)家族,标志着深度学习图像识别的一个转折点。这些网络引入了残差学习的概念,解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使
- PairLIE论文阅读笔记
Alex·Fall
低光增强论文阅读笔记
PairLIE论文阅读笔记论文为2023CVPR的LearningaSimpleLow-lightImageEnhancerfromPairedLow-lightInstances.论文链接如下:openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Fu_Learning_a_Simple_Low-Light_Image_Enhancer_From_Paire
- AI有道--AI大模型系列文章锦集
唐伯虎点·蚊香
OpenAI人工智能
AI有道2023-03-20看了GPT-4的表现,我感觉要失业了…2023-03-19ChatGPT,卷不动了!2023-03-18微软深夜放炸弹!GPT-4Office全家桶发布,10亿打工人被革命CVPR2023|不好意思我要加速度了!FasterNet:更高FLOPS才是更快更强的底气2023-03-16文心一言vsGPT-4实测!百度背水一战交卷2023-03-15如何蹭ChatGPT的热
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
天梯梦
svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
HTML
XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
top = -1;
}
public MyStack(int maxsize) {
arr = new long[maxsize];
top
- 基础数据结构和算法八:Binary search
sunwinner
AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
- 12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
刘星宇
c面试
12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
#include<stdio.h>
int main(void)
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《Java性能优化权威指南》