- 《深度揭秘:生成对抗网络如何重塑遥感图像分析精度》
程序猿阿伟
生成对抗网络人工智能机器学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
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人工智能深度学习
在当今数字化时代,遥感图像作为获取地球表面信息的重要数据源,广泛应用于城市规划、农业监测、环境评估等诸多领域。然而,如何从海量的遥感数据中提取高精度的信息,一直是学术界和工业界共同面临的挑战。生成对抗网络(GAN)的出现,为提升人工智能在遥感图像分析中的精度开辟了全新的路径。生成对抗网络:技术基石剖析生成对抗网络由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗
- Pytorch实现之GIEGAN(生成器信息增强GAN)训练自己的数据集
这张生成的图像能检测吗
GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能深度学习计算机视觉机器学习python
简介简介:在训练数据样本之前首先利用VAE来推断潜在空间中不同类的分布,用于后续的训练,并使用它来初始化GAN。与ACGAN和BAGAN不同的是,提出的GIEGAN有一个分类器结构,这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类,而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。论文题目:GeneratorInformationEnhancementGenerativeAdversarialNet
- FakeApp 技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能AIGC深度学习机器学习
FakeApp是一款早期的深度伪造(Deepfake)工具,最初于2018年发布,用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新,但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络(GANs)生成对抗网络(GANs)是深度学习领域中的一种重要模型,由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成。生成器负责生成逼真的数据(如图像、视频
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
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GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介:一般来说,生成器相比判别器要完成的任务更加困难,前者需要完成数据概率密度的拟合,而后者只需要判别真伪,影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架,原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目:StudyofPreventionofModeCollapsein
- Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
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GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能机器学习生成对抗网络神经网络计算机视觉深度学习
简介简介:提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积,拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。论文题目:APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork(一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络)会议:20244thInternationa
- Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成
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GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
简介简介:采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测,并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目:InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture(基于三元DCGAN架构的红外图像着色)会议:2017IEEEConferenceonCo
- Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复
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优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch人工智能python生成对抗网络深度学习计算机视觉gan
简介简介:在输入端对输入图像采用掩码遮挡部分图像,之后通过跳跃生成对抗网络生成修复掩码部分的人脸进而生成完整的人脸数据。对于生成器结构的损失采用MES损失,对于鉴别器的结构采用WGAN-GP的损失。鉴别器为双鉴别器结构,一个负责检验完整图像的真假,一个负责检验掩码部分图像的真假。论文题目:SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
- 第八章:AI大模型的未来发展趋势8.3 新兴应用领域8.3.2 生成对抗网络的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是一种深度学习技术,由伊玛·古德姆(IanGoodfellow)于2014年提出。GANs由两个相互对抗的神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器生成假数据,判别器试图区分假数据和真实数据。这种对抗训练方法使得GANs能够学习数据分布并生成高质
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- WGAN - 瓦萨斯坦生成对抗网络
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1.背景与问题生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GANs)是由IanGoodfellow等人于2014年提出的一种深度学习模型。它包括两个主要部分:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),两者通过对抗训练的方式,彼此不断改进,生成器的目标是生成尽可能“真实”的数据,而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。虽然传统GAN在多个领域
- 生成对抗网络(GAN网络)
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机器学习生成对抗网络人工智能神经网络深度学习机器翻译机器学习
GenerativeAdversarialNets生成对抗网络GAN交互式可视化网站1、GAN基本结构GAN模型其实是两个网络的组合:生成器(Generator)负责生成模拟数据;判别器(Discriminator)负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成器要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来,判别器也要优化自己让自己判断得更准确。二者关系形成对抗,因此叫对抗网络。2、GAN训练过程GA
- GAN:数据生成的魔术师
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GAN:数据生成的魔术师在数据科学的世界中,生成对抗网络(GAN)是一种革命性的工具,它能够生成高质量、逼真的数据。GAN由两个关键部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器的目标是产生尽可能逼真的数据,而判别器则努力区分真实数据和生成器产生的数据。这种对抗过程推动了两个网络的性能不断提升,最终能够生成难以区分真假的数据。GAN的工作原理GAN的核心思想是
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《论文阅读》EmpDG:多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版:COLING时间:2020类型:共情回复关
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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
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生成对抗网络人工智能神经网络
系列文章目录`文章目录系列文章目录前言一、基本构成二、应用领域三、基本原理四、如何训练GAN前言一、基本构成GAN(GenerativeAdversarialNetwork):通过两个神经网络,即生成器(Generator)和判别器(Discriminator),相互竞争来学习数据分布。{生成器(Generator):负责从随机噪声中学习生成与真实数据相似的数据。判别器(Discriminator
- 【深度学习】实验7实验结果,图像超分辨
X.AI666
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代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主,接实验技术指导1对1实验要求布置请看http://t.csdnimg.cn/jCsv6Model实现说明代码实现了一个基于生成对抗网络(SRGAN)的图像超分辨率模型。总体来说,SRGAN由两个主要组件组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator),它们相互对抗并共
- 跨模态行人重识别:Cross-Modality Person Re-Identification with Generative Adversarial Training 学习记录笔记
深度学不会习
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目录摘要方法cmGANGeneratorDiscriminatorTrainingAlgorithmExperiments论文链接:https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0094.pdf摘要(1)提出一种新的跨模态生成对抗网络(称为cmGAN)。为了解决鉴别信息不足的问题,设计了一种基于生成对抗训练的鉴别器,从不同的模式中学习鉴别特征表示。(2)为了解决大规
- G7-Semi-Supervised GAN解读
我也不太懂
生成对抗网络人工智能神经网络
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络(SGAN)的鉴别器是多分类器(不单单只是区分哪些是生成器生成的,哪些是真实数据)而是学会区分N+1类,其中N是训练数据集中的类别数,生成器生成的伪样本增加了一个类。这
- 3、GAN 架构
C--G
#生成对抗网络生成对抗网络计算机视觉深度学习
MultiscalGANS论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.06048v3GANs在适应不同数据集方面异常困难,部分原因是训练期间的不稳定以及对超参数的敏感性.引起这种不稳定的一个普遍认为的原因是,当真实和生成分布的支撑没有足够的重叠时,从鉴别器到生成器的梯度将变得无用.。多尺度梯度生成对抗网络(MSG-GAN),是一种简单但有效的技术,通过允许从鉴别器到生成器的梯度
- 【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识
一只小小的土拨鼠
生成对抗网络人工智能深度学习
1GAN基本概念1.1GAN介绍GAN的英文全称是GenerativeAdversarialNetwork,中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成,生成器和鉴别器(又称判别器),生成网络(Generator)负责生成模拟数据;判别网络Discriminator)负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来,判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。它们之
- GAN知识点(一):GAN的网络结构与损失
Arya算法笔记
CV/NLP知识点GAN人工智能深度学习算法生成对抗网络
1.引言该知识点中,我们首先介绍生成对抗网络GAN的主要模型架构——生成器和鉴别器。其次,我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架,由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。可以看得出来,GAN存在时间已经很“久远”了,但GAN仍能经久不衰的被人研究和应用也与它的生成对抗学习方式和模型有效性密不可分。与传统的
- 【论文复现】Conditional Generative Adversarial Nets(CGAN)
QomolangmaH
深度学习深度学习人工智能pytorchCGAN生成对抗网络
文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam:learningrate四、Adam:weight_decay五
- BGP MED 属性选路配置实验
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数通运维网络智能路由器运维
一、预习:MED:可选非过渡,Multi-ExitDiscriminator,多出口鉴别器,用于向对等体指出进入本AS的优选路径,越小越优*默认情况下,路由器只会比较同一个AS来的路由的MED属性,不会比较来自不同AS的路由MED,这里需要用compare-different-as-med来让它们做比较二、拓朴图:三、配置步骤:1、配置IP2、配置BGP3、R2发两个环回口IP:10.1.1.1、
- GAN训练中遇到的mode collapse(模式崩塌)
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深度学习与pytorch深度学习神经网络
1.梯度/loss爆炸(NaN,Inf)这两天一直在训练自己的GAN模型,训练过程中鉴别器极其不稳定,训练的几个epoch之后经常出现NAN,在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后,模型似乎变得可以训练了。解决方案:1.使用WGAN中的loss代替原始GAN中的损失函数,去掉原始GAN损失函数中的log2.适当地进行梯度惩罚3.使用hingeloss2.modecollapse在模型变得
- PyTorch实战GANs
Omni-Space
PyTorchGenerativeAdversarialNetworkGANPyTorch
GANs简介GANs(GenerativeAdversarialNetworks),全名又叫做生成式对抗网络,设计者使用的是一种类似于“左右手互博”的思想,所以GANs的作者周伯通(英文名:lanGoodfellow)在设计的时候遵循的就是这个原则。“左右手”分别指代的是GANs中的生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。图片来源于网络生成器的主要作用就是随机生成一个指
- 第四十周:文献阅读+GAN
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生成对抗网络人工智能神经网络
目录摘要Abstract文献阅读:结合小波变换和主成分分析的长短期记忆神经网络深度学习在城市日需水量预测中的应用现有问题创新点方法论PCA(主要成分分析法)DWT(离散小波变换)DWT-PCA-LSTM模型研究实验实验目的数据集评估指标实验设计实验结果分析Generativeadversarialnetwork(GAN生成对抗网络)GAN的基本概念GAN训练目标生成器的训练目标鉴别器的训练目标GA
- 机器学习入门总结和各类常用神经网络汇总(第二篇)
小黄不头秃
(七)GAN(generativeadversarialnetwork)生成式对抗网络GAN的核心为,让一个简单的随机的分布,经过网络的计算后生成一个有规律的分布。例如一张图片或者一段声音。这个网络主要分成两个部分:generator、discriminator。他们两个的工作分别为,一个用于生产图片,另一个用来判断生产出来的图片够不够真实。GAN是很难训练出来的,首先generator和disc
- 生成对抗网络GAN(MNIST实现、时间序列实现)
机智的小神仙儿
深度学习机器学习生成对抗网络人工智能神经网络
生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,简称GAN)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow等人于2014年提出。它由两个主要组件组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。GAN的目标是通过两个网络之间的对抗学习
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,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 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,