- E. Vlad and a Pair of Numbers(位运算)
临江浪怀柔ℳ
c++算法开发语言
思路:如果x在这一位是1,说明a,b在这一位一个是1一个是0,我们默认a为1,b为0..对于n的一些位为0,那么a,b在这一位肯定相同。我们想,如果a和b的和右移一位与x相同,所以1的位置是相同的,那么a和b的和与x相比,a+b每个1的位置总比x的靠左一位,这就需要在x的1位小一位的位置上将a和b这一位都置为1即可。示例:n:0100100a:0110110b:0010010a+b:1001000
- 乘积量化(Product Quantization)
cp3_1dbc
1简介乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(VectorQuantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式。它原文中是接在VLAD算法后面,假设我们使用VLAD算法获得了1M的图像表达向量,向量的维度为D=128,则对于一幅查询图像来说,
- G. Vlad and the Mountains 离线并查集
golitter.
算法题cf算法数据结构
Problem-G-Codeforces问题描述:n个点,m条边,点权为h,从i到j要消耗hj-hi能量,如果值为负数则表示恢复能量。给q次询问,每次给出ste表示起点、终点、初始能量,在移动过程中能量不能小于0,为是否可以从s走到t。思路:如果每次都是减去hj-hi的值的话,可以形成一个折线图,总的花费是hs-ht,所以只需要在s到t的路径上满足所有的点都是hk>n>>m;vectorp(n+1
- Vector of Locally and Adaptively Aggregated Descriptors for Image Feature Representation-可解释性的特征表示
羞儿
论文笔记人工智能
VectorofLocallyandAdaptivelyAggregatedDescriptorsforImageFeatureRepresentationAbstract局部聚合描述子向量(VLAD)在图像表示中得到了广泛的应用。然而,VLAD算法寻求描述子与其所属聚类质心之间的残差向量的代数和,这可以降低特征表示的判别能力。为此,本文提出了一种局部自适应聚合描述子向量(VLAAD)框架,自适应
- ActionVLAD算法详解
ce0b74704937
文章地址:https://rohitgirdhar.github.io/ActionVLAD/代码地址:https://github.com/rohitgirdhar/ActionVLAD/该文章由CMU、Adobe、法国国立计算机及自动化研究院联合提出,被CVPR2017收录。该文章的创新点在于将vlad使用到动作分类任务上,而该文章中使用的VLAD是由文章《NetVLAD:CNNarchite
- Codeforces Round 888 (Div. 3)ABC
想要AC的sjh
ACM算法数据结构c++codeforces
CodeforcesRound888(Div.3)目录A.EscalatorConversations题目大意思路代码B.ParitySort题目大意思路代码C.TilesComeback题目大意思路代码A.EscalatorConversations题目大意判断有多少个人能够通过站在楼梯上的操作和VLAD一样高或者是VLAD通过站在楼梯上的操作能和多少人一样高,求和翻译:有一天,弗拉德很好奇,在
- G. Vlad and the Mountains codeforces Round 888 (Div. 3) 1851G
timidcatt
图论算法c++
题目大意:有一个n个点的无向图,每个点有点权wi,如果要从点u移动到v,需要消耗w[v]-w[u]的能量,一共q次询问,每次给e点初始能量,问能否从a走到b2=所有路径上的点即可,那么我们将每个边都存成从w更大的点到w更小的点的单向边,同时按照更大的点权排序,这样对于某一个询问,我们将所有最大点权小于等于w[a]+e的边连通如果a和b连通了,那么a就可以到b,否则说明他们中间有点权>w[a]+e的
- Codeforces Round 874 (Div. 3) C. Vlad Building Beautiful Array
谳情
c++算法
Vladwasgivenanarrayaofnpositiveintegers.Nowhewantstobuildabeautifularrayboflengthnfromit.Vladconsidersanarraybeautifulifallthenumbersinitarepositiveandhavethesameparity.Thatis,allnumbersinthebeautiful
- 论文笔记:NetVLAD: CNN architecture for weakly supervised place recognition(转)
Lavau
论文阅读cnn机器学习
原文NetVLAD是一个较早的使用CNN来进行图像检索或者视频检索的工作,后续在此工作的基础上陆续出了很多例如NetRVLAD、NetFV、NetDBoW等等的论文,思想都是大同小异。一、图像检索VLAD和BoW、FisherVector等都是图像检索领域的经典方法,这里仅简介下图像检索和VLAD的基本思想。图像检索(实例搜索)是这样的一个经典问题:1、我们有一个图像数据库IiI_iIi,通过函数
- Codeforces Round 863 (Div. 3) G2. Vlad and the Nice Paths (hard version)
jangyi.
算法动态规划
题意:给定一个长度为nnn的序列和整数kkk,每个序列颜色为a[i]a[i]a[i],找出一个子序列的长度为kkk的倍数,假设为lenlenlen,则将这个子序列分为len/klen/klen/k份,每份的颜色都相同。求长度最长的这样的子序列的个数。解法1:定义dp[i]={以i颜色结尾的最大长度,数量}dp[i]=\{以i颜色结尾的最大长度,数量\}dp[i]={以i颜色结尾的最大长度,数量}转
- #847(Div3)E. Vlad and a Pair of Numbers
WDLieqi
c++数学二进制
原题链接:E.VladandaPairofNumbers题意:题目有公式a⊕b=(a+b)/2=xa⊕b=(a+b)/2=xa⊕b=(a+b)/2=x,给你的是xxx,让输出一组满足题目要求的a,ba,ba,b,没有就输出−1-1−1。解题:首先分析异或的性质,不同为1,相同为0。所以可以把xxx给二进制化得到字符串s,在s是1的位置上aaa和bbb肯定一个是0,一个是1。不妨假定把所有的1都给a
- [论文解读] DXSLAM: A Robust and Efficient Visual SLAM System with Deep Features
星云舰长
机器学习深度学习神经网络
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2008.05416.pdf论文代码:https://github.com/ivipsourcecode/dxslam这又是一篇深度学习特征点SLAM系统,考虑到本人就写过这样的论文,所以工作上是大致一样的……但是这篇论文开源了!尽管只有SLAM系统是开源的但是这才是我比较看重的,Superpoint+VLAD+encoder-decoder结
- 视觉SLAM如何基于深度学习闭环检测?
小白学视觉
python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自:计算机视觉life请问有做视觉SLAM基于深度学习闭环检测的吗?TurtleZhong:相比现在基本都是用深度学习做的吧,只要涉及到场景光照变化大,相机视野变化大等等,传统的DBoW,VLAD方法确实能力有限,那想必现在大多数都用的是基于深度学习来做闭环检测的,具体的方法可以参考我前段时间写的总结:https://gi
- ActionVLAD算法详解
Michaelliu_dev
videoactionrecognition算法聚类vladactionvlad
文章地址:https://rohitgirdhar.github.io/ActionVLAD/代码地址:https://github.com/rohitgirdhar/ActionVLAD/该文章由CMU、Adobe、法国国立计算机及自动化研究院联合提出,被CVPR2017收录。该文章的创新点在于将vlad使用到动作分类任务上,而该文章中使用的VLAD是由文章《NetVLAD:CNNarchite
- vlad用python实现_HF-Net(一)基于NetVLAD的global descriptor的特征提取
凌晚晴
vlad用python实现
0.数据准备及预训练权重以AachenDay-Nightdataset为例,该数据集目录结构如下:aachen存放在编译HF-Net时设置的DATA_PATH下基于NetVLAD的globaldescriptor的特征提取即对$DATA_PATH/aachen/images_upright/query下的图片生成对应的globaldescriptor特征(使用的是sgg中的conv3_3)Aach
- 视频时序动作识别(video action recognition)介绍
ce0b74704937
一、视频时序动作识别算法分类根据网络的工作方式,可以将视频时序动作识别算法大致分为四大类:采用2D卷积的方法采用3D卷积的方法双流法引入VLAD的方法1.1采用2D卷积的方法《TSM:TemporalShiftModuleforEfficientVideoUnderstanding》算法详解《TEA:TemporalExcitationandAggregationforActionRecognit
- 论文笔记(2): ResNet
ljwherry
ImageRetrieval
BoWhttps://www.jianshu.com/p/1f08dbf0fa3fFisherVectorhttps://blog.csdn.net/Jaster_wisdom/article/details/81742560VLAD(VectorofLocallyAggregatedDescriptors)https://blog.csdn.net/happyer88/article/detai
- [好文翻译]用于遥感图像检索聚集的深度局部特征
lan_cz
算法
RaffaeleImbriaco,ClintSebastian,EgorBondarev,PeterH.N埃因霍温工业大学电气工程系视频编码和架构小组摘要:由于遥感影像的特殊性,遥感影像检索仍然是一个具有挑战性的话题。遥感图像包含各种不同的语义对象,这显然使检索任务复杂化。在本文中,我们提出了一种图像检索流程,该流程使用了细心的局部卷积特征,并使用局部聚集描述符向量(VLAD)对其进行了聚集,以生
- 图像检索之IF-IDF,RootSift,VLAD
TF-IDFTF-IDF是一种用于信息检索的常用加权技术,在文本检索中,用以评估词语对于一个文件数据库中的其中一份文件的重要程度。词语的重要性随着它在文件中出现的频率成正比增加,但同时会随着它在文件数据库中出现的频率成反比下降。像‘的',‘我们',‘地'等这些常用词在所有文章中出现的频率会很高,并不能很好的表征一个文档的内容。同样的在图像检索中也引入了IF-IDF权重,词频(TermFrequen
- (Vlad)PoW内部攻击者的一个简单模型
大圣2017
2017-03-29以太坊爱好者PoW内部攻击者的一个简单模型|翻译:Stuart原文链接:https://medium.com/@Vlad_Zamfir/simple-model-of-an-internal-pow-attacker-1a713cf00672#.c9k8aog6s|原文作者:VladZamfir,摘要:PoW是保证公有区块链网络安全的重要手段。区块奖励的存在正是为了保证PoW能
- Bucket Aggregations
ZplD
AdjacencyMatrixAggregation作用:根据你写出的条件会依次去匹配搜索,如下图:image.png{"index":{"_id":1}}{"accounts":["hillary","sidney"]}{"index":{"_id":2}}{"accounts":["hillary","donald"]}{"index":{"_id":3}}{"accounts":["vlad
- 山西中阳举办英雄吕梁首届神圪垯越野摩托车挑战赛
宣传网
本网讯(杨海峰刘国云报道)5月2日,桃园杯“英雄吕梁”山西·中阳·神圪垯首届越野摩托车挑战赛在中阳县神圪垯村圆满落下帷幕。此次比赛云集了众多越野俱乐部率队参赛,其中就有5月1日在天津大奖赛赛场斩获单圈成绩第一名、总成绩第二名的阳泉石头机车俱乐部。更是吸引了一大批职业车手前来竞技,包括阳泉石头机车俱乐部的队长魏玉行、队员王亮以及来自俄罗斯的VLAD队员。此次共有来自全国各地的69名越野摩托车赛手齐聚
- 乘积量化(Product Quantization)
weixin_30550081
乘积量化1。简介乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(VectorQuantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式。它原文中是接在VLAD算法后面,假设我们使用VLAD算法获得了1M的图像表达向量,向量的维度为D=128,则对于一幅查询
- VLFeat+MATLAB2016+Vs2015+win10 64bit
红酒暖心也暖胃
近期学习图像检索,偶然之间查到了VLAD特征,并迅速定位到vlfeat,在MATLAB上安装,将安装步骤说明:1.从http://www.vlfeat.org/index.html下载最新版本,我下的是0.9.202.打开vs2015的x64本机工具命令提示符(nativetoolscommandprompt)输入nmakeversion查看我的版本是14.00.24210.03.打开nmake_
- 基于内容的图像检索技术(3):部分论文阅读总结
张叫张大卫
[1]NgYH,YangF,DavisLS.ExploitingLocalFeaturesfromDeepNetworksforImageRetrieval[J].2015.传统的VLAD算法从sift特征中进行计算,这篇文章从卷积网络中进行提取特征,然后使用vlad方法。除此之外,文章有两个贡献(1)从不同层中提取卷积特征,并采用VLAD将特征编码为每一个图像的单个矢量。(2)使用了两个Oxfo
- re-id
qinglv1
DL
Tripletloss(三胞胎损失),更适合用在图像识别的问题上面但是他的缺点是:不好训练详见链接:https://www.zhihu.com/question/62486208图像检索:BoF、VLAD、FV三剑客(这些都是传统的非深度学习的方法),可以参考链接:https://yongyuan.name/blog/CBIR-BoF-VLAD-FV.htmlBow的作用只是用在使用传统算法提取图
- 以太坊Casper一再推迟,以太坊2.0还有戏吗?
市后诸葛
原创:市后诸葛以太坊2.0的信标链测试工作陆续完成,Casper也再次进入到公众视野。所谓casper,就是以太坊2.0舍弃pow,进入pos之后所要采用的全新共识协议。简言之,就是规定了以太坊在2.0时代,信标链上面的验证者是如何达成“共识”的。**两套casper协议,FFG&CBC**对于以太坊casper协议,共有2个版本。一个是VitalikButerin提出的FFG版本,一个是Vlad
- Linux病毒研究与分析
市井牛虻
安全
前言:在我们日常生活中早就对windows中的病毒习惯了,对付windows中的病毒。我们有很多办法:杀毒软件、专杀工具等,但是这些东西往往主要集中在windows这一领域。随着网络的发展,很多企业痘使用了Linux操作系统,原因主要是Linux的安全性比较高,但是Linux也会感染病毒。本文会对Linux病毒原理和如何防范做初步的介绍。一、Linux病毒史1996年:破解组织VLAD发布了Lin
- VLAD学习总结和python实现
zshluckydogs
工作需要,研究了一些很经典的图像检索算法,逐一记录下来,方便自己复习和大家交流。这篇博文是关于VLAD(vectoroflocallyaggregateddescriptors),即聚合局部描述子的向量,是一种利用图像的局部描述子如:SIFT、SURF、ORB等,做一些聚合的操作,然后用一个长向量来表征一副图像的过程。把图像表征成向量,是图像检索的先决条件。因为,图像检索的思想是对查询图像和检索库
- 【论文笔记】VLAD特征:Aggregating local descriptors into a compact image representation
十月岑
论文笔记
摘要大尺度的图像搜算需要考虑三个约束:精确性,效率,存储使用。我们首先提出一个简单但有效的方式,去将局部图像描述子聚合成一个有限维的向量,可视为一个简化的Fisherkernel表示。然后,我们联合优化降维和索引算法,尽可能的保留向量比较的质量。我们的结果展示:我们的方法在一个用20byte表示的图像上,与BOF(词袋向量特征)有相当的精确性,但是我们在搜索效率上有着巨大的提升。1.导言-词袋模型
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在