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SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中,线性回归虽然常用,但在许多实际场景中,目标变量和特征之间的关系并非线性,这时广义线性回归(GeneralizedLinearRegression,GLR)便应运而生。GLR是线性回归的扩展,能够处理非正态分布的目标变量,广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。本文将深入探讨Spar
- 论文解读《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose 》
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6D位姿估计计算机视觉人工智能3d
论文:《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》Code:https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp(909star)作者的视频简单介绍:https://www.bilibili.com/video/BV13T41
- 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
- Generalized Focal Loss:Focal loss魔改以及预测框概率分布,保涨点 | NeurIPS 2020
VincentTeddy
为了高效地学习准确的预测框及其分布,论文对Focalloss进行拓展,提出了能够优化连续值目标的GeneralizedFocalloss,包含QualityFocalloss和DistributionFocalloss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示,DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看,GFL能够所有one-
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论文arxiv.org/pdf/2306.06894.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2306.06894.pdf代码(使用的是华为mindspore框架)Shuijing2018/GLAC_Mindspore(github.com)https://github.com/Shuijing2018/GLAC_Mindspore最近的一项研究表明,通过利用未标记数据,可以在类别转移条
- Generalized Focal Loss论文个人理解
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论文地址:GeneralizedFocalLoss:TowardsEfficientRepresentationLearningforDenseObjectDetection论文解决问题研究人员最近更加关注边界框的表示(representation)及其定位质量估计(LQE,本论文中指的是IoUscore),导致该领域取得了令人鼓舞的进展。具体来说,边界框表示被建模为简单的狄拉克δ分布,该分布在过
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- Generalized Focal Loss V1论文解读
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目标检测损失函数GFL计算机视觉
摘要单级检测器基本上将物体检测表述为密集分类和定位(即边界框回归)。分类通常通过FocalLoss进行优化,而边界框的定位通常根据Diracdelta分布进行学习。单级检测器的最新趋势是引入一个单独的预测分支来估计定位质量,预测质量有助于分类,从而提高检测性能。本文深入探讨了上述三个基本要素:质量估计、分类和定位的表示方法。在现有实践中发现了两个问题,包括:(1)质量估计和分类在训练和推理中的使用
- Generalized Likelihood Ratio Test With One-Class Classifiers(单类分类器的广义似然比检验)
Pochacc_ZZ
人工智能支持向量机
FrancescoArdizzonandStefanoTomasinDepartmentofInformationEngineering,UniversityofPadova,Italy时间:2022.10.22期刊:IEEETNEURNETLEAR原文链接:摘要:单类分类(OCC)是判断观测样本是否属于目标类的问题。我们考虑当学习阶段可用的数据集仅包含来自目标类的样本时,学习OCC模型的问题。我
- Linear classifiers——线性分类器
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1.(Generalized)Linearclassifiers——广义线性分类器1.1模型假如有两类数据,类别标签为y=1和y=-1我们可以使用一个线性函数将其分类,二维形式通常x增加一个恒等于1的维度,可以将b合并进w,于是更一般的形式为,就相当于b输出分类标签1.2几何意义对于,其法向量为,单位化对于平面上的一个数据点的向量来说,可以被分解为如下其中表示向量x在决策函数上的投影向量,γ表示x
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论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Rao_Masked_Representation_Learning_for_Domain_Generalized_Stereo_Matching_CVPR_2023_paper.html概述 近年来,立体匹配的领域泛化能力受到了越来越多的关注,但是现有的方法往往忽略了模型在不同训练
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注意力机制论文阅读人工智能网络python1024程序员节
GeneralizedAttentionAnEmpiricalStudyofSpatialAttentionMechanismsinDeepNetworks论文网址:GeneralizedAttention论文代码:文章最后有GeneralizedAttention的实现代码简读论文本文主要研究了深度学习网络中的注意力机制。作者们从不同的角度对注意力机制进行了全面的分析和实证研究,包括自然语言处理
- 3.4 推导测不准原理 Generalized uncertainty principle
莎野椰
https://www.youtube.com/watch?v=44I6cITA_0U&list=PL65jGfVh1ilueHVVsuCxNXoxrLI3OZAPI&index=39&t=0s前言测不准原理我们只知道一个距离,动量的关系式,那么它是怎么来的?可以从数学中推导吗?线性代数为我们提供一个解决办法。1.方差既然想推导测不准定律,那么就要从客观测量Q的方差入手其中期望简化:定义所以上式同
- macOS 上使用vsCode编译C++代码报错generalized initializer lists are a C++11 extension [-Wc++11-extensions] 解决
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1.在左侧扩展中搜索CodeRunner2.点击齿轮状按钮,进入CodeRunner的扩展设置3.找到Code-runner:ExecutorMap,点击“在settings.json中编辑”4.在code-runner.executorMap中app添加-std=c++17
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其实除了VAE自监督外,引入语义属性来约束生成特征的质量。感觉解纠缠这个说法有点扯淡。语义相关模块的作用其实就是把语义属性也作为标签。除了VAE外,加了语义属性作为标签,这样生成的特征就可以即跟原始视觉特征对齐,又跟语义属性对齐,来保证生成的特征足够逼真。用可见类样本和标签训练好VAE和解纠缠模块后,输入不可见类的语义属性特征,通过VAE生成不可见类视觉特征,将生成的视觉特征输入到解纠缠模块会得到
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原文链接:http://arxiv.org/abs/2002.10032abstract基于深度学习的图像压缩最近显示出优于标准编解码器的潜力。最先进的率失真(R-D)性能是通过上下文自适应熵编码方法实现的,在这种方法中,超先验和自回归模型被联合用于有效地捕获潜在表示中的空间依赖性。然而,在以前的工作中,特征图是具有相同空间分辨率的特征映射,其中包含一些影响R-D性能的冗余。在本文中,我们提出了第
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深度学习相关的论文阅读论文阅读
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf1Introduction已有方法中,单阶段密集检测器一般分为三个输出内容:检测框质量估计confidence:channel维度上占1;训练时正样本标签为当前grid_ceil对应的标签框和预测框的iouscore、或者centernessscore,负样本为0。检测框box:channel维度上占4;分别为xyw
- 1710.10467 generalized end-to-end loss for speaker verification
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简要说明摘要原文2017年,作者提出了一个新的损失函数,称为广义损失端到端(GE2E)损失,与之前(2016年)基于元组的端到端(TE2E)丢失函数相比,这使说话人验证模型的训练更加有效。与TE2E不同,GE2E损失函数以新的方式更新网络参数,其通过关注(emphasizes)在训练过程的各步骤(step)中都难以验证的样本来实现。另外,GE2E损失函数不需要样本选择的初始阶段。通过这些特性,我们
- 机器学习之广义增量规则(Generalized Delta Rule)
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文章目录广义增量规则的公式s型函数的增量规则广义增量规则的公式对于单层神经网络的增量规则,已经过时啦,现在存在一种更广义的增量规则形式。对于任意激活函数,增量规则表示如下式它与前一节的delta规则相同,只是ei被替换为δi。在这个方程中,δi被定义为:ei=输出节点ivi=输出节点i的加权和φ‘=输出节点i的激活函数φ的导数s型函数的增量规则s型函数的增量规则被广泛地用作激活函数对于该函数进行求
- XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
直接往二
1.创新点XLNet主要解决了Bert存在的一些问题,所以在介绍XLNet前,先简单介绍一下Bert,及其问题。1.1BERT凭借对双向上下文进行建模的能力,Bert在自然语言处理任务上表现优异。Bert有两个训练任务。训练任务1一句话中取15%的词用替换,然后预测替换的词原来是什么词。预测替换的词原来是什么词时,把位置对应的最终输出输入到一个softmax层(softmax层为词汇表大小)。虽然
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目录1.数据的处理及查看2.数据的处理及可视化3.模型的创建与拟合4.算法可视化效果图5.多维度模型可视化线性回归讲了很多次了,广义线性回归无非就是拟合的多项式曲线的次数的变化,就不再推导公式和算法流程了。1.数据的处理及查看importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimpo
- 目标检测回归损失函数简介:SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss
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目标检测回归损失函数1、SmoothL1Loss2、IoULoss3、GIoULoss(Generalized-IoULoss)4、DIoULoss(Distance-IoULoss)5、CIoULoss(Complete-IoULoss)6、总结7、代码目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss两部分构成。本文介绍目标检测任
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零样本学习transformer深度学习人工智能计算机视觉零样本学习
基于渐进式语义-视觉互适技术的广义零样本学习总结创新点:该文是要解决多个视觉表象对应于同一个属性时,所产生的语义歧义。这样会影响分类结果的准确率。解决方法:是用VIT和GloVe分别提取视觉和语义属性特征时渐进式对齐。一.理论1.1摘要当各种视觉表象对应于同一属性时,共享属性不可避免地会引入语义歧义,阻碍了语义-视觉准确的对齐。在本文中,我们部署了双语义-视觉转换器模块(DSVTM)来逐步建模属性
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在我们的回归问题中,~,在我们的分类问题中,有~。在本节中,我们会看到这两种情况仅是广义线性模型(GeneralizedLinearModels,GLMs)的特殊情形。(一)指数族(Theexponentialfamily)指数族中的分布可以写成下式:式中,我们称为f分布的自然参数或者标准参数(naturalparameter或者canonicalparameter),为充分统计量(suffici
- RES 系列 GRES: Generalized Referring Expression Segmentation 论文阅读笔记
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RIS_REC论文阅读笔记计算机视觉RISRESREC
RES系列GRES:GeneralizedReferringExpressionSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作有关的指代任务和数据集指代分割方法四、任务设置及数据集4.1GRES设置RES回顾一般化的RES评估4.2gRefCOCO:一个大尺度的GRES数据集多目标样本计数表达式的使用没有集合关系的复合词语结构属性域更复杂的关系无目标样本五、提出的方法
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参考从线性模型到广义线性模型(1)——模型假设篇|统计之都(cosx.org)一、广义线性模型和线性模型广义线性模型(GeneralizedLinearModels,GLM)由Nelder和Wedderburn于1972年提出和发表,旨在解决普通线性回归模型无法处理因变量离散,并发展能够解决非正态因变量的回归建模任务的建模方法。在广义线性模型的框架下,因变量不再要求连续、正态,当然自变量更加没有特
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关于图像白化和色彩变换的基本内容可以参考:图像标准化、图像白化、色彩变换_SLN的博客-CSDN博客论文是针对语义分割的领域泛化模型。论文提出了SAN和SAW两个模块来增强类别之间的分离,类内的聚合。SAN是针对类别级的特征对齐,SAW是对SAN对齐后的特征进行分布式对齐。图10模型架构现有的域泛化语义分割的方法主要有域随机化和归一化白化两种。域随机化是通过数据增强来提高数据的多样性,但数据增强不
- AtCoder Beginner Contest 278 G.Generalized Subtraction Game(思维题/博弈 multi-sg)
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思维题博弈思维题multi-sg
题目交互题,初始给出n(nusingnamespacestd;constintN=2e3+10;typedefpairP;intn,l,r,a,b,sg[N],f;boolvis[N];setnow;voidask(intx,inty){cout=r)now.insert(P(x,x+L-1));if(R>=r)now.insert(P(y-R+1,y));ask(x+L,y-R);f=0;ret
- CLIP-GCD: Simple Language Guided Generalized Category Discovery(论文翻译)
黄阳老师
人工智能
CLIP-GCD:SimpleLanguageGuidedGeneralizedCategoryDiscovery摘要1介绍2相关工作2.1NCD2.2无监督聚类2.3自监督和多模态预训练3方法3.1GCD问题设置3.2我们的方法3.2.1使用CLIP在GCD4实验4.1模型架构细节4.2数据集和评估4.3和最先进水平比较4.4分析4.5定性结果5总结摘要通用类别发现(GeneralizedCat
- (MIT6.045)自动机、可计算性和复杂性-正则表达式
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正则表达式
语言(language)的计算性质:交、并、补、反转、拼接、星号(*)星号是一元运算符,表示一个语言和自己的有穷次笛卡尔积。回顾:正则语言(RegularLanguage)指可以用DFA描述的语言。正则表达式一个递归的定义。其中,+、·和*的意义分别如下:一个定理:语言L可以被表示成某种正则表达式,iff语言L是正则的(可以用DFA描述)。Generalized-NFA将一个DFA写成正则表达式。
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。