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Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- 阅读笔记:ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Task
Araloak
论文阅读笔记深度学习自然语言处理
阅读笔记:ViLBERT:PretrainingTask-AgnosticVisiolinguisticRepresentationsforVision-and-LanguageTasksContribution提出ViLBERT模型(twostreamsmodel),由两个BERT结构分别对text和image进行学习,通过cross-attention进行信息交流,在两个预训练任务(proxy
- YOLOv10(训练完全版更新)
小远披荆斩棘
YOLOv8v9v10等实验与论文总结YOLO
YOLOv10目前还不支持项目上的硬件板使用,等待后续。requirements.txt中已更新(torch版本更新了,提高了些精度)(我新加入了其他库)torch==2.0.1torchvision==0.15.2onnx==1.14.0onnxruntime==1.15.1pycocotools==2.0.7PyYAML==6.0.1scipy==1.13.0onnxsim==0.4.36on
- 第G9周:ACGAN理论与实战
OreoCC
GAN
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长路可遥
配置深度学习环境pytorch人工智能python
如何下载安装包进行PyTorch和torchvision的离线安装在没有互联网连接的环境下安装PyTorch和torchvision可能看起来有点困难,但通过事先下载所需的安装包,我们可以轻松地在任何系统上进行离线安装。本文将详细介绍如何下载并离线安装PyTorch和torchvision。1.安装PyTorch要离线安装PyTorch,首先需要从官方网站下载对应的Wheel文件(.whl)。以下
- LLaVA-CoT: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step
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本文是LLM系列文章,针对《LLaVA-CoT:LetVisionLanguageModelsReasonStep-by-Step》的翻译。LLaVACoT:让视觉语言模型逐步推理摘要1引言2相关工作3提出的方法4后训练性能5推理时间缩放6最新VLMs的比较7结论摘要大型语言模型在推理能力方面取得了长足的进步,特别是通过推理时间缩放,如OpenAI的o1等模型所示。然而,当前的视觉语言模型(VLM
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NeatVision:深度学习NLP注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing(NLP)tasks.(framework-agnostic)项目地址:h
- 5.C语言中全局变量在多个文件中使用
cylar-gg
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转自:https://www.eefocus.com/codevisionlife/blog/13-12/300658_1a0b8.html用C语言编写程序的时候,我们经常会遇到这样一种情况:希望在头文件中定义一个全局变量,然后包含到两个不同的c文件中,希望这个全局变量能在两个文件中共用。举例说明:项目文件夹project下有main.c、common.c和common.h三个文件,其中commo
- Vision Transformer图像分类实现
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VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。与传统的卷积神经网络(CNN)不同,ViT将图像分割成多个小块(patches),并将这些小块视为序列输入到Transformer中。以下是使用PyTorch实现VisionTransformer进行图像分类的步骤。1.安装必要的库首先,确保你已经安装了必要的库:pipinstalltorchtorch
- python nodejs 对比_nodejs性能测试对比
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pythonnodejs对比
1.如何对基于node.js的websocket进行并发访问的性能测试源地址私信我吧这段代码使用了node.js的异步利器onRequestvar/tj/should.jsSuperAgent:/visionmedia/superagentMocha:/mochajs/mochahttp://mochajs.org/(全局安装)npminstall-gmocha命令行:传到项目根目录mocha--
- VisionMaster4.4 新增功能 体验感受
虚假程序设计
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4.24.34.4可以同时安装通过版本切换工具切换切换需要花费5分钟整整5分钟。4.4只支持6200621072007210加密狗不管是远程的和本地的而6100只支持4.3以及以下版本4.4体验感受:图像源可以订阅文件夹,[文件夹图像改变的情况下]实时更新文件.流程图拖拉拽增加注释功能可以添加注释;输出图像:FTP增加校验连接状态按钮4.4美中不足的是FTP功能不能正常使用而4.3的FTP可以使用
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- CCNP350-401学习笔记(351-400题)
殊彦_sy
CCNP题库学习
351、WhichnewenhancementwasimplementedinWi-Fi6?A.4096QuadratureAmplitudeModulationModeB.ChannelbondingC.Wi-FiProtectedAccess3D.UplinkandDownlinkOrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess352、HowdoesIGMPf
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CoderIsArt
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繁华依在
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目录一、感念:1、PersistentVolume(PV)2、PersistentVolumeClaim(PVC)二、PV和PVC工作原理1、资源供应(Provisioning)2、资源绑定(Binding)3、资源使用(Using)4、资源回收(Reclaiming)1、保留数据:2、Deleted(删除数据):3、Recycled(回收策略):5、PVC资源扩容三、PV详解1、存储容量(Cap
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- torch环境冲突:AttributeError: module ‘torch.library‘ has no attribute ‘register_fake‘
Ven%
深度学习速通系列深度学习基础动手Ubuntu深度学习机器学习pytorch
如果torch版本冲突问题复杂,可以尝试清理环境并重新安装所有依赖项:pipuninstalltorchtorchaudiotorchvisionpipinstalltorch==2.3.1torchaudio==2.3.1torchvision==0.18.1-fhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch-wheels/torch_stable.ht
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weixin_39780255
python山脊图
1简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过,这是英国摇滚乐队JoyDivision在1979年发行的其第一张录音室专辑UnknownPleasures的封面,由艺术家PeterSaville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成,成为了一种流行文化的符号标志。图1类似图1的风格,在地图制作中也存在着一种山脊地图,基于记录地表海拔信息的高程数据,我们可以利用水平方向上的基于实际位置海拔高度的曲线,来对
- CVPR2023 Highlight | ECON:最新单图穿衣人三维重建SOTA算法
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3D视觉从入门到精通算法SLAM自动驾驶3D视觉
作者:宁了个宁|来源:计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信:dddvisiona,备注:三维重建,拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。从彩色图像进行人体数字化。ECON结合了自由形式隐式表示的最佳方面,以及明确的拟人化正则化,以推断高保真度的3D人类,即使是宽松的衣服或具有挑战性的姿势。0.笔者个人体会这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方
- CVPR‘24 | 百度开源DETRs在实时目标检测中胜过YOLOs
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3D视觉从入门到精通百度目标检测人工智能计算机视觉
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- OpenCV 简介
奇点创客
OpenCV
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary,开源计算机视觉库:http://opencv.org)是一个开放源代码库,其中包含数百种计算机视觉算法。本文档介绍所谓的OpenCV2.xAPI,与基于C的OpenCV1.xAPI相比,该API本质上是一套C++API(自OpenCV2.4发行以来,不推荐再使用CAPI,并且不使用“C”编译器进行测试)。OpenCV具有
- Pytorch实现mnist手写数字识别
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- 计算机视觉如何快速入门?
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日常问题回答开发语言计算机视觉工业异常检测论文
目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉(ComputerVision)是一个复杂且广泛的领域,尤其是工业异常检测这种特定方向,需要结合理论知识和实践技能。以下是一些具体的、可操作的建议,也是个人实际路径的一个总结,希望可以帮助到你快速入门并完成一篇论文。1.明确研究方向-工业异常检测的核心是识别图像或视频中的异常区域
- 3D机器视觉的类型、应用和未来趋势
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3D机器视觉的类型、应用和未来趋势类型3D机器视觉技术主要分为以下几类:立体视觉(StereoVision)通过两个或多个摄像头从不同角度捕捉图像,利用视差计算深度信息,生成3D模型。结构光(StructuredLight)使用投影仪将特定光图案投射到物体表面,通过摄像头捕捉变形图案,计算物体形状和深度。飞行时间(TimeofFlight,ToF)通过测量光脉冲从发射到反射回传感器的时间,计算物体
- 全面采用亚马逊云科技:利用亚马逊云转变生产运营
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全面采用亚马逊云科技:利用亚马逊云转变生产运营关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2024,亚马逊云科技,生成式AI,Bedrock,CloudMigrationJourney,GenerativeAiSolutions,DataStrategyVision,SingleCloudSimplification,ProductionOperationsTransformat
- 【Stable Diffusion部署至Google Colab】
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GoogleColab中快速搭建带GPU加速的StableDiffusionWebUIfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')!mkdir/content/drive/MyDrive/sd-webui-files!pipinstalltorch==1.13.1+cu116torchvision==0.14.1+cu116tor
- OpenCV及基本用法
m0_74823683
opencv人工智能计算机视觉
一.OpenCV介绍1.OpenCV的全称是OpenSourceComputerVisionLibrary,是一个开放源代码的计算机视觉库。OpenCV是最初由英特尔公司发起并开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用,现在美国WillowGarage为OpenCV提供主要的支持。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序,目前在工业界以及科研领域广泛采用。
- 使用命令方式下载和安装 Microsoft Office ProPlus 2024 x64/x86(含:Project Pro + Visio Pro)
hbcoolair
microsoft
2024年10月1日,微软公司正式发布了MicrosoftOffice2024,支持在线订阅下载和安装。该办公套件引入了一系列新的功能和改进,例如Excel中的动态图表、Outlook的改进搜索功能、PowerPoint的实时相机源嵌入,以及OneNote的增强墨迹体验等。本文的解决思路是,使用自制的命令工具,下载和安装功能最齐全的Office2024专业版,其优点在于无复杂选项,用户操作简单,下
- 基于深度学习YOLOv5的活体人脸检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython人工智能目标跟踪计算机视觉开发语言
一、前言随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)已广泛应用于各种实际场景中,特别是在安全、金融、医疗等领域。人脸识别作为计算机视觉的一个重要应用,已经成为很多身份验证、安防监控、智能门禁等系统的核心技术。近年来,随着深度学习的突破,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其高效、准确、实时的特点,广泛应用于物体检测任务。在实际的人脸识别应用中,活体人脸检测
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
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
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f