- nnUNet数据加载
山河百草
python开发语言
nnUNetDataset参数列表classnnUNetDataset(object):def__init__(self,folder:str,case_identifiers:List[str]=None,num_images_properties_loading_threshold:int=0,folder_with_segs_from_previous_stage:str=None):fol
- 暴力涨点!通道注意力UNet起步就能发二区
AI波克布林
UNetAttention目标跟踪人工智能计算机视觉通道注意力注意力机制unet图像分割
2025深度学习发论文&模型涨点之——通道注意力UNet通道注意力UNet是一种结合了通道注意力机制的UNet网络架构,旨在通过动态调整特征通道的重要性来增强模型对关键特征的感知能力,从而提升图像分割的性能。通道注意力机制通过学习不同通道之间的权重,对特征图进行加权处理,从而增强重要通道的特征表示,同时抑制冗余信息。我整理了一些通道注意力UNet【论文+代码】合集论文精选论文1:BrainTumo
- Linux基础命令
YC运维
linux运维服务器
一,系统基本配置1.1图形化界面WINDOWS图形化界面:GUI---graphical(图形的)userinterface图形用户界面GNOME--GNUnetworkobject(对象)modelenvironmentGNU网络对象模型环境【Ctrl】+【Alt】+F1/F2/F3/F4/F5/F6,environment【Ctrl】+【Alt】+F1,进入图形化界面。【Ctrl】+【Alt】
- Unet源码实现(pytorch)
wyn20001128
pytorch人工智能python
U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
- 【代码学习】扩散模型原理+代码
李加号pluuuus
CV基础代码学习扩散模型机器学习算法学习
来源:超详细的扩散模型(DiffusionModels)原理+代码-知乎(zhihu.com)代码:drizzlezyk/DDPM-MindSpore(github.com)DDPM1.Unet1.1正弦位置编码classSinusoidalPosEmb(nn.Cell):def__init__(self,dim):super().__init__()half_dim=dim//2#将给定的维度除
- Ubuntu network is unreachable解决方法
wangchaoqi1985
\N
Ubuntunetworkisunreachable解决方法参考文章:(1)Ubuntunetworkisunreachable解决方法(2)https://www.cnblogs.com/Qi-gege/p/10634956.html备忘一下。
- 扩散模型中的 Transformer:图像生成及其延展应用询问 ChatGPT
DeepSeek大模型官方教程
transformerchatgpt深度学习自然语言处理人工智能ai大模型学习
扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
- 将RHEL/Rocky LINUX 9 KVM启用虚拟化的命令拆解为原子命令
openlabx.org.cn
linux运维KVM
RHEL/RockyLINUXKVM启用虚拟化的命令比较复杂,可能不是每个工程师都能够看懂。要将给定的命令拆解为原子的Linux命令,我们需要展开循环和花括号扩展。原命令如下:bashfordrvinqemunetworknodedevnwfiltersecretstorageinterface;dosystemctlstartvirt${drv}d{,-ro,-admin}.socketdone
- 本地部署ComfyUI,使用FLUX模型相关的配置以及软链接的使用
九河_
linuxComfyUIflux
记录本地部署ComfyUI时,使用FLUX模型相关的配置,包括FLUX模型的下载位置和使用软链接。参考资料:Flux.1ComfyUI对应模型安装及教程指南上面的网站还讲了非常多的ComfyUI以及其他模型,非常好的资料。FLUX.1dev下载网站:black-forest-labsflux1-dev.safetensors是UNET模型,需要放在ComfyUI/models/unet目录下如果从
- TypeError: detect_image() missing 1 required positional argument: ‘image‘(已解决)
Vertira
pytorchpytorch
TypeError:detect_image()missing1requiredpositionalargument:'image'这是在没有实例化类对象的情况下,强行硬访问类的成员函数的结果。我在程序中直接使用Unet()中的detect_image()函数,结果出现上面的错误,具体强制使用的程序程序如下这样访问类的成员是不对的。在上面的第一个图像上面已经实例化了类对象,为什么不用呢unet=U
- UNet改进(5):线性注意力机制(Linear Attention)-原理详解与代码实现
摸鱼许可证
人工智能计算机视觉
引言在计算机视觉领域,UNet架构因其在图像分割任务中的卓越表现而广受欢迎。近年来,注意力机制的引入进一步提升了UNet的性能。本文将深入分析一个结合了线性注意力机制的UNet实现,探讨其设计原理、代码实现以及在医学图像分割等任务中的应用潜力。UNet架构概述UNet最初由Ronneberger等人提出,主要用于生物医学图像分割。其独特的U形结构由编码器(下采样路径)和解码器(上采样路径)组成,通
- nnUNet V2代码——图像增强(三)
w1ndfly
阅读nnUNetV2代码图像增强计算机视觉nnunet机器学习深度学习人工智能图像增强
本文阅读的nnU-NetV2图像增强有亮度调整、对比度调整、低分辨率调整各个类内的各个函数的调用关系见前文nnUNetV2代码——图像增强(一)的BasicTransform类安装batchgeneratorsv2,nnU-NetV2关于图像增强的代码都在这个库中,点击链接,将其clone到本地后,在命令行进入文件夹内,pipinstall-e.即可(注意-e后有个点)。本文目录一Multipli
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络nnunet深度学习人工智能机器学习nnunetv2
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。Swin-Unet是一种基于纯Transformer的U型编码器-解码器架构,专为医学图像分割任务设计。传统方法主要依赖卷积神经网络(CNN),尤其是U-Net及其变体,通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然
- nnUNet V2修改网络——加入MultiResBlock模块
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络深度学习人工智能卷积神经网络计算机视觉机器学习nnunetnnU-NetV2
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。MultiResBlock是MultiResUNet中核心组件之一,旨在解决传统U-Net在处理多尺度医学图像时的局限性。传统的U-Net使用固定大小的卷积核(如3x3),这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不
- nnUNet V2代码——图像增强(一)
w1ndfly
图像增强阅读nnUNetV2代码计算机视觉机器学习深度学习人工智能nnunetnnU-NetV2nnUNet
本文目录nnUNetV2使用的图像增强方法各个图像增强代码1.BasicTransform2.SpatialTransform__init__函数get_parameters函数_apply_to_image函数_apply_to_segmentation函数其余函数nnUNetV2使用的图像增强方法nnUNetV2会依照概率依次对图像应用以下图像增强方法:代码-类名对应图像增强方法Spatial
- nnUNet V2代码——生成dataset_fingerprint.json
w1ndfly
阅读nnUNetV2代码人工智能计算机视觉深度学习机器学习卷积神经网络nnU-NetV2nnunet
前文请见nnUNetv2_plan_and_preprocess命令阅读nnUNet\nnunetv2\experiment_planning\dataset_fingerprint\fingerprint_extractor.py文件内只有一个DatasetFingerprintExtractor类,阅读它在DatasetFingerprintExtractor类内涉及的其他函数都在文章后半部分
- 【图像去噪】论文精读:SUNet: Swin Transformer UNet for Image Denoising
十小大
transformer深度学习图像去噪图像处理计算机视觉论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)文章目录前言AbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKA.ImageRestorationB.UNetC.SwinTransformerIII.PR
- 干货分享 | 关于 UNet 架构的8个热门面试问题
老唐777
人工智能机器学习深度学习计算机视觉图像处理面试python
前言UNet架构是专门为图像分割任务设计的深度学习模型。由于其能够处理高分辨率图像并生成准确的分割图,因此广泛应用于各种应用,例如医学图像分割、卫星图像分析和自动驾驶车辆中的目标检测。UNet非常适合多类图像分割任务,但可能需要平衡训练数据或使用概率分割图来处理类重叠或不平衡的类分布。本文主要介绍关于UNet架构的8个热门面试问题,希望对你有所帮助。资料分享正式开始之前,为了方便大家学习,我整理了
- 全球首套10米分辨率全球梯田分布图
做科研的周师兄
数据集分享大数据数据分析
梯田农业在山区发挥着至关重要的作用,可以防止水土流失,优化土地利用,并支持当地生态系统。然而,由于缺乏统一的自动识别模型,对梯田全球分布的研究有限。尽管近年来深度学习架构发展迅速,但它们在提取梯田地图方面的表现仍需进一步研究。为了解决这一局限性,本研究比较了八种最先进的深度学习模型的性能,包括UNet、HRNet、DeepLabv3+、TransUNet、Segmenter、PVTv2、Swin-
- 1.基于PyTorch实现的UNet模型代码进行数据集测试2.Transformer和CNN混合模型,用于图像分割任务3.基于Swin Transformer图像分割模型架构
OICQQ67658008
pytorchtransformercnn
1.基于PyTorch实现的UNet模型代码进行数据集测试2.Transformer和CNN混合模型,用于图像分割任务3.基于SwinTransformer图像分割模型架构文章目录1.UNet模型定义2.数据集准备3.测试代码模型架构解析PyTorch实现架构解析PyTorch实现经典的UNet架构,它是一种用于图像分割的卷积神经网络。UNet由编码器和解码器两部分组成,通过跳跃连接(skipco
- 【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson TX2上
郭老二
AI人工智能YOLO计算机视觉
AI学习目录汇总1、硬件平台1.1MCUMicrocontrollerUnit,微处理器在单片机上也能跑的AI算法,好神奇啊,比如MCUNet1.2CPUCentralProcessingUnit,中央处理器一般的框架都有CPU版本,当然速度会慢一些,在x86电脑上勉强能用,在嵌入式ARM板上几乎无法使用1.3GPUGraphicsProcessingUnit,图形处理器例如英伟达的各种显卡等,具
- nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UCTransNet
w1ndfly
nnU-NetV2修改网络nnU-NetV2nnunet深度学习计算机视觉机器学习
更换前,要用nnUNetV2跑通所用数据集,证明nnUNetV2、数据集、运行环境等没有问题阅读nnU-NetV2的U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。UCTransNet是一种创新的医学图像分割网络,它重新思考了U-Net中的跳跃连接设计。该网络以U-Net为基础架构,引入了通道变换器(CTrans)模块,专门用于替代传统的跳跃连接。其核心在于多尺度通道交叉融合
- UNet 改进(26):与FPN结合的图像分割网络
点我头像干啥
Unet模型改进transformer深度学习人工智能
1.介绍在计算机视觉领域,图像分割是一个核心任务,而UNet架构因其优异的性能在医学图像分割等领域广受欢迎。本文将详细解析一个结合了UNet和特征金字塔网络(FPN)的创新架构,展示如何通过融合两种经典网络的优势来提升分割性能。网络架构概述这个代码实现了一个结合UNet和FPN的混合架构,主要包含以下几个关键组件:DoubleConv模块:基础的双卷积块FPN模块:特征金字塔网络UNetWithF
- stable diffusion文生图代码解读
Qiming_v
Diffusersstablediffusion人工智能深度学习
来自于diffusers的文档,更好的说明了文生图pipeline是怎么执行的。fromPILimportImageimporttorchfromtransformersimportCLIPTextModel,CLIPTokenizerfromdiffusersimportAutoencoderKL,UNet2DConditionModel,UniPCMultistepSchedulerMODEL
- UNET改进71:添加自研LEGM模块|
AICurator
Unet和Unet++改进专栏深度学习神经网络机器学习
本文内容:在不同位置添加LEGM目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介从一张模糊图像中恢复出清晰的图像是一项开放的逆问题。尽管已取得显著的研究进展,但大多数现有方法忽略了下游任务对上游去雾过程的促进作用。从雾的生成机制来看,场景的深度信息与模糊图像之间存在潜在联系。基于此,我们提出了一种双任务协同互促框架,以实现单张图像的去雾。该框架通过双任务交互机制整合了深度估计和去雾,并
- 语义分割常用模型
jmxer
深度学习笔记python深度学习机器学习
VGG-Unetimporttorchimporttorch.nnasnn#定义一个通用的卷积块classConvBNReLU(nn.Sequential):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1):super(ConvBNReLU,self).__init__(nn.Conv2d(in_channels,
- ERDUnet: An Efficient Residual Double-codingUnet for Medical Image Segmentation
医学分割哇哇哇哇哇哇哇哇哇
机器学习人工智能
ERDUnet:一种用于医学图像分割的高效残差双编码单元摘要医学图像分割在临床诊断中有着广泛的应用,基于卷积神经网络的分割方法已经能够达到较高的准确率。然而,提取全局上下文特征仍然很困难,而且参数太大,无法临床应用。为此,我们提出了一种新的网络结构来改进传统的编码器-解码器网络模型,在保持分割精度的同时节省了参数。通过构造一个能够同时提取局部特征和全局连续性信息的编码器模块,提高了特征提取效率。设
- UNet 改进(24):结合金字塔(PSP)场景解析的医学图像分割网络
点我头像干啥
Unet模型改进网络人工智能计算机视觉
1.介绍在医学图像分割领域,UNet架构因其优异的性能而广受欢迎。今天我们要分析的UNet_PSP是一个改进版的UNet,它在传统UNet的基础上引入了金字塔场景解析模块(PSP),以更好地捕获多尺度上下文信息。本文将详细解析这个网络的架构设计、核心组件和实现细节。UNet_PSP整体保持了UNet的经典编码器-解码器结构,但在最底层的瓶颈层加入了PSP模块。这种设计结合了UNet的精确定位能力和
- UNet 改进(23):基于深度可分离卷积的UNet实现
点我头像干啥
Unet模型改进transformer深度学习人工智能
UNet是一种经典的编码器-解码器结构网络,广泛应用于图像分割任务。本文将详细解析一个使用深度可分离卷积改进的UNet实现,帮助读者理解其架构设计和实现细节。1.介绍代码概述这段代码实现了一个UNet网络架构,并提供了两种卷积块选择:•标准卷积块•深度可分离卷积块通过use_separable参数可以灵活切换这两种实现方式,让我们能够比较不同卷积方式对网络性能的影响。核心组件解析2.1深度可分离卷
- Unet改进24:添加DualConv||轻量级深度神经网络的双卷积核
AICurator
Unet和Unet++改进专栏深度学习神经网络机器学习unet语义分割
本文内容:在不同位置添加DualConv目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介卷积神经网络(CNN)架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们在硬件资源有限的嵌入式系统中不可行。我们提出了双卷积核(DualConv)来构建轻量级深度神经网络。DualConv结合3×3和1×1卷积核同时处理相同的输入特征映射通道,并利用群卷积技术高效排列卷积滤波器。DualConv可以在任何CN
- 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