陳大遙
陳大遙

5.29

Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution

Facebook AI, National University of Singapore, Qihoo 360 AI Institute

本文针对传统CNN模型中普遍存在的空间冗余问题，提出了一种新颖的Octave Convolution运算，分别存储和处理低频和高频特征，提高了模型的效率。Octave卷积具有足够的通用性，可以代替常规的卷积运算，可以在大多数二维和三维CNNs中使用，无需调整模型结构。除了节省大量的计算和内存外，Octave Convolution还可以通过在低频段和高频段之间进行有效的通信，增大接收域的大小，从而获得更多的全局信息，从而提高识别性能。我们在图像分类和视频动作记录方面进行了广泛的实验验证了我们的方法在识别性能和模型效率之间取得更好权衡的优越性。

该种卷积的卷积核参数不变，主要是通过压缩低频率feature的大小来减少计算量，因为作者认为低频率特征主要是存储global信息，可以使用小分辨率。消融实验在2D、3DCNN上进行。

（论文分析模板：项目组、解决问题，实验成绩，原因分析，改进措施，损失函数，训练过程，优缺点分析。）

你可能感兴趣的:(CNN)

  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnnrnn人工智能
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
  • 《目标法则》：如何找到你的明确首要目标？ 女朱姝涵
    我们每个人都想找到自己最终要确定的目标，但是很多人终其一生都在寻找中，都没有找到自己最需要的目标。在一本书中，结合成功学之父拿破仑•希尔里面的理念，可以助力你找到自己最终的目标。该书就是《目标法则—大师的积极思维课》。作者是米奇•霍洛维茨，作家，企鹅出版社编辑，著有《隐秘美国》《神奇俱乐部》等获奖图书。是很多时报的专栏作家，更是CNN，哥伦比亚广播等有声书讲师，一生在研究拿破仑•希尔的思想。什么是
  • 【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现 一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
    YOLOv1（YouOnlyLookOnce）：实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO（YouOnlyLookOnce）首次实现端到端单阶段检测，将检测速度提升至45FPS（FasterR-CNN仅7FPS），彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题，实现"看一眼即知全貌"的
  • 基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
  • 实时检测延迟超200ms？陌讯新框架FPS提速50%揭晓 2501_92474779 目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习算法视觉检测
    开篇痛点在现代安防监控场景中，实时目标检测（Real-timeObjectDetection）至关重要，但传统算法如FasterR-CNN或YOLOv5往往面临严峻挑战。实测数据显示：复杂环境下（如夜间低光照、人群密集区），漏检率（MissRate）高达15-20%，导致安全隐患；同时，检测延迟（Latency）常超过200ms，影响应急响应。例如，某城市交通监控系统报告，在雨雾天气中的车辆误报率
  • MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB含模型描述及示例代码神经网络matlabcnn支持向量机人工智能大数据深度学习
    目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
  • GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用，而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性，一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
  • 14、基于无人机与CNN技术的森林研究：原木识别与冠层空隙分析 Sunny 计算科学前沿：ICCSA2021精选无人机CNN原木识别
    基于无人机与CNN技术的森林研究：原木识别与冠层空隙分析基于CNN的原木识别研究近年来，基于单根原木追踪圆木的方法备受关注。此前的研究提出了一种基于原木端面图像的物理自由方法，借鉴了指纹和虹膜识别的技术，在使用真实分割数据时取得了不错的效果。但在实际应用中，需要一个完全自动化的系统。为了填补这一空白，研究采用了基于卷积神经网络（CNN）的分割方法与原木识别方法相结合的方式，并与传统原木识别方法在自
  • 基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统 DeniuHe Pytorchpytorch
    上一个帖子记录了基于普通CNN的人脸识别系统。但是，测试准确率实在太低了只有30%。这次使用孪生网络（SiameseNet）进行实现。代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器，通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnf
  • 基于深度学习的图像分类：使用Inception-v3实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘计算机视觉python
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。Inception-v3是一种高效的深度学习架构，通过引入多尺度特征提取和模块化设计，显著提高了模型的性能和效率。本文将详细介绍如何使用Inception-v3实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于Inc
  • 探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具
    探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具是一个基于深度学习的开源项目，其主要目标是帮助开发者和数据科学家进行高效、精确的视觉内容识别。在这个数字时代，我们每天都被大量的图像和视频所包围，VCSI提供了强大的工具，使得机器能够理解这些媒体内容，从而打开了一扇全新的应用之门。技术解析VCSI基于现代神经网络架构，特别是卷积神经网络（CNNs），用于图像特征提取。它利用预训练模型，如VGG16和ResN
  • 阿里云内容审核之图片审核 spring boot 项目 大佐不会说日语～ 阿里云云计算安全springboot
    内容审核-阿里云视觉智能开放平台阿里云的图片审核服务是一种高效的内容安全解决方案，用于自动检测和过滤图片中的不适当内容。以下是关于阿里云图片审核服务：审核方式：阿里云图片审核服务采用两种主要方式来检测图片内容：MD5比对：通过比较上传图片的MD5值与素材库中的MD5值来获取审核结果。卷积神经网络（CNN）技术：使用CNN技术进行特征提取、各部分特征汇总，并通过分类器预测识别来进行审核。内容安全服务
  • 深入探讨 Transformer 模型架构 年纪轻轻头已凉 transformer深度学习人工智能
    ```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，并在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全依赖于自注意力机制（Self-AttentionMechanism），这使得它在处理长序
  • Nacos - 阿里开源配置中心 文振熙
    配置中心相信大家都有听过，zookeeper、apollo等等都是配置中心的代表，但大部分都是JAVA系为主的，笔者主要开发语言使用的是Golang当然也有类似于ETCD这样的组件，但是并不方便管理也无法可视化，在无意之间发现了阿里爸爸开源了nacos这个服务发现+配置中心组件，也经过了一段时间的时候在这里分享给大家附上:喵了个咪的博客:w-blog.cnNacos官方Git地址:https://
  • Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代 nantangyuxi Python含模型描述及示例代码算法神经网络python人工智能大数据深度学习机器学习
    目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...3高效的模型优化...3深度特征提取...3序列数据的时序建模...3
  • 论文：SOLO: Segmenting Objects by Locations 小仙女呀灬 图像分割计算机视觉机器学习人工智能
    作者摘要我们提出了一种新的、非常简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务（例如语义分割）相比，任意数量的实例使实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码，主流方法要么遵循“先检测后分割”策略（例如，MaskR-CNN），要么先预测嵌入向量，然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。我们通过引入“实例类别”的概念，从全新的角度看待实例分割的任务，它根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别，从而
  • 60、深度学习的发展历程和应用领域【用Python进行AI数据分析进阶教程】 理工男大辉郎 python人工智能数据分析机器学习深度学习
    用Python进行AI数据分析进阶教程60：深度学习的发展历程和应用领域关键词：深度学习、神经网络、卷积神经网络、自然语言处理、自动驾驶摘要：本文概述了深度学习的发展历程及其应用领域。从20世纪40年代的神经网络起源，到80年代反向传播算法的提出，再到21世纪初因数据爆炸和计算能力提升而复兴，深度学习经历了多个重要阶段。如今，各种深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体
  • TVP：用于高效二维时序视频定位的文本-视觉提示方法 AI专题精讲 强化学习强化学习文本视觉人工智能
    温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"TVP：用于高效二维时序视频定位的文本-视觉提示方法摘要本文研究的是时序视频定位（TemporalVideoGrounding，TVG）问题，其目标是在一段未经剪辑的长视频中，根据一条文本描述预测对应事件片段的起始和结束时间点。近年来，得益于精细的三维视觉特征，TVG技术取得了显著进展。然而，三维卷积神经网络（3DCNN）计算复杂度高，使得密集的3D视觉特
  • DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
    涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
  • 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径 百态老人 大数据人工智能
    第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
  • 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现 神经网络15044 python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
    基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
  • 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
    今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文，但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后，再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框，其对于旋转框的无角度（Angle-Free）处理方式，对于理
  • 【人工智能99问】卷积神经网络（CNN）的结构和原理是什么？(10/99)
    文章目录卷积神经网络（CNN）的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层（InputLayer）2.卷积层（ConvolutionalLayer）2.卷积层的核心机制：局部感受野与权值共享3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer）5.输出层（OutputLayer）6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉（最核心场景）2.其
  • 【CNN】卷积神经网络池化- part2
    1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算，它的大小通常是2x2、3x3、4x4等，其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作，需要注意的是，池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
  • 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码） AI_DL_CODE 人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
    摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：
  • 回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
    均方误差（MeanSquareError,MSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数，当误差在[−1,1][−1,1]之间时，SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE，能够快速的收敛；在其他的区间则近
  • 基于深度学习的目标检测：从基础到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
    前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
  • 解线性方程组 qiuwanchi
    package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
  • 在mysql内部存储代码 annan211 性能mysql存储过程触发器
    在mysql内部存储代码 在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。 先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
  • Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
    Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具 除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理 引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
  • java面试题 Array_06 java面试
    java面试题 第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
  • 网站加速 oloz 网站加速
    前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩；    GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
  • 正确书写单例模式 随意而生 java 设计模式 单例
    　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。 　　懒汉式，线程不安全 　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
  • 单例模式 香水浓 java
    懒汉  调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
  • 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apachehttp server
    安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。 解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
  • 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
    我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传 但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。 我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法 官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
  • mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
    SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(),  dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
  • MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
    问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。 解决方案：   使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
  • Javascript Promise bijian1013 JavaScriptPromise
            Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。 一.认识Promises         “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
  • [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
       Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是     public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
  • 【Java命令三】jstack bit1129 jstack
    jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump   [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
  • jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
    以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename  -b ip -g  clustername   -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int  -Djboss.service.binding.set=p
  • UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UIui教程ui自学ui资料ui视频
      在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式 如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
  • 三色旗算法 bylijinnan java算法
    import java.util.Arrays; /** 问题： 假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序， 您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳 子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。 网上的解法大多类似： 在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
  • 警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
    1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。 <!--index.jsp代码--> <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
  • redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redishash
    使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑   #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255     /* Return th
  • select into outfile access deny问题 daizj mysqltxt导出数据到文件
    本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。 授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
  • phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHPExcelphpexcel
    <?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE);   if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
  • 美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
    1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
  • Java访问远程服务 dyy_gusi httpclientwebservicegetpost
        随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
  • Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
    settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
  • ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
    转载自：  http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。 运行
  • 跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginxlua
    使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。    目录 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 第二章 Nginx+Lua开发入门 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 第四章 L
  • php位运算符注意事项 home198979 位运算PHP&
    $a = $b = $c = 0; $a & $b = 1; $b | $c = 1  问a,b,c最终为多少?   当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0 但是位运算符是不会改变变量的值的，例如： $a=1;$b=2; $a&$b;  这样a,b的值不会有任何改变
  • Linux shell数组建立和使用技巧 pda158 linux
    1.数组定义 　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。 　　 2.数组读取与赋值 　　得到长度： 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
  • hotspot源码(JDK7) ol_beta javaHotSpotjvm
    源码结构图，方便理解：   ├─agent                            Serviceab
  • Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习 vipbooks oraclesql
    基本事务的使用： 从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他