oneill_feng
oneill_feng

The inplementation of Convolutional

Optimizing Conv in Caffe

  • Solution: converting Conv to GEMM
    This is done in two lasy steps:
    (1) do an im2col to convert the image to a matrix
    (2) call GEMM to do the actual computation
  • Pros:
    simple logic, easy implementation

  • Cons:
    Lots of memory overhead


    11.jpg
12.jpg
13.jpg
14.jpg
15.jpg

参考论文：
High Performance Convolutional Neural Networks for Document Processing

你可能感兴趣的:(The inplementation of Convolutional)

  • Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读 钟屿 论文阅读计算机视觉人工智能
    用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为模糊不仅来源于多个物体运动，还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊，传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设，例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外，最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
  • Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读 青铜锁00 #退化论文阅读深度学习论文阅读图像处理
    LearningFullyConvolutionalNetworksforIterativeNon-blindDeconvolution1.研究目标与实际问题1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1核心框架：迭代式梯度域处理2.1.1模型架构2.2关键技术实现2.2.1梯度域去噪网络2.2.2解卷积模块（核心公式实现）2.2.3损失函数设计2.2.4超参数端到端学习2.3与传统方法
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • 【深度学习-Day 31】CNN基石：彻底搞懂卷积层 (Convolutional Layer) 的工作原理 吴师兄大模型 深度学习入门到精通深度学习cnn人工智能pytorch机器学习pythonLLM
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • VGG：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 兔兔爱学习兔兔爱学习 论文cnn神经网络
    VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和谷歌DeepMind一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为VGG。VGG是一种被广泛使用的卷积神经网络结构，其在在2014年的ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2014)中获得了亚军，不是VGG不够强，而是对手太强，因为当年获得冠军的是GoogLeNet。通常人们说的VGG是指VGG-16(13层卷积
  • YOLO12改进-模块-引入Convolutional Modulation模块 捕捉更丰富的局部 - 全局空间关系，提升目标边界定位精度。 一勺汤 YOLOv12模型系列目标检测yolo12yolo12改进魔改YOLOYOLOv12替换自注意力机制
    在视觉识别领域，卷积神经网络（ConvNets）擅长捕捉局部空间特征，但在建模全局上下文依赖方面存在不足；VisionTransformers（ViTs）通过自注意力机制能有效建模全局关系，却面临高分辨率图像下计算成本呈二次增长的问题。ConvNeXt等研究虽表明大核卷积的潜力，但传统方法在核尺寸超过7×7时性能提升有限且计算负担加重。ConvolutionalModulation应运而生，旨在通
  • 深度学习论文: CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers mingo_敏 PaperReading深度学习人工智能
    深度学习论文:CAS-ViT:ConvolutionalAdditiveSelf-attentionVisionTransformersforEfficientMobileApplicationsCAS-ViT:ConvolutionalAdditiveSelf-attentionVisionTransformersforEfficientMobileApplicationsPDF:https:/
  • 旋转目标检测：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection【方法解读】 沉浸式AI 《AI与SLAM论文解析》目标检测人工智能计算机视觉论文解读旋转目标检测
    FCOS:全卷积单阶段目标检测我们提出了一种全卷积单阶段目标检测器（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前几乎所有的最先进目标检测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和FasterR-CNN，都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的FCOS检测器是无锚框的，同时也是无候选区域的。通过消除预定义的锚框集，FCOS完全避免了与锚框相关的复杂计算，如训练期间计算重叠
  • Python实现卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network) 海洋 之心 机器学习经典算法实现pythoncnn开发语言神经网络人工智能
    项目专栏：【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍文章目录前言一、基于原生Python实现卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)二、卷积的介绍三、图像处理的卷积算法原理四、算法实现4.1导包4.2自定义卷积函数4.3测试卷积结果4.4使用PyTorch定义卷积函数完整源码前言最近粉丝群中很多朋友私信咨询一些决策树、逻辑回归等机器学习相关的编程问题，为
  • 【PyTorch】torch.nn.Conv2d 类：二维卷积层（2D Convolutional Layer） 彬彬侠 PyTorch基础Conv2d二维卷积层CNNpytorch机器学习python
    torch.nn.Conv2dtorch.nn.Conv2d是PyTorch二维卷积层（2DConvolutionalLayer）的实现，主要用于计算机视觉任务（如图像分类、目标检测等），可以提取空间特征并增强模型的表示能力。1.torch.nn.Conv2d语法torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,paddin
  • 【人工智能】卷积神经网络(Convolutional Neural Network) AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能cnn深度学习
    文章目录卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)卷积神经网络|CNN，ConvolutionalNeuralNetworks.1.卷积操作(ConvolutionOperation):2.池化操作(PoolingOperation):3.激活函数(ActivationFunction):4.全连接层(FullyConnectedLayer):卷积神经网络1.卷积神经网络
  • Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism 小源er 图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
    摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时，这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误，因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例） 浪九天 人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
    目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征，大大减少了模型的参数数量，降低计算量，同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动，通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
  • MNIST Examples for GGML - Convolutional network Yongqiang Cheng ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesConvolutionalnetwork
    MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1.TotrainaconvolutionalnetworkusingTensorFlow2.2.2.ToevaluatethemodelontheCPUusing
  • 深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO） 浩瀚之水_csdn #Pytorch框架YOLO目标检测专栏深度学习目标检测深度学习神经网络计算机视觉
    ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释：一、CBAM的基本结构CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块（ChannelAttentionModule,CAM）和空间注意力模块（SpatialAttentionModule,SAM）。这两个模块可以串联使用，以增强CNN
  • 【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN） IT古董 人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
    卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层（ConvolutionalLayer）使用卷积核（滤波器）在输入上滑动，提取局部特征。
  • 论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 城南皮卡丘 #深度学习caffe人工智能
    摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径。我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）,用于分割电子显微堆栈中的神经元结构。使用在透射光显微
  • Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration Bio大恐龙 人工智能深度学习数据可视化机器学习
    ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
  • ConvE——二维卷积知识图谱横空出世 时光诺言 机器学习—图神经网络知识图谱人工智能python卷积神经网络
    《Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings》论文理解+代码复现本论文理解不再翻译原文，只写上我对于论文原生态的理解，应该会比较详细，请读者放心。一.作者为什么要提出ConvE？传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
  • [论文精读]Intelligence Quotient Scores Prediction in rs-fMRI via Graph Convolutional Regression Network 夏莉莉iy 论文精读人工智能机器学习深度学习计算机视觉学习笔记图论
    论文网址：IntelligenceQuotientScoresPredictioninrs-fMRIviaGraphConvolutionalRegressionNetwork|SpringerLink英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！目录1.省流版1.1.心得1.
  • Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment 论文翻译 亚里 论文阅读NR-IQA使用卷积网络进行图像质量评价
    ConvolutionalNeuralNetworksforNo-ReferenceImageQualityAssessment论文翻译TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3CNNforNR-IQA3.1NetworkArchitecture3.2LocalNormalization3.3Pooling3.4ReLUNonlinearity3.5
  • 实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》 交换喜悲 mdetection系列论文阅读目标检测人工智能实例分割计算机视觉卷积神经网络
    论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接：https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型，可以产生特征层次结构。我们证明，经过端到端、像素到像素训练的卷积网络
  • 语义分割系列之FCN、DeeplabV1、V2、V3、V3Plus论文学习 Diros1g 学习深度学习计算机视觉
    FCNFullyConvolutionalNetworks论文：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf特点：用全卷积替
  • Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 怕狗子的福哥 图网络卷积
    ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering1、主要贡献2、算法介绍2.1学习局部化谱filtersk阶近似与ChebNet2.2图池化图粗化快速pooling整个GCN过程1、主要贡献1、谱方法的卷积公式。一种基于谱方法的CNN的形式化表述，基于GSP2、严格的局部化的filters。局部化就是定义了一
  • 论文分享-- GCN -- Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 村头陶员外 论文图表示学习gnn自然语言处理图神经网络论文
    本次要总结的论文是ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering，论文链接GCN，参考的代码实现GCN-code。不得不说，读懂这篇论文难度较大，因为里面有许多数学推导，要了解较多的数学知识。本人数学一般，因此在读本论文的同时参考了网上部分较优秀的讲解，这里会结合我对论文的理解，对本论文下总结，文末会详细列
  • Convolutional Neural Networks CNN -- Explained 许喜远 机器学习——通俗易懂机器学习python神经网络
    ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？特征映射和多个通道池化基础大步前进和下采样Stridesanddown-sampling填充Padding为什么在卷积神经网络中使用池化？最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络？仅有几层的全连接网络只能做很
  • Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体 取名真难. 机器学习cnn人工智能神经网络深度学习机器学习python
    介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。CNN的核心思想是利用卷积操作提取图像的特征。卷积操作是一种基于滤波器的操作，通过滑动窗口在输入图像上提取局部特征，并生成对应的特征图。这种局部感受野的操作可以有效捕捉到图像的空间结构特征，并且具有平移不变性。CNN的结构由多
  • DFP-ResUNet:Convolutional Neural Network with a Dilated Convolutional Feature Pyramid for Multimo... zelda2333
    论文：ComputerMethodsandProgramsinBiomedicine2020数据集：BraTS20191.Introduction脑肿瘤由不受控制的细胞增殖引起的组织组成，在大脑中没有生理功能[1].胶质母细胞瘤是最致命的胶质瘤，占所有弥漫性胶质瘤诊断的70-75%，中位总生存时间为14-17个月[2]。它可分为低级别（LGG）和高级别胶质瘤（HGG）。因此，它是制定合适的治疗方案
  • 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建 pprpp
    前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。1.cfg文件在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他