- 51-34 DALLE2 结合预训练CLIP和扩散模型实现图像生成
UROVAs驭星达
aiXUROVAs智驾大模型DALL·E2自动驾驶AIGC智慧城市AI作画计算机视觉
今天要分享的论文是OpenAI于2022年4月出品的DALLE2,全名HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents。该工作是在CLIP和GLIDE基础之上完成。很早之前写过一篇CLIP论文精读,上篇博客讲了AE、VAE、VQ-VAE、DDPM、LDM知识。其中在生成环节,还有ClassifierGuidance和Classif
- “闭门造车”之多模态思路浅谈:自回归学习与生成
PaperWeekly
回归学习数据挖掘人工智能机器学习
©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车,分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈:无损》中,我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立,那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈,因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology
图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述:输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能:提供关于要生成图像的详细信息。2.T5模型(TexttoFeature)描述:使用T5模型将文本转换为特征向量。功能:提取文本中的语义信息,为后续的图像生成提供条件。3.图像输入(Image)描述:输入图像通过变分自编码器(VAE)编码器处理。功能:将图像转换为潜在表示,用于添加噪声并进行扩散过程。
- 生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战
软考和人工智能学堂
人工智能Python开发经验#DeepSeek快速入门开发语言
1.生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支,主要分为以下几类:变分自编码器(VAE):基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN):通过对抗训练学习数据分布自回归模型:PixelCNN、WaveNet等流模型(Flow-basedModels):基于可逆变换的精确密度估计扩散模型(DiffusionModels):最新兴起的生成方法1.2GAN核心思想GAN由生
- 变分自编码器的扩展模型:条件VAE
AI天才研究院
AIAgent应用开发LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
变分自编码器的扩展模型:条件VAE作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来,变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)作为一种强大的生成式模型,在图像生成、文本生成等任务中展现出了卓越的性能。VAE通过学习数据分布的潜在表示,能够生成与训练数据相似的新样本。然而,标准的VAE模型无法对生成的内容进行控制,这限制了它在实际应用中的灵活性。为了解决这一问题,研究人员提出
- 生成式AI模型学习笔记
Humbunklung
机器学习人工智能学习笔记机器学习深度学习
文章目录生成式AI模型1.定义2.生成式模型与判别式模型3.深度生成式模型的类型3.1能量模型3.2变分自编码3.2.1变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)简介3.2.2代码示例(以PyTorch为例)3.3生成对抗网络3.4流模型3.4.1流模型简介3.4.2NICE:开创性流模型3.4.3流模型与VAE、GAN的区别3.5自回归模型3.5.1自回归模型简介3.5
- 从 “被动拦截” 到 “智能预判”:下一代防火墙的五大核心技术突破
柏睿网络
人工智能
传统防火墙如同仅能按"剧本"执行的机械门卫,面对复杂多变的网络威胁时,常因规则滞后、检测粗放而陷入被动。下一代防火墙(NGFW)通过五大核心技术突破,构建起以"智能预判"为核心的主动防御体系,实现从"事后响应"到"事前阻断"的范式革命。一、AI驱动的威胁检测引擎:从规则匹配到行为建模技术突破机器学习驱动的异常检测抛弃传统的"特征码匹配"模式,采用无监督学习算法(如孤立森林、VAE变分自编码器)构建
- 创意无限!利用Cpolar和Flux.1实现远程AI图像生成功能
秋说
前后端项目开发(新手必知必会)内网穿透人工智能AI图像处理
文章目录前言1.本地部署ComfyUI2.下载Flux.1模型3.下载CLIP模型4.下载VAE模型5.演示文生图6.公网使用Flux.1大模型6.1创建远程连接公网地址7.固定远程访问公网地址前言Flux.1是一款免费开源的图像生成模型,通过ComfyUI,你可以轻松调用这款强大的工具。Flux.1由BlackForestLabs黑森林实验室推出,而这个团队可不简单——它是由StabilityA
- 【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network(GAN)
zyq~
机器学习笔记生成对抗网络人工智能机器学习概率论GAN
文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。 另一方面,传统生成模型(如变分自编码器VAE)生成的样本往往模糊或缺乏多样性,难以捕捉真实数据的复杂分布(如高分辨率图像、复杂文本等)。 生成式对抗网络(GAN)提出了用生成器(Gener
- Comfyui基础文生图工作流所需的7个节点
AI魔法师9527
Comfyui工作流stablediffusion
1、大模型加载节点大模型加载节点是Comfyui的核心节点之一,用来加载训练好的模型文件,不同的模型包容性和偏向性不同,模型可以在C站(https://civitai.com)免费下载使用,也可以自己基于某个基础模型训练处自己的模型。大模型加载节点使用时选择一个模型路径,就可以输出三个值,模型、条件和VAE2、正向提示词节点正向提示词节点是我们控制AI生成走向的关键手段,通过描述不通的正向提示词,
- Stable Diffusion底模对应的VAE推荐
Liudef06小白
stablediffusion
以下是主流StableDiffusion底模对应的VAE推荐表格:底模版本推荐VAE类型说明SD1.5SD1.5专用VAE通常使用vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensorsSD2.0SD1.5兼容VAE或SD2专用VAE部分SD2模型需配套512-ema-only.vae.ptSD3内置VAESD3系列模型通常自带集成VAE无需额外配置SDXLSDXL专用VA
- 一文解析13大神经网络算法模型架构
攻城狮7号
AI前沿技术要闻深度学习神经网络人工智能机器学习
目录一、引言:神经网络的演进脉络二、基础架构:深度学习的基石2.1人工神经网络(ANN)2.2深度神经网络(DNN)三、专项任务架构:领域定制化突破3.1卷积神经网络(CNN)3.2循环神经网络(RNN)3.3图神经网络(GNN)四、生成模型:从数据到创造4.1生成对抗网络(GAN)4.2变分自编码器(VAE)4.3扩散模型(DiffusionModels)五、现代架构:大模型的核心引擎5.1Tr
- 【图像生成大模型】Wan2.1:下一代开源大规模视频生成模型
白熊188
图像大模型开源音视频人工智能计算机视觉文生图
Wan2.1:下一代开源大规模视频生成模型引言Wan2.1项目概述核心技术1.3D变分自编码器(Wan-VAE)2.视频扩散Transformer(VideoDiffusionDiT)3.数据处理与清洗项目运行方式与执行步骤1.环境准备2.安装依赖3.模型下载4.文本到视频生成单GPU推理多GPU推理5.图像到视频生成6.首尾帧到视频生成执行报错与问题解决1.显存不足2.环境依赖问题3.模型下载问
- Step1X-3D:实现高保真和可控 纹理 3D 资产的生成
吴脑的键客
AI作画3d人工智能开源AIGC
虽然生成式人工智能在文本、图像、音频和视频领域取得了显著进展,但由于数据稀缺、算法限制和生态系统碎片化等根本性挑战,3D生成仍然相对不发达。为此,我们提出了Step1X-3D,一个通过以下方式解决这些挑战的开放框架:(1)一个严格的数据处理流程,处理超过500万个资产,创建一个包含200万个高质量数据集的标准化几何和纹理属性;(2)一个两阶段的3D原生架构,结合了混合VAE-DiT几何生成器和基于
- 生成式人工智能:创意产业的变革力量
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域人工智能去中心化区块链交互web3机器学习目标检测
引言随着人工智能技术的飞速发展,生成式人工智能(GenerativeAI)逐渐成为科技领域的热门话题。生成式人工智能通过深度学习算法,能够生成文本、图像、音乐、视频等多种内容,为创意产业带来了前所未有的机遇。本文将探讨生成式人工智能在创意产业中的应用、技术原理以及未来的发展趋势。一、生成式人工智能简介(一)定义与原理生成式人工智能是一种利用深度学习算法(如生成对抗网络GAN、变分自编码器VAE和T
- 深度解析:Stable Diffusion模型架构与调参秘籍
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深度解析:StableDiffusion模型架构与调参秘籍关键词:StableDiffusion、扩散模型、潜在空间、U-Net、调参优化、生成式AI、CLIP文本编码器摘要:本文从技术原理到实战调参,深度解析StableDiffusion的核心架构与优化技巧。首先拆解其“潜在空间扩散+多模态条件控制”的创新设计,详细讲解VAE、U-Net、CLIP文本编码器的协同机制;接着通过数学公式与Pyth
- AI大模型全景干货:分类、特点、应用、数据与学习指南
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人工智能大模型训练大模型AI大模型程序员大模型入门大模型教程
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。一、AI大模型的分类1、按模型结构分类(1)深度神经网络(DNN):包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。(2)生成对抗网络(GAN):通过对抗训练,使生成模型能够生成与真实数据分布相近的数据。(3)变分自编码器(VAE):通过编码器和解码器实现对数据的压缩和重建。2
- 【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么
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VAE中的先验分布是什么?在变分自编码器(VAE)中,先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下,VAE设定潜在变量服从标准正态分布(N(0,I)),其中(0)代表均值为零的向量,(I)为单位协方差矩阵。选择标准正态分布作为先验分布的原因主要有以下几点:数学上的便利性:标准正态分布具有良好的数学性质,计算和推导更加简洁,便于模型的优化和训练。结构化的潜在空间:这种假设能够促使模型
- AI大模型干货 | AI大模型的分类、特点、应用、详细数据、如何学习大模型?
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随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在众多领域取得了显著成果。本文将介绍AI大模型的种类、特点、应用及其详细数据。一、AI大模型的分类1、按模型结构分类(1)深度神经网络(DNN):包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。(2)生成对抗网络(GAN):通过对抗训练,使生成模型能够生成与真实数据分布相近的数据。(3)变分自编码器(VAE):通过编码器和解码器实现对数据的压缩和重建。2
- 深入浅出:AIGC条件生成模型架构解析
AI天才研究院
AIGC架构ai
深入浅出:AIGC条件生成模型架构解析关键词:AIGC、条件生成模型、生成对抗网络、变分自编码器、Transformer、扩散模型、多模态生成摘要:本文系统解析AIGC(人工智能生成内容)领域中条件生成模型的核心架构与技术原理。从基础概念出发,对比条件生成与无条件生成的本质区别,深入剖析条件GAN、条件VAE、基于Transformer的条件生成模型及扩散模型的架构设计与数学原理。通过Python
- 【神经网络与深度学习】普通自编码器和变分自编码器的区别
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能自编码器变分自编码器
引言自编码器(Autoencoder,AE)和变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)是深度学习中广泛应用的两类神经网络结构,主要用于数据的压缩、重构和生成。然而,二者在模型设计、训练目标和生成能力等方面存在显著区别。普通自编码器侧重于高效压缩数据并进行无损重构,而变分自编码器则通过潜在空间的概率分布,增强了模型的生成能力和泛化性能。本文将从多个角度探讨AE和VAE的不
- AIGC 游戏:AIGC 领域的新兴潮流
AI原生应用开发
CSDNAIGC游戏ai
AIGC游戏:AIGC领域的新兴潮流关键词:AIGC、游戏开发、生成式AI、智能NPC、动态叙事、proceduralgeneration、玩家体验摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)在游戏领域的创新应用,解析其核心技术原理、典型应用场景及产业影响。通过分析生成式对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、大型语言模型(LLM)等核心算法,结合Unity/UE引擎实战案例,揭示AIGC如
- VAE的学习及先验知识
butterfly won't love flowers
图像生成机器学习人工智能
笔记1、先验、后验、似然、证据2、极大似然估计3、最大后验估计4、贝叶斯均值估计5、KL散度6、VAE1、先验、后验、似然、证据对于给定的数据,我们假设其是服从某个数据分布的。θθθ决定了数据的分布,而数据是从这个分布中采样得到的。但是在统计学习中,我们通常不知道真实的参数θθθ,因此转向通过数据来推断它,也就是后面要说的参数估计。在此之前先讲些基础的术语。先验P(θθθ):先验就是在看到数据之前
- PixelFlow:像素空间生成模型的新范式(代码实现)
阿正的梦工坊
DeepLearningDLPapers深度学习人工智能自然语言处理transformer
PixelFlow:像素空间生成模型的新范式近年来,生成模型在图像、视频和音频等多模态生成任务中取得了显著进展。然而,主流的潜在空间扩散模型(LatentDiffusionModels,LDMs)依赖于预训练的变分自编码器(VAE),将数据压缩到潜在空间以降低计算成本。这种方法虽然高效,但分离的VAE和扩散模型训练阻碍了端到端的优化,且潜在空间的压缩可能损失高频细节。针对这些问题,来自香港大学和A
- 生成对抗网络(GAN)在计算机视觉中的全面解析
t0_54manong
大数据与人工智能生成对抗网络计算机视觉人工智能个人开发
在现代深度学习应用中,从计算机视觉到自然语言处理,数据生成方法多种多样。如今,我们已经能够生成几乎能以假乱真的生成数据。生成学习大致可分为两大类:变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)。为什么不只用自编码器很多人疑惑,为什么研究人员要使用复杂的GAN,而不是简单地使用自编码器并最小化均方误差,让预测图像与目标图像匹配呢?原因在于,这类模型在图像生成方面效果不佳。仅仅最小化距离会因为平均化操
- AI 基础设施的气象预报:高精度智能天气预测系统
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI基础设施的气象预报:高精度智能天气预测系统关键词:气象预报高精度智能天气预测深度学习机器学习模型训练数据处理实时更新1.背景介绍1.1问题由来随着气候变化和城市化的加速发展,精确的天气预测变得越来越重要。高精度的智能天气预测系统不仅可以提高农业生产的效率,减少灾害性天气带来的损失,还能提升交通运输、旅游业等领域的运行效率,优化能源分配,提升城市管理水平。然而,传统的天气预测方法往往依赖于固定的
- 【学习笔记(0)】Variational Autoencoder 变分自编码器
该账户已不存在
学习笔记人工智能机器学习自编码器
本文是VAE的学习笔记,是阅读多个网站的intro时记录的阅读笔记。VariationalAutoencodersExplained-https://anotherdatum.com/vae.html讲的很细,但看完之后不太有整体思路GenerativeModeling:WhatisaVariationalAutoencoder(VAE)?-https://www.mlq.ai/what-is-a
- 第四课:模型的概念及应用
小蒋的学习笔记
StablediffusionWebUI人工智能深度学习
文章目录Part.01模型文件基础Part.02模型下载渠道Part.03模型类目与推荐Part.01模型文件基础想要的内容=提示词+模型+参数模型存储在models/Stable-diffusion,模型叫检查点Checkpoint,文件后缀一般是.ckpt,文件大小为几GB称为大模型,也有.safetensors后缀,大小一般小一点VAE变分自解码器,负责将加噪后的潜空间数据转化为正常图像,主
- AIGC SD出图有缺陷有哪些方法可以解决?
玩人工智能的辣条哥
人工智能AI面试AIGCSDAI生成式AI
环境:AIGCSD问题描述:AIGCSD出图有缺陷有哪些方法可以解决?解决方案:一、基础模型优化模型选择使用专业微调模型:真实系:RealisticVision、EpicRealism二次元:AnythingV5、Counterfeit3D风格:DreamShaper混合模型:通过模型融合工具(如SDForge)合并优势模型VAE优化更换优质VAE文件:通用:vae-ft-mse-840000动漫
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {