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十小大
计算机视觉深度学习图像处理图像去噪人工智能论文阅读论文笔记
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- DVWA靶场-SQL Injection (Blind)SQL注入盲注
mlws1900
网络安全dvwasql数据库安全web安全网络安全phpdvwa
概念SQLInjection(Blind),即SQL盲注;注入:可以查看到详细内容;盲注:目标只会回复是或不是,没有详细内容;盲注,与一般注入的区别在于,一般的注入攻击者可以直接从页面上看到注入语句的执行结果,而盲注时攻击者通常是无法从显示页面上获取执行结果,甚至连注入语句是否执行都无从得知,因此盲注的难度要比一般注入高。类型基于布尔值的盲注;基于时间的盲注;基于报错的盲注;基于布尔值的盲注基于布
- 【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)超分辨率重建人工智能图像处理深度学习计算机视觉图像超分pytorch
文章目录专栏简介专栏亮点适配人群相关说明关于答疑环境配置超分理解实现流程文章目录基础知识三个常用的SR框架数据集相关可解释性(论文中的可视化说明)图像超分(ImageSuper-Resolution)经典超分(ClassicalSR)任意尺度超分(Arbitrary-ScaleSR)高效/轻量化超分(Efficient/LightweightSR,ESR)盲超分/真实世界图像超分辨率(Blind/
- Learning Fully Convolutional Networks for Iterative Non-blind Deconvolution论文阅读
青铜锁00
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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
- Fast Image Deconvolution using Hyper-Laplacian Priors论文阅读
青铜锁00
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FastImageDeconvolutionusingHyper-LaplacianPriors1.论文的研究目标与实际意义2.论文的创新方法2.1核心框架:交替最小化(AlternatingMinimization)2.2x子问题:频域FFT加速2.3w子问题:高效求解的核心创新2.3.1问题形式2.3.2查找表法(LUT)2.3.3解析解法(特定α\alphaα)2.3.4通用α\alphaα
- 【图像去噪】论文精读:Zero-Shot Blind-spot Image Denoising via Implicit Neural Sampling
十小大
深度学习人工智能图像处理计算机视觉图像去噪论文阅读论文笔记
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Abstract1.Introduction1.1.LearningdenoisingNNwithouttruthimages1.2.Discussionsonbli
- 智能工厂的设计软件 之 语言设计 之 一个通用的信息系统的架构以及其构建基础 之1
一水鉴天
智能制造软件智能中台人工智能架构
Q1、今天我们继续“智能工厂的设计软件”的“程序”语言设计。回顾-昨天将“程序”所指的software,application,source视为程序语言三种方言,具有固定的语法句子(简化后的):PrivateBehavior((()))(τ,δ,λ);PublicRule{{{}}}(Atom,Term,Formula);ProtectedStructure[[[]](actor,element,
- CATIA高效工作指南——零件建模篇(四)
Python×CATIA工业智造
CATIA高效工作
一、打孔的专业实践在复杂曲面或实体上快速定位圆角孔的核心在于约束与尺寸联动的运用。用户可通过以下步骤实现高效操作:边线选择:选取X/Y方向的两条基准边作为定位参考。智能打孔:使用Hole命令时,点击需要打孔的面,鼠标点击的位置就是孔的中心位置,并自动生成基于X/Y的尺寸,避免手动绘制草图。参数联动:可以通过公式编辑器(Formula)将孔位置参数与边线尺寸关联,实现设计变更时孔位自动更新。进阶技巧
- Vue3快速入门+axios的异步请求(基础使用)
学会沉淀。
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学习Vue之前先要学习html+css+js的基础使用Vue其实是js的框架常用到的Vue指令包括vue-on,vue-for,vue-blind,vue-if&vue-show,v-modulvue的基础模板:Document{{msg}}import{createApp}from'https://unpkg.com/vue@3/dist/vue.esm-browser.js';createAp
- MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)
江梦寻
macos策略模式后端开发语言python架构
macosbrew国内镜像加速方法brewinstall加速formula.jws.json下载慢加速最新版brew安装慢到怀疑人生?别怕,教你轻松起飞!最近Homebrew更新至最新版,每次执行brew命令时都会自动从官方地址https://formulae.brew.sh/api/formula.jws.json下载软件包信息文件。然而国内访问官方源的速度令人抓狂,安装过程更是漫长无比。好消息
- 【图像去噪】论文精读:Noise2Fast: Fast Self-Supervised Single Image Blind Denoising(N2F)
十小大
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- [特殊字符]1 MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)
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- Enhanced Sparse Model for Blind Deblurring论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
EnhancedSparseModelforBlindDeblurring1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义与产业价值2.论文提出的新思路、方法及模型2.1增强稀疏模型(EnhancedSparseModel,lel_ele)模型定义与数学表达闭式解与稀疏性增强机制2.2改进的噪声建模策略噪声拟合函数的构建空间随机性建模2.3整体优化框架与半二次分裂法目标函数设计优化步骤拆分参数设置与
- 实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6 R语言解题
lishaoan77
实验设计与分析思考题回归r语言实验设计与数据分析‘线性回归回归显著性
本文是实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.6R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性。10-6vialsummary(lm.fit)Call:lm.default(formula=Viscosity~Temperature+Catalyst,data=visc)Residuals:123456-24.98724.30711.820-
- 实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译) 第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12 R语言解题
lishaoan77
实验设计与分析思考题回归r语言实验设计与数据分析线性回归回归显著性残差分析
本文是实验设计与分析(第6版,Montgomery著,傅珏生译)第10章拟合回归模型10.9节思考题10.12R语言解题。主要涉及线性回归、回归的显著性、残差分析。10-12vialsummary(lm.fit)Call:lm.default(formula=Viscosity~(Temperature)^2+(Catalyst)^2,data=visc)Residuals:Min1QMedian
- C++实现基于opencv库的逆滤波
鱼弦
c++opencv开发语言
鱼弦:CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)逆滤波(Deconvolution)是一种图像恢复技术,用于从模糊或受损的图像中恢复出原始图像。它通过估计模糊过程的逆操作来还原图像的细节和清晰度。原理详细解释:逆滤波的原理基
- Excel、Power Query查找目录下的所有文件 解决Power BI Query的Formula.Firewall: references other queries or steps报错问题
画扇落汗
PowerQueryPowerBIEXCElexcelpowerbietl
Excel利用PowerQuery查找目录下的所有文件Excel之PowerQuery查找指定目录下的所有文件解决PowerBI和PowerQuery的Formula.Firewall:referencesotherqueriesorsteps,soitmaynotdirectlyaccessadatasource.Pleaserebuildthisdatacombination.的报错详细操作,
- Blind Image Deblurring with Outlier Handling论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读图像处理
BlindImageDeblurringwithOutlierHandling1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文提出的新方法、公式及优势2.1新思路与核心模型框架2.2鲁棒数据保真项的定义与数学特性2.3优化方法:迭代重加权最小二乘法(IRLS)2.3.1潜像估计xxx2.3.2模糊核估计kkk2.3.3权重机制的意义2.4与传统方法的对比与优势2.5非
- A Simple Local Minimal Intensity Prior and an Improved Algorithm for Blind Image Deblurring论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读计算机视觉
ASimpleLocalMinimalIntensityPriorandanImprovedAlgorithmforBlindImageDeblurring1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与优势2.1核心思路2.2关键公式与技术细节2.2.1PMP定义(公式2)2.2.2目标函数构建2.2.3优化算法(公式10-17)2.2.4稀疏增强
- Total Variation Blind Deconvolution论文阅读
青铜锁00
#退化论文阅读论文阅读图像处理
TotalVariationBlindDeconvolution1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与优势2.1核心思路2.2关键公式与技术细节2.2.1联合优化模型2.2.2交替最小化(AM)算法2.2.3预处理与优化加速2.2.4Fixed-Point(FP)算法与预条件共轭梯度(PCG)2.3优势对比3.实验设计与结果3.1实验设计3
- The Resource of Image Deblurring and Video Deblurring
爱coco-爱科研
图像去模糊
参考链接:https://github.com/CVHW/DeblurringAcurratedlistofresourcesforImageandVideoDeblurringSingle-Image-Blind-Motion-Deblurring(non-DL)2006-TOG-Removingcamerashakefromasinglephotograph.[Paper][Code&Proj
- OID: Outlier Identifying and Discarding in Blind Image Deblurring论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读计算机视觉
OID:OutlierIdentifyingandDiscardinginBlindImageDeblurring1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.创新方法:异常值识别与丢弃框架(OID)2.1核心思路2.2关键公式与模型架构2.2.1盲去模糊建模2.2.2异常值检测模块2.2.3目标函数2.2.4交替优化算法2.2.5算法优势2.3与传统方法的对比优势3.实验设计与
- 处理 homebrew 报错 “Error: Failed to download https://formulae.brew.sh/api/formula.jws.json!“
sean908
iOS&macOS工具homebrewbrew报错failedformula
处理方式exportHOMEBREW_NO_INSTALL_FROM_API=1brewupdate参考文章MacOS配置homebrew⚠应急方式使用国内镜像#中国科大镜像exportHOMEBREW_API_DOMAIN="https://mirrors.ustc.edu.cn/homebrew-bottles/api"exportHOMEBREW_BOTTLE_DOMAIN="https:/
- 深度学习在油气地震资料反卷积中的应用
东北豆子哥
数值计算/数值优化Seismic人工智能信号处理深度学习
深度学习在油气地震资料反卷积中的应用基本原理在油气地震勘探中,反卷积(Deconvolution)是一种重要的信号处理技术,用于提高地震资料的分辨率。传统方法(如维纳滤波、预测反卷积等)存在对噪声敏感、假设条件严格等局限。深度学习方法通过数据驱动的方式学习更复杂的反卷积映射关系。深度学习反卷积的核心思想端到端映射学习:直接从含噪/低分辨率地震数据到高分辨率数据的映射关系特征自动提取:通过多层网络自
- 5G/6G通信设备中的盲埋孔技术突破
lboyj
网络
在5G/6G通信技术的快速发展中,高频信号传输、设备小型化与高密度集成已成为核心需求。盲埋孔(Blind/BuriedVia)技术作为高密度互连(HDI)的关键工艺,正在重新定义通信设备的设计边界。猎板PCB作为国内高端PCB制造的标杆企业,通过材料创新、工艺优化与智能化生产,为5G基站、毫米波雷达、卫星通信等领域提供了高可靠性的解决方案。本文将从技术挑战、创新实践与未来趋势三个维度,解析盲埋孔技
- 卷积神经网络 - 微步卷积、空洞卷积
谦亨有终
AI学习笔记cnn人工智能神经网络机器学习
一、微步卷积微步卷积(FractionallyStridedConvolution),通常也称为转置卷积(TransposedConvolution)或反卷积(Deconvolution),是深度学习(尤其是卷积神经网络,CNN)中用于上采样(Upsampling)或特征图尺寸恢复的关键操作。它的核心目的是通过卷积操作将较小的特征图(低分辨率)扩展为更大的特征图(高分辨率)。1.微步卷积的核心思想
- 论文笔记:Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring
爱学习的小菜鸡
论文笔记去模糊图像处理神经网络
这是一篇CVPR2020的去模糊论文,主要是通过传统与深度相结合,将迭代次数变成神经网络的层数,使网络结构的网络结构更加具有解释性。主要贡献:DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID):提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID,首先提出一种迭代算法,该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法(generalizedTV-regularizeda
- LeetCode——726. 原子的数量(Number of Atoms)[困难]——分析及代码(Java)
江南土豆
数据结构与算法LeetCodeJava题解
LeetCode——726.原子的数量[NumberofAtoms][困难]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.栈+哈希表+有序集合(1)思路(2)代码(3)结果三、其他一、题目给定一个化学式formula(作为字符串),返回每种原子的数量。原子总是以一个大写字母开始,接着跟随0个或任意个小写字母,表示原子的名字。如果数量大于1,原子后会跟着数字表示原子的数量。如果数量等于1则不会
- Lab: Blind SQL injection with out-of-band interaction:利用外带交互的盲注(半成品)
Zeker62
网络安全学习
靶场内容:ThislabcontainsablindSQLinjectionvulnerability.Theapplicationusesatrackingcookieforanalytics,andperformsanSQLquerycontainingthevalueofthesubmittedcookie.TheSQLqueryisexecutedasynchronouslyandhasn
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc