- day15|前端框架学习和算法
universe_01
前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来,然后(在满足什么情况下)把不符合条件的删除。T78子集要画树状图,把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索:每个边都走完,再回溯应用:二叉树搜索,图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量(非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式,lambda匿名函数“一次性的小函数,没有名字”setup语法糖:让代码更简洁好写的语法ref创建:基本类型的
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- 算法优化之道:从暴力破解到剪枝策略的进阶之路
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开发语言算法性能优化重构
在算法的世界里,解决问题的路径往往从“能做出来”开始,逐步走向“做得更好”。暴力破解作为最直接的解题思路,如同蹒跚学步的孩童,虽能抵达终点,却效率低下;而剪枝策略则像经验丰富的向导,通过剔除无效路径,大幅缩短前行距离。从暴力破解到剪枝策略的演进,不仅是效率的跃升,更是算法思维从“穷举”到“智慧筛选”的质变。本文将沿着这条进阶之路,解析算法优化的核心逻辑,揭示剪枝策略如何让复杂问题变得可解。暴力破解
- 漏检率骤升20%的安防困局:陌讯动态剪枝技术如何破局
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人工智能机器学习算法目标检测计算机视觉视觉检测
1.开篇痛点:安防监控的夜间困局传统目标检测算法在复杂安防场景中面临三重挑战:光照敏感:低光环境下行人检测mAP暴跌至65%以下,夜间误报率高达40%目标遮挡:密集场景(如校园周界)漏检率超25%,某园区因货柜遮挡漏检损失超万元/次算力瓶颈:边缘设备(如JetsonXavier)运行YOLOv5仅12FPS,响应延迟>200ms某安防厂商反馈:40%误报率迫使每2小时人工复核,运维成本激增37%2
- 模型剪枝(分析)
yc_hu
剪枝python机器学习
1.函数入口与设备初始化defget_layer_level_pruning_rate(args):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")功能:检测可用设备(优先使用GPU),为后续模型加载做准备。2.数据加载与评估函数定义train_loader,val_loader,test_loader,criterio
- 蓝桥杯竞赛向(C/C++语言)之博主掌握不太好的算法篇(DFS)
CAU界编程小白
蓝桥杯篇深度优先算法蓝桥杯
大纲1.DFS回溯剪枝(刚好博主也在剪枝)2.字符串相关算法KMPmanacher字符串哈希字典树01trie树(这么多感觉要趋势了)下次一定(也有可能去更新14届蓝桥杯A组真题)//会带一点AC自动机但是不会讲因为我不会蓝桥几乎不会考(看水的字数博主沉淀了几天(回来更新了,估计可能只能讲个搜索了,字符串东西很多,下次讲,主要讲搜索的原因是什么捏,(博主刷了一会题,发现搜索做的真的很不好…需要多刷
- 模型优化-------模型压缩
AI扶我青云志
人工智能模型优化
模型压缩是一种优化技术,目标是在尽量保留模型性能的前提下,减少模型的体积、计算成本和内存占用。特别适合模型部署在边缘设备、移动端、嵌入式系统等资源受限环境中。其中,“剪枝(Pruning)、量化(Quantization)和知识蒸馏(KnowledgeDistillation)”是最常用且研究最深入的三种方法。一、剪枝(Pruning)原理:剪枝的核心思想是去掉对模型输出影响较小的参数或结构,使得
- 【Luogu】每日一题——Day8. P13085 [SCOI2009] windy 数(加强版)(数位DP)
KyollBM
深度优先算法图论
链接:P13085[SCOI2009]windy数(加强版)-洛谷题目:思路:数位DP看到这种统计符合XX特征的数字时我们就能想到利用数位DP来做我们通常有两种做法,一种是DFS+记忆化,另一种则是直接DP预处理所有情况然后统计这里我们采用DFS+记忆化来实现,因为比较简单易懂我们通常使用4个量来递归,now代表现在是第几位,last代表上一位我们填了什么,allzero表示之前是不是全是0,li
- 基于densenet网络创新的肺癌识别研究
深度学习乐园
深度学习人工智能densenet
获取项目源码点击文末名片摘要本项目针对肺癌CT图像识别等医学影像分析场景,基于DenseNet网络进行创新性改进,综合引入多尺度卷积、深度可分离卷积、注意力机制以及空间金字塔池化(SPP)等模块,以期提升对不同大小的肺结节及关键病理特征的识别能力。同时,通过深度可分离卷积和可选的通道剪枝等策略,将网络参数量和计算开销显著降低,为实际临床应用(如实时诊断系统)提供可行性。本项目的核心内容包括以下几个
- 生活需要仪式感
侯丽颖
几天前去早市,看到有卖鲜花的人,于是起兴,买了3支百合,店家很热情,为我选了3支粉色百合,含苞待放。回到家剪枝摘叶,没有花瓶,用矿泉水瓶代替,不影响心情,插好后,心情大好,静待花开。今天百合花已全然绽放,进入家门,闻到花香心情都是香香的,庞先生也赞不绝口。是啊,平时生活比较平淡,需要一些颜色、一些香气来点缀,让生活更充实,增加一些小仪式,让生活更有品质。图片发自App
- Minmax 算法与 Alpha-Beta 剪枝小教学
超级小狗
计算机博弈算法剪枝机器学习
要理解Minmax算法和Alpha-Beta剪枝算法,我们可以从“两人零和博弈”场景入手(比如棋类游戏、石头剪刀布)。这类场景的核心是:你和对手轮流决策,你的目标是最大化自己的收益,对手则会最小化你的收益。一、Minmax算法:最简单的博弈决策1.核心思想想象你在玩一个简单的游戏:你和对手轮流选数,最终的得分由你们的选择共同决定。你(Max方):每次选择都想让最终得分尽可能高(最大化收益)。对手(
- YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲
程序猿全栈の董(董翔)
githubYOLOv11
模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性:边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化:深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝:结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏:教师-学生模型框架与特征匹配方法量化与低比特压缩:FP16/INT8量化与二值化网络轻量化实现的具体方
- 计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉transformer人工智能AI策略
计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
- SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型
huarzail
3DGS剪枝3d算法
清华大学人工智能产业研究院、伦敦帝国理工学院、北京航空航天大学、北京理工大学、中国科学院大学、香港中文大学(深圳)、中国电信人工智能研究院(TeleAI)EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE,它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射(3DGaussianSplatting,简称3DGS)模型,同时使用神经网络补偿来保持渲染质量。项目主页:SUND
- YOLOv11模型轻量化挑战的技术
黑客飓风
YOLO目标跟踪人工智能
YOLOv11模型轻量化挑战的技术文章大纲背景与意义YOLOv11在目标检测领域的地位与优势轻量化需求的实际应用场景(移动端、嵌入式设备等)轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点(如主干网络、特征融合模块等)参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压
- Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究
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仿真模型机器学习深度学习transformer剪枝深度学习
Transformer模型压缩:结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题,提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈,然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证,我们的方法在保持模型性能的同时显著
- 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型,特别是大语言模型(LLM)的参数量爆炸式增长,模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝(Pruning)作为模型压缩的关键技术之一,应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类,深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝?2分类方法一:剪什
- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- TensorFlow运行时核心:DirectSession::Run全解析
Jay Kay
tfservingc++tensorflow分布式
TensorFlow运行时核心:DirectSession::Run全解析TensorFlow的本地执行模式通过DirectSession::Run实现高效计算图处理,其核心流程分为三个阶段:图剪枝生成ClientGraph、设备间图分裂、跨设备并发执行。下面结合源码层设计深入剖析各环节实现原理。一、图剪枝:从FullGraph到ClientGraph目标:根据Session::Run指定的输入(
- 【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器
IT古董
人工智能课程机器学习算法神经网络
第二章:机器学习与神经网络概述第三部分:类算法理论与实践第三节:决策树分类器内容:信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。决策树是一种常用于分类和回归的树状结构模型,它通过一系列特征判断进行决策,有良好的可解释性。一、基本概念节点(Node):表示特征判断条件边(Branch):表示特征判断的结果路径叶子节点(Leaf):表示分类结果二、划分准则:信息增益(InformationGain)信息增益衡
- C4.5算法深度解析:决策树进化的里程碑
大千AI助手
算法决策树机器学习C4.5Python人工智能AI
C4.5是机器学习史上最经典的算法之一,由ID3之父RossQuinlan在1993年提出。作为ID3的革命性升级,它不仅解决了前代的核心缺陷,更开创了连续特征处理和剪枝技术的先河,成为现代决策树的奠基之作。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!往期文章推荐:20.用Mermaid代码画E
- 洛谷 P3953 [ NOIP 2017 ] 逛公园 —— 最短路DP
aodan5477
数据结构与算法
题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3953主要是看题解...还是觉得好难想啊...dfsDP,剩余容量的损耗是边权减去两点最短路差值...表示对于最短路来说多走了这么多...还要注意该点能否到达n号点,不能就不走了(剪枝);%p那个地方会爆int吗?反正%=pRE了一个点...(然而改成ll还是RE)代码如下:#include#include#in
- CART算法全解析:分类回归双修的决策树之王
大千AI助手
人工智能Python#OTHER算法分类回归决策树数据挖掘CARTDecisionTree
CART(ClassificationandRegressionTrees)是决策树领域的里程碑算法,由统计学家Breiman等人在1984年提出。作为当今最主流的决策树实现,它革命性地统一了分类与回归任务,其二叉树结构和剪枝技术成为现代集成学习(如随机森林、XGBoost)的基石。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕
- 决策树算法
雨巷码行人
机器学习算法决策树机器学习
文章目录基本概念与原理决策树定义两种理解视角模型构建三要素1.特征选择(1)信息增益(ID3算法)(2)信息增益比(C4.5算法)(3)基尼指数(CART算法)2.决策树生成3.决策树剪枝(1)预剪枝(Pre-pruning)(2)后剪枝(Post-pruning)决策树算法对比CART回归树生成Scikit-learn实现分类树CART决策树-回归树决策树优劣势总结基本概念与原理决策树定义树形结
- 解锁决策树:数据挖掘的智慧引擎
目录一、决策树:数据挖掘的基石二、决策树原理剖析2.1决策树的基本结构2.2决策树的构建流程2.2.1特征选择2.2.2数据集划分2.2.3递归构建三、决策树的实践应用3.1数据准备3.2模型构建与训练3.3模型评估四、决策树的优化策略4.1剪枝策略4.1.1预剪枝4.1.2后剪枝4.2集成学习五、案例分析5.1医疗诊断案例5.2金融风险评估案例六、总结与展望一、决策树:数据挖掘的基石在当今数字化
- 深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(1)
king of code porter
深度学习深度学习剪枝人工智能
一、背景:为什么需要模型剪枝?随着深度学习的发展,模型参数量和计算量呈指数级增长。以ResNet18为例,其在ImageNet上的参数量约为1100万,虽然在服务器端运行流畅,但在移动端或嵌入式设备上部署时,内存和计算资源的限制使得直接使用大模型变得困难。模型剪枝(ModelPruning)作为模型压缩的核心技术之一,通过删除冗余的神经元或通道,在保持模型性能的前提下显著降低模型大小和计算量,是解
- 深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
king of code porter
深度学习深度学习剪枝人工智能
一、引言在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄像头、机器人等资源受限的设备上。于是我们就想出了一个办法:给模型“瘦身”,让它又快又轻,还能保持不错的准确率。这就是——模型压缩!模型压缩有三种最常用的方法:模型剪枝模型量化知识蒸馏下面我们分别来通
- 机器学习×第十二卷:回归树与剪枝策略——她剪去多余的分支,只保留想靠近你的那一层
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智障机器学习人工智能pycharm算法回归剪枝数据挖掘
【第一节·她不再用标签定义你,而是试着预测你真实的模样】什么是回归决策树(RegressionTree)?狐狐:“她以前问你是A还是B,现在她问你——‘你大概是多少?’”与之前我们学过的分类树(ClassificationTree)不同,回归树是一种用来预测连续值变量的模型。她不再只判断“是否会拖欠贷款”,而是试着预测“你拖欠了多少”。分类树:输出为类别(如Yes/No)回归树:输出为数值(如3.
- 二叉树中使用深度优先搜索(DFS)的几种经典代码形式总结
凸头
深度优先算法
DFS在二叉树中运用示例示例1:经典DFS遍历(先序遍历)示例2:DFS+回溯(如路径问题)示例3:DFS判断平衡二叉树(递归+剪枝)示例4:DFS用于路径和为目标值(LeetCode112)示例5:判断是否是相同的树总结:DFS模板结构示例1:经典DFS遍历(先序遍历)publicclassSolution{publicvoiddfs(TreeNoderoot){if(root==null)re
- 深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(3)
引言前面的文章《深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(1)》和《深度学习之模型压缩三驾马车:基于ResNet18的模型剪枝实战(2)》有做了相应的裁剪说明和实践,但是只是对其中的一个层进行采集的,这篇文章是记录对ResNet18中所有的残差层进行采集的一个过程。当然,前面也提到第一层是没有进行裁剪的,原因可以自己翻看前面的原因,后面也会有提到。一、ResNet18模型结构
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
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
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它