版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/100698417 欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),验证通过后,输入关键字“加群”,加入华为云线上技术讨论群:输入关键字“最新活动”,获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 这是收集的10个最棘手的Java面试问题列…

欢迎添加华为云小助手微信(微信号:HWCloud002 或 HWCloud003),验证通过后,输入关键字"加群",加入华为云线上技术讨论群:输入关键字"最新活动",获取华为云最新特惠促销.华为云诸多技术大咖.特惠活动等你来撩! 这是收集的10个最棘手的Java面试问题列表.这些问题主要来自 Java 核心部分 ,不涉及 Java EE 相关问题.你可能知道这些棘手的 Java 问题的答案,或者觉得这些不足以挑战你的 Java 知识,但这些问题都是容易在各种 Jav…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/100707463 查看挑战10个最难的Java面试题(附答案)[上] 在本文中,我们将从初学者和高级别进行提问, 这对新手和具有多年 Java 开发经验的高级开发人员同样有益. 关于Java序列化的10个面试问题 大多数商业项目使用数据库或内存映射文件或只是普通文件, 来满足持久性要求, 只…

查看挑战10个最难的Java面试题(附答案)[上] 在本文中,我们将从初学者和高级别进行提问, 这对新手和具有多年 Java 开发经验的高级开发人员同样有益. 关于Java序列化的10个面试问题 大多数商业项目使用数据库或内存映射文件或只是普通文件, 来满足持久性要求, 只有很少的项目依赖于 Java 中的序列化过程.无论如何,这篇文章不是 Java 序列化教程或如何序列化在 Java 的对象, 但有关序列化机制和序列化 API 的面试问题, 这是值得去任何 Java 面试前先看看以免让一些未知…

封装常用的js(Base.js)——[01]理解库,获取节点,连缀,  youjobit07 2014-10-10 15:32:59 前言:       现如今有太多优秀的开源javascript库,比如jQuery,Prototype,Dojo等等,这些javascript库已经把最常用的代码进行了有效的封装,以便我们开发,从而提高效率.现在我这里探讨的是自己创建一个javascript库,自己创建的肯定没有那些开源javascript库功能强大,目的主要是为了提升自己的原生javascrip…

摘自<FLUENT流体工程仿真计算实例与分析>,程序略有修改 两个间距为1cm水平平板,如下图所示: 上板匀速平板间流动(Crank-Nicolson格式)[转载]"> 充满着运动黏度系数υ=1cm2/s的液体.上板做水平运动并在0.1s时间内,速度线性由0线性地增加到10cm/s,如下图所示: 上板匀速平板间流动(Crank-Nicolson格式)[转载]" title="下板不动, 上板匀速平板间流动(Crank-Nicolson格式)[转载]"…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

Introduction (1)问题描述: super resolution(SP)问题:Gallery是 high resolution(HR),Probe是 low resolution(LR). (2)当前存在的问题: ① 当前的半耦合(semi-coupled)矩阵学习是解决SR复原,而不是直接进行行人重识别: ② 行人图片存在噪声,直接使用半耦合矩阵学习无法很好的刻画特征空间. (3)Contribution: ① 提出一个新的半耦合低秩判别矩阵学习方法(semi-coupled lo…

Introduction 本文的贡献:提出了基于视频的行人重识别模型:Appearance and Motion Enhancement Model(AMEM).该模型对两类信息进行提取:提出了Appearance Enhancement Module(AME),采用行人属性学习提取行人的样貌特征:提出了Motion Enhancement Module(MEM),提取行人的步态特征,并对其行走进行预测. 在预测阶段仅使用提出模型的主干网络和两个特征提取模块. Approach (1)整体框架:…

前言 上一篇博客记录了如何在 Kestrel 中使用 HTTPS(SSL), 也是我们目前项目中实际使用到的. 数据安全往往是开发人员很容易忽略的一个部分,包括我自己.近两年业内也出现了很多因为安全问题导致了很多严重事情发生,所以安全对我们开发人员很重要,我们要对我们的代码的安全负责. 在工作中,我们常常会见到 encode,base64,sha256, rsa, hash,encryption, md5 等,一些人对他们还傻傻分不清楚,也不知道什么时候使用他们,还有一些人认为MD5就是加密算法…