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RSS订阅原创 事务隔离级别
**事务隔离级别：**一个事务对数据库的修改与并行的另一个事务的隔离程度。两个并发事务同时访问数据库表相同的行时，可能存在以下三个问题：**1、幻想读：**事务T1读取一条指定where条件的语句，返回结果集。此时事务T2插入一行新记录，恰好满足T1的where条件。然后T1使用相同的条件再次查询，结果集中可以看到T2插入的记录，这条新纪录就是幻想。**2、不可重复读取：**事务T1读取一行记录，紧接着事务T2修改了T1刚刚读取的记录，然后T1再次查询，发现与第一次读取的记录不同，这称为不可重复读。
2020-11-02 08:54:20
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原创 Http和Https的区别？
1、HTTP协议是什么HTTP协议是超文本传输协议的缩写，它是从web服务器传输超文本标记语言（HTML）到本地浏览器的传送协议。2、HTTP原理Http是一个基于TCP/IP通信协议来传送数据的协议，传输的数据类型为HTML文件、图片文件，查询结果。Http协议一般用于B/S架构。浏览器作为HTTP客户端通过URL向HTTP服务端即WEB服务器发送请求。3、HTTP特点http协议支持客户端/服务端模式，也是一种请求/响应模式的协议。简单快速：客户向服务器请求服务时，只需传送请求方法和路径。
2020-08-19 10:04:48
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原创 C++和python的比较
1、C++和Python都是面向对象的高级程序设计语言；2、C++的运行效率远远高于Python：Python代码和C++最终都会变成CPU指令来跑，但一般情况下，Python最终转换出来的CPU指令会比C++ 多很多。同时，因为Python是一门解释型语言，Python解释器先把源代码转换成字节码文件，再由Python虚拟机一条一条地执行字节码指令，和CPU之间多了 解释器这一层；C++是编译型语言，源程序经过预处理、编译、链接后生成可执行文件（二进制文件，可以直接与计算机底层打交道）。3、C+
2020-08-18 14:37:45
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原创 软件测试--性能测试学习（一）
一、从不同角度看性能测试性能测试的前提是功能没有问题。黑盒测试的角度：数据请求经过网络发送服务器前端接收处理在数据库服务器获取相关数据前端处理后返回数据应用界面接收到数据响应系统运维角度硬件资源利用率何种硬件可以提高系统性能系统能否支持7*24的服务扩展性、兼容性、最大容量、可能的瓶颈程序员角度结构合理数据库设计合理代码与算法系统中资源的使用方式二、什么影响性能？硬件配置：CPU 内存 网络操作系统开发语言用户量操作方式操作环境使用时间开发者技术水平三、
2020-07-19 10:19:11
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原创 Linux常用命令（三）--软件测试学习笔记
常用命令1、history2、route3、top4、free5、fdisk6、tar7、unzip
2020-07-06 18:54:18
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原创 Linux常用命令（二）--软件测试学习笔记
常用命令1、df -h 以可读的形式显示磁盘使用情况df -h 显示磁盘使用情况。2、du -h 显示文件或目录的大小du -h 以可读形式显示文件或目录的大小du -h 文件 显示指定文件的大小du -sh 显示文件的总大小3、mv 修改文件/目录名字；移动文件/目录mv 原文件名 目标文件名mv a.txt aa.txt 将a改名为aamv 文件名 目录名mv a.txt zs 将文件a移动到目录zs下mv 原目录名 目标目录名mv zs zs1 若zs1存在，则
2020-06-26 16:23:26
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原创 Linux常用命令（一）--软件测试学习笔记
一、基础知识Linux命令是严格区分大小写的，与windows不同；命令之间是有空格的；错误提示：command not found :大部分原因是命令拼写有问题；permission denied:拒绝访问，没有权限二、常用命令1、su 切换用户su root 切换为超级管理员，需要输入密码由超级管理员切换为其他用户，不需要输入密码2、cd 切换路径（可以使用tab键关联补全）cd / 进入根目录cd … 返回上一层目录cd …/… 返回上两层目录绝对路径：
2020-06-25 18:19:41
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原创 Gabor滤波器 pytorch实现
import mathimport torchimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltdef getGaborFilterBank(nScale, M, h, w):#nscale表示波长，M表示方向，h表示图片的长，w表示图片的宽 Kmax = math.pi / 2 f = math.sqrt(2)...
2019-11-13 15:46:42
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原创 pytorch 实现图像的顺序读取/按文件名读取
问题描述：数据集按照如下方式存储：文件夹：图片1，图片2，图片3……图片n在我使用pytorch进行网络的训练时，每次需要向网络中送入一组图片进行训练或者测试，我希望图片是按照1，2，3，4，5，6…的顺序被处理的。通常，我们使用的dataloader来读取数据，会发现即使把 shuffle=False 也不会按照1，2，3…读取图片，而是1，10，11，12，13,…,100,…这种顺序...
2019-11-13 14:28:28
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原创 【论文阅读笔记】Learning Compact and Discriminative Stacked Autoencoder
Learning Compact and Discriminative Stacked Autoencoder for Hyperspectral Image Classification作者：Peicheng Zhou , Junwei Han , Senior Member, IEEE, Gong Cheng , and Baochang ZhangIEEE TGRS 2019作者指出，目...
2019-10-17 11:20:52
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原创 RuntimeError: Given groups=1, weight of size 40 1 5 5, expected input[4, 3, 28, 28]
在将MNIST数据集替换为其他数据集时，出现了如下错误：RuntimeError: Given groups=1, weight of size 40 1 5 5, expected input[4, 3, 28, 28] to have 1 channels, but got 3 channels instead原因是，MNIST数据集是灰度图片，而我输入的是彩色图片，有RGB三个通道。解...
2019-10-17 10:40:31
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原创 torch.nn.Conv2d()函数和channel的理解
import torchx=torch.randn(2,3,4,5)conv1=nn.Conv2d(3,2,kernel_size=3)out1=cov1(x)print("output1 size: ",out1.shape)conv2=nn.Conv2d(3,2,kernel_size=3,padding=1)out2=cov2(x)print("output2 size: "...
2019-06-07 12:36:16
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原创 mnist格式(ubyte)数据与jpg、png格式数据的相互转化
在学习深度学习的过程中，会发现教程中的模型大多都是用mnist和cifar这两个数据集来演示的。想要使用这些模型在自己的数据上看一下效果，就想到将自己的数据做成与mnist或者cifar格式一样的数据。这里，主要是总结一下自已通过一番百度和学习，如何实现mnist格式数据与jpg、png格式数据的相互转化。一、MNIST数据集MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/...
2019-05-27 16:09:43
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原创 pytorch初学习小结(一）
1、Python导入模块的常用形式在不同的代码中，我们常会看到模块导入部分也不太一样，下面就总结一下这些常用的形式：1、import 模块名在程序中直接通过 模块名.函数名 就可以调用。Example:import maths=math.sqrt(25）2、from 模块名 import *使用这种方法导入模块，可以直接通过函数名调用模块里的方法，不再需要模块名.函数名。Exa...
2019-04-22 16:07:33
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原创 【论文阅读笔记】 Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification
Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification作者：Bing Liu , Xuchu Yu, Anzhu Yu, Pengqiang Zhang, Gang Wan, and Ruirui Wang一、摘要与贡献目前，深度学习方法已被成功用于高光谱图像（HSI）分类。然而，想要训练一个深度学习的分类器需要成千上百个标记...
2019-04-07 18:57:24
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空空如也
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