window下matlab调用caffe进行编译时提示错误

代码生成时遇到问题提示如下  网上查找解决方案，没有解决问题： 1、修改项目->属性->平台工具集，重新生成依然报错  2、查看.props中ToolsVersion="4.0"  3、用记事本打开.sln文件，如下所示；修改为Format Version 11.0，VS2012；依然报错 

我的数据集在Caffe中怎么实现mean subtraction?

我有一个数据集存成了blob数据结构，[600000,1,7,256],然后要转成hdf5的文件用于caffe的CNN里， 我知道在caffe里面有一步是mean subtraction, Caffe里面有一个函数可以实现mean subtraction, 但是是针对lmdb文件的，那我的数据集得到mean然后进行mean subtraction，请各位大神帮帮忙！！

Windows平台下，Matlab无法使用Caffe接口

http://www.th7.cn/system/win/201504/102914.shtml 我是安装这个教程安装的。环境和平台与原作者一致，Window 7 64位操作系统 CUDA 6.5 (但是没有GPU) Matlab R2013a 且在VS2012下编译matcaffe.sln没有报错。但是测试demo时出现如下错误。互联网上的其它方案都试过了，基本上都是这个问题。 >> im = imread('E:\Caffe_Windows_Matlab\Caffe_for_Windows\examples\images\cat.jpg'); >> [scores, maxlabel] = matcaffe_demo(im,0); Undefined function 'matcaffe_demo' for input arguments of type 'uint8'. >> [scores, maxlabel] = matcaffe_demo(im,1); Undefined function 'matcaffe_demo' for input arguments of type 'uint8'. >> [scores, maxlabel] = matcaffe_demo(im,0); Undefined function 'matcaffe_demo' for input arguments of type 'uint8'.

caffe 模型classification.exe可用MATLAB不可用

在训练完自己的模型后，使用classification.exe运行分类模型时，是可以用的（但是概率总是显示0或者1，可能是训练图片太少），但是在MATLAB调用时总是出现错误： Error using CHECK (line 4) invalid Net handle Error in caffe.Net (line 36) CHECK(is_valid_handle(hNet_net), 'invalid Net handle'); Error in caffe.get_net (line 28) net = caffe.Net(hNet); Error in caffe.Net (line 31) self = caffe.get_net(varargin{:}); 怎么回事呢。

不一样的显卡，在caffe中跑相同的网络，配置文件、参数、数据集完全相同，为什么训练结果相差特别多？

gtx1070和gtx660，两个显卡，分别在caffe中跑相同的网络，配置文件、参数、数据集完全相同，为什么训练结果相差特别多，1070的训练损失特大，准确率与瞎猜差不多，反而是660的老显卡准确率0.9以上，请问有这是正常情况吗，难道根据显卡的配置不同，网络的参数调节也要有很大的不同吗？

深度学习框架caffe怎么用的

我想知道caffe怎么用的，我按照网上的教程在Win7下安装完成，现在想知道Python，vs2013，caffe，这三者的关系。比如编码是在vs中用C++然后调用用caffe的接，还是在Python中调用caffe的接口，还是咋的，明白我的意思吧 - -，以前也没接触过这东西，谢谢了。

caffe中自带的googlenet训练自己的数据

我用caffe自带的googlenet训练自己的数据，各个参数和路径都改好了，开始训练的时候出现这个问题，求大神讲解一下这是为什么？ 

将caffe的classification实例添加到自己的工程中

原本是一个vs2010的工程，为了使用caffe框架，就将h文件和cpp文件重新添加到了classification工程中。环境是win10+vs2013的+caffe。如果独编译classification或者添加的过程都没有问题，但是一旦我在自己的工程中添加classification的实例再编译就会报错。我是直接include "classification.cpp"。报错是提示caffe.pb.h文件有错。 E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1251): warning C4003: “min”宏的实参不足 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1251): error C2059: 语法错误:“)” 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1251): error C2334: “:”的前面有意外标记；跳过明显的函数体 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1258): warning C4003: “max”宏的实参不足 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1327): error C2143: 语法错误 : 缺少“)”(在“;”的前面) 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1327): error C2059: 语法错误:“)” 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(1327): error C2238: 意外的标记位于“;”之前 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(10996): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“dim_size”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(10996): error C2838: “dim_size”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(10999): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“clear_dim”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(10999): error C2838: “clear_dim”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11002): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“dim”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11002): error C2838: “dim”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11006): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“set_dim”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11006): error C2838: “set_dim”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11010): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“add_dim”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11010): error C2838: “add_dim”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11015): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“dim”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11015): error C2838: “dim”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11020): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“mutable_dim”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11020): error C2838: “mutable_dim”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11030): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“has_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11030): error C2838: “has_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11033): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“set_has_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11033): error C2838: “set_has_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11036): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“clear_has_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11036): error C2838: “clear_has_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11039): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“clear_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11039): error C2838: “clear_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11043): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11043): error C2838: “shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11047): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“mutable_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11047): error C2838: “mutable_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11053): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“release_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11053): error C2838: “release_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11059): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“set_allocated_shape”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11059): error C2838: “set_allocated_shape”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11071): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“data_size”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11071): error C2838: “data_size”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11074): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“clear_data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11074): error C2838: “clear_data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11077): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11077): error C2838: “data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11081): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“set_data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11081): error C2838: “set_data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11085): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“add_data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11085): error C2838: “add_data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11090): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11090): error C2838: “data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11095): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“mutable_data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11095): error C2838: “mutable_data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11101): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“diff_size”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11101): error C2838: “diff_size”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11104): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“clear_diff”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11104): error C2838: “clear_diff”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11107): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“diff”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11107): error C2838: “diff”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11111): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“set_diff”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11111): error C2838: “set_diff”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11115): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“add_diff”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11115): error C2838: “add_diff”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11120): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“diff”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11120): error C2838: “diff”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11125): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“mutable_diff”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11125): error C2838: “mutable_diff”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11131): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“double_data_size”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11131): error C2838: “double_data_size”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11134): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“clear_double_data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11134): error C2838: “clear_double_data”: 成员声明中的非法限定名 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11137): error C3254: “caffe::FillerParameter”: 类包含显式重写“double_data”，但并不从包含函数声明的接口派生 1>E:\caffe-master\include\caffe/proto/caffe.pb.h(11137): error C2838: “double_data”: 成员声明中的非法限定名

cuda一个global函数里调用多个核函数出问题。

caffe编写loss层时， 我一个global函数里有多个核函数，但是有时前两个核函数不执行，有时候又执行，不清楚问题出在哪里？ ``` template <typename Dtype> void PixelClustingLossLayer<Dtype>::Forward_gpu( const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { const int num = bottom[0]->num(); const int data_channels = bottom[0]->channels(); const int mask_channels = bottom[1]->channels(); const int height = bottom[0]->height(); const int width = bottom[0]->width(); const int spatial_dim = height * width; const int nc = num * data_channels; const int data_count = bottom[0]->count(); const int mask_count = bottom[1]->count(); Dtype* pos_num_data = pos_num_.mutable_cpu_data(); Dtype* neg_num_data = neg_num_.mutable_cpu_data(); caffe_gpu_set(mask_count, Dtype(0.), pixel_mask_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), loss_mask_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num*data_channels, Dtype(0.), pos_ave_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num*data_channels, Dtype(0.), neg_ave_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), pos_loss_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), neg_loss_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_set(num, Dtype(0.), center_loss_.mutable_gpu_data()); for(int n=0; n<num; ++n) { caffe_gpu_asum(spatial_dim, bottom[1]->gpu_data() + n * spatial_dim, pos_num_.mutable_cpu_data() + n); neg_num_data[n] = spatial_dim - pos_num_data[n]; } //LOG(INFO)<<"There are "<<pos_num_.cpu_data()[0]<<" pos pixels and "<<neg_num_.cpu_data()[0]<<" neg pixels."; GetTotalValue<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(data_count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(data_count, bottom[0]->gpu_data(), bottom[1]->gpu_data(), pos_ave_.mutable_gpu_data(), neg_ave_.mutable_gpu_data(), data_channels, height, width); //LOG(INFO)<<"There are 111 neg pixels."; GetAveValue<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(nc), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(nc, pos_num_.gpu_data(), neg_num_.gpu_data(), pos_ave_.mutable_gpu_data(), neg_ave_.mutable_gpu_data(), center_loss_.mutable_gpu_data(), data_channels); //LOG(INFO)<<"There are 222 neg pixels."; PowerEuclideanDistance<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(mask_count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(mask_count, bottom[0]->gpu_data(), bottom[1]->gpu_data(), pos_ave_.gpu_data(), neg_ave_.gpu_data(), euclidean_dis_.mutable_gpu_data(), mask_channels, data_channels, height, width); ComputePixelLoss<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(mask_count), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(mask_count, bottom[1]->gpu_data(), euclidean_dis_.gpu_data(), pos_loss_.mutable_gpu_data(), neg_loss_.mutable_gpu_data(), pos_num_.gpu_data(), neg_num_.gpu_data(), pixel_mask_.mutable_gpu_data(), mask_channels, height, width, alpha_); ComputeClassLoss<Dtype> <<<CAFFE_GET_BLOCKS(num), CAFFE_CUDA_NUM_THREADS>>>(num, center_loss_.mutable_gpu_data(), loss_mask_.mutable_gpu_data(), beta_); caffe_gpu_add(num, neg_loss_.gpu_data(), pos_loss_.gpu_data(), loss_.mutable_gpu_data()); caffe_gpu_add(num, loss_.gpu_data(), center_loss_.gpu_data(), loss_.mutable_gpu_data()); Dtype loss; caffe_gpu_asum(num, loss_.gpu_data(), &loss); LOG(INFO)<<loss/Dtype(num); top[0]->mutable_cpu_data()[0] = loss / num; } ``` 主要是GetTotalValue()函数和GetAveValue()函数，偶尔执行，偶尔不执行，头都晕了。 有没有大神指点迷津。

caffe训练时出现 Restarting data prefetching from start.

自己是caffe入门，训练了mnist，想用mnist的网络来训练自己数据做手写体汉字识别，训练是3755个类，每个类是235张测试是3740类，每个类80张，训练时总是反复出现 Restarting data prefetching from start.源码说是数据lmdb无效，但自己按步骤做了lmdb，还是反复地报，求解。。。急

caffe的matlab接口在RHEL64位机器上的编译安装

caffe在RHEL 64位mic服务器上如何编译安装，根据官网给定安装步骤，无法正确安装

在caffe下训练修改后的SSD网络时报错

运行ssd_pascal_py的脚本文件后，设置为不马上执行训练。 修改脚本文件生成的train， test，deploy的三个prototxt文件， 将前两个最大池化改为步长为2的卷积操作。 layer { name: "pool1" type: "Convolution" bottom: "conv1_2" top: "pool1" param { lr_mult: 1.0 decay_mult: 1.0 } param { lr_mult: 2.0 decay_mult: 0.0 } convolution_param { num_output: 64 kernel_size: 2 stride:2 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" value: 0.0 } } } layer { name: "relu1_3" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" } 如上把第一个最大池化改为了卷积，第二个最大池化也这样进行了修改 运行.sh文件开始训练时，报错  问下大家如何解决？？

如何调整caffe输入模式，实现多张图片同时输入

如何在输入时，把多张相关的图片作为多通道输入到caffe中，求解答

caffe训练二分类问题：accuracy=0.5

caffe 训练过程中始终有accuracy=0.5 求大神指几个针对accuracy=0.5，可能的问题所在

caffe中draw_net 无法使用

在调用caffe中draw_net 的时候报错 ``` sudo python /home/yuanshuai/caffe/python/draw_net.py /home/yuanshuai/caffe/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt /home/yuanshuai/lenet.png --rankdir=LR ``` 错误如下： ``` Drawing net to /home/yuanshuai/lenet.png Traceback (most recent call last): File "/home/yuanshuai/caffe/python/draw_net.py", line 58, in <module> main() File "/home/yuanshuai/caffe/python/draw_net.py", line 54, in main phase) File "/home/yuanshuai/caffe/python/caffe/draw.py", line 244, in draw_net_to_file fid.write(draw_net(caffe_net, rankdir, ext, phase)) File "/home/yuanshuai/caffe/python/caffe/draw.py", line 223, in draw_net return get_pydot_graph(caffe_net, rankdir, phase=phase).create(format=ext) File "/home/yuanshuai/caffe/python/caffe/draw.py", line 167, in get_pydot_graph node_label = get_layer_label(layer, rankdir) File "/home/yuanshuai/caffe/python/caffe/draw.py", line 107, in get_layer_label layer.pooling_param.kernel_size[0] if len(layer.pooling_param.kernel_size._values) else 1, AttributeError: 'int' object has no attribute '_values' ```

如何使用caffe训练MNIST后得到的lenet_iter_10000文件

根据caffe官网的说明： The final model, stored as a binary protobuf file, is stored at lenet_iter_10000 which you can deploy as a trained model in your application, if you are training on a real-world application dataset. 是说训练完成后的模型，存在这个lenet_iter_10000文件里，之后就可以deploy在自己的程序里。。 可是怎么使用这个文件呢？

Windows环境下的在GPU上运行caffe程序怎么移植到cpu上来？

使用matlab跑源代码，大部分都是运行在Gpu上的caffe程序，本人电脑没有GPU，想用cpu跑，怎么办呢？将程序中的GPu改成CPU也不好使，matlab闪退，求助

error LNK1120: 1 个无法解析的外部命令private\caffe_.mexw64

按照您的方法https://github.com/happynear/caffe-windows，在Windows下配置caffe,出现错误 1392 error LNK1120: 1 个无法解析的外部命令 D:\Program Files (x86)\caffe_master\caffe-windows-master\caffe-windows-master\matlab\+caffe\private\caffe_.mexw64 m

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今天闲着无事，就想写点东西。然后听了下歌，就打算写个播放器。 于是乎用h5 audio的加上js简单的播放器完工了。 欢迎 改进 留言。 演示地点跳到演示地点 html代码如下`&lt;!DOCTYPE html&gt; &lt;html&gt; &lt;head&gt; &lt;title&gt;music&lt;/title&gt; &lt;meta charset="utf-8"&gt

Python十大装B语法

Python 是一种代表简单思想的语言，其语法相对简单，很容易上手。不过，如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃，那就大错特错了。本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点，并附上详细的实例代码。如能在实战中融会贯通、灵活使用，必将使代码更为精炼、高效，同时也会极大提升代码B格，使之看上去更老练，读起来更优雅。 1. for - else 什么？不是 if 和 else 才

数据库优化 - SQL优化

前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化，通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢，影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化，提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断： 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长

2019年11月中国大陆编程语言排行榜

2019年11月2日，我统计了某招聘网站，获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息，提取编程语言关键字，并统计如下： 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7

通俗易懂地给女朋友讲：线程池的内部原理

餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白，女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口，对我说：“经常听你说线程池，到底线程池到底是个什么原理？”我楞了一下，心里想女朋友今天是怎么了，怎么突然问出这么专业的问题，但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊，想了一下便说：“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧！” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员，岁数大了，加班加不动了，升迁也无望，于是拿着手里

经典算法（5）杨辉三角

写在前面： 我是 扬帆向海，这个昵称来源于我的名字以及女朋友的名字。我热爱技术、热爱开源、热爱编程。技术是开源的、知识是共享的。 这博客是对自己学习的一点点总结及记录，如果您对 Java、算法 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习。 用知识改变命运，让我们的家人过上更好的生活。 目录一、杨辉三角的介绍二、杨辉三角的算法思想三、代码实现1.第一种写法2.第二种写法 一、杨辉三角的介绍 百度

腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？

昨天，有网友私信我，说去阿里面试，彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static？他被难住了，因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶，今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题，我们一起来看看。 腾讯算法面试题：64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹？ 在互联网职场论坛，一名程序员发帖求助到。二面腾讯，其中一个算法题：64匹

面试官：你连RESTful都不知道我怎么敢要你？

面试官：了解RESTful吗？ 我：听说过。 面试官：那什么是RESTful？ 我：就是用起来很规范，挺好的 面试官：是RESTful挺好的，还是自我感觉挺好的 我：都挺好的。 面试官：… 把门关上。 我：… 要干嘛？先关上再说。 面试官：我说出去把门关上。 我：what ？，夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接

为啥国人偏爱Mybatis，而老外喜欢Hibernate/JPA呢？

关于SQL和ORM的争论，永远都不会终止，我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论，感触还是有一些，于是就有了今天这篇文。 声明：本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实，讲道理，所以，请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题，争论已经很多年了。一直也没有结论，毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看

SQL-小白最佳入门sql查询一

一 说明 如果是初学者，建议去网上寻找安装Mysql的文章安装，以及使用navicat连接数据库，以后的示例基本是使用mysql数据库管理系统； 二 准备前提 需要建立一张学生表，列分别是id，名称，年龄，学生信息；本示例中文章篇幅原因SQL注释略； 建表语句： CREATE TABLE `student` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `

项目中的if else太多了，该怎么重构？

介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统，类似QQ和微信哈，就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // dosho

【图解经典算法题】如何用一行代码解决约瑟夫环问题

约瑟夫环问题算是很经典的题了，估计大家都听说过，然后我就在一次笔试中遇到了，下面我就用 3 种方法来详细讲解一下这道题，最后一种方法学了之后保证让你可以让你装逼。 问题描述：编号为 1-N 的 N 个士兵围坐在一起形成一个圆圈，从编号为 1 的士兵开始依次报数（1，2，3…这样依次报），数到 m 的 士兵会被杀死出列，之后的士兵再从 1 开始报数。直到最后剩下一士兵，求这个士兵的编号。 1、方

致 Python 初学者

文章目录1. 前言2. 明确学习目标，不急于求成，不好高骛远3. 在开始学习 Python 之前，你需要做一些准备2.1 Python 的各种发行版2.2 安装 Python2.3 选择一款趁手的开发工具3. 习惯使用IDLE，这是学习python最好的方式4. 严格遵从编码规范5. 代码的运行、调试5. 模块管理5.1 同时安装了py2/py35.2 使用Anaconda，或者通过IDE来安装模

“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜，分分钟写出万字形式主义大作

一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候，发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目，而且热度还特别高。 项目中文名：狗屁不通文章生成器 项目英文名：BullshitGenerator 根据作者的介绍，他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染，因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理，所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的： 你发现，

程序员：我终于知道post和get的区别

IT界知名的程序员曾说：对于那些月薪三万以下，自称IT工程师的码农们，其实我们从来没有把他们归为我们IT工程师的队伍。他们虽然总是以IT工程师自居，但只是他们一厢情愿罢了。 此话一出，不知激起了多少(码农)程序员的愤怒，却又无可奈何，于是码农问程序员。 码农：你知道get和post请求到底有什么区别？ 程序员：你看这篇就知道了。 码农：你月薪三万了？ 程序员：嗯。 码农：你是怎么做到的? 程序员：

《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily，有一线大厂面试点脑图，欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的，所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的，看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛，双十一比较忙嘛，要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材，还得搞个程序员一天的Vlog，还要写BU

加快推动区块链技术和产业创新发展，2019可信区块链峰会在京召开

      11月8日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办，科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。 　　区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后，下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力，电力解决了人类基本的生活需求，互联网彻底改变了信息传递的方式，区块链作为构造信任的技术有重要的价值。 　　1

程序员把地府后台管理系统做出来了，还有3.0版本！12月7号最新消息：已在开发中有github地址

第一幕：缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统，我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦： 第一场：团队招募 为了应对地府管理危机，阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统，于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好，地府都是满格，哈哈！！！ 经常会有外行朋友问：看某网站做的不错，功能也简单，你帮忙做一下？ 而这次，面对这样的需求，这个程序员

网易云6亿用户音乐推荐算法

网易云音乐是音乐爱好者的集聚地，云音乐推荐系统致力于通过 AI 算法的落地，实现用户千人千面的个性化推荐，为用户带来不一样的听歌体验。 本次分享重点介绍 AI 算法在音乐推荐中的应用实践，以及在算法落地过程中遇到的挑战和解决方案。 将从如下两个部分展开： AI 算法在音乐推荐中的应用 音乐场景下的 AI 思考 从 2013 年 4 月正式上线至今，网易云音乐平台持续提供着：乐屏社区、UGC

【技巧总结】位运算装逼指南

位算法的效率有多快我就不说，不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下，今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过，最重要的不是看懂了这些例子就好，而是要在以后多去运用位运算这些技巧，当然，采用位运算，也是可以装逼的，不信，你往下看。我会从最简单的讲起，一道比一道难度递增，不过居然是讲技巧，那么也不会太难，相信你分分钟看懂。 判断奇偶数 判断一个数是基于还是偶数，相信很多人都做过，一般的做法的代码如下

日均350000亿接入量，腾讯TubeMQ性能超过Kafka

整理 | 夕颜出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 【导读】近日，腾讯开源动作不断，相继开源了分布式消息中间件TubeMQ，基于最主流的 OpenJDK8开发的

8年经验面试官详解 Java 面试秘诀

    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 本人目前在一家知名外企担任架构师，而且最近八年来，在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官，前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里，就将结合本人的面试经验，针对Java初学者、Java初级开发和Java开发，给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实

面试官如何考察你的思维方式？

1.两种思维方式在求职面试中，经常会考察这种问题：北京有多少量特斯拉汽车？ 某胡同口的煎饼摊一年能卖出多少个煎饼？ 深圳有多少个产品经理？ 一辆公交车里能装下多少个乒乓球？ 一

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