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SQLServer性能优化专题 01.SQLServer性能优化之----强大的文件组----分盘存储(水平分库) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276431.html 02.SQLServer性能优化之---水平分库扩展 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6078512.html 03.SQLServer性能优化之---分表分库技术--(同义词+链接服务器) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041745.html 04.SQLServer性能优化之---读写分离&数据同步(发布订阅) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041758.html 05.换环境了,以后继续更 06.备份,07.xxxx,08.故障转移 09.SQLServer性能优化之---数据库级日记监控(XEVENT) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6022967.html 很久以前: 我为NET狂官方面试题-数据库篇 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6028838.html 我为NET狂官方面试题-数据库篇答案 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041323.html 01.有朋友问了数据库ID不连续,怎么获取上下篇文章?(不是所有情况都适用) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5239049.html 01.在sql server中建存储过程,如果需要参数是一个可变集合怎么处理? http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4501268.html 02.把插入的数据自动备份到另一个表中 ~ 语境:本地和服务器自动同步(非数据同步解决方案) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5367445.html 03.SQL:指定名称查不到数据的衍伸~空格 换行符 回车符的批量处理 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5416429.html 04.利用SQLServer数据库发送邮件 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6022826.html 05.SQL Server 无法连接到服务器。SQL Server 复制需要有实际的服务器名称才能连接到服务器。请指定实际的服务器名称。 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041824.html 06."无法删除数据库,因为该数据库当前正在使用"问题解决 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6047760.html 07.SQLServer文件收缩-图形化+命令 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6047709.html 08.关于全局ID,雪花(snowflake)算法的说明 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6130543.html 09.数据库分离附加(附日记丢失的处理) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6165945.html 10.数据库改名系列(数据库名,逻辑名,物理文件名) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6165998.html 11.牛逼的OSQL----大数据导入(cmd) http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5276449.html 12.【SQLServer】记一次数据迁移-标识重复的简单处理 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6195827.html 13.【恢复挂起的解决方案】附加文件时候的提示“无法重新生成日志,原因是数据库关闭时存在打开的事务/用户,该数据库没有检查点或者该数据库是只读的。 ”【数据库恢复】 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6197051.html 14.数据库备份相关 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6260481.html

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SLBR通过自校准的定位和背景细化来去除可见的水印

本文简要介绍了论文“Visible Watermark Removal via Self-calibrated Localization and Background Refinement ”的相关工作。在图像上叠加可见的水印,为解决版权问题提供了一种强大的武器。现代的水印去除方法可以同时进行水印定位和背景恢复,这可以看作是一个多任务学习问题。然而,现有的方法存在水印检测不完整和恢复背景的纹理质量下降的问题。因此,作者设计了一个双阶段多任务网络来解决上述问题。粗度阶段由水印分支和背景分支组成,其中水印分支对粗略估算的掩膜进行自校准,并将校准后的掩膜传递给背景分支,重建水印区域。在细化阶段,作者整合了多层次的特征来提高水印区域的纹理质量。在两个数据集上的大量实验证明了作者所提出的方法的有效性。

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