- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon
qianchess
mxnet使用mxnetwin10anacondagluon人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多,自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后,我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起,所以下文就一起阐述一下,顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- onnx基础
whyte王
python
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的机器学习模型。它使得不同的人工智能框架(如PyTorch、MXNet、Tensorflow)可以采用相同格式存储模型数据并交互。Basic当我们加载了一个ONNX之后,我们获得的就是一个ModelProto,它包含了一些版本信息
- MxNet源码解析(1) KVStore,pslite源码解析
Junr_0926
1.前言从毕业开始工作已经两个多月,这期间相当一部分的时间都用在了对MxNet的学习上,而在MxNet的众多部分中,又是pslite这一部分接触最多。因此,今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里,也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架,它最大的特点应该是分布式训练的支持了。从初次接触MxNet到现在的两个多月里,我认为MxNet主要有以
- 人脸识别数据集整理
想努力的人
人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
转自:人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112,mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集:CASIA-Webface(10Kids/0.5Mimages)CASIAWebFaceDataset是一个大规模人脸数据集,主
- 深度学习-随机梯度下降
白云如幻
PyTorch深度学习机器学习算法人工智能
在训练过程中使用随机梯度下降,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明随机梯度下降(stochasticgradientdescent)。%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中,目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均
- 动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记!高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran
- 2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?
NCHU-Net
人工智能人工智能深度学习pytorchtensorflow
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2
- mxnet版本与numpy,requests等都不兼容问题
Bian~
numpymxnetpython
简介跟着李沐学AI时遇到的mxnet环境问题。问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests,而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。然后报错:ERROR:pip'sdependencyresolverdoesnotcurrentlytakeintoaccountallthepackagesthatareinstalled.Thisbehaviouri
- 初学AI-动手安装mxnet
小白天天向上
mxnet人工智能深度学习
最近看到网络上介绍的《动手学深度学习》,感觉是一本理论结合实际的好书。参考链接如下:《动手学深度学习》—动手学深度学习2.0.0documentation心痒之下开始动手安装,没想到花费自己两天实际搞明白如何安装。以下记录自己的心路历程,哈哈。书上介绍的第一步安装Minicoda,其实也可以安装Anacoda,不影响后面的MXNET安装。书上没有介绍MXNET的运行环境,实际上MXNET只能运行在
- Mxnet导出onnx模型
上单之光
模型部署mxnet人工智能深度学习
Mxnet导出onnx模型requirementsmxnet==1.9.1python3.8+onnxsim导出模型importosimportmxnetasmximportnumpyasnpimportonnxfromonnximportcheckerfrommxnet.onnximportexport_modelfrommxnet.gluon.model_zooimportvisionfrom
- mxnet和numpy版本对应
Edison/
pythonmxnet
关于安装mxnet与numpy版本冲突解决方法下载anaconda32019.7python3.7版本mxnet1.6.0版本numpy1.16.x成功运行
- 安装mxnet详细版
江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡
mxnet人工智能深度学习pythonpipcondaipython
一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架,由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言,包括Python、C++、R、Scala等,可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法,可以用于各种深度学习任务,如图像分类、目标检测、语音识别等。同时,MXNet还具有高效、灵活、易用等特点,受到了广泛的关注和应用。二、安装过程及遇到的困难步骤一:直接Win+
- 【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南
_普
mxnet人工智能深度学习python经验分享
一.确保已经安装Anaconda二.打开root环境控制台,执行【mxnet】包相关安装指令。1.创建python3.7.0环境condacreate-nnamepython=3.7.0【测试mxnet在python3.7.0x以上版本使用大概率会报错,这里使用低版本python环境】ps:如果在这一步创建环境报错可以考虑卸载【Anaconda】重装2.激活环境condaactivatename三
- [动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算
蒸饺与白茶
8.4多GPU计算注:相对于本章的前面几节,我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况:多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节,但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是,这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。如果对分布式计算感兴趣可以参考PyTorch官方文档。本节中我们将展示如何使用多块GPU计算,例如,使用多块GPU训练同一个
- 模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延
JaJaJaJaaaa
模型优化卷积神经网络深度学习
《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.04861MXNet框架代码:https://github.com/miraclewkf/mobilenet-MXNet1.主要思想介绍了两种简单的全局超参数用以平衡时延和准确率,构建
- 打破硬件壁垒:TVM 助力 AI技术跨平台部署
程序边界
人工智能
文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)在全世界信息产业中的广泛应用,深度学习模型已经成为推动AI技术革命的关键。TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等深度学习模型已经在服务器级GPU上取得了显著的成果。然而,大多数现有的系统框架只针对小范围的服务器级GPU进行过优化,
- ART-Adversarial Robustness Toolbox检测AI模型及对抗攻击的工具
Rnan-prince
网络安全人工智能python
一、工具简介AdversarialRobustnessToolbox是IBM研究团队开源的用于检测模型及对抗攻击的工具箱,为开发人员加强AI模型被误导的防御性,让AI系统变得更加安全,ART支持所有流行的机器学习框架(TensorFlow,Keras,PyTorch,MXNet,scikit-learn,XGBoost,LightGBM,CatBoost,GPy等),所有数据类型(图像,表格,音频
- JAVA 程序员的宝藏 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)
Lannnking
转载自知乎前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果,Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因,在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如,NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下,尽管Java语言仍是最流行的语言之一,拥有为数众多的开发者,尤其在企业市场拥有
- MxNet源码解析(2) symbol
Junr_0926
1.前言我们在训练之前,先建立好一个图,然后我们可以在这个图上做我们想做的优化,这种形式称为SymbolicPrograms。相对应的是ImperativePrograms,也就是每一句代码都对应着程序的执行,在这种情况下,我们可以写类似于下面的代码:a=2b=a+1d=np.zeros(10)foriinrange(d):d+=np.zeros(10)这在symbolic的方式下是做不到的,因为
- DMLC深度机器学习框架MXNet的编译安装
AI小白龙*
机器学习mxnet人工智能计算机视觉YOLO深度学习tensorflow
这篇文章将介绍MXNet的编译安装。MXNet的编译安装分为两步:首先,从C++源码编译共享库(libmxnet.soforlinux,libmxnet.dylibforosx,libmxnet.dllforwindows)。接着,安装语言包。1.构建共享库依赖目标是构建共享库文件。最小构建需求:最新的支持C++11的C++编译器,比如g++>=4.8,clang一份BLAS库,比如libblas
- AI 训练框架:Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle
linzhiji
人工智能pytorchtensorflow
https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558
- 深度学习之TensorFlow——基本使用
人工智能小豪
neo4jtensorflow人工智能深度学习
一、目前主流的深度学习框架Caffe,TensorFlow,MXNet,Torch,Theano比较库名称开发语言速度灵活性文档适合模型平台上手难易Caffec++/cuda快一般全面CNN所有系统中等TensorFlowc++/cuda/Python中等好中等CNN/RNNLinux,OSX难MXNetc++/cuda快好全面CNN所有系统中等Torchc/lua/cuda快好全面CNN/RNN
- 【AI】模型结构可视化工具Netron应用
TopFancy
人工智能人工智能模型可视化Netron
随着AI模型的发展,模型的结构也变得越来越复杂,理解起来越来越困难,这时候能够画一张结构图就好了,就像我们在开发过程中用到的UML类图,能够直观看出不同层之间的关系,于是Netron就来了。Netron支持神经网络、深度学习和机器学习网络的可视化。支持ONNX,TensorFlowLite,CoreML,Keras,Caffe,Darknet,MXNet,PaddlePaddle,ncnn,MNN
- 深度学习框架 の 动态图 vs 静态图
CW不要无聊的风格
Date:2020/08/03Author:CWForeword:各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架,如MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度),甚至是国产新兴框架MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等,在涉及介绍这些框架的时候,都会提及动态图和静态图这样的概念,那么它们究竟是什么意思呢?在框架中又是如何体现
- 深度学习_Softmax简洁实现(Gluon实现)
VictorHong
Softmax多分类简洁实现(Gluon实现)导入必要的包importd2lzhasd2lfrommxnetimportndfrommxnet.gluonimportdataasgdata,lossasgloss,nnfrommxnetimportgluon,init获取和读取数据batch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mn
- nvidia-docker gpu环境搭建
chaos_chen
dockergpu环境搭建前言搭建GPU的开发环境需要安装nvidia的驱动、cuda、cudnn等,还要安装tensorflow、pytorch、mxnet等框架,并且驱动版本和框架版本需要相统一,如tensorflow1.9的版本需要对用cuda9.0,如果要升级tensorflow,cuda也要做相应的升级。每次在新机器上部署环境都费时费力,因此急需一套docker来快速移植。安装nvidi
- Win10系统下 Tensorrt C++部署yolov5
o氧气o
YOLO人工智能深度学习
1.TensorRt介绍TensorRt是一个有助于在NVIDIA图形处理单元(GPU)上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作,专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。一般的深度学习项目,训练时为了加快速度,会使用多GPU并行训练。但在部署推理时,为了降低成本,往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台(比如NVI
- 深度学习工具那么多,究竟哪款最适合你?| 线下沙龙 × 报名
PaperWeekly
又到了炼丹师线下面基时间在之前几期线下沙龙中我们涉及了各类NLP、CV细分领域在现场研讨了大量顶会论文寒冬12月的第一个周末我们想要玩点新花样为大家推荐一些当前最先进的深度学习软件工具毕竟世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型却有着不同的软硬件搭配无论你是TFBoy还是MXNeter都不妨这周日来现场和各家核心工程师、开发者专家互撩届时还有各种正版周边小礼物坐等你们抱回家哟~郑达/亚马逊AWS应用
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR