- 【零基础学AI】第9讲:机器学习概述
1989
0基础学AI人工智能机器学习pythonnumpydevops开源
本节课你将学到理解什么是机器学习,以及它与传统编程的区别掌握监督学习、无监督学习的基本概念使用scikit-learn完成你的第一个机器学习项目构建一个完整的iris花朵分类器开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE需要安装的包pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn前置知识基本的Python语法(
- EasyFeature软件特性四:星云空天大模型
智绘中勘
人工智能深度学习信息可视化
随着智能遥感进入新纪元,数据处理与模型效率的挑战日益成为应用落地的关键瓶颈。EasyFeature软件以星云空天大模型为核心,构建了基于人机智能提示学习的多模态系统。通过海量高质量数据预训练,集成了包括遥感场景分类、快速目标检测、地物分类、变化检测等在内的丰富模型库,提供端到端的智能解译能力。EasyFeature完全实现国产化自主可控,涵盖全栈软硬件支撑与训推一体化流程,确保高效安全。其极简安装
- 【CATIA的二次开发35】对象Selection部分属性介绍
江树月华
CATIAVBA二次开发CATIA的VBA二次开发CATIAVBACATIA宏CATIAVBA
在CATIAV5的VBA开发中,Selection对象是用户交互的核心组件,用于管理用户在图形区域或特征树中的选择操作。Selection对象是CATIAVBA中的中央交互枢纽,充当用户界面与程序逻辑之间的桥梁。它代表当前在图形区域或特征树中被选中的元素集合,是自动化操作的基础。一、Selection对象属性和方法二、属性分类概览属性类型作用域主要用途ApplicationObject全局获取当前
- 【CATIA的二次开发36】对象Selection选择集管理部分方法介绍01
江树月华
CATIAVBA二次开发CATIA的VBA二次开发CATIAVBACATIA宏CATIAVBA
在CATIAV5的VBA开发中,Selection对象是用户交互的核心组件,用于管理用户在图形区域或特征树中的选择操作。Selection对象是CATIAVBA中的中央交互枢纽,充当用户界面与程序逻辑之间的桥梁。它代表当前在图形区域或特征树中被选中的元素集合,是自动化操作的基础。一、Selection对象属性和方法二、方法分类概览分类方法核心功能选择集管理Add,Remove,Remove2,Cl
- 互换性与标准化
念致达
互换性与技术测量机电专业必修课程
互换性与标准化一、互换性定义分类作用主要内容二、标准化一、互换性定义机械产品中的同一规格的一批零件或部件,任取其中一件,不需作任何挑选、调整或辅助加工就能进行装配,并能保证满足机械产品的使用性能要求的一种特性。分类分类几何参数互换零部件的尺寸、形状、位置、表面质量等几何参数具有互换性功能互换零部件的物理性能、化学性能和力学性能具有互换性按互换性程度分:完全互换性(绝对互换性)零件在装配或更换时,不
- r语言 回归分析 分类变量_R语言下的PSM分析分类变量处理与分析步骤
weixin_39715834
r语言回归分析分类变量r语言清除变量
最近学习了PSM,我选择了用R去跑PSM,在这过程中遇到了许多问题,最后也都一一解决了,写下这个也是希望大家在遇到相同问题的时候能够得到帮助和启发,别的应该不会遇到太难的问题了哈哈。最近我也没做什么,录数据,或者说还在调整心态,最近遇到的事情也比较多,又或者说最近的心态比较乱,晚上也睡不好导致白天也比较烦躁,所以可能还是需要一段时间去好好调整,因此最近更新的也比较慢。不过还是会坚持的。问题阐述:1
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
weisian151
人工智能人工智能cnn神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- 微调大语言模型后,如何评估效果?一文讲清
茫茫人海一粒沙
人工智能
在做大语言模型(LLM)微调时,“怎么判断模型调得好不好”是必须回答的问题。无论是在研究、项目落地,还是面试中,评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。本文从评估目标、技术指标、业务适配、实战建议四个维度,讲清楚微调后的模型评估怎么做,为什么这么做。一,评估前,先搞清楚目标不同的微调目的,评估方式也不同:✅精调任务能力:判断模型是否更好完成分类、问答、摘要、代码生成等任务。✅领域适应:关
- 如何让人工智能使你的工作效率一日千里
南风过闲庭
人工智能aipython
1.自动化重复性任务1.1识别并自动化日常任务提高工作效率的首要步骤是识别日常工作中重复性高且耗时的任务。根据麦肯锡全球研究院的报告,知识工作者大约有40%的时间花费在此类任务上。通过自动化这些任务,员工可以将更多时间投入到需要创造性思维和复杂决策的工作上。数据支持:一项针对500名知识工作者的调查显示,通过自动化日常任务,平均每天可以节省2小时的工作时间。这些任务包括数据录入、文件整理、邮件分类
- AI 技术&AI开发框架
34号树洞
人工智能深度学习人工智能机器学习NLPGAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充:基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习(MachineLearning,ML)✦核心概念:✦关键方法:✦应用案例:2.深度学习(DeepLearning,DL)✦核心概念:✦网络结构举例:✦技术趋势:3.自然语言处理(NLP)✦核心任务:✦代表模型:4.计算机视觉(ComputerVis
- 苍穹外卖Day07
guslegend
windows
缓存菜品问题用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得,如果用户端访问量比较大,数据库访问压力随之增大。结果:系统响应慢、用户体验差解决方案通过Redis来缓存菜品数据,减少数据库查询操作缓存逻辑分析:每个分类下的菜品保存一份缓存数据数据库中菜品数据有变更时清理缓存数据DishController代码改写(用户端)publicResult>list(LongcategoryId){//构造r
- 07-Seq2Seq英译法案例
郜太素
自然语言处理人工智能nlp自然语言处理word2vec机器翻译分类
Seq2Seq英译法案例1任务目的:目的:给定一段英文,翻译为法文典型的文本分类(token分类)任务:每个时间步去预测应该属于哪个法文单词2数据格式注意:两列数据,第一列是英文文本,第二列是法文文本,中间用制表符号"\t"隔开iamfrombrazil.jeviensdubresil.iamfromfrance.jeviensdefrance.iamfromrussia.jeviensderus
- 人名分类器(RNN案例)
Turbo_O.
rnn深度学习人工智能
案例介绍:人名分类案例是多分类问题,根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习,历史数据中已知y案例步骤:1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni
- RNN人名分类器案例
RNN人名分类器案例1任务目的:目的:给定一个人名,来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意:两列数据,第一列是人名,第二列是国家类别,中间用制表符号"\t"隔开AngChineseAuYongChineseYuasaJapaneseYuharaJapaneseYunokawaJapanese3任务实现流程1.获取数据:案例中是直接给定的2.数据预处理:
- 第一章 城镇道路工程 1.4 挡土墙施工
泽克
一建市政章节复习笔记
1.4挡土墙施工1.4.1挡土墙结构形式及分类1.挡土墙类型1.重力式砌体挡土墙混凝土压顶、浆砌块石挡墙、浆砌块石基础依靠墙体自重抵挡土压力作用形式简单、就地取材、施工方便、造价低人工耗用量大、工效低、工期长、挡土墙高度受限2.重力式混凝土挡土墙依靠墙体自重抵抗土压力作用一般采用现浇混凝土或片石混凝土形式简单、就地取材、施工简便3.重力式钢筋混凝土挡土墙墙趾、凸榫、钢筋依靠墙体自重抵挡土压力作用墙
- 第一章 城市道路工程
泽克
一建市政实务笔记
1.城市道路工程1.1道路结构特征1.城镇道路分类道路网地位、交通功能、对沿线服务功能划分快速路水泥30沥青20砌块混凝土10,石材20完全交通功能服务,必须有中央分隔带主干路水泥30沥青20砌块混凝土10,石材20交通功能为主,连接主要干路,城市道路网的主要骨架,应有中央分隔带次干路水泥20沥青15砌块混凝土10,石材20兼有服务功能,组成干路网,区域交通集散支路水泥20沥青10砌块混凝土10,
- 第一章 城镇道路工程 1.2 道路路基施工
1.2城镇道路路基施工1.2.1地下水控制1.地下水分类与水土作用1.地下水分类固、液、气三种形态。液体水包括:吸着水、薄膜水、毛细水、重力水。毛细水可以逆重力上升一定高度,0°以下仍能移动、积聚、发生冻胀埋藏条件分上层滞水、潜水、承压水。上层滞水分布范围有限,大幅度水位变化给施工带来困难,潜水分布广,干旱半干旱,矿化度较高且埋藏较浅,注意土的盐渍化。可引起路基盐胀和吸湿软化,做好排水,隔离层措施
- 第一章 城镇道路工程
1.1道路结构特征1.城镇道路分类根据道路在道路网的地位、交通功能、对沿线的服务功能划分*快速路60~100>=43.5-3.75必须有分隔带双、四幅路20年完全交通功能服务*主干路40~60>=43.25-3.5应设三、四幅路20年交通功能为主、城市道路网主要骨架*次干路30~502-43.25-3.5可设单、双幅路15年区域性的交通干道,*支路20~4023.25-3.5不设单幅路10-15年
- 京东商品详情API接口概述(属性规格详情图价格等json数据返回参考)
ID_18007905473
APIjson服务器
京东商品详情API接口概述京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的核心服务,用于获取商品的详细信息,包括属性、规格、详情图、价格等。开发者可通过该接口实现商品展示、价格监控、数据分析等功能。以下是接口的详细说明及JSON数据返回示例。一、接口功能商品基本信息商品ID、名称、品牌、分类、产地等。价格信息当前价格、原价等。库存信息库存数量、库存状态(有货/无货)、预售信息等。规格参数商品的规
- Python采集京东商品API接口概述及JSON格式数据参考
ID_18007905473
pythonAPI数据库python开发语言
前言一、接口概述京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务,用于获取京东平台上商品的详细信息。通过调用该接口,开发者可以获取商品的名称、价格、库存、图片、规格参数、用户评价等结构化数据,适用于电商应用、价格监控、数据分析等场景。二、接口特点数据全面性接口返回的数据涵盖多个维度,包括:商品基本信息:名称、品牌、型号、分类等。价格信息:当前售价、原价、促销价、折扣信息等。库存信息:库存数量
- 中间件复习(java向,示例代码为java),所有问题都会有链接单独解析
搞不懂语言的程序员
重拾java中间件中间件java开发语言
根据近些年情况整理的Java服务常用中间件及面试复习指南(每个中间件10个以上问题+实战模拟)一、核心中间件清单(2020-2023高频使用)中间件分类典型中间件核心应用场景RPC框架Dubbo3.x、gRPC、SpringCloudOpenFeign微服务通信、跨语言调用消息队列Kafka、RocketMQ、RabbitMQ异步解耦、削峰填谷、顺序消息缓存Redis(集群/Redisson)、C
- deepseek:2025年Java面试必刷高频LeetCode题目
Alexon Xu
java面试leetcode
以下是2025年Java面试中高频LeetCode题目分类及对应链接,结合大厂实际考察频率整理:一、链表类反转链表(Easy)迭代法与递归实现双解,掌握三指针操作环形链表检测(Easy)快慢指针经典应用,延伸考察环入口点计算合并K个排序链表(Hard)优先队列解法时间复杂度O(NlogK)相交链表(Easy)双指针数学技巧:a+c+b=b+c+a删除链表的倒数第N个节点(Medium)快慢指针+虚
- 数据标注工具详解
Sally璐璐
ai大数据
数据标注工具是构建高质量AI训练数据集的核心基础设施,其功能覆盖图像、文本、视频、音频、3D点云等多模态数据的标注与管理。以下从工具类型、核心功能、行业应用及技术趋势等方面进行系统介绍:一、主流数据标注工具分类与特性1.通用型标注平台LabelStudio由Heartex开发的开源工具,支持文本、图像、视频、音频及时间序列数据标注,可通过YAML自定义标注界面19。其内置质量控制机制(如标注审核、
- 信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系
信息抽取领域关键Benchmark方法:分类体系摘要信息抽取(InformationExtraction,IE)作为自然语言处理的核心任务之一,旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息(如实体、关系、事件等),广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步,但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- Linux 命令:cd
hweiyu00
Linux命令linux运维
Linuxcd命令详细教程一、cd命令概述cd是Linux系统中用于切换工作目录的核心命令,全称“changedirectory”。它是文件导航的基础工具,通过绝对路径、相对路径或特殊符号,可快速在文件系统中移动,掌握其用法是Linux操作的必备技能。资料已经分类整理好:https://pan.quark.cn/s/26d73f7dd8a7二、cd命令基本语法cd[目标目录]核心参数说明:目标目录
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
vvvdg
深度学习pytorch人工智能
训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 基于MATLAB图像特征识别及提取实现图像分类
jghhh01
机器学习算法人工智能
基于MATLAB的图形处理程序,可以进行图像特征识别及提取,进而实现图像分类。hog_svm.m,2276svm_images/test_image/1.jpg,20980svm_images/test_image/2.jpg,18246svm_images/test_image/3.jpg,13835svm_images/test_image/4.jpg,18539svm_images/test
- Java IO流
码·蚁
Java学习java开发语言intellij-idea后端
IO流1.什么是IO流IO流是Java对文件进行操作,同时还可以对文件的内容读取和写入,在Java中,这些操作文件的类称之为流1.1IO流的分类—面试题根据流向:输入流:对文件的内容进行读取输出流:对文件的内容进行写入根据单位:字节流:每次读取或者写入一个字节字符流:每次读取或者写入一个字符根据功能:节点流:可以从数据的某个节点向某个节点写入数据,就是普通的输入输出流处理流:对已经存在的流做二次封
- Python实例题:基于 KNN 算法的手写数字识别
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi