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吨吨不打野
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- 【Python】解决PyTorch报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central的解决方案
I'mAlex
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在使用PyTorch时,遇到“PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentral”错误通常是由于损坏的模型文件或不兼容的文件版本导致的。这种问题在加载模型或数据时比较常见。以下是一些排查和解决该问题的步骤。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
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近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
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了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
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不打滑的西瓜皮
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- PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍
qq_27390023
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LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块,用于统一管理数据加载流程(包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等)。它的核心作用是将数据处理逻辑与模型解耦,提高代码的可复用性和可读性。1.LightningDataModule的作用✅封装数据预处理:数据下载、清理、转换等步骤都可以在LightningDataModule中完成。✅统一数据加载流程:确保训练、
- 【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练
LittleNyima
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本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关|使用Pytorch进行分布式训练,转载请注明出处。其实Pytorch分布式训练已经不算什么新技术了,之所以专门写一篇blog是因为今天训模型的时候出现了一个没见过的问题,在调试的时候发现自己平时都是用别人写好的分布式代码,没有深入研究过其中的实现细节,因此感觉有必要整理吸收一下。最简单的数据并行作为最简单的并行计算方式,使用nn.Data
- 实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练
晓岚和雪
实验随记pytorch人工智能python深度学习分布式
本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~,由于pytorchLightning多机多卡示例很少,因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。不断完善中…~~及多机多卡训练细节。任务需求:实现多机多卡训练,模型可能继承torch.nn或者torch.lightning。示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启
- PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍
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分布式日志是指在分布式系统中,多个节点(如多台机器或多个GPU)协同工作时,对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。在多GPU/分布式训练环境下,多个进程会同时运行,普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出,导致日志混乱。PyTorchLightning提供了一些分布式日志控制工具,确保日志仅在rank0进程打印,防止重复输出。lightning_utiliti
- Pytorch学习之路(3)
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一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理:数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换,划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据,在验证集/测试集上计算模型表现二.数据读入pytorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成,Dataset定义好数据的格式和数据变换形式,DataLoader用iterative的方式不断
- PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析:全面比较两大深度学习框架,助你选择最适合的工具
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在人工智能的浪潮中,深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者,各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天,我们就来深入探讨这两个框架的特点,帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中,计算图是在程序运行时动态构建的,这使得开发者可
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目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理(Inference)2.1.pth(PyTorch模型格式)2.2.mindir(MindSpore模型格式)2.3.onnx(开放神经网络交换格式)2.4实际例子:自动驾驶系统中的推理模块3.APP与网页4.运维中心与本地部署SDK5.RAG(Re
- 使⽤MATLAB进⾏⽬标检测
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目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短,我⽤MATLAB。Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭,最主要的原因是⽣态完善,⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。从数据集划分到训练,再到性能验证和画图,仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间,把⾃⼰的精⼒放在摸⻥(划掉)算法本身上了。下
- 基于PyTorch的生成对抗网络入门(5)——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络(CGAN)超详解
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目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络(CGAN)进行手写数字生成。比如说,要求生成不同的,但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集
- Pytorch的自动求导模块
zoujiahui_2018
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文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度,函数如下:torc
- Python 中如何 import 绝对路径的模块
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僧旅python开发语言后端
问题:jupter-lab使用时用到其他文件夹下的一个自定义模块,试图使用绝对路径导入解决方式:importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景:importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning/')#自定义模块fromtorchLearningimpo
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
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人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
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- conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用
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conda装tensorboardx
“我不喜欢Tensorflow,但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027),和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织log问题。今天,想和大家简单地谈谈tensorboard的使用。经过社区的努力,目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲
- Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构
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DeepSeek
首先,MLA是什么?可能是指Multi-HeadLocalAttention,即多头局部注意力,这种机制通常用于减少计算量,特别是在处理长序列时,每个头只关注局部区域。比如每个token只注意其周围的一定窗口内的其他token,而不是全局。这可能与传统的Transformer中的滑动窗口或局部注意力类似。接下来,我需要考虑如何将局部注意力与多头机制结合。每个注意力头可能有不同的局部窗口,或者共享相
- Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的
DukeYong
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我记得在PyTorch中,模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列(即输出神经元)分布在多个设备上。在MoE中,每个专家可能是一个这样的并行层,然后通过门控机制将输入路由到不同的专家。接下来,我需要思考ColumnParallelLinear的具体实现。通常,这种并行线性层会在前向传播时将输入数据分发到各个设备,每个设备处理一
- 小白零基础学习深度学习之张量
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1.张量PyTorch中的张量(Tensor)就是一种用来存储数据的“盒子”,这个盒子可以有不同的形状和大小,里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西,就像乐高积木一样,你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据:你可以把张量当作一个容器,用来存储各种数据。比如,一张图片可以用一个三维张量来表示,其中第一维是颜色通道(红、绿、蓝),第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计
- 深度学习-情感分析
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人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 神经网络常见激活函数 9-CELU函数
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- 大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型
North_D
大语言模型LLM语言模型pytorch人工智能python深度学习自然语言处理大语言模型
文章目录通过阅读大语言模型的代码,熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyTorchChatGLM3-6B模型代码ChatGLMModel类总览ChatGLMModel类说明ChatGLMModel类核心代码片段通过阅读大语言模型的代码,熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码:PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyT
- 使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器进行模型检查点处理
MinIO分布式存储
分布式存储MinIOpytorch百度云人工智能
2023年11月,Amazon宣布推出适用于PyTorch的S3连接器。适用于PyTorch的AmazonS3连接器提供了专为S3对象存储构建的PyTorch数据集基元(数据集和数据加载器)的实现。它支持用于随机数据访问模式的地图样式数据集和用于流式处理顺序数据访问模式的可迭代样式数据集。适用于PyTorch的S3连接器还包括一个检查点接口,用于将检查点直接保存和加载到S3存储桶,而无需先保存到本
- 大模型笔记:pytorch实现MOE
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0导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF1专家模型#一个简单的专家模型,可以是任何神经网络架构classExpert(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):super(Expert,self).__init__()self.fc=nn.Linear(i
- mnist数据集下载及使用
小句
pytorch机器学习
#mnist数据集在百度云盘里#链接:https://pan.baidu.com/s/1ca2rL2-0_JLtnH1YQ3otvA#提取码:uq3d#pytorch自带数据集的使用importtorchvisionfromtorchvision.datasetsimportMNISTmnist=MNIST(root="./data",train=True,download=False)print
- pytorch笔记:mm VS bmm
UQI-LIUWJ
pytorch学习pytorch笔记人工智能
1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法,用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量(batchofmatrices),形状分别为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)bmm输出的形状是(batch_size,n,p)2mmmm是标准的矩阵乘法操作,用于两个二维矩阵相乘mm仅适用于2D张量,输入的形状分别是(n,m)和(m,p
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- 【PyTorch】transpose() 和 permute() 函数:交换张量维度
彬彬侠
PyTorch基础transposepermute调整张量维度pytorchpython
在PyTorch中,transpose和permute都是用于调整张量维度的函数。它们在很多深度学习任务中非常有用,尤其是在处理张量维度和进行矩阵操作时。1.transpose函数transpose函数用来交换张量的两个维度。它接受两个参数,即需要交换的两个维度的索引。这个操作不会改变张量的数据本身,只是改变了张量的视图。语法torch.transpose(input,dim0,dim1)inpu
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin