- 深度学习系列(1) TensorFlow---Tensorflow学习路线
CoderIsArt
Python机器学习与深度学习深度学习tensorflow学习
学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图,涵盖从基础到高级的知识点和实践,帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。1.基础知识1.1了解TensorFlow概念:什么是TensorFlow?它的用途和应用场景。安装:如何在本地机器上安装TensorFlow,使用pip安装基本库。文档和教程:熟悉TensorFlow的官
- tensorflow学习笔记(二):机器学习必备API
我愛大泡泡
深度学习机器学习深度学习
前一节介绍了一些最基本的概念和使用方法。因为我个人的最终目的还是在深度学习上,所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。这里准备把常用的API和使用方法按照使用频次进行一个排列,可以当做一个以后使用参考。这一节介绍的内容可以有选择的看。而且最全的信息都在TensorFlow的API里面了
- TensorFlow学习笔记
SIENTIST
使用“图”(graph)表示计算任务;在被称为“会话”(session)的“上下文”(context)中执行图;使用“张量”(tensor)表示数据,tensor可以任务是一个n维的数组或列表;通过“变量”(varible)维护状态;使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或从中获取数据tensorflow.jpggraph中的节点称为op(operation),每个op能把输入的tensor
- windows环境下配置tensorflow_gpu版本——无需更改本地的cuda
筱筱西雨
toolwindowstensorflow人工智能深度学习
大家可以在tensorflow学习中,可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装,但是一般涉及到gpu的安装,就需要配置cuda,这个过程很麻烦且浪费时间,下面给出一个简单的方法配置环境。假设已经创建好虚拟环境,这里我们选取tensorflow-gpu==2.1.0为例进行举例,注意python版本在3.6-3.9之间可以看出需要cudnn=7.6,cudatoolkit=10.1安装c
- tensorflow画损失函数的代码_深度学习——Tensorflow学习(二)图片分类
weixin_39999532
将图片储存在dataset深度学习二分类损失函数深度学习对比两张图片的差异
在开始之前多说一句,本系列的教程均以Tensorflow官方为主,主要是考虑到有些同学英语不好的基础,而且Tensorflow官方的教材也较为简单,对很多基础性的问题没有涉及到,当然作者我也是一个半桶水,我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总,总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记,之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了,直接实战出效果图片分类看
- tensorflow学习笔记-图像分类模型-AlexNet实现
飞天小小猫
之前一篇文章中总结了CNN中图像分类的经典模型,包括论文解读和分析,但是不写个代码搞一把总觉得虚~啊哈哈这个系列里准备把这些个经典模型用tensorflow实现一下。参考之前引用的blog:深度学习AlexNet模型详细分析上代码吧。参照着模型看更好读一些。'''图像分类模型的tensorflow实现之--AlexNetTensorflowVersion:1.4PythonVersion:3.6R
- Tensorflow学习笔记(六)——卷积神经网络
七月七叶
实现对fashion-minist分类: (1)引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor
- tensorflow vgg基于cifar-10进行训练
GOGOYAO
最近接触tf,想在cifar-10数据集上训练下vgg网络。最开始想先跑vgg16,搜了一大圈,没有一个可以直接跑的(我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%),要么是代码是针对1000种分类的,要么是预训练好的。最后在Tensorflow学习笔记:CNN篇(6)——CIFAR-10数据集VGG19实现找到了一个vgg19的
- 深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard
木头里有虫911
上一期我们从Fashion-mnist数据集开始,使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。本期我们来学习keras下面的回调函数callbacks的用法。这里,简单的再说一句,Tensorflow有非常完善的官方文档,相当于学习手册。(而且还有中文网站:https://tensorflow.google.cn/)在
- Tensorflow学习之tf.maximum()
Joey Chen&Wpl
Tensorflow人工神经网络tensorflow
1、返回最大值maximum(x,y,name=None)2、返回x和y的最大值(即表达式:x>y?x:y).注意:Maximum支持广播.参数:x:张量.必须是下列类型之一:half,float32,float64,int32,int64.y:张量.必须与x具有相同的类型.name:操作的名称(可选).返回值:该函数将返回一个张量并且与x具有相同的类型.
- TensorFlow学习遇到到问题
妙步少一秒
报错:anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:34:FutureWarning:Conversionofthesecondargumentofissubdtypefrom`float`to`np.floating`isdeprecated.Infuture,itwillbetreatedas`np.float64==np.dty
- TensorFlow学习笔记--(4)神经网络模型-数据集预处理
Postlude
TensorFlowtensorflow学习笔记
神经网络初步以scikit-leran鸢尾花为例通过scikit-learn库自带的鸢尾花数据集来测试数据的读入fromsklearnimportdatasetsfrompandasimportDataFrameimportpandasaspdx_data=datasets.load_iris().data#.data返回iris数据集所有输入特征y_data=datasets.load_iris
- tensorflow学习笔记:识别图中模糊的手写体数字(2)基于多层神经网络以及TensorBoard可视化网络
heart_ace
tensorflow学习笔记tensorflow神经网络可视化python深度学习
tensorflow学习笔记:识别图中模糊的手写体数字(2)基于多层神经网络以及TensorBoard可视化运行环境tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos读取MINIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.
- 【tensorflow学习-选择动作】 学习tensorflow代码调用过程
资源存储库
tensorflow学习人工智能
a=actor.choose_action(s)defchoose_action(self,s):s=s[np.newaxis,:]returnself.sess.run(self.action,{self.s:s})#getprobabilitiesforallactions输入:s输出:self.sess.run(self.action,{self.s:s}):a
- tensorflow学习笔记(十):GAN生成手写体数字(MNIST)
陈小虾
深度学习框架实战GAN手写体生成GAN实战
文章目录一、GAN原理二、项目实战2.1项目背景2.2网络描述2.3项目实战一、GAN原理生成对抗网络简称GAN,是由两个网络组成的,一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络(从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器)。生成器从给定噪声中(一般是指均匀分布或者正态分布)产生合成数据,判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试图产生更接近真实的数据,相应地,后者试图更完美地分辨真实数据
- [笔记] [ToY] Android相机程序:把Android变成Kinect第一步
prog_6103
Android数据处理Android相机Kinect
几个月前看到了PoseEstimation的论文,大喜;人的姿势可以用tensorflow学习一下就搞定啦!那多年来想用手机实现一个kinect的愿望不就已经基本达成了么,一看模型大小,400多MB,而且FPS也不是很高;再见…不过先写一个实时抓相机图像的Android应用吧,随时准备把poseestimation接上去,这样写个restfulserver以后用手势就可以控制电脑了,绑定成鼠标事件
- TensorFlow学习记录:激活函数
Barcelooooooooona
深度学习TensorFlowTensorFlow激活函数
激活函数的主要作用就是用来加入非线性因素的,以解决线性模型不能进行多分类的问题,在整个神经网络里起到非常重要的作用。因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的。神经网络中常用的激活函数有Sigmoid、Tanh和Relu等。1.Sigmoid函数Sigmoid函数的数学公式为f(x)=11+e−xf(x)=\tfrac{1}{1+e^{-x}}f(x)=
- tensorflow学习笔记3
抬头挺胸才算活着
CreateaTensorFlowobjectthatreturnsx+yifx>y,andx-yotherwise.tf.cond相当于其他编程语言的?,比较要用tf.greatertf.cond(tf.greater(x,y),lambda:tf.add(x,y),lambda:tf.subtract(x,y))tf.case第一个参数是字典或者tuples都可以,只要是一对对,然后每一对第一
- Tensorflow学习
Omni-Space
TensorFlowDeepLearningDeepLearningTensorflow
github地址:https://github.com/lawlite19/MachineLearning_TensorFlow一、TensorFlow介绍1、什么是TensorFlow官网:https://www.tensorflow.org/TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包,也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.先绘制计算结构图,也可以称
- TensorFlow学习1-TensorFlow简介
HelloWorld!
深度学习TF
TensorFlow学习1-TensorFlow简介TensorFlow是什么?TensorFlow的编程策略TensorFlow的计算模型TensorFlow的数据模型TensorFlow的运算模型TensorFlow的安装和实例总结在学习深度学习的时候,我们经常会听到TensorFlow的大名。那么TensorFlow是什么,是从哪里来的,干什么用的,怎么用。下面我们来一一回答这些问题。Ten
- 8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播
Ashen_0nee
tensorflow学习python
文章目录前言一、Numpy回归问题实战1、Step1:computeloss2、Step2:computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1:XandY2、Step2:networkstructure3、Step3:循环计算Loss、梯度并更新参数三、数据类型1、tf.constant()2、TensorProperty(1)、.device(2)、.numpy()(
- TensorFlow学习笔记--(3)张量的常用运算函数
Postlude
TensorFlowtensorflow学习笔记
损失函数及求偏导通过tf.GradientTape函数来指定损失函数的变量以及表达式最后通过gradient(%损失函数%,%偏导对象%)来获取求偏导的结果独热编码给出一组特征值来对图像进行分类可以用独热编码0的概率是第0种1的概率是第1种0的概率是第二种tf.one_hot(%某标签值%,%分类数%)这里还没太看懂结果的3X3矩阵是怎么来的如果单纯的是因为有几种类型就有几个1那传入的标签值参数就
- tensorflow学习笔记--张量和基本运算
Yohance0_0
tensorflow框架学习深度学习
张量张量的阶和数据类型(1)张量的属性:graph:张量所属的默认图op:张量的操作名name:张量的字符串描述shape:张量形状一维{5}二维{2,3}三维{2,3,4}importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.constant(5.0)graph=tf.get_default_graph()p
- tensorflow学习笔记----2.常用函数1
qq_35821503
tensorflow深度学习
1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名,dtype=数据类型)x1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(x1)x2=tf.cast(x1,dtype=tf.int32)print("x2=",x2)运行结果:2.计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_min(张量名)print("min=",tf.reduce_min(x
- TensorFlow学习笔记----3.常用函数2
qq_35821503
tensorflow深度学习
一.Gradienttape我们可以在with结构中,使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with结构记录计算过程,gradient求出张量的梯度withtf.GradientTape()astape:若干个计算过程grad=tape.gradient(函数,对谁求导)withtf.Gradie
- TensorFlow学习笔记--MLP多层感知机识别手写数字1-9
北航_Curry
TensorFlow2.0tensorflow神经网络深度学习1024程序员节
#简单粗暴tensorflow2.0合集视频p7-p9多层感知机(MLP)利用多层感知机MLP实现手写数字0-9的mnist数据集的识别importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据的获取和预处理classMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist(self.train_data,self
- Tensorflow学习笔记--张量与会话
IT修炼家
tensorflow
张量张量是Tensorflow的核心组件之一,可以理解为Tensorflow就是张量和流组成的,张量可以简单地理解为多维数组,我的理解就是张量是一个数据模板,深度学习所有数据首先转换为张量的格式再进行计算,然后得到学习结果。横向看张量是整形、浮点型的数,另外注意张量计算中,有些计算需要张量数据的类型相同,否则会报错。纵向看张量是不同维度的“数组”,零阶张量是一个数,是计算的最小单元;二阶张量是向量
- tensorflow学习笔记--Variable变量
爱吃小白兔的大萝卜
tensorflow学习python
tf.Variable()变量:创建、初始化、保存、加载。1.创建Variable()构造函数需要变量的初始值,即任何形状和类型的张量Tensor。初始值定义其形状和类型,一旦构建,变量的类型和形状即确定。如果想要稍后改变变量的形状,需要带上validate_shape=False的赋值操作。#创建一个变量w=tf.Variable(tensor,name=)#运算y=tf.matmul(w,其他
- tensorflow学习笔记:张量介绍以及张量操作函数
heart_ace
tensorflow学习笔记深度学习tensorflow张量
张量(tensor)tensorflow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据,计算图中,操作间传递的数据都是tensor。tensor堪为一个n维的数组或列表,每个tensor中包含类型(type)、阶(rank)和形状(shape)。tensor类型tensor类型python类型描述DF_FLOATtf.float3232位浮点数DF_DOUBLEtf.float6461为浮点数DF_
- [TensorFlow 学习笔记-03]TensorFlow简介
caicaiatnbu
TensorFlow学习笔记深度学习TensorFlow
[版权说明]TensorFlow学习笔记参考:李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习-Caffe之经典模型详解与实战TensorFlow中文社区http://www.tensorfly.cn/极客学院著TensorFlow官方文档中文版TensorFlow官方文档英文版以及各位大
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,