- 2023-09-13
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锅锅编故事序从小就喜欢海阔天空的锅锅,终于安份了。因为她有了小口。小口是个安静的孩子,锅锅为了自己的天马行空得以释放决定给口口讲故事。第一集口口总是喜欢盯着阳台的一小盆雏菊,眼神都不给锅锅一个。锅锅眼珠骨碌一转,嘴巴开动了。在一个小城镇上,矗立着好几座高楼,住着稀疏的几户人家。楼前的绿化带住着统一的灌木,虽然是绿葱葱的,但并不喜人。在灌木丛里住着花猫一家。花猫妈妈,黑猫爸爸,还有三个才出生不久的小
- 磁盘性能评价指标—IOPS和吞吐量
???? ??? Frank
一、磁盘I/O的概念I/O的概念,从字义来理解就是输入输出。操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在I/O。比如,CPU有I/O,内存有I/O,VMM有I/O,底层磁盘上也有I/O,这是广义上的I/O。通常来讲,一个上层的I/O可能会产生针对磁盘的多个I/O,也就是说,上层的I/O是稀疏的,下层的I/O是密集的。磁盘的I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出。输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读
- 【监控告警】02-Promtheus的学习之路
Kearey.
监控告警微服务网关学习方法
prometheus采用的是拉模式为主,推模式为辅的方式采集数据。Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的,事实上所有的图表和警报都是”估算”,我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性,能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统。当然,有时候我们也得证明这个警报确实没问题,那可以看一眼`ALERTS`指标。`ALERTS`是Prometheus在警报计算
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
Terry Cao 漕河泾
3d人工智能计算机视觉目标跟踪
基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而,尽管它们能够实现最先进的结果,大多数方法的计算开销很大,需要大量资源来实时运行。在下文中,我们基于之前的工作,开发了SRT3D,这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法,旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线(这些线模型化了物体轮廓位置的概率)上稀疏地考虑图像信息。由此,我们改进了当前的技术,并引入了考虑定义
- Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory
原野寻踪
实践经验cuda
编译cuda程序时发现下列报错:/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
- Redis数据结构—跳跃表 skiplist
马卫斌 前端工程师
skiplist
跳跃表(Skiplist)是Redis中用于实现有序集合(SortedSet)的一种高效数据结构。以下是关于Redis中跳跃表(Skiplist)的关键特性和工作原理的概览:基本概念层级结构:跳跃表通过多层次的链表组成,每一层都是下一层的稀疏视图,顶层最快地遍历整个链表,而底层则是完全连通所有节点的传统链表结构。这样的设计使得查询操作能够快速跳过大量不需要检查的元素。有序集合:每个节点(或称为元素
- seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入
Sanye2022
pythonpandas
Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata.obs.ind
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习潜在狄利克雷分配LDA
定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引
goTsHgo
大数据分布式Clickhouse数据库clickhouse
稀疏索引(SparseIndexes)是ClickHouse中一个重要的加速查询机制。与传统数据库使用的B-Tree或哈希索引不同,ClickHouse的稀疏索引并不是为每一行数据构建索引,而是为数据存储的块或部分数据生成索引。这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询,特别适用于大数据量场景。1.基本概念:数据存储与索引在理解稀疏索引之前,首先需要理解ClickHouse的列式存储
- 暖暖
点点桃夭
依旧是这样一个阳光灿烂的暮春的午后,久病卧床的奶奶让我扶她到院中走走,夕阳斜斜的穿过树缝,洒落一地斑驳的投影,我扶着奶奶坐在了院前草垛旁的一块青石板上。“奶奶,我给您梳头”我飞快地往家里跑,“丫头,慢点儿”奶奶笑呵呵的叫着。取来梳子,我轻轻挽起奶奶斑驳而稀疏的发丝,小心而笨拙梳着,夕阳洒在奶奶爬满皱纹而略带红晕的脸上,她静静地看着眼前几只正在啄米的浅黄色小鸡,慈爱而安详的脸上写满幸福的笑容、、、、
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 《暴雨突至,有你真好!》叶子
惊艳一秋
颠簸了几个小时的车程,身心俱疲。和好友吃完饭,暴雨突至。昨夜雨疏风骤,又恐思绪依旧,灯火阑珊处的影子,归期何时?大雨滂沱,灯火微弱,行人稀疏,水漫马路。没有雨伞,没有车辆,踮起脚尖,提起裤脚,趟过小河似的路面。雨越下越大,雷声越来越响,一道闪电划入天际,仓皇而逃。打不到车,见不到人儿,狂奔雨幕,雨水模糊了我的双眼,不知是雨还是泪?已记不清这是多少次在雨中狼狈的自己,明明不愿,却又不得不如此。明明渴
- 乡村·腊月
月亮树上的蝴蝶
图片发自App清凌凌地冬阳斜斜地织着,稀稀疏疏,像父亲头顶寥寥无几的白发,静默在岁月的深处。天灰灰地,像迷离地梦。低低地,仿佛触手可及。太阳挂在远处地树梢上,宛若那过了年节的灯笼,有些有气无力地垂着。清寒地风吹过,树枝轻轻地颤着,阳光也被搅乱了许多,愈发含混不清了。田里的冬雪初融未尽,冬阳落在上面,那一撮撮的白色陡然变成了晶莹地盐粒,熠熠闪着光,略微灼目,但不会有伤痛。两只喜鹊欢叫着,在路边的树枝
- 基于深度学习的基因组数据分析
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习数据分析人工智能
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战:高维数据与稀疏性:基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对,数据维度非常高。同时,许多基因变异事件是稀有的,这种稀疏性使得数
- 小诗歌一首——《旅行》
南湖居士
旅行文/南湖居士云朵在自由地漂浮描绘着天空的荒芜时而清楚时而模糊倒影依旧那般稀疏只有流水与落叶开始追逐命运总是前途未卜却把握着各自既定的归途2018.8.13
- 大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题
剑圣土豆
算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- CCF-CSP认证考试准备第十天
爱coding的橙子
CCF-CSP认证c++算法数据结构
###Day10:1.202206-22.202209-2(先放一下)3.202212-2####1.202206-2:寻宝!大冒险!(枚举,稀疏数组,犯了一个边界判断逻辑错误,只有60,改正即为100)(1)一开始漏了绿化图是0但宝藏图是1的这种情况,但加上去只有60分思路:宝藏图很大,只要存储几个为1的点的坐标即可,有点类似稀疏向量,用set存储即可快速判断一个坐标在宝藏图中是否为1(哈希思想
- 自动编码器 - Autoencoder
hellozhxy
深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器(Autoencoder)搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等,仅仅是自编码器的话,其原理
- Autoencoder
chuange6363
人工智能python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的,本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder,这是个什么东西呢,本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
- 恶意与肮脏都藏在阴暗处,不论个人还是社会
活到125
接着说前天我去烟台山公园,深秋的景色没的说,叶落玩转而落如蝴蝶舞翼。海边风景如画,不少人选择在这里拍婚纱照,在这里也能看到远处的烟台港。我一路循着美景,不知不觉走到一处小径,一条通向海边的小路。路的两边有一人多高的冬青,在路口看起来甚是幽僻,地上落叶稀疏少有人至。我喜欢幽静的地方,就循路走了下去。没想到走不过十几米,就被一片屎尿混合的气味包围,循路探幽的心转瞬消失。那感觉就像是有成千上万的臭烘烘的
- 机器学习之 K-均值聚类算法
维生素¥
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值(K-means)聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中,并更新簇的中心,直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤:初始化K个簇的中心点(可以随机选择或者根据数据集初始化)。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3,直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
安科瑞蒋静
机器学习算法均值算法
K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心,并通过迭代优化聚类中心位置,使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下:初始化K个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离,并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重
- HBase
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)构建的分布式、面向列的NoSQL数据库,主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable,能够在海量数据中提供快速的随机读写操作,适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表(Table):HBase的数据存储在表中,与传统的关系型数据库不同,HBase的表是面向列族(Co
- 工信教考 | AI智能体应用工程师(模拟试题)
人工智能-猫猫
人工智能开源自然语言处理语言模型架构
关于AI智能体工程师的模拟试题,下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能,设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务?(单选)A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案:B解析:无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务,如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
- 视觉SLAM十四讲学习笔记——第十讲 后端优化(2)
晒月光12138
视觉SLAM十四讲学习笔记slamubuntu
上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大,因此在计算增量方程时,借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移,累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大,以上一节的示例代码数据为例:16张图像,共提取到22106个特征点,这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度,上述的数据量甚至还不到1s的内容,因此在求解大规模定位建图问题时,一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路:(1)
- ClickHouse实战处理(一):MergeTree系列引擎
sheep8521
clickhouse数据库大数据
MergeTree作为家族系列最基础的表引擎,主要有以下特点:存储的数据按照主键排序:创建稀疏索引加快数据查询速度。支持数据分区,可以通过PARTITIONBY语句指定分区字段。支持数据副本。支持数据采样。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。支持数据复制(使用Replicated*的引擎版本)、分区和其他引擎不支持的特性MergeTree系列
- 代码随想录算法训练营第六十五天 | dijkstra(堆优化版)精讲、Bellman_ford 算法精讲、复习
Danny_8
算法java数据结构图论
dijkstra(堆优化版)精讲—卡码网:47.参加科学大会题目链接:https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1047文档讲解:https://programmercarl.com/kamacoder/0047.%E5%8F%82%E4%BC%9Adijkstra%E5%A0%86.html思路当节点数多,边数少(稀疏图)时,可以考虑从边的角度出发,用堆
- Milvus 核心设计 (4) ---- metric及index原理详解与示例(2)
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvuspython机器学习vectordb人工智能
目录背景BinaryEmbedding定义与特点常见算法应用场景距离丈量的方式JaccardHamming代码实现IndexBIN_FLATBIN_IVF_FLATSparseembeddings定义应用场景优点实现方式距离丈量方式IPIndexSPARSE_INVERTED_INDEX应用场景优势SPARSE_WAND工作原理性能特点应用场景小结背景接着上面的Milvusmetric及index
- 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