- OpenCV高阶操作
富士达幸运星
opencv人工智能计算机视觉
在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
Lossya
机器学习人工智能python贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 解决AttributeError: module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘
前行居士
javascript开发语言ecmascriptpytorchpythonubuntu
报错如下:因为当前版本PIL==10.0.1经查询文档发现所以需将Image.ANTIALIAS改为Image.Resampling.LANCZOS问题解决
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- Python 将一维数组或矩阵变为三维
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python
Python将一维数组或矩阵变为三维正文正文话不多说直接上代码:importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.linspace(0,2,sampling_points)arr_3D=arr.reshape(1,1,-1)print(arr_3D)"""result:[[[0.0000e+002.0000e-044.0000e-04...1.9996e+001
- Python 将二维数组或矩阵变为三维
勤奋的大熊猫
Python科学计算基础python矩阵
Python将二维数组或矩阵变为三维引言正文基础拓展引言之前,我们已经介绍过了Python将一维数组或矩阵变为三维。然而,很多时候,我们也需要对二维矩阵进行操作,这里特来介绍一下如何将二维矩阵扩展为三维。阅读这一篇前推荐优先阅读np.concatenate()函数。正文基础importnumpyasnpsampling_points=10001arr=np.array([[1,2],[3,4]])
- 长拖尾数据的采样方法
武小胖儿
数据分析机器学习算法人工智能数据处理
以下内容来自于ChatGPT长拖尾数据的采样方式:对于具有长拖尾(长尾)分布的数据,通常使用传统的随机抽样方法可能不太适用,因为这样的分布意味着有一些极端值(outliers)会对整体分布产生较大影响。为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样,可以考虑以下一些方法:截断抽样(TruncatedSampling):选择数据中的一个截断范围,只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断
- 【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门
AIGCExplore
AIGCAIGCstablediffusion
StableDiffusion的生成参数是用来控制图像生成过程的重要设置,下面是一些常见的生成参数及其详解1、采样器,关于采样器的选择参照作者的上一篇文章2、采样步数(SamplingSteps)是指在生成图像时模型执行的总步数,每一步都包含了一系列操作,例如在潜在空间中移动、噪声注入、反向传播等。采样步数决定了生成过程中的总计算量和时间,同时也会影响到生成图像的质量和多样性。较大的采样步数意味着
- vllm的SamplingParams参数
致Great
算法
vllm部署示例fromvllmimportLLM,SamplingParams#Sampleprompts.prompts=["Hello,mynameis","ThepresidentoftheUnitedStatesis","ThecapitalofFranceis","ThefutureofAIis",]#Createasamplingparamsobject.sampling_param
- 处理一下异常值
红老鼠
matlab
clearclccloseall%生成风速时程time_length=5*60;%5分钟,单位:秒sampling_rate=15;%采样频率,单位:Hztotal_samples=time_length*sampling_rate;%总采样点数%生成随机风速数据wind_speed=randn(1,total_samples);wind_speed(100)=6;wind_speed(300)=
- Mac版 stable diffusion点生成没反应(M2)
duan030
macosstablediffusion人工智能
报错信息:RuntimeError:"upsample_nearest2d_channels_last"notimplementedfor'Half'查阅资料后发现有两种方法:1.打开webui-macos-env.sh文件进行如下更改Change:exportCOMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-va
- 计算机图形学三:光栅化-Rasterization
西电卢本伟
图形学图形学光栅化
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- 统计学 (番外 )
呼吸化为空气
1.研究方法入门总体均值μ样本均值x-bar抽样误差(samplingerror):μ-(x-bar)单盲双盲随机样本比便利样本更能够得出总体结论2.数据可视化频数频率直方图(hist)柱状图(bar)偏斜分布正态分布均匀分布多峰分布3.集中趋势modemedianmean4.差异性IQRoutliersvariancesigma贝塞尔校正正态分布
- 应用ANN+SMOTE+Keras Tuner算法进行信用卡交易欺诈侦测
取名真难.
机器学习深度学习机器学习python神经网络keras人工智能
目录SMOTE:ANN:ANN(MLP)三种预测-CSDN博客KerasTuner:CNN应用KerasTuner寻找最佳HiddenLayers层数和神经元数量-CSDN博客数据:建模:SMOTESampling:KerasTuner:SMOTE:SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)是一种用于处理不均衡数据集的采样方法。在不均衡数据集中,某
- PyTorch 2.2 中文官方教程(六)
绝不原创的飞龙
人工智能pytorch人工智能python
音频音频I/Opytorch.org/tutorials/beginner/audio_io_tutorial.html此教程已移至pytorch.org/audio/stable/tutorials/audio_io_tutorial.html3秒后将重定向。音频重采样原文:pytorch.org/tutorials/beginner/audio_resampling_tutorial.html
- stable-diffusion | v1-5-pruned.ckpt和v1-5-pruned-emaonly.ckpt的区别
ASKCOS
stablediffusion
https://github.com/runwayml/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#reference-sampling-script对于1.5模型,其中可能包括四部分:标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。标准模型:生成图片的核心模块,潜空间中的前向扩散和反向扩散就是通过它做的,对应到图中左侧的U-Net。文本编码器:将文本提示词转换为数学向量
- Jaeger的客户端采样配置(Java版)
程序员欣宸
欢迎访问我的GitHubhttps://github.com/zq2599/blog_demos内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等;关于采样(Sampling)采样很好理解:使用Jaeger时,未必需要将所有请求都上报到Jaeger,有时候只要抽取其中一部分观察即可,这就是按照一定策略进行采样;JaegerSDK是支持多种采样配置
- Convolutional Neural Networks CNN -- Explained
许喜远
机器学习——通俗易懂机器学习python神经网络
ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络?卷积神经网络如何工作?特征映射和多个通道池化基础大步前进和下采样Stridesanddown-sampling填充Padding为什么在卷积神经网络中使用池化?最后的图片全连接层在PyTorch中实现卷积神经网络加载数据集建立模型训练模型测试模型为什么要卷积神经网络?仅有几层的全连接网络只能做很
- 一文打通RLHF的来龙去脉
orangerfun
AI算法自然语言处理人工智能语言模型AIGCchatgpt强化学习RLHF
文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO和PPO算法2.4.1on-policy2.4.2ImportantSampling2.4.3OffPolicy2.4.4TRPO和PPO算法2.4.5P
- python 交互式可视化库_Bokeh 0.9.0 发布 Python 交互式可视化库
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python交互式可视化库
Bokeh0.9.0发布,此版本更新内容如下:*CallbackAction,serverlessinteractivityinstaticplots*Hoverinspectionalonglines*ClientsideLODdownsamplingforinteractivetools*FullUserguiderewrite*ReduceBokehJSboilerplateandswitc
- Stratified Sampling(分层采样)
ZJU_TEDA
图形学随机过程理论与应用
一、问题描述在一个正方形内采样点,假设正方形的面积为A,如果使用完全随机均匀采样,期望是?方差是?如果将正方形均匀分成N*N个网格,在每个网格中进行随机均匀采样,那么整体的期望和方差与之前的策略相比有什么变化?
- DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day4
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MachineLearningDataScience算法学习笔记面试机器学习
Q1.Whatisupsamplinganddownsamplingwithexamples?Theclassificationdatasetwithskewedclassproportionsiscalledanimbalanceddataset.Classeswhichmakeupalargeproportionofthedatasetsarecalledmajorityclasses.Tho
- 《图机器学习》-GNN Augmentation and Training
白色的生活
图机器学习机器学习人工智能算法
GNNAugmentationandTraining一、GraphAugmentationforGNNs1、FeatureAugmentation2、Structureaugmentation3、NodeNeighborhoodSampling二、GNNTrainingPipeline1、Predictionheads2、SupervisedVSUnsupervised3、LossFunction
- 2019-04-04 SubsamplingScaleImageView初步使用(仅限使用)
兣甅
1.修改SubsamplingScaleImageView长图展示位置:①新增方法/**添加的代码,在{@link#checkReady()}中调用*/privatevoidsetNewDefaultScale(){intw1=getWidth();inth1=getHeight();intw2=sWidth;inth2=sHeight;//保证控件大小和显示的图片大小都大于0if(w1>0&&h
- 【论文翻译】Generation of Non-Deterministic Synthetic Face Datasets Guided by Identity Priors(21.12)
联系丝信
计算机视觉
文章目录读后感Abstract1Introduction1.1Ourcontributions2RelatedWorks2.1SyntheticImageGeneration2.2MatedSampleGeneration2.3LimitationsinState-of-the-art3PCA-FR-GuidedSampling4SyntheticMatedFace(SymFace)Dataset
- CAN和CAN FD通信采样点原理介绍及计算测量 AutoSAR
KwyxLibrary
算法网络人工智能AutoSAR
CAN(ControllerAreaNetwork)是一种常用于汽车和其他嵌入式系统中的串行通信协议。CANFD(FlexibleDataRate)是CAN的扩展版本,提供更高的数据传输速率和更大的数据帧长度。在AutoSAR(AUTomotiveOpenSystemARchitecture)中,CAN和CANFD是广泛应用的通信协议。通信采样点(SamplingPoint)是CAN和CANFD通
- 空洞卷积(扩张卷积dilated convolution)
NeroChang
图像分割空洞卷积图像分割
为什么用空洞卷积?普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer,导致内部数据结构丢失;空间层级化信息丢失。小物体信息无法重建(假设有四个poolinglayer则任何小于2^4=16pixel的物体信息在理论上将无法重建和分割。)普通卷积过程如下:在这样显著缺陷问题的存在下,语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度,而dilatedconvolution的设计
- 蒙特卡洛模拟之逆变换法
亦旧sea
机器学习人工智能
蒙特卡洛模拟(MonteCarlosimulation)是一种使用随机数进行数值计算或决策分析的方法。在蒙特卡洛模拟中,通过生成大量随机样本,并对这些样本进行统计分析,来估计不确定性和风险。逆变换法(InverseTransformSampling)是蒙特卡洛模拟中常用的一种随机数生成方法。逆变换法的基本思想是,通过对一个已知概率分布函数的随机变量进行逆变换,得到符合另一个概率分布函数的随机变量。
- NRF52832 SAADC 多通道双缓冲的理解
思途积跬
单片机arm
为了实现ADC采样速度更快,可以使用双缓冲功能。先说下SAADC的工作模式一、SAADC的工作模式根据规格书SAADC共有4中工作模式:oneshot、Continuousmode、Oversampling、Scanmode。oneshot:一次触发,只运行单个通道,采样一次。Continousmode:持续触发模式,本质是通过timer定时去不断的oneshot。Oversampling:过采样
- 过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法,它们的特点是什么?
神笔馬良
机器学习人工智能
问题描述:过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法,它们的特点是什么?问题解答:过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法,它们各自具有一些特点:过采样(Oversampling):特点:通过创建少数类的新样本来平衡类别分布。不会删除任何数据,而是通过复制或生成新样本来增加少数类的样本数量。能够保留原始数据的全部信息。可以通过不同的过采样方法,如随机过采样、SMOTE(Synthet
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo