如何在命令行下运行kettle的作业（job）和转换（transform）

pan 是执行转换的。

Pan.bat /file C:\test.ktr /logfile c:\log.txt /level Basic

kitchen是执行job的。

kitchen.bat /file C:\test.kjb /logfile c:\log.txt /level Basic

 

更多资料可参考：http://wiki.pentaho.com/pages/viewpage.action?pageId=13175229#Kitchen%EC%82%AC%EC%9A%A9%EC%9E%90%EB%AC%B8%EC%84%9C-RunajobfromRepository

你可能感兴趣的:(transform)

  • BART&BERT Ambition_LAO 深度学习
    BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构：BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器（Encoder）模型，它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本，并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型（MLM）任务，即
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • 8 冰鈊夢
    transition动画transform.box{width:200px;height:200px;background-color:gold;margin:50pxauto0;transition:all1sease;}.box:hover{transform:translate(50px,50px);}.box2{width:200px;height:200px;background-col
  • 轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型transformer图像分类
    先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
  • 探索创新科技： Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架 杭律沛Meris
    探索创新科技：Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/li/Lite-Mono如果你在寻找一个轻
  • 解决BERT模型bert-base-chinese报错（无法自动联网下载） 搬砖修狗 bert人工智能深度学习python
    一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站，但是目前hugging-face在中国多地不可达，在代码中涉及到该网站的模型都会报错，本文我们就以bert-base-chinese报错为例，提供一个下载到本地的方法来解决问题。二、网站google-bert(BERTcommunity)Thisorganizationismaintainedbythetransformerstea
  • 车载以太网之SOME/IP IT_码农 车载以太网车载以太网SOME/IP
    整体介绍SOME/IP(全称为：Scalableservice-OrientedMiddlewarEoverIP)，是运行在车载以太网协议栈基础之上的中间件，或者也可以称为应用层软件。发展历程AUTOSAR4.0-完成宝马SOME/IP消息的初步集成；AUTOSAR4.1-支持SOME/IP-SD及其发布/订阅功能；AUTOSAR4.2-添加transformer用于序列化以及其他相关优化；AUT
  • WPF中的控件转换（Transform） A_nanda WPF赏析wpf
    不可不知的WPF转换（Transform）在WPF开发中，经常会需要用到UI控件的2D转换（如：旋转，缩放，移动，倾斜等功能），本文以一些简单的小例子，简述如何通过Transform类实现FrameworkElement对象的2D转换，仅供学习分享使用，如有不足之处，还请指正。什么是Transform?转换（Transform）定义如何将控件从一个坐标空间映射或转换到另一个坐标空间。2D转换可以通
  • 基于深度学习的农作物病害检测 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多：农作物病害的类型多样，不同病害在同一作物上的表现差异很大，同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响：天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现，使得病害检
  • 多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程 shandianfk_com ChatGPTTransformertransformer深度学习人工智能
    大家好，今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer，特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说，Transformer这个词已经不陌生了，但它不仅仅应用于自然语言处理，还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来，我会带大家深入了解什么是多模态Transformer，以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先，我们简单回顾一下T
  • 三点or多点的变换矩阵求解opencv & eigen 合工大机器人实验室 C++矩阵opencv线性代数
    《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》，它使用SVD方法计算T和t。只要算出变换矩阵，就可以算出A坐标系的一个点P在坐标系B里的对应点坐标，即R为3x3的转换矩阵，t为3x1的位移变换向量，这里点坐标均为3x1的列向量（非齐次形式，齐次形式下为4x1列向量，多出的一个元素值补1而已）。理论上只
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • transform-origin设置变形中心点 每一天，每一步 HTML/CSShtmlcsscss3
    HTML代码：CSS代码：.box{width:100px;height:100px;background-color:purple;margin-left:150px;transition:all.5s;/*transform-origin:center;默认盒子的正中心为旋转中心点*//*transform-origin:left;设置左边线中心点为旋转中心点*//*transform-ori
  • 多模态大模型微调Qwen-VL微调及日志 Messi^ 人工智能-大模型应用python人工智能深度学习
    %pipinstallmodelscope-U%pipinstalltransformersacceleratetiktoken-U%pipinstalleinopstransformers_stream_generator-U%pipinstallpillow-U%pipinstalltorchvision%pipinstallmatplotlib-Ufrommodelscopeimport(s
  • 英伟达（NVIDIA）B200架构解读 weixin_41205263 芯际争霸GPGPU架构gpu算力人工智能硬件架构
    H100芯片是一款高性能AI芯片，其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：
  • React Native动画的锚点anchorPoint 沉默的依恋 ReactNative
    在RN动画开发的过程中,有需求让图片绕中心点以外的其它点旋转,本以为是一个简单的问题,猜想Facebook应该有提供类似的API.然而在官网找了一圈没有anchorPoint这个API,后来想了想,RN与H5非常像,应该有transformOrigin这个属性,然而,还是没有,在github的issues中有人提问过什么时候更新这个属性,但是官网仍旧没有计划;为了达到这种效果,其实有一种间接的方法
  • YOLOv8数据增强 热心小张 研究生yolov8
    1.找到augment.py（ultralytics/data/augment.py），修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
  • 大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了 黑客-雨 语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
    在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
  • QLoRa使用教程 云帆@ 训练peft人工智能
    一、定义定义案例1二、实现定义QLoRa:量化+LoRa.网址：https://huggingface.co/docs/peft/main/en/developer_guides/quantization案例11.4bit量化+LoRaimporttorchfromtransformersimportBitsAndBytesConfigconfig=BitsAndBytesConfig(load_
  • 【Tools】大模型中的BERT概念 音乐学家方大刚 工具bert人工智能深度学习
    摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，由Google于2018年发布。BERT的目标是通过大规模无监督预训练学习来
  • Transformer模型：WordEmbedding实现 Galaxy.404 Transformertransformer深度学习人工智能embedding
    前言最近在学Transformer，学了理论的部分之后就开始学代码的实现，这里是跟着b站的up主的视频记的笔记，视频链接：19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili正文首先导入所需要的包：importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF关
  • soui4实现窗口3D旋转 ceffans 3dc++SOUI控件windowsui算法
    3D旋转////参考自：//FileName:Dui3DView.h//Description:SImg3DView//Creator:ZhangZhiBin//#pragmaonce#include"image3d/3dTransform.h"classCTurn3DCtrl:publicSWindow{DEF_SOBJECT(SWindow,L"turn3d")public:CTurn3DCt
  • 【Vidu发布】中国首个长时长、高一致性、高动态性Video AI大模型 叶锦鲤 人工智能
    就在昨日（2024年4月27日），北京生数科技有限公司（以下简称“生数科技”）联合清华大学在中关村论坛-未来人工智能先锋论坛上，正式发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型：Vidu。该模型采用生数科技团队原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT。据发布会介绍，Vidu不仅支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容，还能够模拟真实物理世界，拥有丰
  • 论文翻译：arxiv-2022 Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models CSPhD-winston-杨帆 论文翻译LLMs-安全prompt语言模型人工智能
    IgnorePreviousPrompt:AttackTechniquesForLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2211.09527忽略之前的提示：针对语言模型的攻击技术文章目录忽略之前的提示：针对语言模型的攻击技术摘要1引言摘要基于Transformer的大型语言模型（LLMs）为大规模面向客户的应用程序中的自然语言任务提供了强大的基础。然而，探索恶意用户
  • 3DSMAX中英文对比大全(从A-Z分类) weixin_30587927 人工智能uijava
    AAbsoluteModeTransformType-in绝对坐标方式变换输入Absolute/RelativeSnapToggleMode绝对/相对捕捉开关模式ACISOptionsACIS选项Activate活动；激活ActivateAllMaps激活全部贴图ActivateGrid激活栅格。激活网格ActivateGridObject激活网格对象；激活网格物体ActivateHomeGrid
  • 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人 寻道AI小兵 AI大模型Qwen系列探索实践人工智能AIGC语言模型AI编程Qwen
    系列篇章No.文章1【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践2【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人3【Qwen2部署实战】探索Qwen2-7B：通过FastApi框架实现API的部署与调用4【Qwen2部署实战】Ollama上的Qwen2-7B：一键部署大型语言模型指南5【Qwen2部署实战】llama.cpp：
  • Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆） Mr chenxizhi 深度学习人工智能python
    Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结
  • 动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms #include<菜鸡> 深度学习深度学习pytorch人工智能
    Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com
  • 论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
    概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
  • 《自然语言处理 Transformer 模型详解》 黑色叉腰丶大魔王 自然语言处理transformer人工智能
    一、引言在自然语言处理领域，Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言
  • jsonp 常用util方法 hw1287789687 jsonpjsonp常用方法jsonp callback
    jsonp 常用java方法 (1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串) /*** * 用于jsonp调用 * @param map : 用于构造json数据 * @param callback : 回调的javascript方法名 * @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
  • 多线程场景 alafqq 多线程
    0 能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0 对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？ Java多线程 2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007 4 0 0 4 Comment添加评论关注(2) 3个答案 按时间排序 按投票排序 0 0 最典型的如： 1、
  • Maven学习——修改Maven的本地仓库路径 Kai_Ge maven
          安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。    
  • placeholder的浏览器兼容 120153216 placeholder
    【前言】 自从html5引入placeholder后，问题就来了， 不支持html5的浏览器也先有这样的效果， 各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放， 想了个解决办法，看样子还行，记录一下。   【原理】 不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果， 大概就是用focus和focusout效果。   【代码】 <scrip
  • debian_用iso文件创建本地apt源 2002wmj Debian
    1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下 2.创建N个挂载点目录 如下： debian:~#mkdir –r /media/dvd1 debian:~#mkdir –r /media/dvd2 debian:~#mkdir –r /media/dvd3 …. debian:~#mkdir –r /media
  • SQLSERVER耗时最长的SQL 357029540 SQL Server
    对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息： 1.   执行了多少次 2.   执行的执行计划如何 3.   执行的平均读写如何 4.   执行平均需要多少时间 列名          &
  • com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 7454103 eclipse
    今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下： 错误提示信息： An error has occurred.See error log for more details. Reason: com/genuitec/
  • 用正则删除文本中的html标签 adminjun javahtml正则表达式去掉html标签
    使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。 如下： public static String Html2Text(String inputString) { String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串 String textSt
  • 嵌入式系统设计中常用总线和接口 aijuans linux 基础
                   嵌入式系统设计中常用总线和接口         任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
  • Java函数调用方式——按值传递 ayaoxinchao java按值传递对象基础数据类型
    Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。   首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。   public static void main(String[] args) { int a = 2;
  • ios音量线性下降 bewithme ios音量
    直接上代码吧   //second 几秒内下降为0 - (void)reduceVolume:(int)second { KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer]; if (!_flag) { _tempVolume = player.volume;
  • 与其怨它不如爱它 bijian1013 选择理想职业规划
            抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。         一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。  
  • 一边时间不够用一边浪费时间 bingyingao 工作时间浪费
    一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。 每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。 精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。 为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。 控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。 有多少个工作
  • 【Scala八】Scala核心二：隐式转换 bit1129 scala
    Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
  • sudoku slover in Haskell (2) bookjovi haskellsudoku
    继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。   board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0, 0,6,0,0,0,8,3,0,1, 7,0,0,3,0,0,0,0,6, 5,0,0,6,4,0,8,0,7,
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet BrokenDreams linkedhashset
            本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。         它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; /* * 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
  • 《RAW格式照片处理专业技法》笔记 cherishLC PS
    注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的 一、色彩（空间）管理 作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼） 注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
  • 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse crabdave eclipse
    使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse   1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads 配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH  %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v   2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
  • mysql连接拒绝问题 daizj mysql登录权限
    mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总 一、[running][email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p   //带-p参数，在下一步进行密码输入 Enter password:    //无字符串输入 ERROR 1045 (28000): Access
  • Google Chrome 为何打压 H.264 dsjt applehtml5chromeGoogle
    Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。 Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
  • yii 获取控制器名 和方法名 dcj3sjt126com yiiframework
    1. 获取控制器名 在控制器中获取控制器名:  $name = $this->getId(); 在视图中获取控制器名:    $name = Yii::app()->controller->id;    2. 获取动作名  在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名:  $name =
  • Android知识总结（二） come_for_dream android
    明天要考试了，速速总结如下   1、Activity的启动模式        standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。）        singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
  • 高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元 gcq511120594 工作项目管理
    高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！ 首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
  • linux expect heipark expect
    1. 创建、编辑文件go.sh   #!/usr/bin/expect spawn sudo su admin expect "*password*" { send "13456\r\n" } interact    2. 设置权限   chmod u+x go.sh  3.
  • Spring4.1新特性——静态资源处理增强 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • idea ubuntuxia 乱码 liyonghui160com
      1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。 2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体： sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun fc-cache -f -v
  • 改良程序的11技巧 pda158 技巧
    有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。   让我们看一些基本的编程技巧：   尽量保持方法简短 永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇 shoothao 创业免费资源学习课程远程工作
    工作与生产效率:   A. 背景声音 Noisli:背景噪音与颜色生成器。 Noizio:环境声均衡器。 Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。 Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。 Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。 B. 避免注意力分散 Self Co
  • 深入浅出RPC uule rpc
    深入浅出RPC-浅出篇 深入浅出RPC-深入篇   RPC Remote Procedure Call Protocol 远程过程调用协议   它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他