- Anaconda Tensorflow2.0稳定版安装教程
YeahQing
Anaconda安装Anaconda安装国内因为某些原因,可以在清华镜像站下载。Anaconda默认自带python,所以无需提前下载python清华镜像站Anaconda官网image-20191124164832545.pngimage-20191124165041433.png此处两个高级设置的解释:将Anaconda添加到环境变量中。(无需勾选)可以让其他IDE检测到Anaconda的Py
- Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制
cofisher
Tensorflow2.0深度学习PHM项目实战--建模篇深度学习pythontensorflow
文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中,我们经常需要查看某层权重的变化过程,这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示,我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络,然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
- Tensorflow2.0 评价模型复杂度:参数量、FLOPs 和 MACC 计算
cofisher
深度学习PHM项目实战--建模篇tensorflow深度学习卷积python
文章目录项目介绍代码实现:对于迁移学习网络(复杂)1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现:对于自编写网络(简单)1、导入网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC项目介绍在论文写作时,我们经常会对所提出模型的复杂度进行分析,主要用到的评价指标包括参数量、FLOPs和MACC,它们的计
- Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类
cofisher
python深度学习PHM项目实战--建模篇tensorflowpython深度学习
文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8、定义梯度下降函数9、保留Checkpoint文件10、训练过程11、保存模型到.h5文件中12、绘制准确率曲线
- 为使用tensorflow2.0 以上版本。卸载cuda8.0 安装cuda10.1 cudnn7.6
xuanxi
配置一个虚拟环境名为tfkeras:python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython=3.8#先创建一个名为tfkeras,环境为python3.8的环境下一步开始在tfkeras这个虚拟环境下面装package卸载cuda8.0因为winserver2012原本装的是cuda8.
- Tensorflow2.0实现像素归一化与频谱归一化,一次彻底地梳理
人工智能T哥
一、前言归一化技术的改进是生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)中众多改进的一种,本文介绍常用于当前GAN中的像素归一化(Pixelnormalization,或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectralnormalization,或称频谱规范化),在高清图片生成中,这两种归一化技术得到了广泛使用,最后使用Tensorflow2实现像素归一化和频谱归
- tensorflow2.0的cpu与gpu运行时间对比
尘埃飞舞
人工智能pythontensorflow
文章目录前言一、导入环境二、定义函数三、测试前言这里运用一个自定义大小的矩阵数据计算,来测试gpu与cpu运算时间的对比。以下为实现方法一、导入环境示例:pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。#设置显卡内存使用率,根据使用率占用importosos.environ["TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH"]="true"importtensor
- 如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?
nkwshuyi
以客户流失数据为例,看Tensorflow2.0版本如何帮助我们快速构建表格(结构化)数据的神经网络分类模型。变化表格数据,你应该并不陌生。毕竟,Excel这东西在咱们平时的工作和学习中,还是挺常见的。在之前的教程里,我为你分享过,如何利用深度神经网络,锁定即将流失的客户。里面用到的,就是这样的表格数据。时间过得真快,距离写作那篇教程,已经一年半了。这段时间里,出现了2个重要的变化,使我觉得有必要
- Tensorflow2.0笔记 - where,scatter_nd, meshgrid相关操作
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python深度学习
本笔记记录tf.where进行元素位置查找,scatter_nd用于指派元素到tensor的特定位置,meshgrid用作绘图的相关操作。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttf.__version__#where操作查找元素位置#输入的tensor是True,False组成的tensortensor=tf.
- huggingface 的trainer训练框架优势
be_humble
人工智能深度学习python
背景HuggingfaceTransformers是基于一个开源基于transformer模型结构提供的预训练语言库,它支持Pytorch,Tensorflow2.0,并且支持两个框架的相互转换。框架支持了最新的各种NLP预训练语言模型,使用者可以很快速的进行模型的调用,并且支持模型furtherpretraining和下游任务fine-tuning。Transformers库写了了一个trans
- Tensorflow2.0笔记 - Tensor的限值clip操作
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0笔记tensorflow人工智能python深度学习
本笔记主要记录使用maximum/minimum,clip_by_value和clip_by_norm来进行张量值的限值操作。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#maximum/minimumz做上下界的限值tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#maximum(x,y,
- Tensorflow2.0基础-笔记-图像识别-猫狗数据集
二流子学程序
tensorflow2.0tensorflow图像识别
importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportglobimage_filenames1=glob.glob('./DataSet/猫狗数据集_2000/dc_2000/train/cat/*.jpg')image_filenames2=glob.glob('./DataSe
- Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python深度学习tensorflow2
本笔记主要记录sort,argsort,以及top_k操作,加上一个求TopK准确度的例子。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#sort,argsort#对1维的tensor进行排序tensor=tf.random.shuffle(tf.range(10))print(tensor)#升序print("======tf.sort(di
- Tensorflow2.0笔记 - tensor的padding和tile
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能深度学习python
本笔记记录tensor的填充和tile操作,对应tf.pad和tf.tileimporttensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#pad做填充#tf.pad(tensor,paddings,mode='CONSTANT',name=None)#1维tensor填充tensor=tf.random.uniform([5],maxval=10,dtype=
- 2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章
城市中迷途小书童
2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章TensorFlow基本使用TensorFlow.js:让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了,强者只用Numpy搭建神经网络TensorFlow框架的开源工具箱Ludwig人工智能学习框架TensorFlow必须掌握和了解的数学基础TensorFlow2.0来了9步教你用NumP
- conda多虚拟环境的搭建与切换
溯源006
pythonconda
在Python开发中,很多时候我们希望每个应用有一个独立的Python环境(比如应用1需要用到TensorFlow1.X,而应用2使用TensorFlow2.0)。这时,Conda虚拟环境即可为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。使用Python的包管理器conda即可轻松地创建Conda虚拟环境。常用命令如下【1】:condacreate--name[env-name]#建立名为[e
- Tensorflow2.0笔记 - 范式norm,reduce_min/max/mean,argmax/min, equal,unique
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0pythontensorflow笔记人工智能
练习norm,reduce_min/max,argmax/min,equal,unique等相关操作。范数主要有三种:importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#范数参考:https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119707541tensor=tf.convert_to_tens
- pythorch及tensorflow2.0以上版本的安装
Rayne_tab
前言从tensorflow1.X用到现在了,pytorch也是去年接触的,这两个框架都属于更新比较快的,因此难免更新自己的版本。最头疼的莫过于CUDA,cudnn这些东西的版本匹配。以前看了不少教程,让我们安装cuda,cudnn,配置环境变量。其实,这两个框架的GPU版本配置早就很简单很简单了!根本不用下载CUDA,cudnn这些!准备工作要准备的就两点:1.Anaconda/Miniconda
- Tensorflow2.0笔记 - tensor的合并和分割
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python深度学习
主要记录concat,stack,unstack和split相关操作的作用importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#concat对某个维度进行连接#假设下面的tensor0和tensor1分别表示4个班级35名同学的8门成绩和两个班级35个同学8门成绩tensor0=tf.ones([4,35,8])tensor1=tf.ones([2,3
- 所有情况下tensorflow2.0深度学习环境最快安装方法!
小火龙G
首先,你需要下载一个miniconda安装记得添加环境变量就是在安装过程中看到path这个单词的选项的时候就给勾选上就行然后启动CMD,不会启动CMD请百度在CMD内输入以下命令condalist如果有类似界面即代表环境正确添加如果未显示类似界面请重新安装(比手动path易懂)CMD然后就可以安装了输入condainstalltensorflow-gpu==2.0.0然后等待运行完成就行,如果不能
- 基于Python TensorFlow keras.Sequential深度神经网络的深度学习回归
疯狂学习GIS
1写在前面前期一篇博客(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720)详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow2.0中,新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网
- Tensorflow2.0笔记 - 不使用layer方式,简单的MNIST训练
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python深度学习
本笔记不使用layer相关API,搭建一个三层的神经网络来训练MNIST数据集。前向传播和梯度更新都使用最基础的tensorflowAPI来做。importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasetsimportnumpyasnpdefload_mnist():path=r'./mnist.npz
- Tensorflow2.0笔记 - Broadcasting和Tile
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0笔记tensorflow2python深度学习人工智能
关于broadcasting的介绍,参考这篇文章。https://blog.csdn.net/python_LC_nohtyp/article/details/104097417importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#关于broadcasting的介绍,参考这篇文章#https://blog.csdn.net/python_LC_noht
- Tensorflow2.0笔记 - 基础数学运算
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0笔记tensorflow人工智能深度学习python
本笔记主要记录基于元素操作的+,-,*,/,//,%,**,log,exp等运算,矩阵乘法运算,多维tensor乘法相关运算importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#element-wise运算,对应元素的+,-,*,/,**,//,%tensor1=tf.fill([3,3],4)tensor2=tf.ones([3,3],dtype=t
- Tensorflow2.0笔记 - 修改形状和维度
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python计算机视觉深度学习
本次笔记主要使用reshape,transpose,expand_dim,和squeeze对tensor的形状和维度进行操作。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__#tensor的shape和维数获取#假设下面这个tensor表示4张28*28*3的图片tensor=tf.random.uniform([4,28,28,3],minval
- Tensorflow2.0笔记 - Tensor的数据索引和切片
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python深度学习
主要涉及的了基础下标索引"[]",逗号",",冒号":",省略号"..."操作,以及gather,gather_nd和boolean_mask的相关使用方法。importtensorflowastfimportnumpyasnptf.__version__tensor=tf.random.uniform([1,5,5,3],minval=10,maxval=30,dtype=tf.int32)pr
- Tensorflow2.0笔记 - 创建tensor
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能python深度学习
tensor创建可以基于numpy,list或者tensorflow本身的API。笔记直接上代码:importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttf.__version__#通过numpy创建tensortensor0=tf.convert_to_tensor(np.ones([2,3]))print(tensor0)
- Tensorflow2.0笔记 - 基本数据类型,数据类型转换
亦枫Leonlew
TensorFlow2.0tensorflow笔记人工智能深度学习
【TensorFlow2.0】(1)tensor数据类型,类型转换_tensorflowtensor转int-CSDN博客文章浏览阅读1.5w次,点赞8次,收藏28次。各位同学好,今天和大家分享一下TensorFlow2.0中的tensor数据类型,以及各种类型之间的相互转换方法。1.tf.tensor基础操作scaler标量:1.2vector向量:[1.2]、[1.1,2.2,3.3]注意:此
- 学点深度学习
zd200572
IT深度学习tensorflow
最近尝试入门点深度学习的内容,首先来个框架试试嘛,tensorflow2.0的GPU要求已经是nvida算力3.5以上的设备,当然,如果你能过GFW,tesla据说可以白嫖。想用自己的设备咋办呢,只有单纯CPU上了,那这速度就无语了,慢上几十倍,毕竟再差的GPU的核心数,也是cpu的几十倍,所以使用opencl,苹果metal等的框架是个不错的选择,在知乎上发现了一个答主推荐plaidml这个框架
- 2023年终总结|回顾学习Tensorflow、Keras的历程
缘起性空、
人工智能学习kerastensorflow深度学习python
2023年4月,初探TensorFlow2.0,对比了1.0版本的差异。接着,学习了TensorFlow2.0的常量矩阵、四则运算以及常用函数。学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧,并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面,学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧,这些技能在处理大规模数据集时极为重要。此外,还掌握了如何计算CNN输出特征图形的形状,这为优化
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>