- Fatal error in launcher: Unable to create process报错
萧若珮
笔记
完整报错是这样的:Fatalerrorinlauncher:Unabletocreateprocessusing'"c:\jenkins\workspace\deepview-python_2.5.14\python\python.exe""D:\software\eIQ\python\Scripts\pip.exe"showtensorflow':???????????查资料可以知道这种情况出现
- 深入理解TensorFlow中的形状处理函数
SEVEN-YEARS
tensorflow人工智能python
摘要在深度学习模型的构建过程中,张量(Tensor)的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时,确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。本文将详细介绍几个常用的形状处理函数,包括get_shape_list、reshape_to_matrix、reshape_from_matrix和assert_rank,并通过具体的代码示例来展示它们的使用方法。1.引言在深
- 深度学习框架探秘|TensorFlow vs PyTorch:AI 框架的巅峰对决
紫雾凌寒
智启前沿:AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow(点击查看)和PyTorch(点击查看)。它们引领着AI开发的潮流,吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹?是TensorFlow的全面与稳健,还是PyTorch的灵活与便捷?让我们一同深入剖析,探寻答案。在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是
- 字节跳动实习生和校招生内推
飞300
pythonjavascriptphp业界资讯算法
机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- MNIST Examples for GGML - Convolutional network
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppGGMLMNISTExamplesConvolutionalnetwork
MNISTExamplesforGGML-Convolutionalnetwork1.Build2.MNISTExamplesforGGML2.1.Obtainingthedata2.2.Convolutionalnetwork2.2.1.TotrainaconvolutionalnetworkusingTensorFlow2.2.2.ToevaluatethemodelontheCPUusing
- 磨人小妖精-tensorflow之removed in a future version
凯旋的铁铁
磨人的小妖精pythontensorflow
TensorFlow1.14版本TensorFlow使用五个不同级别的日志消息。按照上升的顺序,它们是DEBUG,INFO,WARN,ERROR和FATAL。当您在任何这些级别配置日志记录时,TensorFlow将输出与该级别相对应的所有日志消息以及所有级别的严重级别。例如,如果设置了ERROR的日志记录级别,则会收到包含ERROR和FATAL消息的日志输出,如果设置了一个DEBUG级别,则会从所
- 【Python深入浅出㊸】解锁Python3中的TensorFlow:开启深度学习之旅
奔跑吧邓邓子
Python深入浅出python深度学习tensorflow
目录一、TensorFlow简介1.1定义与背景1.2特点二、Python3与TensorFlow的关系2.1版本对应2.2为何选择Python3三、安装TensorFlow3.1安装步骤3.2验证安装四、TensorFlow基本概念与使用方法4.1计算图(Graph)4.2会话(Session)4.3张量(Tensor)4.4变量(Variable)4.5占位符(Placeholder)五、Te
- keras实现TCN网络层
谦虚且进步
深度学习预测keras人工智能深度学习
keras实现TCN网络层,keras3.0可用。fromkeras.layersimportLambda,Dense,Layer,Conv1DimporttensorflowastfclassTCNCell(Layer):"""sumary_line:Chinese:让输入的时间序列[bs,seql,dim]提升kernel_size倍的感受野English:Doublethereceptive
- Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习
matlabgoodboy
计算机视觉python深度学习
了解您的需求,您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务,特别是在目标检测、自然语言处理(NLP)、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测:目标检测是计算机视觉中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的特定对象,并确定它们的位置。Python中的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)和计算机视觉
- 关于pip Install与conda install
ClaNNEd@
DeepLearningpipconda
conda解决依赖的问题很弱,环境包多了以后经常要解决依赖几分钟到十几分钟。我个人感觉比较好的实践是conda创建虚拟环境,装torch/tensorflow等比较难装的包,基础环境配好以后,后面装包一律用pip。conda,pip,anaconda,miniconda的区别网页https://www.quora.com/What-is-the-comparison-among-conda-vs-
- 基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
Tianyi Li 1997
华为云tensorflow华为人工智能深度学习python
简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络,并迁移到华为自研NPUAscend910,同时使能混合精度。硬件介绍华为自研NPUAscend910,即昇腾910AI处理器(简称NPU),根据官方介绍,是在2019年发布的人工智能(AI)专用的神经网络处理器,其算力高达256T,最新款算力高达310T,是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于Ten
- PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析:全面比较两大深度学习框架,助你选择最适合的工具
BuluAI
深度学习pytorchtensorflow
在人工智能的浪潮中,深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者,各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天,我们就来深入探讨这两个框架的特点,帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中,计算图是在程序运行时动态构建的,这使得开发者可
- 【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战(附完整可视化分析)
机器学习司猫白
深度学习深度学习keras人工智能机器学习python
本人主页:机器学习司猫白ok,话不多说,我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集,通过Keras构建全连接神经网络,实现0-9数字的分类识别。文章将包含:关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo
- Windows下安装CPU用的Tensorflow
Coder LM Wang
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刚在电脑上安装了Tensorflow,还是碰到了一些麻烦,记录一下:很多教程是介绍怎么在Linux平台下安装的,或者是Windows平台下GPU用的,很可惜,这些教程对我来说太麻烦了。安装步骤:1)安装Python。版本:python-3.6.4-amd64.exe。2)cmd,命令行输入:python,查看Python版本号,以验证Python是否安装成功了。3)继续在命令行输入:pipinst
- conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用
weixin_39719042
conda装tensorboardx
“我不喜欢Tensorflow,但这并不妨碍我使用tensorboard”上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/39849027),和大家简单地聊了一下关于如何在训练过程中有序地组织log问题。今天,想和大家简单地谈谈tensorboard的使用。经过社区的努力,目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 神经网络常见激活函数 9-CELU函数
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- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 神经网络常见激活函数 7-ELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络
文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元:ELU(ExponentialLinearUnit)函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))
- (python)如何看自己安装的包的版本
9677
Pythonpython开发语言
linuxpiplist|grep"numpy\|scipy\|tensorflow\|keras"windows环境下piplist|findstr"numpyscipytensorflowkeras"输出numpy1.13.1scipy0.19.1tensorflow-cpu2.4.0tensorflow-estimator2.4.0tensorflow-gpu2.4.0
- 【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
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一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- 【蔬菜识别】Python+深度学习+CNN卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+模型训练
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一、介绍蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆','大白菜','大葱','莲藕','菠菜','西红柿','韭菜','黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。二、系统效果图片展示三、演示视
- 基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
- 深度学习-电商推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习人工智能
下面为你介绍使用深度学习实现电商推荐系统的代码示例。我们将构建一个基于神经网络的简单推荐模型,以用户的历史购买行为和商品特征为基础,预测用户对商品的偏好。这里我们使用Python的TensorFlow和Keras库来实现。问题分析电商推荐系统的核心目标是根据用户的历史行为和商品特征,预测用户对未购买商品的喜好程度,从而为用户推荐可能感兴趣的商品。我们将通过构建一个神经网络模型,输入用户特征和商品特
- 实践深度学习:构建一个简单的图像分类器
是Dream呀
深度学习人工智能
引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器,我们将以Python和TensorFlow为例,展示从数据准备到模型训练的完整流程。环境准备在开始之前,请确保你的环境中安装了以下工具:Python3.xTensorFlow2.xNumPyMatplotlib(用于数据可视化)你可以通过以下命令安装所需的库:pipinstalltensorfl
- NVIDIA-docker Cheatsheet
weixin_30758821
运维开发工具shell
TensorFlowDockerrequirementsInstallDockeronyourlocalhostmachine.ForGPUsupportonLinux,installnvidia-docker.Note:Torunthedockercommandwithoutsudo,createthedockergroupandaddyouruser.Fordetails,seethepost
- 人工智能在制造业的具体应用案例-总纲
局外人_Jia
人工智能c#大数据
人工智能在制造业的具体应用案例,结合C#语言实现的技术方案和示例代码:1.预测性维护(PredictiveMaintenance)通过分析设备传感器数据,预测设备故障并提前安排维护。技术方案数据采集:使用C#通过IoT协议(如MQTT、OPCUA)实时采集设备传感器数据(温度、振动等)。模型训练:使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型,预测设备剩余寿命。实时预测:将模型部署到C
- TensorFlow 学习笔记--基础文本分类
小陈加油中···
tensorflow学习笔记
电影评论文本分类官网的教程代码有一些问题:1.调用文件夹时,官网的调用方式有错。2.调用vectorize_layer没有返回,3.模型编译时,metics写错了。4.最后新的数据要转为张量才能用来预测。这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
- ChatTTS,一款基于Python的自然语言处理项目
m0_75259337
活动文章活动文章
####文章标题:热门GitCode项目推荐:从技术角度分析ChatTTS 在GitCode平台上,有许多优秀的开源项目供我们学习和使用。今天,我将为大家推荐一个非常热门且具有很高技术含量的项目——ChatTTS。 **项目介绍**:ChatTTS是一个基于Python的自然语言处理项目,它能够将文本转换为语音。该项目使用TensorFlow和Gensim库进行语音合成和文本分析,使得生成
- 神经网络常见激活函数 6-RReLU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数神经网络人工智能深度学习机器学习pytorch激活函数
文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元:RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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