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随机森林404
计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- 《dlib库中的聚类》算法详解:从原理到实践
A小庞
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一、dlib库与聚类算法的关联1.1dlib库的核心功能dlib是一个基于C++的机器学习和计算机视觉工具库,其聚类算法模块提供了多种高效的无监督学习工具。聚类算法在dlib中主要用于:数据分组:将相似的数据点划分为同一簇。特征分析:通过聚类结果发现数据潜在的结构。降维辅助:结合聚类结果进行特征选择或数据压缩。dlib支持的经典聚类算法包括K-Means和ChineseWhispers,适用于图像
- Docker 与 Serverless 架构:无服务器环境下的容器化部署
you的日常
容器技术Docker性能优化实践dockerserverless架构容器
Serverless(无服务器)架构作为云计算领域的革命性范式,以其无需管理服务器、按需付费、自动伸缩的特性,正在改变着应用开发和部署的方式。然而,传统的函数即服务(Function-as-a-Service,FaaS),如AWSLambda,在运行时环境、部署包大小和复杂依赖管理方面存在一定的局限性。幸运的是,Docker容器的出现为Serverless带来了新的活力。容器的强大可移植性和环境一
- 基于深度学习的草莓成熟度检测系统:YOLOv5 + UI界面 + 数据集
YOLO实战营
深度学习YOLO实战项目深度学习YOLOui人工智能目标跟踪
引言随着农业科技的发展,智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要,尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果,其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验,劳动强度大且容易出现误差,因此,基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术,尤其是卷积神
- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
- 数字人视频剪辑与数字人分身源码开发的的核心技术解析
微~18339948121
数字人分身源码数字人剪辑源码数字人源码djangopygamevirtualenvplotlyscikit-learnflasktornado
数字人视频剪辑与分身的核心技术解析数字人视频剪辑和分身技术是近年来人工智能与计算机视觉领域的热点,涉及虚拟形象生成、动作驱动、语音合成等多项技术。以下从技术实现、应用场景和工具选择三个方面展开分析。数字人视频剪辑的关键技术视频剪辑中数字人的核心在于动态形象的生成与编辑。基于深度学习的生成对抗网络(GAN)和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括:人物建模:通过多视角图像或视频数据重建3
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
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百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- 【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”:用OpenCV量化“第一眼缘”,并用SHAP验证它的“审美”
爱分享的飘哥
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系列回顾:在上一篇《给AI装上“写轮眼”:用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中,我们成功地为AI装上了“透视眼镜”,看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了:它的世界里,还只有数字。它能理解“时长60秒”,却无法感受画面的震撼。它是一个强大的“盲人数学家”。计算机视觉我们没有必要为每个视频进行切帧,可以针对开头的视频或者中间关键点视频进行切帧,让计算机识别。承上启下:“现在,我们来
- 计算机视觉 OpenCV Android | Mat像素操作(图像像素的读写、均值方差、算术、逻辑等运算、权重叠加、归一化等操作)...
凌川江雪
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PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
- Python知识点:如何使用Nvidia Jetson与Python进行边缘计算
杰哥在此
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开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!如何使用NvidiaJetson与Python进行边缘计算NvidiaJetson平台是专为边缘计算设计的一系列AI计算机,它们能够处理和分析来自物联网(IoT)设备和边缘节点的数据。这些设备小巧、节能且功能强大,非常适合用于执行机器学习、计算机视觉和自然语言处理等任务。Python
- 机器视觉:ransac算法详解
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目录一、说明:二、算法步骤三、算法代码四、其它补充一、说明:RANSAC是一种常用的参数估计方法,全称为RandomSampleConsensus(随机抽样一致性)。它通过随机选择数据中的一部分,然后根据这些数据拟合模型,统计模型与其他数据的偏差,最终筛选出符合一定阈值的数据,用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域,如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
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AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- 前端计算机视觉:使用 OpenCV.js 在浏览器中实现图像处理
亿只小灿灿
前端OpenCV前端计算机视觉opencv
一、OpenCV.js简介与环境搭建OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个强大的计算机视觉库,广泛应用于图像和视频处理领域。传统上,OpenCV主要在后端使用Python或C++等语言。但随着WebAssembly(Wasm)技术的发展,OpenCV也有了JavaScript版本——OpenCV.js,它可以直接在浏览器中高效运行,为前端开发者提供了前
- Serverless成本优化实战:从资源浪费到精准管控的架构演进
知识产权13937636601
计算机serverless架构云原生
本文系统解析Serverless架构下的成本构成黑洞,揭示函数计算、存储服务、API网关等模块的资源浪费真相。基于电商、社交、物联网等行业的真实账单数据,深度剖析冷启动损耗、配置冗余、日志存储三大核心成本痛点。结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践,给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案,并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向,为企业节省60%以上的
- Python 爬虫实战:从图片网站抓取图片并进行特征提取(2025 最新版)
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言githubchrome数据库
一、引言在当今的数字时代,图像数据在各个领域中扮演着至关重要的角色。无论是计算机视觉、机器学习,还是数据分析,图像数据的获取和处理都是基础。然而,获取大量高质量的图像数据并非易事。幸运的是,互联网上充斥着丰富的图像资源,只需借助合适的工具和技术,我们就能高效地从中获取所需的图像数据。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫系统,从图片网站抓取图像,并对其进行特征提取。我们将涵盖从网页分
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- 前沿技术推动机器人的智能化升级
AI天才研究院
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前沿技术推动机器人的智能化升级关键词:机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要:本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战,然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例,展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
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OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词:OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要:本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始,逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理,包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解,并通过实际项目案例
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作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 【EI会议征稿】2025年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA 2025)
重要信息2025年5月16-18日|中国·鞍山大会官网:www.iccpa.org会议主页:2025年第五届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA2025)_艾思科蓝_学术一站式服务平台接收/拒稿通知:投稿后1周内收录检索:EICompendex,Scopus主办单位辽宁科技大学往届历史ICCPA前四届均已成功举办,并完成EI、Scopus检索(高录用,稳定检索)
- YOLOv11革命性升级:基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构,实现移动端推理性能飞跃
博导ai君
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引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代,目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统,从移动端AR应用到工业质检,目标检测无处不在。然而,随着应用场景的多样化,特别是移动端和边缘设备的普及,对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法作为目标检测领域的领军者,一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
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概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- 鸿蒙应用AR开发:增强现实技术实现方案
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSharmonyosar华为ai
鸿蒙应用AR开发:增强现实技术实现方案关键词:鸿蒙系统、AR开发、增强现实、ARKit、ARCore、3D渲染、计算机视觉摘要:本文将深入探讨如何在鸿蒙操作系统上开发增强现实(AR)应用。我们将从AR技术的基本原理讲起,逐步深入到鸿蒙AR开发框架的具体实现,包括3D模型渲染、空间定位、手势识别等核心技术。文章将提供完整的代码示例和实战项目,帮助开发者快速掌握鸿蒙AR应用开发的核心技能。背景介绍目的
- Ultralytics YOLO 库介绍与使用指南
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文章目录UltralyticsYOLO库介绍与使用指南主要特点安装基本使用1.使用预训练模型进行推理2.训练自定义模型3.验证模型4.导出模型高级功能1.使用不同任务模型2.使用自定义数据集3.跟踪对象(结合ByteTrack)常见问题解决性能优化技巧UltralyticsYOLO库介绍与使用指南UltralyticsYOLO是一个流行的计算机视觉库,专注于实现和优化YOLO(YouOnlyLoo
- KITTI数据集可视化实用教程及源码解析
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Paper阅读transformer人工智能
摘要Transformer正迅速成为跨模态、跨领域和跨任务中应用最广泛的深度学习架构之一。在计算机视觉领域,除了持续发展的纯transformer架构,分层transformer也因其优越的性能和在现有框架中易于集成而受到广泛关注。这类模型通常采用局部化的注意力机制,如滑动窗口的NeighborhoodAttention(NA)或SwinTransformer的ShiftedWindowSelfA
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
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Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
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mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后