- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- Caffeine 与 Guava Cache
雨季里的向日葵
java
一、概要1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine,Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果,相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
- OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll
努力的小柚
python运行问题pythonpytorch
代码复现记录:问题:OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
- caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
俊俏的萌妹纸
caffe人工智能深度学习
在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速,可以实现多种效果和目的,主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景:快速训练模型:GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理:深
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- JVM级缓存本地缓存Caffeine
旺仔爱Java
JVM专题jvmJVM缓存本地缓存CaffeineGuavaCache
JVM级缓存本地缓存Caffeine和GuavaCache前言一、创建缓存的代码逻辑二、Caffeine的优化方面淘汰算法W-TinyLFU三、Caffeine的业务使用总结前言最新的Java面试题,技术栈涉及Java基础、集合、多线程、Mysql、分布式、Spring全家桶、MyBatis、Dubbo、缓存、消息队列、Linux…等等,会持续更新。一、创建缓存的代码逻辑Caffeine:publ
- 面试redis篇-04缓存雪崩
卡搜偶
缓存面试redis
原理缓存雪崩:是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机,导致大量请求到达数据库,带来巨大压力。解决方案:给不同的Key的TTL添加随机值利用Redis集群提高服务的可用性(哨兵模式、集群模式)给缓存业务添加降级限流策略(ngxin或springcloudgateway)给业务添加多级缓存(Guava或Caffeine)问答面试官:什么是缓存雪崩?怎么解决?回答:缓存雪崩意思是设
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- MMsegmentation-随机初始化
SatVision炼金士
mmalb-炼金术python
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、初始化单个模块二、初始化多个模块总结前言mmlab下游分支调用权重随机初始化使用参考mmengine的说明文档mmengine支持模型初始化方法包括:BaseInit,Caffe2XavierInit,ConstantInit,KaimingInit,NormalInit,PretrainedInit,TruncNormalInit,UniformInit,
- 解决:源码安装caffe时遇到libcudnn.so: file not recognized问题
Gracie丹妮
参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detectron+caffe2(Pytorch)安装配置过程_张家坎的博客-CSDN博客_caffe2_detectron_ops_gpu.dllhttps://blog.csdn.net/u014236392/article/details/81117287安装caffe2执行sudomakeinstall之后遇到如下问题:/home/Xdn/cu
- 进场 行礼 问候 退场
东方芭蕾Lily
1.当听到响铃声,按编号排队依次进入考场。tips:面带微笑,优雅自信且有礼貌的边看着考试官边跑到准备问好的位置。步伐轻盈像一阵风样,到位置站好一位脚,保持挺拔向上体态。小仙女就是你们。2.行礼问候Examier:(考试官)GillianMccafferyGoodmorning/afternoongirlsGoodmorning/afrernoonmadamorMs.MccafferyQuesti
- YOLOv5独家改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测
AI小怪兽
YOLOv5原创自研YOLOcaffe目标检测深度学习人工智能
本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample,具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv5网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。收录YOLOv5原创自研https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html全网独家首发创新(原创),适合paper!!!2024年计算
- caffez转ncnn,及环境配置
宁静深远
软件安装
一、安装ncnn1、安装protobuf(a)、gitclonehttps://github.com/google/protobuf(b)、自动生成configure配置文件,运行:./autogen.sh(c)、配置环境:./configure(d)、编译源代码:make(e)、安装:sudomakeinstall(f)、刷新动态库:sudoldconfig2、安装ncnn(a)、mkdirco
- 最新姿态估计研究进展
a微风掠过
最新姿态估计研究进展自上而下:就是先检测包含人的框,即humanproposal,然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN(区域CNN就是这个思路)自下而上:先检测keypoint,然后根据热力图、点与点之间连接的概率,根据图论知识,基于PAF(部分亲和字段)将关键点连接起来,将关键点分组到人。1、CMU:openpose研究多人的姿态估计运行环境:caffe自下而上,关键点被分组到人的实例时间
- 智慧云智能教育考试平台展示
barry200890
springbootvue考试javavue.js小程序
智慧云智能教育平台项目简介技术架构1.1后端技术栈:*基于SpringBoot+MybatisPlus+Shiro+mysql5.7+redis+websocket构建.*使用jdk1.8的新特性如:caffeine缓存,lambda表达式.1.2前端技术:*Vue*Vuex*Vxe-Table(文档地址:https://gitee.com/xuliangzhan_admin/vxe-table)
- what is SSD|Single Shot MultiBox Detector
Woooooooooooooo
文章摘选自多篇文章,仅用于学习,在此表示感谢,若有侵权请联系,感谢论文下载地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325论文代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd省去了区域建议网络,直接使用不同尺度featuremap中的cell得到priodbox(和anchor类似),利用卷积可以直接得到box的回归和score而不需
- caffe中的参考模型
雨住多一横
RCNNmode_reference_rcnn_ilsvrc13l.pngcaffenet用于Flickrstyle数据集model_finetune_flickr_style.pngAlexNetmodel_alexnet.pnggooglenetmodel_googlenet.pngcaffenetmodel_reference_caffenet.png
- RT-DETR算法优化改进:上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample,效果秒杀CAFFE,助力小目标检测
AI小怪兽
RT-DETR魔术师算法caffe目标检测YOLO深度学习人工智能
本文独家改进:一种超轻量高效动态上采样DySample,具有更少的参数、FLOPs,效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点,尤其在小目标检测领域涨点显著。RT-DETR魔术师专栏介绍:https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新(CVPR
- 「性能提升」扩展 Spring Cache 支持多级缓存
冷冷zz
为什么多级缓存缓存的引入是现在大部分系统所必须考虑的redis作为常用中间件,虽然我们一般业务系统(毕竟业务量有限)不会遇到如下图在随着data-size的增大和数据结构的复杂的造成性能下降,但网络IO消耗会成为整个调用链路中不可忽视的部分。尤其在微服务架构中,一次调用往往会涉及多次调用例如pigoauth2.0的client认证Caffeine来自未来的本地内存缓存,性能比如常见的内存缓存实现性
- Spring Cache
duration~
spring-bootspringjava后端
目录标题SpringCache1介绍2常用注解3入门SpringCache1介绍SpringCache是一个框架,实现了基于注解的缓存功能,只需要简单地加一个注解,就能实现缓存功能。SpringCache提供了一层抽象,底层可以切换不同的缓存实现,例如:EHCacheCaffeineRedis(常用)起步依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-
- Caffeine与Spring cache的各种注解操作
500了
springjava后端
前言Caffeine是一个基于Java8的进程内缓存框架,它使用乐观锁技术来提高并发吞吐量,并被誉为最快的缓存之一。Caffeine是内存型缓存,即缓存与调用者属于同一个应用,具体地说是属于同一个JVM。它的设计目标是提供高性能、高命中率以及低内存占用的本地缓存解决方案,被描述为GuavaCache的加强版和“新一代缓存”。关于Caffeine的使用,其提供了多种灵活的配置选项:自动加载数据:可以
- 缓存组件Caffeine的使用
月月大王
Java#工具类缓存
caffeine是一个高性能的缓存组件,在需要缓存数据,但数据量不算太大,不想引入redis的时候,caffeine就是一个不错的选择。可以把caffeine理解为一个简单的redis。1、导入依赖com.github.ben-manes.caffeinecaffeine2.9.3导入是要注意版本,最开始我用的版本是3.1.1,不过启动是的时候会报错,这是因为我用的是jdk1.8,需要降低一下版本
- Makefile.config
walkMAN_aholic
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).USE_CUDNN:=1#CPU-onlyswitch(
- 缓存Caffeine之W-TinyLFU淘汰策略
georgesnoopy
guava缓存java淘汰策略Caffeine
我们常见的缓存是基于内存的缓存,但是单机的内存是有限的,不能让缓存数据撑爆内存,所有需要缓存淘汰机制。https://mp.csdn.net/editor/html/115872837中大概说明了LRU的缓存淘汰机制,以及基于LRU的著名实现guavacache。除了LRU淘汰策略外,其是常见的还有FIFO以及LFU,只是说目前用的最多的是LRU。LRULRU记录了缓存中数据项的访问时间,在缓存数
- Caffeine史上最快的内存缓存
奇遇少年
缓存java
引言在现代的Web应用程序中,缓存是提升性能,减少数据库负载,加快响应速度的关键技术之一。SpringBoot作为一个简化Spring应用开发的框架,提供了与多种缓存技术集成的支持。Caffeine是一个高性能,灵活的缓存库,它可以作为本地缓存在Java应用中广泛使用。本文将详细介绍如何在SpringBoot项目中集成Caffeine缓存,并通过一个实例来展示它的使用。什么是Caffeine缓存?
- 如何解决caffe和video-caffe不能使用cudnn8编译的问题
Arnold-FY-Chen
video-caffe深度学习Caffevideo-caffecaffe深度学习cudnn8cudnn
因为caffe之类的代码很久不更新了,只支持到了使用cudnn7.x,在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时,会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp等文件里出错:error:identifier"CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT"isundefinederror:iden
- Redis 6.0 客户端缓存
极简博客
javaredis
不难发现,我们经常将Redis作为系统的缓存服务,但你有没有发现。在我们每次操作Redis时,都需要发送网络请求。这样就避免不了网络的开销。但如何解决这个问题呢?我们引入了本地缓存来解决此问题。查询逻辑从先前的直接查询转变为:先通过查询本地缓存,不存在再去远程查找然后设置到本地缓存-适用于分布式客户端缓存。有没有感觉像我们使用过的本地缓存Guava、Caffeine等一样?有啥特别的?这里Redi
- [图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算
蒸饺与白茶
GPU架构中的半精度与单精度计算 由于项目原因,我们需要对darknet中卷积层进行优化,然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说,都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法,从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。 CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度
- caffe搭建深度神经网络
A异乡人_7a44
利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件:solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数:net:=指定待训练模型结构文件,即train_val.prototxttest_interval:=测试间隔,即每隔多少次迭代进行一次测试test_initializa
- deep-visualization-toolbox可视化安装
2014wzy
caffe框架
运行环境:Linux+caffe步骤:Step0:Compilemasterbranchofcaffe本代码运行的前提是,配置过caffe。因为配置caffe的过程中会出现一些依赖库,正是本代码所需要的。http://blog.csdn.NET/u011204487/article/details/51596471是配置caffe的过程。注意Makefile.config中的CPU_ONLY:=1
- 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
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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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
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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
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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>