- DQN深度强化学习:CartPole倒立摆任务(完整代码)
林泽毅
强化学习深度学习DQNQLearning训练实战深度强化学习人工智能
文章目录一、什么是DQN?二、什么是CartPole**推车**倒立摆任务?三、安装环境四、定义QNet五、定义DQNAgent初始配置动作选择(ε-贪婪策略)六、完整代码七、训练结果一、什么是DQN?DQN(DeepQ-Network,深度Q网络)是Q-Learning的深度学习扩展,通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题(例如图像输入),开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
- Vision Transformer学习笔记(2020 ICLR)
刘若里
论文阅读学习笔记网络计算机视觉transformer
摘要(Abstract):简述了ViT(VisionTransformer)模型的设计和实验结果,展示了其在大规模图像数据集上进行训练时的优越性能。该模型直接采用原始图像块作为输入,而不是传统的卷积神经网络(CNNs),并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。引言(Introduction):强调了传统卷积神经网络在图像识别领域的主导地位及其局限性,尤其是随着数据集规模
- go操作mongodb
JwCode
Go
Golang操作mongoDB学习要与时俱进现在使用的是mongo库是"go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"不再是"github.com/mongodb/mongo-go-driver/mongo"packagemainimport("context""fmt""go.mongodb.org/mongo-driver/bson""go.mongodb.org/mon
- JavaSE学习(变量的分类)
肖恩想要年薪百万
JavaSE学习java笔记
变量分类一、按照数据类型1.基本数据类型2.引用数据类型二、按照声明位置和作用域1.成员变量2.局部变量3.参数变量一、按照数据类型1.基本数据类型整型:int、short、long、byte浮点型:double、float字符型:char布尔型:boolean2.引用数据类型数组、对象、接口二、按照声明位置和作用域1.成员变量成员变量是定义在类中,但在方法、构造函数或代码块之外的变量,又可细分为
- 项目实操:windows批处理拉取git库和处理目录、文件
初级代码游戏
软件工程gitbatdos
初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的,可以在任何平台上使用。源码指引:github源码指引_初级代码游戏的博客-CSDN博客这个脚本从多个git库拉取源码、切换分支并适当组织目录结构。包含了常用的bat命令。unix/linux程序员
- 芝法酱学习笔记(2.6)——flink-cdc监听mysql binlog并同步数据至elastic-search和更新redis缓存
芝法酱
flinkmysqlelasticsearchredis缓存
一、需求背景在有的项目中,尤其是进销存类的saas软件,一开始为了快速把产品做出来,并没有考虑缓存问题。而这类软件,有着复杂的业务逻辑。如果想在原先的代码中,添加redis缓存,改动面将非常大,还需要大量的测试工作。有些时候会有更离谱的情况,比如一些一些项目可能用JDK1.6写的,想要在这个框架下接入redis缓存,也会变得十分困难。这时我们就会想到,能否像mysql的主从复制一样,监听mysql
- python学opencv|读取图像(五十六)使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理
西猫雷婶
python学习笔记pythonopencv计算机视觉
【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波,对图像的滤波处理有了基础认知,相关文章链接为:python学opencv|读取图像(五十四)使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python学opencv|读取图像(五十五)使用cv2.medianBlur()函数实现图像像素中值滤波处理-CSDN博客在此基础上,我们可以进入高斯滤波的学习,此时需要使用cv2.GaussianBlu
- linux 安装软件 软连接失败,Linux软连接原理详解
热带汽水
linux安装软件软连接失败
软连接又称符号链接,最大用途为相对路径共享文件,优势如软件迁移到另外一块磁盘、分区或其他服务器。具体解析实例如下,在/app/hex/a6/b2/c3/下有文件share.function,现需在b1目录下创建软连接文件指向shre.function。/app└──hex├──a1│├──b1│├──c1│└──c2├──a2├──a3├──a4├──a5└──a6├──b2│└──c3│└──s
- linux软连接恢复恢复原文件,浅析Linux文件(一)inode与block、硬链接与软链接、恢复误删文件...
weixin_39705069
linux软连接恢复恢复原文件
一、inode与block1.inode和block概述文件数据包括元信息与实际数据,一个文件必须占用一个inode,但至少占用一个block。扇区:文件存储在硬盘上,硬盘的最小存储单位是扇区,每个扇区存储空间是512字节。block(块):连续的八个扇区组成一个block,block是文件存取的最小单位,用来存储文件数据。inode(索引节点):也叫i节点,用于存储文件元信息。2.inode的理
- python实现yolo目标检测_目标检测|YOLO原理与实现
weixin_39709194
码字不易,欢迎给个赞!欢迎交流与转载,文章会同步发布在公众号:机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)最新的YOLOv2和YOLOv3:小白将:目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)zhuanlan.zhihu.com前言当我们谈起计算机视觉时,首先想到的就是图像分类,没错,图像分类是计算机视觉最基本的任务之一,但是在图像分类的基础上,还有更复杂和有意思的任务,如目标检测,物体定位,
- 探索Android Sunflower:打造完美园艺体验的Jetpack应用
Calvin880828
现代Android开发jetpackjetpackcomposeandroidandroidjetpack
探索AndroidSunflower:打造完美园艺体验的Jetpack应用为配合Jetpack及Kotlin学习,小编给你准备了一份免费学习资料,请关注虎哥Lovedroid并回复jetpack666领取《AndroidJetpack及Kotlin实战》。1.引言在现代移动应用开发中,构建高效、可扩展和易于维护的应用程序是开发者的共同追求。为了实现这一目标,Google推出了AndroidJetp
- 深度学习之DCGAN算法深度解析
贾斯汀玛尔斯
python机器学习人工智能深度学习
DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)算法解析1.DCGAN算法由来DCGAN(深度卷积生成对抗网络)是IanGoodfellow在2014年提出的GAN(生成对抗网络)的改进版本,由Radford等人在2015年的论文《UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutional
- Linux链接文件造成的相对路径问题
在到处之间找我
#Linux/UnixLinux/Unix链接文件绝对路径
前几天老师在课上遇到了一个相对路径的bug,最后发现是和链接文件有关。我觉得很有意思,特意来复现了一下。这复现过程可真是难受死了,好了,话不多说,下面是我复现的过程。需求可以使用上面这幅图来描述,在/home/windear目录下有一个newfile文件,我们在一个链接到/targetdir/subdir的/linkdir的目录下该如何访问那个newfile呢?第一步首先打开我们的terminal
- 在linux系统下安装node.js
做一个AK梦
node.js
CentOS或Fedora上安装Node.js:使用yum安装(适用于CentOS7及更早版本):执行以下命令来安装Node.js和npm:sudoyuminstallnodejsnpm安装Node.js和npm:执行以下命令来安装Node.js和npm:sudoaptinstallnodejsnpm验证安装:安装完成后,你可以通过以下命令来验证Node.js和npm是否成功安装:node-vnp
- 撰写文献必用的评价指标之普通表格
小辉同志
深度学习论文阅读
深度学习文献撰写之普通表格文章目录深度学习文献撰写之普通表格前言一、普通表格总结前言用来撰写深度学习之智慧医疗领域的SIC文献必备一、普通表格表格需要自己设计,其中可以包含各种模型,后面对应各种评价指标(AUC、ACC、SENS、SPEC)参考示例1:Metastasis:表示是否涉及转移相关分析。Distantmetastasis:涉及远处转移分析。Clinico-pathologicalfea
- epoll学习:epoll_wait函数详解
持续学习,不断沉淀
计算机网络协议学习算法
一、epoll_wait函数1.1、函数定义intepoll_wait(intepfd,structepoll_event*events,intmaxevents,inttimeout);作用:等待监听的所有fd相应事件的产生。1.2、参数详解:1)intepfd:epoll_create()函数返回的epoll实例的句柄。2)structepoll_event*events:接口的返回参数,ep
- 企业级Kubernetes集群版离线在线部署
飞天遁地猪
kubernetes容器云原生docker运维
企业级Kubernetes集群版本文使用kubeadm部署Kubernetes集群,kubeadm是官方社区推出的一个用于快速部署kubernetes集群的开源工具。一、资源需求在开始部署Kubernetes集群之前,机器需要满足以下几个条件:一台或多台机器,Linux操作系统硬件配置:2GB或更多RAM,2个CPU或更多CPU,硬盘30GB或更多需要访问公网,拉取镜像及安装包,如果服务器不能上网
- 机器学习数学基础:20.方程组解的结构
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造,旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识,助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法,精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组,并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法,并
- 机器学习数学基础:18.向量组及其线性组合
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
向量组与线性表示:案例与教程详解一、基础概念(一)向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中,向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]},这
- 机器学习数学基础:8.泰勒公式
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
一、泰勒公式的由来:为啥我们需要它?同学们,想象一下,你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲,就像一团乱麻似的拼图(假设这拼图代表一个复杂函数,比如一条有各种起伏的波浪线),而你手头只有一些简单的积木块(这里的积木块就是多项式啦),现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样,是不是感觉无从下手?这时候,泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场,它会告诉你:“别慌,孩子,我来教你怎么挑选积木块,怎么决定它们的形状和大小
- 机器学习数学基础:3.偏导数
@心都
机器学习数学基础机器学习人工智能
偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时,导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而,当我们遇到多元函数,例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时,情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率,这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
- 机器学习数学基础:2.连续性与导数
@心都
机器学习数学基础机器学习概率论人工智能
函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性(一)函数在某点连续的条件有定义:函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如,f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义,不满足此条件,所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在:当xxx从x0x_0x0左侧(x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−)和右侧(x→x
- ubuntu20.04离线安装docker和docker-compose
thinkerCoder
容器技术docker容器运维
下载docker离线包https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/解压tar-zxvfdocker-27.1.0.tgz将docker二进制文件复制到/usr/bin/cpdocker/*/usr/bin/添加服务文件vim/usr/local/lib/systemd/system/docker.service[Unit]Descr
- 大模型接入Gradio实现本地化部署
山山而川_R
大模型人工智能语言模型
Terminator好用的一个终端Gradio官网地址Gradio是一个用于快速创建交互式界面的Python库,这些界面可以用于演示和测试机器学习模型。使用Gradio,开发者可以非常轻松地为他们的模型构建一个前端界面,而不需要任何Web开发经验。新建环境condacreate-ngradiopython==3.8condaactivategradiopipinstallgradio-ihttps
- Deepseek成功启示:从 TRPO 到 GRPO训练LLM
大模型之路
强化学习大模型(LLM)人工智能LLM强化学习deepseekGRPOTRPO
DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)最近在AI社区引起了不小的轰动,这要归功于它以相对较低的成本提供令人印象深刻的性能。这是深入了解大型语言模型LLMs如何训练的绝佳机会。本文将深入探讨LLMs的训练过程,特别是强化学习(ReinforcementLearning,RL)(深度解析DeepSeekR1:强化学习与知识蒸馏的协同力量)在这一领域的应用,从TRP
- 【Linux —— 再谈软硬链接】
Asher_qq
Linuxlinux运维服务器
Linux——再谈软硬链接再识软硬链接用ln-s指令创建软链接用ln指令创建硬链接软硬链接的特征软硬链接的作用(使用场景)软链接快捷方式硬链接1.节省空间2.备份和同步3.数据一致性4.避免意外删除为什么硬链接不能链接目录示例:假设硬链接可以链接目录循环引用导致的问题:再识软硬链接软连接(也称为符号链接或符号连接)在Linux和其他Unix-like系统中是一种特殊类型的文件,它用于创建一个指向另
- 大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署
jqtree
#大数据开发大数据sparkpaddle
背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
- 分享课程:Redis高并发高可用集群百万级秒杀实战
微刻时光
微秒速递redis数据库缓存课程设计笔记秒杀分布式
没事找了一套课程大学新民章说,苟日新,日日新,又日新作为程序员,持续学习、不断进步,就是我们的命!1.Redis的高并发高可用集群通常涉及以下几个关键技术:主从复制(Replication):复制是确保高可用性的基础,它允许数据集在主节点和多个从节点之间同步。当主节点发生故障时,从节点可以接管服务,从而实现自动故障转移。哨兵机制(Sentinel):哨兵系统用于监控Redis主节点和从节点的健康状
- StarRocks实战——贝壳找房数仓实践
吵吵叭火
大数据#StarRocks数据仓库大数据
目录前言一、StarRocks在贝壳的应用现状1.1历史的数据分析架构1.2OLAP选型1.2.1离线场景1.2.2实时场景1.2.3StarRocks的引入二、StarRocks在贝壳的分析实践2.1指标分析2.2实时业务2.3可视化分析三、未来规划3.1StarRocks集群的稳定性3.2StarRocks新特性采用原文大佬的这篇贝壳找房数仓实践的文章整体写的很深入,这里摘抄下来用作学习和知识
- Python学习笔记(十二)——处理CSV文件和JSON数据
Mq_Go
Python
CSVReader对象>>>importcsv>>>exampleFile=open('example.csv')>>>exampleReader=csv.reader(exampleFile)>>>exampleReader>>>exampleData=list(exampleReader)>>>exampleData[['4/5/201413:34','Apples','73'],['4/5/
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi