- ENAS:首个权值共享的神经网络搜索方法,千倍加速 | ICML 2018
VincentTeddy
NAS是自动设计网络结构的重要方法,但需要耗费巨大的资源,导致不能广泛地应用,而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS),在搜索时对子网的参数进行共享,相对于NAS有超过1000x倍加速,单卡搜索不到半天,而且性能并没有降低,十分值得参考 来源:【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia
- 你想要的神经网络自动设计,谷歌大脑帮你实现了:用参数共享高效地搜索神经网络架构(ENAS)
93f16f79c12e
张跃凡20012100054通信工程学院转自http://nooverfit.com/wp/%E4%BD%A0%E6%83%B3%E8%A6%81%E7%9A%84%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%87%AA%E5%8A%A8%E8%AE%BE%E8%AE%A1%EF%BC%8C%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E5%A4%A7%E8%84%91%
- ENAS的代码详解——utils.py
时间轮回中的七月之雨
本文介绍utils.py文件,这个文件用于设置命令行参数。首先是定义用于定义命令行参数的函数。tf中定义了tf.app.flags.FLAGS,用于接受从终端传入的命令行参数,相当于对Python中的命令行参数模块optpars(参考:python中处理命令行参数的模块optpars)做了一层封装。optpars中的参数类型是通过参数“type=xxx”定义的,tf中每个合法类型都有对应的“DEF
- CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索,CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020
VincentTeddy
为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5GP
- 神经网络结构搜索 NAS
今天刷leetcode了吗
论文学习pythontensorflow深度学习
文章目录【NAS:NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning】【NASNet:LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition】【MnasNet:Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobile】【ENAS:Efficient
- 基于Pytorch图像识别的ENAS项目-α迭代随笔
weixin_30363981
人工智能前端数据库ViewUI
设想和目标1.我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述?软件以微信小程序为载体,以图像识别为方向,以CNN神经网络为模型,以ENAS为优化工具进行设计开发,主要解决ENAS的CNN模型实现问题。软件定义为科研项目,实际上对项目产品的定位并不是非常的清晰,通过与老师交流后初步定义为上述框架,主要呈献给用户的就是微信小程序。对于典型用户,实际上所有微信用户都可以
- enas 参数共享_CVPR2020-Paper-Code-Interpretation
苏格拉晴
enas参数共享
插个广告:2020极市计算机视觉开发者榜单已于7月20日开赛,8月31日截止提交,基于火焰识别、电动车头盔识别、后厨老鼠识别、摔倒识别四个赛道,47000+数据集,30万奖励等你挑战!点击这里报名CVPR2020最新信息及论文下载贴(Papers/Codes/Project/PaperReading/Demos/直播分享/论文分享会等)官网链接:http://cvpr2020.thecvf.com
- 基于Pytorch框架实现ENAS算法优化的图像识别技术探索-α迭代随笔
weixin_30768661
爬虫人工智能前端ViewUI
设想和目标1.我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述?我们希望通过将ENAS的网络架构优化算法转变为实例化项目,能够在有一定实际意义下解决对于Pytorch图像识别的探索问题。项目性质为科研项目,由于是依托算法研究产生产品,故对于产品本身性质并不明确,通过与老师交流后初步定义为基于微信前端与后台学习框架交互的识别平台,主要以微信小程序的交互形式开放给用户。
- Paper Reading - NAS系列 - Everything you need to know about NAS - 综述
子韵如初
计算机视觉人工智能pythonpytorch深度学习
PaperReading-NAS系列-EverythingyouneedtoknowaboutNAS-综述-知乎开了新坑,Nas与AutoML系列,本文作为综述,主要阐述了作为深度学习领域的新秀的AutoML和NAS的发展现状以及未来预期原文enas代码AbstractAutoML和NAS不需要过多的工作量,他们可以使用最暴力的方式让你的机器学习任务达到非常高的准确率。既简单又有效率。那么Auto
- TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法
aiwanghuan5017
首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人"。因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅。I问题背景不感兴趣的可跳过此节。最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构。原作者使用TensorFlow在cifar1
- ENAS代码解读
weixin_37958272
神经网络架构搜索深度学习网络pytorch神经网络
ENAS代码解读参考代码:https://github.com/TDeVries/enas_pytorch数据集:cifar10main函数:defmain():globalargsnp.random.seed(args.seed)torch.cuda.manual_seed(args.seed)ifargs.fixed_arc:sys.stdout=Logger(filename='logs/'
- 论文笔记:神经网络架构搜索NAS和ENAS
zephyr_wang
人工智能强化学习
1.介绍1.1.介绍在论文《NEURALARCHITECTURESEARCHWITHREINFORCEMENTLEARNING》中首次提出了NAS(神经网络架构搜索NEURALARCHITECTURESEARCH),本文首先翻译总结了下此篇内容。接着根据《EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing》写了ENAS。近几年,深度神经网络取得
- 【论文笔记】Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
weixin_45966830
【论文笔记】EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharingMethodsDesigningRecurrentCell(设计循环单元)TrainingENASandDerivingArchitectures(训练ENAS和衍生架构)DesigningConvolutionalNetworks(设计卷积网络)DesigningConvoluti
- 一文看懂JeffDean等提出的ENAS到底好在哪?
weixin_33806300
作者|第四范式先知平台架构师陈迪豪编辑|Natalie本文经作者授权发布于AI前线,未经许可不得转载!AI前线导读:ENAS全称为EfficientNeuralArchitectureSearch,出自谷歌JeffDean等人在2018年发表的论文《EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing》,可以在一天内自动训练得到一个比人类设计效果
- [论文极简笔记] Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(Arxiv 1802)
holeung
机器学习深度学习计算机视觉
ENAS是对NAS的改进。NAS存在的问题是它的计算瓶颈,因为NAS是每次将一个子网络训练到收敛,之后得到相应的reward,再将这个reward反馈给RNNcontroller。但是在下一轮训练子网络时,是从头开始训练,而上一轮的子网络的训练结果并没有利用起来。当我们把上图中所有Layer连成一条直线的模型改成右边交叉连线的模型,显然两者是不同的Graph,而前一个导出模型权重的checkpoi
- 高效的神经架构搜索:Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(笔记)—2018
樱木仙僧
通过参数共享实现高效的神经架构搜索EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing—2018摘要在ENAS中,控制器controller通过在大型计算图中搜索最佳子图来发现神经网络架构。使用策略梯度policygradient训练控制器,在验证集上,选择最大化预期奖励的子图。训练所选子图的模型,最小化规范的交叉熵损失。在子模型间共享权重,使EN
- ENAS--Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing(论文笔记)
_天明_
NAS
谷歌提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS),是对NAS的改进版。使用生成的网络结构NASNet,在PTB数据集取得了55.8%的测试错误率,在cifar10上取得了2.89%的测试错误率。同时训练速度相比NAS提升了1000倍,只使用一个1080Ti,小于16小时训练成功。ENAS包括一个基于RNN的控制端网络结构和一个由控制端的组合方式生成的真实网络
- 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索,CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020...
AI科技大本营
作者|VincentLee来源|晓飞的算法工程笔记导读:为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排
- 《Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing》论文阅读笔记
JR_Chan
NAS系列
ENAS 这篇文章还是出自GoogleBrain,本文提出的方法极大提升了NAS的搜索速度,不再动辄需要几百个GPUdays了,这篇文章发表在了ICML2018。原文可见EfficientNeuralArchitectureSearchviaParameterSharing。摘要 这篇文章提出了一种高效的神经架构搜索(ENAS),是一种快速而廉价的自动模型设计方法。ENAS构造了一个大的计算图,其
- CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索,CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020
晓飞的算法工程笔记
晓飞的算法工程笔记
为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5GP
- 论文笔记系列-Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
aiwanghuan5017
Summary本文提出超越神经架构搜索(NAS)的高效神经架构搜索(ENAS),这是一种经济的自动化模型设计方法,通过强制所有子模型共享权重从而提升了NAS的效率,克服了NAS算力成本巨大且耗时的缺陷,GPU运算时间缩短了1000倍以上。在PennTreebank数据集上,ENAS实现了55.8的测试困惑度;在CIFAR-10数据集上,其测试误差达到了2.89%,与NASNet不相上下(2.65%
- ENAS 复现的主要问题和解决(mac)
小贝学cs
ENAS的复现最主要的问题就是配置!!!我主要学的是tensorflow,所以一开始都在找tensorflow版本的,虽然有很多的csdn都在讲这里复现的解决方案,但是,时间很久了!!不太实用原始版本都是1.0版本的tensorflow和2.7的python对于现在大多使用2.0和3.6的我们来说,重新找太麻烦,我装了好几个用不同版本的虚拟环境都失败了。所以放弃tensorflow转pytorch
- ENAS 代码解析(未完)
小贝学cs
ENAS
基本架构模型定义数据处理与加载训练模型过程可视化测试基本目录结构utils.py文件主要是放一些常用的方法:比如:日期类等try/excepttry:#运行别的代码except:#如果在try部份引发了'name'异常except,:#如果引发了'name'异常,获得附加的数据else:#如果没有异常发生startsWith()方法用来判断当前字符串是否以另外一个给定的子字符串开头,并根据判断结果
- Oracle 分页混乱解决
福尔摩斯-黄
工作感悟
今天发现项目中一BUG先贴出代码SELECTpm.MODEL_IDAS"modelId",pm.MODEL_NOAS"modelNo",pm.MODEL_TYPE_CNAS"modelTypeCn",pm.MODEL_TYPE_ENAS"modelTypeEn",pm.PROD_IMG_URLAS"prodImgUrl",pm.MODEL_BASE_TYPEAS"modelBaseType",pm
- Sampled Training and Node Inheritance for Fast Evolutionary Neural Architecture Search
hanlinger_
機器學習
摘要—深度神经网络的性能在很大程度上取决于其体系结构,并且已经针对自动化网络体系结构设计开发了各种神经体系结构搜索策略。最近,由于进化算法具有吸引人的全局优化功能,进化神经体系结构搜索(ENAS)受到了越来越多的关注。但是,由于进化优化中通常需要进行大量的性能评估,并且训练深度神经网络本身的计算量很大,因此ENAS承受着极高的计算成本。为了解决这个问题,本文提出了一种基于有向无环图的快速ENAS进
- 【AutoGluon】图像识别与分类实战教程
HollrayChan
深度学习算法与工具
【AutoGluon】图像识别与分类实战全网首发实战博客??哈哈哈假的官方使用指南AutoGluon背后的原理是什么?——推荐阅读:ProxylessNASENAS经过研究发现,其实在权重里面,并非所有的参数都是有效的,有些参数去掉了也基本不会影响推理的结果,这就涉及到我们平时说的模型蒸馏,模型压缩。ProxylessNAS和ENAS就是有这样剪枝的技术,AutoGluon中也会提供给我们这样的‘
- ENAS的代码详解——cifar10\controller.py
时间轮回中的七月之雨
定义控制器的类成员变量,并进行控制器和采样器的初始化。classConvController(Controller):def__init__(self,num_branches=6,num_layers=4,num_blocks_per_branch=8,lstm_size=32,lstm_num_layers=2,lstm_keep_prob=1.0,tanh_constant=None,tem
- ENAS的代码详解——common_ops.py
时间轮回中的七月之雨
本系列采用GitHub上的tensorflow实现的ENAS。github:https://github.com/melodyguan/enas首先是操作集文件common_ops.py。importnumpyasnpimporttensorflowastfdeflstm(x,prev_c,prev_h,w):ifog=tf.matmul(tf.concat([x,prev_h],axis=1),
- CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索,CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020
晓飞的算法工程笔记
为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuousevolutionarchitecturesearch,CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5GP
- 自动机器学习之Auto-Keras入门
levy_cui
机器学习/数据挖掘
对于训练深度学习,设计神经网络结构是其中技术含高最高的任务,优秀的网络架构往往依赖建构模型的经验,专业领域知识,以及大量的算力试错。实际应用中往往基于类似功能的神经网络微调生成新的网络结构。Auto-Keras是一个离线使用的开源库,用于构建神经网络结构和搜索超参数,支持RNN,CNN神经网络,它使用了高效神经网络搜索ENAS,利用迁移学习的原理将在前面任务中学到的权值应用于后期的模型中,效率相对
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><