独孤九剑-风清扬
独孤九剑-风清扬

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification

《Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification》

论文链接

代码链接

主要解决的问题：实时完成人脸检测、性别分类、情绪分类

具体描述说明

        在网络训练完成后，我们在标准数据集对该网络性能进行评估。在IMDB性别数据集上分类精度达到96%，在FER-2013情绪数据集分类精度达到66%。我们也介绍最近实时能够引导反向传播的可视化技术。引导反向传播能够显示动态权重变化和评估学习特征。我们认真地分析了当前CNN框架，使用当前正则化方法和可视先前隐藏特征是非常必要的，为了减少低性能和实时框架的差异。我们的系统已经被使用在Care-O-bot3机器人上，在RoboCup@Home竞赛中。

FER-2013数据集

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification_第1张图片

IMDB数据集

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification_第2张图片

网络框架

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification_第3张图片

卷积网络的优化

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification_第4张图片

实验结果

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification_第5张图片

深层图像数据特征

AI论文探讨室·A+·第1期-Real-time Convolutional Neural Networks for Emotion and Gender Classification_第6张图片

主要工作

（1）通过使用纵深分开卷积，来代替全卷积网络，从而来减少参数个数；

（2）多个分类任务下，可以保证其实时性；

你可能感兴趣的:(行为识别)

  • 行为识别的方法 人工智能专属驿站 深度学习
    行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。需一定专业知识设计特征，耗费人力物力，对复杂场景、遮挡等适应性差，但对简单背景、规则动作识别效果尚可。典型算法：时空关键点（Space-TimeInterestPoints）：基于视频图像中的关键点在时空维度上的变化来提取动作特征，但可能忽略视频细节，泛化能力较弱
  • 校园打架行为识别检测系统 YOLOv5 燧机科技SuiJi YOLO人工智能python计算机视觉开发语言
    校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术，校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。校园打架行为识别检测系统利用学校监控对校园、广场等区域进行实时监测，当监测到有人打架斗殴时，系统立即抓拍存档语音提醒，并将打架行为回传给学校监控后台，提醒后台人员及时处理打架情况。在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。在网络训练阶段，模型
  • ＜数据集＞考场行为识别数据集＜目标检测＞ 深度学习lover 深度学习数据集目标检测人工智能计算机视觉pythonYOLO
    数据集格式：VOC+YOLO格式图片数量：2192张标注数量(xml文件个数)：2192标注数量(txt文件个数)：2192标注类别数：2标注类别名称：['cheating','good']序号类别名称图片数框数1cheating128214412good10671261使用标注工具：labelImg标注规则：对类别进行画水平矩形框图片示例：标注示例：
  • 邮件服务器管理软件,U-Mail 邮件服务器软件(邮件系统) weixin_39730587 邮件服务器管理软件
    U-Mail是安全高速的全功能电子邮件服务器系统，融合强大的功能与简易高效的管理为一体，提供最佳的企业级邮箱服务器系统解决方案。内嵌顶级杀毒引擎；基于行为识别和热点等专利技术的反垃圾过滤引擎；终身免费升级；纯WEB管理；提供一站式全程服务！◇全球收发保证！即使您服务器的IP在对方的垃圾邮件黑名单中，邮件照发不误。◇邮件监控、收发审核！企业管理层可以根据实际的需要进行相关监控审核条件的设定。◇业界最
  • 关于学生课堂行为识别算法 NineDays66 算法行为识别深度学习学生行为分析考试分析
    目前基于针对学校做了一款考生行为识别算法，算法可以在服务器部署，也可以在前端设备如Jetson、RK等边缘设备运行，目前算法已经投入使用，算法效果如下目前算法在2080Ti服务器运行效率是150帧每秒算法运行平台模型大小吞吐量张/秒PC-2080TI50M150ARM-RK3399PRO10M10行为类别划分如下：学生未到、存在空位学生双手放在桌子下学生左、右看学生传纸条学生举手学生爬桌子睡觉学生
  • 物业服务企业做好专业化，才能多元化 王海波w
    物业服务企业做好专业化，才能谈未来发展的多元化。根据质量管理体系的标准，其中人员标准和管理标准尤为重要，很多企业只是做了标准化的表面文章，一个想要做出成绩的物业服务企业，要绝对深层次挖掘标准化内涵。CIS形象识别系统行为识别，是企业人力资源管理标准化的具体体现。图片发自App物业服务企业员工行为规范，仪容仪表，自然大方得体，符合工作需要及安全规则。行为举止，姿态端正，工作中做到走路轻，说话清，操作
  • 代理IP技术在云函数中的创新应用与拓展空间 小文没烦恼 服务器linux运维pythontcp/ip
    目录前言一、代理IP技术的基本概念和原理二、云函数的基本原理和优势1.弹性伸缩2.省时省力3.按需计费三、代理IP技术在云函数中的创新应用1.反爬虫技术2.访问安全性和隐私保护3.地理定位和访问控制四、代理IP技术在云函数中的拓展空间1.代理IP池的管理和优化2.用户行为分析和行为识别3.安全审计和访问控制五、代码实例六、总结前言随着云计算技术的发展和普及，云函数作为一种基于事件驱动的计算模型，已
  • 多只动物3D姿态估计与行为识别系统 tzc_fly 论文阅读笔记人工智能
    动物社会行为的量化是动物科学研究的重要步骤。虽然现有的深度学习方法已经实现了对常见动物的精确姿态估计、识别和行为分类，但由于缺乏注释良好的数据集，其应用依然受到挑战。因此该研究展示了一个计算框架，即社会行为图谱（SBeA，SocialBehaviorAtlas），用于克服由有限数据集引起的问题。SBeA使用数量很少的labelledframes进行多个动物的3D姿态估计，实现后续的无标签识别。SB
  • 第一周文献阅读报告 半个轮子工 论文阅读物联网
    文献阅读报告泛读1.《毫米波与太赫兹技术》2.《基于物联网的智能养老系统》3.《基于空间聚类的FMCW雷达双人行为识别方法》4.《太赫兹应用分析和展望》5.《车载毫米波雷达应用研究》6.《基于压力传感器的跌倒检测系统研究》7.《基于隐马尔可夫模型的老年人跌倒行为检测方法研究望》8.《矿用卡车毫米波雷达防碰撞系统的研究与应用》9.《基于ＹＯＬＯ网络的人体跌倒检测方法》10.《基于多传感器融合的老人跌
  • 打击欺诈活动：如何利用羊毛盾API保护用户与业务安全 API小百科_APISpace
    前言随着互联网的不断发展，欺诈活动也日益猖獗。针对企业和用户的欺诈行为可能导致财务损失、声誉受损以及用户信任的丧失。为了保护用户与业务安全，反欺诈技术成为了企业不可或缺的防线之一。在这方面，羊毛盾API作为一种智能反欺诈工具，发挥着越来越重要的作用。反欺诈（羊毛盾）API的作用image.png如何保护用户安全？1.欺诈行为识别反欺诈（羊毛盾）API通过收集和分析大量的用户行为数据，建立了模型和算
  • 人类行为动作数据集大合集 地理探险家 用于深度学习的数据集行为动作人类数据集图像深度学习
    最近收集了一大波关于人类行为动作的数据集，主要包括：动作识别、行为识别、活动预测、动作行为分类等数据集。废话不多说，接下来就给大家介绍这些数据集！！1、用于自动视频编辑的视频Blooper数据集用于自动视频编辑的视频Blooper数据集数据说明：根据网上的消息，基本的视频编辑每分钟需要30分钟到一个小时。这就不鼓励用户制作周期性的内容。目前，自动视频编辑仅限于视频增强和简单的机制，如沉默或鼓掌检测
  • YOLO+SlowFast+DeepSORT 简单实现视频行为识别 AAI机器之心 YOLO音视频云计算openstack大数据深度学习python
    前段时间刷短视频看到过别人用摄像头自动化监控员工上班状态，比如标注员工是不是离开了工位，在位置上是不是摸鱼。虽然是段子，但是这个是可以用识别技术实现一下，于是我在网上找，知道发现了SlowFast，那么下面就用SlowFast简单测试一下视频的行为识别。工具简介YOLOYOLO是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法，前面我也用v5s训练了标注的扑克牌，实现了图片或视频中的点数识别，这里就跳
  • AI：116-基于深度学习的视频行为识别与分析 一见已难忘 精通AI实战千例专栏合集人工智能深度学习音视频视频行为识别与分析
    点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~你的技术旅程将在这里启航！从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。✨✨✨每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的视频行为识别与分析随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习成为视频行为识别与分析领域的重要推动
  • YOLO+SlowFast+DeepSORT 简单实现视频行为识别 北桥苏 YOLOpython人工智能
    前言前段时间刷短视频看到过别人用摄像头自动化监控员工上班状态，比如标注员工是不是离开了工位，在位置上是不是摸鱼。虽然是段子，但是这个是可以用识别技术实现一下，于是我在网上找，知道发现了SlowFast，那么下面就用SlowFast简单测试一下视频的行为识别。工具简介YOLOYOLO是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法，前面我也用v5s训练了标注的扑克牌，实现了图片或视频中的点数识别，这里
  • 基于轻量级神经网络GhostNet开发构建光伏太阳能电池缺陷图像识别分析系统 Together_CZ 神经网络人工智能深度学习
    工作中经常会使用到轻量级的网络模型来进行开发，所以平时也会常常留意使用和记录，在前面的博文中有过很多相关的实践工作，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类
  • 基于轻量级GhostNet模型开发构建工业生产制造场景下滚珠丝杠传动表面缺陷图像识别系统 Together_CZ 制造
    轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别
  • 基于轻量级GhostNet模型开发构建生活场景下生活垃圾图像识别系统 Together_CZ 制造
    轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别
  • 计算机视觉 全教程目录 机器学习杨卓越 计算机视觉人工智能
    1、OpenCV图像处理框架实战系列总目录OpenCV图像处理框架实战系列总目录2、现代卷积网络实战系列总目录现代卷积网络实战系列总目录3、YOLO物体检测系列教程总目录YOLO物体检测系列教程总目录4、图像分割实战-系列教程总目录图像分割实战-系列教程总目录5、MMLAB计算机视觉框架实战-系列教程总目录MMLAB计算机视觉框架实战-系列教程总目录6、行为识别实战-系列教程总目录行为识别实战-系
  • 初识智慧城市 Mr.Cssust 未来发展智慧城市人工智能
    文章目录智慧家居智慧社区智慧交通智慧医疗智慧教育智慧旅游智慧农业智慧安防智慧家居利用智能语音、智能交互等技术,实现用户对家居系统各设备的远程操控和能控制如开关窗帘(窗户)、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作。利用计算机视觉等技术,对被照看人员如老人、小孩、残障人土等进行行为识别,对危险行为进行预警。智慧社区利用智能识别技术对进出小区人员和车辆进行智能识别,包括身份验证、危险人员和车辆预警等:对
  • 作业-对汽车行业偷税漏税的数据探索-spss 亲爱的十一熊猫
    对汽车销售行业纳税人的各个属性指标进行分析，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型，识别偷漏税纳税人。数据来源于网络，该数据集提供了汽车销售行业纳税人的各个属性与是否判断为偷漏税标识，该数据不存在缺失值。原始数据的汽车销售平均毛利、维修毛利、企业维修收入占销售收入比重、增值税税负、存货周转率、成本费用利润率、整体理论税负、整体税负控制数、办牌率、单台办牌手续费收入、代办保险率、保费返还率
  • 新型智慧视频监控系统：基于TSINGSEE青犀边缘计算AI视频识别技术的应用 TSINGSEE AI智能解决方案人工智能边缘计算
    边缘计算AI智能识别技术在视频监控领域的应用有很多。这项技术结合了边缘计算和人工智能技术，通过在摄像头或网关设备上运行AI算法，可以在现场实时处理和分析视频数据，从而实现智能识别和分析。目前来说，边缘计算AI视频智能技术可以实现以下几类智能识别。1、行为识别：利用边缘设备（TSINGSEE智能分析网关）搭载的深度学习算法，对监控画面中的人员行为进行识别和分析。比如，TSINGSEE智能分析网关内置
  • 新型智慧视频监控系统：基于TSINGSEE青犀边缘计算AI视频识别技术的应用 Black蜡笔小新 解决方案EasyCVRAI识别人工智能边缘计算
    边缘计算AI智能识别技术在视频监控领域的应用有很多。这项技术结合了边缘计算和人工智能技术，通过在摄像头或网关设备上运行AI算法，可以在现场实时处理和分析视频数据，从而实现智能识别和分析。目前来说，边缘计算AI视频智能技术可以实现以下几类智能识别。1、行为识别：利用边缘设备（TSINGSEE智能分析网关）搭载的深度学习算法，对监控画面中的人员行为进行识别和分析。比如，TSINGSEE智能分析网关内置
  • 顶刊TPAMI 2022！基于不同数据模态的行为识别：最新综述 Amusi（CVer） 计算机视觉机器学习人工智能深度学习大数据
    点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群HumanActionRecognitionfromVariousDataModalities:AReview论文：https://arxiv.org/abs/2012.118661.介绍人类行为识别旨在了解人类的行为，并为行为指定标签，例如，握手、吃东西、跑步等。它具有广泛的应用前景，因此在计算机视
  • 【行动识别】基于LSTM实现视频分类附matlab代码 机器学习之星主 lstmmatlab人工智能rnn深度学习
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍笔者对行为识别技术的发展过程进行研究的基础上,深入分析了基于LSTM的视频行为识别技术的特点和实现方法,并针对视频语义中对时间
  • 基于BP神经网络的驾驶模式识别，基于BP神经网络的驾驶行为识别 神经网络机器学习智能算法画图绘图 BP神经网络神经网络人工智能深度学习
    目录BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数遗传算法原理遗传算法主要参数遗传算法流程图完整代码包含数据下载链接：基于BP神经网络的驾驶模式识别，基于BP神经网络的驾驶行为识别（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/885
  • 基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验 Together_CZ 深度学习
    工作中经常会使用到轻量级的网络模型来进行开发，所以平时也会常常留意使用和记录，在前面的博文中有过很多相关的实践工作，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类
  • 移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试 Together_CZ 人工智能
    在实际的业务场景中，经常会需要考虑到硬件部署算力的因素，往往因为一些客观成本控制的问题，在实际项目开发中选择使用模型的时候往往会倾向于选择更为轻量级的模型来完成计算，但是也并非一味地轻量化，轻量化的同时还需要保证达到所需要的精度要求，本文选取了经常使用到的六款主流的识别模型，包括：efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shuff
  • python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统 Together_CZ pythoncnn开发语言
    轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits360果蔬识别
  • 基于Intel® AI Analytics Toolkits的智能视频监控系统 YoLo♪ 人工智能音视频
    【oneAPIDevSummit&OpenVINODevCon联合黑客松】跳转链接：https://marketing.csdn.net/p/d2322260c8d99ae24795f727e70e4d3d目录1方案背景2方案描述3需求分析4技术可行性分析5详细设计5.1数据采集5.2视频解码与帧提取5.3人脸检测5.4行为识别5.5数据分析5.6结果展示6方案优点与适用场景6.1解决的问题6.2
  • 行为识别标注工具 ELAN 使用教程 WAHAJA_1111 常用工具
    行为识别标注工具ELAN使用教程文章目录行为识别标注工具ELAN使用教程前言安装+教程标注文件输出格式效果示意使用步骤前言调研行为识别标注工具，要求：标注整段视频片段中动作类型标签文件格式：动作标签时间始末视频标号安装+教程从ELAN官网下载安装包并安装。B站软件使用视频教程标注文件输出格式效果示意使用步骤
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他