- AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战:Python实现概率模型
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法,并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科,它研究随机事件发生的可能性。
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 如何使用Python实现生成对抗网络(GAN)
「已注销」
互联网前沿技术韩进的创作空间全栈开发知识库python生成对抗网络tensorflow深度学习数据分析
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习模型,由两个部分组成:生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据,而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。这两个部分不断相互博弈,直到生成器能够生成非常逼真的数据,使判别器难以区分生成数据和真实数据。下面是一个简单的Python实现,使用TensorFlow和Keras库。在开始之前,请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp
- 【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步
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数学线性代数矩阵
本系列内容介绍:主要参考资料:《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记,仅供参考。目录标量、向量、矩阵和张量矩阵运算单位矩阵和逆矩阵线性相关和生成子空间范数特殊类型的矩阵和向量特征分解奇异值分解Moore-Penrose伪逆迹运算行列式标量、向量、矩阵和张量标量标量是一个单独的数。向量向量是一列有序排列的数:x=[x1x2⋮xn]\boldsymbolx=\
- 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(四)
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一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法,他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库,下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
- ChatGPT智能聊天机器人实现
云端源想
chatgpt机器人
以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
- CURL一文通
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文章目录1.什么是curl2.curl可以发送什么请求3.常见curl发http相关请求怎么写4.curl带上的参数分别有什么,可以怎么用5.进阶用法6.常见错误以及学习指导建议1.什么是curl是利用URL语法在命令行下工作的开源文件传输工具。尤其被广泛应用的在linux系统下。2.curl可以发送什么请求由定义可知道,curl主要应用于网络传输,它支持常用的多种请求,如http,https,f
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写?
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目录作者简介:问题抛出分析结论作者简介:高科,先后在IBMPlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业
- 【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作
-一杯为品-
机器学习深度学习人工智能
主要参考学习资料:《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5节省内存1.1.6转换为其他Python对象1.2数据预处理1.2.1读取数据集1.2.2处理缺失值1.2.3转换为张量格式1.3线性代数1.3.1标量1.3.2向量1.3.3矩阵1.3.4张量1.
- Linux arm64架构修改软件apt\yum源 (统信UOS,麒麟kylin系统修改阿里源、华为源) 国产系统UOS修改apt源
longerxin2020
linux
本文参考链接Linuxarm64架构修改软件源(统信UOS,麒麟系统修改阿里源、华为源)国产系统UOS修改apt源_uos如何快速换源-CSDN博客本文介绍华为arm架构主机使用国内源配置1.备份系统之前的源cp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list.bak2.修改源文件/etc/apt/sources.listvim/etc/apt/sources.
- Linux将剩余空间分配给根目录
longerxin2020
Linuxlinux运维服务器
要将剩余的100GB空间扩展到根目录(/),你需要执行以下步骤。这些步骤包括调整LVM逻辑卷和文件系统。1.检查当前的磁盘和分区首先,确认当前的磁盘和分区布局。lsblk2.检查LVM物理卷、卷组和逻辑卷使用pvs、vgs和lvs命令来查看当前的LVM配置。pvsvgslvs3.扩展物理卷假设vda3的剩余空间还没有被分配给任何分区,你需要使用pvresize命令来扩展物理卷。sudopvresi
- linux下使用curl访问多参数url
耘田
Linuxcurllinuxurl多参数
curl-ihttp://marsoffset.goforandroid.com/GoSmsMarService/abc?a=116.397428&b=39.90923[1]8741[jb-xccheng@usa-ip-12~]$HTTP/1.1500InternalServerErrorServer:nginx/1.2.0Date:Wed,20Jun201204:16:21GMTContent-
- 【Attention】SEAttention
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Attention各种深度学习模块人工智能深度学习python
SEAttention摘要卷积神经网络(CNNs)的核心构建模块是卷积算子,它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。此前大量研究聚焦于这种关系中的空间成分,试图通过在整个特征层级中提升空间编码质量来增强CNN的表征能力。在这项工作中,我们将重点放在通道关系上,并提出一种新颖的架构单元,称为“挤压与激励”(Squeeze-and-Excitation,简称SE)模
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
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AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型,例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力,但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- IDEA Reformat Code 避免将多行参数或多行方法链调用合并成一行
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在IntelliJIDEA中,如果你希望在进行代码格式化(ReformatCode)时,避免将多行参数或多行方法链调用合并成一行,可以通过以下步骤进行设置:1.打开设置在IntelliJIDEA中,点击File菜单,然后选择Settings(Windows/Linux)或Preferences(macOS)。2.进入代码格式化设置在设置窗口中,导航到Editor->CodeStyle->Java(
- 嵌入式Linux网络编程实战:基于DNS解析的HTTP客户端实现
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嵌入式Linux网络编程实战:基于DNS解析的HTTP客户端实现【本文代码已在树莓派4B(Linux内核5.10)平台验证通过,适用于物联网设备数据上报等场景】一、需求场景与功能亮点1.1典型物联网通信场景嵌入式设备DNS服务器云服务器域名解析请求返回目标IP发送传感器数据返回HTTP响应嵌入式设备DNS服务器云服务器1.2代码核心功能DNS智能解析:支持域名自动转换为IPv4地址协议合规性:严格
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
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DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- IntelliJ IDEA 2023.3.1安装指南从下载到配置的完整教程(附资源下载)
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安装IntelliJIDEA2023.3.1非常简单,以下是详细的安装步骤,适用于Windows、macOS和Linux系统。1.下载IntelliJIDEAIntelliJIDEA下载链接:https://pan.quark.cn/s/3ad975664934选择适合你的操作系统的版本:Ultimate版:功能全面,支持所有开发语言和框架(需付费)。Community版:免费版,适合Java和K
- 源代码安装的步骤
JM丫
linuxcentos
源代码安装有4个步骤,分别为:解包,配置,编译,安装其中有三板斧是安装的核心,分别为:编译前的准备,编译,安装那么,接下来我们讲一讲如何安装1、要下载需要安装的软件包。(去各种官网找一些需要的软件包)(这些软件包一般都是tar包,可以用tar命令解压)2、将找到的压缩包解压(需要将其传送的linux操作系统中,使用xshell或者xftp等工具都可)3、解压完以后进入源码包的目录4、执行confi
- linux的防火墙(iptables)
JM丫
linuxcentos
防火墙的作用:linux防火墙主要是工作在网络层,针对TCP/IP数据包实施过滤和限制,属于典型的包过滤防火墙(或者为网络层防火墙)linux的防火墙分为两种,分别为netfiter和iptables,这两种都被称为防火墙,但是又有一些区别,具体的区别在于:1、netfilter:称为内核空间,是linux内核中实现包过滤的防火墙的内部结构,属于“内核态,又称为内核空间”防火墙功能体系。2、ipt
- Ghostscript 简介与使用指南
gs80140
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目录Ghostscript简介与使用指南1.什么是Ghostscript?2.Ghostscript的安装2.1在Windows上安装2.2在macOS上安装(使用Homebrew)2.3在Linux上安装(Ubuntu/Debian)3.Ghostscript的基本用法3.1查看PDF或PostScript文件3.2将PDF转换为PNG/JPEG3.3压缩PDF文件3.4合并多个PDF文件3.5
- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
码事漫谈
AI人工智能
文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- linux ipc 共享内存,IPC--共享内存
云上彩
linuxipc共享内存
1.什么是共享内存共享内存从字面意义解释就是多个进程可以把一段内存映射到自己的进程空间,以此来实现数据的共享以及传输,这也是所有进程间通信方式中最快的一种。共享内存是存在于内核级别的一种资源,在shell中可以使用ipcs命令来查看当前系统IPC中的状态,在文件系统中/proc目录下有对其描述的相应文件。在系统内核为一个进程分配内存地址时,通过分页机制可以让一个进程的物理地址不连续,同时也可以让一
- linux桌面版安装输入法,Debian KDE桌面安装五笔和拼音输入法
游志军
linux桌面版安装输入法
本文将向读者展示如何在DebianKDE桌面安装五笔输入法。本文分两部分,第一部分介绍ibus平台输入法的安装;第二部分是fcitx平台输入法的安装。读者可以选择安装ibus,也可以选择安装fcitx。如果你使用的是Gnome桌面,请参考DebianGnome桌面安装ibus五笔输入法。ibus平台的五笔输入法和拼音输入法在DebianKDE桌面安装ibus平台下的输入法,需要在终端中执行下面的命
- java实现卷积神经网络CNN(附带源码)
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Java实战项目java
Java实现卷积神经网络(CNN)项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络(CNN)1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理2.3激活函数与池化层2.4全连接层与损失函数2.5前向传播、反向传播与梯度下降项目需求与分析3.1项目目标3.2功能需求分析3.3性能与扩展性要求3.4异常处理与鲁棒性考虑系统设计与实现思路
- 三种环境下,没有公网ip的虚拟机访问公网的方法
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tcp/iplinux网络协议
1.windows真机+vmware虚拟机2.云平台,虚拟机A(有公网ip,有内网ip)+虚拟机B(只有内网ip)3.linux真机+kvm虚拟机------------------------------------------------------------------------------第一种:windows真机+vmware虚拟机这个在前一篇文章已列出VMware虚拟机连接公网,和
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
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人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- k8s系统学习路径
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kubernetes学习容器
学习Kubernetes(K8s)需要循序渐进,结合理论知识和实践操作。以下是学习Kubernetes的推荐步骤:1.先决条件•掌握容器基础:先学习Docker,理解容器化概念(镜像、容器、仓库)、Dockerfile编写和容器生命周期管理。•熟悉Linux基础:了解Linux命令行操作、网络、文件系统等。•了解云计算概念:如虚拟化、负载均衡、服务发现、分布式系统等。2.Kubernetes核心概
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- 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