- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合，基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型，用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后，合并所有源图像的稀疏系数，并使用相应的字典重建融合分量。最后，实现融合图像计算。程序已调通，可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- 周记：2019第26周(6.24-6.30）
孙文辉已被占用
1工作：主要是写文档，一个产品说明书，2个专利交底书2学习：《DeepLearning》7/20(chapters）看完第7章（RegularizationforDeepLearning），这章和下一章讲的优化方法应该是深度学习最重要的理论基础了，好多面试题都会问到。记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论
- 【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码
前程算法matlab屋
信号处理matlab开发语言
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制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摘要在本文中，我们提出了一种基于压缩感知（CS）的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示
- Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review
禄亿萋
深度学习人工智能
摘要：本次调查整理并回顾了最近基于深度学习技术为蒙面人脸识别（MFR）开发的工作，提供了对MFR系统开发流程的见解和深入讨论。根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。一、引言遮挡人脸识别（OFR）任务引起了广泛的关注，并且已经提出了许多深度学习方法，包括稀疏表示、自动编码器、基于视频的对象跟踪、双向
- Python环境下一种基于改进小波变换的信号时频分析方法
哥廷根数学学派
信号处理python开发语言
小波，不严格的说即有限持续时间的波形，其平均值为零。许多我们感兴趣的信号和图像表现出瞬变行为。例如语音信号的特点是辅音短脉冲编码，然后元音稳态振荡；自然图像边缘突变；金融时间序列表现出瞬态行为，经济状况的快速上升和下降。与傅里叶基不同，小波基比较擅长稀疏表示分段规则信号和图像，其中包括众多瞬态行为。将小波与正弦波进行比较，正弦波是傅里叶分析的基础，正弦曲线的持续时间没有限制—负无穷延伸到正无穷。正
- BM3D_Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering_2007
木槿qwer
去噪论文计算机视觉
稀疏三维变换域协同滤波图像去噪Amber：人的认知是不断加深的，现在不懂没有关系，只要你不断地阅读，一步一步的最终认识会到达可以看懂它的程度。Abstract这篇文章思路很难理解，我先只看摘要，后续1、提出一种基于变换域增强稀疏表示的图像去噪策略。2、将相似的二维图像块分组到三维数据数组中，可以增强稀疏性。协同滤波：用于处理三维数组。Amber：为啥要增强稀疏表示啊，有什么好处。协同滤波又是怎么实
- 【两步稀疏表示法】基于两步稀疏表示法的小波变换的图像重建算法的MATLAB仿真
fpga和matlab
★MATLAB算法仿真经验MATLAB板块15:小波变换算法两步稀疏表示法
1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识具体可以参考文献[1]JiangC,ZhangH,ShenH,etal.Two-StepSparseCodingforthePan-SharpeningofRemoteSensingImages[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservations&RemoteSensing,2014,
- 基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlab稀疏表示小波变换多光谱图像融合
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览小波变换融合PCA融合基于稀疏表示的小波变换多光谱图像融合算法性能指标对比2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序.........................................................................%
- 110基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类
顶呱呱程序
matlab工程应用数据挖掘混合分类器matlabSRC稀疏表示极限学习机（ELM）
基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类。通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，混合分类器具有快速测试（ELM的优点）的优点，且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。110极限学习机（ELM）(xiaohongshu.com)https://www.xiaohongshu.com/explore/6585a50
- 通过层进行高效学习：探索深度神经网络中的层次稀疏表示
无水先生
深度学习人工智能学习dnn人工智能
一、介绍深度学习中的层次稀疏表示是人工智能领域日益重要的研究领域。本文将探讨分层稀疏表示的概念、它们在深度学习中的意义、应用、挑战和未来方向。最大限度地提高人工智能的效率和性能：深度学习系统中分层稀疏表示的力量。二、理解层次稀疏表示分层稀疏表示是一种在深度学习模型中构建和处理数据的方法。本质上，这些表示涉及以大多数元素为零或接近零（稀疏）的方式对数据进行编码，并以多个级别或层次结构组织。这种方法与
- 基于双树复小波变换和稀疏表示的多光谱和彩色图像融合算法matlab仿真
简简单单做算法
MATLAB算法开发#图像处理matlab双树复小波变换稀疏表示多光谱和彩色图像融合
目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1双树复小波变换原理4.2稀疏表示原理4.3基于双树复小波变换和稀疏表示的图像融合算法5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................figure;s
- Time-Weighted Kernel-Sparse-Representation-Based Real-Time Nonlinear Multimode Process Monitoring
Haruのpopura
稀疏表示过程监控故障检测多模态过程模态辨识
非线性多模态过程监控matlab代码本文关于Time-WeightedKernel-Sparse-Representation-BasedReal-TimeNonlinearMultimodeProcessMonitoring。首先给出matlab代码链接：github链接这篇文章为了解决非线性多模态过程模态辨识和故障检测问题。1，考虑到实际工业过程的“时间序列相关性”，对核稀疏表示算法中的系数矩
- 基于支持向量机 (SVM) 和稀疏表示理论 (SRC) 的人脸识别比较
西部小狼_
一背景1.1支持向量机简介支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是AT&TBell实验室的V.Vapnik等人提出的一种机器学习算法，是迄今为止最重要的机器学习理论和方法之一，也是应用最广泛、综合效果最好的模式分类技术之一。到目前为止，支持向量机已应用于孤立手写字符识别、网页或文本自动分类、说话人识别、人脸检测、性别分类、计算机入侵检测、基因分类、遥感图象分析、目标识别、函
- LangChain+LLM实战---Embedding Model
lichunericli
LangChain-LLMlangchainembedding自然语言处理
原文地址：ChoosingtheRightEmbeddingModel:AGuideforLLMApplications什么是向量Embedding在AI聊天机器人的开发领域中，向量Embedding在获取文本信息的本质方面起着关键作用。向量Embedding的核心是指在数学空间中将单词、句子甚至整个文档表示为密集的低维向量的过程。与依赖于稀疏表示(如one-hot编码)的传统方法不同，向量Emb
- L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
weixin_30408165
matlabpython人工智能
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为：\[\min_{\bf{z}}||{\bf{z}}||_0\\\text{subjectto:}~\frac{1}{2}||{\bf{x}}-{\bf{A}}{\bf{z}}||_2^2\leq\epsilon\]由于\(L_0\)范数存在着NP难的
- 稀疏DOA估计的经典算法——l1-SVD算法
大灰煜
文献阅读笔记算法学习信号处理信息与通信
On-Grid类DOA估计经典算法——l1−SVDl_1-\text{SVD}l1−SVD文献"ASparseSignalReconstructionPerspectiveforSourceLocalizationWithSensorArrays"提出了一种稀疏表示的DOA定位算法，它属于On-Grid类算法的范畴。其核心要点有二：其一是，通过了奇异值(SVD)分解，把以大量快拍数衡量的信号模型，
- embedding层
less97
推荐系统
单词嵌入提供了单词的密集表示及其相对含义，它们是对简单包模型表示中使用的稀疏表示的改进，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习（文中涉及代码可左右滑动）。WordEmbedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单词
- 基于图像字典学习的去噪技术研究与实践
mYlEaVeiSmVp
Python学习深度学习人工智能
图像去噪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是从受到噪声干扰的图像中恢复出干净的原始图像。字典学习是一种常用的图像去噪方法，它通过学习图像的稀疏表示字典，从而实现对图像的去噪处理。本文将详细介绍基于字典学习的图像去噪技术，并提供相应的源代码实现。字典学习简介字典学习是一种无监督学习方法，旨在从一组训练样本中学习出一个稀疏表示的字典。在图像处理中，字典学习的目标是通过学习图像的稀疏表示字典，实
- 两个小例子带你词嵌入层学习入门——Keras版
catbird233
转自：https://yq.aliyun.com/articles/221681词嵌入提供了词的密集表示及其相对含义。最简单的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模了。它们是对较简单的单词模型表示中使用的稀疏表示的改进。Word嵌入可以从文本数据中学习，并在项目之间重用。它们也可以作为在文本数据上拟合神经网络的一部分。在本教程中，你将学到如何使用Python与Kera
- 压缩感知之稀疏表示与匹配追踪
facceb067d90
姓名：方文19021210911转载自https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45099655【嵌牛导读】压缩感知算法中匹配追踪是一个基础概念，可以作为进一步理解其他重构算法的基础【嵌牛鼻子】稀疏表示匹配追踪【嵌牛提问】通过信号的稀疏表示理解匹配追踪【嵌牛正文】如果研究压缩感知重构算法，那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念，虽然最原始的匹配追踪算
- 深度学习知识点（面试）
Steve_Xu123
deep-learning
问题列表图太多了，就不放了，见谅~具体可以转到这里如何设置网络的初始值？*梯度爆炸的解决办法***神经网络（MLP）的万能近似定理*神经网络中，深度与宽度的关系，及其表示能力的差异**在深度神经网络中，引入了隐藏层（非线性单元），放弃了训练问题的凸性，其意义何在？**稀疏表示，低维表示，独立表示*局部不变性（平滑先验）及其在基于梯度的学习上的局限性*为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigm
- 【图像融合】基于nsct-SR+dwt-SR+拉普拉斯金字塔算法-SR等多种图像融合算法matlab源码
Matlab科研辅导帮
图像处理算法机器学习c++
图像融合技术能充分弥补单一传感器的不足,获得更加可靠、准确和全面的图像数据。图像融合技术已经全面的应用于遥感、军事、医疗卫生等各个方面。目前图像融合的研究领域主要集中在基于图像稀疏表示的融合方法上,其中包括基于多尺度分解的融合方法和基于冗余字典分解的融合方法,但是两种方法均存在着各自的不足。因此本文将以此为出发点,寻找性能上更优的图像融合方法。其次,目前对图像融合的客观质量评价大多依据经验选择,缺
- 【小沐学NLP】关联规则分析Apriori算法（Mlxtend库，Python）
爱看书的小沐
PythonNLP自然语言处理pythonapriorimixtendnlpai关联分析
文章目录1、简介2、Mlxtend库2.1安装2.2功能2.2.1UserGuide2.2.2UserGuide-data2.2.3UserGuide-frequent_patterns2.3入门示例3、Apriori算法3.1基本概念3.2apriori3.2.1示例1--生成频繁项集3.2.2示例2--选择和筛选结果3.2.3示例3--使用稀疏表示3.3association_rules3.3
- 压缩感知
梦里不知身是客_d549
如果研究压缩感知重构算法，那么匹配追踪绝对是一个绕不过去的概念，虽然最原始的匹配追踪算法应用于重构的文献并不多，但基于匹配追踪改进后的正交匹配追踪算法在研究压缩感知的人群中可以说是家喻户晓、人尽皆知的。既然匹配追踪是与重构有关的，为什么本篇取名为《稀疏表示与匹配追踪》呢？一个重构算法与稀疏表示有什么关系？一般文献中讲到匹配追踪所引参考文献均为文献[1]，而文献[1]就是在讲解基于匹配追踪算法的信号
- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
程序猿鑫
matlab人工智能算法
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- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
长安程序猿
matlab人工智能算法
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- 【对于一维信号的匹配】对一个一维（时间）信号y使用自定义基B执行匹配追踪（MP）研究（Matlab代码实现）
然哥依旧
matlab人工智能算法
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然哥依旧
matlab人工智能算法
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- 三维（3D）压缩传感算法的深入研究：专注于实时体积成像的新颖视角
快撑死的鱼
算法3d人工智能
引言随着计算能力的增强和数据处理技术的进步，三维（3D）成像技术越来越多地被用于各种各样的应用，从医疗成像到虚拟和增强现实。然而，随之而来的问题是，随着数据量的增长，压缩和传输这些数据成为了一个重大挑战。因此，需要一种高效的算法来处理这个问题。这就是三维（3D）压缩传感（CS）算法的重要性所在。实战项目下载三维压缩感知是一种基于稀疏性的数据压缩方法，其主要思想是对数据进行稀疏表示，然后通过一种优化
- 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
