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会喘气的粽子丶
nlp人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构,主要用于自然语言处理(NLP)任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述:仅包含解码器部分,没有编码器。应用:通常用于生成任务,如语言模型和对话系统。代表模型:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)特点:自回归生成:模型通过
- 机器学习基本篇
胖胖的小肥猫
机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- 解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
紫雾凌寒
AI炼金厂机器学习算法支持向量机python深度学习分类人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这十大算法中,支持向量机(Suppor
- 【YOLO模型】(1)--YOLO是什么
方世恩
YOLOYOLO人工智能目标检测
一、什么是YOLOYOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。2.原理YOLO算法将输入图像分成SxS个网格,每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外,YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术
- DMA原理,步骤超细详解,一文看懂DMA
2401_87198107
java开发语言
什么是DMA(DMA的基本定义)DMA,全称DirectMemoryAccess,即直接存储器访问。DMA传输将数据从一个地址空间复制到另一个地址空间,提供在外设和存储器之间或者存储器和存储器之间的高速数据传输。我们知道CPU有转移数据、计算、控制程序转移等很多功能,系统运作的核心就是CPU,CPU无时不刻的在处理着大量的事务,但有些事情却没有那么重要,比方说数据的复制和存储数据,如果我们把这部分
- 深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
Shenrn_
机器学习回归深度学习
1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,一般用于处理二分类问题,因为这个式子的一个显著特征在于:当z=0,p=0.5当z>0,p>0.5当z<0,p<0.5所以当对z进行多元线性回归表示的时候,以p的值来反映y_pre是一个不错的选择,此
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码
StrawBerryTreea
机器学习机器学习线性回归python吴恩达
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。一、一元线性回归importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#输入数据X_train=np
- 机器学习--实现多元线性回归
y江江江江
机器学习机器学习线性回归人工智能
机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容,进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w⊤∙x+b其中,wT⋅x就是W1X1+w2X2+w3X3+⋯+wNXN\text{其中,}w^\mathrm{T}\cdotx\text{就是}_{W_1X_1}+w_2X_2+w_3X_3+\cd
- OpenCV机器学习(1)人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP
村北头的码农
OpenCVopencv机器学习人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
- 大厂打工8年:我为什么选择离开?
前端后端程序员
"你真的要离开腾讯吗?"在提完离职的那一刻,总监脸上难掩惊讶。我知道,对于很多人来说,这个决定可能显得不够理性——毕竟,腾讯仍是众多程序员心中的梦想企业,而我在这里已经连续五年获得五星好评,而且还有很多股票,似乎一切都在正轨上。但此时的我,内心异常平静。记得第一次走进腾讯大厦,仰望着那座象征着互联网巅峰的建筑,内心既激动又忐忑。彼时的我,怎么也想不到,八年后,我会主动选择告别。人们常说,选择大于努
- Oracle故障处理:SYSTEM表空间满了
姜豆豆耶
#Oracle故障处理oracledba数据库
目录项目场景:问题描述原因分析:解决方案:项目场景:上个周日早晨,我所负责的其中一个项目现场打电话来把我从一场美梦中叫醒。操着一种如果没大事儿肯定给你头干爆的情绪问:怎么了!然后我同事甩给我一张图片,看微信!数据库连不上了,你还睡!问题描述ORA-01653报错数据库客户端连接不上各种涉及该数据库的程序接口全部报错这是彼时彼刻项目现场的问题情况描述,待在项目现场的是个刚入职不久的新同事,没见过这个
- 【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记
Langchain
笔记人工智能langchainllama大模型产品经理大模型基础
1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
- 健康养生:解锁生活的幸福密码
yy0821yy
生活
在生活的漫漫征途中,健康养生是我们收获幸福的密码。它不是一时的心血来潮,而是融入日常的生活智慧,让我们以最佳状态拥抱生活的每一刻。日常饮食是养生的基础。每一餐都应像精心调配的营养配方,谷物、蔬菜、蛋白质合理搭配。早餐,一碗热气腾腾的燕麦粥,搭配富含蛋白质的鸡蛋和清新的水果,为身体注入活力;午餐,选择富含优质蛋白的鱼肉,搭配各类色彩斑斓的蔬菜,提供下午所需的能量;晚餐则要清淡,适量的主食搭配清爽的蔬
- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
人工智能
AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
- 使用Qt+opencv实现游戏辅助点击工具-以阴阳师为例
虎式坦克我最爱
游戏
注:本文章技术交流使用,不侵犯任何著作权。一.阴阳师辅助软件需要实现哪些功能?1.首先,对于肝绘卷拿角色而言,需要打困难28副本和结界突破循环刷绘卷碎片。这一功能让你每月免费悠闲地拿到最新角色,即使你是较新的玩家!2.有人喜欢打阴阳寮突破,因为结界卡可以合成勾玉,另外寮突破后给的寮勋章可以维持寮正常运转。3.御魂等副本,这款游戏的御魂是核心玩法。而且这只是一个辅助工具,不修改游戏内存,用来解放双手
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
跟着AI向前走机器学习学习人工智能
在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
python算法python随机森林数据分析人工智能
目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例:使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 【论文精读】MotionLM
EEPI
自动驾驶深度学习论文阅读
【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- 助力网络安全发展,安全态势攻防赛事可视化
网络安全-杰克
安全web安全网络
前言互联网网络通讯的不断发展,网络安全就如同一扇门,为我们的日常网络活动起到拦截保护的作用。未知攻、焉知防,从网络诞生的那一刻开始,攻与防的战争就从未停息过,因此衍生出了大量网络信息安全管理技能大赛,以此提升社会网络安全责任意识,加强网络安全技术人才队伍的建设。我们也通过Hightopo的产品HT搭建了一款技术人员之间的技术竞赛可视化大屏。模拟一场网络空间里的竞技守卫战,让原本枯燥的信息竞赛通过H
- LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码
前程算法屋
私信获取源码transformer回归matlab
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域,多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展,数据量呈指数级增长,如何从这些海量数据中提取有用的信息,并进行准确预测,成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如,在
- Python 实现 2025 专属烟花效果粒子
Clevermea
python开发语言pygame算法逻辑回归推荐算法
引言“爆竹声中一岁除”,听到这句话,想必大家都不陌生吧。在城市中看到那拖着彩星的烟花飞向天空,在空中绽放出来,那一刻是多么美好。那么,话说回来,你是否想过用代码的力量,在虚拟世界中重现这绚烂的烟花场景呢?借助Python强大的绘图和动画库,我们完全可以实现这一有趣的创意,为2025年增添一份独特的科技感与浪漫氛围。准备工作在开始编码之前,我们需要安装一些必要的Python库。这里我们会用到pyga
- 【GRR】重复性和再现性
Stongtang
python
一、序章通常通过加工部件的测量数据去分析过程的状态、过程的能力和监控过程的变化。那么,怎么确保分析的结果是正确的呢?我们必须从两方面来保证,一是确保测量数据的准确性/质量,使用测量系统分析(MSA)方法对获得测量数据的测量系统进行评估;二是确保使用了合适的数据分析方法,如使用SPC工具、试验设计、方差分析、回归分析等。测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性:偏倚和方差来表征
- 第三章 回归训练实战(以预测新冠感染人数为例)
不吃香菜(扣1复活版)
深度学习入门笔记深度学习人工智能
完整项目代码(预测第三天的新冠感染人数)fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
- 【golang】量化开发学习(一)
幺零九零零
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均值回归策略简介均值回归(MeanReversion)假设价格会围绕均值波动,当价格偏离均值一定程度后,会回归到均值。基本逻辑:计算一段时间内的移动均值(如20天均线)。当当前价格高于均值一定比例,做空;当低于均值一定比例,做多。持仓等待价格回归后平仓。官网下载DOLGPHINDB总结✅Docker运行DolphinDB✅创建模拟股票数据表✅Golang连接DolphinDB进行查询这样,Gola
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
GentleCP
机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章,点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理(包含逻辑回归的基础概念与推导)和实
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- 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