気泡飲料
気泡飲料

Mxnet（生成数据集）

第一步

注意这个语句在命令行里面运行时，你要进入 im2rec.py 所在的目录下面
Python im2rec.py --recursive --list D:\homework\train 你要生成的lst文件的目标存放地址 你的数据图片的文件夹的地址（里面含有已经分类的子文件夹）
结果如下应为正确
BaoChunHua 0
BaoZiHua 1
ChouMuDan 2
ChuJu 3
DuoLieLuoTuoFeng 4
HanJinLian 5
HuaLiLongTuZhu 6
HuangHuaHuMa 7
HuoXueDan 8
JiaDiFengPi 9
LanPenHua 10
LieYeYiShouHua 11
MaChiXian 12
ManTuoLuo 13
NingMengXiangFengCao 14
NiuPang 15
PuGongYing 16
QiBanLian 17
ShuiJinYing 18
TuRenShen 19

第二步 根据lst文件，生成rec和idx文件

–num-thread 2 表示多线程方式执行程序，2的意思是开2个线程
Python im2rec.py 你的lst文件所在的地址\lst文件名.lst --num-thread 2 你的数据图片的文件夹的地址（里面含有已经分类的子文件夹）
结果如下应为正确
Creating .rec file from D:\homework\train.lst in D:\homework
time: 0.043883562088012695  count: 0
time: 1.8944482803344727  count: 1000
time: 1.9453468322753906  count: 2000
time: 1.9188249111175537  count: 3000

你可能感兴趣的:(深度学习)

  • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征，并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度，成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍：一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征，并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括：卷积层（
  • ResNet（Residual Network） 不想秃头的程序 神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
    ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接（SkipConnection）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以训练极深的模型（如上百层），并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍：一、核心思想ResNet的核心创新是
  • P25：LSTM实现糖尿病探索与预测 ?Agony lstm人工智能rnn
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM（长短期记忆网络）是RNN（循环神经网络）的一种变体，它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，特别适合处理序列数据。结构组成：遗忘门：决定丢弃哪些信息，通过sigmoid函数输出0-1之间的值，表示保留或遗忘的程度。输入门：决定更新哪些信息，同样通过sigmoid函数控制更新
  • Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5） cosine2025 Python训练营打卡python开发语言机器学习
    目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
  • 【机器学习&深度学习】反向传播机制
    目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要？四、用生活例子解释：神经网络=烹饪机器人4.1第一步：尝一口（前向传播）4.2第二步：倒着推原因（反向传播）五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比：找山顶（最优参数）七、总结一句人话八、PyTorch代码示例：亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播（Backpropagation）是神经网络中训练过程的核心机制，它就像“
  • 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级 智驱力人工智能 算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
    人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中，传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备，存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度，阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用，构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
  • 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法 Mr数据杨 Python深度学习python深度学习pytorch
    在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层，包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d，它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号（一维数据），就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像（二维数据）时，
  • 阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
    阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
  • 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？ 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
    以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程：原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示：词嵌入表示：
  • Pytorch模型安卓部署 python&java pytorch人工智能python
    Pytorch是一种流行的深度学习框架，用于算法开发，而Android是一种广泛应用的操作系统，多应用于移动设备当中。目前多数的研究都是在于算法上，个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情，因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署，PyQt部署以及exe打包，ncnn部署，tensorRT部署，MNN部署)。本篇文章主要分享Pytorch的Android端部署。看这篇文章的读者
  • 人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）
    机器学习包括了多种建模方式，其中判别式建模（DiscriminativeModel）和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。一类是判别式模型，针对输入数据给出特定的输出。如：判断一张图片是猫还是狗，直接学习“猫”和“狗”的特征差异（如耳朵形状、
  • PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析 怀灏其Prudent
    PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials前言在深度学习模型部署过程中，模型大小和推理速度是两个至关重要的考量因素。PyTorch提供的动态量化技术能够在不显著影响模型准确率的前提下，有效减小模型体积并提升推理速度。本文将深入解析如何对
  • 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇） 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习人工智能
    目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
  • 后端开发实习生简历迭代的5个版本，希望能帮你找到实习 今天不coding 简历实习后端Java大厂暑期实习
    后端开发实习生简历迭代的5个版本，希望能帮你找到实习1.0研究生开学时写的第一份简历，主要是对本科做的项目的一些总结。本科主要是以深度学习的项目为主+比赛，开发的技术学的比较少，后端的项目也没有做过。但是凭此找到了一份算法的实习。当时研一还是想走算法工程师的。后面觉得自己不适合，就放弃了。2.0经历过几个月的算法实习和论文折磨之后，决定走后端开发岗了，选择Java为主语言，在B站大学做了一个项目，
  • 【机器学习实战】Datawhale夏令营2：深度学习回顾 城主_全栈开发 机器学习机器学习深度学习人工智能
    #DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习＆图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
  • 深度学习详解：通过案例了解机器学习基础 beist 深度学习机器学习人工智能
    引言机器学习（MachineLearning，ML）和深度学习（DeepLearning，DL）是现代人工智能领域中的两个重要概念。通过让机器具备学习的能力，机器可以从数据中自动找到函数，并应用于各种任务，如语音识别、图像识别和游戏对战等。在这篇笔记中，我们将通过一个简单的案例，逐步了解机器学习的基础知识。1.1机器学习案例学习1.1.1回归问题与分类问题在机器学习中，根据所要解决的问题类型，任务
  • 大模型量化 需要重新演唱 大模型量化
    大模型量化是一种优化技术，旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度，同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识：目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
  • pytorch 要点之雅可比向量积 AI大模型教程 pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
    自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心，就需要敲黑板、划重点学习。同时，带来另外一个重要的数学概念：雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是深度学习框架中的关键技术之一，它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知：PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它内置了强大的自动微分功能。在本文中，我们将深
  • 昇腾AI生态组件全解析：与英伟达生态的深度对比
    随着人工智能技术的快速发展，国产AI芯片的崛起正在改变全球计算产业的格局。华为昇腾（Ascend）系列AI处理器凭借自主创新的达芬奇架构，构建了完整的软硬件生态体系。本文将从核心组件对比、显卡性能对标两个维度，深入剖析昇腾与英伟达（NVIDIA）生态的技术差异与适用场景。一、昇腾核心组件与英伟达对标分析1.推理引擎：MindIEvsTensorRT昇腾MindIE1.0.0基于昇腾芯片的深度学习推
  • 智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能包装创作能力 美摄科技 汽车
    在这个日新月异的智能时代，每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展，智能汽车不仅成为了未来出行的代名词，更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中，美摄科技以创新为翼，推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案，为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴，重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑，视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案，是基于深度学习、人工智能及大数据处
  • 深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】 nomoremorphine 深度学习计算机视觉开源
    OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA和cuDNN2.创建conda环境，下载pytorch3.安装mmcv4.安装MMS
  • 编译OpenCV支持CUDA视频解码 AI标书 pythonopenvccudanvidiadockerbuild
    如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。特别是它的cudacodec模块，能直接利用NVIDIA硬件实现高效的视频解码，极大提升性能。本文将基于Ubuntu环境，详细介绍从环境准备到编译安装OpenCV，并开启cudacodec模块的全过程。完整的shell脚本以及本次编译所用到
  • 深度学习：梯度下降法 数字化与智能化 人工智能深度学习深度学习梯度下降法
    一、梯度的概念（1）什么是梯度梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn)，其梯度是一个由函数偏导数组成的向量，其梯度表示为：Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中，∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
  • C# vs Python：谁更适合初学者？用5个关键点教你掌握深度学习中的线性代数 墨瑾轩 一起学学C#【四】c#python深度学习
    关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要一起探索如何使用C#来入门深度学习的世界，特别关注其中的线性代数部分。你可能会好奇：“为什么是C#而不是Python？”别急，我们会在接下来的内容中详细解释这个问题，并通过对比两种语言的特点，让你明白选择C#进行深度学习并不是一个坏主意
  • 合规视角下银行智能客服风险防控 AI 智能服务 智能客服人工智能AIGC数据库chatgpt
    1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向：我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融，要求：构建金融大数据平台，提升多媒体数据处理能力；创新智能金融产品与服务形态；推广智能客服、监控等技术应用；建立智能风控预警体系。技术支撑：云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮，显著提升了复杂任务处理精度，进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理（NL
  • GRU与Transformer结合：新一代序列模型 AI大模型应用工坊 grutransformer深度学习ai
    GRU与Transformer结合：新一代序列模型关键词：GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要：本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理，然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型，还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
  • AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合 AI大模型应用实战 人工智能opencv深度学习ai
    AI人工智能领域中OpenCV的深度学习融合关键词：AI人工智能、OpenCV、深度学习融合、计算机视觉、图像识别摘要：本文深入探讨了在AI人工智能领域中OpenCV与深度学习的融合。我们将先介绍OpenCV和深度学习的基本概念，再讲解它们融合的原理和方式，通过实际代码案例展示融合的具体操作，探讨其在不同场景的应用，推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战。希望能让大家对这一融合有全面且深入的了
  • 《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》 再见孙悟空_ 【2025AI工具合集】人工智能iSlideAIAI智能PPTpowerpointAIPPTPPT
    一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言（也被称为ChatGLM）是一款基于大模型技术的人工智能产品，旨在通过其强大的自然语言处理能力，为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景，还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作：创意写作：帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作：辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助：提供写作建议、结构安排和编
  • 【深度学习解惑】训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？
    训练RNN时如何解决梯度消失或梯度爆炸？1.引言与背景介绍循环神经网络（RNN）是处理序列数据的核心模型，但在训练过程中面临两大挑战：梯度消失（GradientVanishing）和梯度爆炸（GradientExplosion）。梯度消失导致长距离依赖难以学习（如文本中相距50个词的关联），而梯度爆炸会造成参数剧烈震荡甚至数值溢出（NaN值）。本文系统分析问题根源并提供工程级解决方案。2.原理解释
  • 找组织——机器学习社区、团体洞察 小哥伯涵 机器学习人工智能
    在Github上，有一些中文社区可以看一看：prompt“如果我是个AI小白，想参加到一个组织，接收最新的AI有趣源项目、一些定期的刊物等。我应该加入哪些组织？”AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区。在这里，您可以找到有
  • Spring的注解积累 yijiesuifeng spring注解
    用注解来向Spring容器注册Bean。   需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。 如：在base-package指明一个包    <context:component-sc
  • 传感器 百合不是茶 android传感器
    android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件   下面就以重力传感器为例;   1,在onCreate中获得传感器服务   private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
  • [光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
          这是一个古代人的秘密:现在告诉大家       信不信由你们:       穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星       这就是为什么古代
  • 精简的反序打印某个数 沐刃青蛟 打印
    以前看到一些让求反序打印某个数的程序。 比如：输入123，输出321。   记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。   似乎最后是用到%和/方法解决的。   而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）   代码如下： long num, num1=0;
  • PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP扩展名
      PHP：6种方法获取文件的扩展名   1、字符串查找和截取的方法   1 $extension = substr ( strrchr ( $file ,  '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二   1 $extension = substr
  • 面试111 文强chu 面试
    1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器 （一次） 4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高） 5 final，finally final
  • XML的四种解析方式 小桔子 domjdomdom4jsax
    在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 　　预 备 　　测试环境： 　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
  • wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册wordpress移除菜单
    1 wordpress中使用中文名注册解决办法   1)使用插件   2)修改wp源代码      进入到wp-include/formatting.php文件中找到       function sanitize_user( $username, $strict = false
  • 小飞飞学管理-1 alafqq 管理
    项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。 今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。 结合我自己经历写下心得 对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
  • IO输入输出部分探讨 百合不是茶 IO
     //文件处理  在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */   //1，运用File类对文件目录和属性进行操作   //在工程中线创建一个text.txt
  • getElementById的用法 bijian1013 element
            getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。        返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。        语法： &n
  • 励志经典语录 bijian1013 励志人生
    经典语录1:   哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
  • [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
    MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。 本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)   1.何时需要分片 &nbs
  • 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
    1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
  • yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
    安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
  • Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EEHibernate4
    今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码 在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
  • Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan javanetty
    Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
  • SQL行列转换方法 chicony 行列转换
    create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
  • 中文编码测试 ctrain 编码
    循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
  • hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive堆内存溢出
    hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   问题原因： hive堆内存默认为256M   这个问题的解决方法为： 修改/us
  • 人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
      卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，  懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。   在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。 不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
  • Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
    1、显示行号  Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers   2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
  • 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478       首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了         第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
  • Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞androidAPP分析
    点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。  0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。  针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
  • HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程.netWebC#ASP.ENT
    HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
  • Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记 天梯梦 google maps api
    Simply do the following:   I. Declare a global variable: var markersArray = [];   II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
  • jQuery选择器总结 lq38366 jquery选择器
      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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
  • 基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner AlgorithmQuicksort
    Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
  • 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作 刘星宇 htmlWeb
    今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。 让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。 方法如下：
  • Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sqlmysqlmybatis实用
    Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。 不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他