- 【2025】项目开发周期中的“多环境”理解
在努力的韩小豪
javaspringmavenjava-eespringboot
基本概念:多环境:同一个项目的源码在不同的开发阶段需要根据实际情况调整配置并部署到不同的机器上。作用【为什么需要?】:隔离项目在不同环境下的运行实况,每个环境互不影响;区分开发周期中的不同阶段:开发/测试/生产;优化项目内容日志只存放于本地机器或服务器,不输出在线上环境中;针对不同的环境可以进行参数调优【如JVM的堆内存大小】精简项目依赖,节省项目体积【如通过maven管理依赖时,可以通过scop
- 从opencv-python入门opencv--GUI功能之绘图&鼠标与图像界面的交互
这是一个图像
python计算机外设opencvGUI计算机视觉图像处理交互
从opencv-python入门opencv--GUI功能之绘图和鼠标操作一、文章介绍二、opencv绘制直线、矩形、圆形1、cv.line()2、cv.circle()3、cv.rectangle()4、在图像上绘制直线、矩形和圆形5、cv.ellipse()(在空白画布上绘制椭圆)(1)img=cv.ellipse(img,center,axes,angle,startAngle,endAng
- LangChain —— 多模态大模型的 prompt template
Miyazaki_Hayao
LangChainlangchainprompt
文章目录一、如何直接将多模态数据传输给模型二、如何使用mutimodalprompts一、如何直接将多模态数据传输给模型 在这里,我们演示了如何将多模式输入直接传递给模型。对于其他的支持多模态输入的模型提供者,langchain在类中提供了内在逻辑来转化为期待的格式。 传入图像最常用的方法是将其作为字节字符串传入。这应该适用于大多数模型集成。importbase64importhttpximage
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,自动提取数据的特征,大大减少了模型的参数数量,降低计算量,同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层:是CNN的核心组件,由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动,通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
计算机C9硕士_算法工程师
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使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- 图片产生深度效果的6种方式
不吃斋的和尚
unity计算机视觉前端
一、2D全景图采样这个Shader的核心是将输入的HDR环境图像通过反射方向进行采样,并且允许对反射方向进行旋转和调整MIP级别。PS:这里可以将2D图改成CubeMap方式去采样;Shader"Custom/HDRToCubemapRotateAndMip"{Properties{_MainTex("HDRTexture",2D)="white"{}//输入HDR单图_ReflectColor(
- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- 【PlatformIO】基于Arduino的ESP8266 网页控制oled显示
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文章目录概要网站代码展示网页index代码网页control代码网页setting代码嵌入式代码展示相关视频概要使用U8G2库在oled显示屏上显示图像,esp8266上传网站控制页面,通过网页上的操作,更改屏幕显示网站代码展示网页index代码EDA-Robotbody{margin:0;padding:0;font-family:Arial,sans-serif;}.container{max
- 2.28 图像分类全解析:从境界到评估,再到模型与样本处理
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图像分类将不同的图像,划分到不同的类别标签,实现最小的分类误差。图像分类的三层境界:通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵:TP(Truepositive,真正例)——将正类预测为正类数。FP(Falsepostive,假正例)——将反类预测为正类数。TN(Truenegative,真反例)——将反类预测为反类数。FN(Falsenegative,假反例)—
- 【图像几何】图像空间变换(仿射变换)【含GUI Matlab源码 841期】
Matlab领域
matlab
Matlab领域博客之家
- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- DeepSeek应用场景及其解决的问题
杏花春雨江南
自然语言处理
DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术,能够处理复杂的非结构化数据(如文本、图像、语音等),并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题:1.企业知识管理与智能搜索场景:企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据,员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用:通过语义搜索和自然语言处理(NLP),DeepSeek可以理
- 001-51单片机概述
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目录1.1什么是单片机1.251单片机1.3STC89C52RC概述1.3.1STC89C52RC-40I-LQFP441.3.2单片机分装1.3.3引脚功能概述1.3.4最小系统概念1.1什么是单片机单片机是一种将中央处理器(CPU),存储器,输入/输出接口等集成在一个芯片上的微型计算机。它具有体积小,价格便宜,易于编程等特定,广泛应用于家用电器,的智能控制模块,无人售卖系统,医疗设备中的检测系
- 卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解
abments
人工智能cnn深度学习计算机视觉
卷积的定义数学概念:在数学上,卷积是一种操作,通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言,这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。在CNN中的应用:卷积操作是通过滑动窗口(卷积核)与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核:一个卷积核是一个小矩阵,通常为3x3、5x5等尺寸。卷积核中的每个值称为权重(weights),这些权重是通过训练过程优化得到的。滑动窗
- 从零到一:利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践分类数据挖掘人工智能
引言:为什么选择DeepSeek进行图像分类?在计算机视觉领域,图像分类作为基础任务,其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。DeepSeek作为国产自研的深度学习框架,凭借其高效计算优化和灵活架构设计,在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
- alpine镜像简介
小达人Fighting
dockerjava开发语言docker
AlpineLinux是一个轻量级的Linux发行版,因其小巧、安全和高效而广受欢迎,尤其是在容器化环境中(如Docker)。Alpine镜像指的是基于AlpineLinux制作的容器镜像。它的特点如下:极小的体积:Alpine镜像仅几MB大小,远小于其他常见的Linux镜像(如Ubuntu、Debian等)。这有助于节省存储空间,加快容器下载和部署速度。安全性:AlpineLinux默认采用了“
- yolo目标检测项目
m0_75047393
YOLO目标检测人工智能
一、前言(一)、什么是目标检测目标检测是指在图像或视频中准确地识别和定位出现的特定目标物体的任务。目标检测通常包括以下几个步骤:目标分类:确定图像中出现的物体属于哪一类别,例如汽车、行人、狗等。目标定位:确定图像中物体的位置,通常通过绘制边界框或遮罩来标识物体的位置。目标识别:将检测到的目标与预定义的类别进行匹配,以便为目标添加语义标签。多目标检测:在一张图像中检测并识别多个目标,包括重叠目标和不
- 特征提取:如何从不同模态中获取有效信息?
Ash Butterfield
自然语言处理(NLP)专栏nlp人工智能
在多模态学习中,特征提取是一个至关重要的过程。它是将原始数据(如文本、图像、视频和语音等)转化为机器能够理解和处理的特征的核心步骤。不同于传统的单一模态任务,在多模态学习中,如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合,直接影响到最终模型的性能和准确性。本篇文章将详细讲解如何从不同的模态(文本、图像、语音)中进行特征提取,涵盖常用的技术、方法、挑战以及应用。1.什么是特征提取?在机器学习中,
- 在Python中高效操作三维和四维数组相乘:人工智能基础 NumPy部分
秋.
pythonnumpy开发语言人工智能
一、前言在深度学习、科学计算和数据分析领域,处理高维数组是家常便饭。本文将深入探讨三维和四维数组的相乘操作,通过NumPy库演示各种实用技巧。二、核心概念梳理1.数组维度理解三维数组:(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组:(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤2np.matmul广
- 基于STM32F103的0.96寸OLED显示屏驱动程序IIC(注释详细_复制可用)
巨大蜗牛
常用器件驱动stm32嵌入式硬件单片机
先介绍一下OLEDOLED被称为有机激光二极管显示,OLED采用有机材料涂层和玻璃基板,当有电流通过时有机材料就会发光,所以OLED具有自发光特性,不需要背光源的特点。显示的原理是将图像或文字分解为一组组小点,并通过控制每个点的亮度或颜色来显示信息。这些小点通常是很小的正方形,并且由有机发光二极管组成。常用的点阵大小有12x12、14x14、16x16、8x16等,每个点用0或1表示,0代表没有点
- AI绘画工具Stable Diffusion+ComfyUI的配置
AIGC龙哥
AI作画stablediffusiongpt-3文心一言DALL·E2
ComfyUI是一个基于图形用户界面的开源工具,用于搭建和运行复杂的图像生成和处理工作流。它主要围绕使用StableDiffusion模型来生成高质量的图像。这种工具通常允许用户通过拖放不同的模块或节点,定义数据处理和生成流程,然后通过这些流程生成图像。ComfyUI的核心功能包括图形化工作流设计:用户可以通过连接不同的模块或节点(例如,模型加载、图像处理、生成等)来构建自定义的图像生成流程。支持
- 前端:HTML
00&00
前端前端html
HTML(超文本标记语言,HyperTextMarkupLanguage)是构建网页的标准标记语言。它被广泛用于创建和设计网页内容,使得文本、图像、链接、表格等元素能够在浏览器中以结构化的形式展示。以下是HTML的详细介绍:1.HTML的基本结构HTML文档通常由一系列嵌套的元素和标签构成,具有以下基本结构: 文档标题 欢迎使用HTML! 这是一个段落。``:声明文档类型,告知浏览器
- 如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络(CNN)的优化
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践cnn人工智能神经网络机器学习深度学习
如何用DeepSeek进行卷积神经网络(CNN)的优化卷积神经网络(CNN)在计算机视觉任务中取得了巨大的成功,例如图像分类、目标检测和图像生成。然而,尽管CNN在这些任务中表现出色,它们通常需要大量的计算资源,并且在优化过程中可能会遇到一些挑战,如过拟合、训练速度慢、局部最优解等问题。为了更好地优化CNN模型,提高其性能和训练效率,DeepSeek提供了多种优化技术和工具,可以帮助我们系统地进行
- 机器视觉线阵相机分时频闪选型/机器视觉线阵相机分时频闪选型
视觉人机器视觉
杂说数码相机计算机视觉人工智能
在机器视觉系统中,线阵相机的分时频闪技术通过单次扫描切换不同光源或亮度,实现在一幅图像中捕捉多角度光照效果,从而提升缺陷检测效率并降低成本。以下是分时频闪线阵相机的选型要点及关键考量因素:一、分时频闪技术的核心需求多光源同步控制分时频闪需相机支持多路光源独立控制,每行图像采集时切换光源类型(如明场、暗场、侧光等)或亮度。例如:苏州大视通智能科技CL-L8KM-R1-100KT相机提供8路光源控制信
- JAVA【微服务】Spring AI 使用详解
C_V_Better
javaAI人工智能人工智能java微服务后端数据结构开发语言
目录一、前言二、SpringAI概述2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3音频转文本2.4.4嵌入大模型使用2.4.5矢量数据库支持2.4.6数据工程ETL框架三、SpringAI对接ChatGPT3.1前置准备3.2添加必要的依赖3.3接入操作流程3.3.1配置文件3
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- Terser 与 Esbuild 比较
TE-茶叶蛋
前端项目性能优化javascript
参考链接1.esbuild2.terser前言Terser为什么比esbuild压缩体积更小?原理分析terser之所以比esbuild产生的打包体积更小,主要是因为它提供了更高级的优化手段,包括作用域折叠(ScopeHoisting)、变量提升、代码混淆、AST级别优化、更多高级压缩策略,而esbuild的压缩主要是简单的语法转换和删除无用空格/换行符,缺少深入的AST级别优化。下面我们从代码优
- 图像识别-pytorch
星辰瑞云
机器学习cnnpytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。模型:由层构成的网络结构,如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的,也可以自己搭建。损失函数:用于衡量预测值与真实值之间的差距,如均方误差。损失函数越小越好。优化器:用于调整权重和偏置,使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传(
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C