- 计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）
emmm形成中
深度学习人工智能python计算机视觉
计算机视觉实战：YOLOv8在工业质检中的应用（附完整代码+数据集）摘要：本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理，基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署，包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解，手把手教你打造高精度智能质检系统！关键词：YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检？1.1工业质检的三大痛点人工成本高：传
- 【人工智能】Embodied AI 技术解释：具身人工智能
AI天才研究院
ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型人工智能
目录【人工智能】EmbodiedAI技术解释：具身人工智能WhatembodiedAIis？HowembodiedAIworks？BenefitsofembodiedAIWhat’snextforembodiedAI？【人工智能】EmbodiedAI技术解释：具身人工智能EquippingmobilesystemswithAIisdeliveringrobotsthatcanlearnmoreli
- RNN原理+实战 pytorch--lstm--gru
甜辣uu
python从入门到精通tensorflowpythonpytorch深度学习
rnn原理：https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567其中每个圆圈可以看作是一个单元，而且每个单元做的事情也是一样的，因此可以折叠呈左半图的样子。用一句话解释RNN，就是一个单元结构重复使用。RNN中的结构细节：1.可以把StSt当作隐状态，捕捉了之前时间点上的信息。就像你去考研一样，考的时候记住了你能记住的所有信息。2.o
- 第十章 网络协议和管理配置 -- 网络基础
Raymond运维
Linux云计算SRE运维--入门阶段(已完结)linux运维网络网络协议云计算云原生
第十章网络协议和管理配置内容概述网络概念OSI模型网络设备TCP/IPIP地址规划配置网络多网卡绑定网桥网络测试工具Ubuntu网络配置1.网络基础1.1网络概念计算机网络是一组计算机或网络设备通过有形的线缆或无形的媒介如无线，连接起来，按照一定的规则，进行通信的集合。网络功能和优点数据和应用程序资源网络存储备份设备作用范围分类广域网(WAN,WideAreaNetwork
- 全民AI入门清华大学 deepseek 从入门到精通 pdf 免费下载
宇飞林海
人工智能pdf
DeepSeek是什么？AI+国产+免费+开源+强大•DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。•DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。下载地址：链接：https://pan.quark.cn/s/b2e0b986332a提取码：4XNy
- 深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能LangGraphRAG
文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7
- 微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab轻松上手
X.Cristiano
DeepSeek-R1Llama-8Bsql2text人工智能
简介：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是一个基于Llama架构的8B参数语言模型，经过深度蒸馏（distillation）处理，旨在提高推理效率和精度。通过蒸馏技术，模型在保持较高性能的同时，减少了计算资源的消耗，特别适合在资源受限的环境中应用。该模型经过优化，可用于多种自然语言处理任务，如文本生成、情感分析、问答系统等。DeepSeek-R1-Distill-Llama-
- Linux 服務器上部署 DeepSeek
蠟筆小新工程師
linux
要在Linux服務器上部署DeepSeek，可以按照以下步驟進行：1.**安裝Ollama工具**：-下載並安裝Ollama工具，這是一個開源大模型服務工具，用於簡化在本地運行大模型。-執行以下命令來安裝Ollama：```bashcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh```-安裝完成後，驗證安裝：```bashollama--version```2.*
- gradio创建openai前端对接deepseek等模型流式输出markdown格式文本
内卷焦虑人士
前端deepseekopenaigradiomarkdown
环境gradio==3.50.2openai==1.63.1代码importopenaiimportgradioasgr#导入gradio的包api_key="sk-**a8"api_base="https://api.deepseek.com/v1"importgradioasgrimportopenaifromtypingimportList,Any,Iteratorclient=openai
- 大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！
北海yy
大语言模型技术专栏语言模型rnntransformer
文章目录概要一、Attention机制：让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention：Transformer的核心四、代码实战：用PyTorch实现Attention五、Attention的进化：从Transformer到GPT概要大家好，我是北海yy，继续带来大语言模型技术专栏的深度解析！在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
- 通过 PromptTemplate 生成干净的 SQL 查询语句并执行SQL查询语句
背太阳的牧羊人
RAG优化方法RAG+langchainsql数据库pythonlangchaincreatesql_agentSQLDatabaseToolkit
问题描述在使用LangChain和Llama模型生成SQL查询时，遇到了sqlite3.OperationalError错误。错误信息如下：OperationalError:(sqlite3.OperationalError)near"```sqlSELECTNameFROMMediaTypeLIMIT5;```":syntaxerror[SQL:```sqlSELECTNameFROMMedia
- 构造一个工具（TravelSQLAgentTool），利用大语言模型（例如 Llama 模型）来完成 SQL 查询代理工具
背太阳的牧羊人
agent+langchain语言模型llamasql人工智能langchainagentlangchain工具
完整代码：fromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_community.utilitiesimportSQLDatabasefromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangcha
- Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现）
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
- 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
- 北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度
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《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现，揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势，为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
- 如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步
- 大模型入门指南：从零开始，轻松掌握AI核心概念
人工智能深度学习机器学习
背景当前负责的业务正在大规模应用大模型，为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识，我对相关内容进行了整理。经过自己日常工作中的一些沟通协作，验证了下述知识应该足以满足大部分场景下对于AI知识理解和应用的需求，如果有遗漏也欢迎大家在评论里补充。本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程（课程名为「文哲讲AI」，内容深入浅出，非常推荐观看），同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
- 【大模型】RAG检索增强生成
油泼辣子多加
深度学习算法chatgpt
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索（Retrieval）和生成（Generation）模型的混合型大模型架构，旨在解决传统生成模型在处理大规模外部知识时的局限性。简单来说，RAG通过在生成过程之前引入检索步骤，使得生成模型可以利用外部文档或知识库来增强其生成能力，提升对复杂问题的回答准确性。一、RAG的工作原理：检索阶段（Retrieval）：
- 【产品经理修炼之道】-价值维思考模型在技术性需求中的应用
xiaoli8748_软件开发
产品经理
真正的产品，是满足用户需求痛点、给用户创造快感，或者成本节约带来的感受。这种感受既可感知，也有可能不可直接感知。产品经理到底要不要懂技术，是否技术出身的产品经理一定更有优势呢？对于这个问题的探讨，相信各位都能在各个产品论坛上看到，不少产品经理估计也参与争辩过。笔者自己曾是技术出身，且刚毕业时做全栈开发若干年，也有过技术架构经验，所以对于产品经理要不要懂开发，笔者认为懂总比不懂的好，不过之前所带过的
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此，自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止，已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- 以太网的分层架构_以太网上TCP/IP协议的分层结构及其报文格式
weixin_39589557
以太网的分层架构
TCP/IP协议是一个比较复杂的协议集，有很多专业书籍介绍。在此，我仅介绍其与编程密切相关的部分：以太网上TCP/IP协议的分层结构及其报文格式。我们知道TCP/IP协议采用分层结构，其分层模型及协议如下表：应用层(Application)HTTP、Telnet、FTP、SMTP、SNMP传输层(Transport)TCP、UDP网间网层(Internet)IP【ARP、RARP、ICMP】网络接
- 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。
- 隐马尔可夫模型详解
DuHz
算法人工智能机器学习信号处理信息与通信概率论
目录引言马尔可夫模型基础马尔可夫性质马尔可夫链的联合分布隐马尔可夫模型（HMM）简介模型参数的表示HMM的联合分布HMM的三大元素与基本公式HMM的三大基本问题评估问题：前向-后向算法（Forward-Backward）前向算法（Forward）后向算法（Backward）前向-后向的更多推导解码问题：维特比算法（Viterbi）学习问题：Baum-Welch算法（EM算法）隐马尔可夫模型的具体种
- 【SpringBoot】SpringBoot优雅停机机制
总是学不会.
SpringBootspringboot后端java优雅停机
文章目录背景1.什么是优雅停机？2.SpringBoot优雅停机的基础实现2.1立即停机模式2.2优雅停机模式3.核心机制解析3.1.启用ShutdownHook3.2.自定义资源释放逻辑3.3.超时机制4.优雅停机的实际应用场景4.1.服务更新4.2.流量调控4.3.订单处理5.优雅停机可能失效的情况6.实现无感知上下线总结背景想象一下，你正在乘坐一辆出租车，突然司机说：“车到一半我得下班了，您
- Transformer架构深度研究报告（二、分层原理）
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注（POStagging）任务中，低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉，能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中，对于“runs”这个词，低层模型会关注其与相邻词“d
- 存贮论模型案例与Matlab实现
青橘MATLAB学习
matlab算法开发语言
摘要：本文结合存贮论确定性模型，详细解析经济订购批量（EOQ）、允许缺货生产批量等核心模型，并通过商品库存管理、生产计划等实际案例，配合Matlab代码实现，展示模型求解过程。涵盖公式推导、参数优化及结果分析，强调数学工具在库存决策中的应用价值。关键词：存贮论EOQ模型允许缺货Matlab实现费用优化1.模型一：EOQ模型（不允许缺货，瞬时补货）案例描述某超市销售某品牌饮料，年需求量为10,000
- 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
分割数据深度学习pytorch人工智能
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，
- 全网刷屏的AI大模型进阶地图：3个月构建核心能力，淘汰90%同行
大模型入门教程
人工智能AI大模型大模型AI大模型学习大模型入门大模型教程
23年AI大模型技术狂飙一年后，24年AI大模型的应用已经在爆发，因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要！由于AI大模型应用技术比较新，业界也没什么参照标准，打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事，我和团队花费了6个多月时间，边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线，都
- C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力
步、步、为营
c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升，以及对模型部署灵活性的追求，本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言，将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中，不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势，还能实现高度定制化的人工智能应用，
- 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
