- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法,它包含了实体(如人物、地点、事物)以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言,进行信息检索,进行推荐系统等多种应用。作用1
- 机器学习·文本数据读写处理
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习人工智能数据处理
前言在自然语言处理的第一步,需要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据,比如,txt、Excel中的表格数据,还有无法直接打开的pkl文件等。针对这些不同类型的数据,可以基于Python中的基本功能函数或者调用某些库进行读写以及作一些基本的处理。一、文本数据读写方法1.读写TXT文件读取方法:read():读取整个文件,返回字符串。readline():逐行读取,返回字符串。readlines(
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
是纯一呀
WSLDockerAIspark分布式mllib
如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- 深度应用场景:DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来
人工智能专属驿站
人工智能
深度应用场景:DeepSeek——探索AI赋能的智慧未来随着人工智能的迅猛发展,数据的价值已不再局限于简单的存储与处理,它们正变得更加智能与高效。DeepSeek,这一创新的AI技术平台,正以其独特的深度学习能力,开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景,探索它如何推动未来的发展。1.智能医疗:精准诊断,拯救生命想象一下,医生们不再是唯一的诊断专家,而是与AI
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
lozhyf
工作面试学习tensorflow人工智能python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- 深度学习在医疗影像分析中的革命性应用
Echo_Wish
人工智能前沿技术深度学习人工智能
深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分,特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展,医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。本文将探讨如何利用深度学习技术,特别是Python编程语言,来优化医疗影像分析,展示具体的代码实例,并举例说明其实际应用效果。深度学习与医疗影像分析深度学习(DeepLearning)是一种基于人工神经
- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测(代码+原理)
QQ_1309399183
计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 基于Python的搜索引擎的设计与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代,海量数据无处不在,高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁,扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法,对资源消耗较大,且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计,则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持,为开
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- 机器学习(1)安装Pytorch
CoderIsArt
机器学习与深度学习机器学习pytorch人工智能
1.安装命令pip3installtorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu1182.安装过程Log:Lookinginindexes:https://download.pytorch.org/whl/cu118CollectingtorchDownloadinghttps://download.
- 【拥抱AI】如何实现AI外呼通话,并与客户达成确认
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人工智能人工智能
实现AI外呼通话并与客户达成确认涉及多个技术组件和步骤。以下是一个基本的流程和技术方案,仅供参考。1.技术选型与准备主要技术组件语音识别(ASR):将客户的语音转换为文本。自然语言处理(NLP):理解和生成自然语言对话。语音合成(TTS):将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API:用于发起和管理电话呼叫。数据库:存储客户信息、通话记录等数据。业务逻辑层:处理对话管理和决策逻辑。2.系统架构
- 探索Vearch:高效的深度学习向量相似度搜索系统
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Vearch是一个可扩展的分布式系统,用于高效搜索深度学习向量的相似度。在本文中,我们将介绍Vearch的技术背景及其核心原理,演示如何使用VearchPythonSDK进行安装和设置,并分析一些实际应用场景,最后提供一些实战建议。技术背景介绍随着深度学习技术的发展,向量相似度搜索在各类应用中变得越来越重要。从图像识别、推荐系统到自然语言处理,向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而,随着数据量的增
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- AI外呼机器人:营销新利器还是骚扰电话的升级版?
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客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
"您好,这里是XX房产,最近有购房需求吗?""您好,您最近有种牙需求吗?"相信很多人都接到过类似的营销电话,而电话那头,很可能已经不是真人,而是AI外呼机器人。近年来,AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势,迅速在电销行业普及,成为企业营销的"新宠"。据统计,2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元,预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战
shuoac
python开发语言
Cohere是一家加拿大初创公司,提供自然语言处理模型,帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成,包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。1.技术背景介绍随着自然语言处理技术的快速发展,基于大模型的文本生成应用在各行各业中展现出了巨大的潜力。Cohere提供了高效、易用的API,使得开发者能够快速集成高质量的文本生成能力。本文将带你一步步实现这些功能。2
- 训练与优化
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习pytorch人工智能
训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差,同时为反向传播提供依据,计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。参数为reduction:'none':不对损失进行任何求和或平均,返回每个元素的损失。'mean':对损失进行平均,默认选项。'sum':对所有样本的损失进行求和。importtorchinput=tor
- Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练
这张生成的图像能检测吗
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简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
- Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络机器学习pytorch深度学习计算机视觉
简介简介:一般来说,生成器相比判别器要完成的任务更加困难,前者需要完成数据概率密度的拟合,而后者只需要判别真伪,影响GAN性能的一个问题就是模式奔溃。而采用多生成器可以缓解这个问题。论文中主要设计了多生成器的架构和一个对于鉴别器的新损失设计来缓解这个问题。模型结构采用DCGAN的框架,原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目:StudyofPreventionofModeCollapsein
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchtransformer
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
c++服务器开发
深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 吐血整理!权重持久化方案优化,让你的模型性能飙升
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!权重持久化方案优化,让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时,遭遇过模型训练结果无法有效保存,导致之前的努力付诸东流的痛苦?又或者在模型权重持久化时,发现保存和加载的速度极慢,严重影响项目进度?今天咱们就来好好聊聊权重持久化方案的优化,帮你解决这些让人头疼的问题!核心内容❗传统方案痛点:大多数人都踩过的坑在很多深度学习项目里,大家常用的权重持久化方案存在不少问题。比如说,使用普通的
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
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- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
GoAI
深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 模型保存、训练与验证
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小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- 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