- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- 将cmd中命令输出保存为txt文本文件
落难Coder
Windowscmdwindow
最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码,无可厚非,我们有必要保存我们的炼丹结果,但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的,其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是:运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下,我打开cmd并且ping一下百度:pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出:如果你再
- 使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG示例
llzwxh888
python人工智能开发语言
本文将详细介绍如何使用LLaVa和Ollama实现多模态RAG(检索增强生成),通过提取图像中的结构化数据、生成图像字幕等功能来展示这一技术的强大之处。安装环境首先,您需要安装以下依赖包:!pipinstallllama-index-multi-modal-llms-ollama!pipinstallllama-index-readers-file!pipinstallunstructured!p
- 在一台Ubuntu计算机上构建Hyperledger Fabric网络
落叶无声9
区块链超级账本Hyperledgerfabric区块链ubuntu构建hyperledgerfabric
在一台Ubuntu计算机上构建HyperledgerFabric网络Hyperledgerfabric是一个开源的区块链应用程序平台,为开发基于区块链的应用程序提供了一个起点。当我们提到HyperledgerFabric网络时,我们指的是使用HyperledgerFabric的正在运行的系统。即使只使用最少数量的组件,部署Fabric网络也不是一件容易的事。Fabric社区创建了一个名为Cello
- Python 实现图片裁剪(附代码) | Python工具
剑客阿良_ALiang
前言本文提供将图片按照自定义尺寸进行裁剪的工具方法,一如既往的实用主义。环境依赖ffmpeg环境安装,可以参考我的另一篇文章:windowsffmpeg安装部署_阿良的博客-CSDN博客本文主要使用到的不是ffmpeg,而是ffprobe也在上面这篇文章中的zip包中。ffmpy安装:pipinstallffmpy-ihttps://pypi.douban.com/simple代码不废话了,上代码
- 在Ubuntu中编译含有JSON的文件出现报错
芝麻糊76
Linuxkill_buglinuxubuntujson
在ubuntu中进行JSON相关学习的时候,我发现了一些小问题,决定与大家进行分享,减少踩坑时候出现不必要的时间耗费截取部分含有JSON部分的代码进行展示char*str="{\"title\":\"JSONExample\",\"author\":{\"name\":\"JohnDoe\",\"age\":35,\"isVerified\":true},\"tags\":[\"json\",\"
- ExpRe[25] bash外的其它shell:zsh和fish
tritone
ExpRebashlinuxubuntushell
文章目录zsh基础配置实用特性插件`autojump`语法高亮自动补全fish优点缺点时效性本篇撰写时间为2021.12.15,由于计算机技术日新月异,博客中所有内容都有时效和版本限制,具体做法不一定总行得通,链接可能改动失效,各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置:ExpRe[10]Ubuntu[2]准备神秘软件、备份恢复软件https://www.cnblogs
- Some jenkins settings
SnC_
Jenkins连接到特定gitlabproject的特定branch我采用的方法是在pipeline的script中使用git命令来指定branch。如下:stage('Clonerepository'){steps{gitbranch:'develop',credentialsId:'gitlab-credential-id',url:'http://gitlab.com/repo.git'}}
- WebMagic:强大的Java爬虫框架解析与实战
Aaron_945
Javajava爬虫开发语言
文章目录引言官网链接WebMagic原理概述基础使用1.添加依赖2.编写PageProcessor高级使用1.自定义Pipeline2.分布式抓取优点结论引言在大数据时代,网络爬虫作为数据收集的重要工具,扮演着不可或缺的角色。Java作为一门广泛使用的编程语言,在爬虫开发领域也有其独特的优势。WebMagic是一个开源的Java爬虫框架,它提供了简单灵活的API,支持多线程、分布式抓取,以及丰富的
- Python实现TIFF 文件转换为 PNG 和 JPG 格式
sand&wich
python开发语言
在日常的图像处理工作中,可能会遇到需要将TIFF格式的图像转换为其他格式的情况,例如PNG和JPG。下面,本文将介绍如何使用Python和GDAL库实现这一功能。准备工作在开始之前,请确保已经安装了必要的库:GDAL(GeospatialDataAbstractionLibrary)可以使用以下命令安装GDAL:pipinstallgdal代码实现以下是一个将TIFF文件转换为PNG文件的示例代码
- ubuntu安装wordpress
lissettecarlr
1安装nginx网上安装方式很多,这就就直接用apt-get了apt-getinstallnginx不用启动啥,然后直接在浏览器里面输入IP:80就能看到nginx的主页了。如果修改了一些配置可以使用下列命令重启一下systemctlrestartnginx.service2安装mysql输入安装前也可以更新一下软件源,在安装过程中将会让你输入数据库的密码。sudoapt-getinstallmy
- python结束子进程_如何清除python中的子进程
weixin_39995943
python结束子进程
我们使用python进程来管理长时间运行的python子进程。有时需要终止子进程。kill命令不会完全终止进程,只会使其失效。运行以下脚本将演示此行为。importsubprocessp=subprocess.Popen(['sleep','400'],stdout=subprocess.PIPE,shell=False)或者p=subprocess.Popen('sleep400',stdout
- 解决Obsidian写笔记中的<img>标签无法显示图片的问题
全能全知者
笔记
Obsidian中写md笔记如果使用标签会显示不出图案,后来才知道因为Obsidian的问题导致只能用绝对路径定位。所以我本人写了一个py插件,将md笔记里的img标签批量替换成Obsidian能够读取的形式。安装FixObsImgDpy:pipinstallFixObsImgDpy安装完成后在需要修复的md文件的父目录下运行命令:FixObsImgDpy就会自动修复父目录以下的全部md文件 仓库
- yolov5>onnx>ncnn>apk
图像处理大大大大大牛啊
opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
一.yolov5pt模型转onnx条件:colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
- 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成!文末附免费教程!
小猪包333
写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
在当前的学术研究和写作领域,AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容,还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器:千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手,旨在帮助用户快速生成高质
- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域,评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标:准确率(
- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- Ubuntu18.04 Docker部署Kinship(Django)项目过程
Dante617
1Docker的安装https://blog.csdn.net/weixin_41735055/article/details/1003551792下载镜像dockerpullprogramize/python3.6.8-dlib下载的镜像里包含python3.6.8和dlib19.17.03启动镜像dockerrun-it--namekinship-p7777:80-p3307:3306-p55
- 生成式地图制图
Bwywb_3
深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图(GenerativeCartography)是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成模型(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点:自动化生成:通过算法和模型,系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图,而无需人工逐
- ubuntu22.04环境中安装pylint
歪歪的酒壶
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ubuntu22.04环境中安装pylintsudoapt-getinstallpython3-pipsudoaptitudeinstallpython3-pipsudopipinstallpylintsudoapt-getinstallpython3-pip在安装pylint的时候,需要使用pip命令,在ubuntu22.04环境中命令如下:$sudoapt-getinstallpython3-
- 使用selenium调用firefox提示Profile Missing的问题解决
歪歪的酒壶
selenium测试工具python
在Ubuntu22.04环境中,使用python3运行selenium提示ProfileMissing,具体信息为:YourFirefoxprofilecannotbeloaded.Itmaybemissingorinaccessible在这个问题的环境中firefox浏览器工作正常。排查中,手动在命令行执行firefox可以打开浏览器,但是出现如下提示Gtk-Message:15:32:09.9
- ubuntu安装opencv最快的方法
Derek重名了
最快方法,当然不能太多文字$sudoapt-getinstallpython-opencv借助python就可以把ubuntu的opencv环境搞起来,非常快非常容易参考:https://docs.opencv.org/trunk/d2/de6/tutorial_py_setup_in_ubuntu.html
- Ubuntu常用命令整理
十里染林
ubuntu16.04server开启ssh:使用x-shell连接主机,发现22端口没有打开,开启ssh服务:安装openssh-serversudoapt-getinstallopenssh-server检查安装是否成功sudops-e|grepssh开启ssh服务sudoservicesshstartUbuntu开启/关闭防火墙:开启防火墙sudoufwenable关闭防火墙sudoufwd
- 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释
极客Array
正则化(Regularization)深度学习可能存在过拟合问题——高方差,有两个解决方法,一个是正则化,另一个是准备更多的数据,这是非常可靠的方法,但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高,但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题,那么最先想到的方法可能是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常
- 如何利用Samba跨平台分享Ubuntu文件夹
GottenZZP
部署相关ubuntulinux运维
1.安装Samba终端输入sudoaptinstallsamba2.配置Samba终端输入sudovim/etc/samba/smb.conf打开配置文件滑动文件到最底下输入以下内容[Share]#要共享的文件夹路径path=/home/xxx/sambasharereadonly=nobrowsable=yes编辑完成后按一下Esc按键后输入:wq回车保存3.重启Samba服务终端输入sudos
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- Ubuntu Juju 与 Ansible的区别
xidianjiapei001
#Kubernetesubuntuansiblelinux云原生Juju
JujuandAnsiblearebothpowerfultoolsusedformanagingandorchestratingITinfrastructureandapplications,buttheyhavedifferentapproachesandusecases.Here’sabreakdownofthekeydifferencesbetweenthem:1.ConceptualFo
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CTF工具网络安全
TA是什么一款智能化的编码分析解码工具,对于CTF中复杂性编码类题目可以快速攻破。编码自动分析解码的神器。如何安装Windows环境Python3.864位(最新的版本不兼容,32位的也不行)PIP直接安装pipinstallciphey-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/安装后若是出现报错请根据错误代码行数找到对应文件,r修改成rb即可。使用标准语
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
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thrift入门介绍
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>