- 使用LangChain构建简单LLM翻译应用
fGVBSAbe
langchainjava前端python
技术背景介绍在本教程中,我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型(LLM)应用程序,该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。虽然这个应用程序比较简单,但它是学习LangChain的一个不错的开始,因为许多复杂功能都可以通过简单的提示和LLM调用构建。核心原理解析LangChain通过链式调用多个组件,使得复杂的语言处理任务变得简单易行。我们将使用LangChain的以下功能:语
- 021:为什么是卷积呢?
董董灿是个攻城狮
计算机视觉保姆级教程人工智能计算机视觉CNN
本文为合集收录,欢迎查看合集/专栏链接进行全部合集的系统学习。合集完整版请查看这里。卷积算法非常重要,但是为什么是卷积呢?在进一步学习之前,先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。你肯定听说过阿尔法狗大战柯洁的故事,当时新闻一出,不知大家什么反应,反正我是被震撼到了:AI模型竟然学到了那么多的棋谱,而且人类在AI的面前毫无还手可言。但是,你有没有想过一个问题:阿尔法狗学会
- 2024年美国App Store下载榜单:AI代码生成器助力Temu蝉联冠军背后的秘密
前端
2024年美国区AppStore下载榜单揭晓,Temu再次蝉联免费应用下载榜冠军,这已经是它连续两年取得的辉煌成就!紧随其后的是Threads和TikTok,而ChatGPT更是以黑马之姿超越Google,位列第四。这份榜单不仅反映了美国用户的应用偏好,更折射出2024年移动应用市场的几大关键趋势。本文将深入分析Temu、Threads、ChatGPT等热门应用的成功秘诀,并探讨未来AppStor
- AI驱动的翻译工具:自动化处理 Univer Sheets 单元格内容翻译
背景随着工作和学习的全球化,跨语言的沟通变得尤为重要。对于使用电子表格进行数据处理和分析的用户来说,表格中的内容可能涉及不同的语言。尤其是在处理多语言数据时,翻译表格内容成为了一个高频的需求。传统的翻译方法可能需要手动复制粘贴,或者依赖外部工具,这样的方式既繁琐又浪费时间。为了解决这个问题,我们开发了一个基于AI的自动翻译工具——AICellTranslator,它能在UniverSheets中自
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 对于编程零基础,第一个语言是 Python 的人有什么建议?
cda2024
python开发语言
在当今数字化时代,编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员,还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树,掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说,Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么,对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人,有哪些实用的建议呢?1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- “一起学 HarmonyOS”第二弹获奖名单来啦~
harmonyos
亲爱的小伙伴们,感谢参与“一起学HarmonyOS”第二弹技术问答活动,本次活动的获奖名单来啦~获奖名单学习宣传奖获奖用户完成项李游LeoLevel0Swift社区Level0奖品:技术书籍1本社区白银电子勋章「挑战者」学习萌新奖获奖用户完成项完美的荒野_sQfjyLevel1木槿Level1求醉的灌汤包Level1不开心的扁豆_cll5hnLevel1苦闷的伤疤Level1时尚的小摩托_kgMU
- 数值存储(一)-CPU大端和小端模式详解
poclist
osdev
大端与小端在嵌入式开发中,大端(Big-endian)和小端(Little-endian)是一个很重要的概念。MSB与LSB最高有效位(MSB)指二进制中最高值的比特。在16比特的数字音频中,其第1个比特便对16bit的字的数值有最大的影响。例如,在十进制的15,389这一数字中,相当于万数那1行(1)的数字便对数值的影响最大。比较与之相反的“最低有效位”(LSB)。LSB(LeastSignif
- Python从0到100(七十三):Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
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
- gradle linux配置环境变量配置,Mac OS环境变量配置(Android Studio之Gradle)
MatrixMage
gradlelinux配置环境变量配置
以gradle环境变量配置为例:AndroidStudio自带的gradle路径为:/Applications/Android\Studio.app/Contents/gradle/gradle-2.8/bin1.打开终端2.输入:vim~/.bash_profile3.进入编辑模式4.在文本末尾添加如下信息exportGRADLE_HOME=/Applications/Android\Studi
- 【音视频之SDL2】一篇搞懂纹理与渲染
人才程序员
音视频基础大合集音视频cc++SDL2计算机视觉视频编解码实时音视频
文章目录前言SDL2的纹理与渲染什么是纹理?什么是渲染?比较SDL_SurfaceSDL_Texture纹理与渲染的关系使用纹理与渲染绘制一个BMP图片使用纹理与渲染的流程SDL_CreateRenderer作用函数原型参数返回值SDL_CreateTextureFromSurface作用函数原型参数返回值SDL_UpdateTexture作用函数原型参数返回值何时调用它SDL_RenderCop
- K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙
陈辰学长
kmeans聚类机器学习
K-means聚类:解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中,无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。其中,K-means聚类作为一种经典且实用的无监督学习算法,以其简单高效的特点,广泛应用于市场细分、图像分割和基因聚类等领域。本文将深入探讨K-means聚类的工作原理、应用实例及其在这些领域中的具体应用,旨在揭示其如何智能划分数据,解锁隐藏结构,为相关领域提供精准导航。一、K-me
- ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星
郎轶诺
ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而,传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题,ACNet(AdaptiveConvolutionNetwork)项目应运而生,它引入了一种新型的自适应卷积层,旨在
- 工作中常用springboot启动后执行的方法
begei
springbootjava后端
前言:工作中难免会遇到一些,程序启动之后需要提前执行的需求。例如:初始化缓存:在启动时加载必要的缓存数据。定时任务创建或启动:程序启动后创建或启动定时任务。程序启动完成通知:程序启动完成后通过邮件、短信等方式通知运维人员。外部系统同步:启动后与外部系统同步数据。下面介绍几种常见方式:1.使用@PostConstruct注解:使用@PostConstruct注解可以在Spring容器初始化bean之
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展,神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)因其出色的学习能力和灵活性,逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例,最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络?自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- Java并发编程:线程安全的策略与实践
喵手
零基础学Javajava安全开发语言
哈喽,各位小伙伴们,你们好呀,我是喵手。运营社区:C站/掘金/腾讯云/阿里云/华为云/51CTO;欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。 我是一名后端开发爱好者,工作日常接触到最多的就是Java语言啦,所以我都尽量抽业余时间把自己所学到所会的,通过文章的形式进行输出,希望以这种方式
- python之openpyxl模块
weixin_34248849
python数据结构与算法测试
一.Python操作EXCEL库的简介1.1Python官方库操作excelPython官方库一般使用xlrd库来读取Excel文件,使用xlwt库来生成Excel文件,使用xlutils库复制和修改Excel文件,这三个库只支持到Excel2003。1.2第三方库openpyxl介绍第三方库openpyxl(可读写excel表),专门处理Excel2007及以上版本产生的xlsx文件,xls和x
- kafka 学习笔记3-传统部署Kraft模式集群——筑梦之路
筑梦之路
kafka学习笔记
部署kafka集群规划一般模式下,元数据在zookeeper中,运行时动态选举controller,由controller进行Kafka集群管理。kraft模式架构下,不再依赖zookeeper集群,而是用三台controller节点代替zookeeper,元数据保存在controller中,由controller直接进行Kafka集群管理。ip主机名角色nodeid192.168.100.131
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 寄存器 reg
一条九漏鱼
verilog开发实战指南fpga开发
理论学习组合逻辑最大的缺点就是存在竞争冒险问题,会增加电路的不稳定性和不确定性,使用时许逻辑可以极大的避免这种问题,使得系统更加的稳定。时序逻辑最基础的单元就是寄存器,寄存器有存储功能,一般是D触发器(DFlipFlop,DFF)组成。由时钟脉冲控制,每个D触发器能够存储一位二进制码。D触发器的功能:在时钟信号的边沿下,将信号从输入端D送到输出端Q;同步复位D触发器moduleflip_flop(
- 学习ASP.NET Core的身份认证(基于JwtBearer的身份认证4)
gc_2299
网页编程JwtBear身份认证
本文学习并记录builder.Services.AddAuthentication().AddJwtBearer函数中配置类的主要属性及用途。AddJwtBearer函数原型如下图所示,划红线的为常用形式,主要设置JwtBearerOptions类型的常用属性或事件。 JwtBearerOptions类中的属性虽多,但从参考文献的示例来看,大多没有直接设置,主要是对TokenValidati
- 学习ASP.NET Core的身份认证(基于JwtBearer的身份认证1)
gc_2299
网页编程JWT身份认证JwtBear
本文开始学习基于JWT的身份认证基本用法,相比Cookie、Session等方式,JWT要复杂一些,除了注册认证服务之外,还需提供JWTToken的生成函数或生成类,以便在访问需授权的函数之前获取Token。参考文献1-7中大部分示例都是基于WebApi项目,本文基于Microsoft.AspNetCore.Authentication.JwtBearer包,参照参考文献中的代码,实现最简单的
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- 全面解析NVIDIA显卡:从入门级到旗舰级显卡详解
花千树-010
大模型人工智能算法智能电视
在选择显卡时,了解不同显卡的性能和适用场景是非常重要的。无论你是预算有限的入门用户,还是追求极致性能的游戏玩家,亦或是专业的内容创作者和深度学习研究人员,NVIDIA都有适合你的显卡。本篇博文将详细列举NVIDIA显卡的各项配置,从低到高逐一整理,并给出适用的使用场景。入门级显卡NVIDIAGeForceGT1030CUDA核心数:384基础频率:1227MHz加速频率:1468MHz显存:2GB
- 《CPython Internals》阅读笔记:p177-p220
codists
读书笔记python
《CPythonInternals》学习第11天,p177-p220总结,总计44页。一、技术总结1.memoryallocationinC(1)staticmemeoryallocationMemoryrequirementsarecalculatedatcompiletimeandallocatedbytheexecutablewhenitstarts.(2)automaticmemeorya
- 《CPython Internals》阅读笔记:p250-p284
python
《CPythonInternals》学习第14天,250-p284总结,总计25页。一、技术总结介于我觉得作者写得乱七八糟的,读完我已经不想说话了,所以今日无技术总结。二、英语总结(生词:2)1.spawn(1)spawn:来自于词根expandere。(2)expandere:ex-("out")+pandere("tospread")spawn原来的意思是“spreadingoutoffish
- 免费下载:汽车SoC学习笔记(含安全岛)
不懂汽车的胖子
汽车学习笔记
文末附下载方法目录1SoC是什么...31.1SoC历史发展...31.2SoC定义...41.3SoC的特征...61.4SoC的优点...61.5SoC的缺点...72SoC需求来源...73SoC架构...83.1SoC架构...83.2SoC芯片分类...93.2.1模拟SoC(AnalogSoC):...93.2.2数字SoC(DigitalSoC):...93.2.3混合SoC(Mix
- 直播预告丨精度优于AlphaFold,基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟,他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳,来自学术界的反超:基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构,近年来,基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛,AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- 【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法
孙小健的资料站
算法学习笔记c++算法笔记
个人笔记:只提供学习代码和其步骤思路,仅供参考学习,已提前在相关编译器中提前运行并保证代码运行。为什么要用高精度算法:longlong的存储大小为9*10^19,即超过20位的数字将无法使用基本数据类型存储和计算,所以我们要使用其他方法存储设计。涉及基础知识:基本输入输出,字符串及数组的基本运用基础步骤:1.对字符串s1,s2进行承接2.将a1与a2相加的和存入a33.从左向右进位并出现逆序#in
- 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