- PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒
Hoper.J
PyTorch笔记pytorchMSELoss均方误差
文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean')Createsacriterionthatmeasuresthemeansquarederror(squaredL2norm)betweeneach
- pytorch view 函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
view是PyTorch中用于改变张量形状(tensorshape)的函数。与其他形状转换操作不同的是,view并不改变张量的数据,而是返回一个新的张量,该张量与原始数据共享内存。1.基本用法view的作用是将一个张量重新排列成新的形状。它的基本语法是:tensor.view(shape)shape:新张量的形状,可以是整数或一个整数元组。shape中的某一个维度可以是-1,表示该维度的大小由张量
- 【Python 1-11】Python手把手教程之——字典的用法和对字典的管理
弗拉德x
作者|弗拉德来源|弗拉德(公众号:fulade_me)字典字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。字典的每个键值key=>value对用冒号:分割,每个键值对之间用逗号,分割,整个字典包括在花括号{}中。使用字典在Python中,字典是一系列键—值对。每个键都与一个值相关联,你可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上,可将任何Python对象用
- pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数
AndrewPerfect
深度学习python基础pytorch基础pytorch人工智能python
一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数,用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中,它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。具体来说,nn.MSELoss()函数的输入是两个张量,即模型的真实值和预测值,输出是一个标量,表示两个张量之间的均方误差。在训练神经网络时,通常将该损失函数作为优化器的目标函数,通过反向传播算法来更新模型的参数,以最小化均方
- Python——用海龟画出一个同心圆
小灰灰爱代码
python开发语言
没注释的源代码importturtle#插入一个海龟turtle.pensize(5)turtle.speed(5)foriinrange(1,5):#进行5次循环turtle.penup()turtle.goto(0,-10*i)turtle.pendown()turtle.circle(20+i*10)turtle.done()注释的源代码importturtleturtle.pensize(
- 计算机的错误计算(七十六)
zaim1
pythonc++c#javac语言bugvisualstudio
摘要讨论反正弦函数asin(x)的错误计算。例1.计算asin(0.999999999999).不妨用Python计算:再在VisualStudio2010下用下列代码计算:#includedoublex=0.999999999999;doubley=asin(x);printf("%.15lf\n",y);则运行后输出同样为1.570794912596977.然而,正确值是0.157079491
- ADB投屏_最强开源投屏神器,跨平台电脑控制+文件传输——scrcpy
weixin_39777637
ADB投屏
介绍scrcpy是一个开源的跨平台投屏神器,支持Linux、Windows以及MacOS(本文介绍的scrapy不是Python下的那个爬虫框架),scrcpy在Github上非常的受欢迎,Stars数高达34k+,能达到这个量级的都是非常受欢迎的项目。scrcpy可通过数据线(或通过TCP/IP——wifi)显示和控制连接的Android设备,它不需要任何root访问权限!Github开源地址h
- python 投屏_scrcpy 手机投屏
weixin_39615643
python投屏
[TOC]>[github](https://github.com/Genymobile/scrcpy)##概述手机壳投屏,可投屏并录屏需要在手机端的系统设置里开启「开发者选项」及「USB调试」选项##安装###mac```brewinstallscrcpybrewcaskinstallandroid-platform-tools```###linux>[参考](https://github.co
- 基于yolov8的课堂行为检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的课堂行为检测系统是现代教育技术的创新应用,该系统利用YOLOv8这一先进的深度学习算法,实现了对学生课堂行为的自动、高效和精准监测。YOLOv8在目标检测领域以其卓越的性能和速度著称,通过对学生上课视频或实时摄像头的输入进行深度分析,系统能够准确识别学生的多种行为,如举手、阅读、写作、使用手机、低头等。该系统不仅提高了课堂监测的效率和准确性,还具备实时反馈功能,帮助教
- ImportError: cannot import name ‘TypeAliasType‘ from ‘typing_extensions‘问题的解决
凌寒ᨐ舞
机器学习python
原因环境中的typing_extensions库版本与sqlalchemy或其他依赖的库版本不兼容。分析typing_extensions是一个Python库,它提供了在当前或较旧的Python版本中不可用的额外类型提示(typehints)和类型相关的功能。这个库是为了向后兼容而设计的,使得开发者能在旧版本的Python中使用最新的类型系统特性,而这些特性原本只在最新的Python版本中可用。主
- 基于python的pytest单元测试框架
Re_view
postgresqlpythonpytest单元测试
pytest单元测试框架单元测试框架概念单元测试是在软件开发中针对软件的最小单位,比如:函数,方法进行正确性检查测试单元测试框架作用1测试发现:从多个文件里面去找到我们的测试用例2测试执行:按照一定的顺序和规则去执行,并生成结果3测试判断:通过断言判断预期结果和实际结果的差异4测试报告:统计测试进度、耗时、通过率、生成测试报告单元测试框架和自动化测试框架关系自动化测试框架概念把自动化测试过程中用到
- 使用opencv和python实现图像的智能处理_机器学习:使用OpenCV和Python进行智能图像处理...
weixin_39649965
译者序序前言审校者简介第1章品味机器学习11.1初步了解机器学习11.2机器学习可以解决的事情31.3初步了解Python41.4初步了解OpenCV41.5安装51.5.1获取本书最新的代码51.5.2掌握PythonAnaconda61.5.3在conda环境中安装OpenCV81.5.4验证安装结果91.5.5一睹OpenCVML模块111.6总结11第2章使用OpenCV和Python处理
- springMVC笔记系列(19)——控制器实现详解(上)
weixin_34290390
java测试前端ViewUI
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>本文我们在前文基础上引入一个例子,边做边聊控制器。我们想实现一个课程查询的功能。首先大脑应该条件反射——如何定义MVC。M:课程(包含章节)——Course(包含Chapter)V:课程页面——course_overview.jspC:编写一个控制器接收springMVC前端控制器dispatcherServlet的请求转发——CourseCo
- 运维痛点深度解析:当前排障流程的挑战与局限
云观秋毫
标准化排障运维大数据排障
在当今互联网时代,运维工作的重要性日益凸显。然而,随着业务规模的不断扩大,运维面临的挑战和痛点也越来越多。本文将深度解析当前排障流程的挑战与局限,提出相应的解决思路,并对未来运维及可观测的发展趋势进行展望,以帮助企业和运维团队更好地应对复杂多变的运维环境,确保业务稳定、高效地运行。当前排障流程的最大挑战:排障难以标准化目前在线上故障处置过程中,主要做法主要是跳坑、填坑、踩坑的方式,依赖处置参与人员
- XSL 学习笔记 —— 中级篇
iteye_7803
XSLXML脚本数据结构VBScript
一、XSL的运算符表一、运算符与特殊字符运算符描述/选择子元素,返回左侧元素的直接子元素;如果"/"位于最左侧表示选择根结点的直接子元素//递归下降,不论深度,搜索指定的元素;如果位于最左侧表示从根结点出发递归下降搜索指定元素.表示当前元素*通配符,选择任意元素,不考虑名字@取得属性值,作为属性名的前缀@*通配符,选择任意属性,不考虑名字:名字作用范围分隔符,将名字作用范围前缀与元素或属性名分隔开
- 使用 OpenCV 组合和缩放多张图像
lindsayshuo
opencv计算机视觉人工智能
在图像处理领域,我们经常需要将多张小图像组合成一张大图。例如,将多张图像按一定布局排列在一起,或者创建一个缩略图画廊。在这篇博客中,我将向你展示如何使用Python的OpenCV库来完成这一任务。代码下面是一段完整的Python代码,它读取一个目录中的多张图像,将它们裁剪、缩放,并按照4x4的网格排列到一张1280x1280的大图中,最后将这些大图保存到指定的目录中。importcv2import
- 深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸
Ven%
深度学习速通系列人工智能深度学习python
梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题,它们影响网络的训练过程和性能。梯度消失(VanishingGradientProblem)定义:梯度消失是指在深层神经网络的反向传播过程中,由于链式法则,梯度值随着层数的增加而迅速减小,最终趋近于零。原因:激活函数的导数很小,如Sigmoid或Tanh函数在输入值非常大或非常小的时候导数接近零。权重初始化不当,导致梯度在网络中的传播过
- js相关知识
623_54e8
JavaScript相关知识页面中添加JavaScript页面加载之前就会执行页面加载时候执行大多数情况,代码会增加到页面的head的部分,如果将代码增加到体的末尾,这会使性能稍有提升,不过只有确实需要深度优化页面性能时才有必要这么做。一件重要的事情,页面完全加载之后再执行JavaScript代码做法如下:页面完全加载之前不要打扰DOM1.浏览器加载页面创建文档的一个内部模型,包括标记的所有元素2
- 使用大模型提效程序员工作
爱喝白开水a
transformer深度学习大模型训练大语言模型人工智能ai大模型程序员
随着人工智能技术的不断发展,大模型在软件开发中的应用越来越广泛。这些大模型,如GPT、文心一言、讯飞星火、盘古大模型等,可以帮助程序员提高工作效率,加快开发速度,并提供更好的用户体验。本文将介绍我在实际工作中经常使用大模型的四个场景,展示如何在程序员的工作中使用大模型来提效。场景一:接手其他语言的项目在软件开发中,我们经常会遇到接手其他语言编写的项目的情况。这时,我们需要快速熟悉项目的代码和逻辑。
- 心灵也是有品级的(深度好文)
财迷财神爷
品级,是什么?有人使用头衔和地位去衡量一个人在事业上的品级,有人使用相貌和气质来品评一个人的外在品级。那么你是否听过,心灵也是有品级的。心灵也是有品级的。01心灵的第一品级:敬畏之心人们常说,心存敬畏,行有所止。怎么理解?其实就是,知道什么能做,什么不能做,懂得适可而止。我们敬畏天地,敬畏生命,敬畏自然和规律,敬畏法制和道德,敬畏一切应当敬畏的东西。一个人若心中没有敬畏,没有准则和底线,往往更容易
- 名山古树就一定是好茶么?(业内人士深度揭秘)
读茶记
image今年标榜正宗名山古树茶的雨林古茶坊,在营销上出了一个丑,用南糯山的茶农冒充老班章茶农代言,很多人就质疑是不是名山是不是古树的问题,但是祥子认为我们质疑的应该是品质本身!如果品质高那么道德风险还低些,因为消费者买的是使用价值,如果品质一般,那确实应该质疑这个企业的品控能力。此事件唤醒了我们对名山古树认知的一个觉醒。1.首先我们要肯定名山古树的价值和对行业的重大贡献。但是我们也需要有一个对名
- RabbitMQ本地Ubuntu系统环境部署与无公网IP远程连接服务端实战演示
深鱼~
cpolarrabbitmqubuntutcp/ip
文章目录前言1.安装erlang语言2.安装rabbitMQ3.安装内网穿透工具3.1安装cpolar内网穿透3.2创建HTTP隧道4.公网远程连接5.固定公网TCP地址5.1保留一个固定的公网TCP端口地址5.2配置固定公网TCP端口地址推荐前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。【点击跳转到网站】前言本文主要介绍如何在Ubuntu系统环境下,安装Rab
- PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.nn.functional.interpolate(函数)一、简介torch.nn.functional.interpolate是PyTorch中用于对张量进行上采样或下采样的函数。它支持多种插值方法,例如双线性插值、最近邻插值等,广泛用于图像处理、特征图缩放等场景。二、语法和参数语法torch.nn.functional.interpolate(input,si
- 基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集
Midsummer-逐梦
解决方案深度学习人工智能计算机视觉
基于detectron2框架的深度学习模型载入自定义数据集一、前言最近在做微光目标检测的研究工作,使用了Rank_DETR;这个模型是基于detrex框架,而detrex框架又是基于detectron2的。找了一圈没找到载入数据集的地方,后面查阅了资料得知要用API进行注册。二、步骤注册数据集:在脚本中,我们首先要注册数据集。Detectron2提供了多种注册数据集的方式,常用的是register
- 【OpenGL】详细介绍Z-Buffer与W-Buffer
伐尘
OpenGl图形渲染openglvulkun3d
【OpenGL】详细介绍Z-Buffer与W-Buffer一、简介:Depth-Buffer(深度缓存)有两种:Z-Buffer和W-Buffer,这里讨论这两种深度缓存的区别,以及如何在两者之间转换。二、w的含义3D空间点的坐标是(x,y,z),为了使矩阵乘法具有平移变换的功效,我们用4D空间中的点(x,y,z,w)来表示3D空间中的点(x’,y’,z’),这两个不同空间点之间的关系是:x'=x
- 数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南
2402_85758349
机器学习
数据切分的艺术:使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中,合理地分割数据集至关重,它不仅关系到模型训练的有效性,还直接影响到模型的泛化能力。PyTorch提供了一个强大的工具torch.utils.data.random_split,它能够以随机的方式将数据集分割成若干个子集。本文将详细介绍如何使用这一工具进行数据集的随机分割。1.随机
- PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.repeat_interleave函数一、简介torch.repeat_interleave是PyTorch库中的一个函数,它用于重复张量中的元素。这个函数可以沿着指定的维度重复张量中的每个元素,返回一个新的张量。当不指定维度时,会将输入张量展平,并重复每个元素。这个函数在处理序列数据或生成数据增强样本时非常有用。二、语法和参数语法:torch.repeat_in
- 深度|SHEIN:长期主义的胜利
PMCAFF产品社区
etagmicrosoft广告consulbluetooth
根据福布斯报道,SHEIN最新估值已达470亿美元。最近,市面上有很多关于SHEIN的分析文章。SHEIN到底做对了什么?我认为,SHEIN创始人许仰天坚持做流量池的战略选择,体现了其强大的心力;而在供应链端的深耕,则顺应了中国服装行业作坊式供应链现代化改造的趋势。此外,SHEIN还有一套更加底层的管理理念,这套理念或许让这家公司有一定的复制能力,想象空间也更加广阔。本文将从流量、供应链和管理三个
- 基于LangChain手工测试用例转接口自动化测试生成工具!
小码哥说测试
技术分享测试面试自动化测试langchain测试用例功能测试集成测试测试工具软件测试接口测试
接口自动化测试用例是一个老生常谈的问题,在未引入人工智能之前,也有非常多的生成方案,比如如下所示,通过har生成接口自动化测试用例:但是以上的生成方式依然是有一些弊端,比如har本身虽然能表述一定的接口信息和业务信息,但是毕竟无法用来表述全部的应用场景与用例场景。而大部分的应用场景和用例场景,均是通过自然语言进行描述的。而解析自然语言,则是大语言模型擅长做的事情。实践演练需求说明以下内容为3条接口
- [Day 67] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
Thetoicxdude
技術與實踐numpyweb3区块链
區塊鏈在教育領域的創新應用在當前數位化與全球化的浪潮中,教育領域面臨著多重挑戰,包括資源分配不均、學歷認證的可信度、以及學生隱私的保護等。區塊鏈技術因其去中心化、安全性及不可篡改的特性,成為解決這些問題的潛在工具。本文將深入探討區塊鏈在教育領域的創新應用,並提供多個代碼示例,以展示如何將區塊鏈技術實際應用於教育場景中。1.學歷認證的透明化與可信度學歷造假問題在全球範圍內普遍存在,傳統的學歷認證流程
- 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