岐轩
岐轩

cannot import name ‘dtensor‘ from ‘tensorflow.compat.v2.experimental‘报错

cannot import name ‘dtensor’ from 'tensorflow.compat.v2.experimental’报错

环境 cuda11.2 tensorflow2.6 python 3.9

在网上查了好久，报错是因为keras版本太高，需要降低到和tensorflow版本一致，pip install keras==2.6，降低keras版本就好了。

你可能感兴趣的:(tensorflow,深度学习,keras)

  • 使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程 shandianfk_com ChatGPTAIjupyter深度学习ide
    大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook？Jup
  • 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
    深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
  • 景联文科技提供高质量文本标注服务，驱动AI技术发展 景联文科技 科技人工智能
    文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程，这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息，以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理（NLP）领域的一个重要环节，它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息，增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性：确定文本表达的情感倾向，如正面、负面或中立。强度评估：衡量情感的强烈程度，从轻微到极端不等。命名实
  • 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵 Ronin-Lotus 程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
    文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵（SingularMatrix）3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
  • DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析 云策量化 Deepseekchatgptdeepseekgrok
    前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
  • OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南 土城三富
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库，包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块（opencv_contrib），版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提
  • 介于YOLOv5的裂缝识别系统 程序员～小强 YOLO
    介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中，裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统，将为您提供高效、精准的解决方案，助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习，经过精心训练，拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤，您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作，让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
  • 使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力 shuoac 计算机视觉人工智能python
    使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法，使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像，从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型（LLM）从用户提供的文本描述中提取详
  • 【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。 985小水博一枚呀 深度学习人工智能
    【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。文章目录【深度学习|地学应用】滑坡灾害早期隐患的概念、特征及识别方法，同时解释其与人工边坡、滑坡易发性之间的联系与区别。1.滑坡灾害早期隐患的概念与特征概念主要特征2.通过光学
  • 给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考 嵌入式Jerry PythonAI人工智能深度学习
    第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带（输入层）：接收包裹信息（图片像素/文字等）#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人（隐藏层）：每个工
  • 解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术 秋声studio 口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
    引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说，归一化有以下几个关键作用：提高训练稳定性：在神经网
  • 深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践 古月居GYH 深度学习人工智能
    一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
  • Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具 几道之旅 人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
    一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格
  • 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾 防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
    第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
  • anythingLLM 使用教程 惟贤箬溪 穷玩AiAIGC人工智能
    一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。与同类模型相比，anythingLLM具有训练数据丰富、模型优化程度高的优势，能够生成更符合逻辑、更具实用性的文本内容。
  • 深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践 百度_开发者中心 人工智能大模型自然语言处理
    在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架，主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分析
  • 大模型推理框架：从理论到实践的全面解析 百度_开发者中心 人工智能大模型自然语言处理
    在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
  • Yolo系列之Yolo的基本理解 是十一月末 YOLOpython开发语言yolo
    YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
  • TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法tensorflowpytorch人工智能
    功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
  • 大语言模型学习路线：从入门到实战 大模型官方资料 语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
    大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
  • 深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorch人工智能ResNet残差连接残差网络
    文章目录解读Abstract—摘要翻译精读主要内容Introduction—介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning—深度残差学习ResidualLearning—残差学习翻译精读ResNet目的以前方法本文改进本质
  • 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch | 小酒馆燃着灯 深度学习目标检测pytorchAlexNet人工智能
    文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数ReLU翻译精读传统方法及不足本文改进方法本文的改进结果3.2TrainingonMultipleG
  • 计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？ 美狐美颜sdk 美颜SDK美颜API直播美颜SDK计算机视觉深度学习直播美颜SDK美颜sdk第三方美颜sdk美颜api
    时下，计算机视觉+深度学习正在重塑美颜技术，通过智能人脸检测、AI滤镜、深度美肤、实时优化等方式，让美颜效果更加自然、精准、个性化。那么，美颜SDK如何结合深度学习来优化美颜和滤镜功能？本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？1.AI人脸检测与关键点识别：精准捕捉五官在美颜过程中，首先需要精准检测人脸位置和五官特征点，确保美颜效果不会失真。深度学
  • 深度学习模型性能全景评估与优化指南 niuTaylor 深度学习人工智能
    深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano仅支持FP16/FP32TFLOPS(TeraFLoating-pointOPerationsperSecond)TFLOPS=Cores×FLOPs/Cycle×Frequen
  • 利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析 快撑死的鱼 Python算法精解python深度学习开发语言
    利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。本文将以Python为主要编程语言，结合深度学习的核心技术，详细解析手写数字识别的实现过程，并探讨如何进一步优化模型以提高
  • 强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例 数字扫地僧 计算机视觉cnn人工智能神经网络
    I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。本文将探讨强化学习中深度卷积神经网络的设计原则及其在不同应用场景中的实例。II.深度卷积神经网络在强化学习中的
  • 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
    摘要：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁，一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性，旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐、图片库搜索通过内容的语义理解提供更精准的推荐和搜索社交网络基于内容的帖子推荐理解用户兴趣，提供更相关的内容推荐教育技术多模态教学资源检索教师和学生可以更
  • PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一） 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习AI编程人工智能python
    PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。想象一下，如果你的模型既能"看"又能"读"，并且能够理解图像与文字之间的联系，这将为我们打开怎样的可能性？今天我们将专注于构建图文匹配系统，学习如何使用CLIP（ContrastiveLanguage
  • 10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？ 墨染辉 大语言模型pdf
    10.2如何解决从复杂PDF文件中提取数据的问题？解决方案：嵌入式表格检索解释：嵌入式表格检索是一种专门针对从复杂PDF文件中的表格提取数据的技术。它结合了表格识别、解析和语义理解，使得从复杂结构的表格中检索信息成为可能。具体步骤：表格检测和识别：目标：在PDF页面中准确地定位和识别表格区域。方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面
  • mongodb3.03开启认证 21jhf mongodb
    下载了最新mongodb3.03版本，当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题，现总结如下： （百度上搜到的基本都是老版本的，看到db.addUser的就是，请忽略） Windows下我做了一个bat文件，用来启动mongodb，命令行如下： mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
  • 【Spark103】Task not serializable bit1129 Serializable
    Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一，这里记录下出现这个问题的两个实例，一个是自己遇到的，另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在，至少目前阶段碰到此类问题，没有什么章法 1.   package spark.exampl
  • 你所熟知的 LRU(最近最少使用) dalan_123 java
    关于LRU这个名词在很多地方或听说，或使用，接下来看下lru缓存回收的实现 1、大体的想法     a、查询出最近最晚使用的项     b、给最近的使用的项做标记 通过使用链表就可以完成这两个操作，关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部；标记最近使用的项，只需要将该项移除并放置到头部，那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项？ 这时候多
  • Javascript 跨域 周凡杨 JavaScriptjsonp跨域cross-domain
                                       
  • linux下安装apache服务器 g21121 apache
    安装apache 下载windows版本apache，下载地址：http://httpd.apache.org/download.cgi   1.windows下安装apache Windows下安装apache比较简单，注意选择路径和端口即可，这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache： 下载之后上传到linux的相关目录，这里指定为/home/apach
  • FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介 老A不折腾 finereportweb报表报表软件语法总结
      JS编辑框： 1.FineReport的js。 作为一款BS产品，browser端的JavaScript是必不可少的。 FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。 大家知道，预览报表时，报表servlet会将cpt模板转为html，在这个html的head头部中会引入FineReport的js，这个finereport.js中包含了许多内置的fun
  • 根据STATUS信息对MySQL进行优化 墙头上一根草 status
    mysql  查看当前正在执行的操作，即正在执行的sql语句的方法为:      show processlist 命令   mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值，我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
  • 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名 aijuans Spring 3
    本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名？ 原始的 <bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business"> <property name="writer"> <ref b
  • 高性能mysql 之 性能剖析 annan211 性能mysqlmysql 性能剖析剖析
    1 定义性能优化 mysql服务器性能，此处定义为 响应时间。 在解释性能优化之前，先来消除一个误解，很多人认为，性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。 这是一个陷阱。 资源时用来消耗并用来工作的，所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度，保持cpu忙绿，这是必要的。很多时候发现 编译进了新版本的InnoDB之后，cpu利用率上升的很厉害，这并不
  • 主外键和索引唯一性约束 百合不是茶 索引唯一性约束主外键约束联机删除
    目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表         第二步;发表文章       1,建表; ---用户表 BlogUsers --userID唯一的 --userName --pwd --sex create
  • 线程的调度 bijian1013 java多线程thread线程的调度java多线程
    1.       Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。   2.       多数线程的调度是抢占式的（即我想中断程序运行就中断，不需要和将被中断的程序协商） a) 
  • 查看日志常用命令 bijian1013 linux命令unix
    一.日志查找方法，可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log   二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log：在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log：显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
  • 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld bit1129 helloworld
    MyBatis这个系列的文章，主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。   样例数据 本文以MySQL数据库为例，建立一个STUDENTS表，插入两条数据，然后进行单表的增删改查     CREATE TABLE STUDENTS ( stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  • 【Hadoop十五】Hadoop Counter bit1129 hadoop
       1. 只有Map任务的Map Reduce Job File System Counters FILE: Number of bytes read=3629530 FILE: Number of bytes written=98312 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of lar
  • 解决Tomcat数据连接池无法释放 ronin47 tomcat 连接池　优化
    近段时间，公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我，说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作，发现用户不能登录时，都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了，不过只是治标而已，因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。 今天上午，开发人员小毛又找到我，要我协助将这个问题根治一下，拖太久用户难保不投诉。 简单分析了一
  • java-75-二叉树两结点的最低共同父结点 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import ljn.help.*; public class BTreeLowestParentOfTwoNodes { public static void main(String[] args) { /* * node data is stored in
  • 行业垂直搜索引擎网页抓取项目 carlwu LuceneNutchHeritrixSolr
    公司有一个搜索引擎项目，希望各路高人有空来帮忙指导，谢谢！ 这是详细需求： （1） 通过提供的网站地址(大概100-200个网站)，网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件（如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型），并且程序能够根据事先提供的规则，过滤掉不相干的下载内容。 （2） 程序能够搜索这些抓取的内容，并能对这些抓取文件按照油田名进行分类，然后放到服务器不同的目录中。
  • [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费 comsci 资源
          降低通讯服务资费，就意味着有更多的用户进入，就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户，在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下，这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降，而享受到的服务质量也在下降，这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。     &nbs
  • Java时区转换及时间格式 Cwind java
    本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用，以及不同时区时间相互转化的方法和原理。   问题描述： 向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如，服务器位于东八区（北京时间，GMT+8:00），而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
  • readonly,只读，不可用 dashuaifu jsjspdisablereadOnlyreadOnly
    readOnly 和 readonly 不同，在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告！！！我就经历过这么一件事： 使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能，有的就不行，而且函数readOnly有黄线警告！！！就这样被折磨了不短时间！！！（期间使用过disable函数，但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据！！！）  
  • LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍 dcj3sjt126com jsWeb
    LABjs 的核心是 LAB（Loading and Blocking）：Loading 指异步并行加载，Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法（script 和 wait）实现了这两大特性，核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器，倡导的是一种模块化开发理念，核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
  • [应用结构]入口脚本 dcj3sjt126com PHPyii2
    入口脚本 入口脚本是应用启动流程中的第一环，一个应用（不管是网页应用还是控制台应用）只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。 Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下，通常命名为 index.php，也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。 控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii（后缀为.php），该文
  • haoop shell命令 eksliang hadoophadoop shell
    cat chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal cp du dus expunge get getmerge ls lsr mkdir movefromLocal mv put rm rmr setrep stat tail test text
  • MultiStateView不同的状态下显示不同的界面 gundumw100 android
    只要将指定的view放在该控件里面，可以该view在不同的状态下显示不同的界面，这对ListView很有用，比如加载界面，空白界面，错误界面。而且这些见面由你指定布局，非常灵活。 PS：ListView虽然可以设置一个EmptyView，但使用起来不方便，不灵活，有点累赘。 <com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
  • jQuery实现页面内锚点平滑跳转 ini JavaScripthtmljqueryhtml5css
    平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做，刷的一下就直接跳到内容了，没有一丝的滚动效果，而且 url 链接最后会有“小尾巴”，就像#keleyi，今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效，既可以设置滚动速度，又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。   效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码： &
  • kafka offset迁移 kane_xie kafka
    在早前的kafka版本中（0.8.0），offset是被存储在zookeeper中的。   到当前版本（0.8.2）为止，kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager（broker）中。   从官方的说明来看，未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话，可以考虑在合适
  • android > 搭建 cordova 环境 mft8899 android
      1 , 安装 node.js        http://nodejs.org      node -v   查看版本   2, 安装 npm   可以先从  https://github.com/isaacs/npm/tags  下载 源码 解压到
  • java封装的比较器，比较是否全相同，获取不同字段名字 qifeifei
     非常实用的java比较器，贴上代码： import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; import net.sf.json.JsonConfig; i
  • 记录一些函数用法 .Aky. 位运算PHP数据库函数IP
    高手们照旧忽略。 想弄个全天朝IP段数据库，找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段，copy到文件，用文件函数，字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件，直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。（生命在于折腾，也许你们觉得我傻X，直接下载人家弄好的导入不就可以，做自己的菜鸟，让别人去说吧） 当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
  • sublime text 3 rust wudixiaotie Sublime Text
    1.sublime text 3 => install package => Rust 2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages 3.mkdir rust 4.git clone https://github.com/sp0/rust-style 5.cd rust-style 6.cargo build --release 7.ctrl
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他