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群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码） HR Zhou 算法模拟退火算法机器学习 matlab 群体智能优化优化人工智能
摘要模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
利用 MATLAB/Simulink 建立完整的控制系统模型，并进行阶跃响应和负载扰动响应仿真神经网络15044 MATLAB专栏算法深度学习 matlab 网络开发语言
-利用MATLAB/Simulink建立完整的控制系统模型，包括单一控制回路(电流、速度、位置)和整个系统的级联模型仿真任务包括验证各回路的阶跃响应、负载扰动响应等，确保系统在动态性能上满足设计要求。以下是在MATLAB/Simulink中建立完整控制系统模型（包含单一控制回路和级联模型）并进行仿真的详细步骤和示例代码。步骤概述建立单一控制回路模型：分别构建电流、速度和位置控制回路。构建级联模型：
LeetCode第104题_二叉树的最大深度 @蓝莓果粒茶算法 leetcode 算法职场和发展 c++数据结构 python c#
LeetCode第104题：二叉树的最大深度题目描述给定一个二叉树，找出其最大深度。二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。难度简单问题链接https://leetcode.cn/problems/maximum-depth-of-binary-tree/示例示例1：输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：3示例2：输
高等数学，对梯度的理解伶星37 机器学习
梯度（Gradient）是多变量微分中非常重要的概念。它描述了一个多元函数在某一点的最大上升方向及其变化率，是向量微积分中的基本工具。定义对于一个多变量标量函数f(x,y,z,… )f(x,y,z,\dots)f(x,y,z,…)梯度是一个向量，记为∇f\nablaf∇f或gradfgradfgradf梯度向量的分量是函数fff对各自变量的偏导数，即：∇f=(δfδx,δfδy,δfδz,… )\
CI/CD构建与注意事项 Sirius Wu ci/cd
1.CI/CD概述1.1定义CI（ContinuousIntegration，持续集成）：是一种软件开发实践，开发团队成员频繁地将代码集成到共享的代码仓库中。每次集成都会通过自动化的构建（包括编译、打包等）和测试来验证，从而尽早发现集成错误。CD（ContinuousDelivery/Deployment，持续交付/持续部署）：持续交付：是在持续集成的基础上，将经过测试的代码自动部署到预生产环境，
回归模型评价指标——衡量预测能力 Tang–t 回归数据挖掘人工智能机器学习 python
目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型
大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验一个“不专业”的阿凡大数据
问题导读：1、项目中遇到过哪些问题？2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存
抗积分饱和（Anti-Windup）常见的处理方法鹿屿二向箔控制算法
抗积分饱和（Anti-Windup）是PID控制中防止积分项在输出受限时过度累积的关键技术。以下是主要方法及其实现步骤：1.积分限幅（IntegralClamping）原理：直接限制积分项的最大/最小值。实现：integral=max(min(integral+error*dt,integral_max),integral_min)优点：简单易实现。缺点：需合理设置限幅值，可能影响动态性能。2.积
【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真 fpga和matlab #第1章·神经网络学习 matlab CMAC 小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习 deepseek 机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于：微调是准备阶段，应用是最终使用；使用微调模型通常在特定领域表现更好，而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型？微调大型语言模型是指取一个已经预训练
群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码） HR Zhou 算法 matlab 开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法（LEA）是一种基于心理学刺激-价值-角色理论（Stimulus-Value-RoleTheory）所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体，通过对个体“幸福度（Happiness）”的定义和动态更新，模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
统一的视频动作模型三谷秋水计算机视觉机器学习人工智能计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。然而，有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性，当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距，引入统一的视频动作模型（UVA），它联合优化视频和动作预
一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则 TGITCIC AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段，模型通过学习海量的书籍、文章和网页，识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育，他并没有专注于某一门学科，而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时，通过预测下一单词的方式
【研发日记】Matlab/Simulink避坑指南(十一)——Delay周期Bug Mr.Cssust Matlab/Simulink Delay 周期 Sample Time Debug MBD 嵌入式软件
文章目录前言背景介绍问题描述分析排查解决方案总结归纳前言见《研发日记，Matlab/Simulink避坑指南(六)——字节分割Bug》见《研发日记，Matlab/Simulink避坑指南(七)——数据溢出钳位Bug》见《
Python预训练模型实现俄语音频转文字啥都鼓捣的小yao 人工智能 python 音视频人工智能
Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时，请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包，写好你的文件路径即可使用！importtorchimportlibrosafromtransformersimport
深入了解盘古大模型：技术、应用与未来 Hardess-god Literature review 人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来，中国自主研发的大模型之一——盘古模型（PanGuModel）逐渐进入公众视野，凭借其强大的性能和广泛的应用前景，引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型？盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练，旨在推动中文自然语言处理（NLP）以及跨模态应用的技
利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究 DidYour 课程设计
摘要本文旨在借助HFSS（HighFrequencyStructureSimulator）软件深入研究射频电路的电磁兼容性（EMC）。通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析，阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型，进行电磁兼容性仿真分析，包括近场和远场分析、信号完整性分析等。结合实际案例，探讨不同因素对射频电路EMC性能的影响，提出基于HFSS仿真结果的优化设计策略，为提升射频电路电磁兼容
NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？ Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理 gpt bert
GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional
知识图谱中NLP新技术魔王阿卡纳兹知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程，显著提
CAD开发经验总结我的sun&shine CAD二次开发 c++
作为一个拥有三年CAD二次开发经验的C++程序员，今天将积累的经验总结整理了一下，希望对二次开发人员有帮助，一个word文档，放到下载里面了，挣点积分，文档目录截个图
算法设计与分析4（变治法） songx_99 算法设计与分析算法
变治法将问题转化为一个或数个有一定关联当形式上不同的更加简单或更加好解决的子问题。变治法的应用：预排序思想用预排序可以简化许多问题，如检查元素唯一性，检查出现次数最多的元素等堆算法堆的定义首先它是一个完全二叉树，完全二叉树表明树的每一层都是满的，只有最后一层最右边的元素有可能缺位。且父结点的值大于它的两个子节点，则称是一个大根堆，若值小于两个子节点，称小根堆堆化有向下调整，向上调整两种，大致思路相
PyTorch数据归一化处理：transforms 2401_87555420 pytorch 人工智能 python
##1.数据归一化处理：transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力，包括：
kafka生产消息失败 ...has passed since batch creation plus linger time Lichenpar #记录BUG解决 kafka 网络安全 java
背景：公司要使用华为云的kafka服务，我负责进行技术预研，后期要封装kafka组件。从华为云下载了demo，完全按照开发者文档来进行配置文件配置，但是会报以下错误。org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Expiring10record(s)fortopic-0:30015mshaspassedsincebatchcreationplusl
开源瑰宝：全方位深度揭秘“随机数据生成器” 虞亚竹Luna
开源瑰宝：全方位深度揭秘“随机数据生成器”common-random简单易用的随机数据生成器。生成各种比较真实的假数据。一般用于开发和测试阶段的数据填充模拟。支持各类中国特色本地化的数据格式。Aneasy-touserandomdatagenerator.Generallyusedfordatafilling,simulation,demonstrationandotherscenariosint
CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构 weixin_45963617 深度学习系列
一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。毫无疑问，更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力 Hardess-god WRF 人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础，通过海量文本数据进行训练，表现出优异的自然语言理解和生成能
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栈力扣hot100热门面试算法题面试基础核心思路背题滑动窗口最大值字符串解码每日温度柱状图中最大矩形有效的括号最小栈尘土哥算法 leetcode 面试
栈栈的核心思路：每个数都要进栈or队列，但是要及时维护栈or队列，当某元素没有存在的意义时就删掉，关键是思考栈尾什么时候有用与没用。滑动窗口最大值https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/题解链接https://leetcode.cn/problems/sliding-window-maximum/solutions/3067170/d
一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！小城哇哇人工智能语言模型 AI大模型大模型微调预训练 agi LLM
前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调，成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练，以帮助
minimind2学习：（1）训练溯源006 minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
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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 storm cluster logback
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 //
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TDD实践（二） bijian1013 java TDD
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[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
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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 hadoop jps
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 --
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IOS控件学习：UILabel常用属性与用法 dcj3sjt126com ios UILabel
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 java eclipse Web
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，
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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 map hbase reduce Hfile path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 tomcat jsp pageEncode
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

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