飞桨PaddlePaddle
飞桨PaddlePaddle

使用百度EasyDL实现签子计数

今天，给大家带来使用百度EasyDL实现签子计数的教程。

使用百度EasyDL实现签子计数_第1张图片

EasyDL网址：https://ai.baidu.com/easydl/

Step1:进入EasyDL主页，点击立即使用
使用百度EasyDL实现签子计数_第2张图片

Step2 ：点击物体检测
使用百度EasyDL实现签子计数_第3张图片

step3：点击我的模型-创建模型并填写信息
使用百度EasyDL实现签子计数_第4张图片
使用百度EasyDL实现签子计数_第5张图片

数据集下载：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/168233
使用百度EasyDL实现签子计数_第6张图片

点击【创建数据集】

使用百度EasyDL实现签子计数_第7张图片
使用百度EasyDL实现签子计数_第8张图片
使用百度EasyDL实现签子计数_第9张图片
使用百度EasyDL实现签子计数_第10张图片

等待数据导入
使用百度EasyDL实现签子计数_第11张图片

Step4：点击【查看与标注】可以看到数据集已做标注。

使用百度EasyDL实现签子计数_第12张图片
使用百度EasyDL实现签子计数_第13张图片

Step5:接下来直接训练，点击训练模型，添加数据集。
使用百度EasyDL实现签子计数_第14张图片

Step6：添加数据集
使用百度EasyDL实现签子计数_第15张图片

Step7:开始训练
使用百度EasyDL实现签子计数_第16张图片

Step8:等待训练完成
使用百度EasyDL实现签子计数_第17张图片

step9：训练完成
使用百度EasyDL实现签子计数_第18张图片

step10：申请发布
使用百度EasyDL实现签子计数_第19张图片

step11：等待发布
使用百度EasyDL实现签子计数_第20张图片

step12：发布完成，体验H5。(需要创建新的应用)
使用百度EasyDL实现签子计数_第21张图片

step13:点击控制台
使用百度EasyDL实现签子计数_第22张图片

step14：创建应用

使用百度EasyDL实现签子计数_第23张图片

step15：填写信息。
使用百度EasyDL实现签子计数_第24张图片

step16：创建完毕，回到刚刚的页面体验H5。
使用百度EasyDL实现签子计数_第25张图片
使用百度EasyDL实现签子计数_第26张图片

step17：填写H5信息
使用百度EasyDL实现签子计数_第27张图片

step18：生成二维码。
使用百度EasyDL实现签子计数_第28张图片

step19：上传照片体验下自己的H5界面。

你可能感兴趣的:(百度,人工智能,深度学习)

  • AI常见的算法 纠结哥_Shrek 人工智能算法
    人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression)：用于分类问题，如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
  • 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI1；；爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接
  • PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程 大模型铲屎官 PyTorchpytorch线性回归人工智能深度学习python
    系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra
  • 两个免费的英文论文润色网站 知足常乐2023 论文润色笔记
    1.DeepL：常用，感觉比较好用，可选择多种润色模式，但润色的字数有限制。DeepLWrite：人工智能驱动的写作助手https://www.deepl.com/write2.赛特新思：用的较少，润色字数也有限制。SCI润色|文献润色|英文润色|Editing|英文写作|论文写作|citexs斯特新思https://www.citexs.com/Editing
  • Python编程入门指南：从基础到高级 编程咕咕gu- python零基础学习开发语言学习零基础入门
    如果你正在学习Python，那么你需要的话可以，点击这里Python重磅福利：入门&进阶全套学习资料、电子书、软件包、项目源码等等免费分享！一、引言1.1Python编程语言简介Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、代码简洁、易维护等特点，因此被广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。Python的语法简洁，代码易于阅读和编写，因此它被广大开发者所喜爱。同时，Python还拥有庞大
  • 机器学习Day01 酒脑猫 机器学习人工智能
    人工智能三大概念及其关系人工智能（AI）：使用计算机来模拟或者代替人类机器学习（ML）：机器自动学习，并不只由人定义规则编程深度学习（DL）：大脑仿生，模拟人大脑神经网络，设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习：程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习：由于某些事物，问题无法可以定义明确的规则，如：图片，语音
  • AI技术赋能电商行业，引领变革 m0_74136676 人工智能
    AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展，其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据，能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索
  • 2024年AIGC技术未来发展趋势与挑战：从应用创新到伦理监管 小宝哥Code ChatGPT与AIGCAIGC
    生成式人工智能（AIGC，ArtificialIntelligenceGeneratedContent）作为人工智能领域的一个重要分支，正在快速发展并改变着多个行业的格局。2024年，AIGC技术持续取得突破，并进入更多实际应用场景。本文将详细介绍AIGC的基本概念、原理、最新前沿技术及发展趋势。1.生成式人工智能（AIGC）基本概念与原理生成式人工智能（AIGC）是指通过人工智能技术，尤其是深度
  • Python爬虫系列：爬取小说并写入txt文件_python爬虫爬取小说保存txt 2301_82244158 程序员python爬虫开发语言
    哈喽，哈喽~都说手机自带的浏览器是看小说最好的一个APP，不须要下载任何软件，直接百度就ok了。但是小编还是想说，如果没有网，度娘还是度娘吗？能把小说下载成一个**.txt文件看**不是更香吗？这能难倒小编吗？坚决不能滴。于是乎，自己动手丰衣足食，Python就是万能的好吧。概要：程序语言：python第三方库：requests，parsel最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被
  • DeepSeek V3 模型微调（SFT）技术详解 zhangjiaofa 大模型DeepSeek模型微调
    DeepSeekV3模型微调（SFT）技术详解目录引言背景知识2.1深度学习与预训练模型2.2微调（Fine-tuning）的概念2.3监督微调（SupervisedFine-tuning,SFT）DeepSeekV3模型概述3.1模型架构3.2预训练任务3.3模型性能监督微调（SFT）技术详解4.1数据准备4.1.1数据收集与清洗4.1.2数据标注4.1.3数据增强4.2模型初始化4.2.1预训
  • AI 集群：Exo 项目详解 ivwdcwso 运维人工智能AIExo
    引言随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的人希望在家中运行自己的AI集群。传统的AI集群通常需要昂贵的硬件和复杂的配置，但Exo项目正是为了解决这个问题而诞生的。Exo项目旨在让你利用日常电子设备，轻松搭建一个高效的AI集群。本文将详细介绍Exo项目的特点、安装步骤和实战示例。©ivwdcwso(ID:u012172506)Exo项目特点1.广泛的模型支持Exo支持多种流行的AI模型，包括但不限于
  • python 监控键盘输入_python 监控键盘输入 weixin_39717121 python监控键盘输入
    软件测试精品文章汇总测试基础python测试开发库及项目谷歌如何测试软件python工具书籍下载-持续更新2018软件测试标准汇总下载python测试开发自学每周一练python测试工具开发自学每周一练-2018-06软件测试工具书籍与面试题汇总下载(持续更新)python测试开发自动化测试数据分析...文章python人工智能命理2019-05-131907浏览量Shell历史记录异地留痕审计与
  • 进阶之路：从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术 大模型老炮 人工智能prompt爬虫语言模型大模型学习AI大模型
    前言爬虫相信很多人都对此有所了解，它主要依靠编写代码实现对网页结构的解析，通过模拟浏览器行为获取目标数据！随着人工智能技术的发展，LLM大模型的出现为爬虫技术带来了新的思路。与传统的编程模式不同，使用AI大模型+prompt可以显著提高程序员的编程效率。通过结合人工智能和自然语言处理技术，开发者可以更加高效地编写爬虫代码，并实现对网页内容的智能解析和提取。前置内容下面我将通过爬取豆瓣电影top25
  • 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型langchain
    一、前言在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型不断迭代升级，为各种复杂任务的处理提供了强大的支持。LangGraph作为一种创新的架构，其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型，它具备出色的语言理解和生成能力，在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。其在语言的准确性、逻辑性以及对复杂语义的把握上都有着突出的表现，为基于它进行的各类
  • 一文搞懂python的face_recognition人脸识别库 码上飞扬 python开发语言人脸识别
    随着人工智能和机器学习的快速发展，人脸识别技术在安全监控、身份验证、智能相册等领域的应用越来越广泛。Python作为一门简洁高效的编程语言，其丰富的库支持使得人脸识别的实现变得更加容易。本文将介绍如何使用Python的face_recognition库来实现基本的人脸识别功能。一、face_recognition库简介1.1什么是face_recognition库？face_recognition
  • AIGC常见基础概念 GISer_Jinger 人工智能AIGC机器学习ai
    AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）是近年来快速发展的领域，涉及文本生成、图像生成、音频生成、视频生成等。以下是AIGC常见的面试题目及其详解：1.AIGC基础概念什么是AIGC？它的主要应用场景有哪些？定义：AIGC是指利用人工智能技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。应用场景：文本生成：新闻写作、广告文案、代码生成（如GitHubCopilot）。图像生
  • AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展策略分析预测 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人类增强、AI、道德、身体增强、未来发展策略、预测1.背景介绍人类文明自诞生以来，就一直在探索如何超越自身的局限性。从使用工具到发明火，从农业文明到工业革命，每一次进步都代表着人类对自身能力的提升。如今，人工智能（AI）的快速发展，为人类提供了前所未有的机会，让我们迈向一个全新的时代——AI时代的人类增强时代。AI时代的人类增强，是指通过人工智能技术，提升人类的认知能力、身体能力和生活质量。这不仅
  • Janus Pro：DeepSeek 开源革新，多模态 AI 的未来 后端
    JanusPro是DeepSeek开发的一个开源多模态人工智能框架，它通过集成视觉和语言处理能力，提供了高性能的多模态任务处理能力。在线体验：https://deepseek-januspro.com/背景JanusPro于2025年1月发布，是一个开源的多模态AI框架，能够同时处理视觉和语言信息。它采用了独特的多模态架构，包括解耦的视觉编码框架和统一的Transformer架构，以及SigLIP
  • 《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》 人工智能深度学习
    在人工智能的飞速发展进程中，强化学习作为一个关键领域，为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。其中，Q-learning算法凭借其独特的魅力，在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。而Q-learning中的Q值，更是理解这一算法的核心关键，它如同智能体的“智慧密码”，指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义：行为价值的“预言家”从直观层面理解，Q值代表着智能体
  • 江大白 | 斯坦福大学教授李飞飞团队：关于 2024年人工智能发展报告总结！ 双木的木 深度学习拓展阅读人工智能
    本文来源公众号“江大白”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：斯坦福大学教授李飞飞团队：关于2024年人工智能发展报告总结！导读斯坦福大学教授李飞飞团队总结、解析了2024年人工智能发展报告，涵盖AI研究进展、技术性能提升、经济影响及医疗教育突破，重点分析大型模型成本、多模态模型崛起、AI可靠性挑战和生成式AI影响，是了解AI现状与未来的必读内容！斯坦福大学教授李飞飞团队关于2024年人工
  • DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破 热爱分享的博士僧 人工智能
    一、DeepSeek的定位与背景DeepSeek（深度求索）是一家聚焦**通用人工智能（AGI）**研发的中国科技公司，成立于2023年，核心团队由全球顶尖AI科学家、工程师组成。公司以“探索智能本质，实现AGI造福人类”为使命，致力于突破大模型技术的边界，推动AI从专用向通用演进。其研发方向覆盖自然语言处理、多模态交互、强化学习等领域，并在模型架构、训练效率及实际应用场景中取得显著成果。二、核心
  • Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战 Chatopera 研发团队 机器学习深度学习pytorch人工智能
    前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录Tensor基本操作torch.max默认指定维度Tensor基本操作torch.maxtorch.max实现降维运算，基于指定的dim选取子元素的最大值。默认a=torch.randn(1,3)p
  • 【图像超分】论文复现：万字长文！Pytorch实现EDSR！代码修改无报错！踩坑全记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！ 十小大 超分辨率重建（理论+实战科研+应用）深度学习pytorch人工智能超分辨率重建图像处理计算机视觉图像超分
    第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
  • AiLab: 探索人工智能的前沿实验室 m0_75126181 人工智能
    AiLab:引领人工智能创新的实验平台在人工智能快速发展的今天,如何让更多人了解并参与到AI技术的创新中来,成为一个重要的课题。AiLab(人工智能实验室)应运而生,作为一个面向全球开发者和组织的开放平台,AiLab致力于推动AI技术的普及与创新。AiLab的使命与愿景AiLab的核心使命是帮助开发者和组织快速上手AI技术,体验最新的AI创新成果。通过提供丰富的实验项目、教育资源和研究成果,AiL
  • 如何用Python训练一个AI模型（超详细教程）非常详细收藏我这一篇就够了！ 程序员二飞 人工智能架构算法制造自然语言处理
    引言人工智能（AI）——一个熟悉又神秘的词汇。我们常听说它可以生成诗歌、编写代码、创作艺术，甚至回答各种问题。然而，当你想亲手实现一个“AI模型”时，却可能感到无从下手。这篇教程正是为你准备的，将带你从零开始，逐步掌握从“AI新手”到“能够搭建AI模型”的核心技能。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！一、AI的基本概念1.什么是AI模型？AI模型是通过训练得到的一种程序，能够利用海
  • Python生态系统中拥有丰富的第三方库 ___Y1 pythonpython
    Python生态系统中拥有丰富的第三方库，这些库覆盖了几乎所有领域，包括科学计算、数据分析、机器学习、人工智能、Web开发等。这些库的存在极大地丰富了Python的功能，使其成为一门强大而灵活的编程语言。以下是一些常用的Python第三方库：1.**科学计算与数据处理：**-**NumPy：**提供高性能的多维数组对象，以及相关工具，用于处理这些数组。-**Pandas：**提供数据结构和数据分析
  • 人工智能 Python ZSup{A} 人工智能java前端服务器
    人工智能Python（一）一．基本语法1.在python中严格区分大小写2.Python中的每一行就是一条语句，每条语句以换行结束3.Python每一行语句不要过长（规范中建议每行不要超过80个字符）“rulers”:[80]4.一条语句可以分多行编写，语句后面以\结尾5.Python是缩进严格的语言，所以在Python中不要随便写缩进6.在Python使用#表示注释，#后面的内容都属于注释，注释
  • 【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程 IT古董 人工智能机器学习Python人工智能pythonpytorch机器学习
    PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。1.安装与导入1.1安装PyTorch访问PyTorch官方网站，根据系统、Python版本和CUDA支持选择安装命令。常用安装命令：pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio1.2导入库importtorchimporttor
  • 【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程 IT古董 人工智能机器学习Python人工智能pythontensorflow机器学习
    TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow：pipinstalltensorflow导入TensorFlow：importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装：print(tf.__version_
  • 【人工智能】Python常用库-Matplotlib常用方法教程 IT古董 人工智能机器学习Python人工智能pythonmatplotlib
    Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，用于绘制各种图形。以下是Matplotlib常用方法的详细说明及示例，帮助你快速上手。1.安装和导入Matplotlib安装Matplotlib：pipinstallmatplotlib导入Matplotlib：importmatplotlib.pyplotasplt2.基本绘图绘制简单折线图importmatplotlib.pyplota
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他