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羞涩的小吉他
AI开发学习之路人工智能学习
AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省提示:本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作(5)内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多,那么再学习过程中,我们应该有一定的基础知识储备,本系列为基础知识储备介绍,本文主要讲解AI学习储备知识–在数据操作过程中所需考虑到的内存节省。内存节省提示:默认使用python,数据操作使用mxnet在数据操作过程中运行一些操作可能会导致
- 蚂蚁集团可转正实习算法岗内推-自然语言
飞300
业界资讯自然语言处理
具备极佳的工程实现能力,精通C/C++、Java、Pvthon、Perl等至少一门语言:对目前主流的深度学习平台:tensorflow、pytorch、mxnet等,至少对其中一个有上手经验;熟悉深度学习以及常见机器学习算法的原理与算法,能熟练运用聚类、分类、回归、排序等模型解决有挑战性的问题,有大数据处理的实战经验;有强烈求知欲,对人工智能领域相关技术有热情,内推链接:https://u.ali
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)
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机器学习springspringboot
DJL(DeepJavaLibrary)是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架,它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API,使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势:支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎,包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用,包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易
- Apache MXNet:灵活高效的深度学习库
零 度°
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ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架,适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端,可以无缝地在Gluon(动态图)和Symbolic(静态图)模式之间转换,以提供灵活性和速度。MXNet支持多种语言绑定,包括Python、Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl,并且拥有一个活跃的工具和库生态系统,可以扩展MXNet的功能,支持计算机视觉、自然语言
- Apache MXNet 深度学习框架教程
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ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler;forPython,R,Julia,Scala,Go,Javascriptandmore项目地址:https://gitcode.com/g
- Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)
盼小辉丶
julia深度学习cmakelinuxmxnetjulialanguage深度学习
Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet(支持CUDA和OPenCV编译)环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1(为了GPU支持,需要安装CUDA和cudnn,可以参考博客,若CUDA版本不同,参考此网站下载合适的MXNet版本)安装MXNet的julia绑定,经过多次测试,并不能
- MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合
原机小子
深度学习mxnet人工智能
标题:MXNet深度学习框架:高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架,以其高效性能和灵活性而闻名。它最初由亚马逊团队开发,并于2015年开源,迅速成为深度学习领域的一个重要工具。MXNet支持多种编程语言,包括Python、Java、Scala、R、C++等,能够运行在CPU、GPU和云平台上,满足不同场景下的需求。1.MXNet的核心特性MXNet的主要
- 【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现(底层实现)
辰尘_星启
线性回归mxnet机器学习人工智能深度学习神经网络python
写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机
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pytorch机器学习深度学习神经网络
一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵,dim表示连接的维度,若原来两个矩阵为(4,3),dim=0就表示新生成矩阵为(8,3)dim=1表示新生成矩阵为(4,6)(2)y+=xy=y+x这样的
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 《动手学深度学习》(PyTorch版)
chaser&upper
深度学习pytorch深度学习python
《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦!!!本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者:阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者,GitHub地址:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同,针对此书英文版的P
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
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ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon
qianchess
mxnet使用mxnetwin10anacondagluon人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多,自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后,我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起,所以下文就一起阐述一下,顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- onnx基础
whyte王
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初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的机器学习模型。它使得不同的人工智能框架(如PyTorch、MXNet、Tensorflow)可以采用相同格式存储模型数据并交互。Basic当我们加载了一个ONNX之后,我们获得的就是一个ModelProto,它包含了一些版本信息
- MxNet源码解析(1) KVStore,pslite源码解析
Junr_0926
1.前言从毕业开始工作已经两个多月,这期间相当一部分的时间都用在了对MxNet的学习上,而在MxNet的众多部分中,又是pslite这一部分接触最多。因此,今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里,也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架,它最大的特点应该是分布式训练的支持了。从初次接触MxNet到现在的两个多月里,我认为MxNet主要有以
- 人脸识别数据集整理
想努力的人
人脸识别深度学习人工智能计算机视觉
转自:人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112,mxnet二进制方式保存的数据集https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo人脸识别训练数据集:CASIA-Webface(10Kids/0.5Mimages)CASIAWebFaceDataset是一个大规模人脸数据集,主
- 深度学习-随机梯度下降
白云如幻
PyTorch深度学习机器学习算法人工智能
在训练过程中使用随机梯度下降,但没有解释它为什么起作用。为了澄清这一点,将继续更详细地说明随机梯度下降(stochasticgradientdescent)。%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中,目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均
- 动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记!高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本,噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。#导入mxnetimportrandomimportmxnetasmx#设置随机种子random.seed(2)mx.ran
- 2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow?
NCHU-Net
人工智能人工智能深度学习pytorchtensorflow
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力,解决各种复杂的问题,如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。深度学习框架是一种软件工具,它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利,使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。目前,市场上有许多不同的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、Keras、MXNet、Caffe2
- mxnet版本与numpy,requests等都不兼容问题
Bian~
numpymxnetpython
简介跟着李沐学AI时遇到的mxnet环境问题。问题使用pipinstallmxnet时会重新安装相匹配的numpy和requests,而这新安装的这两个版本不满足d2l所需的版本。然后报错:ERROR:pip'sdependencyresolverdoesnotcurrentlytakeintoaccountallthepackagesthatareinstalled.Thisbehaviouri
- 初学AI-动手安装mxnet
小白天天向上
mxnet人工智能深度学习
最近看到网络上介绍的《动手学深度学习》,感觉是一本理论结合实际的好书。参考链接如下:《动手学深度学习》—动手学深度学习2.0.0documentation心痒之下开始动手安装,没想到花费自己两天实际搞明白如何安装。以下记录自己的心路历程,哈哈。书上介绍的第一步安装Minicoda,其实也可以安装Anacoda,不影响后面的MXNET安装。书上没有介绍MXNET的运行环境,实际上MXNET只能运行在
- Mxnet导出onnx模型
上单之光
模型部署mxnet人工智能深度学习
Mxnet导出onnx模型requirementsmxnet==1.9.1python3.8+onnxsim导出模型importosimportmxnetasmximportnumpyasnpimportonnxfromonnximportcheckerfrommxnet.onnximportexport_modelfrommxnet.gluon.model_zooimportvisionfrom
- mxnet和numpy版本对应
Edison/
pythonmxnet
关于安装mxnet与numpy版本冲突解决方法下载anaconda32019.7python3.7版本mxnet1.6.0版本numpy1.16.x成功运行
- 安装mxnet详细版
江江酱₍ᐢ..ᐢ₎♡
mxnet人工智能深度学习pythonpipcondaipython
一、mxnet简介MXNet是一个开源的深度学习框架,由亚马逊公司发起并维护。它支持多种编程语言,包括Python、C++、R、Scala等,可以在CPU、GPU和分布式环境下运行。MXNet提供了丰富的神经网络层和优化算法,可以用于各种深度学习任务,如图像分类、目标检测、语音识别等。同时,MXNet还具有高效、灵活、易用等特点,受到了广泛的关注和应用。二、安装过程及遇到的困难步骤一:直接Win+
- 【避免踩坑+报错】Python mxnet包成功安装指南
_普
mxnet人工智能深度学习python经验分享
一.确保已经安装Anaconda二.打开root环境控制台,执行【mxnet】包相关安装指令。1.创建python3.7.0环境condacreate-nnamepython=3.7.0【测试mxnet在python3.7.0x以上版本使用大概率会报错,这里使用低版本python环境】ps:如果在这一步创建环境报错可以考虑卸载【Anaconda】重装2.激活环境condaactivatename三
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分