- 免费GPU平台教程,助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda
zhangfeng1133
人工智能pytorchtensorflow
Colab:https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室:https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具,享受免费计算资源-阿里云天池移动九天:https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl
- LLM基础|模型后量化原理、量化类型及方式、量化实现效果
Sunny_AI_addict
人工智能语言模型神经网络
一、引言:为什么要对模型进行量化?xdm在尝试运行Llama-Chat-7B推理时的时候,是不是也容易遇到OOM的问题?(笔者最近在使用丐版colab运行Llama-Chat-7B,这个模型模型大小为13G,要求的显存也在13G左右,丐版无法承受)为了解决这个应用LLM的实际问题(即LLM对显存的占用大,在高并发的环境下/资源并不丰富的情况下,可能会导致服务崩溃),最常用的手段就是对LLM进行低精
- 英文TTS的实现
hehui0921
huggingfacepython深度学习开发语言
以下代码成功运行在colab中,需要修改运行时类型为T4GPU。!pipinstall-UqqWhisperSpeechdefis_colab():try:importgoogle.colab;returnTrueexcept:returnFalseimporttorch#ifnottorch.cuda.is_available():#ifis_colab():raiseBaseException
- 全世界 LoRA 训练脚本,联合起来!
人工智能
来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合,再加上一堆其他优化,一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调,取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本,或是直接在Colab上试着运行一
- 政安晨:演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成
政安晨
政安晨的机器学习笔记政安晨的人工智能笔记stablediffusionKerasCVtensorflowkeras图像生成机器学习深度学习
小伙伴们好,咱们今天演绎一个使用KerasCV的StableDiffusion模型生成新的图像的示例。考虑计算机性能的因素,这次咱们在Colab上进行,Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook,还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章:政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具JupyterNotebook入门(超级详细)https://blog.csdn.n
- GEE Colab——如何利用Matplotlib在colab中进行图形制作
此星光明
geecolabmatplotlib柱状图线型图散点图pythongeecolab
在colab中绘制图表笔记本的一个常见用途是使用图表进行数据可视化。Colaboratory提供多种图表工具作为Python导入,让这一工作变得简单。MatplotlibMatplotlib是最常用的图表工具包,详情请查看其文档,并通过示例获得灵感。线性图线性图是一种常见的图表类型,用于显示数据随着时间、顺序或其他连续变量的变化趋势。线性图通常由一组数据点和连线组成,每个数据点表示一个观测值,连线
- 全世界 LoRA 训练脚本,联合起来!
工业甲酰苯胺
人工智能开发语言javapython
我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合,再加上一堆其他优化,一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调,取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本,或是直接在Colab上试着运行一下。如果你想跳过技术讲解直接上手,可以使用这个HuggingFaceSpa
- PyTorch 2.2 中文官方教程(十五)
绝不原创的飞龙
人工智能pytorch人工智能python
(beta)计算机视觉的量化迁移学习教程原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/quantized_transfer_learning_tutorial.html译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0提示为了充分利用本教程,我们建议使用这个Colab版本。这将允许您尝试下面提供的信息。作者:ZafarTakhirov审阅者:RaghuramanKrishna
- GEE Colab——如何从本地/Google云盘/Google Cloud Storage (GCS)上传和下载
此星光明
geecolablinux数据库运维gee云计算colab读写
本地文件系统从本地文件系统上传文件files.upload会返回已上传文件的字典。此字典的键为文件名,值为已上传的数据。fromgoogle.colabimportfilesuploaded=files.upload()forfninuploaded.keys():print('Useruploadedfile"{name}"withlength{length}bytes'.format(name
- Colab平台使用(GPU、挂载、tf版本、运行py脚本、设置点击脚本)
土Bo鼠
机器学习深度学习tensorflow机器学习
重点:选择GPU、挂载谷歌云端、选择tf版本、运行py脚本、设置点击不断连脚本针对yolo模型的训练谷歌云端上传项目打开谷歌云端,类似百度网盘上传本地的项目到云端创建colab笔记本进入想保存Notebook的文件夹中,左上角新建-更多-GoogleColaboratory,如果没有该选项,可点击关联更多应用,找到GoogleColaboratory即可接下来进入colab笔记本,点击修改-笔记本
- 政安晨的机器学习笔记——示例演绎在TensorFlow中使用 CSV数据(基于Colab的Jupyter笔记)(1.5万字长文超详细)
政安晨
政安晨的机器学习笔记机器学习tensorflowCSV数据处理NumpyPandas深度学习Colab
本笔记提供了如何在TensorFlow中使用CSV数据的示例:用tf.data加载CSV数据。其中包括两个主要部分:从磁盘加载数据将数据预处理为适合训练的形式。本笔记侧重于加载,并提供了一些关于预处理的快速示例。设置importpandasaspdimportnumpyasnp#Makenumpyvalueseasiertoread.np.set_printoptions(precision=3,
- colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题
小稻壳
神经网络深度学习tensorflow
colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配:Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1查看版本命令:!lsb_release-a"NoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription
- 使用colab、featurize进行深度学习
TowerCrane2C
深度学习人工智能
神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数_pytorch怎么看pth参数类型_Kkkkaii的博客-CSDN博客(新手向)从零开始使用Colab进行机器/深度学习详细教程_liyihao76的博客-CSDN博客zz使用colab的一个步骤
- 在google.colab中配置mujoco和gym环境
tj_lzy
python深度学习
在学习CS285时找了很多方法在google.colab中配置mujoco和gym环境,但由于本身mujoco版本很多,且在被OpenAI收购之前需要申请许可证所以经常环境配置失败,以下为找到的可用解决方案的代码:importosfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/gdrive')DRIVE_PATH='/content/gdrive/
- 深度学习-搭建Colab环境
Damon小智
Python图像识别深度学习人工智能Colabgpu算力ai
GoogleColab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。一、Colab网站介绍GoogleColab
- colab使用自己数据集进行模型训练的方法汇总
筱筱西雨
tool人工智能python深度学习
在GoogleColab上使用自己的数据集进行模型训练。Colab允许通过多种方式上传数据,包括直接从本地计算机上传、从GoogleDrive加载或通过网络链接下载,从github导入等。GitHub导入使用以下的代码将github上的文件克隆到colab的当前目录下!gitclonehttps://github.com/myDataSet.git!ls-R查看当前目录下的文件及所有的子目录文件。
- mmdetection使用projects/gradio_demo
盛世芳华
目标检测
我用google的colab搭建。#Checknvccversion!nvcc-V#CheckGCCversion!gcc--version#installdependencies:(usecu111becausecolabhasCUDA11.1)%pipinstall-Uopenmim!miminstall"mmengine>=0.7.0"!miminstall"mmcv>=2.0.0rc4"#
- 拷贝 hugging face 仓库到 colab
小何才露尖尖角
Python环境相关LLMpythoncolabhuggingfaceclone拷贝
#挂在谷歌云硬盘fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')#转到文件夹importosos.chdir('/content/drive/MyDrive/')!pwd#安装并引入包!pipinstallgradiobypyhuggingface_hubimportosimportshutilfromhuggingface_hubi
- FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners
小田_
LLMFinGPTLoRAChatGLM2
FinGPTColab:https://colab.research.google.com/github/AI4Finance-Foundation/FinGPT/blob/master/FinGPT_Training_LoRA_with_ChatGLM2_6B_for_Beginners.ipynbGettingStartedwithFinGPTWelcometothiscomprehensiv
- CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map
微凉的衣柜
深度学习人工智能python计算机视觉
AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io/atv/代码:https://colab.research.google.com/github/all-things-vits/code-samples/blob/main/probin
- CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化
微凉的衣柜
深度学习深度学习语言模型pythonpytorch
1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io/atv/代码:https://colab.research.google.com/github/all-things-
- CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)
微凉的衣柜
深度学习深度学习pytorch人工智能语言模型python
AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io/atv/代码:https://colab.research.google.com/github/all-things-vits/code-samples/blob/main/p
- 基于DQN和TensorFlow的LunarLander实现(全代码)
全栈O-Jay
人工智能tensorflow人工智能python深度强化学习强化学习深度学习
使用深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)来训练一个在openai-gym的LunarLander-v2环境中的强化学习agent,让小火箭成功着陆。下面代码直接扔到jupyternotebook或CoLab上就能跑起来。目录安装和导入所需的库和环境Q网络搭建经验回放实现DQNAgent实现训练安装和导入所需的库和环境安装和设置所需的库和环境,使其能够在JupyterNotebook中运
- Codalab平台学习笔记
Q同学的nlp笔记
笔记人工智能自然语言处理深度学习nlp语言模型python
简介Codalab是一个用于复现深度学习研究的协作平台,由斯坦福大学和微软合作开发。其核心理念是在云端运行机器学习实验,像jupyternotebook一样在数字实验室中管理实验,同时可以发布实验的worksheet以便其他人可以复现实验结果。Colab官网展示的三个步骤为:上传文件:首先将代码和数据集文件上传至平台。进行实验:运行代码,进行训练或者测试。发布结果:将实验结果进行发布,以供他人复现
- 如何在免费云Colab上使用扩散模型生成图片?
LF-DevJourney
AIGC扩散模型工具AIGC扩散模型ColabHuggingFacepython
前言在人工智能技术的迅猛发展下,内容生成领域也迎来了一系列创新的突破。其中,使用扩散模型(如StableDiffusion)从文字生成图片的AI技术备受瞩目。这一技术的出现,为我们创造栩栩如生的图像提供了全新的可能性。本文将带领读者使用免费云Colabt体验如何使用扩散模型生成图片。前提本文使用免费云,只要求读者拥有浏览器即可。步骤使用浏览器打开Colab的网页:https://colab.goo
- 调用openai实现聊天功能
听风与他
python大模型openai
前言本文主要是【聊天机器人】——调用openai实现聊天功能的文章,如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介:大家好,我是听风与他☁️博客首页:CSDN主页听风与他每日一句:狠狠沉淀,顶峰相见目录前言1.推荐使用google云实验室2.下载依赖3.调用openai的key实现机器人功能文章末尾1.推荐使用google云实验室网址:https://colab.research.google.
- 论文阅读:Feature Refinement to Improve High Resolution Image Inpainting
万里鹏程转瞬至
#GAN论文阅读
项目地址:https://github.com/geomagical/lama-with-refiner论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.07161发表时间:2022年6月29日项目体验地址:https://colab.research.google.com/github/advimman/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.
- Colab 谷歌免费的云端Python编程环境初体验
LF-DevJourney
AIGC工具Pythonpython开发语言AIGCColab在线开发环境免费开发环境
最新在学习AIGC的过程中,发现很多教程,demo使用到了Colab这个谷歌工具。Colab是什么?GoogleColab是一个强大且免费的云端Python编程环境,为学生、研究人员和开发者提供了一个便捷的平台来开展数据科学、机器学习和深度学习项目。Colab有哪些功能?云端环境:GoogleColab完全基于云端,无需在本地安装任何软件。你只需使用浏览器登录到Google账号,即可立即开始编写和
- Colab打开GitHub公开&私人文件库
Avasla
其他工具pythonColabgithub
Colab(GoogleColaboratory)Colab是由谷歌提供的一种免费的云端Jupyter笔记本服务。它允许用户在云端运行代码,特别是针对机器学习和数据分析任务。优点:免费!可以直接在线运行JupyterNotebook,无需额外安装配置。可同步运行和修改Github上的笔记本。提供免费的GPU和TPU(TensorProcessingUnit)加速,有助于加速深度学习任务。(比如Py
- 谷歌colab测试diffusers
pyc_666666
AIGC
pipinstall--upgradediffusersfromdiffusersimportDiffusionPipelineimporttorchpipeline=DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float32)pipeline("Animageofasqu
- 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