- 智能巡检机器人在电力行业的应用
zxsz_com_cn
智能巡检系统人工智能网络数据库
一、引言在电力行业中,保障电力设备的安全稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式存在劳动强度大、效率低、容易出现漏检和误判等问题。随着科技的发展,智能巡检机器人应运而生,并在电力行业中得到了广泛而深入的应用,为电力系统的可靠运行提供了有力保障。二、智能巡检机器人在电力行业的应用场景(一)变电站巡检设备外观检查智能巡检机器人配备高清摄像头和图像识别技术,能够对变电站内的变压器、断路器、隔离开关、互感器等
- YOLOv11 火焰识别:智能时代的火灾预警新利器
星际编程喵
Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
- 计算机视觉:COCO数据集
00&00
计算机视觉深度学习人工智能计算机视觉人工智能
COCO(CommonObjectsinContext)是一个广泛使用的计算机视觉数据集,主要用于图像识别、物体检测、分割和关键点检测等任务。以下是对COCO数据集的详细介绍,包括其特点、组成部分以及在计算机视觉中的应用。一、COCO数据集的特点1.规模庞大COCO数据集包含超过30万张图像,其中超过20万张图像有注释。这些图像来自不同的场景和对象,使得数据集具有广泛的代表性。2.丰富的标注信息物
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
机器学习司猫白
深度学习人工智能resnet神经网络残差
深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- 使用爬虫获取按图搜索1688商品(拍立淘)案例指南
数据小小爬虫
爬虫图搜索算法算法
在电商领域,按图搜索功能(如1688的“拍立淘”)为用户提供了更直观、便捷的购物体验。通过上传图片,用户可以快速找到与图片相似的商品。本文将详细介绍如何利用爬虫技术实现按图搜索1688商品,并获取其详情数据。一、技术背景按图搜索功能通常依赖于图像识别技术和搜索引擎。1688的“拍立淘”功能允许用户上传图片,系统会通过图像识别技术找到与上传图片相似的商品。通过爬虫技术,我们可以模拟这一过程,获取搜索
- halcon三维点云数据处理(十三)reduce_object_model_3d_by_view
mm_exploration
Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、reduce_object_model_3d_by_view函数二、reduce_object_model_3d_by_view函数调用过程首先说明一下这部分代码在find_box_3d这个例程中,非常好用的一个坐标系生成函数。一、reduce_object_model_3d_by_view函数通过将3D对象模型投影到虚拟视图并删除给定区域外的所有点来删除3D对象模型中的点。reduce_
- 3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算
黄晓魚
halcon3dPCL点云处理深度神经网络3d
对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点:去除噪声和异常值:由于设备本身的误差或环境因素的影响,采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。这些噪声和异常值会影响后续的点云处理和分析,因此需要通过滤波处理加以去除。提高数据质量:滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度,使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整:点云滤波主要通过局部计算的方式,获得一个
- Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合
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在三维视觉领域,点云数据处理是一项重要的任务。本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。点云图转深度图:点云图转深度图是将一个由三维点坐标组成的点云数据转换为二维深度图的过程。这对于后续的形状分析和特征提取等任务非常有用。下面是使用Halcon实现点云图转深度图的代码示例:create_scene3d_f
- python版halcon 转numpy
虚假程序设计
pythonnumpyopencv
新版Halcon支持python接口,Python函数和halcon函数名几乎完全相同,用python写一些对性能要求不高的插件还是很舒服的.(halcon-python环境配置可以看我之前的文章)众所周知python中图像是用numpy表示的,python常用的图像处理库matplotlib,pillow,opencv-python,Scipy,pgmagick....等等...所以图像转成nu
- halcon opencv C++环境配置 | halcon opencv |C++互转opencv和Halcon图像变量(非常详细)|(msvc2015/17)(143)
虚假程序设计
opencvc++人工智能
这是本人第一次正儿八经非调侃的态度写C相关的东西;VS的C++每次环境不好配置就让人望而却步;而python的优势在于环境几乎只需要pipinstallxxx;C#多数情况下nuget点点点在添加引用就能愉快的玩耍;而pyC#背后竟然是xxx;有一被分层包养的感觉;而C/CPP头文件程序链接文件(动态|静态)动态链接库这都啥??掌握pythonnetctypes咯咯咯嘎嘎嘎%$#@#$%&^*(&
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案
瑞熙贝通实验室综合管理平台
实验室综合管理系统平台建设人工智能大数据物联网
一、建设理念和方法:以本科基础医学实验室建设为标准,以“服务学生和社会”为指导思想,以虚实一体化建设为基础,融实验教学、开放创业和服务社会等功能于一体,借助互联网,在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台,在虚拟仿真室建设局域网和数据采集中心,以“物联网”模式贯穿始终,运用射频识别、传感识别、图像识别、互联互通等技术,完成实验室运行管控、设备使用申请、设备耗材管控、样品样本检测、检测数据提取
- 《解锁AI芯片新境界:提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》
程序猿阿伟
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在人工智能飞速发展的当下,专用人工智能芯片虽在特定任务上表现出色,但提升其通用性和灵活性已成为行业关键课题。以下是一些相关的热点技术。可重构架构技术可重构架构允许芯片在运行时根据不同任务需求动态改变自身的硬件结构和功能。如现场可编程门阵列(FPGA),内部有大量可配置逻辑单元和布线资源,用户能通过编程实现不同的逻辑功能,可针对不同的人工智能算法和应用场景快速重构,像在图像识别和自然语言处理任务间灵
- halcon三维点云数据处理(十五)xyz_attrib_to_object_model_3d
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Halcon3dhalcon图像处理点云处理
目录一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数二、xyz_attrib_to_object_model_3d例程代码一、xyz_attrib_to_object_model_3d函数将三维点从图像转换为三维对象模型,并为对象模型中的点云添加扩展属性。xyz_attrib_to_object_model_3d(X,Y,Z,AttribImage::AttribName:Obj
- Halcon Licenses 最新授权密钥(持续更新...)
OpenSeek
机器视觉#Halcon视觉检测计算机视觉
注:从2024年12月01日起,Progress和Steady合并,请使用progress的eval授权文件。请将授权文件解压放到安装目录\license目录下即可开启HDevelop试用。试用密钥需要每月更新。2025.02:链接:适用版本:22.11、24.05、24.11(不支持未列出版本)https://pan.baidu.com/s/1Pv_GT1ur2i0Y4YgiVAKF3w?pwd
- 【野生动物识别系统】Python+深度学习+人工智能+卷积神经网络算法+TensorFlow+ResNet+图像识别
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一、介绍动物识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对18种动物数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张动物图片识别其名称。目前可识别的动物有:'乌龟','云豹','变色龙','壁虎','狞猫','狮子','猎豹','美洲狮','美洲虎','老虎','蜥蜴','
- AI大模型开发必读书籍从入门到精通:三本关键的AI大模型书籍推荐
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近年来,人工智能(AI)迅速崛起,成为科技领域最为炙手可热的话题之一。AI的高效性不仅大幅提升了各行各业的生产力,还在许多领域中创造了前所未有的创新机会。尤其是AI大模型的开发,更是引领了科技发展的新趋势。随着大模型在自然语言处理、图像识别、自动化决策等方面展现出强大的能力,越来越多的企业和研究机构将其视为未来发展的核心技术。对于程序员来说,这是一个前所未有的契机,不仅可以通过掌握大模型开发的技能
- 【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型
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一、介绍蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)","毒鹅膏菌(Amanita)","牛肝菌(Boletus)","网状菌(Cortinarius)","毒镰孢(Entoloma)","湿孢菌(Hygrocybe)","乳菇(Lactarius)","红菇(Russula)","
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stablediffusion人工智能AI编程aiAI作画AIGC
本篇笔记所对应的视频:https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型,它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本,还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息,实现了真正的多模态理解和生成
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引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器,我们将以Python和TensorFlow为例,展示从数据准备到模型训练的完整流程。环境准备在开始之前,请确保你的环境中安装了以下工具:Python3.xTensorFlow2.xNumPyMatplotlib(用于数据可视化)你可以通过以下命令安装所需的库:pipinstalltensorfl
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在当今的人工智能领域,神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理,再到强化学习,神经网络的身影无处不在。然而,对于许多初学者来说,神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络,揭开它的神秘面纱,让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前,我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
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深度学习:开启智能时代的钥匙在当今数字化时代,深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙,开启了智能时代的大门,让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型,使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征,从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。从语音助手到自动驾驶,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在,深刻地改变着
- 了解深度神经网络模型(Deep Neural Networks, DNN)
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深度神经网络模型(DeepNeuralNetworks,DNN)深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络,能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。基本结构输入层:接收原始数据。隐藏层:包含多个层,每层有多个神经元,通过非线性激活函数处理数据。输出层:生成最终预测或分类结果。主要特点多层次结构:通过多个隐藏层逐步提取高层次特征。非线性变换:使用激
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引言神经网络,作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分,近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发,神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制,能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。其强大的非线性建模能力使其在图像识别、自然语言处理、语音识别和预测分析等任务中表现出色。神经网络的基本构建单元是神经元,每个神经元接收多个输入信号,通过加权求和并应用激活函数来生成输出。通过将这些神经元分层组织,
- 2024年常用的物体识别API
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随着人工智能技术的迅猛发展,物体识别类型API在各个领域得到了广泛应用。2024年,随着智能设备的普及和物联网技术的成熟,常用的物体识别API将扮演着越来越重要的角色。从宠物图像识别到食物营养识别,这些API服务不仅让我们的生活更加便捷智能,也为各行各业带来了更多的可能性。让我们一起探索未来2024年常用的物体识别API,看看它们将如何改变我们的生活和工作。什么是物体识别API接口?物体识别API
- 深度学习入门:搭建你的第一个神经网络
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在当今数字化时代,深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车,从图像识别到自然语言处理,深度学习的应用无处不在。而Python作为一门简洁而强大的编程语言,成为了深度学习领域最受欢迎的工具之一。今天,我们将一起踏上深度学习的旅程,搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑的神经网络结构,让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征
- 通过硅基流动网站调用 DeepSeek API 的详细步骤指南
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随着人工智能技术的快速发展,越来越多的开发者开始关注如何利用强大的AI工具来提升自己的项目或应用。DeepSeek作为一家专注于AI技术的公司,提供了丰富的API接口,涵盖了自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域。而硅基流动作为一个开放的技术平台,为开发者提供了便捷的方式来调用这些API。本文将详细介绍如何通过硅基流动网站免费调用DeepSeek的API,并提供一些实用的技巧和注意事项。一、为
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前,人工智能(AI)取得了令人瞩目的进步,尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而,AI仍然面临着一些瓶颈,例如:数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能,而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时,泛化能力往往不足,容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释,这限制了其在一些关键领域的应用。
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中, 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题,但是到了linux下就有问题, escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行,我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码,最后在绝望之际,用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean,或者不存在UserDao类型的bean,会抛出 BeanCreationException异常,这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
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<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念:
build.xml:构建文件是以XML 文件来描述的,默认构建文件名为build.xml。 project:每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中,一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的,在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等,这些名词之间到底是些什么关系呢,它们背后到底是基于什么原理实现的呢,了解这些是实现分布式服务框架的基础知识,而如果在性能上有高的要求的话,那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了,在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析,总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响,所以就一直没有关注这块!
由于学程序初期最先接触的string拼接,所以就一直没改变过自己的习惯!
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug,其中有个实现是要对map进行循环,然后有删除操作,代码如下:
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量:数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito:一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架:
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名:'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令,
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序,它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤:
①创建Socket;
②打开连接到Socket的输入输出流;
④按照一定的协议对Socket进行读写操作;
④关闭Socket。
Socket通信分两部分:服务器端和客户端。服务器端必须优先启动,然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述: 上下文,函数以及参数动态绑定,返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数,self在fn中使用this调用。 使用方法: angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目:13个坏人和13个好人站成一圈,数到7就从圈里面踢出一个来,要求把所有坏人都给踢出来,所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明(自查备用)
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注:写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热,很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop,但迫于扩容压力和去IOE(Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力)而尝试。尝试永远是件正确的事儿,但有时候不用太突进,可以调优或调需求,发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的,好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后,回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常,很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如:
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文:
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中,介绍3个仍然处于草稿阶段,但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架,有coder bay网站整理推荐:
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架,它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式,如MVC和ORM,降低了开发成本,并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架,适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻:
三个多星期来股市持续暴跌,跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中,都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机,政府突然进入市场救市,希望以此来重建市场信心,以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后,由于市场运作方式发生了巨大变化,投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化,中国股市新的乱象也自然产生。
首先,中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面,在点击了某个按钮之后,要求页面出现一个全屏遮罩,一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的,不可以resize的,所以,没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩,但是画面是可以进行resize的,所以就发现了一个问题,当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候,就发现,用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架,和以往的框架不同的事,Angularjs更注重于js的建模,管理,同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序,是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题:
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(