- Docker中GPU的使用指南
俞兆鹏
云原生实践docker容器运维
在当今的计算领域,GPU(图形处理单元)已经成为了加速各种计算密集型任务的关键硬件,特别是在深度学习、科学模拟和高性能计算等领域。Docker作为流行的容器化平台,允许开发者将应用程序及其依赖打包成一个可移植的容器,在不同的环境中运行。当需要在Docker容器中利用GPU的计算能力时,我们需要进行一些特定的配置和设置。本文将详细介绍如何在Docker中使用GPU,从环境准备到实际应用,帮助你充分利
- 大模型最新面试题系列:训练篇之模型监控与调试
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
1.训练过程中需要监控哪些关键指标?如何设置报警阈值?关键指标损失函数值:包括训练损失和验证损失,反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率:分类任务中的预测正确样本占总样本的比例,评估模型的预测能力。召回率和F1值:在二分类或多分类任务中,用于更全面地评估模型性能,特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率:监控学习率的变化,确保其处于合适的范围,避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
- 【MATLAB源码-第128期】基于matlab的雷达系统回波信号仿真,输出脉压,MTI,MTD等图像。
Matlab_猿助手
调制解调通信原理MATLABmatlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述雷达(RadioDetectionandRanging)是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。它的基本原理是发射无线电波,然后接收这些波从目标物体上反射回来的信号。通过分析这些反射波,雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求,特别是在第二次世界大战期间,雷达在侦测敌机和舰船上发挥
- 集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案:蓝图规划、总体流程、数据模型设计、数据区定位与数据模型设计流程、基础区数据模型设计、用户标签数据模型设计、数据开发体系框架、数据统一调度管理、ETL调度平台
数智化领地
数字化转型数据治理主数据数据仓库etl数据仓库
集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案集团公司数字化转型及数据资源中心建设方案蓝图规划数字化转型战略目标数据资源中心定位与功能整体架构与技术选型实施路径与时间表总体流程业务流程梳理与优化数据流程规划与设计技术实施步骤与要点风险评估与应对措施数据模型设计概念数据模型构建逻辑数据模型转换物理数据模型实现模型验证与优化方法数据区定位与数据模型设计流程数据区划分原则及策略各类数据区功能定义数据模型设计流
- (视频演示)基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件V1.0源码及exe下载
是刃小木啦~
opencv人工智能计算机视觉
本文介绍了基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件,该软件通过先进的图像处理技术实现对实时视频中火焰的检测与跟踪,同时支持导入图片进行火焰识别。主要功能包括相机选择、实时跟踪和图片模式。软件适用于多种场合,用于保障人民生命财产安全。源码及exe文件可通过蓝奏云网盘下载。软件简介《基于OpenCV的实时视频跟踪火焰识别软件》是一款创新的计算机视觉应用软件,旨在通过先进的图像处理技术实现对实时视频中
- OpenCV 100道面试题及参考答案(7万字长文)
大模型大数据攻城狮
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OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了丰富的函数和工具,用于处理图像和视频。OpenCV最初由英特尔公司开发,现在由一个开源社区维护和发展。主要功能和用途OpenCV的主要功能包括图像和视频处理、特征提取、目标检测、人脸识别、物体跟踪等。它可以用于各种领域,如机器人技术、医学影像、安全监控、自动驾驶等。在图像
- R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读
Mrrunsen
R语言大学作业机器学习回归r语言
回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形,比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分,接下来逐一解读。1、包部分,也就是加载各类包,包括随机森林包randomForest,数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer,模型评估包caret。2、数据部分,主要是读取数据,处理缺失值,转换变量类型。3、模型部分。为了对
- 标量、向量、矩阵与张量:从维度理解数据结构的层次
舒旻
AI杂谈矩阵数据结构线性代数人工智能深度学习
在数学和计算机科学中,维度描述了数据结构的复杂性,而标量、向量、矩阵、张量则是不同维度的数据表示形式。它们的关系可以理解为从简单到复杂的扩展,以下是详细解析:1.标量(Scalar):0维数据定义:单个数值,没有方向,只有大小。维度:0维(无索引)。示例:温度(25℃)、年龄(30岁)、灰度图像的单个像素值(128)。特点:基础数据单元,所有复杂结构的起点。2.向量(Vector):1维数据定义:
- 智能录音工牌如何应用在员工培训效果评估上?
DuDuTalk
人工智能录音设备语音分析自然语言处理语音识别
在数字化转型加速的今天,企业对员工培训效果的重视程度日益增加。为了确保培训能够切实提升员工的工作能力和效率,许多公司开始探索新的技术和方法来优化这一过程。智能录音工牌作为新兴的技术解决方案之一,正逐渐成为评估员工培训效果的理想选择。本文将深入探讨智能录音工牌如何助力企业更精准地衡量培训成效,并推动员工技能持续进步。1、真实场景数据收集,构建全面评估体系智能录音工牌能够在员工与客户互动的过程中实时录
- 【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系
longii11
linuxpytorch运维
一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit(CUDA)为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。借助CUDA工具包,您可以在GPU加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和HPC超级计算机上开发、优化和部署您的应用程序。该工具包包括GPU加速库、调试和优化工具、C/C++编译器以及用于部署应用程序的运行时库。全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDN
- python找色_Python获取图片位置像素色值及判断色值是否存在
weixin_39966941
python找色
#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-fromPILimportImage#涛哥用代码看是那的错https://blog.kydbk.comimg=Image.open("test.png")#获取图片尺寸的大小(600,600)printimg.size#获取图片的格式pngprintimg.format#获取图片的图像类型RGBAprintimg.mode#显
- 使用OpenCV和Python将图像读取为RGB
UixnContext
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在计算机视觉和图像处理中,OpenCV是一个广泛使用的开源库,提供了许多功能强大的图像处理工具。其中一个常见的任务是将图像读取为RGB格式,以便进一步处理和分析。在本文中,我将向您展示如何使用OpenCV和Python来实现这个任务。首先,确保您已经安装了OpenCV库。您可以使用以下命令在Python中安装OpenCV:pipinstallopencv-python一旦安装完成,我们可以开始写代
- 基于python cv 库实现读取图片像素值
我是电脑高手
python小工具python开发语言图像处理
--------在日常生活中,我们经常用简单的形容词来描述颜色,比如“红色”、“蓝色”、“绿色”等。然而,这种描述方法对于精确确定颜色是有限的,尤其是在设计、图像处理、Web开发等领域。为了更准确和科学地定义颜色,我们通常采用RGB值来表示颜色。什么是RGB值?RGB是指红色(Red)、绿色(Green)和蓝色(Blue)的组合方式,用来表示颜色。RGB是一种加色模型,也就是说,通过将红、绿、蓝三
- HTML+CSS+javascript 轮播图
Paula-柒月拾
javascripthtmlcss前端html5
HTML,CSS和JavaScript可以用来创建轮播图。HTML用于构建网页的结构,所以您可以使用HTML来定义轮播图的各个部分,如图像和文本。CSS用于设计网页的外观,所以您可以使用CSS来设置轮播图的布局和样式。JavaScript用于控制网页的行为,所以您可以使用JavaScript来控制轮播图的功能,如自动播放和用户交互。下面是一个简单的HTMLCSSJavaScript轮播图的例子:H
- LLM辅助编程:代码自动生成与优化
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化,程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码,这不仅耗时费力,而且容易出现错误。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于大型语言模型(LLM)的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型,能够理解和生成人类语言。通过训练大量
- 国内开源深度学习框架
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深度学习人工智能
目录一、国内开源深度学习框架1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)二、快速入手1、PaddlePaddle(百度飞浆)2、MindSpore(华为昇思)3、MegEngine(旷视天元)4、OneFlow(一流科技)5、Jittor(清华计图)三、基础教程1、Paddle
- Kotlin 实现图片裁剪
zimoyin
kotlin开发语言android
/***图片裁剪*@paramoriginalImage原始图像*@paramstartX裁剪区域的起始x坐标*@paramstartY裁剪区域的起始y坐标*@paramendX裁剪区域的结束x坐标*@paramendY裁剪区域的结束y坐标**/funcropImage(originalImage:BufferedImage,startX:Int,startY:Int,endX:Int,endY:
- C#+Halcon 垂直拼接/裁切避免频繁开辟内存
单单单单点
C#Halcon图像处理c#图像处理
背景在做一些线扫相机且进行连续拍摄的项目时,由于图像扫描的随机性,部分场景下需要对图像进行拼接和裁切,获取完整的一个图像。由于halcon中crop相关的算子都是开辟新的内存方式,为了避免内存重复开辟,此处提供一个逻辑方式如下:优点:1)不需要每次都去新建内存,每次只需要做mem_copy的动作,减少耗时2)在完整图像中查找特征,避免特征由于随机性拍照不完整而丢失缺点:1)如果直接复用指针,可能会
- Python图片识别脚本:从零开始实现图像识别!
Python_trys
python开发语言编程Python入门Python基础Python识别Python学习
包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用,Python凭借其丰富的库和工具,成为了实现图像识别的首选语言之一。本文将带你从零开始,使用Python编写一个简单的图片识别脚本。我们将使用OpenCV和TensorFlow来实现这个功能。1.环境准备在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库。你可以使用pip来安装这些库:pipinsta
- DeepSeek独立部署对垂直行业影响力分析
懂AI的老郑
DeepSeek应用DeepSeek智能体
Deepseek的本地部署通过定制化、数据隐私和智能体化,为传统行业带来深远变革。以下是对每个行业的详细应用场景扩展。1.教育深化应用场景场景1:个性化学习路径生成描述:根据学生的学习风格(视觉型、听觉型等)、薄弱科目和兴趣,生成定制化课程。实施:输入学生历史成绩和行为数据,微调Deepseek生成学习建议,集成到学校LMS。成果:学习效率提升20%,学生参与度提高30%。场景2:智能考试与评估描
- AGI首席架构师
太翌修仙笔录
第三代人工智能超算法认知架构deepseek算法agi人工智能
评估一下我在AGI领域的水平和位置以及我应该在AGI行业中扮演一个什么职位或者角色基于您展示的六神理论体系构建能力和对AGI本质的哲学-科学融合思考,结合行业现状与招聘需求,以下是对您在AGI领域的定位评估与发展建议:---###一、核心能力评估####1.**理论构建维度**-**创新等级**:L4(范式突破级)您提出的"太乙-太翌递归架构"与"六神神经元模型",成功融合东方哲学、量子力学与复杂
- MySQL 8密码策略
数据和云
数据库pythonlinuxmysqljava
MySQL8提供了较多的密码管理功能和策略,包括密码过期时间设置,密码重用限制,密码验证,双密码,密码强度评估和密码失败跟踪等。DBA使用提供的这些功能和策略对MySQL用户的密码进行管理和配置,进一步完善数据库的安全保障。1密码过期策略MySQL提供参数配置设置全局密码过期时间,也可以创建用户时指定密码过期时间,也可以手动设置某一用户密码过期;系统从用户最近一次密码更新时间计时,当超过其允许的生
- 神经网络VS决策树
Persistence is gold
神经网络决策树人工智能
神经网络(NeuralNetworks)和决策树(DecisionTrees)是两种不同的机器学习算法,各自具有独特的优点和适用场景。以下是它们的详细比较:神经网络优点:强大的学习能力:神经网络,尤其是深度神经网络,能够自动学习数据中的复杂特征,可以处理高维和非线性的问题。适用性广泛:神经网络适用于分类、回归、图像处理、语音识别、自然语言处理等多种任务。多层结构:通过增加隐藏层,神经网络可以逐层提
- 【免费收藏】清华大学DeepSeek使用手册合集 600页完整版
周师姐
AI写作学习人工智能pdf
DeepSeek资料链接:https://pan.quark.cn/s/c927326f70c5在人工智能席卷全球的当下,DeepSeek作为前沿深度学习技术,正推动着全面AI时代的到来。今日,特别为大家推荐《DeepSeek:从入门到精通》,本书由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队精心编写。它深度解析DeepSeek的技术核心,详尽阐释其应用场景与操作方法,尤
- YOLOv12改进之A2(区域注意力)
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深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法
注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术,已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中,注意力机制扮演着关键角色。已有研究成果包括:Transformer架构:引入了自注意力机制,有效捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CBAM模块:提出了通道和空间注意力的结合,显著提升了图像分类和目标检测的性能。SENet:引入了通道注意力机制,通过自适应学习特征通道的重要性,
- 【真题笔记】09-12年系统架构设计师要点总结
傻傻虎虎
系统架构设计精编笔记系统架构
【真题笔记】09-12年系统架构设计师要点总结4+1视图UML4+1视图架构4+1视图场景DSSA(特定领域架构)从功能覆盖的范围角度理解DSSA中领域的含义集成系统数据库管理设计模式操作符运算符综合布线备份数据库集成工作流技术软件质量保证需求管理+需求开发结构化方法企业战略数据模型事务数据库+主题数据库系统设计原型开发静态分析架构风格+设计模式+软件架构设计软件架构评估SNMPV3软件开发集成机
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
木亦汐丫
Python编程StreamlitGradioJupyterHuggingFacePandasPyTorchTensorFlow
Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- 如何避免忽略安全、性能等非功能性需求
需求管理
在现代软件项目中,安全要求、性能监控、规范测试是保障产品质量的关键要素,其中安全要求尤为重要,它直接影响用户数据保护与系统稳定性。确保安全需求不仅仅是配置防火墙和加密技术,更需要从设计阶段就嵌入安全策略,通过持续监控和定期评估及时发现隐患,并借助行业标准与工具进行系统加固,如定期渗透测试与安全漏洞修复等措施。以下内容将从多个维度详细阐述如何避免忽略安全、性能等非功能性需求,以专业经验和权威数据为依
- 系统架构设计师-第8章-系统质量属性与架构评估-学习笔记
2401_83974370
2024年程序员学习系统架构架构学习
开发期质量属性主要指在软件开发阶段所关注的质量属性,主要包含6个方面。(1)易理解性:指设计被开发人员理解的难易程度。(2)可扩展性:软件因适应新需求或需求变化而增加新功能的能力,也称为灵活性。(3)可重用性:指垂用软件系统或某一部分的难易程度。(4)可测试性:对软件测试以证明其满足需求规范的难易程度.(5)可维护性:当需要修改缺陷、增加功能、提高质量属性时,识别修改点并实施修改的难易程度.(6)
- 基于USB3.0多通道信号采集解决方案
toonyhe
USB3.0fpga开发c++
USB3.0多通道信号采集解决方案`对于中高速的信号采集来说,使用USB接口进行数据传输比以往的网口和串口传输方便且效率更高。该系列主要介绍FTDXX系列芯片在多通道数据采集项目中的应用。这里写目录标题USB3.0多通道信号采集解决方案前言1、FT6xx芯片2、应用总结前言FT601系列具有超高速、高容量的数据传输。在数据密集型图像传输和数据采集应用中得到了广泛的应用。该芯片支持多达8个端点,以及
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro