- Java后端服务接口性能优化常用技巧
南波塞文
Java基础MySQL数据库java性能优化
接口性能优化常用技巧前言1.数据库索引2.慢SQL优化3.异步执行4.批量处理5.数据预加载6.池化技术(多线程)8.事件回调机制9.串行改为并行调用10.深度分页问题前言对于高标准程序员来说提供高性能的服务接口是我们所追求的目标,以下梳理了一些提升接口性能的技术方案,希望对大家有所帮助。1.数据库索引当接口响应慢时,我们可能会去排查是否是数据库查询慢了,进而会去关注数据库查询优化,而索引优化是代
- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- 卷积神经网络(笔记01)
天行者@
cnn人工智能深度学习
视觉处理三大任务:分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成:卷积层(ConvolutionalLayer)、池化层(PoolingLayer)和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么,并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络(CNN)的卷积层里,卷积操作本质上是输入数据与卷积核(滤波器)进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项(Bias)是一个额外的可学习参数,对于每个卷积核而言,都
- 图像处理中注意力机制的解析与代码详解
业余小程序猿
笔记
1.注意力机制的原理注意力机制(AttentionMechanism)是一种模拟人类视觉系统的机制,它使模型能够聚焦于图像的关键部分,从而提升图像处理任务的性能。在图像处理中,注意力机制通常分为通道注意力(ChannelAttention)和空间注意力(SpatialAttention)。通道注意力:通过动态调整每个通道的重要性,使模型更有效地利用输入数据的信息。其核心步骤包括全局池化、多层感知机
- DenseUNet 改进:添加ASPP模块
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习人工智能计算机视觉神经网络网络
目录1.ASPP模块2.DenseUNet改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP(AtrousSpatialPyramidPooling,空洞空间金字塔池化)是语义分割模型(如DeepLab系列)中的核心模块,旨在捕捉多尺度上下文信息,提升模型对不同尺寸物体的分割效果。1.背景与动机问题:图像中的物体尺寸差异大(如汽
- 图像识别技术与应用课后总结(12)
一元钱面包
人工智能
全局平均池化(GlobalAveragePooling)1.导入库和设备配置importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn:导入PyTorch的神经网络模块,用于构建神经网络层。-imp
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,自动提取数据的特征,大大减少了模型的参数数量,降低计算量,同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层:是CNN的核心组件,由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动,通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
大模型_学习路线
深度学习cnntransformer人工智能AI大模型大模型LLM
今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 图像识别-pytorch
星辰瑞云
机器学习cnnpytorch
Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层:包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构,输入张量通过层后变为输出张量。模型:由层构成的网络结构,如AlexNet、VGG等。模型可以是预训练的,也可以自己搭建。损失函数:用于衡量预测值与真实值之间的差距,如均方误差。损失函数越小越好。优化器:用于调整权重和偏置,使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传(
- 池化管理及其实现
CCCCVVVVCCCC
java数据库前端
池化管理池化管理是一种常用的资源管理方式,它通过对资源对象进行重复使用来提高性能和节省资源。池化管理的优点如下:1.提高性能:池化管理可以通过重复使用资源对象来提高性能。例如,您可以使用数据库连接池管理数据库连接,这样可以避免每次执行查询时都需要建立新的连接,从而提高查询性能。2.节省资源:池化管理可以通过预先创建资源对象并将它们存储在池中来节省资源。例如,您可以预先创建一定数量的数据库连接并将它
- 资源池化构想
qq_1572902205
个人笔记
实验室模块化使得实验室同类资源聚集,便于维护管理。但实验室仪器更换因仪器聚集而变得困难,这给后期运维带来极大不便,同时闲置资源无法得到及时释放和利用。基于地址池和黑盒构想,若对内将实验室仪器资源池化,对外封装只留接口。则可以最大化的利用有效资源,减少人工维护。
- OpenHarmony 特性解析——硬件资源池化架构介绍
愿天堂没有996
鸿蒙内核OpenHarmony鸿蒙开发架构harmonyosopenharmony鸿蒙内核移动开发鸿蒙嵌入式鸿蒙硬件开发
本期,我们通过介绍OpenHarmony的硬件资源池化框架,为大家揭晓OpenHarmony是如何实现多设备协同的。一、硬件资源访问的演进硬件资源访问是多设备进行协同的关键。OpenHarmony发展至今,硬件资源访问经历了从“一对一”到“一对多”的演进过程。1.1一对一在设计初期,为解决两台设备间的协同问题,我们通过系统提供的分布式设备虚拟化平台将两台设备的硬件资源进行融合,实现了“一对一”的硬
- 高效Java对象池:Commons-Pool2入门与进阶
中國移动丶移不动
java开发语言springmaven后端
高效Java对象池:Commons-Pool2入门与进阶1.什么是池化技术以及池化技术的核心思想池化技术(Pooling)是一种通过预先创建并管理可复用资源来提升系统性能和资源利用率的设计思想。其核心是避免重复创建和销毁资源的开销,通过共享和复用资源来减少系统压力。池化技术的核心思想资源复用:重复利用已分配的资源(对象、线程、连接等),避免频繁创建和销毁。预先分配:在系统初始化时或按需提前创建一批
- 【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些??让我们一起看看!
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记cnn人工智能神经网络pythonnumpytensorflow深度学习
【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言:1.串联(Concatenation)2.加法(Addition)3.乘法(Multiplication/Attention)4.全局池化(GlobalPooling)5.特征金字塔网络(FPN)6.跨模态融合(Cross-M
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
- 深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件
Ronin-Lotus
深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能Python机器学习pytorchpaddlepaddle深度学习框架
文章目录前言第一部分:图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分:框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|输出维度公式|15
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:在卷积和池化操作中,计算输出维度的公式是关键,它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式,并结合解释它们的意义:1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时,输出的宽度和高度可以通过以下公式计算:输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
- 深度学习|表示学习|卷积神经网络|输出维度公式如何理解?|16
漂亮_大男孩
表示学习深度学习学习cnn
如是我闻:当我们对输入图像进行卷积时,输出的宽度和高度可以通过以下公式计算:输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化(Pooling)的输出大小公式类似卷积,但更加简单:输出大小=输入
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件
沉睡的小卡比兽
AI基础知识cnn卷积核端到端训练计算机视觉卷积神经网络
1、为什么卷积核一般都是奇数?2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络,作用分别是什么?3、卷积层和池化层有什么区别?4、什么是端到端学习end-to-end?1、为什么卷积核一般都是奇数?(1)保护位置信息:保证锚点刚好在中间,方便以模块中心为标准进行滑动卷积,避免了位置信息发生偏移(2)padding时的对称性:保证padding时图像的两边依然对齐(3)一些历史尝试的经验,如边缘检测等,还有pa
- 经典卷积网络算法-VGG16
終不似少年遊*
人工智能学习进阶网络算法python人工智能神经网络图像识别
目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解:全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与1x1池化的对比总结VGG16的原始结构全局平均池化层在VGG16中的应用1.替代全连接层2.优势修改后的VGG16结构示例修改后的模型结构对比原始VGG16和修改后的模型使用场景总结前言ti
- 中科曙光C/C++研发工程师二面
TrustZone_
ARM/Linux嵌入式面试c语言c++开发语言
自我介绍;针对项目:CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速;CNN模型CNN,即卷积神经网络,是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。它通过卷积层和池化层提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。具体来说,CNN的模型结构包括输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层。输入层接收图像数据,并将其转换为
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解,attention pool注意力池是什么?
OpenSani
AI大模型计算机视觉语言模型qwenvlLLM
qwenvl中的attentionpool如何理解,其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候,发现代码里有一个Resampler以及attn_pool,这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样,查了一下:注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化:池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样,提取最重要的特征,减少计
- 浅谈云计算01 | 云计算服务的特点
时光札记z
云计算云计算
在当今数字化时代,云计算作为一种强大的技术解决方案,正逐渐改变着企业和个人对信息技术的使用方式。本文将详细探讨云计算的五个主要特点,包括按需自助服务、广泛的网络接入、资源池化、快速弹性伸缩以及可计量服务。一、按需自助服务云计算提供了多种服务模式,如基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等。用户可以根据自己的具体需求选择其中一种模式。不同服务模式的特点IaaS
- 注意力池化层:从概念到实现及应用
专业发呆业余科研
深度模型底层原理python人工智能transformer深度学习自然语言处理图像处理
引言在现代深度学习模型中,注意力机制已经成为一个不可或缺的组件,特别是在处理自然语言和视觉数据时。多头注意力机制(MultiheadAttention)是Transformer模型的核心,它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。然而,在多模态模型中,如何有效地将图像特征和文本特征结合起来一直是一个挑战。注意力池化层(AttentionPoolingLayer)提供了一种有效的解决方案,通
- 遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习kerascnn
遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接0.前言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的提出是为了解决传统神经网络的缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比,
- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- 遥感图像分割系统:融合空间金字塔池化(FocalModulation)改进YOLOv8
xuehaisj
YOLO人工智能计算机视觉yolov8
1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向,它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取,遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而,由于遥感图像的特
- 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