AITIME论道
AITIME论道

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场

点击蓝字

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第1张图片

关注我们

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第2张图片

哔哩哔哩直播通道

扫码关注AI TIME哔哩哔哩官方账号预约直播

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第3张图片

2023年4月12日

10:00-12:00  14:00-16:30

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第4张图片

10:00——12:00

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第5张图片

贾萧松

上海交大ThinkLab 21级博士生，方向为感知决策一体化自动驾驶

报告题目：

端到端自动驾驶中可拓展解码器设计

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第6张图片

张维夏

上海交大人工智能研究院助理研究员

报告题目：

基于视觉语言关联的盲图像质量评价

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第7张图片

陆晗

上海交通大学2021级直博生，吴文俊人工智能荣誉博士班

报告题目：

预训练-微调范式下的主动学习

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第8张图片

郭子奥

上海交通大学2019级人工智能试点班学生，2023级博士生致远荣誉计划成员

报告题目：

基于可微分Top-K的深度子图匹配算法

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第9张图片

杨辰

上海交通大学2021级计算机系学生，研究兴趣是三维重建

报告题目：

基于几何支架的外插神经渲染技术

14:00——15:40

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第10张图片

任星宇

上海交通大学博士三年级研究生，研究兴趣主要是三维人脸建模。

报告题目：

利用视觉-文本线索提高面部反照率估计的公平性

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第11张图片

严涵

上海交通大学2019级人工智能专业本科生，研究兴趣主要是与NeRF相关的三维重建算法

报告题目：

基于VDB的高效神经辐射渲染场

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第12张图片

李逸轩

上海交通大学2022级硕士研究生，研究兴趣主要是三维人脸生成

报告题目：

具有三维感知的换脸算法

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第13张图片

吴思婧

上海交通大学2020级直博生，研究兴趣为三维人脸建模及驱动

报告题目：

可驱动数字人头生成

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第14张图片

官同坤

上海交通大学2023级博士生，研究兴趣为文本检测与识别

报告题目：

基于自监督字形注意力的文本识别

15:40——16:30

Panel

顶会论文投稿经验分享与大模型时代下的科研

1. 投稿时间安排，如何 Rebuttal？

2. 其他科研经验分享：如目前的研究方向以及该方向的研究热点

3. ChatGPT、Segment Anything Model (SAM) 等大模型提出后，该如何做科研？

主持人：王琦，上海交通大学计算机系博士生，主要研究方向为强化学习、计算机视觉。

嘉宾：任星宇，李逸轩

大家可以在群内进行提问，请添加“AI TIME小助手（微信号：AITIME_HY）”，回复“cvpr”，将拉您进“AI TIME cvpr交流群”！

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第15张图片

AI TIME微信小助手

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第16张图片

往期精彩文章推荐

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第17张图片

记得关注我们呀！每天都有新知识！

 关于AI TIME 

AI TIME源起于2019年，旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，链接全球AI学者、行业专家和爱好者，希望以辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。

迄今为止，AI TIME已经邀请了1000多位海内外讲者，举办了逾500场活动，超500万人次观看。

4月12日预告 | AI TIME CVPR 2023 预讲会-上交大专场_第18张图片

我知道你

在看

哦

~

6bcd9ca6d23bb9c685e59d54ba9c48c6.gif

点击 阅读原文 预约直播！

你可能感兴趣的:(人工智能)

  • AI API：快速集成智能化功能的开发利器 桂花饼 AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
    AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务，将这些功能集成到自己的应用程序中，并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
  • 蓝耘智算|从静态到动态：探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力 小馒头学python 资讯人工智能python学习AIGC算法
    文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展，视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近，我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品，它不仅是一个强大的AI视频处理工具，更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中，我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评，帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频（
  • 智能未来，程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布 DSP数字化服务平台 科技人工智能
    在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统，从智能客服到医疗诊断，AI的应用场景日益广泛，其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下，程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业，2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品，云智AI人工智能平台，旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
  • KVM 内核优化全攻略：全方位释放服务器性能 TechStack 创行者 KVMLinux服务器运维KVM
    KVM内核优化全攻略：全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下，服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM（Kernel-basedVirtualMachine）作为开源虚拟化解决方案，凭借高效稳定的特性，广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势，对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案，并结合实际案
  • AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代 小焱创作 人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
    AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。AI以其高效、精准的特性，正在逐步替代传统行业中大量依赖重复性劳动和标准化流程的岗位。本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下，哪些岗位上的员工最容易被取代，以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代，是指人工智能技术通过自动化、智能化手段，逐
  • 关于非线性优化小记 文弱_书生 乱七八糟算法
    非线性优化（NonlinearOptimization）1.什么是非线性优化？非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式：min⁡xf(x)或max⁡xf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
  • 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系 技术流 Gavin AIoTpython语言模型ai
    近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
  • AI驱动的代码重构与优化技术 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
  • Agent | 告别Token焦虑！LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型 SGG_CV paperagentpython人工智能
    欢迎关注，获取最新人工智能动态和技术，有时会发布相关技术教程。也可留言想要跟踪哪些技术动态。往期Agent文章参考：Owl小白教程一键启动Manus开源|Owl最新版小白教程，一键启动，五大更新Owl技术解析：Manus开源复刻框架OWL，测评和使用教程来了！Manus核心技术：Manus|核心技术被曝光？你知道它使用了哪些工具吗？针对deepseek的api:Manus开源|owl针对使用dee
  • 34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】 大数据蟒行探索者 自动化运维
    论文选题具有极其重要的意义，它直接关系到论文的质量、价值以及研究的可行性和顺利程度。选题明确了研究的具体领域和核心问题，就像给研究旅程设定了方向和目的地。例如，选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题，就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题，研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。清晰的方向和目标能让研究者在收集资料、设计研究方法等方面更具针对性，避免研究过程中的盲目性
  • 人工智能技术篇*卷(三) code_stream #人工智能人工智能
    接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。例如，在手写数字识别中，它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式，从而判断该数字是0-9中的哪一个；在房价预测中，根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例：以手写数字识别为例
  • STM32智能小车的设计与实现 a1666137 stm32嵌入式硬件单片机
    一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具，已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。STM32作为一款高性能、低功耗的微控制器，凭借其强大的功能和灵活的编程方式，成为智能小车设计的首选平台。本文将对基于STM32的智能小车的设计与实现进行详细介绍。二、智能小车系统概述基于STM32的智能小车系统主要由STM32微控制器、电机驱动模
  • 从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析 大F的智能小课 大模型理论和实战DeepSeek技术解析和实战人工智能架构
    大家好，我是大F，深耕AI算法十余年，互联网大厂技术岗。知行合一，不写水文，喜欢可关注，分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！1.引：一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨，中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品，
  • 量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索 盼达思文体科创 人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
    一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合，为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础（一）量子比特（Qubit）量子比特是量子计算的基本信息单位，与传统的比特不
  • AI 革命再提速：从 Manus 封停到 OpenAI 开源，技术竞赛与伦理博弈下的产业变局 zhz5214 AI人工智能开源智能体aiAI编程AI写作
    2025年3月，人工智能领域迎来戏剧性转折。继DeepSeek以开源策略搅动市场后，新兴AI公司Manus的官方X账号因涉嫌关联加密货币诈骗被平台封禁，引发轩然大波。而在封禁事件发酵不到一周，OpenAI连夜发布AgentSDK与ResponsesAPI，以开源姿态强势回应。这场技术竞赛与伦理博弈交织的产业变局，正将AI革命推向新的临界点。一、技术突围与平台博弈：Manus事件的双重隐喻Manus
  • 深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角 冰蓝蓝 深度学习深度学习人工智能
    在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚
  • 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南 海棠AI实验室 “智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
    目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一，不仅提供了强大的推理能力，同时也支持本地部署，使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3，涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持
  • 人工智能伦理与可持续发展 CarlowZJ 人工智能
    前言人工智能（AI）技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性，还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题，并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
  • LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南 Nifc666 语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
    LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
  • 【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸 人工智能sklearnpython
    一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
  • 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART） SmallBambooCode 机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
    importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
  • 差异中寻找共识：浅析中美欧AIGC服务商的标识义务 人工智能
    2025年1月7日，西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片，[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，以下简称“AIGC”）的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强，人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控，则会产生“真相侵蚀”（TruthDec
  • 迷雾渐开：美国AIGC可版权性剖析及案例梳理 人工智能
    当地时间2025年1月29日，美国版权局（U.S.CopyrightOffice,USCO）发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能：可版权性》（以下简称“《USCO可版权性报告》”）[1]，旨在探讨人工智能生成内容（AIGC）的可版权性问题。该报告明确指出，美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题，因此无需制定新的立法。具体而言，该报告在此前美国版权局于2023
  • 智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析 人工智能
    在当今人工智能飞速发展的时代，智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施，其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构，能够高效整合各类资源，实现智能体的灵活构建与稳定运行，为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“
  • 美国首例AI训练数据版权案：从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用” 人工智能
    随着人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用，复杂的版权问题也随之而来。2025年2月11日，美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透（ThomsonReuters）诉罗斯（Ross）案作出部分简易判决，认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权，且不属于合理使用。[1]这是美国首个就AI训练数据作出实质性判决的案件。本文将重点分析其合理使用论述中对于“转换性目的
  • 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
    文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时，效率下降：虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题，即让模型
  • 怎么做一个AI产品经理？ AI筑梦师 AI产品经理人工智能产品经理
    AI产品经理全面进化：在人工智能迅猛发展的时代，产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者，AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟，产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察，还必须深刻理解AI技术本质，跨界整合技术、数据与业务优势，从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
  • LORA 微调大模型：从入门到入土 大模型. 人工智能开发语言gptagi架构大模型
    在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。这时，微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中，LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性，逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者，我深知在实际项目中高效的进行
  • AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
  • 二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁（含示例） 搏博 人工智能原理算法人工智能机器学习线性代数图像处理数据分析
    二值逻辑、三值逻辑到多值逻辑的变迁是一个逻辑体系不断拓展和深化的过程，反映了人们对复杂现象和不确定性问题认识的逐步深入。前文，我们已经探讨过命题逻辑与谓词逻辑，了解了如何用符号语言从浅入深地刻画现实世界。具体可以看我的CSDN文章：人工智能的数学基础之命题逻辑与谓词逻辑（含示例）-CSDN博客人工智能中用到的逻辑可概括地划分为两大类。第一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，第二类是泛指除经典逻辑之外的
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他