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十小大
pytorch人工智能python深度学习计算机视觉图像处理图像去噪
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- 图像去雾常见数据集
梦姐的编程日志
图像处理深度学习人工智能
近年来,随着深度学习技术的快速发展,图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础,本文将介绍一些常用的图像去雾数据集,包括其特点、应用场景以及下载地址。1.RESIDE数据集RESIDE(REalisticSingleImageDEhazing)数据集是目前最常用的图像去雾数据集之一。该数据集提供了多种规模的子数据集,主要分为以下几部分:IndoorTraini
- 卷积神经网络中的卷积操作
m0_61360701
深度学习cnn深度学习人工智能
1.什么是卷积操作?在卷积神经网络(CNN)中,卷积操作是一种数学运算,它的目的是从图像(或其他数据)中提取局部特征。简单来说,卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动,每次扫描一小块区域,并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比:印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案,比如一个简单的形状(圆形、方形等)。当你把印章按在纸上时,印章会与纸上的内容接触,并留下一个印记。然后你移动印章,重
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积
- 深度学习中的异构特征介绍
赫连达
深度学习人工智能
深度学习,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系,这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。这些特征包括:高基数ids:每个实体的唯一标识。交叉特征:两个或多个特征之间的组合关系。计数特征:某个特征出现的次数。比例特征:某个特征在整体中的占比。异构特
- Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略(基于上篇)
一只小铁柱
batch开发语言
一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数,它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素:1.1数据集大小小数据集(例如几MB的文本数据):模型容易过拟合,因此epoch不宜过大(例如10-30)。可以使用早停(earlystoppi
- (4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3:测试模型
码农三叔
训练RAG多模态)架构transformerdeekseek人工智能大模型
4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型,主要用于文本生成任务。在加载模型时,首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。加载完成后,模型被设置为评估模式,并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时,用户可以输入提示文本,模型会根据这些提示生成相应的文本输出。生成过程支持交互式输入和批量处理两种模式,用户可以根据需要选择适合的方式进行文本生成。此外,模型的
- 卷积神经网络(CNN)详解:从原理到应用的全景解析
彩旗工作室
人工智能cnn人工智能神经网络卷积神经网络
一、定义与核心特征卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频)设计的深度前馈神经网络,其核心特征包括:局部连接:卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接,减少参数数量;权重共享:同一卷积核在整个输入数据上滑动,增强平移不变性;层级特征提取:从低级特征(边缘、纹理)到高级特征(物体部件)的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
- 人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南:释放GPU潜能的深度学习推理优化之道
天机️灵韵
具身智能VLA人工智能人工智能算法深度学习pytorch
TensorRTTensorRT(TensorRuntime)是英伟达(NVIDIA)推出的高性能深度学习推理(Inference)优化器和运行时库,专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计。它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术,显著提升推理速度并降低资源消耗,广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合(La
- AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
真不二价825
论文查重AI论文写作AIGC论文查重
AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别,以下是对两者的详细比较:一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标:主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成,特别是在要求提供真实人类经验的领域,如新闻发布、文学创作等。技术原理:主要利用自然语言处理和深度学习技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
一只小铁柱
lstmpytorch人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- backbone和head分开转onnx的优势
yuweififi
人工智能深度学习机器学习
模型转换为ONNX格式时,将其分成backbone和head两个部分,通常是出于以下原因:1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分(例如卷积神经网络的主干部分),负责从输入数据中提取高级特征。head是模型的输出部分,负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果(例如分类、检测、分割等)。将模型分成两部分可以实现模块化设计,便于在不同任务中复用backbone或head。例如
- PyTorch安装与环境配置终极指南:从零搭建高效深度学习开发环境(一)
WHCIS
pythonpytorch人工智能深度学习机器学习
一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系:硬件兼容性:GPU型号(NVIDIA系列)与CUDA版本的匹配软件依赖链:Python版本→PyTorch版本→CUDA驱动→cuDNN加速库环境隔离需求:不同项目可能依赖冲突的库版本1.2硬件准备清单硬件类型最低要求推荐配置CPU4核8核以上内存8GB32GB+GPU支持CUDANVIDIART
- AI概率学预测足球大小球让球数据分析
sanx18
人工智能数据分析数据挖掘
在足球数据分析中,AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点:1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期,投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。AI应用:历史数据:AI通过分析球队的历史进球、失球等数据,预测未来比赛进球数。机器学习:使用回归模型、神经网络等预测进球数,考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据:结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力
- 【梯度下降算法】
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机器学习算法
梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- RNN 实战指南:用 PyTorch 从零实现文本分类
吴师兄大模型
PyTorchpytorchpython人工智能RNN循环神经网络文本分类开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 深度学习基础-onnxruntime推理模型
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深度学习人工智能
以下是一个完整的示例,展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理:importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=
- 神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思
yuanpan
机器学习神经网络人工智能
在神经网络和机器学习中,过拟合(Overfitting)是指模型在训练数据上表现非常好,但在未见过的测试数据上表现较差的现象。换句话说,模型过度学习了训练数据中的细节和噪声,导致其泛化能力(Generalization)下降,无法很好地适应新数据。过拟合的表现训练误差很低,但测试误差很高:模型在训练集上的准确率非常高,但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂:模型学习了训练数据中的噪声或不相关
- 基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)
herosunly
AIGCText2SQL微调实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二),希望对学习大语言模型的
- Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉python
简介简介:利用遮挡真实样本的部分面貌,输入给生成器,让生成器输出未被遮挡的面貌,以达到修复人脸的效果。论文题目:FACERESTORATIONVIAGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(基于生成对抗网络的人脸恢复)会议:2023ThirdInternationalConferenceonSecureCyberComputingandCommunication(ICSCCC)摘
- 当内核调试过程中出现bug的调试流程
源远流长jerry
buglinux
1.准备工作确认Bug可复现:确保能稳定复现问题,并记录触发条件。获取内核版本信息:通过uname-a获取当前内核版本,并确认是否为引入Bug的版本。最小化系统配置:关闭无关功能和服务,减少干扰因素。2.使用打印调试(printk)插入printk语句:在可疑代码处使用printk()输出调试信息,例如:printk(KERN_ERR"Debug:variablex=%d\n",x);日志级别(如
- 计算机视觉算法实战——茶园害虫识别(主页有源码)
喵了个AI
计算机视觉实战项目计算机视觉算法人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言茶园害虫识别是农业领域中的一个重要研究方向,旨在通过计算机视觉技术自动识别茶园中的害虫种类,从而帮助农民及时采取防治措施,减少经济损失。随着深度学习技术的快速发展,茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升,为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域,常
- bug修改模板(日志)
严欣铷
bugjava开发语言
第一段:前端报错:Uncaught(inpromise)TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading'bookDetailList')第二段:后端报错:Failedtoconvertvalueoftype‘java.lang.String‘torequiredtype‘java.lang.Long环境:点击修改按钮时,先查询一次,查询结果为报错
- 保存conda的虚拟环境到docker hub
JIANG Li
dockeranaconda
由于自己最近mentor要求保存conda环境到dockerhub,以下记录自己的踩坑过程和部署过程。Docker安装和使用此部分主要参考Docker官方文档:https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/UbuntuDocker安装bug:GetPermissionDenied原因摘自dockermannual上的一段话ManageDockerasa
- 测试之 Bug 篇
ふり
软件测试bug开发语言测试工具
1.软件测试的生命周期软件测试贯穿软件的于软件的整个生命周期,而软件的测试周期是指测试流程。各个阶段的内容:需求分析测试计划测试设计与开发测试执行测试评估上线运行维护用户角度:需求合理性技术角度:可行性及优化空间测试角度:业务逻辑错误检测制定开发/结束时间计划预估测试耗时1.参考需求/技术文档编写用例2.标注测试方法/工具/形式1.使用测试工具全面覆盖2.执行用例验证1.BUG遗留状态确认2.生成
- 训练大模型LLM选择哪种开发语言最好
大0马浓
人工智能训练python
训练大型语言模型(LLM)时,选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求(如性能优化或硬件适配)。以下是常见语言的分析和推荐:---1.Python(首选语言)优势:-生态系统丰富:主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow、JAX)均以Python为主要接口,提供完整的工具链(数据处理、模型训练、评估部署)。-开发效率高:语法简洁,适合快速实验和原型开发,社区
- 动手深度学习笔记(二十九)5.5. 读写文件
落花逐流水
pytorch实践pytorchpytorch
动手深度学习笔记(二十九)5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止,我们讨论了如何处理数据,以及如何构建、训练和测试深度学习模型。然而,有时我们希望保存训练的模型,以备将来在各种环境中使用(比如在部署中进行预测)。此外,当运行一个耗时较长的训练过程时,最佳的做法
- 【深度学习】从全连接层到卷积
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据,其中行对应样本,列对应特征。对于表格数据,我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互,但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时,多层感知机可能是最好的选择,然而对于高维感知数据,这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如,在之前猫狗分类的例子中:假设我们有一个足够充分的照片数据集,数据集中是拥有标注的照片,每张照片具有百万级像素,
- 【深度学习】微积分
熙曦Sakura
深度学习深度学习人工智能
微积分在2500年前,古希腊人把一个多边形分成三角形,并把它们的面积相加,才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状(比如圆)的面积,古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示,内接多边形的等长边越多,就越接近圆。这个过程也被称为逼近法(methodofexhaustion)。事实上,逼近法就是积分(integralcalculus)的起源。2000多年后,微积分的另一支,微分(di
- PyTorch分布式训练
阳光明媚大男孩
pytorch分布式人工智能
本文结构:分布式训练概述环境设置数据并行(DDP)模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南:一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行:通过分割数据集实现多GPU并行训练,主流方法包括:DistributedDataParallel(DDP):官方推荐的分布式训练接口DataParallel(DP):单机多卡方案(已逐步被DDP取代)
- 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