- 100天持续行动—Day01
Richard_DL
今天开始站着学习,发现效率大幅提升。把fast.ai的Lesson1的后半部分和Lesson2看完了。由于Keras版本和视频中的不一致,运行notebook时经常出现莫名其妙的错误,导致自己只动手实践了视频中的一小部分内容。为了赶时间,我打算先把与CNN相关的视频过一遍。然后尽快开始做自己的项目。明天继续加油,争取把Lesson3和Lesson4看完。
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速
皮皮冰燃
数据分析数据分析
文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM模型3.1数据预处理3.2建立模型3.3效果预测4VMD-CNN-LSTM模型4.1VMD分解
- chatgpt赋能python:如何在Python中安装Keras库?
turensu
ChatGptpythonchatgptkeras计算机
如何在Python中安装Keras库?Keras是一个简单易用的神经网络库,由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能,可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员,肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中,我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1:安装Python要使用Keras库,您需
- Keras深度学习框架入门及实战指南
司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库,它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现,特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
- 基于VGG的猫狗识别
卑微小鹿
tensorflowtensorflow
由于猫和狗的数据在这里,所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理:importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnum
- TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘name‘
PinkAir
debugpythonleetcode
WhenIwroteacustomclassofKeras,Imetthiserror.Solution:changefromthesnippetbelowclasscustconv2d(keras.layers.Layer):def__init__(self):super(custconv2d,self).__init__()self.k=self.add_weight(shape=(1,),i
- ImportError: cannot import name ‘conv_utils‘ from ‘keras.utils‘
CheCacao
keras深度学习pythontensorflowtensorflow2人工智能
将fromkeras.utilsimportconv_utils改为fromtensorflow.python.keras.utilsimportconv_utilsImportError:nomodulenamed'tensorflow.keras.engine将fromkeras.engine.topologyimportLayer改为fromtensorflow.python.keras.l
- jupyter出错ImportError: cannot import name ‘np_utils‘ from ‘keras.utils‘ ,怎么解决?
七月初七淮水竹亭~
人工智能pythonjupyterkeras深度学习
文章前言此篇文章主要是记录一下我遇到的问题以及我是如何解决的,希望下次遇到类似问题可以很快解决。此外,也希望能帮助到大家。遇到的问题出错:ImportError:cannotimportname'np_utils'from'keras.utils',如图:如何解决首先我根据网上文章的一些提示,将fromkeras.utilsimportnp_utils换成了fromtensorflow.keras
- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- Python高层神经网络 API库之Keras使用详解
Rocky006
pythonkeras开发语言
概要随着深度学习在各个领域的广泛应用,许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。Keras是一个高层神经网络API,使用Python编写,并能够运行在TensorFlow、CNTK和Theano之上。Keras旨在简化深度学习模型的构建过程,使得开发者能够更加专注于实验和研究。本文将详细介绍Keras库,包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能,以及实际应用场景,帮助全面了解并掌握该库的
- 【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——传递数据并训练
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythonrnn人工智能开发语言深度学习神经网络
与其他Keras模型一样,我们需要向.fit()方法传递数据,并告诉它我们希望训练多少个训练周期(epoch):model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足,所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型:model_struc
- AttributeError: ‘tuple‘ object has no attribute ‘shape‘
晓胡同学
keras深度学习tensorflow
AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape'经过调查发现,损失函数写错了原来的是这样model.compile(loss=['binary_crossentropy'],optimi
- Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12
青瓷看世界
tensorflow笔记人工智能深度学习神经网络
一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train,测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
- Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6
青瓷看世界
tensorflowtensorflowkeras人工智能
在Keras中,层(Layer)是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层,用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。英文版可参考TensorFlow官方文档:Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类1.基本网络层1.1.Dense层用于执行全连接操作;1.2.卷积层Conv1D、Conv2D、Conv3D层,用于执行一维、
- Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等),从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14
青瓷看世界
tensorflow人工智能python
实际生活中的数据集,往往不是标准的数据,而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据,为了提高数据集的真实性,提高模型预测的准确率,可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train=ImageData
- 中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程
皮静滢Annette
中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件,其中unet和cv2用于车牌定位和矫正,cnn进行车牌识别,unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现项目地址:https://gi
- Keras-OCR:高效且易用的深度学习 OCR 库
吕真想Harland
Keras-OCR:高效且易用的深度学习OCR库keras-ocrApackagedandflexibleversionoftheCRAFTtextdetectorandKerasCRNNrecognitionmodel.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras-ocr是一个基于Python的开源库,它利用[Keras](https和TensorFl
- Tensorflow、Keras、numpy对应参考版本(亲测有效)
不太复杂的小部分
tensorflowkerasnumpy
在运行需要tensorflow框架的代码时在版本问题上踩了很多坑,试了一个有效的版本如下:TensorFlow:2.6.0Keras:2.6.0numpy:1.19.5安装TensorFlow和Keras以及numpy库(用的是清华源安装速度更快),在安装版本的过程中如果已经安装了旧的版本会自动卸载(用pycharm终端安装是这样的),所以不需要卸载直接在终端执行下面的pipinstall就可以了
- 【机器学习】任务二:波士顿房价的数据与鸢尾花数据分析及可视化
FHYAAAX
机器学习机器学习数据分析人工智能
目录1.实验知识准备1.1NumPy1.2Matplotlib库1.3scikit-learn库:1.4TensorFlow1.5Keras2.波士顿房价的数据分析及可视化2.1波士顿房价的数据分析2.1.1步骤一:导入所需的模块和包2.1.2步骤二:从Keras库中加载波士顿房价数据集2.1.3步骤三:加载本地CSV数据集2.1.4步骤四:划分特征和目标变量2.1.5步骤五:划分训练集和测试集2
- T4周:猴痘病识别
KLaycurryifans
深度学习
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊|接辅导、项目定制Z.心得感受+知识点补充1.ModelCheckpoint讲解函数原型:tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath,monitor='val_loss',verbose=0,save_best_only=False,save_weights_only=False,mode='a
- python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类
一夜白头催人泪
python开发深度学习人工智能
一、癫痫介绍癫痫,即俗称“羊癫风”,是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症,是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害,严重时甚至危及生命,儿童患者会影响到身体发育和智力发育。脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具,它是一种无创性的生物物理
- 人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02
苏小菁在编程
感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工神经网络之一。感知机是基于一个稍稍有些不同的人工神经元——阈值逻辑元(TLU)(见图1.4),有时也被称为线性阈值元(LTU)。这种神经元的输入和输出不再是二进制的布尔值,而是数字。每一个输入连接都与权重值相关联,TLU将各个输入加权取和然后将其带入一个阶跃函数,并输出结果:上述计算过程如下图1.4所示图1.4阈值逻辑单
- 【Python机器学习】卷积神经网络(CNN)的工具包
zhangbin_237
Python机器学习机器学习pythoncnn神经网络自然语言处理开发语言
Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言,不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集,适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方
- 2.关于Transformer
安逸sgr
Transformertransformer深度学习人工智能
关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积,将每个区域转换成多维度向量(多少卷积核就有多少维向量)self.patch_embeddings=Conv2d(in_channels=in_channels,#颜色通道3out_channels=config.hidden_size,#卷积核个数,也就是输出通道数768ke
- LSTM与文本生成
Jiang_Immortals
人工智能lstm人工智能rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
- 自然语言处理--Keras 实现LSTM生成文本
糯米君_
自然语言处理python深度学习nlplstm生成文本
令人兴奋的是,基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理,使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符,并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。这很有趣,但我们将选择一个风格独特的人——威廉·莎士比亚(WilliamShakespeare),现根据他现有的作品来生成乍一看都有点儿像莎士比亚的作品的文本。fromnltk.corpusimportgute
- CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现 完整代码数据可直接运行
计算机毕设论文
计算机毕设实战100例cnn人工智能深度学习小目标物体追踪追踪检测
视频讲解:CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果:完整代码:importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,LSTM,D
- Python在人工智能方面的应用
Bruce_Liuxiaowei
总结经验编程笔记python人工智能开发语言
Python在人工智能方面的应用Python是一种功能强大的编程语言,它广泛应用于各种领域中,包括人工智能(ArtificialIntelligence)领域。随着人工智能技术的发展和普及,Python变得越来越重要,因为它提供了许多有用的库、框架和工具,可以帮助开发者快速地构建智能系统。机器学习机器学习是人工智能领域中的一种关键技术,它可以让计算机自动地学习和改进。Python中的Keras和T
- python 打包docker
风行傲天
pythondocker开发语言
python版本3.10使用flask项目打包1、创建requirements.txt列出项目所安装依赖,如:flaskstatsmodels==0.14.2neuralprophet==0.9.0keras==3.4.1scikit-learn==1.5.1tensorflow2、编写Dockerfile#拉取基础镜像FROMpython:3.10#镜像维护者的姓名和邮箱地址MAINTAINER
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_