- nvidia系列教程-AGX-Orin系统刷机及备份
flypig哗啦啦
nvidianvidiaAGX-Orin
目录前言一、准备工作二、AGXOrin系统刷机步骤三、AGXOrin系统备份总结前言NVIDIAAGXOrin是一款高性能的嵌入式计算平台,专为边缘计算和AI应用而设计。为了确保系统的稳定性和适应不同的应用场景,用户可能需要对AGXOrin进行系统刷机和备份操作。本文将详细介绍如何完成这些操作,帮助您更好地管理和维护AGXOrin设备。一、准备工作在开始刷机和备份之前,请确保您已经准备好以下工具和
- 阿里云国际站代理商:为什么边缘计算需要分布式防护?
聚搜云—服务器分享
阿里云边缘计算分布式
1.边缘计算的分布式特性边缘计算将数据处理和存储从集中式的云中心迁移到了靠近数据源的边缘节点,这些节点通常分布广泛且数量众多。这种分布式架构虽然带来了低延迟、高带宽和高可靠性的优势,但也增加了安全防护的复杂性。因为每个边缘节点都可能成为潜在的攻击目标,且攻击面随着节点数量的增加而扩大。2.安全风险的增加数据泄露风险:边缘节点处理和存储用户数据,如果这些节点的安全措施不足,数据可能会被窃取或泄露。物
- HarmonyOS Next--实现炫酷下拉刷新与上拉加载
harmonyos-next
摘要:本文通过HarmonyOS的PullToRefresh组件,结合Canvas绘图技术,实现具有动态小球特效的下拉刷新与上拉加载功能。文章将详细解析动画绘制原理、手势交互逻辑以及性能优化要点。一、效果预览实现功能包含:弹性下拉刷新:带有透明度渐变的圆形聚合动画波浪加载动画:三个小球按序弹跳的加载效果数据动态加载:模拟异步数据请求与列表更新流畅交互体验:支持列表惯性滑动与边缘回弹二、核心实现原理
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- 论文学习11:Boundary-Guided Camouflaged Object Detection
zl29
学习目标检测人工智能
代码来源GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习,从而强制模型生成能够突出目标结构的特征。这一机制有助于提高目标边界的精准定位,从而提升伪装目标的检测性能。模块结构BGNet的架构基于Res2Net-50,编码器提取多级特征,解码器通过EA
- 基于Wasm的边缘计算Pandas:突破端侧AI的最后一公里——让数据分析在手机、IoT设备上飞驰
Eqwaak00
Pandas人工智能wasm边缘计算pandas架构深度学习
引言:边缘计算的算力觉醒在智能家居设备每秒产生数万条传感器数据、手机App需要实时分析用户行为的今天,传统云计算模式面临高延迟、隐私风险、带宽成本三大挑战。本文将揭示如何通过WebAssembly(Wasm)+Pandas的技术组合,在边缘设备上实现零云端依赖的实时数据分析,并通过智慧工厂设备预测性维护案例,展示从理论到工程的全链路实现。一、技术架构设计1.1边缘计算范式演进mermaid:gra
- halcon几何测量(一)3d_position_of_rectangle
mm_exploration
计算机视觉halcon图像处理
目录一、提取目标区域,选择不和边缘相交的目标二、计算矩形工件的姿态三、显示矩形的立体结构一、提取目标区域,选择不和边缘相交的目标1、提取目标区域:mean_image、dyn_threshold、fill_up、connection、select_shape2、选择不和边缘相交的目标:intersection、area_center、select_mask_objread_image(Image,
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- 前端面经分享(25/03/18)
CreatorRay
react面试前端前端面试react
北京一家做边缘云服务提供商公司,技术一面,15k-20k,要求3-5年上家公司的项目为什么会选择MQTT进行通信React常用Hook为什么React不能在条件语句里用Hook前端常见的优化策略React如何捕获子组件的错误React给节点加key会有什么效果最近俩家公司都用WebSocket做了什么HTTP各个版本的区别跨域的常见解决方案前端常见布局WebSocket和SSE的区别A页面滚动到一
- 云原生边缘计算:分布式智能的时代黎明
桂月二二
云原生边缘计算分布式
引言:从集中式算力到万物智联的范式裂变AT&T边缘节点部署超5000个,特斯拉自动驾驶系统每节点200TOPS算力。国家电网通过边缘计算实现毫秒级电网故障隔离,菜鸟物流分拣效率提升400%。IDC预测2027年边缘基础设施支出将达亿,宝马汽车工厂设备预测性维护准确率达9亿运维成本。一、边缘计算范式进化论1.1算力拓扑结构演变世代大型主机中心化云计算分布式雾计算去中心化边缘计算泛在化神经形态计算体计
- 【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案
yuanpan
机器学习人工智能计算机视觉
在只有少量图片样本的情况下,进行图像识别是一个具有挑战性的任务。以下是一些应对小样本问题的有效方案:1.数据增强(DataAugmentation)通过对现有样本进行各种变换来生成更多的训练数据,例如:几何变换:旋转、缩放、平移、翻转等。颜色变换:调整亮度、对比度、饱和度等。噪声添加:高斯噪声、椒盐噪声等。裁剪和填充:随机裁剪图像的一部分或填充边缘。工具:Keras:ImageDataGenera
- ## PCDN中的网络拥塞控制技术探讨
yczykjyxgs
pcdn网络智能路由器
随着互联网视频流量的爆发式增长,传统CDN面临着成本高、扩展性差等挑战。P2PCDN(PCDN)作为一种新兴的内容分发网络架构,通过利用边缘节点的闲置带宽和存储资源,有效降低了内容分发成本,并提升了网络扩展性。然而,PCDN中节点动态性强、网络环境复杂,传统的网络拥塞控制技术难以直接适用,因此需要针对PCDN的特点设计新的拥塞控制机制。PCDN网络拥塞控制面临的挑战1.节点异构性:PCDN节点性能
- 去中心化金融的风起与未来:从边缘创新到主流趋势
Echo_Wish
前沿技术人工智能python区块链开发语言
去中心化金融的风起与未来:从边缘创新到主流趋势在区块链技术的大潮中,去中心化金融(DeFi,DecentralizedFinance)以其革命性的理念彻底颠覆了传统金融世界的规则。DeFi的发展让普通用户得以无需依赖银行或中介机构就能在全球范围内转账、借贷、投资。然而,DeFi的光环背后也隐藏着种种挑战,未来将如何发展?本文从现状分析入手,并结合实际案例,带你展望其广阔前景。DeFi的现状:金融民
- CDN与RTC(实时通信)技术
百态老人
实时音视频
CDN(内容分发网络)和RTC(实时通信技术)是两种在现代互联网应用中广泛使用的技术,它们各自具有独特的特点和应用场景。CDN的特点与应用CDN通过在全球范围内部署边缘节点,将内容缓存到用户附近的服务器上,从而减少网络延迟,提高访问速度和用户体验。其主要优势包括:加速静态和动态内容的加载:通过缓存机制和智能路由,CDN可以显著提升网站和应用的响应速度。优化用户体验:通过减轻源服务器的负载,CDN能
- Opencv计算机视觉编程攻略-第一节 图像读取与基本处理
weixin_44242403
深度学习opencv计算机视觉
1.图像读取导入依赖项的h文件#include#include#include#include项目Valuecore.hpp基础数据结构和操作(图像存储、矩阵运算、文件I/O)highgui.hpp图像显示、窗口管理、用户交互(图像/视频显示、用户输入处理、结果保存)imgproc.hpp图像处理算法(图像滤波、几何变换、边缘检测、形态学操作)二读取图片Matimage;//图像矩阵std::co
- 图像处理篇---图像预处理
Ronin-Lotus
图像处理篇深度学习篇程序代码篇图像处理人工智能opencvpython深度学习计算机视觉
文章目录前言一、通用目的1.1数据标准化目的实现1.2噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波1.3尺寸统一化目的实现1.4数据增强目的实现1.5特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化二、分领域预处理2.1传统机器学习(如SVM、随机森林)2.1.1特点2.1.2预处理重点灰度化二值化形态学操作特征工程2.2深度学习(如CNN、Transformer)2.2.1特点2.2.2预处理重点通道顺序
- 机器视觉中图像的腐蚀和膨胀是什么意思?它能用来做什么?
yuanpan
机器学习人工智能计算机视觉图像处理
腐蚀(Erosion)和膨胀(Dilation)是两种基本的形态学操作,通常用于二值图像(黑白图像)的处理。它们是形态学图像处理的基础,广泛应用于图像分割、边缘检测、噪声去除等任务。1.腐蚀(Erosion)腐蚀操作通过对图像中的前景区域(通常为白色像素)进行“收缩”来去除边界上的像素。具体来说,腐蚀操作使用一个结构元素(通常是一个小的矩阵或核)在图像上滑动,只有当结构元素完全覆盖前景区域时,中心
- 华为OD E卷 #30 围棋的气
时光回响
华为OD机试E卷华为od链表算法
题目题目描述围棋棋盘由纵横各19条线垂直相交组成,棋盘上一共19x19=361个交点,对弈双方一方执白棋,一方执黑棋,落子时只能将棋子置于交点上。“气”是围棋中很重要的一个概念,某个棋子有几口气,是指其上下左右方向四个相邻的交叉点中,有几个交叉点没有棋子,由此可知:1、在棋盘的边缘上的棋子最多有3口气(黑1),在棋盘角点的棋子最多有2口气(黑2),其他情况最多有4口气(白1)2、所有同色棋子的气之
- Git 分支使用规范全解(多人协作开发适用)
滴答滴答滴嗒滴
开发入门指南git个人开发前端后端边缘计算
Git分支使用规范全解(多人协作开发适用)本文将为你梳理一套清晰、标准、适合企业/团队使用的Git分支管理策略,适用于前后端、边缘端、AI项目等多种场景。为什么要规范分支管理?防止多人协作混乱、冲突频发清晰区分:开发中/待发布/已上线的版本快速定位问题来源:feature?hotfix?bugfix?支持代码审查、回滚、自动部署等流程️分支结构总览main#生产环境分支,仅上线代码!develop
- Git 分支使用规范全解(附项目示例)
滴答滴答滴嗒滴
开发Ai入门指南gitelasticsearch大数据个人开发
Git分支使用规范全解(附项目示例)本文结合实际项目开发,详细讲解如何在多人协作中使用Git分支,包括main、develop、feature/*、bugfix/*、release/*、hotfix/*等分支类型。场景背景:开发一个“智能垃圾分类系统”目标是开发一套运行于边缘设备上的垃圾识别系统,使用AI算法模型识别投放物,并分类投放,同时配有后台管理页面。分支说明与实际应用示例main分支(生产
- 5G时代新基建:边缘节点如何将云计算响应速度提升300%“
云上的阿七
5G云计算
随着5G技术的普及,云计算正在迈向一个全新的阶段。传统云计算模式虽然提供了强大的算力和存储能力,但由于数据中心与用户终端的物理距离,网络时延问题始终是一个挑战。为了解决这一问题,边缘计算应运而生,并成为5G时代新基建的重要组成部分。本文将探讨边缘节点如何结合5G技术,将云计算响应速度提升300%,为企业和用户带来更流畅的数字体验。边缘计算的核心优势边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- 算力未来演进与多场景创新
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- epoll两种事件触发模式有什么区别
C嘎嘎嵌入式开发
服务器服务器c++linux
水平触发和边缘触发是epoll提供的两种事件通知模式,它们在处理文件描述符的I/O事件时有不同的行为:水平触发默认模式:这是epoll的默认工作模式,与传统的select和poll类似。行为:只要文件描述符上有数据可读、可写或发生错误,epoll_wait就会返回该文件描述符。即使你没有处理这些事件,它们也会在后续的epoll_wait调用中继续返回。优点:编程相对简单,因为你可以逐步处理事件,不
- OpenCV计算摄影学(23)艺术化风格化处理函数stylization()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述风格化的目的是生成不以照片写实为目标的多种多样数字图像效果。边缘感知滤波器是风格化处理的理想选择,因为它们能够弱化低对比度区域,同时保留或增强高对比度特征。该函数通过艺术化风格化处理,将输入图像转换为具有油画或卡通风格的图像,增强边缘和纹理的对比度,同时保留主要颜
- 麦萌:《我们曾经有过家》深度解析 | 被至亲背刺后,首富如何用“系统性重构”逆风翻盘?
短剧萌
重构
剧情全解析:从“隐忍架构”到“复仇算法”的史诗级崩盘与逆袭1.系统初始化:首富的“降权模式”安城首富高志强为守护妻子李梦露的“平凡人生”,主动剥离财富与地位,化身能源厂普通职员。这一行为如同将分布式系统的核心节点降级为边缘服务——他默默为妻子铺路,助其从基层员工晋升至副厂长,甚至计划将能源厂最高控制权(厂长职位)移交给她。2.致命漏洞:情感协议的全面违约在权力交接的关键时刻(相当于系统升级前夜),
- LeetCode-490 迷宫问题(DFS)
IC 见路不走
深度优先leetcode算法
题目描述由空地和墙组成的迷宫中有一个球,球可以向上下左右四个方向滚动,但在遇到墙壁前不会停止滚动。当球停下时,可以选择下一个方向。给定球的起始位置、目的地和迷宫。判断球能否在目的地停下。思路分析:迷宫由一个0和1的二维数组组成,1表示墙壁,0代表空地。你可以假设迷宫的边缘都是墙壁,防止小球出界,起始位置和目的地的坐标通过行号和列好给出。该题特别注意,小球是向一个方向运动,直到停下为止,并不是一次只
- Python库 - skimage
司南锤
PYTHON库python开发语言
skimage是scikit-image的缩写,是一个用于图像处理的Python库。提供了丰富的图像处理功能,包括图像滤波、边缘检测、形态学操作、特征提取、图像分割等。skimage是基于NumPy数组构建的,因此可以与NumPy和其他科学计算库(如scipy和matplotlib)无缝集成。安装可以使用pip来安装skimage:pipinstallscikit-image主要模块skimage
- 5G 网络的关键技术及对物联网发展的推动
叶间清风1998
智能家居
目录一、5G网络的关键技术(一)毫米波技术(二)MassiveMIMO(大规模多输入多输出)(三)网络切片(四)边缘计算二、5G网络对物联网发展的推动(一)支持海量设备连接(二)低延迟与高可靠性通信(三)促进物联网应用创新(四)拓展物联网应用场景随着科技的飞速发展,5G网络已逐渐从概念走进现实,成为推动各行各业数字化变革的重要力量。与此同时,物联网(IoT)作为连接物理世界与数字世界的桥梁,也在不
- 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