Blueeyedboy521
Blueeyedboy521

百度飞浆实战-手写数字识别

目录

  • 参考
  • 建模过程
    • 1、数据加载和预处理
    • 2、模型的网络设计和开发
      • 模型组网
    • 3、模型训练
  • 代码实战
    • 1、打开aistudio找到项目

参考

视频教程
PaddleAPI DOC

建模过程

1、数据加载和预处理

飞桨框架帮助我们将MNIST数据集进行了内置
数据集名称： MNIST
数据集官网 ： http://yann.lecun.com/exdb/mnist
训练样本量： 60,000张
验证样本量： 10,000张
单个样本形状： (28,28)
加载使用方式：paddle.vision.datasets.MNIST

训练集
https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz 
https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz 

测试集
https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz 
https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

2、模型的网络设计和开发

模型组网

百度飞浆实战-手写数字识别_第1张图片

因为每张图片是28*28（784）像素，所以我们输入层设置为784个神经元，隐藏层是512（这个数据是可以变得，一般是深度学习设计者根据经验计算得出），输出层是10（0~9的数字）

3、模型训练

代码实战

1、打开aistudio找到项目

再项目中搜索，找到打开链接
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1495354?channelType=0&channel=0

你可能感兴趣的:(深度学习,百度,目标检测)

  • PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互：直接从预收集的静态数据集学习数据效率高：复用历史经验
  • 记：应聘北京思特奇信息技术股份有限公司 C++工程师 指针的值是地址 大四求职c++敏捷开发
    一轮，软件上的笔试题这里记录几个问题。1.构成C语言的基本单位是函数。2.敏捷开发：相对于“非敏捷”，更强调程序员团队与业务专家之间的紧密协作、面对面的沟通（认为比书面的文档更有效）、频繁交付新的软件版本、紧凑而自我组织型的团队、能够很好地适应需求变化的代码编写和团队组织方法，也更注重软件开发过程中人的作用。（来自百度百科）一个通俗的博客另一个。我个人的理解就是以人为中心，尽量以口头交流为主，以尽
  • 一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
  • 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
  • 图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
    一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
  • Python 的 ultralytics 库详解 白.夜 人工智能
    ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发，旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
  • UNI-APP+VUE3+VITE+VSCode开发经验及填坑记录（持续更新ING） 集成显卡 前端项目实践uni-appvscodeide
    uni-app是一个使用Vue.js开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台。快速开发模板unibest：最好的uniapp开发框架，由uniapp+Vue3+Ts+Vite5+UnoCss+VSCode(可选webstorm)+uni插件+wot-ui（
  • Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习 开源软件
    Moodle+Websoft9：构建未来课堂的技术基石一、Moodle：开源生态的深度解析•模块化设计：支持超800个官方插件，如H5P交互内容创作、BigBlueButton虚拟课堂，满足个性化教学需求。•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
  • 书籍-《动手学深度学习（英文版）》
    书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
  • Vue3 + ECharts 数据可视化实战指南 念九_ysl Vueecharts信息可视化前端
    一、为什么选择ECharts？百度开源的成熟可视化库支持30+种图表类型完善的文档和社区支持与Vue3完美兼容二、环境搭建1.创建Vue3项目npmcreatevue@latest#选择TypeScript、Pinia等按需配置2.安装核心依赖npminstallechartsvue-echarts@vueuse/core#推荐版本：#[email protected]#[email protected]
  • 代理IP防“开盒”？技术人实测后的真相与防护指南 小白iP代理 tcp/ip网络系统安全
    近年来“开盒”攻击事件频发，最近更是暴出百度副总裁12岁女儿”开盒“他人。技术人该如何保护隐私？本文从代理IP的原理出发，结合实测数据与攻防案例，分析代理技术的真实作用与局限，并提供一套可落地的防护方案。一、什么是“开盒”攻击？“开盒”（Doxxing）是一种通过技术手段挖掘并公开他人隐私信息的网络暴力行为，常见攻击路径包括：IP追踪：通过社交平台、游戏服务器等获取目标IP地址数据关联：利用社工库
  • 火山云服务器在市场中的用户占有量 苹果企业签名分发 服务器火山引擎
    火山云服务器（即字节跳动旗下的火山引擎云服务）作为云计算市场的新兴参与者，其用户占有量目前尚未进入行业前列，但凭借字节跳动的技术背景和资源支持，正在逐步扩大市场渗透。以下是综合市场现状的分析：---###**1.整体市场格局**-**中国云计算市场前三**：阿里云、华为云、腾讯云占据主导地位（合计超60%份额）。-**第二梯队**：天翼云、AWS中国、百度智能云、京东云等。-**火山引擎**：属于
  • 基于百度翻译的python爬虫示例 魂万劫 python爬虫开发语言百度翻译
    (今年java工作真难找啊，有广州java高级岗位招人的好心人麻烦推一下，拜谢。。）花了一周时间，从零基础开始学习了python，学有所获之后，就总想爬些什么，不然感觉不得劲，所以花了一天时间整出了个百度翻译的爬虫示例，主要卡点花在了找token、sign以及调试请求上。代码有点乱，毕竟是demo，但是功能是实现了的。importrequestsimportjs2pyimportrefromurl
  • 渗透工具分享 Werqy3 网络安全
    通过网盘分享的文件：exp链接:https://pan.baidu.com/s/1LenqUt7N3FYjeDLyrSAyeQ?pwd=6666提取码:6666--来自百度网盘超级会员v1的分享通过网盘分享的文件：shell链接:https://pan.baidu.com/s/1OOt6osSpOzADW-0ZRpBFZA?pwd=6666提取码:6666--来自百度网盘超级会员v1的分享通过网盘
  • 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
  • 目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些？他们的特点及优劣 yuanpan 机器学习计算机视觉
    目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比：1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点：专注于工业机器视觉，提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用，如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势：算法优化好，适合实时工业应用。硬件兼容性强，支持多种工业相机和设备。劣势：商业软件，
  • 1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库 pythonQA pythonpaddlepaddle
    PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括：设计统一数据结构，实现对多样化时序数据的表达，支持单目标与多目标变量，支持多类型协变量封装基础模型功能，如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法，帮助开发
  • 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC） 人工智能
    【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
  • 代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点 3Ｄ视觉工坊 3D视觉从入门到精通c++深度学习开发语言人工智能
    点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程[星球成员可免费学习]）等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，就加入我们吧。作者：泡椒味的口香糖|来源：3DCV添加微信：dddvision
  • 大模型相关网站整理 gorgor在码农 AI实战pythonjava人工智能
    目录一：大模型开发网站1.开源模型平台2.私有化部署大模型3.LangChain中文网4.LangChain4j5.通过标准的OpenAIAPI格式访问所有的大模型二：国内AI大模型应用盘点聊天1、阿里云--通义千问2、科大讯飞--星火大模型园3、百度--文心一言4、字节跳动豆包5、智谱华章--智谱清言6、华为云园--盘古7、百川智能--百小应8、腾讯--腾讯元宝9、商汤--商量10、MiniMa
  • 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一) 皮皮冰燃 深度学习深度学习人工智能RAG
    文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
  • 3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码） 夏末之花 人工智能
    摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++
  • 数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。然而,在现实世界中,获取大量高质量的数据通常是一个巨大的挑战。数据采集过程耗时耗力,而且成本高昂。此外,某些领域的数据存在隐私和安全问题,难以获取。1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
  • 自己总结的谷歌黑客语法，非常好用（野战必备） 网络安全指导员 网络安全黑客程序员web安全安全网络学习php
    常用：site:gov.cninurl:.login.asp(z政府网站后台)inurl:gov.cn/admin（百度就可以）inurl:gitlab公司filetype:txtinurl:gitlab公司intext:账号site:*.gitee.comintext:账号（ftp://*:*密码地址）site:*.gitee.comfiletype:txt账号（ftp://*:*密码地址）si
  • Docker打包深度学习项目 FLY_LTL docker深度学习容器
    文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结，供各位同学参
  • 深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习 安意诚Matrix 机器学习笔记深度学习人工智能
    一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
  • 智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】 AI筑梦师 计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
    智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化（ScaleVariation）：目标形状在不同场景下可能大
  • linux下安装卸载永中office步骤,永中office2012 for Linux的安装 胡大渔
    以LinuxMint为例讲述永中office2012的安装永中office2012forLinux的安装永中office符合中国人的使用习惯，同时兼容MSOffice各种文档格式。个人认为比开源的libreoffice更适合国人使用。下面就以office2012forLinux为例，讲述一下永中Office的安装。1、首先下载office2012forLinux。百度一下即可，下载后应该得到一个Y
  • Python 模拟鼠标轨迹算法 a485240 鼠标轨迹计算机外设
    一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括
  • 能否在编辑器中一键导入Word文档？ 2501_90646763 umeditor粘贴wordueditor粘贴wordueditor复制wordueditor上传word图片ueditor导入wordueditor导入pdfueditor导入ppt
    要求：开源，免费，技术支持编辑器：百度ueditor前端：vue2,vue3,vue-cli,react,html5用户体验：Ctrl+V快捷键操作功能：导入Word,导入Excel,导入PPT(PowerPoint),导入PDF,复制粘贴word,导入微信公众号内容,web截屏平台：Windows,macOS,Linux,RedHat,CentOS,Ubuntu,中标麒麟,银河麒麟,统信UOS,
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他