- 池化的定义与核心思想
code 旭
AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- 卷积神经网络(笔记01)
天行者@
cnn人工智能深度学习
视觉处理三大任务:分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成:卷积层(ConvolutionalLayer)、池化层(PoolingLayer)和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么,并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络(CNN)的卷积层里,卷积操作本质上是输入数据与卷积核(滤波器)进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项(Bias)是一个额外的可学习参数,对于每个卷积核而言,都
- Python从0到100(七十六):计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
是Dream呀
python计算机视觉开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- 机器学习(Machine Learning)
七指琴魔御清绝
大数据学习
原文链接:http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
- Spike Neural Network Introduction and Research Directions
Debug_Snail
SNNNeuralnetwork人工智能AIGC
1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。SNNs更接近生物学上的神经系统,因为生物神经元也是通过电信号脉冲来传递信息的。与传统神经网络相比,SNNs具有以下几个特点:更低的功耗-因为只在发生脉冲时才激活神经元,所以整体功耗会比传统神经网络低很多。这使得SNNs很适合应用在对功耗要求非常严格的场景,如边缘计算。时序编
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- Python第十六课:深度学习入门 | 神经网络解密
程之编
Python全栈通关秘籍python神经网络青少年编程
本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础(大脑的数字化仿生)1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和(∑(权重×输入)+偏置)轴突传递电信号激活函数处理输出2.核心组件解析激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max
- 基于PyTorch的深度学习——机器学习3
Wis4e
深度学习机器学习pytorch
激活函数在神经网络中作用有很多,主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数,那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时,如何选择激活函数?如果搭建的神经网络层数不多,选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以;而如果搭建的网络层次较多,那就需要小心,选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数,因它们的导数都小于1
- 深度学习与普通神经网络有何区别?
是理不是里
深度学习神经网络人工智能
深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面:一、结构复杂度普通神经网络:通常指浅层结构,层数较少,一般为2-3层,包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。深度学习:强调通过5层以上的深度架构逐级抽象数据特征,包含多层神经网络,层数可能达到几十层甚至上百层。例如,ResNet(2015)包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络:特征提取通常依赖人工设计,需要领域专家的经验。这意味着在处
- 神经网络中梯度计算求和公式求导问题
serve the people
日常琐问神经网络机器学习算法
以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex
- AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行,从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例:一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题:RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度,传统方法耗时较长。AI解决方案:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
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多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- 3.10 项目总结
不要不开心了
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今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例,旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议:项目总结1.目标:使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤:-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理:-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 《深度解析DeepSeek-M8:量子经典融合,重塑计算能效格局》
程序猿阿伟
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在科技飞速发展的今天,量子计算与经典算法的融合成为了前沿领域的焦点。DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”,宛如一把钥匙,开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门,为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。量子计算,基于量子力学的奇妙特性,如量子比特的叠加与纠缠,展现出了超越经典计算的潜力。量子比特能够同时处于多个状态,实现并行计算,这使得量子计算机在处理某些特定问题时,具备指数级加速
- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
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概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- 学习总结项目
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近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识,学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结。项目总结本次项目我使用了VGG19模型、AlexNet模型和已使用的VGG16模型进行对比,在已有的条件下,对代码进行更改是,结果展示中,VGG19模型的
- 利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)
侠之大者231
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前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务,读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络,并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集,里面有各种经典数据集供大家使用。附:本来想给大家具体讲一讲的,但发现网站里面讲的已经很详细了,大家想用的自己去了解
- 深度学习笔记——Resnet和迁移学习
肆——
深度学习深度学习笔记迁移学习
1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战:在深度学习中,网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而,随着网络深度的增加,一些问题也随之出现,最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失:梯度消失是指在训练深度神经网络时,通过多层传递的梯度(误差)变得非常小,接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢,甚至几乎不更新。梯度爆炸:梯度爆炸是指在训练深度神经网络时,
- 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析
自由的晚风
深度学习分类人工智能
目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络(CNN)3.2长短期记忆网络(LSTM)4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口(BCI)技术的发展,SSVEP(稳态视觉诱发电位)因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来,深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
- PSPNet在图像超分辨率中的应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
PSPNet在图像超分辨率中的应用1.背景介绍图像超分辨率(ImageSuper-Resolution,ISR)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从低分辨率图像中重建高分辨率图像。传统的ISR方法主要基于插值算法,如双线性插值、双三次插值等,但这些方法往往无法恢复图像的高频细节信息。近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的
- Pytorch 第九回:卷积神经网络——ResNet模型
Start_Present
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Pytorch第九回:卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回,基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。该模型是基于解决因网络加深而出现的梯度消失和网络退化而进行设计的。接下来给大家分享具体思路。本次学习,借助的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu11
- 实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题
啥都鼓捣的小yao
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实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络,并实现分类质量>0.5。注意:因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建,所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标,后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示:我们大概所需要的功能包如下:importnumpyasnpimpor
- 基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱
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可以学习如下内容:•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多,把这些组件确定后,这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括:1)层:神经网络的基本结构,将输入张量转换为输出张量。2)模型:层构成的网络。3)损失函数:参数学习的目标函
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ShuQiHere
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【ShuQiHere】目录引言:跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后:人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例:实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里·辛顿的扩展与影响人工神经网络的现实应用总结与未来展望互动时间:你的看法额外资源与延伸阅读引言:跨界的传奇科学家2024年,诺贝尔物理学奖首次颁给了计算机科学家!约翰·霍普菲尔德(
- 神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练
西猫雷婶
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【1】引言前序学习进程中,除了对基本的神经网络知识进行了学习,还掌握了SOM神经网络原理,文章链接包括且不限于:神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN博客神经网络|(十三)|SOM神经网络-CSDN博客在此基础上,本篇文章学习一个新的神经网络:霍普菲尔德神经网络。【2】霍普菲尔德神经网络原理霍普菲尔德神经网络和SOM神经网络一样不走寻常路,SO
- 数字识别项目
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集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- PyTorch 学习路线
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#python入门基础pythonpytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码,逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐,适合从入门到进阶:1.基础知识准备前提条件Python基础:熟悉Python语法(变量、函数、类、模块等)。数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
- 当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画,既要工笔细描,又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体,通过神经网络近似Q值函数,解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言:代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚,我突然意识到:强化学习的过程,竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
- 多线程编程之存钱与取钱
周凡杨
javathread多线程存钱取钱
生活费问题是这样的:学生每月都需要生活费,家长一次预存一段时间的生活费,家长和学生使用统一的一个帐号,在学生每次取帐号中一部分钱,直到帐号中没钱时 通知家长存钱,而家长看到帐户还有钱则不存钱,直到帐户没钱时才存钱。
问题分析:首先问题中有三个实体,学生、家长、银行账户,所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个,学生和家长操作的是同一个银行账户,学生的行为是
- java中数组与List相互转换的方法
征客丶
JavaScriptjavajsonp
1.List转换成为数组。(这里的List是实体是ArrayList)
调用ArrayList的toArray方法。
toArray
public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组;返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组,则返回放入此列表元素的数组。否则,将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
- Shell 流程控制
daizj
流程控制if elsewhilecaseshell
Shell 流程控制
和Java、PHP等语言不一样,sh的流程控制不可为空,如(以下为PHP流程控制写法):
<?php
if(isset($_GET["q"])){
search(q);}else{// 不做任何事情}
在sh/bash里可不能这么写,如果else分支没有语句执行,就不要写这个else,就像这样 if else if
if 语句语
- Linux服务器新手操作之二
周凡杨
Linux 简单 操作
1.利用关键字搜寻Man Pages man -k keyword 其中-k 是选项,keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令,但是只记住了前3个字符who,就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令 [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
- socket聊天室之服务器搭建
朱辉辉33
socket
因为我们做的是聊天室,所以会有多个客户端,每个客户端我们用一个线程去实现,通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。
我们先写客户端的线程。
public class ChatSocket extends Thread{
Socket socket;
public ChatSocket(Socket socket){
this.sock
- 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法
老A不折腾
finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
决策分析系统呈现的是数据页面,也就是俗称的报表,报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定,是业务人员查看、分析数据的平台,更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析,所以建设决策分析系统一般包括数据层处理(数据仓库建设)。
项目背景介绍
通常,保险公司信息化程度很高,基本上都有业务处理系统(像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等)、数据服务系统(通过
- 始终要页面在ifream的最顶层
林鹤霄
index.jsp中有ifream,但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定,后来反复琢磨之后,得到了解决办法,在这儿给大家分享下。。
index.jsp--->主要是加了颜色的那一句
<html>
<iframe name="top" ></iframe>
<ifram
- MySQL binlog恢复数据
aigo
mysql
1,先确保my.ini已经配置了binlog:
# binlog
log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log
log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index
log_error = D:/mysql-5.6.21-win
- OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级
alxw4616
ocxcab
近来手上有个项目,需要使用ocx控件
(ocx是什么?
http://baike.baidu.com/view/393671.htm)
在生产过程中我遇到了如下问题.
1. 如何让 ocx 自动安装?
a) 如何签名?
b) 如何打包?
c) 如何安装到指定目录?
2.
- Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用
百合不是茶
Hashmap队列PriorityQueue队列
HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,
HashMap是K,v键 ,值
put()添加元素
//下面试HashMap去掉重复的
package com.hashMapandPriorityQueue;
import java.util.H
- JDK1.5 returnvalue实例
bijian1013
javathreadjava多线程returnvalue
Callable接口:
返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。
Callable 接口类似于 Runnable,两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果,并且无法抛出经过检查的异常。
ExecutorService接口方
- angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效
bijian1013
JavaScriptAngularJS
在directive的link中有一个$http请求,当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作,能显示没问题,可问题是我动态组的HTML里面有ng-click,发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法!
 
- 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型
bit1129
extend
在第一篇中,定义范型类时,使用如下的方式:
public class Generics<M, S, N> {
//M,S,N是范型参数
}
这种方式定义的范型类有两个基本的问题:
1. 范型参数定义的实例字段,如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定,那么我们在类的方法中,无法使用m,这跟定义pri
- 【HBase十三】HBase知识点总结
bit1129
hbase
1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些?
a.显式调用flush,比如flush 'mytable'
b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量,hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样?
1个Region由若干个Store组成
- 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本
ronin47
mkdir /root/bin
vi /root/bin/dropip.sh
#!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
- java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏
bylijinnan
java
import java.util.Random;
public class CrapsGame {
/**
*
*一个简单的赌*博游戏,游戏规则如下:
*玩家掷两个骰子,点数为1到6,如果第一次点数和为7或11,则玩家胜,
*如果点数和为2、3或12,则玩家输,
*如果和为其它点数,则记录第一次的点数和,然后继续掷骰,直至点数和等于第一次掷出的点
- TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决
开窍的石头
JAVA_HOME
当tomcat是解压的时候,用eclipse启动正常,点击startup.bat的时候启动报错;
报错如下:
The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly
This environment variable is needed to run this program
NB: JAVA_HOME shou
- [操作系统内核]操作系统与互联网
comsci
操作系统
我首先申明:我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的,仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法
操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件,按理说,这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的,和软件公司没有直接的关系,也就是说,操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
- 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11
cuityang
富文本框
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<title>知识库内容编辑</tit
- Property null not found
darrenzhu
datagridFlexAdvancedpropery null
When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way:
1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
- MySQl数据库字符串替换函数使用
dcj3sjt126com
mysql函数替换
需求:需要将数据表中一个字段的值里面的所有的 . 替换成 _
原来的数据是 site.title site.keywords ....
替换后要为 site_title site_keywords
使用的SQL语句如下:
updat
- mac上终端起动MySQL的方法
dcj3sjt126com
mysqlmac
首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/
我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql
这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴.
打开终端,输入:
1
- Gson使用一(Gson)
eksliang
jsongson
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述
从结构上看Json,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型:
第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"ickes"这个字符串。
第二种类型是序列(sequence),又叫做数组(array)
- android点滴4
gundumw100
android
Android 47个小知识
http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html
Android实用代码七段(一)
http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html
http://www.cnblogs.com/over140/arch
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JSP脚本片断
EL表达式
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特殊字符序列的转义处理
如何查找JSP页面中的错误
JSP模版元素
JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素,在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
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ext
当iOS 8.0和OS X v10.10发布后,一个全新的概念出现在我们眼前,那就是应用扩展。顾名思义,应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容,能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务,用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说,你提供了一个能让用户把内容分
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oraclesqlSQL Server
表结构如下:
数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1
创建一个存储过程来实现,如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去
create procedure test
as
begin
decla
- Css居中div,Css居中img,Css居中文本,Css垂直居中div
qiaolevip
众观千象学习永无止境每天进步一点点css
/**********Css居中Div**********/
div.center {
width: 100px;
margin: 0 auto;
}
/**********Css居中img**********/
img.center {
display: block;
margin-left: auto;
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RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名.
本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境
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openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装.
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