- TensorFlow-MNIST手写数字分类
Enougme
TensorFlowtensorflow分类人工智能
TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,可以用来构建、训练和部署机器学习模型。主要作用于:构建神经网络模型(回归、分类、生成模型等)。进行数值计算,并提供GPU加速。实现自动梯度求导(如反向传播训练)。应用机器学习模型进行预测。数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集(已划分为训练集和测试集)(x_train,y_train),
- TensorFlow面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
tensorflow人工智能pythonpytorchkerasdropout模型量化
目录什么是TensorFlow的计算图?详细描述TensorFlow计算图的组成结构(节点、边、会话)它与动态图(EagerExecution)的区别是什么?TensorFlow静态计算图与动态图(EagerExecution)的区别及适用场景是什么?解释张量(Tensor)的概念及其在TensorFlow中的作用。解释TensorFlow中张量(Tensor)的核心概念及与Numpy数组的异同。
- 图像多分类的人工智能
love_c++
人工智能分类数据挖掘
当涉及到图像多分类任务,通常会使用深度学习模型,如卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)。以下是一个使用Python编程语言和TensorFlow库来构建一个简单的图像多分类模型的例子:#导入所需的库importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,models,datasetsimportmatplot
- Google开源机器学习框架TensorFlow SegFormer优化
深海水
人工智能行业发展IT应用探讨tensorflow人工智能python机器训练机器学习深度学习ai
一、SegFormer的TensorRT加速优化TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速库,可以显著提高SegFormer在GPU上的推理速度。1.TensorRT加速流程目标转换SegFormer为TensorRT格式优化FP16/INT8计算提升推理速度(FPS)主要步骤导出TensorFlow模型转换为ONNX格式使用TensorRT进行优化运行TensorRT推理2.代码实现(
- pytorch与其他ai工具
weixin_47868976
人工智能pytorchpython
PyTorch、TensorFlow及其他工具面试考点与回答策略一、PyTorch高频考点与回答模板1.核心特性与原理动态计算图(DynamicGraph)考点:动态图与静态图的区别、优缺点。回答:“PyTorch使用动态图(Define-by-Run),允许在运行时修改计算逻辑,调试直观(如print张量值),适合研究场景;缺点是部署时需转为静态图(TorchScript)以优化性能。”自动微分
- 初识TensorFlow:机器学习与深度学习的探索
韩锋裂变营销
TensorFlow机器学习深度学习传统编程数据标记
初识TensorFlow:机器学习与深度学习的探索背景简介当我们谈论创建人工智能(AI)时,机器学习(ML)和深度学习是重要的起点。面对众多的选择和术语,新手很容易感到不知所措。这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念,构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理(NLP),这些模型成为了合成的,或者说人造的智能。本篇博客将基于第一章的内容,探讨什么是机器学习,以及如何使用T
- 初识TensorFlow Lite
这次选左边
androidui机器学习tensorflowandroidios
1.摘要近年来,随着移动设备和应用的普及,及其软硬件的提升。另一方面,机器学习在近些年来也取得了不小成果。机器学习需要大量数据,而移动设备存在也产生大量数据,移动设备也需要机器学习的成果。由此出现了机器学习与移动设备的碰撞,在移动设备上使用、应用机器学习的成果是很有必要的。2.应用背景视觉在人与人交互以及人与自然界的交互过程中起到非常重要的作用,让终端设备具有智能的视觉识别和交互能力是人工智能和计
- TensorFlow之变量的使用
浊酒南街
TensorFlowtensorflow人工智能python
目录前言示例前言变量和常量相对,变量定义之后可以改变值。变量通过tf.Variable来定义。示例变量通过tf.Variable来定义。importtensorflowastfv=tf.Variable([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])#打印的是Variable对象print(v)#打印的是变量的值的tensorprint(v.value())#打印的是ndarrayprint(v
- TensorFlow之常量的使用1
浊酒南街
TensorFlowtensorflow人工智能python
目录前言示例示例1示例2示例3前言TensorFlow中定义的数据叫做Tensor(张量),Tensor又分为常量和变量。常量一旦定义值不能改变。使用tf.constant定义常量。示例示例1使用tf.constant定义常量。importtensorflowastft=tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])#可以像numpy的ndarray一样使用tensorp
- TensorFlow之Session
浊酒南街
TensorFlowtensorflow人工智能python
目录前言Tensorflow1.xTensorflow2.x前言会话(Session)是用来执行图中的运算的上下文。所有的运算必须在一个会话中执行。在TensorFlow2.x中,会话的概念已经被简化,默认情况下,所有的操作都会立即执行。Tensorflow1.x静态图(无eagermode)学习额外概念如图、会话、变量、占位符等#Tensorflow1.0实现importtensorflowas
- TensorFlow之sparse tensor
浊酒南街
TensorFlowtensorflow人工智能python
目录前言创建sparsetensorsparsetensor的运算:前言sparsetensor稀疏tensor,tensor中大部分元素是0,少部分元素是非0.创建sparsetensorimporttensorflowastf#indices指示正常值的索引,即哪些索引位置上是正常值.#values表示这些正常值是多少.#indices和values是一一对应的.[0,1]表示第0行第1列的值
- Python:万能胶水语言
python
2.1Python简介Python由GuidovanRossum于1991年发布,是一种解释型、动态类型的高级语言。其简洁的语法和丰富的库使其成为数据分析、AI、自动化的首选。Python的核心优势✔易读易写(接近自然语言)✔丰富的第三方库(NumPy、Pandas、TensorFlow)✔跨平台(Windows/Linux/macOS)✔多范式支持(OOP、函数式、脚本)2.2Python核心特
- 大粤国际期货ML量化系统实战:用LSTM模型构建纳指期货策略
11435-62125
Q#1143562125lstm人工智能rnn
#大粤国际期货ML量化系统实战(大粤袋里Q,1143+562+125):用LSTM模型构建纳指期货策略【2025代码解析】==**发布日期**==:2025-02-27==**技术标签**==:#LSTM预测#量化系统#TensorFlow---##一、机器学习交易系统架构###1.策略核心组件(微服务架构)```mermaidgraphTDA[行情
- 深度学习框架演进与智能应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要深度学习框架的迭代升级正重塑智能应用开发范式。从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计,工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。与此同时,模型压缩技术通过剪枝、量化和知识蒸馏等手段,在保持精度的前提下降低计算资源需求,而超参数优化与迁移学习策略则进一步增强了模型在不同场景的适应能力。值得关注的是,边缘计算与联邦学习的深度融合,正推动医疗影像诊断、金融风
- 人与马分类
楚歌汉水
第一步,导入库importosimportzipfileimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageData
- 《Python实战进阶》第32集:使用 TensorFlow 构建神经网络
带娃的IT创业者
Python实战进阶pythontensorflow神经网络
第32集:使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,广泛应用于构建和训练神经网络模型。本集将带领您学习如何使用TensorFlow构建简单的神经网络,并深入理解其核心概念(如张量、计算图)以及神经网络的基本组件(如层、激活函数、损失函数)。通过实战案例,我们将使用MNIST数据集构建一个手写数字识别模型,帮助您掌握TensorFlow的基本用法。核心
- Ray 源码分析(16)—Ray Serve
Jim.Li
AIInfrac++ai分布式人工智能架构
前言RayServe是一个可扩展的模型服务库,用于构建在线推理API。Serve与框架无关,因此你可以使用一个单一的工具包来服务从使用PyTorch、TensorFlow和Keras等框架构建的深度学习模型,到Scikit-Learn模型,再到任意Python业务逻辑的所有内容。它具有多项用于服务大语言模型的特性和性能优化,例如响应流、动态请求批处理、多节点/多GPU服务等。据说OpenAI背后用
- TensorFlow 的性能优化的全面指南
独隅
TensorFlow人工智能大数据人工智能性能优化深度学习tensorflow安全
以下是TensorFlow的性能优化的全面指南,涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略,适合从入门到进阶的用户:这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.模型架构优化4.训练参数调优三、推理阶段优化1.模型量化2.模型剪枝与蒸馏3.硬件加速推理4.代码优化四、模型部署优化1.高效服务化2.边缘设备部署3.云服务优化五、性能分析工具六、实战案例:Res
- Python深度学习框架:用神经网络预测股市,科学or玄学?
西蒙斯.果
量化洞见pythonnumpy学习pandas神经网络
小伙伴们,今天我们不谈K线,不谈MACD,我们来聊聊如何用Python的深度学习框架,让神经网络帮你"算命"——啊不,是预测股市走势!一、神经网络:股市里的"章鱼保罗"还记得2010年世界杯那个预测神准的章鱼保罗吗?神经网络就像是数字世界的保罗,只不过它不吃贝壳,它"吃"数据!```pythonimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimpor
- 大模型算法岗面试题(含答案)
X.Cristiano
LLM大模型人工智能
一、基础篇目前主流的开源模型体系有哪些?Transformer体系:由Google提出的Transformer模型及其变体,如BERT、GPT等。PyTorchLightning:一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,用于快速原型设计和实验。TensorFlowModelGarden:TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。HuggingFaceTransformers:一
- Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型
TTTYYZZ
笔记深度学习tensorflow神经网络
Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型,我们需要时刻关注训练进度,非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。代码这里对三个网络进行图像的二值分割训练,它们分别是Unet,Linknet,FPN。利用for循环对整训练集进行遍历。train函数是这段代码的核心,每调用一次train就进行一次迭代。with里面是前向传播形
- 模型部署全流程:SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战
AI筑梦师
计算机视觉人工智能学习框架javascriptneo4j开发语言计算机视觉tensorflow持续部署人工智能
模型部署全流程:SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一,就是拥有“端到端部署闭环”。从训练到导出,用户可根据目标平台灵活选择格式,部署到:服务端(TFServing/TensorRT)移动端(TensorFlowLite)浏览器端(TensorFlow.js)多框架跨平台(ONNX)本章我们将覆盖四大部署格式,逐一讲清其导出方式、平台
- 【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址
江上_酒
开发环境及工具配置TensorFlowCUDAcuDNN
TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势
Honeysea_70
#算法tensorflowpytorch人工智能
功能上的区别1.计算图TensorFlow:使用静态计算图(StaticGraph)。在运行模型之前,需要先构建完整的计算图,然后通过会话(Session)运行图。优点是性能优化更高效,适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂,因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch:使用动态计算图(DynamicGraph)。计算图是动态构建和执行的,每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便,
- TensorFlow深度学习实战项目:从入门到精通
点我头像干啥
Ai深度学习tensorflow人工智能
引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架,因其强大的功能和灵活的架构,成为了众多开发者和研究者的首选工具。本文将带领大家通过一个实战项目,深入理解TensorFlow的使用方法,并掌握深度学习的基本流程。1.TensorFlow简介1.1TensorFlow是什么?TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Go
- 查看 CUDA cudnn 版本 查看Navicat GPU版本
FergusJ
备份python开发语言
查看显卡型号:lspci|grepVGA(lspci是linux查看硬件信息的命令),屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()
- 错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib'
逆着tensor
tensorflow2.0学习tensorflow
错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子,出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了,重新加载程序,已经可以用了。
- 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
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少