DCS13365909307
DCS13365909307

Motorola IPMC761 使用边缘TPU加速神经网络

Motorola IPMC761 使用边缘TPU加速神经网络

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在塑造和推进复杂的自动化技术解决方案。将这些功能集成到硬件中，解决方案可以识别图像中的对象，分析和检测模式中的异常或找到关键短语。这些功能对于包括但不限于自动驾驶汽车和机器人、物联网网络监控设备以及语音和语言处理应用在内的应用来说至关重要。几乎任何行业都可以利用这项技术，包括制造业、石油和天然气、安全和国防、农业和汽车。
Motorola IPMC761 使用边缘TPU加速神经网络_第1张图片
Gateworks提供了一个可以在一个小的包中提供AI和ML的平台。Gateworks单板计算机可以与谷歌珊瑚张量处理单元(TPU)配对。已经创建了一个演示，展示这两个部分在图像识别场景中的协同工作。谷歌珊瑚迷你PCIe卡插入Gateworks SBC，该SBC还连接有USB网络摄像头。Coral单元分析来自网络摄像头的实时视频，以检测和识别不同的对象。

谷歌珊瑚TPU和Gateworks SBC亮点:

  • SBC和TPU解决方案
  • 使用边缘TPU加速神经网络
  • 性能:最高4次(每秒万亿次运算)
  • 半尺寸迷你PCIe外形规格(PCIe Gen2 x1)
  • 支持的框架:TensorFlow Lite
  • 使用AutoML Vision Edge
  • 功率:典型值2瓦，最大值4瓦
  • -20至+70C工作温度
  • TC-IXL062
    51309283-700
    51304441-225
    900RR0-0001
    51204154-175
    51309217-175
    TC-CCN013
    30735868-001
    10012/1/2
    51204174-175
    30736220-001
    51401376-F
    621-9995
    FS-SAI-1620M
    1571-0256-001
    51390124-100E
    51304901-100
    82408667-005
    51304441-100
    51309283-300
    W1092A-1007
    51401546-100
    51304648-175
    8001-0M0-1E-11100000-23660000-0-5-0
    2MLF-AD4S
    FF. SAVL 74 RB
    51304441-125
    51304439-200
    51304648-100

你可能感兴趣的:(神经网络,人工智能,深度学习)

  • 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例 @我们的天空 人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
    一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习：无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
  • 从零开始设计一款全新GPU jack_201316888 GPUAI大模型渲染GPUGPGPU
    （提纲：：）设计一款全新的GPU（图形处理单元）是一项复杂且多方面的工程工作，涉及到硬件架构、软件编程模型、性能优化、功耗管理等多个领域。以下是从零到一设计一款全新GPU的基本步骤和关键考虑因素。1.定义需求和目标1.1应用场景首先，需要明确GPU的应用场景。这可以是图形渲染（如游戏、电影制作）、通用计算（如科学计算、人工智能训练）、嵌入式系统（如移动设备、汽车电子）等。1.2性能目标根据应用场景
  • 深度学习目标检测入门COCO数据集 日暮途远z 深度学习目标检测人工智能
    常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
  • 【数据获取与读取】JSON & CSV yogurt=b 数据分析jsonpython
    数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池（阿里云旗下开发者竞赛平台）:https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区（数据科学开源社区）数据集：htps://www.heywhale
  • DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
    DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
  • COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版） 山颠海涯 深度学习pytorch人工智能
    Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
  • 【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表） 拓端研究室 人工智能
    原文链接：https://tecdat.cn/?p=37516随着人工智能技术的迅猛发展，AI基础数据服务行业迎来了前所未有的发展机遇。报告合集显示，2023年中国AI基础数据服务市场规模达到45亿元，且未来五年复合增长率有望达到30.4%。多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403
  • 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空 人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
    自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
  • 大模型面试通关指南：常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了 程序员辣条 面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
    大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式：请简述什么是大模型，以及它与传统模型的主要区别是什么？回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外，大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
  • 大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析 网安猫叔 人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
    一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
  • ChatGPT在环境科学领域的应用前沿分享 树谷-胡老师 科研会议chatgpt
    ChatGPT在环境科学领域的应用前沿在党的二十届三中全会上，明确要求健全因地制宜的发展新质生产力体制机制。新质生产力通过创新驱动，以高科技、高效能、高质量为特征，旨在摆脱传统经济增长方式和生产力发展路径，符合新发展理念。环境科学的新质生产力主要体现在基础数据、数据管理和数据分析三方面。通过增加数据覆盖率、提升数据管理自动化水平和利用人工智能（AI）进行数据分析，实现环境质量的实时监控和管理，为环
  • 如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示 AI脑极体 chatgpt人工智能
    ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。在本文中，我将向你展示如何编写提示，激励驱动ChatGPT的大语言模型（LLM）提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来，我测试了几十个AI聊天机器人。这里是我最新的首选编写有效提示，通常被称为提示工程，已经成为一个高薪职
  • 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍 陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
    注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
  • OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigcpython开发语言ai
    OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
  • auto encoder war3gu 深度学习
    Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立，也可以互为逆数字图片auto-encoder，越是deep的auto-encoder，压缩出
  • 自动编码器 - Autoencoder hellozhxy 深度学习人工智能机器学习
    文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等，仅仅是自编码器的话，其原理
  • Autoencoder chuange6363 人工智能python
    自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder，这是个什么东西呢，本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
  • 大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响 澳鹏Appen 生成式AI人工智能与机器学习RAG人工智能语言模型自然语言处理
    大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下
  • 全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈 wangzaojun 人工智能
    随着人工智能技术的不断进步，AI的应用已经从单一领域扩展到几乎所有行业。近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。这一消息引发了广泛讨论：全能型AI是否会成为未来AI产品的发展方向？相比之下，专业型AI能否继续保持其不可替代的市场地位？本文将探讨全能型AI与专业型AI的优劣势，并分析其未来发展潜力。一
  • 关于深度森林的一点理解 Y.G Bingo 机器学习方法机器学习神经网络
    2017年年初，南京大学周志华老师上传了一篇名为：DeepForest：TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络（DNN）。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解，如
  • 深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】 u013250861 #LLM/部署深度学习人工智能
    triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小
  • 多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界 努力犯错 人工智能计算机视觉深度学习gpt-3语言模型
    引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。作为一款基于70亿参数的通义千问模型Qwen-7B开发的多模态视觉语言模型，Qwen-VL不仅在技术上实现了创新，更在多模态任务评测中展现出卓越的性能。官网demo技术特点Qwen-VL模型的核心在于其多模态理解能力。它能够同时处理图像和文本信息，实现更加全面和深入的数据解析。这一
  • 倒计时5天！“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中！数百万元现金或等额赞助支持... AITIME论道 人工智能
    点击蓝字关注我们AITIME欢迎每一位AI爱好者的加入！|本基金申报截止时间为2024年9月8日。随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。中国中文信息学会社会媒体处理专委会（http://www.cips-smp.org）联合北京智谱华章科技有限公司（以下简称“智谱AI”），共同推出“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期。SMP-智谱A
  • 微积分在神经架构搜索中的应用 光剑书架上的书 深度强化学习原理与实战元学习原理与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
    微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
  • 第十一届国际分子模拟与人工智能应用学术会议 （2023-ICMS&AI） zzl18864612032 人工智能大数据算法云计算
    作为国内历史悠久、分子模拟领域公认的高水平国际学术会议，国际分子模拟与人工智能应用学术会议重磅回归。经过两年的精心筹备，本次会议将于2023年5月6日-7日在成都隆重举行，本次大会将为国内外从事分子模拟人工智能应用和研发创新数字化转型的企业、高校、科研机构的专家与学者，提供最为广泛的交流与合作平台。本届大会主题：洞悉微观，预见未来。会议概况——人工智能、分子模拟赋能科技研发创新过去20年，以计算化
  • 深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技] 汀、人工智能 LLM技术汇总transformer深度学习人工智能自然语言处理LLMattention机制编码器解码器
    深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击：知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。凭借颠覆性的技术创新，知存科技突破传统计算架构局限，利用存储与计算的物理融合大幅减少数据搬运，在相同工艺条件下将AI计算效率提升2个数量级，充分满足快速发展的神经网络模型指数级增长的算力需求。相关链接推
  • 开源项目的认识理解 禁默 话题探讨开源程序人生
    目录开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享（向大佬请教与上网查询）3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资，通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
  • 理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见 「已注销」
    来源：雷锋网作者：杨晓凡本文共3484字，建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按：上个月，全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见，是年度行业发展的风向
  • 2021-01-02随笔 0清婉0
    人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
  • 当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构 甄如冰Lea
    当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性：对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文，并提供了详细的实现代码和实验指南，致力于探索在网络架构设计
  • Java实现的简单双向Map，支持重复Value superlxw1234 java双向map
    关键字：Java双向Map、DualHashBidiMap     有个需求，需要根据即时修改Map结构中的Value值，比如，将Map中所有value=V1的记录改成value=V2，key保持不变。   数据量比较大，遍历Map性能太差，这就需要根据Value先找到Key，然后去修改。   即：既要根据Key找Value，又要根据Value
  • PL/SQL触发器基础及例子 百合不是茶 oracle数据库触发器PL/SQL编程
      触发器的简介; 触发器的定义就是说某个条件成立的时候，触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用，也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,   一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行, 触发时间：指明触发器何时执行，该值可取： before：表示在数据库动作之前触发
  • [时空与探索]穿越时空的一些问题 comsci 问题
          我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....       这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
  • easy ui datagrid上移下移一行 商人shang js上移下移easyuidatagrid
    /** * 向上移动一行 * * @param dg * @param row */ function moveupRow(dg, row) { var datagrid = $(dg); var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row); if (isFirstRow(dg, row)) {
  • Java反射 oloz 反射
    本人菜鸟，今天恰好有时间，写写博客，总结复习一下java反射方面的知识，欢迎大家探讨交流学习指教 首先看看java中的Class package demo; public class ClassTest { /*先了解java中的Class*/ public static void main(String[] args) { //任何一个类都
  • springMVC 使用JSR-303 Validation验证 杨白白 springmvc
    JSR-303是一个数据验证的规范，但是spring并没有对其进行实现，Hibernate Validator是实现了这一规范的，通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。 JSR-303的校验是基于注解的，首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。 登录需要验证类 public class Login { @NotEmpty
  • log4j 香水浓 log4j
    log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE #log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML #console log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4
  • 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL agevs jquery框架Ajaxhtml5chrome
    表现 如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时，细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的，同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。 是什么有这么强大的功能呢？ HTML5里引用了新的API，history.pushState和history.replaceState，就是通过
  • centos中文乱码 AILIKES centosOSssh
    一、CentOS系统访问 g.cn ，发现中文乱码。 于是用以前的方式：yum -y install fonts-chinese CentOS系统安装后，还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码，其中文注释也为乱码。       后来，终于找到以下方法可以解决，需要两个中文支持的包： fonts-chinese-3.02-12.
  • 触发器 baalwolf 触发器
    触发器(trigger)：监视某种情况，并触发某种操作。 触发器创建语法四要素：1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete) 语法： create trigger triggerName after/before 
  • JS正则表达式的i m g bijian1013 JavaScript正则表达式
            g:表示全局（global)模式，即模式将被应用于所有字符串，而非在发现第一个匹配项时立即停止。         i:表示不区分大小写（case-insensitive）模式，即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。         m:表示
  • HTML5模式和Hashbang模式 bijian1013 JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
            我们可以用$locationProvider来配置$location服务（可以采用注入的方式，就像AngularJS中其他所有东西一样）。这里provider的两个参数很有意思，介绍如下。 html5Mode         一个布尔值，标识$location服务是否运行在HTML5模式下。 ha
  • [Maven学习笔记六]Maven生命周期 bit1129 maven
    从mvn test的输出开始说起   当我们在user-core中执行mvn test时，执行的输出如下：   /software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
  • 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错 bit1129 hadoop
    运行于Yarn的Map Reduce作业，可能发生失败的点包括 Task Failure Application Master Failure Node Manager Failure Resource Manager Failure 1. Task Failure 任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
  • 记一次数据推送的异常解决端口解决 ronin47 记一次数据推送的异常解决
    　　 需求：从db获取数据然后推送到B         程序开发完成，上jboss,刚开始报了很多错，逐一解决，可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。 　　  自已画了个图，逐一排除，把linux 防火墙　和　setenforce　设置最低。 　　　service iptables stop
  • 巧用视错觉-UI更有趣 brotherlamp UIui视频ui教程ui自学ui资料
    我们每个人在生活中都曾感受过视错觉（optical illusion）的魅力。 视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑，而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此，视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。 格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体，以及图像的结构，视角，大小等要素是如何影响我们的视觉的。 在下面这篇文章中，我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念，
  • 线段树-poj1177-N个矩形求边长（离散化+扫描线） bylijinnan 数据结构算法线段树
    package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.Set; import java.util.TreeSet; /** * POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线)，题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
  • HTTP协议详解 chicony http协议
    引言                                 
  • Scala设计模式 chenchao051 设计模式scala
    Scala设计模式                我的话： 在国外网站上看到一篇文章，里面详细描述了很多设计模式，并且用Java及Scala两种语言描述，清晰的让我们看到各种常规的设计模式，在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice，我利用今天的空闲时间将其翻译，希望大家能一起学习，讨论。翻译
  • 安装mysql daizj mysql安装
    安装mysql   (1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm  -e  xxxxxxx   --nodeps (强制删除)      执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净   (2)执行命令  rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
  • HTTP状态码大全 dcj3sjt126com http状态码
    完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616，你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性，因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端，支持协议版本可以通过调用request
  • asihttprequest上传图片 dcj3sjt126com ASIHTTPRequest
    NSURL *url =@"yourURL"; ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url]; [currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
  • C语言中，关键字static的作用 e200702084 C++cC#
    在C语言中，关键字static有三个明显的作用： 1)在函数体，局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期，（它存活多长时间）；作用域却在函数体内（它在什么地方能被访问（空间））。 一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区，函数调用结束后并不释放单元，但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时，这个局部的静态变量还存活，而且用在它的访
  • win7/8使用curl geeksun win7
    1.  WIN7/8下要使用curl，需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址：  http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本，否则还需要安装SSL的支持包   2.  可以给Windows增加c
  • Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository hongtoushizi git
    转载自：   http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section: git init –bare git clone git remote git pull git p
  • Java实现字符串反转的8种或9种方法 Josh_Persistence 异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
    注：对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转，如果不太看得明白的，可以参照另一篇博客： http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768   /** * */ package com.wsheng.aggregator.algorithm.string; import java.util.Stack; /**
  • 代码实现任意容量倒水问题 home198979 PHP算法倒水
    形象化设计模式实战             HELLO!架构                     redis命令源码解析   倒水问题：有两个杯子，一个A升，一个B升，水有无限多，现要求利用这两杯子装C
  • Druid datasource zhb8015 druid
    推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证，稳定可靠。 它最重要的特点是：监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里： http
  • 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener spjich javaspring框架
    引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作，比如初始化一个线程池，初始化配置文件，初始化缓存等等，这时候就需要用到启动监听器，下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器   ServletContextListener  特点: 依赖于sevlet容器，需要配置web.xml 使用方法: public class StartListener implements
  • JavaScript Rounding Methods of the Math object 何不笑 JavaScriptMath
        The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(),  Math.floor(), and  Math.round() — handle rounding in differen
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他