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AI_DL_CODE
深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
摘要:时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点,对极端天气预测至关重要。深度学习,尤其是LSTM网络,因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据,深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系,提高预测准确性。然而,挑战依然存在,包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来,通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
- C++学习路线:从基础到精通
byte轻骑兵
编程语言精要#C++深度探索与实战专栏开发语言c++
目录一、C++基础1.1.学习目标1.2.学习内容1.3.C++语言的特点二、面向对象编程(OOP)2.1.学习目标2.2.学习内容三、C++核心编程3.1.学习目标3.2.学习内容四、高级主题4.1.学习目标4.2.学习内容五、软件开发实践5.1.学习目标5.2.学习内容5.2.1.学习使用构建系统(如CMake)来组织和管理项目5.2.2.学习版本控制(如Git)来管理代码版本5.2.3.学习
- NAT类型的判断(RFC3489)
tzhlovesakura
网络协议网络
一、NAT网络分为4大类型:1、FullConeNAT(完全锥形):所有内网的IP和端口的请求,都会被映射成同一个外网IP和端口,并且任何一个外网主机都可以通过这个映射的外网IP和端口号向这台内网主机发送包。2、RestrictedConeNAT(限制锥形):所有内网的IP和端口的请求,都会被映射成同一个外网IP和端口,但是只有内网主动通讯过的外网主机可访问内网主机。3、PortRestricte
- 【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts,纯卷积神经网络,更快更准,,降低参数量!
YOLO大师
YOLO网络cnn目标检测论文阅读yolov8
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer(ViTs)的引入,ViTs迅速取代了卷积神经网络(ConvNets)成为最先进的图像分类模型。然而,普通的ViT在应用于诸
- springboot毕设 基于java的在线学习交流平台 程序+论文
明思计算机毕设
springboot课程设计后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展和全球教育资源的日益丰富,在线学习已成为人们获取知识、提升技能的重要途径。特别是在近年来,受各种因素影响,线上教育需求激增,促使在线学习交流平台不断涌现。这些平台旨在打破传统教育的时空限制,为学习者提供更加灵活、个性化的学习体验。然而,当前市场上的在线学
- npm install 报错常见的解决方法
dami_king
随笔npm前端node.js
npminstall报错的情况有很多种,每种错误的具体解决方案也有所不同。这里我将汇总一些常见的npminstall报错及其解决办法:1.下载速度慢/网络问题解决办法:更换npm包的镜像源至国内镜像,如淘宝npm镜像:npmconfigsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org2.缓存问题解决办法:清理npm缓存:npmcacheclean--force3
- python 代码实现了一个条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN),用于生成与给定的理化值相关的光谱数据
max500600
算法开发语言python生成对抗网络开发语言
importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.layersimportAdd,BatchNormalizationos.enviro
- C语言进阶——通讯录模拟实现
_麦麦_
C语言进阶c语言算法开发语言
个人主页:_麦麦_今日名言:只有走在路上,才能摆脱局限,摆脱执着,让所有的选择,探寻,猜测,想象都生机勃勃。——余秋雨《文化苦旅》目录一、前言二、正文1.大体框架2.界面显示3.创建通讯录4.初始化通讯录5.增加联系人6.显示联系人7.删除联系人8.查找联系人9.修改联系人10.排序联系人三、结语一、前言在上一章的结构体的学习中,相信小伙伴们或多或少都有所收获,但是有的小伙伴可能会问,结构体到底能
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv5 + YOLOv8 + YOLOv10 + UI界面 + 数据集
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui分类人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,深度学习技术已广泛应用于各个领域,尤其是在计算机视觉领域。人脸识别和表情识别是其中的一个重要应用,能够在多种场景下提供重要的信息,例如安全监控、情感分析、智能客服、健康监测等。在人脸表情识别任务中,准确识别人脸的情感状态(如高兴、愤怒、悲伤等)是一个极具挑战性的任务。随着YOLO系列算法的不断进步,YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的推出大大提高了目标检测的精度
- 基于YOLOv8深度学习的人脸年龄检测识别系统
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能ui数据挖掘分类
引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人脸分析技术在年龄检测领域取得了显著进展。人脸年龄检测系统在安全监控、广告推荐、健康监测等领域有广泛应用。本文将基于YOLOv8目标检测模型和UI界面,开发一个完整的人脸年龄检测识别系统。我们将详细介绍项目的技术实现、数据集构建、模型训练以及UI设计,并附上完整代码。目录引言系统架构设计数据准备公开人脸年龄数据集数据标注格式数据目录结构模型训练YOLOv8环
- 基于深度学习的人脸表情识别系统(YOLOv10+UI界面+数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui计算机视觉人工智能目标跟踪
在本篇博客中,我们将详细介绍如何构建一个基于深度学习的人脸表情识别系统。该系统主要由三部分组成:YOLOv10(深度学习模型)进行表情识别、UI界面展示识别结果以及数据集的准备和训练过程。我们将从系统架构、数据准备、模型训练、UI设计等多个方面进行全面讲解,最终实现一个能够实时识别并展示人脸表情的系统。目录1.系统架构2.数据集准备2.1FER2013数据集2.2数据预处理3.YOLOv10模型概
- 基于深度学习的人脸表情识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
2025年数学建模美赛
深度学习YOLOui人工智能代码
1.引言近年来,人脸表情识别在情感计算、智能人机交互、心理学研究等领域有着广泛的应用。深度学习的快速发展,使得高效、准确的人脸表情识别成为可能。通过利用卷积神经网络(CNN)和目标检测技术,可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。系统集成了数据集准备、YOLOv8模型训练、实时推理以及基于PyQt5的图形用户界面(UI)。通过本文,你将学习如何实现一
- 分频器code
一条九漏鱼
verilog开发实战指南fpga开发
理论学习数字电路中时钟占有非常重要的地位。时间的计算都依靠时钟信号作为基本单元。一般而言,一块板子只有一个晶振,即只有一种频率的时钟,但是数字系统中,经常需要对基准时钟进行不同倍数的分频,进而得到各模块所需的频率。若想得到比系统时钟更慢的时钟,可以将基准时钟进行分频。若想得到比系统时钟更快的时钟,可以将基准时钟进行倍频。不管是分频还是倍频,都通过PLL实现或者用verilog描述实现。我们用ver
- 我的秋招总结
今天不coding
秋招秋招总结大厂秋招建议秋招准备
我的秋招总结个人背景双非本,985硕,科班准备情况以求职为目的学习Java的时间大概一年。八股,一开始主要是看B站黑马的八股文课程,背JavaGuide和小林coding还有面试鸭。算法,250+,刷了3遍左右项目,API开放平台+OJ在线判题系统+实习项目(检索+大模型)实习,华为线上算法实习4个月,小厂Java实习5个月,滴滴后端实习9个月offer京东零售-供应链sp美团到家-履约sp快手-
- 智能裂变引流系统:通过用户验证与分享激励获取目标手机号
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在现代数字营销中,快速增长用户并引导其主动分享,已经成为许多企业提高转化率和扩大市场份额的核心策略。尤其是在一些特定行业,如医疗、金融、电子商务等领域,精准获取用户信息(尤其是手机号)至关重要。这些信息是后续营销、数据分析、精准推送等活动的基础。而通过裂变营销,我们可以利用现有用户的社交网络,快速获取更多高质量的目标用户。本文将介绍如何设计和实现一个智能裂变引流系统,通过用户信息验证、手机号查询、
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爬虫python数据挖掘scrapy
文章适合于所有的相关人士进行学习各位看官看完了之后不要立刻转身呀期待三连关注小小博主加收藏⚓️小小博主回关快会给你意想不到的惊喜呀⚓️文章目录scrapy中加入CrawlSpider️创建项目️提取器和规则RULEscrapy爬虫实战️分析网站️代码部分1.settings部分2.starts部分3.items部分4.重要的lyw_spider部分5.pipelines部分scrapy中加入Cra
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技术类网络服务器路由器防火墙domainmobile
浅析NAT的类型何宝宏[1]摘要介绍了四种典型的NAT类型和两种典型的传统NAT类型。关键词NATNATP类型一、引言RFC1631以及相关RFC定义的网络地址翻译器(NAT)。IETF一直主张利用IPv6技术解决地址短缺问题,因此IETF虽然出版了几个与NAT相关的RFC,但对NAT技术(尤其是穿越问题)一直没有系统的标准化工作,如SIP和MobileIP就是NAT出现后设计的一些协议,都未考虑
- 【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!
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工具毕业设计python机器学习线性代数人工智能
【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!文章目录【机器学习】从零开始,用线性代数解锁智能时代的钥匙!引言在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为解锁智能科技的关键。但你是否曾被复杂的数学公式和算法搞得晕头转向?别担心,这篇文章将带你从零开始,用最直观的方式掌握线性代数——机器学习的核心武器!线性代数:机器学习的基石向量:数据的基本单元Python代码示例:向量操作矩阵:多维数据的集合Py
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大家好,我是等天黑,一名对编程充满热情的初学者。我一直对科技领域有着浓厚的兴趣,喜欢探索各种新奇的软件和应用,也总是好奇它们背后是如何运作的。这种好奇心驱使我踏上了编程学习之路,希望能够深入了解这个充满魅力与挑战的世界,并且有朝一日能够用代码创造出有价值的东西。一、编程目标短期目标在接下来的三个月内,熟练掌握至少一种编程语言的基础语法,能够独立完成一些简单的编程项目。通过这些实践项目,积累代码编写
- Python学习(十七)——re类与正则表达式
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re.match()匹配尝试在字符串的起始处应用该模式,返回一个匹配对象,如果没有找到匹配项,则返回一个对象。re.match().start()返回子串匹配组的开始索引printre.match('Hello','Hello,World!').start()输出:0re.match().end()返回子串匹配组的结束索引printre.match('Hello','Hello,World!').
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- 信息系统项目管理师笔记
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高项考点总结第一章:信息化和信息系统信息的属性:精确性、完整性、可靠性、及时性、经济型、可验证性、安全性。信息的传输技术是信息技术的核心信息化的5个层次:产品信息化,企业信息化,产业信息化,国民经济信息化,社会生活信息化。信息化的主体是全体社会成员两网是政务内网和政务外网,一站是政府门户网站。信息化六要素:信息资源是关键、信息网络是基础设施、信息技术应应用、信息技术产业是物质基础、信息化人才是成功
- 2025.1.17—misc—一、黑客帝国 压缩包加密|图片文件格式问题
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“破晓”计划第一阶段训练安全网络安全misc
题目来源:buuctf黑客帝国目录一、解题思路step1:下载文件,查看情况step2:利用脚本转换数据step3:利用ARCHPR破解压缩包密码step4:解压后查看新文件一、解题思路step1:下载文件,查看情况下载附件,发现一堆数据有字母有数字,很像十六进制数据,利用python脚本将这些十六进制数据转换为二进制写入文件。step2:利用脚本转换数据importbinasciihex_dat
- 计算机网络部分笔记
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计算机网络OSI/RM七层模型七层模型是计算机网络的一个奠基石。计算机网络整个的基础都是构建于七层模型之上的。七层模型是由国际标准化组织制定出来的。在七层模型当中最底层是物理层。物理层负责传输二进制的数据,主要涉及的设备是中继器和集线器。中继器可以延长传输距离,因为传输距离过远,会导致信号的衰减,衰减到一定程度就传输不过去了,而通过在中间加一个中继器,中继器一端接收传输过来的数据,另一端将数据原封
- 计网中的“Spine/Leaf”分别都是什么,又有哪些功能和特点?
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spine
Spine/Leaf(叶脊)是一种用于构建数据中心网络的拓扑结构,其中Spine代表“脊骨”或“骨干”,而Leaf代表“叶子”。以下是对Spine/Leaf的详细介绍:一、定义与组成Spine交换机(脊骨交换机/骨干交换机):在数据中心网络中,Spine交换机相当于传统网络中的核心交换机。它具备高带宽和低延迟的特性,用于连接多个Leaf交换机,并提供横向的高速数据传输和转发功能。Spine交换机负
- 《CPython Internals》阅读笔记:p1-p19
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《CPythonInternals》学习第1天,p1-p19总结,总计19页。一、技术总结无。二、英语总结(生词:2)1.humblevshumbled(1)humble:humus(“earth”)adj.字面意思是“ontheground”,后面引申为“lowlyinkind,state,condition(卑微)”,"notproudthatyouareimportant(谦卑)"。(2)h
- 《解锁数据新动能:数据标注工具与AI模型训练平台的无缝对接热潮》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据已然成为驱动其进步的核心燃料。而数据标注工具与人工智能模型训练平台的集成,实现数据的无缝流转,正逐渐成为行业内的关键热点,犹如为人工智能的发展装上了强劲的双引擎。为何集成如此关键数据标注是为数据赋予标签,使其能被人工智能模型理解和学习的过程。训练平台则是利用这些标注好的数据来构建和优化模型。两者若相互独立运作,数据在不同系统间的传输会面临格式不兼容、接口不匹配等难
- 《数据质量:人工智能模型的成败关键》
人工智能深度学习
在当今人工智能飞速发展的时代,数据质量对人工智能模型的影响至关重要,它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用:准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声,模型就会学习到这些错误信息,从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中,若患者的症状数据记录错误,模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响:不完整的数据会使模
- 华为交换机在Spine-Leaf架构中的使用场景
鹿鸣天涯
网络规划设计师服务器网络运维
华为交换机在Spine-Leaf架构中的使用场景主要包括数据中心网络设计。在数据中心网络设计中,Spine-Leaf架构是一种常见的网络架构,由Spine层和Leaf层组成。Spine层负责提供高带宽的连接,而Leaf层则负责连接到服务器和设备。华为交换机在Spine层中扮演着关键角色,提供高带宽、高可靠性的网络连接。Spine-Leaf架构的基本概念和优势Spine-Leaf架构由Spine
- 云起无垠荣获第八届“强网杯”高阶技术专项赛优秀奖
网络安全
近日,第八届“强网杯”全国网络安全挑战赛线下赛于郑州高新区的网络安全科技馆赛博厅圆满落幕。云起无垠创始人兼CEO沈凯文博士在活动中发表了题为《安全智能体技术实践与内生安全问题思考》的精彩演讲。沈凯文博士指出,当前数字化时代下网络安全领域面临深刻变革与挑战,AI的快速发展使其成为网络安全创新的核心动力,促使安全智能体出现。但大模型在安全场景落地时存在诸多难题,为此云起无垠构建了AI安全智能体平台。该
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓