- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 智慧交通是什么,可以帮助我们解决什么问题?
Guheyunyi
运维大数据人工智能信息可视化前端
智慧交通是什么?智慧交通(SmartTransportation)是指利用物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)、云计算、5G通信等先进技术,对交通系统进行智能化管理和优化,以提高交通效率、减少拥堵、降低事故率、提升出行体验,并实现交通资源的合理配置和可持续发展。智慧交通的核心是通过数据采集、分析和应用,实现交通系统的智能化、自动化和协同化,从而构建一个高效、安全、绿色、便捷的交通生态系统。智
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献
俞兆鹏
AI学习指南人工智能
一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
- 在线视频创作平台(Vidnami)
deepdata_cn
视频生成视频剪辑视频创作
Vidnami是一款功能强大的在线视频创作平台,前身为ContentSamurai,于2015年推出,2020年更名为Vidnami。它运用人工智能技术,能够分析输入的文本,自动从大量素材中选取合适的图像和视频片段,将文字快速转化为具有专业外观的视频,无需用户具备视频编辑经验。该平台提供多种视频模板、全主题定制功能以及内置的免版权媒体库,包括3000万张图片和3万首音乐,还支持自动配音,用户可以录
- OpenCV第1课OpenCV 介绍及其树莓派下环境的搭建
嵌入式老牛
树莓派之OpenCVopencv人工智能计算机视觉
1.机器是如何“看”的我们人类可以通过眼睛看到五颜六色的世界,是因为人眼的视觉细胞中存在分别对红、绿、蓝敏感的3种细胞。其中的光感色素根据光线的不同进行不同比例的分解,从而让我们识别到各种颜色。对人工智能而言,学会“看”也是非常关键的一步。那么机器人是如何看到这个世界的呢?这就涉及到人工智能方向重要的分支--机器视觉。机器视觉即用机器人代替人眼来做测量和判断,通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分C
- 有了大模型为何还需要Agent智能体
全栈你个大西瓜
人工智能人工智能AIAgentAgent智能体Agent原理
一、什么是Agent?Agent(智能体)是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体,当它与大语言模型(如通义千问QWen、GPT)结合时,形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下:大脑(LLM):负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官(工具链):通过API、传感器或数据库获取实时数据(如天气、股价)。手脚(执行器):调用外部工具完成任务(如发送邮件、控制智能家居)。记忆(
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- 神经网络之参数初始化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能深度学习
引言:参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤,目的是给网络中权重(weights)和偏置(biases)赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题,并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸:在深度神经网络中,参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小,可能导致梯度爆炸或梯度消失,从而增加网络的训练难度。加速收敛:良好的初始化可以帮
- Linux安装Anaconda和Jupyter
硬水果糖
人工智能Linuxlinuxjupyter运维
一、了解Anaconda和Jupyter引言:Anaconda是一个流行的开源数据科学平台,广泛用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。它是一个集成了大量科学计算和数据科学工具的Python和R编程语言环境。Anaconda的主要目标是简化数据科学和机器学习的开发流程,提供一个易于安装和管理的环境。而预装了大量常用的Python和R库,这些库涵盖了数据科学的各个方面,包括:数据分析:Pandas、
- 神经网络基础之正则化
硬水果糖
人工智能神经网络人工智能机器学习
引言:正则化(Regularization)是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项(PenaltyTerm),对模型的复杂度进行约束,从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合:当模型过于复杂(例如神经网络层数过多、参数过多)时,容易在训练数据上“记忆”噪声或细节,导致在测试数据上表现差。简化模型:正则化通过限制模型参数的大小或数量,迫
- TDE透明加密技术:免改造实现华为云ECS中数据库和文件加密存储
安 当 加 密
华为云数据库
在数字经济与云计算深度融合的今天,华为云ECS(弹性云服务器)已成为企业数字化转型的核心载体,承载着数据库、文件存储、AI训练等关键业务。然而,云上数据安全形势日益严峻:2024年全球云环境勒索攻击同比激增210%,密钥泄露、权限失控、合规失效成为企业上云的三大痛点。作为国内数据安全领域的领军者,上海安当推出的TDE透明加密技术,以“存储层无感加密、密钥全生命周期管理、动态防勒索”为核心,为华为云
- DeepSeek智能政务大脑:城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用政务架构
DeepSeek赋能城市智慧升级:基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备:自然语言理解能力(NLU)异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统,
- deepseek具体应用场景
ahyouxiang
人工智能
DeepSeek的具体应用场景非常广泛,涵盖了多个领域和行业。以下是基于证据的详细总结:金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出,例如通过其大语言模型(如DeepSeekLLM67Bt)提供数学、逻辑推理等能力,帮助金融机构提升服务效率。此外,DeepSeek还被应用于智能安全体产品中,通过安全大模型实现个性化开发和优化。医疗领域在医疗领域,DeepSeek的技术被用于辅助诊断和患者记录管
- DeepSeek 大模型落地成都高新区:科技赋能警务的创新变革
AGI大模型学习
科技人工智能DeepSeek大模型chatgpt大模型应用AI大模型
在科技飞速发展的当下,人工智能正以前所未有的速度融入各个领域,深刻改变着人们的生活与工作方式。公安领域也不例外,积极拥抱科技创新,成为提升警务效能、维护社会稳定的关键路径。全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区,这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义,为公安工作带来了全方位的革新。一、警用DeepSeek大模型落地的时代背景近年来,国产AI蓬勃发展,不断涌现出令人瞩目的成果
- 谈高考真题的使用(数学)
weixin_34116110
python测试
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在高三数学复习中,大家常说“以本为本,以纲为纲,高考真题当主粮”,就是以教材内容为根本,以“考试大纲”为准绳,以高考真题的训练为主线;抓住了本,把握了纲,训练有的放矢,我们的复习就会事半功倍。高考数学试题难度相对稳定,考查形式的变化却是异彩纷呈,而变化中又有着一定的规律:全国试题与各省市试题的考试要求基本一致;题型除上海和江苏外,全国和其他各省
- 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程,本文将逐步指导用户完成整个流程。此外,本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图,以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI(HyperAI)平台是一个强大的AI模型训练平台,但对于非专业用户来说,其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
- 五、AIGC大模型_09手动实现ReAct_Agent
学不会lostfound
AI人工智能react_agentLangGraphMulti-AgentPlanAndExecuteAIGC
0、前言在上一章节中,我们了解到:create_react_agent是LangGraph提供的一个预构建方法(fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agent),它可以将语言模型(LLM)和一组工具(Tools)结合起来,创建一个能够根据用户输入自动调用工具的智能代理,这个代理可以根据用户的请求,决定是否需要调用某个工具,并将工具的输出反馈给用户这个函
- 大数据和人工智能概念全面解析
就犯得上方法
一、大数据和人工智能大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义,大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值
- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
shuoac
easyui前端javascriptpython
在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- DeepSeek爆火,背后模型竟藏着这些秘密!
qq_23519469
ai
DeepSeek是什么来头最近,AI圈可是被一个名字刷爆了屏,那就是DeepSeek!它就像一颗横空出世的超级新星,在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮,这热度,简直了!大家都在疯狂讨论它,各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处,能让这么多人都为之疯狂?今天咱就来好好唠唠。DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是一家专注于开发先进大语言模型(LLM)和相关技术的企业。它成
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- 自定义Retriever的实现方法
vaidfl
windowslinuxmicrosoftpython
技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
- 如何缓存聊天模型响应以提高效率
scaFHIO
缓存javaoraclepython
技术背景介绍在开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序时,API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中,重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。为了应对这一挑战,LangChain提供了一种可选的缓存机制,可以有效地减少API调用次数,从而节省费用并加速应用程序响应。核心原理解析缓存机制的基本原理是在第一次请求时,将响应存储在缓存中。如果以后再次请求相同的输入,
- 如何在一行代码中初始化各种AI模型
qahaj
人工智能python深度学习
技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时,用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。为了简化这一过程,init_chat_model()方法被引入,让开发者能够轻松地初始化多种模型集成,而无需担心导入路径和类名。核心原理解析init_chat_model()方法通过传入模型名称及其提供商,自动推断并实例化对应的聊天模型。该功能在lang
- 使用Tiktoken进行文本分割:优化大语言模型的输入
bhawfgrcbtwny
语言模型python人工智能
引言在处理大语言模型时,因其对输入的token数量有限制,文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制,我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。在本文中,我们将探讨如何使用Tiktoken和其他工具来实现有效的文本分割。主要内容1.Tiktoken介绍Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE(BytePairEncoding)to
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:设计智能任务处理流程
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:设计智能任务处理流程作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代,随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升,传统的手动任务处理方式已经无法满足高效、准确的需求。人工智能技术的发展为自动化任务处理提供了新的可能性。AI人工智能代理(AIAgent)作为一
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
python
在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi