- TFRecord实践
钢镚儿_e134
在工作中,需要在训练模型的过程中,读入大规模稀疏矩阵,因此考虑用tfrecord进行加载1.生TFRecordimporttensorflowastfimportnumpyasnp"""txt文件中保存的是矩阵每一行的行坐标,列坐标,以及元素值数据格式为:‘行坐标’+‘[对应所有列坐标]’+‘[对应所有元素值]’"""defwrite_TFRecord(srcpath,dstpath):write
- 10 | Tensorflow io流和 tfrecord读取操作
RunsenLIu
(1-6)深度学习系列tensorflowneo4j人工智能
tf.io模块是TensorFlow中用于处理输入输出(I/O)操作的工具模块,提供了许多常见的函数,用于读写文件、处理图像、序列化和反序列化数据等。以下是一些常见的tf.io模块中的函数:文件操作:tf.io.read_file(file):读取文件内容。tf.io.write_file(file,contents):将内容写入文件。TFRecord文件:tf.io.TFRecordWriter
- tensorflow eatimator实现early-stopping
我就算饿死也不做程序员
tensorflowtensorflowpython深度学习
相信大家,为了避免过拟合,经常需要用到early-stopping,即在你的loss接近收敛的时候,就可以提前停止训练了。预备知识tensorflowestimator详细介绍,实现模型的高效训练tensorflow通过tfrecord高效读写数据API介绍tf.estimator.experimental.stop_if_no_increase_hook(estimator,metric_nam
- 揭秘关于TFRcord的五脏六腑
是猪哥不是诸葛
计算机视觉TF2.0.keras深度学习TF2.0神经网络实战教学pythonnumpy开发语言
揭秘关于TFRcord的五脏六腑前言:本篇文章将演示如何创建、解析和使用tf.Example消息,以及如何在.tfrecord文件之间对tf.Example消息进行序列化、写入和读取。教程讲解使用的都是结构化数据,文章最后还会演示如果将图片写成.tfrecord文件,这在同个数据集用于不同模型情景之下非常有用。官网文档是从讲原理,然后再展现示例。我觉得这种方式很容易劝退小白,因为原理晦涩难懂。这里
- 使用tensorflow训练tfrecord文件的时候,loss开始下降后来上升的原因
w_xiaomu
机器学习loss问题
以下内容是本人在训练时候所遇到,并且解决的,如果还有没有涉及到的,希望可以交流:1.刚开始下降,后来上升,可能是数据集的问题,假如数据集训练集的总大小是5000张图片,如果你写为6000或者只要不是5000张的,都可能会出现开始下降后来上升的问题。如果解决该问题的方法是,修改数据集的总大小等于你训练数据集的总大小。2可能是模型的问题:如何判断是模型的问题,首先你使用未修改(此处指的是比如resne
- VOC07+12合并训练用于图像分类
w_xiaomu
程序图像分类
该程序可以用于图像分类,比如Voc2012的数据集,首先将数据集中标签和图片按照类别分为20类,然后在使用该程序将分好类的文件,转换为tfrecord格式,用于训练图像分类。具体程序如下:#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatMar913:22:182019importosimportsysimportrandomimportnumpyasnpimporttensor
- TFRecord
游阿游
TFRecord是TensorFlow提供的用于高速读取数据的文件格式。该post介绍了如何将数据转换为TFRecord文件,以及如何从TFRecord文件中读取数据。
- Tensorflow——图像数据处理
cute 0001
机器学习TensorFlow图像数据处理
1TFrecord输入数据格式2图像处理函数2.1图像的解码与编码importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastfimage_raw_data=tf.gfile.GFile("pictures/123.jpg",'rb').read()withtf.Session()assess:#对图像进行jpge的格式解码从而得到图像对应的三维矩阵img_dat
- ssd训练自己数据集
chde2Wang
神经网络
1、用labelImg标数据2、将数据转换为tfrecord错误记录:NotFoundError:无法创建NewWriteableFile解决方法:您需要在运行此脚本的运行环境文件夹中自己创建一个目录1、前期准备工作第一步:先将SSD框架下载到本地,解压出来;SSD源码下载第二步:在解压出来的主目录下依次创建tfrecords_、train_model、VOC2007文件夹,再将之前在SSD目标检
- python实现将图片数据以TFRecord方式存储
chen_zn96
pythonpythontensorflow数据存储tfrecord
以TFRecord方式存储的优点高效性:TFRecord是一种二进制格式,可以提供更高的存储和读取效率。它可以更快地读取和解析数据,特别适用于大规模数据集可压缩性:TFRecord可以使用压缩算法进行压缩,减小数据文件的大小。这对于需要传输或存储大量数据的场景非常有用,可以减少存储空间和网络传输带宽的消耗灵活性:TFRecord可以存储多种类型的数据,包括数字、字符串、图像、音频等数据读取效率高:
- 使用TensorFlow训练模型的基本流程
aiji4095
人工智能数据结构与算法python
本文已在公众号机器视觉与算法建模发布,转载请联系我。使用TensorFlow的基本流程本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型。准备语言:Python3库:tensorflow、cv2、numpy、matplotlib数据集:Chars74Kdataset的数字部分网络:CNN所有代码已经上传至github:https://
- json转为tfrecord格式文件怎么转_长图怎么转换成PDF格式?用这两招快速搞定!
weixin_39682940
matlab函数pdf怎么用秀米如何导出长图
长图怎么转换成PDF格式?前些天帮客户用ps制作广告图,客户要求制作为长图的效果,然后转换为PDF发给她。如何将几十张的长图资料转为PDF呢?其实很简单,这些操作用对了方法就能轻松实现图片转PDF!思路一:利用Word软件导出为PDF格式我们首先新建一个Word文档,再将要转换的图片按顺序全部插入在这个文档之中,插入后的图片自己再整理一下。整理后我们点击左上角的“文件”选择“另存为”。在出现的文件
- TensorFlow图像多标签分类实例
新知图书
tensorflow人工智能python
接下来,我们将从零开始讲解一个基于TensorFlow的图像多标签分类实例,这里以图片验证码为例进行讲解。在我们访问某个网站的时候,经常会遇到图片验证码。图片验证码的主要目的是区分爬虫程序和人类,并将爬虫程序阻挡在外。下面的程序就是模拟人类识别验证码,从而使网站无法区分是爬虫程序还是人类在网站登录。10.4.1使用TFRecord生成训练数据以图10.5所示的图片验证码为例,将这幅验证码图片标记为
- 5、TFRecord(管理数据)
MakeStart
TFRecord产生的背景:一般情况下数据集经常分为train,test文件夹,文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件,这些文件被散列存着,不仅占用磁盘空间,读取的时候频繁访问磁盘,会非常慢。TFRecord内部使用了“ProtocolBuffer”二进制数据编码方案,它只占用一个内存块,只需要一次性加载一个二进制文件的方式即可,简单,快速,尤其对大型训练数据很友好。而且当我们的训练数据量
- TensorFlow学习笔记(四)——tf.data API
七月七叶
tf.data.Datasetcsv文件读取为dataset并用于训练tfrecord1.tf.data.Datasettf.data.Dataset使用流程:(1)以源数据创建一个dataset;(2)对数据进行预处理;(3)遍历整个dataset,进行数据处理1.1SourceDatasets(1)由数组、列表等创建,将其转化为tensor#创建一个datasetdataset=tf.data
- 下载并处理【T0】指令微调数据集--手把手教程
Reza.
深度学习深度学习人工智能transformer
T0benchmark(或者叫P3)是一个大规模的人工标注instructiontuning数据集,在ICLR2021T0一文中提出,其收集了来自huggingfacehub上的多任务数据,并为每一个task都装备了来自promptsource的人工撰写指令。P3数据集可以在huggingface上找到:链接然而我们下载之后会发现,所有数据文件都以.tfrecord,而且打开之后的内容非常怪异:如
- 用多线程预处理数据提高神经网络训练速度
YinliX
运行环境python3.6.3、tensorflow1.10.0Intel@AIDevCloud:IntelXeonGold6128processors集群数据来源http://download.tensorflow.org/example_images/flower_phtos.tgz思路首先需要将图像数据进行处理转化为TFRecord数据,在读取TFRecord数据文件的时候,首先获取训练数据
- tfrecord的读和写(针对tf1.x版本)
conner是位好少年
不管怎么说tfrecords都是一个文件格式,读写也出不了常规的文件读写的逻辑,无非是读的时候格式得确定,取的时候格式要一致,别的也没什么了写入:第一步,声明writer,创建.tfrecord文件writer=tf.python_io.TFRecordWriter(tfrecords_filename)第二步,用feature的方式将目标数组传递进去example=tf.train.Exampl
- json转为tfrecord格式文件怎么转_SpringBoot 返回 json 数据以及数据封装(万字长文)...
weixin_39955781
springbootmap数据类型注入springboot创建地址后端返回json数据给前端
本文目录如下:1.SpringBoot默认对Json的处理1.1创建User实体类1.2创建Controller类1.3测试不同数据类型返回的json1.4jackson中对null的处理2.使用阿里巴巴FastJson的设置2.1jackson和fastJson的对比2.2fastJson依赖导入2.2使用fastJson处理null3.封装统一返回的数据结构3.1定义统一的json结构3.2修
- 目标检测——yoloV3案例
醋酸洋红就是我
tensorflow解决cv目标检测YOLO人工智能
目录数据获取TFrecord文件什么是TFrecord文件将数据转换成TFrecord文件读取TFrecord文件数据处理模型构建模型训练损失函数的计算正负样本的设定模型训练获取数据集加载模型模型训练模型预测数据获取labellmage使用方法TFrecord文件什么是TFrecord文件将数据转换成TFrecord文件fromdataset.vocdata_tfrecordimportload_
- 图像数据处理
随兴随缘
深度学习tensorflowpython人工智能
文章目录1:TFRecords1-1将MNIST数据集转换成TFRecord格式1-2读取TFRecord文件中的数据2:图像数据的预处理2-1处理图像编码2-2调整图像大小2-3剪裁和填充2-4按比例剪裁2-5图像翻转2-6图像亮度调整2-7图像对比度调整2-8图像色相调整2-9图像饱和度调整2-10标注框调整(随机图像截取)实例3:多线程输入数据处理框架3-1队列与多线程3-2通过tf.Coo
- UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xd5 in position 84: invalid continuation byte
曹席鹤
htmlpythonpycharmssd
历经四天,查阅资料无数,期间报错无数,终于解决。解决过程:『TensorFlow×MXNet』SSD项目的复现:在将图像数据转化为tfrecord格式过程中,直接运行tf_convert_data.py,得到报错UnicodeDecodeError:'utf-8'codeccan'tdecodebyte0xd5inposition84:invalidcontinuationbyte。根据报错修改F
- 易 AI - 使用 TensorFlow Object Detection API 训练自定义目标检测模型
CatchZeng
原文:https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-object-detection前言目标检测位置发展史传统方法(候选区域+手工特征提取+分类器)RegionProposal+CNN(Two-stage)端到端(One-stage)TensorFlowObjectDetectionAPI安装依赖项安装API工程创建数据集图片标注创建TFRecord模型训练下载
- TFRecord | 高效读写数据文件
#苦行僧
#TFRecord教程tfrecordtensorflow大数据spark
文章目录1、tfrecord介绍2、tfrecord使用方法2.1、.tfrecords文件保存格式2.2、生成.tfrecords文件的形式2.3、将单个样本数据封装到Example对象中3、写入.tfrecords文件3.1、读取.tfrecords文件Reference:读取数据我们一般做法有:1、直接全部加载到内存中。(如直接将数据np.save保存成一整个大的.npy文件,然后要用时,在
- tfrecord处理数据&编解码多个tfrecord文件
灿烂的GL
一:选择tfrecord的好处对于数据量大的时候可以采用多线程处理数据,例如可以一个线程处理数据,另一个做训练tfrecord可以分成三部分:encode、decode、runbatch,encode批量将数据/图片存储成字典形式,decode和tf.train.shuffle_batch或tf.train.batch配合这里注意每次取出的是一个数据的tensor,通过epoch和sess.run
- tensorflow图像读取,tfrecords格式解码和直接解码结果不一致
发光mcu
在数据集制作时使用了tfrecord格式进行记录,解码产生的tensor为tf.Tensor([[105.107.86....71.104.-128.]],shape=(1,12288),dtype=float32)直接读取图片解码产生的tensor为tf.Tensor([[105.107.86....71.104.128.]],shape=(1,12288),dtype=float32)两者数据
- 机器学习特征处理详解与 tensorflow feature_column 接口实战
算法全栈之路
模型手把手系列机器学习tensorflow深度学习人工智能nlp
机器学习特征处理详解与tensorflowfeature_column接口实战书接上文,在模型手把手系列的前两篇文章中,我们已经详细介绍了python、spark和java生成TFrecord和六种方法构建读入batch样本,按照常规机器学习模型pipline的流程来说,我们应该在使用dataset构建好的batch数据上开始分别对读入的各个特征进行处理例如特征数值化、取embeding等操作,然
- tf_record 的几种生成方法。
数据挖掘菜鸟davidwang
背景:大家在使用tensorflow训练model的时候,如何更好更快的加载数据,tensorflow官方给出了tfrecord这种格式,这种数据格式无论低级别api/高级别api都可以加载。1.什么是tfrecord,tfrecord是一种基于protobuffer的数据格式(对protobuffer,具体如下图所示,每一个训练样本就是一个Example这个结构体。我们只需要将之前每一个训练样本
- magenta(Art&Music for Tensorflow)
MagicG
Note:本文只是个草稿,备份用,后续会整理好。官方安装完所有环境,用最新版的magenta搭配tensorflow1.0magentagithub中间有点小问题,不过还比较顺利的搞定了。INPUT_DIRECTORY=/Users/niby/Documents/workspace/github/0302/magenta/magenta/testdataSEQUENCES_TFRECORD=/tm
- tensorflow2装甲板id识别 2网络搭建与训练
发光mcu
tfrecord数据到可用数据集的转换在上一篇文章中实现了tfrecord格式数据的读取https://www.jianshu.com/p/88d09196bf07但是读取的内容还不能直接被网络训练函数使用,因而需要对读到的数据进行简单处理reader=tf.data.TFRecordDataset(record_path)#打开一个TFrecord读取数据后,图像数据进行解码和数据类型转化来适应
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc