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闲聊linux运维服务器
以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析,结合性能、架构特点及应用场景进行整理:一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量(百万)计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失,支持超深网络(如ResNet-152)76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches,用标准Transforme
- 汽车加气站操作工分类有几种
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2025年汽车加气站操作工分类及专业要求一、按能源类型分类CNG操作工•专业范围:20MPa高压气体操作•特殊要求:需掌握压缩机群控技术LNG操作工•专业范围:-162℃低温储罐管理•特殊要求:BOG再液化系统操作资质氢气操作工•专业范围:70MPa高压加氢•特殊要求:氢脆防护专项培训LPG操作工•专业范围:丙烷/丁烷混合气体•特殊要求:钢瓶残液处理认证二、按岗位职能分类加注操作岗•核心技能:标准
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- AI生成一个战斗PK应用
这两天在CSDN顶部栏里面看到inscode,点进去发现“InsCode是一个一站式的软件开发服务平台,从开发-部署-运维-运营,都可以在InsCode轻松完成。”,里面有个一句话生成应用的功能挺有意思。下面是我生成的应用,AI战斗PKAI战斗PK简单来说就是想起来之前B站还是哪里看到的奥特曼大战叶问,由此想到了这个应用,输入两个历史、电影或动漫中的角色名字,然后AI输出他们战斗的过程和结果。这是
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
心想事“程”
小知识点cnn人工智能神经网络
一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- 知乎问答感怀
知乎问答感怀世间纯良,明月当亮,浮尘无流春芳易逝,再想那年为讲。思晨中日,数天难享。水去无痕,但见花开费思量。何故有情?时常足长,促容间,赤墨本心比莲,自性为上。叶生叶落,共存酒酿。
- FairyGUI 实现 Boss 双层血条动画
future1412
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涉及到一个问题的话先去了解前因后果,涉及到的UI框架,全部吃懂吃透。一:理解血条系统的组成1.boss血条一般包括:红色血条:表示当前血量,随伤害立即减少;白色血条(残影):慢慢减少,产生一种“缓冲”的受伤视觉效果;血条分段(如2条血表示不同阶段);血条消失/出现动画;血条附加信息:如Boss名字、阶段数、状态效果等。二:准备环境Unity+FairyGUI准备血条UI元素:使用两张图层叠加实现红
- 第0章:开篇词 - 嘿,别怕,AI应用开发没那么神!
嘿,各位未来的AI大神们,我是阿威。在敲下这行字的时候,我猜你可能正坐在你的HermanMiller或者宜家电竞椅上,屏幕上还留着VSCode的残影,脑子里可能还在回响着产品经理那句“这个需求很简单”。你可能是一个身经百战的Web后端,也可能是一个像素眼的前端大师,或者是一个在移动端AppStore里摸爬滚打多年的老兵。我们都一样,是代码世界的“手艺人”,是数字世界的“建筑师”。我们相信逻辑,我们
- 第五章算法设计题
以二叉链表作为二叉树的存储结构,编写以下算法:(1)统计二叉树的叶结点个数。[题目分析]如果二叉树为空,返回0,如果二叉树不为空且左右子树为空,返回1,如果二叉树不为空,且左右子树不同时为空,返回左子树中叶子节点个数加上右子树中叶子节点个数。[算法描述]intLeafNodeCount(BiTreeT){if(T==NULL) return0;//如果是空树,则叶子结点个数为0elseif(T
- 个人财务管理中的行为偏差与系统化防御框架
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个人财务管理中的行为偏差与系统化防御框架一、核心认知偏差机制flowchartTB支付媒介[支付媒介属性]-->神经激活-->行为输出subgraph神经经济学基础现金支付-->脑岛激活[岛叶皮质激活]-->消费抑制电子支付-->伏隔核激活[伏隔核多巴胺释放]-->消费促进end支付脱敏效应神经学证据:fMRI显示电子支付决策时间比现金快0.8秒(《NatureHumanBehaviour》202
- Python训练营打卡 Day50
预训练模型+CBAM模块知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块:ResNet的核心是残差块,它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层,从而使得网络能够训练得更深。网络结构:ResNet由多个残差块组成,每个残差块包含两个或三个卷积层,以及一个
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
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决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 典型的几种神经网络
Victor Zhong
AI框架神经网络人工智能深度学习
骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层:输入层一般为一张图片(w,h,d),输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层(卷积核有权重系数)、池化层(没有权重系数)、全连接层,还有残差块?和Inception模块?。;输出层:RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图:三级目录
- <数据结构>链表实战之单链表与双链表的增删改查
叶落秋白
数据结构与课程设计c语言开发语言链表visualstudio
✅作者简介:一名即将大三的计科专业学生,为C++,Java奋斗中✨个人主页:叶落秋白的主页系列专栏:数据结构干货分享推荐一款模拟面试、刷题神器进入刷题的世界前言上篇博客分享了创建链表传入二级指针的细节,那么今天就分享几个c语言课程实践设计吧。这些程序设计搞懂了的话相当于链表的基础知识牢牢掌握了,那么再应对复杂的链表类的题也就能慢慢钻研了。学习是一个积累的过程,想要游刃有余就得勤学苦练!目录单链表的
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01前言在Windows上,很多人习惯通过:•【控制面板】→卸载程序•或【设置】→应用→卸载你以为点击“卸载”按钮,软件就永远消失了吗?❌事实是:•注册表项还在•残留配置文件没删•相关服务还在后台运行•系统启动依然加载“幽灵程序”这些就是系统卡顿、空间被吃掉的罪魁祸首02正文一、初识GeekGeekUninstaller是一款轻量级、免费但功能强大的Windows程序卸载工具,主打“强力卸载+无残
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想了挺久,我决定还是记录一些东西;讲述一下rk_mmp_demo编码的一些背景,出于何种目的,又解决了什么问题.背景大概在一年半年前由于工作上的原因接触到了OpenGL,为此我还写了一篇笔记OpenGL简介.在这个示例里,演示了如何使用OpenGL实现转场特效这一实现,比如百叶窗的frag.glsl就如下:varyingvec2oUV;uniformsampler2DTexA;uniformsam
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人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型(PLMs)在特定下游任务上的微调和存储成本极高,这限制了它们在实际应用中的可行性。为了解决这一问题,来自清华大学和北京人工智能研究院的研究团队探索了一种优化模型中一小部分参数的方法,同时保持其他参数不变,以大幅降低计算和存储成本。研究团队提出了“delta-tuning”这一概念,将优化的参数部分称为“delta”,即在训练过程中被“改变”
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这篇教程展示了如何:训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集,主要用于根据红酒的PH值,酸度,残糖量等指标来评估红酒的质量。我们会用到什么?安装MLflow和scikit-learn,推荐两种安装方式:安装MLflow及其依赖:pipinstallmlflow[extras]分别安装ML
- Python Day56
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Task:1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设b.P值、统计量、显著水平、置信区间2.白噪声a.白噪声的定义b.自相关性检验:ACF检验和Ljung-Box检验c.偏自相关性检验:PACF检验3.平稳性a.平稳性的定义b.单位根检验4.季节性检验a.ACF检验b.序列分解:趋势+季节性+残差记忆口诀:p越小,落在置信区间外,越拒绝原假设。1.假设检验基础知识a.原假设与备择假设原假设(Null
- b树与b+树的区别
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B树和B+树都是平衡树的一种,广泛应用于数据库和文件系统中。它们的主要区别在于结构和性能优化上。以下是B树和B+树的主要区别:1.结构差异B树:节点存储键和值:B树的每个节点不仅存储键,还存储与键关联的数据(值)。叶子节点和内部节点都可以存储数据。多层次的值存储:数据可能存储在内节点或叶子节点,因此查找时可能会终止于非叶节点。B+树:节点只存储键,值存储在叶子节点:B+树的内部节点只存储键,数据(
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InnoDB存储引擎的索引结构基于B+树(B+Tree),这是其核心特性之一。B+树的设计结合了磁盘存储特性和数据库查询需求,能够高效地处理大规模数据的查找、插入、删除和范围查询操作。以下是InnoDB索引数据结构的详细说明:1.B+树的结构特点B+树是一种自平衡的多路搜索树,其核心特性如下:所有数据存储在叶子节点:B+树的非叶子节点仅存储键值(Key)和子节点指针,而实际的数据(记录)只存在于叶
- 【题解】洛谷P1001 A+B Problem
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写在前面第一篇博客,献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁,在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨,努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标,希望能实现吧。同时,推荐一下我的个人博客,欢迎访问。https://www.cnblogs.com/jjmg/下面是页面编辑的测试。题目地址https://www.luogu.com.cn/problem/P1001题目描述输入两个整数a,ba,
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左神算法算法深度优先
二叉树最大路径和问题(Java实现)文章目录二叉树最大路径和问题(Java实现)1.题目描述2.问题解释3.解决思路4.代码实现5.总结1.题目描述给定一棵二叉树,其中每个节点都包含一个整型权值。要求计算从根节点到叶节点的所有路径中,权值和最大的值是多少。2.问题解释必须从根节点出发到叶子节点结束需要遍历所有可能的路径找出所有路径和中最大的那个值叶子节点是指没有子节点的节点3.解决思路采用深度优先
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神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- 分布式I/O在风电行业的应用
明达技术
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在全球倡导清洁能源的大背景下,风力发电作为一种可持续的能源解决方案,正得到越来越广泛的应用。风力发电机通过将风能转化为机械能,再进一步转化为电能,为我们的生产生活提供绿色电力。然而,风电行业在发展过程中面临着诸多严峻挑战。风机所处的环境条件异常恶劣。海上风机长期处于盐雾、高湿的环境中,设备极易受到腐蚀;而位于戈壁地区的风机,则要承受风沙大、高低温差大的考验。这种恶劣环境对风机电气系统的设备耐久度和
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
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目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码(PositionalEncode)1.2.2自注意力机制(Self-Attention)1.2.3多头注意力(Multi-HeadAttention)1.2.4位置感知前馈层(Position-wiseFFN)1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
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目录一、数据处理:一切从“数据”开始✅常见数据源✅关键任务二、特征工程:从“数据”中提取“洞察”✅常用方法✅高阶技巧三、建立模型:从“算法”到“智能”✅模型类型✅常见算法✅模型训练四、评估迭代:没有反馈,就没有智能✅常用评估指标✅迭代优化方法五、上线应用与持续优化:从“实验室”到“真实世界”✅模型部署方式✅持续优化总结:看懂全流程!延伸阅读推荐作者:一叶轻舟|AI应用开发者&技术博主日期:2025
- 大二层网络(叶脊网络)
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1、云数据中心为什么需要大二层?传统数据中心主要提供互联网访问,流量多来自于互联网用户的访问,这些流量通常被称为“南北流量”,数据中欧更新内部服务器之间的流量则称之为“东西流量”。在传统数据中心,南北流量几乎占据到80%。基于流量的特点,传统数据中心采用3-Tier三层网络架构,即整个网络由接入层、汇聚层和核心层组成,流量纵向经过接入层、汇聚层、收敛至骨干核心层。这种架构,本质上可以看作是一种树形
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
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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