- PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
- 基于开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的渠道选择策略研究
说私域
人工智能小程序
摘要：在数字化商业环境下，品牌与产品的渠道选择对其市场推广和运营成功至关重要。本文聚焦于如何依据自身品牌和产品特性，结合开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序，运用科学的渠道选择方法，慎重挑选1-2个适宜平台，集中资源发力并取得成绩后再拓展其他渠道。通过理论分析与案例研究，探讨该策略的有效性和可行性，为企业渠道布局提供参考。关键词：渠道选择；开源AI智能名片；链动2+1模式；S2B2
- 利用技术分享提升个人影响力
AI天才研究院
计算AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《利用技术分享提升个人影响力》关键词：技术分享、个人品牌、影响力、内容创作、互动反馈、持续成长摘要：本文将深入探讨技术分享在个人发展中的重要作用，通过详细分析技术分享的意义、平台选择、内容创作、互动反馈及个人影响力提升策略，帮助读者掌握利用技术分享提升个人影响力的实用方法。第一部分：引言与基础第1章：技术分享的意义与价值1.1.1技术分享的历史与发展技术分享作为一种知识传播的方式，其历史可以追溯到
- 从《哪吒 2》看个人IP的破局之道|创客匠人
《哪吒2》以破竹之势登顶中国影史票房榜，不到9天票房突破62亿，观众自发为其“冲百亿”的热情，揭示了一个朴素却深刻的商业逻辑：IP的真正生命力，不在于短暂曝光，而在于用户愿意用行动投票的长期信任。这种逻辑，同样适用于2025年个人IP的增长突围。流量失效的真相：用户体验断层终结增长如今的IP运营者常陷入一个误区：疯狂追逐流量，却留不住用户。短视频投流成本翻倍，内容越做越多粉丝却不涨，好不容易成交的
- 等保测评中的物联网设备安全评估
亿林数据
物联网安全网络安全等保测评
随着物联网（IoT）技术的飞速发展，物联网设备已经广泛应用于智能家居、智慧城市、工业自动化等多个领域，极大地提升了社会生产力和生活便利性。然而，随着IoT设备数量的激增，其安全性问题也日益凸显，成为我们必须面对的重要课题。在这一背景下，等级保护（等保）测评中的物联网设备安全评估显得尤为重要，它为我们提供了一个有效的安全评估和管理机制。一、物联网设备安全评估的重要性物联网设备的核心理念是实现物物相连
- AI 图像编辑提示词参考之：背景替换
在AI图像编辑中（以FluxKontext为例），“替换背景”（BackgroundReplacement）是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换，更重要的是：确保人物主体外观不变，并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样，最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词：Replacethebackgroundwith[新背景]
- LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
- zookeeper etcd区别
sun007700
zookeeperetcd分布式
ZooKeeper与etcd的核心区别体现在设计理念、数据模型、一致性协议及适用场景等方面。ZooKeeper基于ZAB协议实现分布式协调，采用树形数据结构和临时节点特性，适合传统分布式系统；而etcd基于Raft协议，以高性能键值对存储为核心，专为云原生场景优化，是Kubernetes等容器编排系统的默认存储组件。12架构与设计目标差异ZooKeeper。设计定位:专注于分
- 解码服务竞争力，医疗美容机构如何在红海中突围？
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用
医疗与美容行业的竞争早已进入“贴身肉搏”阶段，（武汉问卷调查公司）（美容行业神秘顾客）（长沙市场调研公司）而决定胜负的核心，藏在患者挂完号后的等待里，藏在医生解释病情的语气里，藏在检查报告递出时的说明里——这些看不见的服务细节，正是拉开差距的关键。湖南群狼市场调查，17年专注医疗与美容机构暗访服务，以第三方的客观视角，为机构解码服务竞争力的密码，助您在激烈竞争中撕开市场缺口。一：17年行业洞察，暗
- 解码服务细节，以专业暗访驱动汽车门店市场突围
湖南群狼调研
汽车市场调查神秘顾客汽车暗访调查问卷调查公司汽车神秘顾客长沙市场调研
汽车消费市场的竞争，（湖南消费者调查公司）（汽车神秘顾客调查）（长沙市场调查）早已从“产品力”延伸至“服务力”。一次流畅的试驾引导、一句真诚的价格说明、一项贴心的售后承诺，都可能成为客户选择品牌的关键。湖南群狼市场调查深耕行业17年，以专业暗访为笔，为汽车门店绘制服务升级蓝图，让每一份服务细节都经得起市场检验。一、17年行业积淀，铸就服务洞察利器从燃油车主导市场到新能源全面崛起，群狼始终紧跟行业脉
- 群狼调研：以深度调研赋能餐饮服务升级，筑牢行业竞争力
湖南群狼调研
神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用武汉市场调查线下门店暗访调查
在餐饮市场竞争日趋激烈的当下，（长沙餐饮神秘顾客调查公司）（湖南消费者调查）（线下门店暗访调查）消费者对用餐体验的需求已从“满足味蕾”升级为“全程优质服务”。服务品质的高低，直接决定了品牌的客户留存率与市场口碑。群狼调研凭借17年深耕餐饮调研领域的专业经验，以系统化的神秘顾客调查为核心，为餐饮企业提供从问题诊断到方案落地的全链条支持，助力企业实现服务升级，夯实行业竞争力。一、餐饮服务升级：从“生存
- 赋能长沙汽车服务升级，神秘顾客调查筑牢竞争壁垒
在汽车消费日益理性的当下，（长沙市场调研）（汽车行业密采）（湖南汽车神秘顾客）服务体验已成为车企突围市场的核心竞争力。湖南群狼市场调研服务有限公司凭借深耕华中地区的行业积淀，以专业的汽车服务神秘顾客调查服务，为长沙及周边地区的汽车企业精准把脉服务短板，助力其在激烈竞争中筑牢优势。作为立足华中地区的专业调研机构，群狼调研辐射湖南、湖北、江西、河南、安徽等百余个省市乡镇，依托多领域专家团队与国际标准的
- 赛亚超频：蚂蚁、阿瓦隆、神马矿工超频解除低温限制，高温保护
Punkhash算力租赁
超频虚拟货币矿机
www.punkhash.com赛亚超频在比特币挖矿行业日益激烈的今天，矿工们越来越重视矿机的效率与稳定性。随着电价的波动、币价的不确定以及矿机成本的攀升，单纯依靠“买新设备”提升产出，已经不再是最优选择。越来越多有经验的矿工开始转向对现有设备进行超频优化，以提高算力、降低单位能耗，从而获得更高的收益回报。而在众多第三方超频固件中，赛亚超频（SaiyanFirmware）凭借稳定性强、兼容机型广、
- Spring 声明式事务：从原理到实现的完整解析
Code季风
Spring详解spring数据库后端开发语言javaspringboot
在后端开发中，事务管理是保证数据一致性的核心机制。尤其是在复杂业务场景下，一个操作可能涉及多步数据库操作，任何一步失败都需要回滚到初始状态。Spring的声明式事务通过AOP思想，将事务管理从业务逻辑中剥离，让开发者更专注于核心业务。本文将结合实际实现，详解声明式事务的核心机制和设计思路。一、为什么需要声明式事务？在讨论实现之前，我们先明确一个问题：为什么要用声明式事务，而不是手动编写事务代码？假
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
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图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。两者的关系既相互关联，又存在一定的灵活性，具体可从以下几个方面详细分析：一、核心关系：训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型（如YOLOv5、v7、v8等）的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联，即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础，而推理
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能mcpdeepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？在本指南中，我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者，这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1：“扮演专业文案撰稿人，为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力，且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2：“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落，同时保持含义不变：[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作，并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- 中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器
信创新态势
海光芯片C86国产芯片海光信息
近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
- 性能狂飙 Gooxi 8卡5090服务器重新定义高密度算力
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国鑫Intel®EagleStream平台8卡RTX5090AI服务器性能到底有多强？小编一文带你看懂个中奥妙。国鑫Intel®EagleStream平台8卡RTX5090AI服务器如图，国鑫Intel®EagleStream平台8卡RTX5090AI服务器（SY6108G-G4）只有6U高度，但“貌美”不是重点，重点在于它闪亮的外表下“狂飙”的算力性能。极致性能国鑫SY6108G-G4可搭载1-
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名：逐步蒸馏！以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作，了解相关知识核心思想：改变视角。原来的视角：把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角：把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪？需要的数据量少，得到的结果好。文章的方法
- AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势：为什么它是中国市场的“AI主力军”？关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势，成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻，从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
- iOS应用性能优化指南
在移动应用开发领域，iOS应用性能优化一直是开发者关注的焦点。优化应用性能不仅能够提升用户体验，还能增强应用的竞争力。本文将从多个方面详细阐述iOS应用性能优化指南，帮助开发者打造更高效、更流畅的应用。优化内存管理内存泄漏的预防与检测内存泄漏是导致应用性能下降的常见问题。开发者应遵循ARC（自动引用计数）原则，合理管理对象的引用关系。同时，可以使用Xcode的Instruments工具检测内存泄漏
- 资深开发者挖掘创作潜能指南
太棒了！码龄超过4年的开发者们，你们早已不是编程新手，而是积累了宝贵经验、踩过无数坑、解决过复杂问题的宝藏创作者！是时候将这些无形的资产转化为有影响力的内容，点亮他人也成就自己了。挖掘创作潜能、展现写作才华，可以从以下几个维度入手：一、重新认识你的“创作金矿”-找到你的独特价值深度复盘你的技术旅程：“踩坑”与“填坑”史：哪些Bug让你彻夜难眠？哪些架构设计让你拍案叫绝或后悔不已？哪些性能优化带来了
- 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！
作者名称：夏之以寒作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：夏之以寒-kafka专栏专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅！
- 解决 Python 包安装失败问题：以 accelerate 为例
在使用Python开发项目时，我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天，我们就以accelerate包为例，详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章，你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包，以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时，我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而，当我运行以下命令时：bash复制pipins
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 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
