- GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法
学习中的程序媛~
学习方法
一、GraphRAG的用途是什么GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.三、GraphRAG的特点1.知识图谱提取:使用llm自动从输入文本文档中创建知识图谱,表示数据中的实体、关系和关键声明2.层次聚类使用leiden技术对
- 【Java那些年系列-启航篇 01】史上最强JavaSE学习路线图 & 知识图谱
夏之以寒
Java那些年专栏JavaJavaSEJava学习路线Java知识图谱
【Java那些年系列-启航篇01】史上最强JavaSE学习路线图&知识图谱作者名称:纸飞机-暖阳作者简介: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:Java那些年专栏专栏介绍:本专栏涵盖了JavaSE从基础语法到面向对象编程,从异常处理到集合框架,从I/O流到多线程并发,再到网络编程和虚拟机内部机制等一系列编程要素个人感慨:市面上关于JavaSE的学习路线或知
- 【Java那些年系列-启航篇 04】Java程序架构:深入理解类与对象的设计原则
夏之以寒
Java那些年专栏java架构类对象数据结构
作者名称:纸飞机-暖阳作者简介: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:Java那些年专栏专栏介绍:本专栏涵盖了JavaSE从基础语法到面向对象编程,从异常处理到集合框架,从I/O流到多线程并发,再到网络编程和虚拟机内部机制等一系列编程要素个人感慨:市面上关于JavaSE的学习路线或知识图谱很繁杂,学习起来比较费劲,Java知识体系非常庞大,刚接触阶段只需要
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习
计算机毕业设计大全
创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术:springbootvue.jspythonechartssparkmys
- WeKnow-RAG:智能自适应的检索增强生成方法
步子哥
人工智能
在当今快速发展的人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG,这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术,极大地提升了大型语言模型(LLMs)在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱(KnowledgeGraphs,KGs)作为信息检索的重要工具
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析 知识图谱微博推荐系统
qq_79856539
javaweb大数据hadoop课程设计
(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
- 大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱
2401_84159688
程序员大数据hadoop人工智能
|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
- graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder
赖皮猫
neo4j
知识图谱生成llm-graph-builder(以下简称LGB)也使用了最新的graph+RAG的思路,使用知识图谱来加持RAG,提供更加准确和丰富的知识问答。知识图谱的生成上,利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱,包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG(以下简称MS-GRAG)有很多相似和同源之处,但也有很多的不同。模块能力llm-graph-builderGraph
- 在neo4j中导入csv文件并构建知识图谱
芹菜还是菜
知识图谱neo4j知识图谱
本文csv文件数据来源于openKG中达观的开源知识图谱数据。从开源社区中下载下来的数据文件还是json,先用python把json文件转为csv文件。import csvimport jsonwith open('entities.json','r',encoding='utf-8')as fp: data=json.load(fp,strict=False)csv_file=open('en
- 小白学习大数据测试之hadoop hdfs和MapReduce小实战
大数据学习02
转发是对小编的最大支持在湿货|大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)这个基础上,我们来运行一个官网的MapReducedemo程序来看看效果和处理过程。大致步骤如下:新建一个文件test.txt,内容为HelloHadoopHelloxiaoqiangHellotestingbangHellohttp://xqtesting.sxl.cn将test.txt上传到hdfs的根目录/usr
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
深度学习机器学习算法人工智能pytorch人工智能python
深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- ecchart关系图展示(知识图谱)
P-ShineBeam
知识基础echarts前端javascript
ECharts关系图#box{display:none;background-color:lightgoldenrodyellow;width:200px;height:260px;position:absolute;right:10px;top:150px;}#box-type{display:block;}#box-name{display:block;}/*#box-index{*//*di
- 计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能
计算机毕业设计大全
开发技术前端:vue.js、element-ui、echarts后端:springboot、mybatis大数据:spark、hadoop数据库:mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法:协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台:百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫:Pythonchrome-
- React+Vis.js(06):vis.js修改选中节点的样式和边的样式
叁拾舞
Vis.jsjavascriptreact.js前端vis.js
文章目录初始化知识图谱选中节点修改节点背景颜色选中节点修改节点文字颜色未选中节点恢复节点背景颜色和文字颜色修改当前选中节点的边的颜色初始化知识图谱创建network.js组件,来初始化原始知识图谱:importReact,{useRef,useEffect}from"react";importvisfrom"vis";constnodes=newvis.DataSet([
- 图神经网络GNN的前世今生
小桥流水---人工智能
Python程序代码深度学习人工智能神经网络人工智能深度学习
GNN图神经网络(GraphNeuralNetwork,简称GNN)已经成为处理图形结构数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中,我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图(Graph)是一种数据结构,由节点(Node)和连接节点的边(Edge)组成。在许多现实世界的应用中,数据自然地呈现出图形结构,如社交网络中的
- A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMforGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyofLargeLanguageModelsonGenerativeGraphAnalytics:Query,Learning,andApplications》的翻译。生成图分析的大型语言模型综述:查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统 美食价格预测 美团推荐系统 美团爬虫 大众点评爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏 大数据毕设
计算机毕业设计大全
创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集大众点评美食数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术:springbootvue.jspythonechartsspar
- 计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统 高考志愿推荐系统 高考可视化大屏 高考大数据 高考数据分析 高考爬虫 大数据毕业设计
计算机毕业设计大全
开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络CNN、KNN、GNN卷积神经网络预测算法阿里云平台百度AI平台阿里大于短信平台lstm模型创新点4种机器学习推荐算法进行高考志愿学校推荐1种深度学习模型进行高考分数线预测hado
- 多模态大模型Internvl-1.5-26B微调后部署及测试实录(附代码)
写代码的中青年
大模型promptpython大模型swift微调lora
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。基于Dify的智能分类方案:大模型结合KNN算法(附代码)OpenCompass:大模型测评工具一文读懂多模态大模型基础架构大模型管理平台:one-api使用指南大模型RAG、ROG、RCG概念科普RAGOnMedicalKG:大模型
- 百度Ernie大模型是什么?
会飞的岛格酱
AIGCAIGC百度人工智能
百度的Ernie模型(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntegration)是一个基于Transformer架构的预训练语言模型。它由百度研发,旨在通过整合大规模语料和知识图谱来增强模型的语言理解和生成能力。它通过整合大规模语料和知识图谱,采用多任务学习和分层预训练策略,在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。Ernie模型的不断发展和优化,使其
- 3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引(知识体系中篇)
以山河作礼。
Python数据分析项目数据分析知识图谱数据挖掘python开发语言
3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引-知识体系中篇一·个人简介二·数据获取和处理2.1数据来源:2.2数据清洗:2.2.1缺失值处理:2.2.2异常值处理:2.3数据转换:2.3.1数据类型转换:2.3.2数据编码:2.4数据合并与重塑:2.4.1数据合并:2.4.2数据拼接:2.4.3数据重塑:三·数据探索与分析3.1描述性统计分析3.2数据可视化原则和技巧3.3探索性数据分析(
- 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理
智合同(小智)
合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术,为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含:合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先,智合同利用A
- 【大咖力荐 新手必备】软件开发入门,这300篇文章就够了!
高校俱乐部
软件开发新手必备数据编码IP
小编在这里根据知识图谱整理了CSDN站内的优质文章300篇,帮助见习工程提升技术能力、实现系统化学习!基础IT技术文章300篇大合集包含:【信息/编码】进制转换25篇、数据编码25篇;【IP/组网】网关与网段25篇、IP协议26篇、主机与DNS23篇、访问控制37篇;【程序逻辑】JavaScript29篇、常用算法37篇;【Web基础】HTML31篇、CSS32篇、DOM与BOM23篇扫码添加小助
- 知识图谱最新权威综述论文解读:实体发现
ngl567
上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications》的知识图谱补全部分,本期我们将一起学习这篇论文的实体发现部分。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdfarxiv.org1实体发现本节将基于实体的知识获取区分为若干细分任务,
- 视频回放- Neo4j “图,无处不在 ”关联系列线上研讨会 : 知识图谱助力企业提升数据应用价值
Jennifer726
音视频知识图谱bigdata数据库开发数据仓库
感谢您注册参加1月12日Neo4j“图,无处不在”关联系列线上研讨会-知识图谱助力企业提升数据应用价值。以下是相关内容视频回放。欢迎推荐给更多的同事和朋友观看。图的影响力-回顾2021,展望2022(Dr.JimWebber,Neo4j首席科学家)https://www.bilibili.com/video/BV1V44y1L7kX/从数据分析到数据智能-Neo4j知识图谱介绍(金昕,Neo4j高
- 构建生物医学知识图谱from zero to hero (4):通过Neo4j构建知识图谱
ASKCOS
AIDDCADD化学生物知识图谱neo4j人工智能
图数据库是一种专门用于存储图形数据的NoSQL数据库。与传统的关系型数据库和其他NoSQL数据库不同,图数据库利用图形数据模型来存储和管理数据。图形数据模型由节点和边组成,节点代表实体,边代表实体之间的关系。例如,在社交网络中,用户可以表示为节点,朋友关系可以表示为边。图数据库具有以下特点:灵活的数据模型:图数据库采用图形数据模型,可以灵活地存储和表示各种类型的数据,例如社交网络、地图、知识图谱等
- 【了解机器学习的定义与发展历程】
AK@
人工智能人工智能机器学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录简述概要知识图谱简述概要了解机器学习的定义与发展历程知识图谱机器学习(MachineLearning,ML)是一门跨学科的学科,它使用计算机模拟或实现人类学习行为,通过不断地获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构,从而提高自身的性能。简单来说,机器学习就是让计算机从数据中学习规律,并根据这些规律对未来数据进行预测。机器学习的发展历程可以追溯到上世纪50年
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- 如何选择知识图谱的智能问答方法
Komorebi_9999
知识图谱人工智能
在选择基于知识图谱的智能问答方法时,可以考虑以下几个因素来判断哪种方法最适合您的需求:问题的结构化程度:如果您的问题主要是结构化的,即遵循一定的格式和模板,那么基于模板的方法可能是一个不错的选择。相反,如果问题形式多样,结构不固定,那么基于语义解析或深度学习的方法可能更合适。问题的复杂性:对于简单明了的问题,基于模板或信息检索的方法可能更加高效。然而,对于复杂、模糊或需要深入理解的问题,基于语义解
- 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