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简介简介:FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程,显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练,同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。这种方法在图像生成任务中具有广泛的应用前景。论文题目:FIDGAN:AGenerativeAdversarialNetworkwithAnInceptionDistance(FIDGAN:具有初始距离的生
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在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
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一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出,它根据输入x、权重w和偏差b进行输出,输出结果是二分类(0或1),这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重:控制输入信号的重要性的参数b称为偏置:偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
- MONAI 1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型
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MONAI1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型上周,MONAI发布了备受期待的1.4版本,这是时隔一年的重大更新。新版本带来了一系列令人兴奋的新功能和改进,让我们一起来看看:MAISI:这是一个最先进的3D潜在扩散模型(3DLatentDiffusionModel),专为生成高质量的合成CT图像而设计,无论是否带有解剖标注。MAISI在数据增强和创建逼真的医学成
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要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测,我们可以按以下步骤进行:整体思路数据读取:分别读取RGB图像和事件相机数据。数据预处理:对RGB图像和事件数据进行必要的预处理,如调整尺寸、归一化等。数据融合:将预处理后的RGB图像和事件数据进行融合。目标检测:使用融合后的数据进行目标检测。代码实现importcv2importnumpyasnpimporttorchfromtorchvi
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️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 鸿蒙5.0实战案例:关于图像撕裂、掉帧等异常现象的原理以及优化方案
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往期推文全新看点(文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录)✏️鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~✏️鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?✏️鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?✏️记录一场鸿蒙开发岗位面
- DeepSeek接入大数据能做什么
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DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- 对比度调整操作
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对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
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Python中的GIL锁详解大家好,今天我们来聊聊Python中一个备受争议的话题——GIL锁(GlobalInterpreterLock,全局解释器锁)。GIL锁是Python解释器中的一个重要机制,但它对多线程程序的性能影响很大,尤其是在计算密集型任务(如图像处理)中。本文将从GIL锁的原理、影响以及如何在图像处理中规避GIL锁的角度,带大家彻底搞懂这个问题!1.什么是GIL锁?GIL锁是Py
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
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一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- Hu矩的原理及应用
Ring__Rain
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什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具,核心思想:提取图像的形状信息,并对这些信息进行归一化,使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。简单说,Hu矩就是一串数字,这串数字可以唯一的描述图像的形状特征,而且不管图像怎么移动、旋转和缩放,这组数字都不变。Hu矩的原理1,几何矩:图像的像素值的加权和,可以用来描述图像的形状。如:零阶矩(面积):图像中所有像素值的总和;一阶矩(质心):图像
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前言鉴于实际应用需求,我们需要通过操控云台相机来捕捉其各个角度的图像。原先采用的方法NET_DVR_CaptureJPEGPicture,虽然能够成功截取图片,但所得图片格式为JPEG,这一格式由于采用了有损压缩技术,可能在后续的图像处理工作中影响图像质量。在深入研究了SDK使用手册后,我们发现了一个名为NET_DVR_CapturePicture的方法,它能够截取BMP格式的图片。相较于JPEG
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本节课介绍了多层感知机(MLP)及其在图像识别技术中的应用。以下是主要内容总结:1.感知机:-由FrankRosenblatt于1957年提出。-输入为x,权重为w,偏置为b,输出为二分类(0或1)。-可用于实现简单逻辑电路(如与门、与非门、或门)。-局限性:只能表示由一条直线分割的空间,无法处理线性不可分问题(如异或门)。2.多层感知机(MLP):-通过引入隐藏层和激活函数来解决感知机的局限性。
- 【AI中数学-信号处理】信号的清道夫:精通信号过滤技巧
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第3节信号的清道夫:精通信号过滤技巧在信号处理中,过滤技术是一项至关重要的工具。通过对信号的处理与过滤,我们能够去除不必要的成分,如噪声、干扰等,从而提高信号质量,增强其后续处理效果。在本节中,我们将介绍三种实际应用中常用的精通信号过滤技巧,包括基于小波变换的信号分离、带通滤波在心电图分析中的应用,以及图像中的高频噪声去除技术。通过这些案例,我们将深入探讨信号过滤在不同领域中的应用。案例1:基于小
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
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OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- 详解多模态(红外-可见光图像)目标检测模型SuperYOLO源码,真正搞清代码逻辑!
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目标检测实验系列深度学习目标检测YOLO计算机视觉多模态目标检测视觉检测人工智能
目录1.文章主要内容2.相关说明3.基于SuperYOLO的多模态目标检测3.1详解代码流程(重点)3.1.1train.py文件(入口)3.1.2SRyolo.py文件3.1.3datasets.py文件3.1.4再次回到train.py文件3.1.5再次回到SRyolo.py文件3.总结1.文章主要内容本文主要是详细分析SuperYOLO多模态源代码,包括如何启动,以及详细代码部分如何改进,从
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
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抽烟吸烟数据集,标签txt,图像已经分好了测试集,验证集,训练集1️⃣可以直接导入YOLO进行训练,没有细分类,里面有的类,闲鱼9.9解君愁,明人不说暗话闲鱼搜索莓格米米私聊
- RadioTransformer:用于视觉注意力引导疾病分类的级联全局焦点Transformer
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利用放射科医生的注视模式并模拟他们的视觉认知行为,以在胸部X光片上进行疾病诊断。放射科医生等领域专家依靠视觉信息来解释医学图像。另一方面,视觉解释有挑战性,但是视线跟踪已被用来捕获领域专家的观看行为,从而深入了解视觉搜索的复杂性。但即使是那些依赖注意力机制的框架,也不会利用这种丰富的领域信息来进行诊断。RadioTransformer通过学习放射科医生的视觉搜索模式,在级联的全局焦点Transfo
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oiol
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解决FileNotFoundError错误:在Ubuntu上使用LabelImg时创建classes.txt文件在使用LabelImg进行图像标注时,用户可能会遇到类似以下的错误信息:FileNotFoundError:[Errno2]没有那个文件或目录:'/home/lix/yolo5/yolov5-mask-42/U/train/classes.txt'这个错误意味着LabelImg在加载YO
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- 本地部署Deepseek:从零开始,打造你的私人AI助手!
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大家好,我是小米,一个31岁、热爱技术的“技术宅”。今天我要和大家分享一个超级酷炫的技术——本地部署Deepseek!如果你对AI感兴趣,或者想拥有一个属于自己的私人AI助手,那这篇文章绝对不容错过!Deepseek是什么?在开始之前,我们先来聊聊Deepseek到底是什么。简单来说,Deepseek是一个基于深度学习的AI模型,它可以帮助你完成各种任务,比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
- QT Data Visualization模块(一)
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1、.pro文件添加模块:QT+=datavisualization2、包含头文件:#include3、Q3DBars、Q3DScatter、Q3DSurface继承QWindow类。QAbstract3DGraph是Qt框架中用于实现三维图形的抽象基类,QAbstract3DGraph提供了一组通用的方法和属性。4、每一种三维图形类对应一种三维序列(在图像处理和计算机图形学中,"图形序列"是指一
- 图像格式中的 stride 和 pix stide
青丶空゛
音视频/流媒体/ffmpeg音视频webrtcc++
最近发现mediacodec解码后yuv的拷贝时间很大,进一步分析后发现底层会一个像素一个像素拷贝,非常花时间。用过调整解码后图像的Stride(步幅)后直接进行内存块拷贝,可以大幅缩短拷贝时间在YUV图像格式中,stride和pixstride是两个重要的概念,通常与图像的存储和处理有关。下面是这两个术语的详细解释:1.Stride(步幅)Stride指的是在内存中每一行图像数据的字节数。它不仅
- 图形渲染(一)——Skia、OpenGL、Mesa 和 Vulkan简介
阳光开朗_大男孩儿
图形渲染OpenGL图形渲染c++
1.Skia——2D图形库Skia是一个2D图形库,它的作用是为开发者提供一个高层次的绘图接口,方便他们进行2D图形渲染(比如绘制文本、形状、图像等)。Skia本身不直接管理GPU或进行底层的渲染工作,而是通过底层图形API(如OpenGL或Vulkan)来实现硬件加速的渲染。-Skia的角色:提供高层的2D渲染API,抽象掉底层的硬件细节。-依赖底层API:Skia本身依赖于图形API(如Ope
- 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