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- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
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sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 【机器学习】机器学习四大分类
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机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- OCR识别常见开源库
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OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术是一种将印刷体或手写文字转化为可编辑文本的技术。亦即将图像中的文字进行识别,并以文本的形式返回。做OCR有很多库可以使用。免费开源库有:Tesseract,PaddleOCR。商业付费OCR有:腾讯云OCR,阿里云OCR。下面分别介绍。准确识别的前提是找到正确的字体进行训练,字体很重要,要覆盖所有识别的场景。Tess
- A800核心加速技术深度剖析
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内容概要作为第三代异构计算架构的典型代表,A800通过深度融合通用计算单元与专用加速模块,构建了高度灵活的资源调度体系。其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构,解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。通过实测数据显示,在典型AI训练场景下,A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升,同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
- H200架构升级与实战解析
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内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体,H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现,系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 《有限与无限的游戏》
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《有限与无限的游戏》游戏哲学博弈论其他
这是一本哲学方面的书1,以“游戏”为主线,讲解了世界、时间、社会、文化、权力、语言、性、疾病、死亡、战争、自然、机器、宗教、神话等重要主题。在哲学家眼中,游戏是一个没有感情色彩的词,任何一个有限或无限的过程都可以看做是游戏。所以,人生是游戏,爱情也是游戏,不同的只是游戏参与者的“游戏观”。今天把这本书读完了。虽然有时读的似懂非懂,但每次拿起它读的时候心灵深处总有那么一种震撼,一种醍醐灌顶的感觉。这
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
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#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- Axure常用交互效果二——拖动效果
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亲爱的小伙伴,在您浏览之前,烦请关注一下,在此深表感谢!在很多移动端应用中经常会涉及到界面拖动操作,那么产品经理是怎么做出来的?这节课我们就来展示操作,这里会涉及到的知识点有:移动、动态面板。滑动分为左右拖动和上下拖动,案例中我们分别做了菜单的横向拖动和内页的上下拖动,下边我们以横向菜单的左右拖动为例,进行讲解,更多内容请观看作者视频内容。课程主题:拖动效果效果描述:左右拖动,上下拖动应用场景:横
- Axure常用交互设计一——选中效果
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亲爱的小伙伴,在您浏览之前,烦请关注一下,在此深表感谢!从本节课开始,将陆续给大家展示Axure在产品设计中的常见的交互效果,欢迎大家持续关注我。交互效果不难做出,难的是我们要通过学习交互,懂得在哪些场景下使用,以及交互逻辑是什么才是最重要的。课程主题:选中效果主要内容:鼠标点击按钮或文字,按钮或文字背景变色,字号变大,字体变粗;应用场景:菜单模块切换、功能按钮应用步骤一:拉出矩形元件,输入功能菜
- 模式搜索+扩散模型:FlowMo重构图像Token化的技术革命
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图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术,长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo(FlowtowardsModes)创新性地融合模式搜索与扩散模型,在多个关键维度突破传统方法局限,为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
- *如何在 Mac 上安装 macOS Sequoia 开发测试版*
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在WWDC主题演讲中,Apple概述了今年秋季会推出的macOSSequoia版本的新功能。它的亮点包括iPhone镜像、专门的密码应用,以及适用于M1及更高型号的AppleIntelligence功能。Apple现在发布了macOSSequoia的第一个开发者测试版。虽然操作系统更新要到今年秋季才会公开发布,但现在测试版让用户可以立即安装并运行预发布版本。(甚至不需要是Apple开发者)本文就教
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1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
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大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
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以下是针对上述问题的详细解答,并结合代码示例进行说明:1.改进YOLOv5人脸检测模块,复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程:光照补偿:在数据预处理阶段,采用自适应光照补偿算法,对图像进行实时增强,以减少光照变化对人脸检测的影响。数据增强:在训练数据中增加复杂光照场景下的样本,如强光、弱光、背光等,通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整:对YOLOv5模型的网络
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深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
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- 奇迹科技:蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究
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一、引言本文研究了福建奇迹运动体育科技有限公司(简称‘奇迹科技’)如何利用其创新产品体系和桂花网蓝牙网关M1500,与少儿篮球教育实现深度融合。重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效,为教育机构和从业者提供参考。二、企业背景奇迹科技由国资上市企业浙数集团与福建省互联网十强企业来玩互娱联合注资成立,专注于数字化体育产业,业务包括数字体育科技研发、打造并运营少儿科技篮
- 生成对抗网络(GAN)的高级变体及在图像生成领域的创新实践
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摘要生成对抗网络(GAN)自提出以来,在诸多领域取得了显著进展,尤其是在图像生成方面展现出强大的潜力。本文深入探讨了GAN的多种高级变体,如CycleGAN、StyleGAN等,详细分析它们在结构设计、训练机制上的创新之处,阐述其在生成高分辨率、多样化图像时具备的独特优势,并结合丰富的实际案例,展示这些变体在图像生成领域的卓越应用成果,为相关研究与应用提供全面且深入的参考。一、引言生成对抗网络(G
- C# 如何给kafka消息配置优先级按序消费
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顾名思义kafka消息主题是没有优先级的配置,没办法配置消费顺序的,所有我们需要想办法给kafka消息配置消费顺序,如何做呢?下面我给大家举个简单优先级事例,比如高中低三个顺序消费消息首先要定义三个消息主题,分别是高、中、低是哪个主题,英文分别是high、medium、low这个时候他们还是没有先后消费的本领,下面需要我们赋予他们这个顺序级别思路如下消费顺序,高》中》低,高和中都是可以插队来进行消
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
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什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
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介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
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Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调。使用此模型时,请确保您的语音输入以16kHz采样。我们只需要装好三个功能包,写好你的文件路径即可使用!importtorchimportlibrosafromtransformersimport
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- 蓝桥杯——算法训练——粘木棍
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问题描述有N根木棍,需要将其粘贴成M个长木棍,使得最长的和最短的的差距最小。输入格式第一行两个整数N,M。一行N个整数,表示木棍的长度。输出格式一行一个整数,表示最小的差距样例输入32102040样例输出10数据规模和约定N,M<=7packagecom.study.蓝桥杯.算法训练;importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner;/***@autho
- 蓝桥杯——算法训练——共线
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蓝桥杯蓝桥杯算法职场和发展
问题描述给定2维平面上n个整点的坐标,一条直线最多能过几个点?输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行,每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。样例输入50011220323样例输出3数据规模和约定n<=1500,数据保证不会存在2个相同的点。点坐标在int范围内importjava.util.Scanner;/***@authorsjn*@date2022-2-
- 基于Python编程语言实现“机器学习”,用于车牌识别项目
我的sun&shine
Pythonpython机器学习计算机视觉
基于Python的验证码识别研究与实现1.摘要验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止自动化脚本程序对网站的一些恶意行为,目前绝大部分网站都利用验证码来阻止恶意脚本程序的入侵。验证码的自动识别对于减少自动登录时长,识别难以识别的验证码图片有着重要的作用。对验证码图像进行灰度化、二值化、去离散噪声、字符分割、归一化、特征提取、训练和字符识别等过程可以实现验证码自动识别。首先将原图片进行灰度化处理
- 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
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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
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《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