- Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码
weixin_30777913
音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练,特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖,以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性,使得它能够高效地处理海量数据,并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面,I
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鹿米lincent
知识深度学习自动驾驶计算机视觉
FrequentlyAskedQuestions—COLMAP3.7documentationCOLMAP已知相机内外参数重建稀疏/稠密模型-thronsbird-博客园Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型_m0_47677188的博客-CSDN博客_colmap命令行准备images.txt现利用colmap的script提取database中的id-name对应关系colmap/scrip
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然哥爱编程
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- 大模型低显存推理优化-Offload技术
AI大模型-大飞
javaspring前端大模型学习大模型AI大模型大模型教程
近两年大模型火出天际;同时,也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。[大模型推理优化技术-KVCache][大模型推理服务调度优化技术-Continuousbatching]大模型显存优化技术-PagedAttention大模型低显存推理优化-Offload技术大模型优化技术-FlashAttention大模型解码优化-SpeculativeDecoding及
- Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型
失去对象的野指针
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Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量官方文档:https://colmap.github.io/faq.html#reconstruct-sparse-dense-model-from-known-camera-poses参考博客:http://www.mamicode.com
- vue按钮权限的控制解决方案
九霄123
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目标:vue按钮权限的控制解决方案准备知识点:(一)Vue.directive指令(自定义指令)webpack中案例main.js中写入如下代码:1.怎么配置自定义指令的生命周期Vue.directive('hello',{//当被绑定的元素插入到DOM中时……被调用inserted:function(el,binding,vnode){el.style["color"]=binding.valu
- Highcharts 条形图:数据可视化的利器
lly202406
开发语言
Highcharts条形图:数据可视化的利器引言在数据分析和可视化领域,Highcharts是一个广受欢迎的JavaScript图表库。它以其易用性、灵活性和丰富的图表类型而著称。其中,条形图作为一种基础但功能强大的图表类型,被广泛应用于各种场景,以直观地展示数据分布和比较。本文将深入探讨Highcharts中的条形图,包括其基本用法、高级配置以及在实际应用中的最佳实践。什么是Highcharts
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springboot/ssm教学资源管理系统web在线课程教学视频Java代码编写基于springboot(可改ssm)+vue项目开发语言:Java框架:springboot/可改ssm+vueJDK版本:JDK1.8(或11)服务器:tomcat数据库:mysql5.7(或8.0)数据库工具:Navicat/sqlyog开发软件:eclipse/idea依赖管理包:Maven代码+数据库保证完
- deepseek v3 搭建个人知识库
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目录deepseek-r1本地部署,这个比较好,推荐Chatbox连接ollama服务知乎教程,需要注册:deepseek-r1本地部署,这个比较好,推荐公司数据不泄露,DeepSeekR1本地化部署+web端访问+个人知识库搭建与使用,喂饭级实操教程,老旧笔记本竟跑出企业级AI_deepseek本地知识库-CSDN博客命令行运行:ollamarundeepseek-r1:1.5bollamaru
- 分布式之消息中间件
CatalpaFlat
分布式消息队列
分布式之消息中间件目录*1.消息中间件概述*2.消息中间件使用场景*3.消息中间件原理*4.消息中间件传递模式 *4.1点对点模式(PTP) *4.2发布-订阅模型(Pub/Sub)1.消息中间件概述 消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。消息中间件就是用在消息队
- DeepSeek横空出世,AI格局或将改写?
倔强的石头_
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引言这几天,国产AI大模型DeepSeekR1,一飞冲天,在全球AI圈持续引爆热度,DeepSeekR1已经是世界上最先进的AI模型之一,可与OpenAI的新o1和Meta的LlamaAI模型相媲美。DeepSeek-V3模型发布后,在美国热度持续飙升。美国媒体发布紧急信息,中国的新ai技术,已威胁到美国的领先地位。目录引言DeepSeek是谁编辑发布即震撼:DeepSeekR1正式版技术实力大揭
- Vue 组件开发:构建高效可复用的前端界面要素
随风九天
Vue六脉神剑前端前端vue.jsVue组件
1引言在现代Web开发中,构建高效且可复用的前端界面要素是提升开发效率和用户体验的关键。Vue.js作为一种轻量级且功能强大的前端框架,提供了丰富的工具和机制,帮助开发者快速构建高质量的应用程序。通过合理设计和封装Vue组件,我们可以实现组件的高效复用,提高开发效率,同时保证界面的一致性和可维护性。2理解Vue组件2.1组件的基本概念Vue组件是Vue实例的一个扩展。每个组件都有自己的模板、数据、
- 可视化相机pose colmap形式的相机内参外参
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目录内参外参转换可视化相机posecolmap形式的相机内参外参内参外参转换defvisualize_cameras(cameras,images):fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')forimage_id,image_datainimages.items():qvec=image_data['qvec']tvec=ima
- 【自学笔记】Web前端的重点知识点-持续更新
Long_poem
笔记前端
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Web前端知识点一、HTML基础二、CSS样式三、JavaScript基础四、前端框架与库五、前端工具与构建六、前端性能优化七、响应式设计与适配八、前端安全总结Web前端知识点一、HTML基础常用标签超链接(标签)图片(标签)表格(、、等标签)列表(无序列表、有序列表、定义列表)HTML5新特性语义化标签(、、等)音频视频(、
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
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本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- 数字孪生下的智慧城市(城市大脑)建设方案——建模层
百态老人
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要构建城市信息模型(CIM)、建筑信息模型(BIM)及仿真模型,并实现L3级精度的核心区三维建模,需结合多源数据与多层级标准,具体步骤如下:1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级(CIM1-CIM7),其中CIM3级对应标准模型,需满足以下要求:三维框架表达:包括建筑物、道路、场地、管线等实体的基本结构。内外表面建模:用倾斜摄影、BIM或CAD数据细化建筑内外表面细节。数据源:卫
- Vue开发资源汇总
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- Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机
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一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵,dim表示连接的维度,若原来两个矩阵为(4,3),dim=0就表示新生成矩阵为(8,3)dim=1表示新生成矩阵为(4,6)(2)y+=xy=y+x这样的
- ZEMAX入门教程—第二讲像差
机器视觉入门
制造
一:像差像差分为两大类:单色像差和色差;其中单色像差包括:球差、彗差、像散、场曲、畸变色差包括:球色差、倍率色差①球差球差也称球面像差,指的是从轴上物点发出的光束透过球面镜时,最终汇聚在不同位置处,在像面上形成一个弥散斑接下来打开zemax,构造一个初始结构将球差可视化,帮助大家深入如下图所示,光束经过单块透镜后汇聚的位置不一致,最终在像面上就会观察到一个圆斑观察点列图,单透镜成像后弥散斑半径很大
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- SaaS架构详解
Rainbow酱
架构sasspaas
SaaS架构详解架构图IaaS层定义基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service),指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供,并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。作用在这种服务模型中,普通用户不用自己构建一个数据中心等硬件设施,而是通过租用的方式,利用Internet从IaaS服务提供商获得计算机基础设施服务,包括服务器、存储和网络等服务。内容
- Qt5.7.0 mingw+qwtplot3D 编译
Sudouble
Qt学习笔记qt5qwtplot3d编译安装
一、基本编译问题在安装的过程中却遇到了很多的问题。咨询了Google中大量的帖子,发现按照他们说的方法根本没法解决我的实际问题。研究了整整宝几天,总算是编译通过,解决了所有的问题。下面将通过重现我的安装编译过程,及解决问题的方法来告诉大家如何才能正确的编译qwtplot3D开发库。1、从网上下载qwtplot3D的最新版本:http://qwtplot3d.sourceforge.net/2、解压
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型(Matlab代码实现)
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章下载1概述文献来源:摘要:在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。然而,在现有的分布式光伏上网政策下,用户间的共享水平很低。为了提高用户间光伏电量共享水平,根据用户的用电特性,构建了光伏用
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- 跟李沐学AI:视频生成类论文精读(Movie Gen、HunyuanVideo)
Landy_Jay
人工智能
MovieGen:ACastofMediaFoundationModels简介MovieGen是Meta公司提出的一系列内容生成模型,包含了3.2.1预训练数据MovieGen采用大约100M的视频-文本对和1B的图片-文本对进行预训练。图片-文本对的预训练流程与Meta提出的Emu:Enhancingimagegenerationmodelsusingphotogenicneedlesinaha
- MATLAB 实现基于MPA(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型的项目详细实例
nantangyuxi
MATLABmatlab算法人工智能回归cnn支持向量机大数据
目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型她项目详细实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...4项目模型架构...5项目模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...9项目扩展...11项目应该注意
- OpenAI紧急加播:ChatGPT上新深度搜索,持续思考30分钟输出1万字,刷榜“人类最后的考试”
量子位
就在开源的DeepSeek-R1被整合进各路AI搜索工具之际,OpenAI临时举行小型发布会。4点27通知,8点开始直播。ChatGPT上新“DeepResearch”,把推理大模型的思考能力用于联网搜索。据介绍,DeepResearch功能可在数十分钟完成人类专家需要几个小时的复杂研究任务。在“人类最后的考试”上,DeepResearch刷新了最高分,比o3-mini高推理设置分数高出一倍。该测
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- 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