S.T.A.R.
S.T.A.R.

conda创建新虚拟环境——从无到有

自己租的GPU最近有点鱼的记忆，base配什么环境自己都忘了，所以自己开始学习如何创建并且配置一个新环境，当然这一切建立在andonate3安装完的前提下
自己的配置：Linux系统，Xshell编译器

创建环境

conda create -n yourEnvname python=3.6

激活环境

conda activate yourEnvname

就可以看到命令行的base换成了你的环境名
可以开始install

conda install numpy
conda install matplotlib
conda install pillow
conda install keras==2.2.4

以上是我的环境，深度学习必备啦
就是这么简单

你可能感兴趣的:(深度学习,tensorflow,anaconda)

  • 深度学习中常见激活函数总结 向左转,　向右走ˉ 深度学习人工智能pytorchpython
    以下是一份深度学习激活函数的系统总结，涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响，便于你快速掌握核心知识：一、激活函数的定义在神经网络中，激活函数（ActivationFunction）是神经元计算输出的非线性变换函数，作用于加权输入和偏置之和：输出=f(加权和+偏置)核心价值：引入非线性，使神经网络能够拟合任意复杂函数（无激活函数的深度网络等价于单层线性模型）。二、常见激活函数类型1.线性函数（Lin
  • FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析 herosunly 大模型精度BF16硬件适配
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析，希望对学习大
  • 智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南 jwwkyjspt 机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南 一叶千舟 深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
    目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议（根据你的硬件）四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1：智能客服（中文）场景2：法律问答（中文RAG）场景3：医学问答/健康咨询场景4：AI写作助手（中英文）场景5：代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
  • 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用：关键看显存！ 一叶千舟 深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
    目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式？二、为什么推荐本地部署？1️⃣零依赖网络和外部服务，更可靠稳定2️⃣无调用次数限制，更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用，节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用，低延迟高性能7️⃣离线可用（重要！）三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
  • 深度学习 vs 传统机器学习：哪个更适合你的项目？ AI大模型应用之禅 深度学习机器学习人工智能ai
    深度学习vs传统机器学习：哪个更适合你的项目？关键词：深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要：本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例，从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析，帮助开发者和企业决策者快速判断：你的项目该选深度学习还是传统机器学习？背景介绍目的和范围随着AI技术普及，"该用深度学习还是传统机器
  • pychram虚拟环境中安装不同python版本 小炫y python
    安装AnacondaAnaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform安装时选justme路径可以改，其他默认都可以。然后打开anacondaprompt输入指令安装需要的python版本，condacreate-npython39Python=3.9再输入y确认查看python虚拟环境路径，condainfo-e然后在pycharm中设置一下就可以
  • 深刻解析如何解决在pycharm中导入tensorflow的子模块keras时的报错（导入语法正确） lovingf pycharmpythontensorflowkeras
    只是导入时报错，但代码仍可以运行1.导入方式正确，但pycharm将其标红2.通过查看tensorflow的官方文件，猜测可能是python版本不适配python需为python3.6-3.9，而我的为python3.113.配置python3.9的环境（详情可看我的另一篇文章），但依然报错4.经过仔细分析，觉得可能是pycharm与tensorflow的适配问题，pycharm无法寻找到tens
  • 设置cursor、vscode的默认终端 啥都不会工程师 vscodeide编辑器
    一般来说设置为command会比较好，比较方便和anaconda连用。但是正常来说默认是powershel，参考了别的帖子先用ctrl+shift+p调出命令输入settingsjson进入修改为：{"terminal.integrated.profiles.windows":{"CommandPrompt":{"path":"C:\\Windows\\System32\\cmd.exe"},"P
  • 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？ 努力毕业的小土博^_^ 机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
    【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？✅一、使用正则化进行模型压缩（ModelCompression）目标：方法：L1正则化促使权重稀疏化代码示例：后续压缩步骤
  • 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程 一叶千舟 深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
    目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
  • linux深度学习问题汇总 不想改代码 备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
    目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练，单机多卡，pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
  • 【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发 不想当程序汪的第N天 AI人工智能
    一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代，符号主义AI主导研究方向，通过专家系统模拟人类逻辑推理，但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起，以神经网络为核心，反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型关键局
  • OpenCV让Python实现人脸特征点检测 Python编程之道 Python编程之道opencvpython人工智能ai
    OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词：OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要：本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始，逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理，包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解，并通过实际项目案例
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研 Yolo566Q chatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模 asyxchenchong888 chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用 科研的力量 人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 2025年中总结 Just Jump 人生经历思考反思认知方法2025年中总结
    2025年中总结。一如往年惯例，总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标，每周迭代交付，先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
  • AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
    AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战，分析其核心算法原理，并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势，为读者提供
  • 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术 云博士的AI课堂 哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
    以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
  • 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别 Q1744828575 pythonpytorchplotly
    欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介  一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
  • Python 数据分析与机器学习入门 (一)：环境搭建与核心库概览 程序员阿超的博客 Pythonpython数据分析机器学习入门教程环境搭建AnacondaJupyterNotebook
    Python数据分析与机器学习入门(一)：环境搭建与核心库概览本文摘要本文是Python数据分析与机器学习入门系列的第一篇，专为初学者设计。文章首先阐明了Python在数据科学领域的优势，然后手把手指导读者如何使用Anaconda搭建一个无痛、专业的开发环境，并介绍了强大的交互式工具JupyterNotebook的基本操作。最后，简要概览了NumPy、Pandas、Scikit-learn等核心库
  • 面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师 GoAI AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
    ‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
  • 《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • 深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列 GoAI 机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：本作
  • 深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据 郎郎不会飞 深度学习目标识别python深度学习
    深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3训练自己的数据过程，记录一下，共勉共进。同样，无人机搭载山狗拍摄的视频，目标检测的种类是模型tank和airplane，部分效果图镇贴：数据集准备首先需要将自己的数据集准备好，不同场景下的目标数据尽
  • MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
    MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架，通过上下文感知和动态参数调整机制，显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
  • 从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
    从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
  • 信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
    信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
  • 开发者关心的那些事 圣子足道 ios游戏编程apple支付
    我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？ 产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
  • 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginxF5
            对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。         目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
  • LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind javaAlgorithm题解LeetCodeMath
    原题链接：#9 Palindrome Number   要求： 判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间   难度：简单   分析： 题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。 注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
  • 画图板的基本实现 15700786134 画图板
     要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。 首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame {              //显示
  • linux的ps命令 被触发 linux
    Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。 要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
  • Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌 肆无忌惮_ android
    最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
  • java导出txt文件的例子 知了ing javaservlet
    代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
  • Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度 矮蛋蛋 scalasbt
    原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化 下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
  • phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linuxspider
    1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
  • JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出 百合不是茶 java核心思想JAVA IO操作字节流
    在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流   类 FileInputStream
  • Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
    前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
  • HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力HR成长
        一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 　　一、解决问题的能力 　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
  • 【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
    什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
  • 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
    Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。 这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
  • nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
    server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
  • java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表 题目： 输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
  • Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan javanetty
    Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了 一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
  • JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jqueryjsonmapval()
     JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别   数据库查询出来的map有一个字段为空   通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
  • Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
    一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。 为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。 缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。   二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
  • CentOs6 dalan_123 centos
    首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
  • 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
      无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。 无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
  • ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
    在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法 一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用 在XML里；    <ImageBut
  • JSP之c:foreach eksliang jspforearch
    原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
  • Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
    在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。 大致可以分三步： 一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
  • android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for hyz301 json
    org.json.JSONException: No value for items  在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误   06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
  • 干货分享：从零开始学编程 系列汇总 justjavac 编程
    程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。 从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏 
  • jquery-autocomplete 使用手册 macroli jqueryAjax脚本
    jquery-autocomplete学习 一、用前必备 官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
  • PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改 超声波 oracleplsql
    　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
  • 数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表 superlxw1234 极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
    在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，    比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
  • 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理 wiselyman spring mvc
    10.1 全局异常处理 使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理; 使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围 10.2 演示 演示控制器 package com.wisely.web; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.spring
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他