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- 基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统
基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
- 深入剖析AI大模型:关于模型训练
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今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- RAG技术栈详解:构建智能问答系统的核心组件
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本文深度剖析RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术栈的核心构成,助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块(Retriever)向量数据库主流选择:Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力:ChromaDB(开源轻量级)、腾讯云向量数据库嵌入模型(Embedding)OpenAItext-e
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
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基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- Spring MVC 详解
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在JavaWeb开发中,SpringMVC是一个强大而广泛使用的框架,它为构建高效、可维护的企业级应用提供了坚实的基础。本文将深入介绍SpringMVC,并提供示例代码帮助你更好地理解其工作原理。一、SpringMVC简介SpringMVC是Spring框架的一个模块,全称为SpringWebMVC。它实现了模型-视图-控制器(MVC)设计模式,将应用程序分为三个主要部分:模型(Model)、视图
- Vue简介,什么是Vue(Vue3)?
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什么是Vue?Vue是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建,并提供了一套声明式的、组件化的编程模型,帮助你高效地开发用户界面。无论是简单的还是复杂地界面,Vue都可以胜任。声明式渲染:Vue基于标准HTML拓展了一套模板语法,使得我们可以声明式地描述最终输出地HTML和JavaScript状态之间的关系。响应性:Vue会自动跟踪Jav
- Liunx 操作系统笔记4
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笔记
进程管理命令ps命令:功能是显示当前系统的进程状态使用ps命令可以查看到进程的所有信息,例如进程的号码,发起者,系统资源使用占比,运行状态等,ps命令可帮助我们及时发现哪些进程出现“僵死”或“不可中断”等异常情况。ps命令经常会与kill命令搭配使用,以中断和删除不必要的服务进程,避免服务器的资源浪费语法格式:ps参数常用参数:-a显示所有进程信息-t显示属于指定终端主机的程序状态-c不显示程序路
- ollama v0.9.4 详解:联网功能、模型目录自定义及macOS性能优化全面升级
近年来,随着人工智能技术的快速发展,模型管理与调用变得尤为重要。作为一款备受关注的本地AI模型管理工具,Ollama在最新发布的v0.9.4版本中带来了多项重磅改进和全新功能,提升了用户体验和应用场景的灵活性。本文将深入解析Ollamav0.9.4版本的功能亮点、技术改进以及实用操作指南,帮助广大开发者和AI爱好者全面掌握这款工具的最新动态。一、版本概述Ollamav0.9.4版本于2025年7月
- 深度学习学习经验——卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络卷积神经网络(CNN)1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数(ReLU)4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层:图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数:增加非线性4.池化层:信息压缩器5.多层卷积和池化:逐层提取更高层次的特征6.全连接层:分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络(CNN)卷积神经网
- 【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”:用OpenCV量化“第一眼缘”,并用SHAP验证它的“审美”
爱分享的飘哥
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系列回顾:在上一篇《给AI装上“写轮眼”:用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中,我们成功地为AI装上了“透视眼镜”,看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了:它的世界里,还只有数字。它能理解“时长60秒”,却无法感受画面的震撼。它是一个强大的“盲人数学家”。计算机视觉我们没有必要为每个视频进行切帧,可以针对开头的视频或者中间关键点视频进行切帧,让计算机识别。承上启下:“现在,我们来
- Python Day58
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Task:1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA(p,d,q)模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型,通常遵循以下步骤:数据可视化:观察原始时间序列图,判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验:对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05,说明序列非平稳,需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day57
别勉.
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Task:1.序列数据的处理:a.处理非平稳性:n阶差分b.处理季节性:季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型:当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型:当前值收到短期冲击的影响,且冲击影响随时间衰减c.ARMA(p,q)自回归滑动平均模型:同时存在自回归和冲击影响时间序列分析:ARIMA/SARIMA模型构建流程时间序列分析的核心目标是理解序列的过去行为,并
- Python Day44
别勉.
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Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- Python Day42
别勉.
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Task:Grad-CAM与Hook函数1.回调函数2.lambda函数3.hook函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例1.回调函数定义:回调函数是作为参数传入到其他函数中的函数,在特定事件发生时被调用。特点:便于扩展和自定义程序行为。常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例:defcallback_function():print("Epochcompleted!")
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凌往昔
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- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
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在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
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算法复杂度分析前言算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢?主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用时间复杂度来描述。空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存
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基于XML的EtherCAT工业以太网协议解析技术研究【下载地址】基于XML的EtherCAT工业以太网协议解析技术研究探索EtherCAT工业以太网协议解析的新思路,本项目聚焦基于XML的解析技术,为自动化控制领域的研究者和开发者提供深入的技术资源。EtherCAT以其高速、实时特性在工业网络中占据重要地位,而XML的灵活性与结构化数据能力为协议解析带来全新视角。项目不仅详细解析了EtherCA
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- 大模型智能运维详解:技术架构、落地挑战与行业实践
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大模型智能运维详解:技术架构、落地挑战与行业实践作者:开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下,企业IT系统复杂度呈指数级增长,传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈。大模型技术的出现为智能运维提供了突破性解决方案,其通过自然语言处理、多模态数据分析与自动化决策能力,正在重塑运维工作的底层逻辑。本文将从技术原理、落地挑战、行业实践三个维度,系统解析大模型智能运维
- 操作系统必备定义2.2
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2.2CPU调度CPU调度:是对CPU进行分配,即从就绪队列中按照一定的算法(公平高效的原则)选择一个进程,并将CPU分配给它运行,以实现进程并发的执行。CPU调度是多道程序操作系统的基础,是操作系统设计的核心问题。调度的层次:①高级调度(作业调度了):按照某种规则,从外存上处于后备队列中的作业中挑选一个(或多个),给他(们)分配内存、I/O设备等必要的资源,并建立相应的进程,使他们获得竞争CPU
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LangServer与Langgraph融合架构:构建智能语言服务系统LangServer(语言服务器协议)与Langgraph(语言图模型)的结合将创造新一代智能语言处理平台,实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强。以下是深度技术方案:一、核心融合价值Langgraph语义理解知识图谱构建LangServer接口服务开发工具链业务系统实时反馈关键增强点:语义深度:Langgraph提供上下
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目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化土壤湿度监测与处理灌溉控制与状态指示Wi-Fi通信与远程监控应用场景家庭花园智能灌溉农业田地的智能灌溉管理常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着智能家居技术的发展,智能花园灌溉系统逐渐成为家庭园艺和农业生产中提高水资源利用效率的重要工具。该系统通过集成土壤湿度传感器、雨滴传感器、Wi-Fi模块等硬件,实
- Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署 至 Ubuntu 虚拟机
准备工作:安装虚拟机,安装ubuntu,安装python3.x、pip和对应版本的tensorflow和其他库文件,安装docker。注意事项:1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上,需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下:fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpickleimportnump
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
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2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 大模型-FlashAttention 算法分析
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一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。通过感知显存读取/写入,FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍,所需内存也仅是其5%-20%。随着Transformer变得越来越大、越来越深,但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。(自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方),现有近似注意力方法,
- 教育技术资源大全(05-11-28)
Shidi123
技术文摘教育网络出版设计模式工作交通
教育技术资源大全1、国内教育技术综合网站2、国外教育技术资源索引网站:3、远程教育网站;4、教学设计网站;5、教育技术论坛网站;6、国内67所远程教育试点院校网(点击校名可看该网院的介绍,点击网址可进入网院。)7、教育技术协会网;国内教育技术期刊:国外教育技术期刊:全美远程教育杂志列表http://ccc.commnet.edu/HP/pages/darling/journals.htm教育技术相
- 【Python多线程】
晟翰逸闻
Pythonpython
文章目录前言一、Python等待event.set二、pythonracecondition和lock使用使用锁(Lock)三.pythonDeadLock使用等综合运用总结前言这篇技术文章讨论了多线程编程中的几个重要概念。它首先介绍了等待事件的使用,并强调了避免使用“ForLoop&Sleep”进行等待的重要性。接着,文档解释了竞态条件,并提供了处理共享资源的建议,即在使用共享资源时进行加锁和解
- python线程同步锁_python的Lock锁,线程同步
weixin_39649660
python线程同步锁
一、Lock锁凡是存在共享资源争抢的地方都可以使用锁,从而保证只有一个使用者可以完全使用这个资源一旦线程获得锁,其他试图获取锁的线程将被阻塞acquire(blocking=True,timeout=-1):默认阻塞,阻塞可以设置超时时间,非阻塞时,timeout禁止设置,成功获取锁,返回True,否则返回Falsereleas():释放锁,可以从任何线程调用释放,已上锁的锁,会被重置为unloc
- 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