- 综述论文“A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications”
硅谷秋水
机器学习机器学习神经网络深度学习
该零样本学习综述,发表于ACMTrans.Intell.Syst.Technol.10,2,Article13(January2019)摘要:大多数机器学习方法着重于对已经在训练中看到其类别的实例进行分类。实际上,许多应用程序需要对实例进行分类,而这些实例的类以前没有见过。零样本学习(Zero-ShotLearning)是一种强大而有前途的学习范例,其中训练实例涵盖的类别与想分类的类别是不相交的。
- 2020-11-21
20行管2班14刘少佳
1.精读:逐字阅读文章很重要,不会的单词学会找基础词汇代替;英英词典用起来!视听说:听力多听几遍,听时做好笔记2.怦然心动的单词精读:confident确信的process步骤remarkably显著地rhythm节奏accustomed习惯于precise精确的obtain获得视听说:masculine,dark,blonde,survey,wonderful3.喜欢的话视听说:Itisimpo
- 2022-07-26 Manage your energy, not your time
春生阁
Energyisthecurrencyofmotivation.Mostoftheproductivityandhabitbuildingadviceyouhearofferstipsandtricksforbettertimemanagement.Withpromisesofmakingyoumoreefficientinyourwork,theysuggestallsortsoftechniq
- Python Tips and Tricks
net sec
1.InstallPythonintoWindows1.1DownloadLatestPython2filefromhttps://www.python.org/downloads/windows/LatestPython3Release–Python3.7.0LatestPython2Release–Python2.7.151.2DoubleClickdownloadpython-2.7.15.
- A Survey on Benchmarks of Multimodal Large Language Models
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonBenchmarksofMultimodalLargeLanguageModels》的翻译。多模态大型语言模型基准研究综述摘要1引言2前言3感知与理解4认知与推理5特定领域6关键能力7其他模态8结论摘要多模态大型语言模型(MLLM)在学术界和工业界越来越受欢迎,因为它们在视觉问答、视觉感知、理解和推理等各种应用中表现出色。在过去几年中,人们从多个角度对
- Programmatically Upload a document with new Version to SharePoint List
weixin_30335353
c#
SearchSharePointLegacyVersions-DevelopmentandOtherProgrammingForumSearchAllSharePointProductsandTechnologiesForumsSearchAllMSDNForumsAskaquestionTuesday,April14,20096:44PMda.3vil.geniusda.3vil.genius6
- A Survey of Large Language Models on Generative Graph Analytics: Query, Learning, and Applications
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMforGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyofLargeLanguageModelsonGenerativeGraphAnalytics:Query,Learning,andApplications》的翻译。生成图分析的大型语言模型综述:查询、学习和应用摘要1引言2前言3图结构理解任务4图学习任务5图形推理6图表示7基于知识图谱的增强检索8基于图LLM的应用9基准数据集和评估10未来的方向11结论
- [R] dercribe: to get the mean and sd, and print with paste
EricWang1358
Rr语言开发语言
Ofcourseyoucanhard-codedthestandarddeviationandmeanGPAvalues.like:#Usingthecommanddescribe,tellwhatisthestandarddeviationandthemeanGPAofthestudentsinYear4(GE_survey_Y4)#thevariablenameisQ19_actual_GPA
- [R] to get how many participants in the dataframe and use it
EricWang1358
Rr语言开发语言
prop1<-sum(GE_survey$`Q17_Whatdepartmentareyouin`=="HSS")/nrow(GE_survey)nrow()andncol():Supposeyouhaveadatasetmy_datathatcontainsinformationaboutcustomers,witheachrowrepresentingadifferentcustomerand
- [R] count the number of numeric columns: sapply & lapply
EricWang1358
Rr语言开发语言
sapplyQuestion7:Thecodeforcountingnumericalvariablesisincorrect.Youshouldusesapplyandsumtocountthenumberofnumericcolumns.num_vars<-sum(sapply(GE_survey,is.numeric))sapplyisafunctioninRthatappliesaspec
- 【工业智能】VSB Power Line Fault Detection-chapter2
凭轩听雨199407
数据挖掘
工业智能】VSBPowerLineFaultDetection-chapter2关键信息依赖版本信息名词术语tricks信息来源:KaggleCompetition:VSBPowerLineFaultDetection分析冠军代码。源文件URL:https://www.kaggle.com/code/mark4h/vsb-1st-place-solution关键信息LGB标准5折验证9个特征所有特
- PyTorch使用Tricks:Dropout,R-Dropout和Multi-Sample Dropout等 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorch人工智能python深度学习神经网络
文章目录1、为什么使用Dropout?2、Dropout的拓展1:R-Dropout3、Dropout的拓展2:Multi-SampleDropout4、Dropout的拓展3:DropConnect5、Dropout的拓展4:Standout6、Dropout的拓展5:GaussianDropout1、为什么使用Dropout?Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练
- PyTorch使用Tricks:学习率衰减 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorch人工智能计算机视觉python
文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整:不同层不同的学习率前言在训练神经网络时,如果学习率过大,优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛;如果学习率过小,优化算法的收敛速度可能会非常慢。因此,一种常见的策略是在训练初期使用较大的学习率来快速接近最优解,然后逐渐减小学习率,使得优化算法可以更精细地调整模型参数,从而找到更
- PyTorch使用Tricks:梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 !!
JOYCE_Leo16
计算机视觉pytorchpython梯度裁剪深度学习神经网络
文章目录前言1、对参数的梯度进行裁剪,使其不超过一个指定的值2、一个使用的torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪(GradientClipping)是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术,它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断,使其保持在一个合理的范围内。梯度裁剪有两种常见的方法:按照梯度的绝
- 问卷传播全攻略:如何高效扩散你的调查问卷?
ZOHO卓豪
数据库服务器人工智能网络
随着互联网的兴起,调查问卷也逐渐地从线下转向线上。我们自己在使用问卷调查工具的时候,怎么在线上平台进行传播分享来收集问卷呢?针对这个问题,ZohoSurvey可以解答。问卷制作完成后,在Survey中可以和自动生成链接或者二维码,可供您在各个媒体渠道进行传播分享。具体的演示过程如下图:1、在【构建器】中选中【启动】,就可以看见Survey自动生成的调查链接,您点击复制就可以直接进行使用。2、重复上
- 知识图谱 & 多模态学习 2024 最新综述
奈何辰星无可奈
知识图谱人工智能综述多模态学习计算机顶会计算机视觉大语言模型
知识图谱遇见多模态学习:综述论文题目:KnowledgeGraphsMeetMulti-ModalLearning:AComprehensiveSurvey论文链接:http://arxiv.org/abs/2402.05391项目地址:https://github.com/zjukg/KG-MM-Survey备注:55pages,619citations,11Tables,13Figures机构
- BERT遇上知识图谱:预训练模型与知识图谱相结合的研究进展
Necther
自然语言处理bert知识图谱深度学习
转载自AI科技评论随着BERT等预训练模型横空出世,NLP方向迎来了一波革命,预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷,也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息,进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息,并survey了目前已公布的若干种方法,欢迎大家批评和交流。1、《ERNIE
- 问卷制作利器:推荐几款实用的软件与在线工具
ZOHO卓豪
数据库运维服务器人工智能网络
问卷制作完成后,在Survey中可以和自动生成链接或者二维码,可供您在各个媒体渠道进行传播分享。具体的演示过程如下图:1、在【构建器】中选中【启动】,就可以看见Survey自动生成的调查链接,您点击复制就可以直接进行使用。2、重复上述步骤,您点击【二维码】,就看见Survey自动生成的二维码图标,您点击【下载】后就可以保存到手机或者电脑进行使用。3、如果您有自己网站,想把问卷直接放在网站中进行问卷
- 论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
自信且放光芒66
深度学习论文阅读深度学习人工智能
目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上2DHPE总结数据集和评估指标2DHPE数据集2DHPE评价指标2DHPE方法性能的比较单人2DHPE多人2DHPE未来展望人体姿态识别概述应用模块:人机交互、运动分析、增强现实、虚拟现
- 【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究,从发展到任务,整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决,真理是阶段性的产物
羞儿
论文笔记深度学习人工智能ViT网络模型研究方向
ASurveyonVisionTransformerAbstracttransformer最早应用于自然语言处理领域,是一种主要基于自注意机制的深度神经网络。由于其强大的表示能力,研究人员正在寻找将transformer应用于计算机视觉任务的方法。在各种可视化基准测试中,基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络,如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能
- 【知识图谱论文】知识图谱自主构建综述A Comprehensive Survey on Automatic Knowledge Graph Construction
量子-Alex
知识图谱深度学习知识图谱
0.论文摘要和作者信息摘要自动知识图谱构建旨在制造结构化的人类知识。为此,历史上花费了大量的努力从不同的数据源中提取信息丰富的事实模式。然而,最近,研究兴趣已经转移到获取信息数据之外的概念化结构化知识。此外,研究人员也一直在探索在各种情况下处理复杂建筑任务的新方法。因此,有必要对范式进行系统审查,以组织超越数据级提及的知识结构。为了满足这一需求,我们全面调查了300多种方法,总结了知识图谱构建的最
- 【记录】记一次关于前端单元测试的全英文问卷调查( Survey: Automatically Generated Test Suites for JavaScript)
程序边界
前端单元测试javascript
文章目录OPENINGSTATEMENTBackgroundTaskbackground:FixthefailingtestcasesBeforethetask:Task:FixthefailingtestcasesTask:ExecutableDocumentationBeforethetask:BonusOpportunity:OnemoretaskTask:TestCasesClusteri
- Python Tricks - Classes & OOP(4)
JustToCodeIT
AbstractBaseClassesKeepInheritanceinCheck抽象基类保持检查继承???AbstractBaseClasses(ABCs)ensurethatderivedclassesimplementparticularmethodsfromthebaseclass.Inthischapteryou’lllearnaboutthebenefitsofabstractbase
- 用k-mer分析进行基因组调查(genome survey):(三)用KMC进行k-mer频数统计
生信技工
(全文约1100字)【推荐】用Smudgeplot评估物种倍性后,用组合jellyfish+GenomeScope1.0做二倍体物种的基因组调查,用组合KMC+GenomeScope2.0做多倍体物种的基因组调查。1.k-mer进行基因组调查的软件概况k-mer进行基因组调查分为k-mer频数统计和基因组特征评估两步。KMC可以实现第一步k-mer频数统计。KMC的结果sample.histo可以
- 知识蒸馏之Knowledge Distillation: A Survey
Diros1g
知识蒸馏
InternationalJournalofComputerVision2021JianpingGou1·BaoshengYu1·StephenJ.Maybank2·DachengTao11UBTECHSydneyAICentre,SchoolofComputerScience,FacultyofEngineering,TheUniversityofSydney,Darlington,NSW200
- 文本分类 tricks
想努力的人
算法自然语言处理机器学习
tricks模型训练好后,分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本,然后去做这些badcases的分析,如果发现错误标注有很强的规律性,则直接写一个脚本纠正(只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行),如果没有什么规律,但是发现模型高置信度做错这些样本大部门都是标注错误的话,就直接删除这些样本,
- 预训练
shudaxu
在CV和NLP领域,pretraining+finetuning是常用手段。而在推荐实际应用中,预训练也有一定的作用。例如embedding在工业界应用以及训练的tricks中所述,利用全量用户行为训练用户embedding做为初始化,能为一些子任务模型的embedding层提供较快的收敛。
- SharePoint【学习笔记】-- SharePoint 内置字段名/GUID大全
weixin_30525825
这个SharePointInternalFieldNames–SharePoint2010解决大问题了,每次找内置字段名和GUID都很麻烦,这个列表提供了汇总清单,以后查找就方便多了。这份清单列出了每个内置字段的Title(取字段值需要)、GUID(取字段对象需要)、InternalName(CAML需要)。比如,下面的例子取任务列表的“相关内容”链接:1://获取任务列表的“相关内容”链接2:G
- 【转】SharePoint 2010 内置字段名/GUID 大全
weixin_30412013
ui
【更新:原文字段清单全拷贝过来了。】这个SharePointInternalFieldNames–SharePoint2010解决大问题了,每次找内置字段名和GUID都很麻烦,这个列表提供了汇总清单,以后查找就方便多了。这份清单列出了每个内置字段的Title(取字段值需要)、GUID(取字段对象需要)、InternalName(CAML需要)。比如,下面的例子取任务列表的“相关内容”链接:1://
- 【FAS Survey】《Deep learning for face anti-spoofing: A Survey》
bryant_meng
CNN/Transformer深度学习人工智能人脸活检FASPAs
PAMI-2022最新成果:https://github.com/ZitongYu/DeepFAS文章目录1Introduction&Background1.1FaceSpoofingAttacks1.2DatasetsforFaceAnti-Spoofing1.3EvaluationMetrics1.4EvaluationProtocols2DeepFASwithCommercialRGBCam
- 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