- 蓝桥杯备考:真题之飞机降落(暴搜+小贪心)
无敌大饺子 dot
蓝桥杯职场和发展
我们最多有十架飞机,可以选择dfs暴力搜索,枚举每种情况那么,我们降落的时候怎么确定新的起点也就是newend呢?如果飞机飞到机场的时刻是大于原来的end的,我们就让ti+li作为newend否则,我们就让end作为newend也就是这种情况就没法降落这种情况就是从end直接开始降落这种情况就是从ti开始降落这是我们的枚举,算是排列型枚举,我们根据某架飞机能不能降落来做剪枝#include#inc
- 面试题分享-多线程顺序打印奇偶数
努力的CV战士
算法多线程c语言信号量
目录1.题目详情2.解题思路2.1.分析题目2.2.解析思路3.代码实现4.运行结果1.题目详情昨天刷抖音,遇到一个面试题,描述如下:请使用两个线程,分别顺序交替打印奇数和偶数,直到10为止。例如有两个线程,分别为线程1和线程2,线程1首先打印数字1,然后线程2打印数字2,接着线程1再打印数字3,线程2再打印数字4,依次交替运行直到10为止。2.解题思路2.1.分析题目乍一看题目很简单,但是其中涉
- 模型轻量化中的模型架构优化方法详解
DuHz
轻量化模型架构机器学习人工智能深度学习python计算机视觉神经网络
模型轻量化中的模型架构优化方法详解目录简介模型架构优化的基本概念模型架构优化的目标模型架构优化的方法4.1网络剪枝(Pruning)4.2深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)4.3瓶颈层(BottleneckLayer)4.4通道选择与重排(ChannelSelectionandRearrangement)数学基础5.1卷积神经网络的复杂度分析5.2模型压缩
- 大模型压缩技术主要是为了在保持模型性能的前提下,减少模型的参数量和计算复杂度,以适应更低的计算资源、更小的内存占用和更快的推理速度。以下是当前主流的模型压缩技术,包括但不限于
Jeremg
人工智能语言模型
1.剪枝(Pruning)剪枝通过删除神经网络中冗余或不重要的权重(或神经元)来减少模型规模。常见方法:非结构化剪枝:直接去除权重值接近于零的单个参数。结构化剪枝:删除整个卷积核、神经元或注意力头,以减少模型复杂度。动态剪枝:根据输入动态调整剪枝策略,保持灵活性。示例:剪掉Transformer中不重要的注意力头剪掉CNN中对特征提取贡献小的通道2.量化(Quantization)量化是指将模型的
- 蓝桥杯备考:八皇后问题
无敌大饺子 dot
蓝桥杯职场和发展
八皇后的意思是,每行只能有一个,每个对角线只能有一个,每一列只能有一个,我们可以dfs遍历每种情况,每行填一个,通过对角线和列的限制来进行剪枝话不多说,我们来实现一下代码#include#includeusingnamespacestd;constintN=50;intn;intret;vectorpath;boolcol[N],st1[N*2],st2[N*2];voiddfs(intpos){
- 机器学习经典算法:决策树原理详解
xiaoyu❅
机器学习算法决策树
决策树(DecisionTree)是一种直观且强大的机器学习算法,被广泛用于分类与回归任务。本文从核心原理(信息熵、基尼系数)、构建过程(ID3/C4.5/CART)、剪枝优化到Python代码实战,全方位解析决策树,并教你如何用Graphviz可视化树结构!目录一、什么是决策树?二、决策树的核心原理1.特征划分标准2.关键公式推导3.决策树构建流程三、Python代码实战1.数据集准备2.模型训
- 常用的数据校验方法
Ae86老王头
c++单片机
1.什么是数据校验通俗的说,就是为保证数据的完整性,用一种指定的算法对原始数据计算出的一个校验值。接收方用同样的算法计算一次校验值,如果和随数据提供的校验值一样,就说明数据是完整的。2.最简单的检验实现方法:最简单的校验就是把原始数据和待比较数据直接进行比较,看是否完全一样这种方法是最安全最准确的。同时也是效率最低的。适用范围:简单的数据量极小的通讯。3.奇偶校验ParityCheck实现方法:在
- 深度学习框架演进与智能应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要深度学习框架的迭代升级正重塑智能应用开发范式。从TensorFlow的静态图架构到PyTorch的动态计算图设计,工具链的持续优化显著提升了模型训练效率与部署灵活性。与此同时,模型压缩技术通过剪枝、量化和知识蒸馏等手段,在保持精度的前提下降低计算资源需求,而超参数优化与迁移学习策略则进一步增强了模型在不同场景的适应能力。值得关注的是,边缘计算与联邦学习的深度融合,正推动医疗影像诊断、金融风
- TensorFlow 的性能优化的全面指南
独隅
TensorFlow人工智能大数据人工智能性能优化深度学习tensorflow安全
以下是TensorFlow的性能优化的全面指南,涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略,适合从入门到进阶的用户:这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.模型架构优化4.训练参数调优三、推理阶段优化1.模型量化2.模型剪枝与蒸馏3.硬件加速推理4.代码优化四、模型部署优化1.高效服务化2.边缘设备部署3.云服务优化五、性能分析工具六、实战案例:Res
- 基础算法篇(2)(蓝桥杯常考点)
刃神太酷啦
蓝桥杯算法蓝桥杯深度优先蓝桥杯C++组C++数据结构
文章内容概要本次文章将会讲算法中的搜索,数据结构(进阶)和动态规划。这几个内容在蓝桥杯中非常的常考,建议大家认真阅读。下期将会为大家讲解图论相关的知识,也将是基础算法的最后一个部分,把这个部分讲完之后,就应该进去刷题环节了,博主每周也会上传一些自己遇到的比较好的题目搜索搜索也叫做暴搜,在未优化前就是通过穷举所有情况来找到最优解搜索一般分为深度优先搜索和宽度优先搜索一般用到的优化方法是:回溯和剪枝回
- 模型量化的原因和方法
潇湘馆记
人工智能算法
优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数(例如Llama3.1的4050亿个参数)的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行,需要对模型进行一系列优化。这包括理解参数的概念、采用量化技术、剪枝、稀疏表示等方法。参数的概念权重(Weights)定义:权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。在神经网络中,每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用:权重决定了输入数据对最终输出的
- 题型笔记 | Apriori算法
Mryan2005
#数据挖掘算法笔记我的课堂笔记笔记算法
目录内容拓展知识内容其步骤如下:扫描全部数据,产生候选项111项集的集合C1C_1C1根据最小支持度,由候选111项集的集合C1C_1C1产生频繁111项集的集合L1L_1L1。若k>1k>1k>1,重复步骤(4)(4)(4)、(5)(5)(5)和(6)(6)(6)由LkL_kLk执行连接和剪枝操作,产生候选k+1k+1k+1项集的集合Ck+1C_{k+1}Ck+1。根据最小支持度,由候选k+1k
- ABC 369
空雲.
算法c++数据结构
目录D.BonusEXPE.SightseeingTourD.BonusEXP常规思路是dp[i]表示到前i个怪的最大收益值,因为要看奇偶性所以再加一维,0表示当前这个怪打或不打共打了偶偶数怪,1表示打#include#defineintlonglongusingnamespacestd;constintN=2e5+5,INF=1e18;intT,n,cnt,ans,a[N],dp[N][2];s
- YOLOV11|YOLO12改进系列指南
魔鬼面具
YOLO
基于Ultralytics的YOLO11|YOLO12改进目前自带的一些改进方案(持续更新)为了感谢各位对本项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总YOLO11系列二次创新系列ultralytics/cfg/models/11/yolo11-RevCol.yaml使用(ICLR2023)ReversibleColumnNetworks对yolo11主
- STM32f429串口通信-基于HAL库
大大大冯小小
串口通信stm32嵌入式
STM32f429串口通信接收-基于HAL库串口接收配置步骤1.调用函数HAL_UART_Init(UART_HandleTypeDef*huart)。通过定义结构体类型句柄UART_HandleTypeDef并初始化相关参数来配置串口通信的选用串口、字长、波特率、停止位、奇偶校验位、硬件流控、收发模式、DMA等。UART_HandleTypeDefusart1_handler;//UART句柄结
- 北斗导航|接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势
单北斗SLAMer
卫星导航毕业论文设计算法
接收机自主完好性监测(RAIM)算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术,其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。以下基于现有研究成果及行业动态进行总结:一、研究现状传统故障检测算法RAIM的核心目标是通过冗余观测值检测并隔离故障卫星。早期研究聚焦单星故障场景,主要方法包括:残差分析法:通过比较观测残差与阈值判断故障,如最小二乘残差和法、奇偶矢量法等。距离比较法:基于
- 模型部署实战:PyTorch生产化指南
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、为什么要做模型部署?模型部署是将训练好的模型投入实际应用的关键步骤,涉及:模型格式转换(TorchScript/ONNX)性能优化(量化/剪枝)构建API服务移动端集成本章使用ResNet18实现图像分类,并演示完整部署流程。二、模型转换:TorchScript与ONNX1.准备预训练模型importtorchimporttorchvision#加载预训练模型model=torc
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- 数据结构与算法:洪水填充
WBluuue
c++算法leetcode数据结构深度优先剪枝图论
前言洪水填充是一种用在图上的搜索算法,其过程就像洪水或病毒一样逐渐蔓延整个区域,继而达到遍历和统计相同属性的连通区域的功能,中间也可以通过每走过一个节点就设置路径信息的方法来达到剪枝的效果。一、岛屿数量——洪水填充方法classSolution{public:intnumIslands(vector>&grid){returnsolve2(grid);}//洪水填充方法intsolve2(vect
- 从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略
一键难忘
剪枝深度学习算法知识蒸馏
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏:深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
小风_
模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- 优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解
代码之光_1980
深度学习pytorch剪枝
标题:优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域,模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝,我们可以去除模型中的冗余权重,从而减少模型的复杂度和提高运算速度,同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝,并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
- 《动态磁盘RAID阵列:深度解析与实战指南》
懂技术的小又又
计算机服务器linux数据库运维windows计算机网络
目录一、RAID技术概述常见RAID级别RAID0:条带化,提升读写性能,无冗余RAID1:镜像,数据冗余,提供数据保护RAID5:奇偶校验,提供冗余和负载均衡RAID10:镜像+条带化,兼具数据保护和高性能二、动态磁盘管理动态磁盘的优势三、动态磁盘RAID阵列实战实验环境搭建(vmvareworkstation)四、实际应用案例五、RAID技术的优化与维护六、RAID技术的未来发展七、软RAID
- 回溯算法知识总结
专业刷题Pia
算法
1.什么是回溯怎么用(回溯本质及模版)底层逻辑:解决树形结构问题、用到递归逻辑、穷举本质优化靠剪枝。回溯模版:1.建立回溯函数(一般以void返回)难点:如何选取参数(index,sum,used,...)voidbacktracking(参数)2.回溯终止条件难点:如何对应终止条件if(终止条件){存放结果;return;}3.单层遍历规则(广搜(横向遍历)靠for循环,深搜(纵向遍历)靠递归)
- 牛客练习赛135——小柒的逆序对(2)
KyollBM
算法数据结构
这里还得说一下,调换一个排列中任意两个不同的数,该排列的逆序数奇偶会改变题目:思路:这道题的数据给的很大,如果我们用树状数组维护前缀和都没用,但是我们观察到英文字符只有26个,那我们可以开一个二维数组g[i][j]表示ij字符对有多少个如何维护这个数组呢,其实也很简单,遍历s每个字符c,同时开一个数组储存26个字符对于字符c,先遍历26个字符y,将g[y][c]加上y的个数,结束后再将c的数量加一
- 机器学习-----决策树
多巴胺与内啡肽.
机器学习机器学习决策树人工智能
文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练,建立出分类规则,并对新样本进行预测,属于有监督学习。根节点:最上面的节点。叶子节点:能直接看到结果的节点。非叶子节点:位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树:用于分类任务,叶节点代
- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
奥德彪123
嵌入式AI人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
- leetcode93. 复原IP地址
Rookie2Master
leetcode字符串剪枝回溯leetcode
传送门题目:给定一个只包含数字的字符串,复原它并返回所有可能的IP地址格式。有效的IP地址正好由四个整数(每个整数位于0到255之间组成),整数之间用‘.’分隔。输入:“25525511135”输出:[“255.255.11.135”,“255.255.111.35”]分析剪枝条件:1、一开始,字符串的长度小于4或者大于12,一定不能拼凑出合法的ip地址(这一点可以一般化到中间结点的判断中,以产生
- 大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏
时光旅人01号
人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)剪枝(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势1.微调(Fine-tuning)核心思想在预训练模型(如BERT、GPT)基础上,通过领域数据调整参数,适配下游任务。方法流程预训练模型加载:加载通用模型权重(如HuggingFace
- 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