- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
Jason_Orton
神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
彬彬侠
自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- python 语音转文本中文——DeepSpeech
drebander
python开发语言DeepSpeech
DeepSpeech简介与音频转文本实践DeepSpeech是由Mozilla开发的一种开源语音识别引擎,基于深度学习技术,采用端到端架构,可以高效地将语音转换为文本。其核心算法受BaiduDeepSpeech论文启发,使用RecurrentNeuralNetwork(RNN)处理语音数据。一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型:将语音波形转换为概率分布表示。语言模型:对语音识别结果进
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- 神经网络与深度学习入门:理解ANN、CNN和RNN
shandianfk_com
ChatGPTAI神经网络深度学习cnn
在现代科技日新月异的今天,人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手,还是推荐系统,背后都有一项核心技术在支撑,那就是神经网络与深度学习。今天,我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题,其实它也没那么难懂!什么是神经网络?首先,我们要了解什么是神经网络。神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是模拟人脑神经元连接方式的一种算法。它由一层层的“神经
- 深入探索连续变量量子神经网络:开启量子计算新纪元
倪姿唯Kara
深入探索连续变量量子神经网络:开启量子计算新纪元quantum-neural-networksThisrepositorycontainsthesourcecodeusedtoproducetheresultspresentedinthepaper"Continuous-variablequantumneuralnetworks".Duetosubsequentinterfaceupgrades,
- 图解前馈神经网络(FNN)
Zucker N
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目录编辑1.前馈神经网络介绍2.网络结构3.模型工作示例4.总结1.前馈神经网络介绍前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)是一种最简单、最经典的神经网络结构,它是人工神经网络的基础形式之一。前馈神经网络是一种信息只沿一个方向传播的神经网络。它由多个神经元(或称为节点)组成,这些神经元被组织成不同的层,包括输入层、隐藏层和输出层。信息从输入层开始,经过一层或多层隐藏
- PEST与SWOT分析法在战略规划中的融合应用与比较
努力学习的小白1111
用户运营
引言在企业战略管理和决策制定过程中,深入研究外部环境和内部条件是不可或缺的步骤。PEST分析法与SWOT分析法作为两种广泛应用于商业策略制定的经典工具,分别从不同角度对企业内外部环境进行全面考量。本文将详细阐述PEST分析与SWOT分析的概念、方法论以及两者如何结合使用,以帮助企业更好地进行战略规划。一、PEST分析法PEST分析(Political,Economic,Sociocultural,
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- RepVGGBlock实现
武乐乐~
论文复现算法深度学习
文章目录前言1、Block结构2、Block代码实现总结前言 在上一篇博文conv+bn算子融合中,介绍了conv+bn算子融合。本文将要介绍的RepVGG(Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork)是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。这种方法可以在训练时使用复杂的多分支结构,在推理时将其简化为单一的卷积层,从而显著提高
- Neat Vision:深度学习NLP注意力机制可视化工具教程
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NeatVision:深度学习NLP注意力机制可视化工具教程neat-visionNeat(NeuralAttention)Vision,isavisualizationtoolfortheattentionmechanismsofdeep-learningmodelsforNaturalLanguageProcessing(NLP)tasks.(framework-agnostic)项目地址:h
- 深度学习笔记之自然语言处理(NLP)
电棍233
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深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时,我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分,这部分内容是在前面基础上开展学习的,且目前我的学习更加倾向于通识。自然语言处理部分将包含《动手学深度学习》这本书的第十四章,自然语言处理预训练和第十五章,自然语言处理应用。并且参考原书提供的jupyternotebook资源。自然语言处理,预训练自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- 使用NLTK,Natural Language Toolkit(Python自然语言工具包)对“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”的改进
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文章目录一、“PyMuPDF、Pillow和pytesseract实现PDF文件中文OCR识别”存在的问题及改进方向1.1存在问题1.2改进方向1.2.1使用PyMuPdf识别文字元素1.2.2使用NLTK对两次识别的结果进行相似度比对二、NLTK的安装2.1NLTK简介2.2pip安装2.3下载nltk_data2.4解压到C:/Users/Administrator/AppData/Roami
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
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YOLO系列模型有效涨点改进深度学习落地实战YOLOc++开发语言
在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
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本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- 符号学习初学代码——从开普勒第三定律到万有引力定律
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备注PINN——physicsinformedneuralnetworkSR——symbolicregression代码详细分析见评论区链接一、SR_testimportnumpyasnpT=np.array([0.241,0.615,1,1.881,11.862]).reshape(-1,1)R=np.array([0.381,0.723,1,1.524,5.023]).reshape(-1,1
- LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy
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Arxiv日期:2022.9.29机构:GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性,但在实践中能力受到位置不变性和有限记忆的限制2.Transformer在一些任务中表现较差,例如正则语言任务(如ParityCheck),表明其与Chomsky层级的对齐性不佳3.Transform
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目录multi_hmr创建SemanticRenderer推理代码渲染代码:调用原版render,没成功用的pose和smlx生成vertices,也有vertices3dhmr2,用的是网络生成的vertices进行渲染。nlf地址:GitHub-isarandi/nlf:[NeurIPS2024]NeuralLocalizerFieldsforContinuous3DHumanPoseandS
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分,用于实现人工神经网络-多层感知器(ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP)。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型,以解决分类、回归等
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随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
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编程范式是程序员用来构建程序的基本风格或方法。在众多编程范式中,命令式编程和声明式编程是最常见的两种。它们的主要区别在于程序员如何描述程序的逻辑和行为。文章目录命令式编程:指示程序如何改变状态1.过程式编程(ProceduralProgramming)2.面向对象编程(Object-orientedProgramming,OOP)特点示例声明式编程:只说结果,不说过程1.函数式编程(Functio
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自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域,涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。以下是一些常见的NLP技术的示例:1.机器翻译:NLP技术可以帮助机器将一种语言翻译成另一种语言。例如,谷歌翻译使用NLP技术实现自动翻译,用户可以输入一段文本,然后谷歌翻译会自动将其翻译成其他语言。2.文本分类:NLP技术可以将文本分类到不同
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我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
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在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言,极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中,NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑,各自散发着独特的光芒。今天,就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势,为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK:自然语言处理的瑞士军刀NLTK(NaturalLanguageToolk
- 架构设计系列(四):设计模式
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一、概述 设计模式是软件开发中常见问题的可重用解决方案,它们为构建更好的软件提供了蓝图。它们不是具体的代码,而是一种设计思想或模板,可以帮助开发人员更高效地构建可维护、可扩展的软件。二、开发必须掌握的18个关键的设计模式2.1设计模式的分类创建型模式(CreationalPatterns)解决对象创建的问题,提供灵活的对象创建机制。结构型模式(StructuralPatterns)解决类和对象的组
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- 可可泛基因组-文献精读112
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- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
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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