- Java线程池如何合理设置核心线程数
寻烟的衣袖
多线程linuxjava服务器
问题:线程池数量设置为多少比较合理呢?线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用CPU和内存等资源,从而最大限度地提高程序的性能,先判断是CPU密集型任务还是IO密集型任务:CPU密集型任务和IO密集型任务:比如像加解密,压缩、计算等一系列需要大量耗费CPU资源的任务,大部分场景下都是纯CPU计算。IO密集型任务:比如像MySQL数据库、文件的读写、网络通信等任务,这类任务不会特别消耗CPU
- 【JVM实践】(6)full gc分析与实战
xiyubaby.17
jvm
FullGC全解析教程,涵盖触发机制、问题诊断、调优策略和实战案例:FullGC终极指南:深度解析与调优实践[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nsRlZAi8-1741613536305)(https://plumbr.io/wp-content/uploads/2016/01/g1-06-full-collection.png)]一、核心概念体系1.1
- Vue:其他指令
真der~啊
Vue2vue.js前端javascript
Vue:其他指令2.13.1、v-textv-text指令用于将数据填充到标签体当中,并且是以覆盖的形式填充。与原生JS中的innerText功能类似,填充的内容中即使存在HTML标签也只是会当做一个普通的字符串处理,不会解析。例如:constvm=newVue({el:"#app",data:{message:"这是一段包含HTML标签的文本"}});在上述代码中,页面显示的将是这是一段包含HT
- 【图像去雾】基于多尺度Retinex实现图像去雾附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
图像处理matlab开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍1.引言雾霾天气严重影响了人们的生活和工作,对图像的清晰度也造成了极大的破坏。图像去雾技术旨在消除图像中的雾霾,恢复图像的真实色彩和细节,在交通监控、遥感成像、医学影像等领域具有广泛的应用价值。近年来,基于Retinex理论的图像去雾方法取得了
- 卷积神经网络中的卷积操作
m0_61360701
深度学习cnn深度学习人工智能
1.什么是卷积操作?在卷积神经网络(CNN)中,卷积操作是一种数学运算,它的目的是从图像(或其他数据)中提取局部特征。简单来说,卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动,每次扫描一小块区域,并从中提取有用的信息。2.卷积操作的类比:印章想象你有一张纸和一个印章。印章是一个小的图案,比如一个简单的形状(圆形、方形等)。当你把印章按在纸上时,印章会与纸上的内容接触,并留下一个印记。然后你移动印章,重
- 分布式训练中的参数local_rank
挨打且不服66
python分布式python
local_rank是一个常用于分布式训练中的参数,用于指示当前进程的本地编号。它帮助在分布式环境中区分不同的进程。通常情况下,local_rank的值为-1表示不进行分布式训练,值为0表示第一个(主)进程,其它正数表示其它辅助进程。在分布式训练中,我们常常需要确保某些操作(例如下载模型和词汇表)只由一个进程完成,以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释:loca
- 探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目
葛冉忱Edith
探索水下视觉新境界:基于Retinex理论的水下图像增强项目【下载地址】基于ace-urcp-retinex的水下图像增强代码本资源文件提供了一个基于Retinex理论的水下图像增强方法的代码实现。该方法旨在消除水下图像捕捉过程中产生的色彩失真和光线散射问题,从而显著提高水下图像的可视性。Retinex理论是一种模拟人类视觉系统处理图像的计算机视觉概念。它认为,人类视觉系统通过分离物体表面反射的光
- 深度学习中的异构特征介绍
赫连达
深度学习人工智能
深度学习,特别是现在的大模型,数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征,这些特征类型不同、来源不同,因此称之为”异构特征“。这些特征没有一个明确的结构来描述它们之间的关系,这些特征的多样性和复杂性给数据处理和分析带来了挑战。这些特征包括:高基数ids:每个实体的唯一标识。交叉特征:两个或多个特征之间的组合关系。计数特征:某个特征出现的次数。比例特征:某个特征在整体中的占比。异构特
- OpenGL(4)着色器
一个不务正业的程序猿
OpenGL着色器apache
文章目录一、着色器1、什么是着色器?2、着色器类型2.1、顶点着色器(VertexShader)2.2、片段着色器(FragmentShader)3、着色器属性3.1、`layout`属性3.2、`in`属性3.3、`out`属性3.4、总结4、示例前言:在OpenGL开发中,着色器(Shader)是用于控制图形渲染管线各个阶段的小程序。它们是用GLSL(OpenGLShadingLanguage
- Deepsearch 、Rag 、RraphRag
kse_music
混杂raggraphragdeepsearch
文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)3.GraphRAG(Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration)二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和GraphRAG这三种技术在智能检索、信息
- 使用Unity中Microphone类进行用户自由时长音频录制
沉醉东风
Unity3dunity录音
使用Unity中Microphone类进行用户自由时长音频录制主录音脚本AudioRecord.csmaxClipLength:音频最大长度,真正录音时长不要超过这个长度,或者把maxClipLength设置的无限大也可以usingUnityEngine;usingUnityEngine.UI;usingSystem.Collections;usingSystem;usingSystem.IO;u
- Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略(基于上篇)
一只小铁柱
batch开发语言
一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数,它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。1.Epoch的设计epoch表示整个数据集被模型完整遍历一次。设计epoch时需要考虑以下因素:1.1数据集大小小数据集(例如几MB的文本数据):模型容易过拟合,因此epoch不宜过大(例如10-30)。可以使用早停(earlystoppi
- (4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3:测试模型
码农三叔
训练RAG多模态)架构transformerdeekseek人工智能大模型
4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型,主要用于文本生成任务。在加载模型时,首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。加载完成后,模型被设置为评估模式,并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时,用户可以输入提示文本,模型会根据这些提示生成相应的文本输出。生成过程支持交互式输入和批量处理两种模式,用户可以根据需要选择适合的方式进行文本生成。此外,模型的
- Unity3D 游戏黑屏问题解决方法详解
Thomas_YXQ
游戏数码相机Unity
前言Unity3D作为一款广泛使用的游戏开发引擎,在开发过程中难免会遇到各种问题,其中黑屏问题尤为常见且令人头疼。黑屏问题可能由多种原因引起,包括但不限于资源加载问题、脚本错误、硬件或驱动问题、渲染设置错误等。本文将详细探讨Unity3D游戏黑屏问题的可能原因及相应的解决方法,并给出技术详解及代码实现。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!一、可能原因分析1.资
- Unity3D 批处理与Draw Call减少(Batching & Reducing Draw Calls)
Thomas_YXQ
Unity3DUnity游戏开发优化性能优化
前言在Unity3D中,批处理(Batching)是优化渲染性能的核心手段,主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。以下是详细的优化策略与实践方法:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!一、DrawCall的基本概念DrawCall是CPU向GPU发起的一次渲染指令,每次调用都会触发GPU绘制一个物体。DrawCall过多会导致C
- docker安装eclipse-mosquitto记录(实践可用)
丶Navy
dockereclipsejavamqtt
背景:由于课程设计需要在服务器上安装mqtt,选择先搭建docker环境,再安装eclipse-mosquitto应用。原因:网上的教程大多是一样的,但是有几个步骤出错或者漏了,使得我在docker中安装eclipse-mosquitto花费了大量时间。因此在完成课程设计以后,将个人实践成功的步骤发出。参考:https://www.freesion.com/article/5453220951/及
- 人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南:释放GPU潜能的深度学习推理优化之道
天机️灵韵
具身智能VLA人工智能人工智能算法深度学习pytorch
TensorRTTensorRT(TensorRuntime)是英伟达(NVIDIA)推出的高性能深度学习推理(Inference)优化器和运行时库,专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计。它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术,显著提升推理速度并降低资源消耗,广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合(La
- Systemd 服务文件(service)
比奇堡派星星
linux服务器
LinuxSystemd服务文件编写指南1.概述在现代Linux系统中,systemd是默认的初始化系统,用于管理系统服务的启动、停止、重启等操作。systemd服务文件(以.service为后缀)是定义服务行为的核心配置文件。本文档将详细介绍如何编写一个systemd服务文件,包括文件结构、常用配置项、操作步骤以及注意事项。2.服务文件的作用systemd服务文件用于定义一个服务的以下行为:服务
- AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
真不二价825
论文查重AI论文写作AIGC论文查重
AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别,以下是对两者的详细比较:一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标:主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成,特别是在要求提供真实人类经验的领域,如新闻发布、文学创作等。技术原理:主要利用自然语言处理和深度学习技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
- 图像识别技术与应用
超帅的好吧
笔记
第一节课这节课了解了这门专业的就业职位:工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含:数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
- 【微信小程序】使用uni-app框架开发微信小程序:快速入门指南
墨夶
微信小程序微信小程序uni-appnotepad++
使用uni-app框架开发微信小程序:快速入门指南️引言:为何选择uni-app开发微信小程序?❓在移动应用开发领域,微信小程序因其便捷性和广泛的用户基础而备受青睐。但是,对于开发者来说,为微信小程序单独编写代码可能会增加工作量。这时候,uni-app框架便成为了理想的选择。uni-app允许开发者使用统一的代码库,编译生成多个平台的应用,包括微信小程序。本文将带你快速了解如何使用uni-app开
- Anaconda与Jupyter Notebook入门级详细使用教程_anaconda jupyter notebook
2401_84165919
程序员jupyteridepython
Anaconda简介我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。注意:anaconda就安装了python,不需要额外另装pythonAnaconda支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda和Jupyte
- 前部分知识复习01
太妃糖耶
unity
一、关于变体1.#pragmamulti_compileA2.#pragmashader_featureAUnity提供了两个关键字来定义宏multi_compile和shader_feature,Unity会根据宏定义来生成不同种类的shader,这些不同种类的shader就是所谓的变体。multi_compile的特点如下:1、会组合爆炸#pragmamulti_compileAB#pragm
- 3.孤岛的总面积
六便士460
代码随想录之图论题解图论算法广度优先
题目描述给定一个由1(陆地)和0(水)组成的矩阵,岛屿指的是由水平或垂直方向上相邻的陆地单元格组成的区域,且完全被水域单元格包围。孤岛是那些位于矩阵内部、所有单元格都不接触边缘的岛屿。现在你需要计算所有孤岛的总面积,岛屿面积的计算方式为组成岛屿的陆地的总数。输入描述第一行包含两个整数N,M,表示矩阵的行数和列数。之后N行,每行包含M个数字,数字为1或者0。输出描述输出一个整数,表示所有孤岛的总面积
- 利用数据库实现软件刷卡登录与三级权限
浮生如梦_
插件数据库oracle人机交互计算机视觉人工智能
演示Demo用户管理界面一,什么是三级权限三级权限通常指在权限管理系统中,用户或角色被授予的中等级别访问权限。具体含义因系统或组织而异,但一般具备以下特点:1.访问范围读取权限:可查看大部分数据和文件。部分写入权限:能修改或添加部分数据,但受限。受限执行权限:可执行某些操作或命令,但受限制。2.适用场景中层管理人员:需要查看和部分修改数据,但无需最高权限。技术支持人员:需执行特定操作,但不应访问所
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- Java线程池怎么调整线程大小最合适
兮动人
#JUCjava开发语言怎么调整线程大小最合适
文章目录怎么调整线程大小最合适?案例1:CPU密集型任务(计算素数)案例2:IO密集型任务(模拟网络请求)怎么调整线程大小最合适?核心线程数、最大线程数是不是越大越好?线程池的核心线程数(corePoolSize)和最大线程数(maximumPoolSize)的设定需根据任务类型和系统资源动态调整,盲目调大可能引发性能问题甚至系统崩溃。1.CPU密集型任务:线程数过多会引发频繁的上下文切换,消耗C
- Unity3D 着色器优化(Shader Optimization)
Thomas_YXQ
着色器Unity3D游戏开发Shader
前言Unity3D着色器(Shader)优化是提升渲染性能的关键环节,尤其是在移动设备或复杂场景中。以下是系统的优化策略和实践建议:对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!1.减少计算复杂度简化数学运算:优先使用mad(乘加)指令代替单独的乘法和加法。避免复杂函数(如sin,pow,exp),改用近似计算或查值纹理(LookupTexture)。利用向量化操作
- 一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)
一只小铁柱
lstmpytorch人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
- npm run dev原理
black^sugar
npm前端node.js
1、npmrundev会启动根目录下的package.json里的scripts字段指定的命令。所以执行npmrundev等同于执行vite(仅限于下图场景中)2、npm会到node_modules/.bin/目录下找到vite.sh,并执行该shell该shell文件如下#!/bin/sh#$0代表脚本自身的路径#dirname获取脚本所在的目录路径#sed-e's,\\,/,g'将路径中的\替
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$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