alibabazhouyu
alibabazhouyu

warp-ctc绑定pytorch出错解决办法

This should get you covered (tested with Ubuntu 16.04):

sudo apt-get update -y

# install python3 and dev headers
sudo apt-get install -y python3 python3-dev

# pip is great
sudo apt-get install -y python-pip

# for cryptography (required by twisted[tls])
sudo apt-get install -y libssl-dev libffi-dev

# for lxml
sudo apt-get install -y libxml2-dev libxslt1-dev

sudo pip install virtualenvwrapper
source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

# create a Python3 virtualenv
mkvirtualenv -p python3 scrapy.py3

# and install scrapy inside it
(scrapy.py3) ~$ pip install scrapy

Check that you're using Python3:

(scrapy.py3) ~$  scrapy version -v
Scrapy    : 1.1.0
lxml      : 3.6.0.0
libxml2   : 2.9.3
Twisted   : 16.3.0
Python    : 3.5.1+ (default, Mar 30 2016, 22:46:26) - [GCC 5.3.1 20160330]
pyOpenSSL : 16.0.0 (OpenSSL 1.0.2g-fips  1 Mar 2016)
Platform  : Linux-4.4.0-28-generic-x86_64-with-Ubuntu-16.04-xenial

你可能感兴趣的:(CNN)

  • 深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnnrnn人工智能
    在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
  • 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
  • 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlabcnngru
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的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。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
  • 基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！ 人工智能教程 深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
    一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
  • 《目标法则》：如何找到你的明确首要目标？ 女朱姝涵
    我们每个人都想找到自己最终要确定的目标，但是很多人终其一生都在寻找中，都没有找到自己最需要的目标。在一本书中，结合成功学之父拿破仑•希尔里面的理念，可以助力你找到自己最终的目标。该书就是《目标法则—大师的积极思维课》。作者是米奇•霍洛维茨，作家，企鹅出版社编辑，著有《隐秘美国》《神奇俱乐部》等获奖图书。是很多时报的专栏作家，更是CNN，哥伦比亚广播等有声书讲师，一生在研究拿破仑•希尔的思想。什么是
  • 【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现 一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
    YOLOv1（YouOnlyLookOnce）：实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO（YouOnlyLookOnce）首次实现端到端单阶段检测，将检测速度提升至45FPS（FasterR-CNN仅7FPS），彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题，实现"看一眼即知全貌"的
  • 基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘python目标检测
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
  • 实时检测延迟超200ms？陌讯新框架FPS提速50%揭晓 2501_92474779 目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习算法视觉检测
    开篇痛点在现代安防监控场景中，实时目标检测（Real-timeObjectDetection）至关重要，但传统算法如FasterR-CNN或YOLOv5往往面临严峻挑战。实测数据显示：复杂环境下（如夜间低光照、人群密集区），漏检率（MissRate）高达15-20%，导致安全隐患；同时，检测延迟（Latency）常超过200ms，影响应急响应。例如，某城市交通监控系统报告，在雨雾天气中的车辆误报率
  • MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码） nantangyuxi MATLAB含模型描述及示例代码神经网络matlabcnn支持向量机人工智能大数据深度学习
    目录MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...31.提高多变量时序预测的准确性...32.弥补传统方法的局限性...33.提高模型训练效率...3
  • GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用，而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性，一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
  • 14、基于无人机与CNN技术的森林研究：原木识别与冠层空隙分析 Sunny 计算科学前沿：ICCSA2021精选无人机CNN原木识别
    基于无人机与CNN技术的森林研究：原木识别与冠层空隙分析基于CNN的原木识别研究近年来，基于单根原木追踪圆木的方法备受关注。此前的研究提出了一种基于原木端面图像的物理自由方法，借鉴了指纹和虹膜识别的技术，在使用真实分割数据时取得了不错的效果。但在实际应用中，需要一个完全自动化的系统。为了填补这一空白，研究采用了基于卷积神经网络（CNN）的分割方法与原木识别方法相结合的方式，并与传统原木识别方法在自
  • 基于孪生网络 (Siamese Network) 的人脸识别系统 DeniuHe Pytorchpytorch
    上一个帖子记录了基于普通CNN的人脸识别系统。但是，测试准确率实在太低了只有30%。这次使用孪生网络（SiameseNet）进行实现。代码实现使用了VGG19预训练模型作为特征提取器，通过对比学习来判断两张人脸图像是否属于同一人。整个代码分为数据准备、模型构建、训练和测试四个主要部分。importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnf
  • 基于深度学习的图像分类：使用Inception-v3实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘计算机视觉python
    前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。Inception-v3是一种高效的深度学习架构，通过引入多尺度特征提取和模块化设计，显著提高了模型的性能和效率。本文将详细介绍如何使用Inception-v3实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于Inc
  • 探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具
    探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具是一个基于深度学习的开源项目，其主要目标是帮助开发者和数据科学家进行高效、精确的视觉内容识别。在这个数字时代，我们每天都被大量的图像和视频所包围，VCSI提供了强大的工具，使得机器能够理解这些媒体内容，从而打开了一扇全新的应用之门。技术解析VCSI基于现代神经网络架构，特别是卷积神经网络（CNNs），用于图像特征提取。它利用预训练模型，如VGG16和ResN
  • 阿里云内容审核之图片审核 spring boot 项目 大佐不会说日语～ 阿里云云计算安全springboot
    内容审核-阿里云视觉智能开放平台阿里云的图片审核服务是一种高效的内容安全解决方案，用于自动检测和过滤图片中的不适当内容。以下是关于阿里云图片审核服务：审核方式：阿里云图片审核服务采用两种主要方式来检测图片内容：MD5比对：通过比较上传图片的MD5值与素材库中的MD5值来获取审核结果。卷积神经网络（CNN）技术：使用CNN技术进行特征提取、各部分特征汇总，并通过分类器预测识别来进行审核。内容安全服务
  • 深入探讨 Transformer 模型架构 年纪轻轻头已凉 transformer深度学习人工智能
    ```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，并在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全依赖于自注意力机制（Self-AttentionMechanism），这使得它在处理长序
  • Nacos - 阿里开源配置中心 文振熙
    配置中心相信大家都有听过，zookeeper、apollo等等都是配置中心的代表，但大部分都是JAVA系为主的，笔者主要开发语言使用的是Golang当然也有类似于ETCD这样的组件，但是并不方便管理也无法可视化，在无意之间发现了阿里爸爸开源了nacos这个服务发现+配置中心组件，也经过了一段时间的时候在这里分享给大家附上:喵了个咪的博客:w-blog.cnNacos官方Git地址:https://
  • Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代 nantangyuxi Python含模型描述及示例代码算法神经网络python人工智能大数据深度学习机器学习
    目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...3高效的模型优化...3深度特征提取...3序列数据的时序建模...3
  • 论文：SOLO: Segmenting Objects by Locations 小仙女呀灬 图像分割计算机视觉机器学习人工智能
    作者摘要我们提出了一种新的、非常简单的实例分割方法。与许多其他密集预测任务（例如语义分割）相比，任意数量的实例使实例分割更具挑战性。为了预测每个实例的掩码，主流方法要么遵循“先检测后分割”策略（例如，MaskR-CNN），要么先预测嵌入向量，然后使用聚类技术将像素分组到单个实例中。我们通过引入“实例类别”的概念，从全新的角度看待实例分割的任务，它根据实例的位置和大小为实例中的每个像素分配类别，从而
  • 60、深度学习的发展历程和应用领域【用Python进行AI数据分析进阶教程】 理工男大辉郎 python人工智能数据分析机器学习深度学习
    用Python进行AI数据分析进阶教程60：深度学习的发展历程和应用领域关键词：深度学习、神经网络、卷积神经网络、自然语言处理、自动驾驶摘要：本文概述了深度学习的发展历程及其应用领域。从20世纪40年代的神经网络起源，到80年代反向传播算法的提出，再到21世纪初因数据爆炸和计算能力提升而复兴，深度学习经历了多个重要阶段。如今，各种深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体
  • TVP：用于高效二维时序视频定位的文本-视觉提示方法 AI专题精讲 强化学习强化学习文本视觉人工智能
    温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"TVP：用于高效二维时序视频定位的文本-视觉提示方法摘要本文研究的是时序视频定位（TemporalVideoGrounding，TVG）问题，其目标是在一段未经剪辑的长视频中，根据一条文本描述预测对应事件片段的起始和结束时间点。近年来，得益于精细的三维视觉特征，TVG技术取得了显著进展。然而，三维卷积神经网络（3DCNN）计算复杂度高，使得密集的3D视觉特
  • DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
    涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
  • 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径 百态老人 大数据人工智能
    第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
  • 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现 神经网络15044 python算法cnn算法人工智能图像处理开发语言神经网络深度学习
    基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息，帮助医生做出更准确的诊断。近年来，深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
  • 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
    今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文，但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后，再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框，其对于旋转框的无角度（Angle-Free）处理方式，对于理
  • 【人工智能99问】卷积神经网络（CNN）的结构和原理是什么？(10/99)
    文章目录卷积神经网络（CNN）的结构及原理一、CNN的核心结构1.输入层（InputLayer）2.卷积层（ConvolutionalLayer）2.卷积层的核心机制：局部感受野与权值共享3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer）5.输出层（OutputLayer）6.辅助层二、CNN的工作原理三、CNN的使用场景1.计算机视觉（最核心场景）2.其
  • 【CNN】卷积神经网络池化- part2
    1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算，它的大小通常是2x2、3x3、4x4等，其中2x2使用频率最高。然后将池化核在卷积得到的输出特征图中进行池化操作，需要注意的是，池化的过程中也有Padding方式以及步长的概念
  • 【人工智能之深度学习】6. 卷积核工作原理：从边缘检测到特征抽象的逐层演进（附可视化工具与行业实战代码） AI_DL_CODE 人工智能深度学习卷积核特征提取卷积神经网络边缘检测特征可视化
    摘要：卷积核是卷积神经网络（CNN）的核心组件，其通过局部感受野与参数共享机制实现高效特征提取。本文从数学本质出发，揭示卷积操作的空域-频域对偶性：空域卷积等价于频域乘积（F{f∗g}=F{f}⋅F{g}F\{f*g\}=F\{f\}⋅F\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}），解释边缘检测核（Sobel、Laplacian）的频域响应特性。通过特征可视化实验表明，CNN特征呈现逐层抽象规律：
  • 回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
    均方误差（MeanSquareError,MSE）和平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数，但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点，在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数，当误差在[−1,1][−1,1]之间时，SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE，能够快速的收敛；在其他的区间则近
  • 基于深度学习的目标检测：从基础到实践 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习目标检测人工智能音视频语音识别计算机视觉机器学习
    前言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像中定位和识别多个对象的类别和位置。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象
  • 辗转相处求最大公约数 沐刃青蛟 C++漏洞
    无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！   为此，总结一下以方便日后忘了好查找。   1.输入要比较的两个数a,b   忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作）   3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0）   4.最后的a为两数的最大公约数 &
  • F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5负载均衡
    一.什么是会话保持？        在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
  • Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind javagenericsoverrideoverload
    本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。 原问题链接   在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
  • 初始线程 15700786134
          暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。            既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
  • Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
    用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。 实用命令实例 默认启动 tcpdump 普通情况下，直
  • 安卓程序listview优化后还是卡顿 肆无忌惮_ ListView
    最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
  • 扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果 知了ing jquery
    (function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
  • gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
    原文地址： https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html configurations {     deployerJars } dependencies {     deployerJars "org.apache.maven.wagon
  • 千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sqlmysql
    从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。 然后要导入mysql数据库。 悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。 于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
  • JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作 字符流
    这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流   字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
  • MO、MT解读 bijian1013 GSM
    MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息； 上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
  • 五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScriptcallapplythisHoisting
    下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。 问题1：Scope作用范围 考虑下面的代码：  (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？  回答：         上面的代码会打印 5。 &nbs
  • 【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
    本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程   1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
  • 【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
    本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。   1. 添加Maven依赖   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
  • 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
    需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz                   nginx-1.4.4.tar.gz          &nb
  • java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
  • TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
    原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记 说明： 主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
  • jquery ajax 序列化表单 coder_xpf Jquery ajax 序列化
       checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值   <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
  • Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apachetomcat并发集群乱码
    都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。 最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
  • websocket dalan_123 websocket
    一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接 很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。   通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
  • 菜鸟分析网络执法官 dcj3sjt126com 网络
      最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
  • Android相对布局属性全集 dcj3sjt126com android
    RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距 // 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
  • Tomcat内存设置详解 eksliang jvmtomcattomcat内存设置
    Java内存溢出详解   一、常见的Java内存溢出有以下三种：   1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。 可以利用JVM提
  • Java6 JVM参数选项 greatwqs javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
    Java 6 JVM参数选项大全（中文版）   作者：Ken Wu Email: [email protected] 转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！   本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
  • weblogic创建JMC i5land weblogicjms
    进入 weblogic控制太 1.创建持久化存储 --Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok 2.创建JMS服务器 --Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
  • 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构 justjavac DHT
    上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。 系统包括几个独立的部分： 使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子； 使用 PHP CI 框架开发的简易网站； 搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
  • sql添加、删除表中的列 macroli sql
    添加没有默认值：alter table Test add BazaarType char(1) 有默认值的添加列：alter table Test add BazaarType char(1) default(0) 删除没有默认值的列：alter table Test drop COLUMN BazaarType 删除有默认值的列：先删除约束（默认值）alter table Test DRO
  • PHP中二维数组的排序方法 abc123456789cba 排序二维数组PHP
    <?php/*** @package     BugFree* @version     $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
  • hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数 superlxw1234 hivehive优化
    一、    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2. 
  • Spring Boot 1.2.4 发布 wiselyman spring boot
    Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。   这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。   Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他