- 魔搭平台实战:手把手教你训练SDXL模型,解锁AI绘画新纪元
Liudef06小白
特殊专栏AIGC人工智能AI作画人工智能AIGC
魔搭平台实战:手把手教你训练SDXL模型,解锁AI绘画新纪元随着多模态AI技术的爆发式发展,StableDiffusionXL(SDXL)等文生图模型正在彻底重塑创意产业工作流。本文将深入解析如何在魔搭平台高效训练SDXL模型,并探讨AI绘画技术对设计行业的革命性影响。一、SDXL模型架构解析1.1双文本编码器设计SDXL采用双文本编码器架构,显著提升提示词理解能力:#SDXL文本编码器结构示意c
- 【STM32编码器接口测速】实现测速功能
jingjing~
嵌入式分享stm32单片机嵌入式硬件
演示视频:STM32编码接口测速_哔哩哔哩_bilibili一、前言在电机控制与运动系统开发中,速度检测是一个核心环节。本次我们使用STM32F103的TIM3编码器接口模式配合定时器中断,实现对增量型编码器的转速测量,并通过OLED实时显示当前速度。本文适合具有基础STM32外设编程能力的同学阅读,使用环境如下:主控芯片:STM32F103C8T6(或相同系列)开发环境:KeilMDK显示模块:
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- Python 实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)
nantangyuxi
Pythonpython分类开发语言人工智能大数据深度学习机器学习
目录Python实现基于SDAE堆叠去噪自编码器的数据分类预测的详细项目实例...1项目背景介绍...2项目目标与意义...2目标...2意义...3项目挑战及解决方案...3噪声数据处理...3特征提取与降维...3模型过拟合问题...4训练时间与计算资源...4数据不平衡问题...4项目特点与创新...4去噪自编码器的堆叠应用...4多层次特征学习...4噪声抑制机制...4模型自动优化...
- 传感器校准与标定:传感器的灵敏度校准_(15).位移传感器的灵敏度校准
kkchenkx
信号仿真2信号处理
位移传感器的灵敏度校准1.位移传感器的原理与应用位移传感器是一种用于测量物体位置变化的设备,广泛应用于工业自动化、精密测量、机器人技术等领域。常见的位移传感器包括线性位移传感器(如电位计、磁致伸缩传感器)和角位移传感器(如编码器、电位器)。这些传感器通过不同的物理原理将位移转换为电信号,常见的物理原理包括电阻变化、磁通量变化、光电效应等。2.位移传感器的灵敏度位移传感器的灵敏度是指传感器输出信号的
- 【音视频学习】三、FFmpeg音频编码过程详解
知无涯啊
音视频学习ffmpeg
文章目录前言1、FFmpeg编解码器的编码流程概述2、FFmpeg编码函数详解2.1constAVCodec*codec=avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_MP2)2.2AVCodecContext*c=avcodec_alloc_context3(codec);2.3给编码器上下文设置参数2.4avcodec_open2(c,codec,NULL)2.5pkt=a
- Qt/C++音视频开发05-保存视频文件(yuv/h264/mp4)
feiyangqingyun
Qt/C++音视频开发qtffmpegQt视频监控
一、前言和音频存储类似,视频的存储也对应三种格式,视频最原始的数据是yuv(音频对应pcm),视频压缩后的数据是h264(音频对应aac),由于很多播放器或者早期的播放器不支持直接播放h264文件,所以需要用编码器编码成mp4格式,这块就需要用到ffmpeg里面一整套的编码流程,对yuv数据进行编码成MP4格式存储。在经过对各种视频文件或者视频流保存的过程中,发现rtsp这类的视频流可以直接编码打
- 音视频流媒体开发【六十五】RTMP/HLS/HTTP-FLV流媒体服务器分8-SRS流媒体框架-HLS⽂件配置和测试
AlanGe
HLS原理简介RTMP指Adobe的RTMP(RealtimeMessageProtocol),⼴泛应⽤于低延时直播,也是编码器和服务器对接的实际标准协议,在PC(Flash)上有最佳观看体验和最佳稳定性。HLS指Apple的HLS(HttpLiveStreaming),本身就是Live(直播)的,不过Vod(点播)也能⽀持。HLS是Apple平台的标准流媒体协议,和RTMP在PC上⼀样⽀持得天⾐
- VideoPrism模型论文速读:一种用于视频理解的基础视觉编码器
1.引言论文介绍了VideoPrism,这是一个通用视频编码器,能够在多种视频理解任务中实现最先进的性能。VideoPrism的目标是通过单一冻结模型处理不同的视频理解任务,包括分类、定位、检索、字幕生成和问答。VideoPrism在预训练过程中使用了大规模的视频-文本对数据和带有噪声平行文本的视频片段。预训练方法在掩码自动编码基础上进行了改进,通过全局-局部蒸馏语义视频嵌入和令牌洗牌方案,使Vi
- netty的编解码器,以及内置的编解码器
程序员阿明
javaspringboot
一、编码器和解码器1、什么是编码和解码解码常用于入站操作,将字节转换为消息。编码用于出站,将消息转换为字节流2、解码器ByteToMessageDecoder和ReplayingDecoder,ReplayingDecoder扩展了ByteToMessageDecoder类,使得我们不必使用readableBytes()方法,下面是两类测试代码publicclassToIntegerDecoder
- HAL STM32 I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程
perseverance52
嵌入式开发笔记stm32MT6701
HALSTM32I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程相关篇《Arduino通过I2C驱动MT6701磁编码器并读取角度数据》《STM32软件I2C方式读取MT6701磁编码器获取角度例程》使用CH341编程器读取,可以参考《CH341A/BUSB转USART/I2C/SPI介绍》MT6701当前最新文档资料:https://www.magntek.com.cn/upload/MT6701
- 自编码器表征学习:重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析
码字的字节
机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器(Autoencoder)作为深度学习领域的重要无监督学习模型,其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构,本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统,却在实现这一看似简单目标的过程中,意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
- PowerPCB(PADS)常见问题全集
weixin_33774308
数据库
来自:http://hi.baidu.com/huxianfangyuan/blog/item/01bdff730259c5168701b08d.html1、走线很细,不是设定值`有时将预拉线布好线后,所布的线变成了一根很细的线而不是我们所设定的线宽,但是查看它的属性也还是一样的最小线宽显示值的设定大于route线宽。setup--preferences--global--minimumdispl
- 三轴云台之姿态调节技术篇
三轴云台的姿态调节技术通过机械解耦、传感器融合、智能控制算法及动态补偿机制协同实现,能在复杂运动环境下保持高精度稳定,其核心技术与实现方式如下:一、机械结构优化:三轴解耦与轻量化设计三轴独立驱动解耦俯仰轴(Pitch)、横滚轴(Roll)、航向轴(Yaw)通过无刷电机+编码器+驱动器模块化设计实现运动解耦,避免轴间干扰。应用场景:无人机急转弯时,航向轴优先响应姿态变化,俯仰轴同步补偿相机倾斜,横滚
- 三轴云台之电机控制技术篇
三轴云台的电机控制技术以无刷直流电机(BLDC)为核心执行单元,结合磁场定向控制(FOC)、闭环反馈、多算法融合及减震设计,实现高精度、低延迟、抗干扰的稳定姿态调整。一、电机选型:无刷直流电机(BLDC)的优势高效率与低噪音BLDC电机通过电子换向替代传统电刷,减少机械摩擦,效率可达90%以上,同时噪音降低10-15dB,满足云台对静音和续航的要求。高精度控制配合编码器(如磁编码器)可实现0.01
- 三轴云台之控制算法协同技术篇
SKYDROID云卓小助手
人工智能算法机器学习网络自动化
三轴云台的控制算法协同技术是确保云台在复杂动态环境下实现高精度、高稳定性运动控制的核心,其技术体系涵盖多传感器融合、多算法协同以及多目标优化三个关键维度。以下从技术架构与实现路径展开分析:一、多传感器融合:构建环境感知基础三轴云台通过集成IMU(惯性测量单元)、编码器、视觉传感器等多源数据,构建高鲁棒性的环境感知系统。IMU与编码器融合IMU提供高频率的姿态角速度数据,编码器提供低延迟的关节位置反
- 【AI论文】CLiFT:面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记
摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界
AI专题精讲
强化学习人工智能强化学习AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型(LLMs),如参数量为7B或13B的模型,在机器翻译(MT)任务中展现出良好性能。然而,它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型,或是如GPT-4(OpenAI,2023)等更大规模LLM的表现。在本研究中,我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 电线杆拉线智能警示装置的技术实现路径
李子圆圆
人工智能
目录前言一、光源选择与警示效率优化二、光导技术的场景适配性设计三、智能控制与低功耗技术方案四、安全与耐用性保障前言电线杆斜拉固定线作为保障输电线路稳定性的关键结构,其夜间可视性不足一直是安全防护的痛点。TLKS-PLSA-VII电线杆拉线智能警示装置通过激光与光导技术的创新融合,为这一问题提供了技术解决方案。一、光源选择与警示效率优化夜间警示的核心在于信号的精准传递,该装置选用660nm波段红色激
- 揭秘图像LLM:从像素到语言的智能转换
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法语言模型
图像LLM是怎么工作图像LLM(多模态大语言模型)的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”,并与文本深度融合。以下结合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型,通过具体例子说明其工作机制:一、图像→特征向量:从像素到“密码”例子:识别“戴墨镜的猫”视觉编码器提取特征使用ResNet或ViT(VisionTransformer)作为图像编码器,将图片分解为局部像素块(如16x16像素)。每
- Flask 解决 JSON 返回中文乱码问题方案
超龄超能程序猿
flaskpython后端
在Flask开发中,API返回中文时默认会转换为Unicode转义序列。本文提供5种解决方案:全局配置:设置app.config[‘JSON_AS_ASCII’]=False,简单高效自定义JSON编码器:继承DefaultJSONProvider,扩展性强手动序列化:使用json.dumps(ensure_ascii=False)配合Response对象装饰器处理:批量处理多个接口的返回数据Ng
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 深入解析 SAE 训练输出文件:结构与意义
阿正的梦工坊
LLM语言模型人工智能自然语言处理
深入解析SAE训练输出文件:结构与意义在利用SAELens框架进行稀疏自编码器(SparseAutoencoder,SAE)训练时,训练完成后会生成一组关键文件,这些文件记录了模型的权重、状态以及相关信息。本文将详细解析路径SAELens/tutorials/checkpoints/n78ngo5e/final_122880000下生成的四个文件:activations_store_state.s
- 基于STM32C8T6的智能小车
陌沫不是momo
stm32arm开发单片机
有幸赶上了今年的电赛,赛前用了一周多的时间准备迷宫小车赛题,苦于摄像头刚刚入门并不能实际应用,只能用红外传感器做出个半成品。制作小车的硬件清单:(1)小车框架小车底层版*1、顶层版*1、面包板*2、、车轮*2、万向轮*1(2)小车设备STM32C8t6核心板*1、TB6612电机驱动*1、0.96OLED、JDY-31蓝牙模块、TCRT5000红外摄像头*6、电池、电机(带编码器)*2一、小车框架
- 【推荐算法课程二】推荐算法介绍-深度学习算法
盒子6910
运维视角下的广告业务算法推荐算法深度学习运维开发运维人工智能
三、深度学习在推荐系统中的应用3.1深度学习推荐模型的演化关系图3.2AutoRec——单隐层神经网络推荐模型3.2.1AutoRec模型的基本原理AutoRec模型是一个标准的自编码器,它的基本原理是利用协同过滤中的共现矩阵,完成物品向量或者用户向量的自编码。再利用自编码的结果得到用户对物品的预估评分,进而进行推荐排序。什么是自编码器?自编码器是指能够完成数据“自编码”的模型。无论是图像、音频,
- 聚焦的伟力:注意力机制与Transformer的创世纪
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统,成功驯服了时间的长河,让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息,并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时,一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面,尤其是在序列到序列(Seq2Seq)框架中。在标准的Seq2Seq模型(如用于神经机器翻译)里,编码器(通常是一个RNN如LSTM)需要将整个输入序列(如一个英语句子)的信息压缩成一个固定长度的上下文向量(Co
- 深入解析VAE:从理论到PyTorch实战,一步步构建你的AI“艺术家”
电脑能手
人工智能深度学习python
摘要:你是否好奇AI如何“凭空”创造出从未见过的人脸或画作?变分自编码器(VAE)就是解开这一谜题的关键钥匙之一。本文将带你从零开始,深入浅出地剖析VAE的迷人世界。我们将用生动的比喻解释其核心思想,拆解其背后的数学原理(KL散度与重参数技巧),并最终用PyTorch代码手把手地构建、训练和可视化一个完整的VAE模型。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,相信这篇文章都能让你对生成模型有一个全新的
- FPGA实现JPEG编码器的完整项目指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:JPEG编码是一种广泛使用的数字图像压缩技术,通过在FPGA上实现该编码器,可以为嵌入式系统提供高效的图像处理。FPGA的可编程逻辑单元使其成为实现JPEG编码的理想平台。实现过程包括颜色空间转换、分块、离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码等关键步骤。此外,testbench仿真用于验证设计的功能和性能,而资源优化确保了设计的高效性和低功耗。该实现过程需要深入
- 修改Spatial-MLLM项目,使其专注于无人机航拍视频的空间理解
神经网络15044
python神经网络算法无人机音视频机器学习人工智能算法架构
修改Spatial-MLLM项目,使其专注于无人机航拍视频的空间理解。以下是修改方案和关键代码实现:修改思路输入处理:将原项目的视频+文本输入改为单一无人机航拍视频/图像输入问题生成:自动生成空间理解相关的问题(无需用户输入文本)模型适配:调整视觉编码器处理航拍图像特征输出优化:聚焦空间关系、物体定位和场景结构的分析关键代码修改1.输入处理模块(video_processor.py)importc
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag