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  • 实时通信 | pusher 频道介绍(二)2022-01-29 01:02:53

    什么是频道? 在编写实时应用程序时,您需要的是可在所有支持的平台上的所有应用程序中使用(和重用)的基础结构。 编写该基础结构会很有趣,但是如果您像我一样,您的工作就是构建和生产应用程序-您没有时间推出自己的实时解决方案。 您真正需要的是类似Pusher的名为“ Channels”的产品。 

  • flume复制和多路重用2022-01-25 23:34:21

    复制和多路复用 文章目录 1)需求2)需求分析3)前期准备4)配置文件5)启动相关命令6)检验 1)需求 使用 Flume-1 监控文件变动,Flume-1 将变动内容传递给 Flume-2,Flume-2 负责存储 到 HDFS。同时 Flume-1 将变动内容传递给 Flume-3,Flume-3 负责输出到 Local FileSystem 2)需求分析

  • 第九篇英语翻译2022-01-25 23:03:01

    重点单词: broadcast v.散布,传播,广播, n.电视节目,广播节目; allocate v.分配, 分派, 划拨。 singular adj.单数的,突出的,独特的。 format n.计划, 设计, 安排 v.格式化, 排版 segment v.划分, 分割, 分裂;n.部分 片段。 symmetric adj.对称的. retransmit v.重新发送, 中继 ,转播;upper case n.

  • Spark-寒假-实验62022-01-22 12:04:04

    1、flume安装   1)上传压缩包并解压          2)文件配置     flume-env.sh # If this file is placed at FLUME_CONF_DIR/flume-env.sh, it will be sourced # during Flume startup. # Enviroment variables can be set here. export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.

  • 残差加se块pytorch实现2022-01-17 14:32:34

    class Residual(nn.Module):     def __init__(self,in_channels,out_channels,use_1x1conv=False,stride=1):         super(Residual,self).__init__()         self.conv1=nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,padding=1,stride=stride)        

  • WCF ChannelFactory and channels - caching, reusing, closing and recovery2022-01-17 12:02:43

    https://stackoverflow.com/questions/14547034/wcf-channelfactory-and-channels-caching-reusing-closing-and-recovery   I have the following planned architecture for my WCF client library: using ChannelFactory instead of svcutil generated proxies because I n

  • 安装GPU版pytorch2022-01-16 14:30:44

    安装GPU版pytorch conda换源 conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set sho

  • 04.Apache Flume2022-01-14 09:07:21

    文章目录 Apache Flume1. 概述2.运行机制1.1. 简单结构1.2. 复杂结构 4. Flume安装部署5.flume初体验 练习案例Source练习1.avro2.Spooldir3.采集目录到HDFS4.采集文件到HDFS开发shell脚本定时追加文件内容 5.TailDir的使用 集群部署案例练习多级扇入(fan-in)扇出(fanout)

  • 05.日志接收处理2022-01-14 09:05:04

    文章目录 网站日志分析系统1.数据收集:JS埋点2.日志数据的提交方式3.在哪里发起Get请求? 4.系统架构设计5. 运行jt-logserver5.1 Idea中打开项目5.2 查看tomcat插件配置5.3 启动5.4 测试5.5 关闭5.6 访问网页产生日志 6.指标说明7.项目的整合 网站日志分析系统 1.数据收

  • Non-local Neural Networks2022-01-12 21:34:20

    原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.07971.pdf 代码地址:https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net PyTorch实现:https://github.com/AlexHex7/Non-local_pytorch 原理 原理有点类似于Transformer的self-attention,如图所示,我们输入的维度为

  • 详解Redis —— 发布与订阅(下)2022-01-06 16:02:14

    文章目录 1-34 发送消息4.1 将消息发送给频道订阅者4.2 将消息发送给模式订阅者 5 查看订阅信息5.1 PUBSUB CHANNELS5.2 PUBSUB NUMSUB5.3 PUBSUB NUMPAT 1-3 见博客 详解Redis —— 发布与订阅(上) 4 发送消息 当一个Redis客户端执行PUBLISH 命令将消息message发送给频道

  • 一文学会conda基本使用2022-01-05 20:00:33

    Conda 简介 Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。 Conda 可快速安装、运行和更新包及其依赖项。 Conda 可以轻松地在计算机上创建、保存、加载和切换环境。 它是为 Python 程序而创造的,但它可以打包和分发任何语言的软件。 简单来

  • Flume经典案例之实时监控多个新文件(保姆级教程)2021-12-26 18:00:54

    准备工作: 1、准备多个大文件,以备后面使用 2、提前创建好目录和文件上传至linux中 操作步骤: 1、首先先将我们要操作的文件拷贝到指定的文件夹下,方便一会使用命令和写配置文件 命令cp events.csv flumelogfile/events/events_2021-12-26.csv 2、创建events-flume-logger.conf

  • 大数据学习教程SD版第九篇【Flume】2021-12-26 14:58:16

    Flume 日志采集工具,既然是工具,还是以使用为主! 分布式 采集处理和聚合 流式框架 通过编写采集方案,即配置文件,来采集数据的工具,配置方案在官方文档 1. Flume 架构 Agent JVM进程 Source :接收数据Channel :缓冲区Sink:输出数据 Event 传输单元 2. Flume 安装 Java 和 Hadoop

  • 代码获取视频号助手登录Set-Cookie,从而获取个人用户信息等等。2021-12-24 15:34:58

    1、浏览器打开https://channels.weixin.qq.com/platform/login,出现二维码,把二维码解析获取链接,拿到扫码链接。  如 https://channels.weixin.qq.com/mobile/confirm.html?token=AQAAAFFDpkn_h5MWvp0YrQ 2、由二维码链接可知我们需要一个参数token,f12在网页中查找能生产token的链

  • opencv读取图像实现python ToTensor2021-12-23 19:06:33

        实现toTensor resize_img.convertTo(resize_img, CV_32F, 1.0 / 255); //divided by 255 resize_img -= 0.5f; // mean resize_img /= 0.5f; // std cv::Mat channels[3]; //借用来进行HWC->CHW cv::split(resize_img, channels);

  • redis独立功能模块2021-12-21 13:01:33

    发布订阅 订阅频道,如果该频道中有新的消息,那么订阅该频道的客户端都可以收到消息。主要涉及的命令:PUBLISH、SUBSCRIBE、PSUBSCRIBE。 频道的订阅与退订 订阅频道 操作 订阅某个频道使用SUBSCRIBE命令,如果想订阅多个频道,直接追加即可。 SUBSCRIBE "news.sport" "news.movie"

  • 【Pytorch】基于卷积神经网络实现的面部表情识别2021-12-17 03:37:45

    作者:何翔 学院:计算机学院 学号:04191315 班级:软件1903 转载请标注本文链接: https://www.cnblogs.com/He-Xiang-best/p/15690252.html 一、绪论 1.1 研究背景 面部表情识别 (Facial Expression Recognition ) 在日常工作和生活中,人们情感的表达方式主要有:语言、声音、肢体行为(如手

  • OpenCV 多通道图像混合2021-12-13 14:33:43

    //-----------------------------------【头文件包含部分】--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文件 //------------------------------------------------------------------------------------------------

  • OpenCV 通道分离:split() 函数2021-12-13 14:01:18

    这个split函数的C++版本有两个原型,分别是: C++:void split(const Mat &src,Mat *mvbegin); C++:void split(InputArray m,OutputArrayOfArrays mv); 变量介绍如下: 第一个参数,InputArray类型的m或者const Ma& 类型的src,填我们需要进行分离的多通道数组。 第二个参数,OutputArrayOfArrays类

  • flume简单使用案例2021-12-09 23:01:03

    flume简单使用案例 1、端口监听1.1、编写配置文件1.2、执行任务 2、监控指定目录2.1、编写配置文件2.2、执行任务 3、监控指定文件并过滤内容3.1、编写配置文件3.2、执行任务 1、端口监听 1.1、编写配置文件 编写配置文件,并保存为netcatToLog.conf # 给agent起一个名字

  • 卷积神经网络各卷积层输入输出及权重尺寸2021-12-09 14:58:00

    卷积神经网络各尺寸的计算 Feature map数量和尺寸, 神经元的数量,连接数量,权重size 几个参数 输入尺寸:in_size 输出尺寸:out_size 卷积核:k (kernel_size) 填充值的大小:P(padding) 步长大小:S (stride) 则: 例子: eg: 卷积层各参数为: nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,ker

  • miniconda管理代码运行环境2021-12-07 13:32:00

    下载与安装 mac安装 brew install miniconda window安装 官网下载安装包,地址:Miniconda — Conda documentation 安装时,勾选自动配置环境变量 配置镜像源 查看配置信息 conda config --show 添加清华大学镜像 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/

  • linux下conda换源2021-12-07 12:00:12

    打开配置文件 vim ~/.condarc 按在提示,按“E”进入编辑模式 将源写入 channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/cond

  • GFPGAN源码分析—第六篇2021-12-06 23:05:38

    2021SC@SDUSC 源码:archs\gfpganv1_clean_arch.py 本篇主要分析gfpganv1_clean_arch.py下的 class GFPGANv1Clean(nn.Module)类_init_()方法 目录 class GFPGANv1Clean(nn.Module) init() (1)channels的设置 (2)调用torch.nn.Conv2d()创建了一层卷积神经网络 (3)下采样(downsample) (4

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