<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[q蓝色Tu耳其]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; QLQ1234]]></copyright><item><title><![CDATA[在IDEA中使用Git将项目代码上传到码云]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/119113057</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/119113057</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Mon, 26 Jul 2021 17:00:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一步：下载Git软件

第二步：到码云上创建仓库



IDEA

第一步：新建本地仓库

VCS -&gt; Import into Version Control -&gt; Create Git Repository





第二步：提交代码到码云上





第三步：提交















登录GIT查看，代码已提交上去。






...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118769056</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118769056</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Thu, 15 Jul 2021 21:46:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 Hadoop简介

1.1什么是大数据

大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Spark]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118768784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118768784</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Thu, 15 Jul 2021 21:06:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[Spark入门详解

Spark概述

3.1.1什么是Spark

官网：http://spark.apache.org

Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。

目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、Gra...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据环境搭建整理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118768039</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118768039</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Thu, 15 Jul 2021 20:52:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[1 软件环境和远程工具

（1）Centos7服务器一台。

（2）远程连接工具（推荐使用方式二）

使用远程工具进行centos连接，有两种方式：

方式一：给linux系统安装xdfp，使用windows远程连接工具进行连接。此种连接方式有桌面。

具体操作方式见：

方式二：使用mobaxterm远程工具进行连接。Mobaxterm工具无需安装，下载后打开运行即可使用。

优点是：对于无法安装桌面的linux系统，安装后可以上传文件。





2 环境安装

2.1安装包准备

一、将软件安装包上.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv小工具-绘制resnet50热力图和灰度图-伪彩色映射]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118099148</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118099148</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Tue, 22 Jun 2021 09:15:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[在图像处理，尤其是医学图像处理的过程中，我们经常会遇到将灰度图映射成彩色图的情形，如将灰度图根据灰度的高低映射成彩虹色图。这个过程我们通常将之称为伪彩映射，伪彩映射的关键在于找到合适的彩色映射表，即colormap，也称color bar。


   这里采用opencv的applyColorMap（）函数生成热力图。可参考 ：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36670529/article/details/104001820


cv2.applyColo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络CNN可视化之类激活热力图Grad-CAM]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118020311</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118020311</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Fri, 18 Jun 2021 11:22:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[卷积神经网络因为其在很多任务上效果很好但是其学到的内容和规则很难用人类理解的方式来呈现（相对于传统机器学习算法，例如决策树或者逻辑回归等），所以被很多人认为是“黑盒”。如果我们可以可视化



1. 网络模型里面的**中间层的激活**结果；

2. 或者网络学到的**过滤器**是提取什么类型特征的；

3. 或者是图像中哪些位置的像素对输出有着强烈的影响，换句话说，**输出对哪些位置的像素值比较敏感**。
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql如何查询指定时间间隔的数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/115245470</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/115245470</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Fri, 18 Jun 2021 10:57:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[mysql查询指定时间间隔数据
CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `proc_RealData`(IN `timeBegin` DATETIME, IN `timeEnd` DATETIME, IN `timeInterval` INT)
    MODIFIES SQL DATA
    SQL SECURITY INVOKER
    COMMENT '/*存储过程：按起始、终止时间，以及时间间隔，抽取数据*/'
BEGIN
        SET ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[语义分割系列论文-Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118015442</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/118015442</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Fri, 18 Jun 2021 10:51:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[fcn 开源代码 ：https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Netron可视化网络结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/117933441</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/117933441</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Tue, 15 Jun 2021 21:41:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Netron可视化网络结构
在尝试了其他的可视化网络结构方法之后，还是觉得用netron最直观，界面也最好看，并且对于各个深度学习框架也比较友好。
代码部分：
if __name__ == '__main__':
    net = ResidualAttentionModel_448input()
    net.cuda()

    print('net: {}'.format(net))

    path = "../checkpoints/"
    model = path+'best.pth]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文阅读：Residual Attention Network for Image Classification（残差注意力网络）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/117826196</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/117826196</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Fri, 11 Jun 2021 20:29:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[Residual Attention Network for Image Classification（残差注意力网络）
文章目录Residual Attention Network for Image Classification（残差注意力网络）摘要IntroductionResidual Attention NetWork（残差注意网络）Attention Residual LearningSoft Mask BranchSpatial Attention and Channel AttentionN]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文阅读：Enconder-Decoder with Atrous Separabel Convolution for Semantic Image Segmentation（deeplabv3+）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/117702606</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/117702606</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Tue, 08 Jun 2021 15:52:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[语义分割相关论文翻译（一）：Enconder-Decoder with Atrous Separabel Convolution for Semantic Image Segmentation（deeplabv3+）
本人对语义分割的部分论文使用有道进行翻译，其中有错误的地方望大家谅解，只作为个人学习的笔记。

文章目录语义分割相关论文翻译（一）：Enconder-Decoder with Atrous Separabel Convolution for Semantic Image Segmentatio]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySQL查询当天当月数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/114915979</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/114915979</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Wed, 17 Mar 2021 09:28:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天
select * from 表名 where to_days(时间字段名) = to_days(now());

昨天
SELECT * FROM 表名 WHERE TO_DAYS( NOW( ) ) - TO_DAYS( 时间字段名) &lt;= 1

近7天
SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY) &lt;= date(时间字段名)

近30天
SELECT * FROM 表名 where DATE_SUB(CURDAT]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习环境配置：Anaconda+tensorflow GPU +CUDA+cuDNN+Keras]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/109162477</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/109162477</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Mon, 19 Oct 2020 16:53:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[机器学习环境安装环境anaconda安装与环境配置tensorflow GPUKeras
环境




工具
版本号




anaconda



python
3.5


tensorflow  gpu
1.15.0


CUDA
10.0


cuDNN
7.4


keras
2.1.5


本篇主要是为了记录在安装tensorflow gpu，CUDA，cuDNN等过程中踩得坑，以及总结了其他博文中的一些内容。
首先要确定好版本号，先查看你本机的NVIDIA显卡驱动程序是否已经安装了CUDA，并确]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Mybatis之@ResultMap，@Results，@Result注解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/108963079</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/108963079</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Thu, 08 Oct 2020 15:04:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录Mybatis注解之@Results、@Result、@ResultMap问题方法一方法二
Mybatis注解之@Results、@Result、@ResultMap
问题
在使用mybatis时发现，mybatis能自动匹配实体名和数据库字段名相同的字段。当有实体名与数据库的字段名不同时该如何解决？？
数据库的表对应的列名：

springboot项目中建的实体类为：
public class MapModel {
    private Long key;
    private String ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RabbitMQ添加新用户并支持远程访问]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/105399443</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/105399443</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Wed, 08 Apr 2020 22:54:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一步：添加 mq 用户并设置密码
C:\Users\80002345&gt;rabbitmqctl add_user mq 123456
Adding user “mq” …
第二步：添加 mq 用户为administrator角色
C:\Users\80002345&gt;rabbitmqctl set_user_tags mq administrator
Setting tags for u...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决Windows系统远程桌面连接Ubuntu16.04系统的方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/105153523</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/105153523</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Fri, 27 Mar 2020 23:52:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[解决Windows系统远程桌面连接Ubuntu16.04服务器的方法1.先安装Xshell.exe使用ssh登录ubuntu16.04 系统2.在Xhell界面的命令行输入以下命令
今日要使用Windows远程连接一下ubuntu系统的服务器，将连接过程在这里给大家分享一下。
由于本人离服务器太过遥远，无法就近操作，只能远程操作一下啦。
前提是：服务器那端的小伙伴已经解决好使用SSH登录ubunt...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装arcgis10.3过程中遇到的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/105102594</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/105102594</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Wed, 25 Mar 2020 19:45:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装arcgis过程中的一系列问题（暴走）安装arcgis10.3过程中遇到的问题问题一：提示电脑需要安装.NET Framework 3.5 才能继续安装arcgis问题二：安装好arcgis后，启动arcgis server,访问http://localhost:6080/arcgis/manager/新建站点，提示新建站点失败
安装arcgis10.3过程中遇到的问题
在网上找一篇安装arc...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用intelliJ IDEA创建一个web工程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/92595239</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/92595239</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Mon, 17 Jun 2019 12:04:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[IDEA是业界供认的一款最好的java开发工具之一，接下来操作一下如何在IDEA上创建一个web工程！！！！
创建一个web工程
create new project——&gt;Java Enterprise——&gt;web application——&gt;next——&gt;输入project name（我这里输入的是newtest） ——&gt;finish




创建classes文件...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python学习之路——（一）安装Python 3.7]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/85329685</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/QLQ1234/article/details/85329685</guid><author>QLQ1234</author><pubDate>Fri, 28 Dec 2018 18:12:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[标题
Python学习之路——（一）安装Python 3.7
一、Python3.7安装环境
本套教程的安装环境：win7
Python版本：3.7
二、Python3.7安装过程

Python 3.7官网下载

大家可自行在Python 官网上下载Python 的版本，根据电脑的操作系统选择32位还是64位
官网地址为：https://www.python.org/downloads/wind...]]></description><category></category></item></channel></rss>