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RSS订阅原创 如何通俗易懂地理解Dockerfile中的NTRYPOINT 和 CMD
ENTRYPOINT 更适合用来定义核心任务，确保容器运行时总是执行特定的逻辑。CMD 更适合定义默认参数，允许在需要时被覆盖。如果需要灵活性，可以结合使用两者！
2024-12-27 14:29:30
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原创 在结构光三维重建中，相移条纹的生成原理是什么
根据上述图像，个人理解为，值大于0，投影为白色条纹；值小于0，投影为黑色条纹，这样就形成了黑白条纹的投影图案。
2024-11-18 15:51:51
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原创 大数据中一些常用的集群启停命令
日志重定向：通过nohup命令和重定向操作符（>>和2>&1），可以将程序的输出（包括标准输出和标准错误）重定向到指定的日志文件（这里是logs/metastore.log）。适合长时间运行的服务：由于不占用终端且可以方便地管理日志，后台启动非常适合那些需要长时间运行且不需要用户持续交互的服务，如数据库、Web服务器或Hive的Metastore服务。不适合长时间运行的服务：由于它占用了一个终端或窗口，因此不适合那些需要长时间运行且不需要持续用户输入的服务，如生产环境中的数据库服务或Web服务器。
2024-09-10 11:11:03
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原创 hadoop强制退出安全模式命令
最后，想到可能是之前与恢复/保存快照有关，保存快照之后再次开机就出现了无法上传、删除文件的问题。重启虚拟机后，依旧是无法退出安全模式。链接，查询namenode日志，提示。
2024-09-04 10:51:10
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原创 websocket是什么？如何在python中使用？
前端页面中的代码在加载时会立即与服务端建立 WebSocket 连接，即页面一旦被加载，就会调用对应的@app.websocket(“/ws”)函数（此后执行while true中的代码）
2024-07-26 16:11:34
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原创 crontab用法
crontab 文件中的其他特殊字符串还包括 @yearly（或 @annually）、@monthly、@weekly、@daily 和 @hourly，它们分别用于指定每年、每月、每周、每天和每小时执行一次的任务。例如，如果你想在系统每次重启后都自动执行 /home/user/script.sh 脚本，你可以在 crontab 文件中添加这样一行：@reboot /home/user/script.sh。@reboot 是一个在 crontab（cron 表的简称）文件中使用的特殊字符串，用于。
2024-07-18 17:07:26
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原创 crontab文件只能有一个吗
因此，在当前用户下，只能编辑一个crontab文件，用来对脚本进行定期执行；而这个用户级别的crontab，可以写入多个.sh脚本，并对不同的.sh命令不同的执行周期。
2024-07-18 16:51:01
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原创 geojson的数据格式是什么
GeoJSON是一种基于JSON（JavaScript Object Notation）的格式，用于编码地理数据。GeoJSON支持各种地理数据类型，包括点（Point）、线（LineString）、面（Polygon）以及这些类型的集合。它结构简单、易于阅读和解析，特别适用于Web应用程序中的地理数据展示和交互。每个Feature对象可以包含一个properties对象，用于存储与几何对象相关的属性数据。这是GeoJSON的顶级对象，包含一组地理要素（Feature）。
2024-07-15 15:51:11
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原创 什么是MTV框架
在Python开发中，MTV框架通常指的是Django框架的设计模式。MTV代表模型 (Model)、模板 (Template) 和视图 (View)，与MVC（模型-视图-控制器）设计模式类似。MTV模式是Django用来组织代码的方式。视图是业务逻辑的地方。它接收用户请求，获取必要的数据，并返回一个响应（通常是一个渲染的模板）。Django通过URL调度器将URL映射到视图，因此当用户访问特定URL时，会调用相应的视图函数，处理请求并返回响应。
2024-07-08 10:37:20
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原创 python setup函数中，name参数的作用
在上面的示例中，name='my_package’表示这个包的名称是my_package。当你运行python setup.py sdist命令时，会生成一个包含该包名称的压缩文件。setup函数的name参数指定了该软件包的名称，这个名称在包发布到PyPI（Python Package Index）时会作为该包的标识符。其他开发者可以通过这个名称来安装和使用你的包。setup函数是setuptools库中的一个函数，用于配置和分发Python软件包。
2024-07-01 10:26:55
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原创 gitlab怎么实现将A仓库的新内容推送到B仓库，假设A仓库有1,2文件，B仓库有4,5,6，经过操作后，B仓库有1,2,4,5,6
通过这两种方法，你可以将A仓库的新内容推送到B仓库，同时保留B仓库已有的内容。手动的Git命令方式适合一次性操作，而Python脚本更加适合自动化和重复性的任务。
2024-06-12 15:55:31
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原创 Springboot中，关于为什么controller返回前端数据是json格式的思考
在javaWeb的学习中，前端获取后端的数据是以json格式的，因此我们在编写后端代码的过程中，理应向前端返回的也是json数据。
2024-03-12 21:35:38
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原创 关于在Mybatis中，Options注解的使用的理解
Options中的参数分别是：useGeneratedKeys = true 表明由Mybatis获取数据库自动生成的主键值；mybatis是dao层中的框架，我们只需要在mapper下写上sql语句及对应的java方法名即可。可以看到，经过Options注解，Mybatis已经自动把数据库生成的主键值写入到实体类中。keyProperty = “id” 表明把获取到的主键值写入到实体类emp的id属性。在上述sql语句中，省略了对id主键的插入复制，因为它是系统自增的。
2024-03-10 20:45:45
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原创 idea 中 Project Settings - New Modules没有Maven的解决方法
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/ros275229/article/details/134452953。最近在学习maven的过程中，发现在新增加模块时，没有maven。我们可以直接自己创建一个maven模块，如图所示。
2024-03-05 22:09:52
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原创 java多线程之join与yield的区别
join: 挂起当前线程，让t1.join()这个t1线程先运行结束yield：本来到这个线程执行了，但是执行了Thread.yield()，就让这个占用cpu的线程处于就绪态，让系统重新选择一个线程占用cpu。
2023-11-25 14:23:27
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原创 移动互联网技术期末考试复习（自用）
什么是移动互联网：将移动通信和互联网二者结合起来，成为一体。从技术层面定义：以IP为技术核心从终端定义：用户使用的移动终端移动互联网组成网络、应用、终端高便携性；终端移动性；业务与终端、网络的强关联性；业务使用的私密性；局限性（体现在网络能力和终端能力上）COWMALS未来是移动智能化时代Linux核心层Android运行环境应用程序框架层应用程序层应用程序框架层和应用程序主要是使用java编写的java应用程序。
2023-11-05 21:52:44
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原创 关于java中父类=new子类的问题说明
在阅读关于java se的资料中，经常出现父类 a=new 子类（）类似的代码，对此表示疑惑，现在在此记录下。答：可以，但是父类a只能使用被子类重写的方法，而无法使用子类自己的方法，调用a.say，进入子类的方法，输出dog，而调用a.run则会报错。问题3：子类b=new 子类c可以吗？问题1：父类a=new 子类可以吗？问题2：子类b=new 父类可以吗？创建父类Animal以及相关子类。另外，子类可以使用父类的方法。
2023-10-29 18:12:59
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原创 计算机视觉（五）图像检索与识别
如果不寻找新方法，那么：250,000 张图像 ~ 310亿个图像对– 每个图相对2秒 匹配 500台并行计算机需要1年才能完成计算因此使用一种基于Bag-of-words models的Bof,即Bag of features。图像纹理是什么？纹理是指图像中的重复模式，或纹理基元组成的结构。因此可以将图像的这种结构，生成类似词库的东西，用来提供检索图像视觉词袋模型( Bag-of-features )是当前计算机视觉领域中较为常用的图像表示方法。视觉词袋模型来源于词袋模型(Bag-of-w
2022-06-12 19:17:18
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原创 计算机视觉（四） 相机模型与参数标定
文章目录一、概念及原理1.1 相机标定的作用与意义1.2 相机模型1.3 相机标定的原理一、概念及原理1.1 相机标定的作用与意义畸变（distortion）是对直线投影（rectilinear projection）的一种偏移。简单来说直线投影是场景内的一条直线投影到图片上也保持为一条直线。畸变简单来说就是一条直线投影到图片上不能保持为一条直线了，这是一种光学畸变（optical aberration）,可能由于摄像机镜头的原因。相机标定的作用在于消除由于相机产生的图像畸变,从而校正图像，为处
2022-05-17 21:41:23
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原创 计算机视觉（三）图像拼接
文章目录一、映射与拼接流程二、算法2.1 全景拼接2.2 RANSAC算法一、映射与拼接流程要拼接多张图像，就一定要找到他们之间的映射关系，流程如下：得到映射关系，就能进行拼接：简而言之，拼接两张图像，就是找到他们的特征点，根据这些特征点：找到两张图像的像素点对应关系，然后把第二张图像映射到在第一张图像的坐标系下，二者合成新的图像，若是有多张图，就重复这个步骤。下面给出了不同映射需要的特征点数：二、算法2.1 全景拼接将SIFT应用到图像拼接上，根据特征点匹配的方式，则利用这些匹
2022-04-13 20:44:11
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原创 计算机视觉（一）
文章目录一、安装和配置Python+opencv二、 直方图2.1 基本原理2.2 代码实现三、高斯滤波3.1 基本原理3.2 代码实现四、直方图均衡化4.1 基本原理4.2 代码实现五、总结一、安装和配置Python+opencv具体方式网上都有，因此不在此做过多描述。通过使用opencv，验证配置成功。二、 直方图2.1 基本原理图像直方图是用一表示数字图像中亮度分布的直方图，标绘了图像中每个亮度值的像素数。这种直方图中，横坐标的左侧为纯黑、较暗的区域，而右侧为较亮、纯白的区域。而灰度直
2022-03-15 20:37:20
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原创 机器学习实战之SVM与二分类
文章目录一、线性SVM1.1 最大间隔与分类1.2 对偶问题1.3 SMO算法流程二、 非线性SVM2.1 核函数与核技巧2.3 软间隔与正则化2.4 支持向量回归三、代码实战3.1 数据准备一、线性SVM1.1 最大间隔与分类在样本空间中寻找一个超平面, 将不同类别的样本分开，同时，这条线要与样本点有着尽可能大的间隔。那么，这条线就是在最边缘的两个样本点的中间，这些边缘的样本点就称为支持向量。要找到最大间隔，就是求两点之间的距离。正负样本支持向量间的距离就等于两倍正样本到分类线的距离。
2021-12-25 14:46:15
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原创 C++之STL应用
文章目录一、撰写自己的算法和函数，结合容器和迭代器解决序列变换1.1 实现方法1.2 代码实现1.3 图像二值化二、用set存储学生信息，并进行增删改查操作2.1 实现方法2.2 代码实现三、map统计字符3.1 实现方法3.2 代码实现一、撰写自己的算法和函数，结合容器和迭代器解决序列变换1.1 实现方法这里实现了取反、平方、立方的计算。采用的容器是vector数组，在实现的函数里加上了模板，这样就能灵活针对不同的数据类型进行操作。关于vector容器，和数组十分相似，也称为单端数
2021-11-27 21:22:21
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原创 机器学习实战之朴素贝叶斯与垃圾邮件分类
文章目录一、实现原理1. 贝叶斯理论与公式2. 朴素贝叶斯分类器3. 拉普拉斯修正4. 分类小案例二、代码实现一、实现原理1. 贝叶斯理论与公式朴素贝叶斯是基于概率的一种推断，先展示公式：其中，P(A)是先验概率，就是在事件B发生之前，我们对A事件概率的一个判断；P(A|B)是后验概率，是在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估；P(B|A)/P(B)是可能性函数，这是一个调整因子，使得预估概率更接近真实概率。于是条件概率就是：后验概率 ＝ 先验概率 ｘ 调整因子根据一个样本的
2021-11-27 14:18:00
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原创 机器学习实战之Logistic回归与判断乳腺癌实例
文章目录一、回归的概念与Logistic回归1.1 回归1.2 Logistic回归1.3 极大似然法求参数一、回归的概念与Logistic回归1.1 回归假设有一些数据，能在坐标轴上展示，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称作为回归。它的方程可以表示为：f ( x )= w1x1+w2x2+…+wdxd + b而我们要做的就是求出wi与b，使其对应的f(x)的值能尽量接近y1.2 Logistic回归Logistic回归一种二分类算法，它利用
2021-11-20 10:12:30
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原创 C++实验三之模板
文章目录一、模板函数1.1 一般模板函数1.2 特化模板函数二、模板类Queue或Stack2.1 成员模板函数2.2 模板特化三、模板类AutoPtr一、模板函数1.1 一般模板函数在此之前，先说明一下模板的概念：模板就是建立通用的模具，大大提高复用性。需要注意的是：模板不可以直接使用，它只是一个框架。而对函数模板来说，它的作用是建立一个通用函数，其函数返回值类型和形参类型可以不具体制定，用一个虚拟的类型来代表。具体语法如下：template<typename T>函数声
2021-11-16 22:56:06
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原创 C++实验二之继承和多态
文章目录一、继承访问权限测试1.1 设计类A具有public, protected, private等不同属性的成员函数或变量；1.2 类B通过public, protected, private等不同方式继承A，在类B的成员函数中测试访问A的成员函数或变量；1.3 在类B中添加public, protected, private等不同属性的成员函数或变量，在外部测试访问B的各个成员函数或变量；1.4 B以private方式继承A，尝试把A中的部分public成员提升为public。二、友元类继承测试2.1
2021-10-28 15:49:36
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原创 机器学习实战之决策树（对Titanic生还者预测）
文章目录一、数据准备与预处理二、构造决策树2.1 一些其他的准备工作2.1.1 计算香农熵2.1.2 创建树及可视化2.1.3 其他2.2 根据信息增益构造决策树2.2.1 概念2.2.2 代码2.2.3 结果2.3 使用信息增益率方式构造决策树2.3.1 概念2.3.2 代码2.3.3 结果2.4 基尼系数2.4.1 概念2.4.2 代码2.4.3 结果三、总结一、数据准备与预处理数据下载自kagglehttps://www.kaggle.com/c/titanic/data另外，关于票价和年龄的
2021-10-27 20:41:39
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原创 C++实验一之CMatrix类设计与实现
一、代码设计1.1 构造函数CMatrix(): 不带参数的构造函数；CMatrix(int nRow, int nCol, double *pData=NULL) : 带行、列及数据指针等参数的构造函数,并且参数带默认值；CMatrix(const char * strPath): 带文件路径参数的构造函数；CMatrix(const CMatrix& m): 拷贝构造函数此外会用列表初始化成员变量：CMatrix(): m_nRow(0), m_nCol(0), m_pDa
2021-10-12 23:02:47
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原创 机器学习实战之k-近邻算法（二）
1、KNN之电影分类给一部新电影，如何判断它是爱情片还是动作片？可以根据接吻或是打斗镜头的次数来判断。将这部电影与已带有标签的众多电影比较，计算他们之间的欧式距离，按距离排序，找到最短的k个（下面用3个来说），然后看这k个里有几个是属于爱情电影，几个属于动作电影；最后根据最多的个数，来判断这部新电影是什么类型。1.1 代码实现首先，我们要创建一个数据集，里面有两个数组，一个存放接吻/打斗次数，一个存放它们的标签def createDataSet(): # 四组二维特征 group =
2021-10-09 23:49:22
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原创 机器学习实战之k-近邻算法
1.1 算法简介KNN（K- Nearest Neighbor）法即K最邻近法，最初由 Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路非常简单直观：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别 。该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K
2021-09-28 00:21:03
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