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2025年7月28日
Docker搭建Hadoop集群
摘要: 搭建Hadoop集群是一个相对复杂的过程,涉及到多个步骤和配置。下面是一个基本的Docker搭建Hadoop集群的教程,供参考: 安装Docker:首先,确保你的机器上已经安装了Docker。你可以根据你的操作系统类型,查找并按照相应的指南来安装Docker。 创建Docker镜像:使用Docker
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posted @ 2025-07-28 12:54 小前端攻城狮
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2025年7月27日
Redisson分布式锁的用法
摘要: 一、前言 在分布式系统中,多个节点可能会同时访问共享资源,导致数据不一致的问题。分布式锁是解决这些问题的一种有效机制。Redisson是一个基于Redis的Java客户端,不仅提供了丰富的分布式数据结构,还实现了分布式锁功能。本文将详细介绍Redisson分布式锁的用法,包括其配置、基本用法和高级用
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posted @ 2025-07-27 15:30 小前端攻城狮
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2025年7月24日
自适应离散粒子群算法求解TSP问题
摘要: 基于自适应离散粒子群优化(ADPSO)算法求解旅行商问题(TSP) 一、算法原理与改进策略 1. 核心改进点 离散化粒子表示:将连续空间映射为城市排列序列(如表示城市访问顺序) 自适应参数调整:动态调整惯性权重和学习因子 混合搜索机制:结合3-opt局部优化与量子势阱引导 2. 数学模型 粒子位置更
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posted @ 2025-07-24 16:54 小前端攻城狮
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2025年7月22日
使用Python实现简单的文本情感分析
摘要: 首先,我们需要安装必要的Python库。在命令行中运行以下命令来安装nltk和sklearn: pip install nltk sklearn 接下来,让我们开始编写代码来实现文本情感分析。首先,我们需要导入所需的库: import nltk from sklearn.feature_extrac
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posted @ 2025-07-22 16:56 小前端攻城狮
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2025年7月5日
基于BP神经网络和支持向量机实现风机故障诊断
摘要: 基于BP神经网络和支持向量机(SVM)用于风机故障诊断的MATLAB实现,结合了数据预处理、模型训练和测试。 1. BP神经网络用于风机故障诊断 1.1 数据准备 假设已经收集了风机运行数据,包括正常运行和故障状态下的传感器数据。 % 加载训练数据和测试数据 % 假设数据已经预处理,包含特征和标签
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posted @ 2025-07-05 16:01 小前端攻城狮
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2025年7月3日
在openEuler 22.03 LTS上安装Docker CE和Docker Compose
摘要: 在openEuler 22.03 LTS上安装Docker CE和Docker Compose的过程可以分为以下几个步骤: 步骤一:更新系统 首先,我们需要确保系统是最新的。在终端中输入以下命令: sudo dnf update -y 步骤二:安装必要的软件包 在安装Docker之前,我们需要安装一
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posted @ 2025-07-03 11:23 小前端攻城狮
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2025年7月1日
frp http转发
摘要: FRP(Fast Reverse Proxy)是一款高性能的反向代理应用,用于内网穿透。它可以将内网服务暴露到外网,使得外网用户能够访问内网服务。本文将详细介绍如何使用FRP进行HTTP转发。 安装FRP 首先需要下载并安装FRP。可以从FRP的GitHub页面获取最新的发布版本。 下载FRP 前往
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posted @ 2025-07-01 10:47 小前端攻城狮
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2025年6月27日
Golang工程组件:自定义HTTP规则的grpc-gateway选项
摘要: 你需要在你的proto文件中导入google api的http规则定义。这可以通过以下方式完成: import "google/api/annotations.proto"; 然后,你可以在你的服务定义中使用google.api.http选项来定义HTTP规则。例如: service YourS
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posted @ 2025-06-27 16:46 小前端攻城狮
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2025年6月24日
Android Git版本回退方式
摘要: 在Android开发中,使用Git进行版本控制是常见的做法。当我们需要回退到之前的某个版本时,可以通过多种方式实现。本文将详细介绍几种常用的Git版本回退方法,包括 git reset、git revert和 git checkout,并提供具体示例和解释。 一、使用 git reset回退版本 g
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posted @ 2025-06-24 16:27 小前端攻城狮
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2025年6月23日
H264视频压缩matlab帧内预测帧间预测熵编码
摘要: 在H.264视频压缩中,帧内预测、帧间预测和熵编码是三个关键步骤。 1. 帧内预测(Intra-Prediction) 帧内预测主要用于I帧(关键帧),它通过利用当前帧内的空间冗余信息来生成预测块,从而减少编码数据量。 原理:帧内预测基于当前帧的已编码部分生成预测块。对于亮度分量,4×4块有9种预测
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posted @ 2025-06-23 10:43 小前端攻城狮
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