log4j-1.2.9.在tomcat5.5下面的配置拷贝log4j-1.2.9.jar到\WEB-INF\lib目录下在eclipse的javabuilderpath中增加log4j-1.2.9.jar引用是没有用的在拷贝log4j-1.2.9.jar到\WEB-INF\lib下tomcat在启动的时候需要自动查找这个目录下面的lib,而eclipse的引用是在开发的使用使用,在没有发布的情况下,tomcat找不到这些类建commons-logging.
系统 2019-08-12 01:33:47 2661
ISODATA算法是在k-均值算法的基础上,增加对聚类结果的'合并'和'分裂'两个操作,并设定算法运行控制参数的一种聚类算法.全称:IterativeSelforganizingDataAnalysisTechniquesAlgorithm即:迭代自组织数据分析算法'合并'操作:当聚类结果某一类中样本数太少,或两个类间的距离太近时,进行合并.'分裂'操作:当聚类结果某一类中样本某个特征类内方差太大,将该类进行分裂算法特点使用误差平方和作为基本聚类准则设定指
系统 2019-08-12 01:32:38 2661
原文:01.把存储过程结果集SELECTINTO到临时表在开发过程中，很多时候要把结果集存放到临时表中，常用的方法有两种。一.SELECTINTO1.使用selectinto会自动生成临时表，不需要事先创建select*into#tempfromsysobjectsselect*from#temp2.如果当前会话中，已存在同名的临时表select*into#tempfromsysobjects再次运行，则会报错提示：数据库中已存在名为'%1!'的对象。Ms
系统 2019-08-12 01:32:28 2661
tcpdump使用实例——基于ip统计流量-wangvsa-博客园tcpdump使用实例——基于ip统计流量?tcpdump-dumptrafficonanetwork问题：基于ip统计流量。硬件：学校集群难点：1.当使用高速网卡(千兆或IB)并且网卡满负荷时丢包率如何2.程序的cpu占用率如何3.日志文件过大方案及分析：1.抓包的实现方式有多种，如用libpcap库、采用零拷贝方式、使用PF_RING接口、直接使用系统函数我看了一些文章并测试了netsn
系统 2019-08-12 01:32:00 2661
windows+python+opencv打开双目摄像头chusei3d操作环境出现的问题解决方法程序实现操作环境windows764位，chusei3dwebcam(单条usb),python3,opencv2，出现的问题chusei3d摄像头只有单条USB线，没法用opencv中的库直接调用两个摄像头。解决方法群里面只用使用ubuntu操作系统的解决方法，大致思路使用uvc协议向usb设备发送命令，接下来接收usb设备返回来的图像。通过发送不同的命令，
系统 2019-09-27 17:54:46 2660
应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现如下图为进行测试的gakki101和gakki102，分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算法，对比其优劣。为体现出匹配效果对于旋转特性的优势，将图gakki101做成具有旋转特性的效果。基于BFmatcher的SIFT实现BFmatcher（Brute-ForceMatching）暴力匹配，应用BFMatcher.knnMatch()函数来进行核心的匹配，knn
系统 2019-09-27 17:51:56 2660
目录一、多进程抢占输出资源二、使用锁维护执行顺序三、多进程同时抢购余票四、使用锁来保证数据安全通过刚刚的学习，我们千方百计实现了程序的异步，让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序，一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题：当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题。一、多进程抢占输出资源importosimporttimeimportrandomfromm
系统 2019-09-27 17:49:09 2660
Python机器学习及实践——基础篇：无监督学习经典模型（特征降维）特征降维不仅可以重构有效的低维度特征向量，同时也为数据展现提供了可能。在特征降维的方法种，主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是最为经典和实用的特征降维技术，特别是辅助图像识别方法有突出的表现。1.主成分分析线性相关矩阵秩计算样例importnumpyasnp#初始化一个2*2的线性相关矩阵M=np.array([[1,2],[2,4]])#计算2*2
系统 2019-09-27 17:45:46 2660
实际上face_recognition这个项目尤其是dlib更适用于Linux系统。经过我的测试，在性能方面，编译同样规格的项目，这个工具在Windows10上大约是Ubuntu上的四分之一。但是在这两者之间我没有看到在其他方面有什么差别。我使用本教程将这些工具安装到Windows10上，更近的版本也可能正常运行。安装了C/C++编译器的MicrosoftVisualStudio2015Boost库，V1.63或者更近的版本Python3CMake，Win
系统 2019-09-27 17:38:23 2660
说明：列表不可以转换为字典①转换后的列表为无序列表a={'a':1,'b':2,'c':3}#字典中的key转换为列表key_value=list(a.keys())print('字典中的key转换为列表：',key_value)#字典中的value转换为列表value_list=list(a.values())print('字典中的value转换为列表：',value_list)运行结果：②转换后的列表为有序列表importcollectionsz=co
系统 2019-09-27 17:38:01 2660
