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现在手机市场上,智能手机种类繁多,手机屏幕材质也是五花八门.对于一般消费者来说,一款手机是否值得购买,除了关心它的硬件参数以外,更重要的一点就是看它的屏幕.除了屏幕尺寸以外,影响着大家对该手机的第一感觉的还有屏幕分辨率,还是色彩还原度等.尤其是现在这个烈日炎炎的夏天,户外活动不可避免.试问谁没有过烈日下看不清手机的尴尬呢?为了看一条短信去跑到树荫下,用手捂着才能看清的事情频频发生. 为什么有些人的手机可以在强光下依然能够显示清晰,这很大程度取决于屏幕材质和屏幕显示技术.今天笔者就目前市场上热销的

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1.概述 在进行数据传输中,批量加载数据到HBase集群有多种方式,比如通过HBase API进行批量写入数据.使用Sqoop工具批量导数到HBase集群.使用MapReduce批量导入等.这些方式,在导入数据的过程中,如果数据量过大,可能耗时会比较严重或者占用HBase集群资源较多(如磁盘IO.HBase Handler数等).今天这篇博客笔者将为大家分享使用HBase BulkLoad的方式来进行海量数据批量写入到HBase集群. 2.内容 在使用BulkLoad之前,我们先来了解一下HBa

本文由云+社区发表 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTFul web接口.ElasticSearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.ElasticSearch常用于全文检索,结构化检索,数据分析等. 下面,我们以ElasticSearch接管Linux日志(/var/log/xxx.log)为例,详细介绍如何进行配置与部署. 总体架构图 一,准备工作 1

机器学习实战:用nodejs实现人脸识别   在本文中,我将向你展示如何使用face-recognition.js执行可靠的人脸检测和识别 . 我曾经试图找一个能够精确识别人脸的Node.js库,但是没有找到,因此,我决定自己搞一个!  这个npm包基于dlib实现,因为我发现dlib的识别精度很高. dlib库使用深度学习方法,并附带一些预训练的模型,这些预置的模型,在LFW人脸识别基准测试上可以达到惊人的准确度:99.38% . 为什么要搞这个东西? 最近我一直在尝试使用Node.js来构建

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指针生成网络(Pointer-Generator-Network)原理与实战   阅读目录 0 前言 1 Baseline sequence-to-sequence 2 Pointer-Generator-Network 3  Coverage mechanism 4 实战部分 4.1 DataSet 4.2 Experiments 4.3 Evaluation 4.4 Results 5 References 回到顶部 0 前言 本文主要内容:介绍Pointer-Generator-Netwo

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前言 上一篇中讲解了加好友的流程,本篇将介绍好友管理,群组管理的右键菜单功能.当然由于菜单项目太多,都实现也得花费时间.只讲解一下我是如何从不知道怎么实现右键菜单到会自定义菜单的一个过程.另外呢,针对菜单:发送即时消息这个原本在Laim中已经有的功能做出实现,其他的方法,只要按照业务逻辑一一实现即可. 演示 用户信息右键菜单: 好友分组信息右键菜单: 群组信息右键菜单: 思路讲解 首先呢,Layim中针对历史消息这个栏有两个菜单项,清空和删除某一条,这是源代码中已经有的,当我看到这段代码的时候,

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集群监控系统Ganglia应用案例 --我们把集群系统投入生产环境后,这时就需要一套可视化的工具来监视集群系统,这将有助于我们迅速地了解机群的整体配置情况,准确地把握机群各个监控节点的信息,全面地察看监控节点的性能指标,使机群系统具有较高的管理性.监视系统的主要目标是从各个监控节点采集监控信息,如CPU温度.CPU利用率.用户数.进程数.内存利用率等,然后将获取的监控信息汇集起来,便于综合分析和处理,最后根据分析和处理的结果做出相应的决策.本文以占用系统资源最少的.开放源代码的Ganglia为平

原文:经典算法题每日演练--第六题 协同推荐SlopeOne 算法 相信大家对如下的Category都很熟悉,很多网站都有类似如下的功能,“商品推荐”,"猜你喜欢“,在实体店中我们有导购来为我们服务,在网络上 我们需要同样的一种替代物,如果简简单单的在数据库里面去捞,去比较,几乎是完成不了的,这时我们就需要一种协同推荐算法,来高效的推荐浏览者喜 欢的商品. 一:概念 SlopeOne的思想很简单,就是用均值化的思想来掩盖个体的打分差异,举个例子说明一下: 在这个图中,系统该如何计算“王五“对”电

写在开始之前 最近突然对各路游戏的寻路算法很感兴趣,于是去学习了下游戏里的AI们是如何寻路的.网上相关内容很多,但同时有些说法也不一,制作自己的A* 算法时也有因不同的说法而困惑.整理多方资料并自己实践之后,以下是我对寻路算法,尤其是A* 算法的一些自己的总结.以下为自己的思考与想法,可能不准确之处,请指正. 我本次的模拟比较简单,下面简述一下模拟环境: 地图是棋盘式的格子地图: 各个点没有权值,或者说权值为1: 只能上下左右走,不支持斜着走: 未考虑终点被包住而到达不了的情况,发生此类情况时,

0 引言 从2014年BADUSB出现以后,USB-HID攻击就这一直被关注,且具争议.争议的焦点是USB-HID的实战效果过于“鸡肋”,无论从早期的BADUSB,还是到后来的各种USB-HID设备,对于目标机来说,都要通过弹出“运行框”来实现payload的植入,由于弹框过于明显,所以实战中效果就大打折扣.于是,围绕着如何提升实战效果,很多人提出了不同的想法,我也做过多次尝试,比如通过改善payload的存储位置,通过加入BLE模块等方法,目的只有两个,一是尽可能减少payload植入过程中的

本文作者:xiaowuyi,来自FreeBuf.COM(MicroPythonQQ交流群:157816561,公众号:MicroPython玩家汇) 0引言 从2014年BADUSB出现以后,USB-HID攻击就这一直被关注,且具争议.争议的焦点是USB-HID的实战效果过于"鸡肋",无论从早期的BADUSB,还是到后来的各种USB-HID设备,对于目标机来说,都要通过弹出"运行框"来实现payload的植入,由于弹框过于明显,所以实战中效果就大打折扣.于是,围绕着

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