renren-fast部署发布教程(tomcat) 说明:renren的开发文档需要付费,官方的生产部署介绍相对比较简单,因此记录自己的部署过程 为了方便,前后端我都部署在同一台linux服务器上,其中前端使用tomcat部署 后端部分 后端就是打成jar包,这部分只要能在开发环境跑起来,maven install一下就可以了,一般不会有问题 打包后再服务器上运行,如下: java -jar renren-fast.jar --spring.profiles.active=test #这里以测试

参考地址人人开源官网: https://www.renren.io/guide/ 1.介绍 1.1.项目描述 renren-fast 是一个轻量级的 Spring Boot 快速开发平台,能快速开发项目并交付[接私活利器] 完善的 XSS 防范及脚本过滤,彻底杜绝 XSS 攻击,实现前后端分离,通过 token 进行数据交互 推荐使用阿里云服务器部署项目,免费领取阿里云优惠券,请点击 免费领取 1.2.获取帮助 后台地址:https://gitee.com/renrenio/renren-fas

最近两周忙着上网课.投简历,博客没什么时间写,姑且把之前做的笔记放上来把... 下面是我之前看论文时记的笔记,之间copy上来了,内容是Fast R-CNN的,以后如果抽不出时间写博客,就放笔记上来(实则偷懒....)

   FastCGI编程包括四部分:初始化编码.接收请求循环.响应内容.响应结束循环. FCGX_Request request; FCGX_Init(); ); FCGX_InitRequest(&request, sock_fd, 0); ) { //get param 1 map<string,string> param_map; ; request.envp[i]; ++i) { string s = request.envp[i]; size_t pos = s.find_f

. . . . . LZ 今天在写一个 Socket 程序的时候使用 malloc(3) 在堆上动态分配了一个结构体的空间,在使用完之后用 free(3) 函数释放空间的时候报 invalid next size 这样的一个错误,经过了两个小时的调试,最后发现是因为粗心越界导致的. LZ 把这个错误缩减为一个最简单的模型发布出来: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> int main (v

SQLSERVER2014 2014年4月1日发布 原文地址: http://blogs.technet.com/b/microsoft_blog/archive/2014/03/18/sql-server-2014-released-to-manufacturers-will-be-generally-available-april-1.aspx 吸引眼球的地方: 首个云数据平台 in-memory 内存技术(In-Memory OLTP 性能提升30倍,每秒处理250,000请求) Toda

下载源代码,注意一定是源码压缩包如qt-everywhere-opensource-src-4.8.0.zip, 不是Qt发布的已编译的不同版本的标准库如qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe,这些版本都只是动态编译的,不是我们 所需要的.只有用源码包才能做真正的纯静态编译,如果用Qt官网已编译的标准库.exe文件进行编译,有可能出现各种错误,而且编译后的文件巨大,我当时 就在这里绕了很大的弯子,请童鞋们注意啦!!可能有些老鸟会笑话,但我本着最严肃的态度告诉菜鸟们,

原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 1.到目前为止,我们已经从命令行移动机器人,但大多数时间你将依靠一个ros节点发布适当的Twist消息.作为一个简单的例子,假设你想让你的机器人向前移动一个1米大约180度,然后回到起点.我们将尝试完成这项任务,这将很好地说明不同层次的ros运动控制. 启动tulterbot机器人: roslaunch rbx1_bringup fake_turtlebot.launch 2.在rviz视图窗口查看机

概述 在游戏中常常会有丰富的背景元素,如果直接使用大的背景图实现,这会造成资源浪费.TileMap就是为了解决这问题而产生的.Cocos2d-x支持使用Tile地图编辑器创建的TMX格式的地图. Cocos2d-x为我们提供了TMXTileMap和TMXLayer两个类来处理瓦片地图.通过使用TMXTileMap和TMXLayer,我们可以很方便的加载TMX格式的地图文件,获取地图上的图层.对象.属性等信息. 新发布的3.2版本,对瓦片地图进行了大幅改进,通过自动裁剪不在视图范围内的瓦片来提升性

下载源代码,注意一定是源码压缩包如qt-everywhere-opensource-src-4.8.0.zip,不是Qt发布的已编译的不同版本的标准库如qt-win-opensource-4.8.0-vs2010.exe,这些版本都只是动态编译的,不是我们所需要的.只有用源码包才能做真正的纯静态编译,如果用Qt官网已编译的标准库.exe文件进行编译,有可能出现各种错误,而且编译后的文件巨大,我当时就在这里绕了很大的弯子,请童鞋们注意啦!!可能有些老鸟会笑话,但我本着最严肃的态度告诉菜鸟们,上网查

首先是准备工作,去QT主页下载独立的QT类库安装包以及完整QT SDK安装包,还有QT Creator for windows 版 下载地址:http://qt.nokia.com/downloads-cn     最新是 4.7.4 版 还有一个mingw 4.4.5 静态编译版,用来解决mingwm10.dll. libgcc_s_dw2-1.dll,两个DLL依赖的问题 下载地址是:http://code.google.com/p/qp-gcc/downloads/list 四个文件分别是

ROSCon 2016视频和幻灯片发布 By Tully Foote on 十月19,2016 7:28 AM 全部PPT下载地址:http://pan.baidu.com/s/1gf2sn2F ROSCon在各方面都创下了历史新高,超过450名与会者,比去年的赞助增加了60%. 感谢大家来和你的支持! 并感谢我们的赞助商的财务支持,使会议成长! 我们很高兴地宣布,我们已经发布了关于该计划的所有会谈的录音. 你可以找到它们链接到: http://roscon.ros.org/2016/#prog

===================================================== 最简单的基于libRTMP的示例系列文章列表: 最简单的基于librtmp的示例:接收(RTMP保存为FLV) 最简单的基于librtmp的示例:发布(FLV通过RTMP发布) 最简单的基于librtmp的示例:发布H.264(H.264通过RTMP发布) ===================================================== 本文记录一个基于libRT

原文:Announcing Sencha Ext JS 5 简介 我代表Sencha和整个Ext JS团队,很自豪的宣布,在今天,Sencha Ext JS 5发布了.Ext JS 5已经迈出了一大步,在这里,我们还想花一点时间来感谢我们的社区为我们提供的所有反馈和不断的支持.在我们的历史上,这是最大的一次beta版本修订,超过了10万的下载量.与你们一起,我们创建了世界上最先进的多设备JavaScript框架.有了你们的宝贵参与,才让我们建立了最好的Ext JS框架. 新东西 触屏支持 Ext

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN

适逢.NET Conf 2018举办,ML.NET v0.5也正式宣布发布了.作为面向.NET开发人员的跨平台开源机器学习框架,新的预览版本在不断演变,每次发布除了有新的功能添加,API也会进行调整,比如之前的TextLoader类就是这样的情况.因此,为了提醒喜欢ML.NET的朋友们注意,我尽可能在每次发布时把官方重要的变化进行摘抄说明,方便不太熟悉英文说明的朋友们,一起促进ML.NET朝着简单易用的方向进化. 在这个0.5版本中,我们将TensorFlow模型评分作为ML.NET的转换类添加

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/ci_cd/ 本文所述内容基于某顶级互联网公司数万节点下 Spark 的 CI 与 CD & CD 实践.为了提高本文内容的可借鉴性,隐去了公司特有内容,只保留通用部分 Spark CI 持续集成实践 CI 介绍 持续集成是指,及时地将最新开发的且经过测试的代码集成到主干分支中. 持续集成的优点 快速发现错误 每次更新都及时集成到主干分支中,并进行测试,可以快

本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章,知名学术性自媒体 Paperweekly 在该文公布后迅速跟进,发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search,论文基于弹性搜索(宏观+微观)在超分辨率问题上取得了非常好的结果.这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型,结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM,这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA(涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018). 而达

http://www.jianshu.com/p/28f5473c66a3 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 引言 过去2年,我一直积极专注于深度学习领域.我对深度学习的兴趣始于2015年初,那个时候Google刚刚开源Tensorflow.我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程,当时的感觉是深度学习并不简单.部分原因是因为深度学习的框架很新,也需要更好的硬件支持和耐心来摸索. 时间快进到2017年,我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时

DART: a fast and accurate RNA-seq mapper with a partitioning strategyDART:使用分区策略的快速准确的RNA-seq映射器 Abstract Motivation(动机): 近年来,大规模并行cDNA测序(RNA-Seq)技术已成为提供高分辨率测量表达和检测低丰度转录本的高灵敏度的强大工具. 但是,RNA-seq数据需要大量的计算量. 最根本和关键的步骤是将每个序列片段与参考基因组进行比对.近年来已经开发了各种从头拼接的RNA

https://www.leiphone.com/news/201708/Z1MCetuoobEaHIqa.html 前言 在今年的计算机图形技术顶会 SIGGRAPH,英伟达并不是在单纯地展示自家的图形技术——我们都知道,单是讲讲显卡.讲讲图形,核弹厂就能吸引一大票观众,但其志不在此.当隔壁 AMD 展台秀着 Vega ,英伟达讲的却是自己在如何探索计算机图形与人工智能.VR/AR 的交集.如何借助这些新兴技术领域的跨界整合进一步推进图形技术的边界. 正如此次英伟达参会的主题——“Nvidia