最近发现一个很好用的一个前端控件echarts,效果非常不错,兼容ie8+以上等主流浏览器.可以使用它制作报表,地图示意图等,可用其实现一系列强大的功能. 其基于html5 Canvas,是一个纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘,整合的能力.提供商业产品常用图表,创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图(区域图).柱状图(条状图).散点图

原文:AR研究-Demo集        之前研究了图像处理.图像识别及AR 等相关技术,下载了很多开源源码进行学习和尝试引用,包括c++.c#.Opengl.Emgu. Aforge.OpenCV.QRCode.Zxing等相关的很多资料,有些源码下载下来并不能运行,尝试修复了一些Bug使的源码能够运行起来.        但是写这篇文章的时候,研究学习时的思路或者碰的壁,已经忘得差不多了.工作繁忙,没有把研究过程完整的记录下来是种遗憾.         若有需要的请去github 搜索 Du

首先说一下,无论是CentOS/RedHat还是Ubuntu都可以按源码方式.安装包方式编译安装. 1.   规划 192.168.4.93(h93)       1个主master  2个主segment.2个镜像segment 192.168.4.94(h94)       1个备master  2个主segment.2个镜像segment 都安装在/home/wslu/gp/gpsql目录. 2.   安装依赖 在h93和h94安装以下依赖: 2.1.  Ubuntu apt-get in

Laxcus是Laxcus大数据实验室历时五年,全体系自主设计研发的国内首套大数据管理系统.能够支撑百万台级计算机节点,提供EB量级存储和计算能力,兼容SQL和关系数据库.最新的2.x版本已经实现对当前大数据主流技术和功能的完整覆盖和集成,并投入到国内多个超算项目中使用.Laxcus同时保持了使用和部署的极简性,这将使所有人都能很容易学习和掌握它.下面演示在一台Linux计算机上部署Laxcus demo系统的过程.根据我们的测试,这个部署过程大约需要三分钟,或者您熟悉Linux系统 ,也许不需

前言 最近一两年.NET Core的关注度持续上升, 微服务及云原生应用开发上采用.NET Core也越来越多,Ocelot 作为.NET Core平台下一款开源的API 网关开发库越来越得到社区的认可,应用到生产中的案例也有好几百了.春节抽空整理了现有网上公开的Ocelot相关的资源,包括示例项目.扩展插件.博客文章.视频等, 供大家参考. 我把整理好的资源放在github:https://github.com/geffzhang/awesome-ocelot,欢迎大家一起来丰富这个资源,资源

本文转自Rancher Labs 作者介绍 王海龙,Rancher中国社区技术经理,负责Rancher中国技术社区的维护和运营.拥有6年的云计算领域经验,经历了OpenStack到Kubernetes的技术变革,无论底层操作系统Linux,还是虚拟化KVM或是Docker容器技术都有丰富的运维和实践经验. Rancher提供两种安装方法,单节点和高可用安装.单节点安装允许用户快速部署适用于短期开发测试为目的的安装工作.高可用部署明显更适合Rancher的长期使用. 在实际使用中可能会遇到需要将R

项目的model一旦多了起来,复杂了起来,我们很自然的想到使用mybatis的逆向工程来生成相应的pojo和mapper,能节省很多精力. MyBatis Generator(MBG)是 MyBatis 和 iBATIS 的代码生成工具.它可以为所有 MyBatis 版本以及 iBATIS 版本 2.2.0 及以上自动生成代码. 它会逆向查找一张或多张数据库表的信息,生成操作数据库表所需要的组件.基本上省去了 自已手动创建实体类以及配置文件的麻烦. MBG 只是对单表的增删改查(CRUD (Cr

近期为了分析国内航空旅游业常见安全漏洞,想到了用大数据来分析,其实数据也不大,只是生产项目没有使用Hadoop,因此这里实际使用一次. 先看一下通过hadoop分析后的结果吧,最终通过hadoop分析国内典型航空旅游业厂商的常见安全漏洞个数的比例效果如下: 第一次正式使用Hadoop,肯定会遇到非常多的问题,参考了很多网络上的文章,我把自己从0搭建到使用的过程记录下来,方便以后自己或其他人参考. 之前简单用过storm,适合实时数据的处理.hadoop更偏向静态数据的处理,网上很多hadoop的

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博文作者:迦壹 博客地址:http://idoall.org/home.php?mod=space&uid=1&do=blog&id=547 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! --------------------------------------- 目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka?

将上篇随笔Spring Cloud Eureka服务Demo级搭建进行改造,改造成一个在本机的伪集群 1.修改hosts文件(windows10 hosts文件位置:C:\Windows\System32\drivers\etc),加入 127.0.0.1 peer1 127.0.0.1 peer2 2.修改eurekaserver工程中的application.yml文件为 spring: application: name: eurekaserver --- server: port: 87

26 集群使用初步 HDFS的设计思路 l 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: l 在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 l 重点概念:文件切块,副本存放,元数据 26.1 HDFS使用 1.查看集群状态 命令:   hdfs  dfsadmin –report 可以看出,集群共有3个datanode可用 也可打开web控制台查看HDFS集群

activemq5.14.5单节点安装Demo 第一步:创建集群目录 [root@node001 ~]# mkdir -p /usr/local/activemqCluster 复制单点至集群目录 [root@node001 ~]# cp /usr/local/activemq/apache-activemq-5.14.5 /usr/local/activemqCluster/mq1 -rf 第二步:配置activemq.xml 进入conf所在目录 [root@node001 ~]# cd /

spark 安装 配置 使用java来操作spark spark 安装 tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz rm spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark sudo vim /etc/profile export SPARK_HOME=/usr/local/storm export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin source /etc/pro

redis集群的测试demo,来自网络,具体不详. 1.下载地址,如下:http://download.csdn.net/detail/u012543819/9729291 2.项目是java项目,结构如下: 3.类代码,如下: package com.demo.redis; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet; import java.util.Set; import

原文:图像滤镜艺术---微软自拍APP滤镜实现合集DEMO 微软最近推出了自家的美颜app,大家有兴趣可以在苹果商店中下载一下看一看,今天,我们要说的便是这款app中的所有滤镜实现问题. 这款app中一共有14款滤镜效果,分别是:自然.增强.1965.X-PRO.布兰登.沧桑.复古.凉爽.迈耶.清晨.柔嫩.深沉.水墨.糖果: 这14款滤镜中,"自然"这一款滤镜是结合人脸识别的,在有人脸识别的情况下,会弹出调节bar,没有人脸时,改效果为默认效果,无法调节:"增强"属

由于自己遇到了一些eureka集群疑问,就自己搭了一个集群demo进行测试.测试中通过两个eureka相互注册形成集群,两个服务提供者向eureka中注册服务,两个服务消费者通过feign进行服务调用,具体代码已上传git,地址如下:https://github.com/QAQ-Jun/EurekaClusterDemo 项目里面的代码都是我本人亲测可以运行的.可通过自己的疑问进行配置然后测试,毕竟学习这事,还是自己动手,才能理解透彻!

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在2015年8月份的时候,决心学习图像算法. 几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍, 资金有限,采取淘宝买二手书,长期驻留深圳图书馆的做法, 进度总是很慢,学习算法不得其法. 虽然把手上所有书籍都看完了,有那么一点点头绪, 但是感觉没有任何实战经验,或者说实际的产出. 那时候恰巧看到ImageShop的一篇文章,<一种具有细节保留功能的磨皮算法.> 羡慕至极,在此情况下,鉴于本人安全出身,逆向功底还算扎实. 对这个算法进行了,长达1个月的逆向工作. 当然其实更多时间,还是对算法流程的理

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