h2 idea 可视化

2026-08-19

IDEA中便捷内存数据库H2的最简使用方式

在IDEA中有时候为了练习,需要使用到数据库,但如果自己工作或开发机子上本来没有安装数据库,也没有可用的远程数据库时,我们可以直接在IDEA环境上使用便捷式的内存数据库H2,关于H2更多知识就自己去找一下了,接下来讲一下如何在IDEA下的Spring Boot项目中把它用起来! 首先在IDEA中新建一个空的Maven项目,编辑项目pom.xml文件,增加Spring Boot和最基础的数据访问相关jar包依赖: <?xml version="1.0" encoding="

springboot集成h2以及可视化操作

1.新建项目

H2 Database入门

H2 Database做为轻量级的内嵌数据库,功能十分强大,而且运行时只需要一个jar包即可,下表是官网的描述: 更详细的对比见官网页面: http://www.h2database.com/html/features.html#comparison 下面是开发入门步骤: 一.maven中添加依赖项 <dependency> <groupId>com.h2database</groupId> <artifactId>h2</artifactId>

bootstrap入门-1.可视化布局

下载地址:http://v3.bootcss.com/getting-started/#download HTML模板: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 模板</title> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <!--

mininet之miniedit可视化操作

Mininet 2.2.0之后的版本内置了一个mininet可视化工具miniedit,使用Mininet可视化界面方便了用户自定义拓扑创建,为不熟悉python脚本的使用者创造了更简单的环境,界面直观,可操作性强. 总之就是比写Python脚本简单,降低了SDN入门的门槛,尴尬,我也是最近才知道有这个功能的,一起来学习一波. Mininet都是用root权限启动的,所以miniedit也不例外. 首先获得mininet目录的权限,这点就不细说了,chmod blablabla就可以了. 然后就

Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px

Caffe学习系列(16)：caffemodel可视化

通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了.设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel. 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀是由snapshot_prefix来设定的.这个文件里面存放的就是各层的参数,即net.params,里面没有数据(net.blobs).顺带还生成了一个相应的solverstate文件,这个和caffemodel差不多,但它多了

转：H2 入门

H2 Database做为轻量级的内嵌数据库,功能十分强大,而且运行时只需要一个jar包即可,下表是官网的描述: 更详细的对比见官网页面: http://www.h2database.com/html/features.html#comparison 下面是开发入门步骤: 一.maven中添加依赖项 1 <dependency> 2 <groupId>com.h2database</groupId> 3 <artifactId>h2</artifact

远程连接服务器jupyter notebook、浏览器以及深度学习可视化方法

h1 { counter-reset: h2counter; } h2 { counter-reset: h3counter; } h3 { counter-reset: h4counter; } h4 { counter-reset: h5counter; } h5 { counter-reset: h6counter; } h6 { } h2:before { counter-increment: h2counter; content: counter(h2counter) ".\0000a

中国移动能力开放商店OneNET View数据可视化公测 10分钟轻便生成行业可视化界面

随着云计算,5G技术,人工智能等底层技术的发展,万物互联时代已经到来,同时带来了海量数据,如何效果好.低成本.短时间的表现据,成为物联网行业从业者和公司的当务之急. OneNET View传统的数据展示方案都有着开发周期长.成本高,物联网行业开源组建不足,展示设计效果差,缺乏数据分析工具,大屏分辨率适配困难等问题,面对以上难题,中国移动能力开放商店OneNET View能快速.灵活搭建专业水准的物联网可视化大屏应用,无缝对接海量数据,完美适配多分辨率大屏,提供丰富的物联网行业定制模版和行业组件.

Spring Boot学习笔记：整合H2数据库

H2数据库:java语言编写的嵌入式sql数据库.可以和应用一起打包发布. H2有三种连接模式(Connection Modes): Embedded mode (local connections using JDBC) Server mode (remote connections using JDBC or ODBC over TCP/IP) Mixed mode (local and remote connections at the same time) SpringBoot整合H2时

Caffe提取任意层特征并进行可视化

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图

bigdata_zookeeper 可视化界面zkui

安装zkui zookeeper节点的可视化界面有很多种,我使用的是zkui,比较直观,而且可以导入文件,他的Git地址: https://github.com/DeemOpen/zkui. 使用 1. 从github上可以下载下来,maven clean install成jar,运行zkui-2.0-SNAPSHOT.jar 或者直接在编译器中运行main函数,启动jetty插件. 2.配置文件config.cfg zookeeper相关配置如下 #S

TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可视化

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

5-6 可视化库Seaborn-Facetgrid使用和绘制多变量

基本工作流程是FacetGrid使用数据集和用于构造网格的变量初始化对象.然后,可以通过调用FacetGrid.map()或将一个或多个绘图函数应用于每个子集 FacetGrid.map_dataframe().最后,可以使用其他方法调整绘图,以执行更改轴标签,使用不同刻度或添加图例等操作当使用从数据集推断语义映射的seaborn函数时,必须注意在各个方面之间同步这些映射.在大多数情况下,使用图形级别功能(例如relplot()或catplot())比 FacetGrid直接使用更好参数

5-1可视化库Seabon-整体布局风格设置

In [1]: import seaborn as sns import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline In [2]: def sinplot(flip=1): x=np.linspace(0,14,100)#0-14,取100条数据 for i in range(1,7): plt.plot(x,np.sin(x+i*.5)*(7-i)*flip)

海量可视化日志分析平台之ELK搭建

ELK是什么? E=ElasticSearch ,一款基于的Lucene的分布式搜索引擎,我们熟悉的github,就是由ElastiSearch提供的搜索,据传已经有10TB+的数据量. L=LogStash , 一款分布式日志收集系统,支持多输入源,并内置一些过滤操作,支持多输入元 K=Kibana , 一款配合ElasticSearch的web可视化界面,内置非常各种查询,聚合操作,并拥有漂亮的图形化展示功能为什么要用ELK? 在实际应用中,我们的日志是非常重要的,它通常会记录一些比较重要

Matplotlib数据可视化（1）：入门介绍

1 matplot入门指南¶ matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求.但功能丰富从另一方面来说也意味着概念.方法.参数繁多,让许多新手望而却步. 据我了解,大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想大家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体大小等等.无论针对哪一个问题,往往都有多种解决方法

三维GIS引擎地图可视化渲染方案设计

1.GIS地图可视化流程 GIS地图可视化就是将空间数据转化为地图数据再进行交互处理的方法,下图一展示了地图可视化的可编程渲染的典型管道,原始空间数据必须处理为图形API支持基础图元用以地图渲染.下图二展示了一些简单符号的剖分,点符号的基本绘制方法是将其图标转换为纹理资源,并使用两个三角形中的纹理坐标将纹理与点符号绑定.线,面符号的基本绘制方法是直接绘制其剖分后的三角形或梯形,并赋以纹理或颜色以完成绘制. 2 .LOD方法分析 2.1 LOD方法简介 LOD方法的基本思想是依据视觉成像原理即距离

oeasy教您玩转vim - 56 - # 字符可视化模式

可视化编辑回忆上节课内容我们学习了关于模式匹配中使用参数单个参数 :%s/<h2>\(.*\)</h2>/ - \1/g 多个参数 :%s/<img src=\"\(.*\)\" title=\"\(.*\)\" \/>/[!\2]\1 非贪婪匹配 :%s/<a href=\"\(.\{-\})\">\(.\{-\}\)<\/a>/[\2]\1/g 我们这回会遇到一种新的模式

zookeeper可视化WEB工具（zkui）搭建与配置

前提:zookeeper 可视化WEB工具zkui依赖java环境,因此需要安装jdk,同时zkui源码要Maven编译,需要安装apache-maven. JDK下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Apache-maven下载地址:https://maven.apache.org/download.cgi 1.设置环境变量 [root@localhos

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