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DBeaver教程:连接达梦数据库DM8

DBeaver 是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发,DBeaver 采用 Eclipse 框架开发,支持插件扩展,并且提供了许多数据库管理工具:ER 图、数据导入/导出、数据库比较、模拟数据生成等,DBeaver 通过 JDBC 连接到数据库,可以支持几乎所有的数据库产品,包括:MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle、Db2、SQL S

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#数据库
【收藏】蘑菇博客mogu_blog项目文档

项目文档文档地址:http://moxi159753.gitee.io/mogu_blog_doc备用文档地址:http://doc.moguit.cn项目地址目前项目托管在Gitee和Github平台上中,欢迎大家Star和Fork支持~Gitee地址:https://gitee.com/moxi159753/mogu_blog_v2Github地址:https://github.com/mox

linux使用技巧:自动补全、常用快捷键* ? [] {}

自动补全和快捷键^是ctrl通配符×星号匹配任意多个字符:?匹配单个字符:[ ]匹配列表中的任意单个字符:如[abc]将会匹配a,b,c[a-z]表示a-z中的任意一个字符 -表示一组[1-13]将会匹配1-1,3也就是1和3!取反:{}匹配列表中的字符串:bash中的引号...

MySQL官方提供的测试数据库脚本和数据文件下载

网盘下载链接:【sakila database】链接: https://pan.baidu.com/s/1qo0ybhid4DpyVVrhtxjwCQ 提取码: 5dqb【world.sql】链接: https://pan.baidu.com/s/1MenYtTWVtQHpHte2jLt0qg 提取码: k636【world_x-db】链接: https://pan.bai...

java geotools库代码示例:使用Geotools库来读取和显示Shapefile文件(GIS java常用库示例)

Geotools是一个开源的Java库,用于处理和分析地理空间数据,并提供了一组工具和API,以便在Java应用程序中使用地理空间数据。它是一个成熟的GIS库,具有广泛的功能和支持,可用于多种应用场景,包括地图制作、数据分析、空间查询和可视化等。总之,Geotools是一个强大的GIS库,具有广泛的功能和支持,可以用于多种地理空间数据处理和应用场景。

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#java
K8S java应用jvm内存诊断解决方案:java应用诊断和在线debug利器bistoury介绍及在K8S环境中的使用

Bistoury是去哪儿网开源的一个对应用透明,无侵入的java应用诊断工具,用于提升开发人员的诊断效率和能力,可以让开发人员无需登录机器或修改系统,就可以从日志、内存、线程、类信息、调试、机器和系统属性等各个方面对应用进行诊断,提升开发人员诊断问题的效率和能力。Bistoury集成了Alibaba开源的arthas和唯品会开源的vjtools,因此arthas和vjtools相关功能都可以在Bi

#java#kubernetes#jvm
ubuntu安装完后需进行必要的软件更新

刚安装好的系统很多软件都是陈旧的需要执行更新才能够有良好的使用体验。#从服务器获得全部可用的最新软件包列表并缓存到本地sudo apt-get update#对比前面的列表中的信息如果软件版本太低则帮你更新(upgrade不会帮你删除列表中没有的软件包也不会安装有依赖需求但尚未安装依赖的软件包)sudo apt-get upgrade#自动清除文件缓存sudo apt-get autoremove

数字孪生(Digital Twin)

物理世界中的实体(如一台风机、一条生产线、一座城市)或过程(如制造流程、物流系统)通过传感器、物联网等技术实时采集数据,在数字空间生成动态的“孪生体”。例如,工厂设备的运行参数、温度、耗能等数据会持续同步到虚拟模型中。数字孪生不仅是技术工具,更是一种推动物理世界与数字世界融合的范式,正在成为工业4.0、智慧城市等领域的核心支撑技术。从设计、制造、运营到维护,数字孪生贯穿物理对象的整个生命周期,支持

#架构
Anomalib 深度学习无监督异常检测库

MVTec AD:工业异常检测领域的经典基准数据集,包含 15 个品类(纹理类和物体类),每个品类均提供像素级标注掩码,广泛用于评估异常检测和定位算法的性能。MVTec AD 2:全新升级版 MVTec 数据集,涵盖 8 类工业异常检测场景。:面向逻辑约束异常检测的数据集,包含结构性和逻辑性两类异常。Real-IAD:真实工业多视角异常检测数据集,用于多功能工业场景的基准测试。:覆盖从极其明显到极

#深度学习#人工智能
Anomalib 深度学习无监督异常检测库

MVTec AD:工业异常检测领域的经典基准数据集,包含 15 个品类(纹理类和物体类),每个品类均提供像素级标注掩码,广泛用于评估异常检测和定位算法的性能。MVTec AD 2:全新升级版 MVTec 数据集,涵盖 8 类工业异常检测场景。:面向逻辑约束异常检测的数据集,包含结构性和逻辑性两类异常。Real-IAD:真实工业多视角异常检测数据集,用于多功能工业场景的基准测试。:覆盖从极其明显到极

#深度学习#人工智能
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