文章目录关于FFmpeg库命令行工具安装方式一：snapshotbuild方式二：brew其它Ffmpeg耻辱柱关于FFmpegFFmpeg读作“efefempeg”，其中的“FF”指的是“FastForward”，“mpeg”则是“MovingPictureExpertsGroup”（动态图像专家组）。官网https://ffmpeg.org官方文档https://ffmpeg.org/documentation.htmlGithubhttps://github.com/FFmpeg/FFmpeg教程资料等小破站：命令调用教程https://www.bilibili.com/video/BV
我正在尝试从jw5迁移到jw6。在jw5中，我在播放器设置中包含了事件回调。例如:varmyplayer=jwplayer('container').setup({flashplayer:/my/player.swf',height:'100%',width:'100%',events:{'onReady':function(event){alert("onready");},'onPlay':function(event){alert("onplay");},}});根据jw5-to-jw6迁移documentation，似乎我不能再在播放器设置中包含事件回调:Removed:the
（一）安装Docker-ce（1）安装依赖sudoyuminstall-yyum-utilsdevice-mapper-persistent-datalvm2（2）换源sudoyum-config-manager--add-repohttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo（3）更新yum软件源缓存sudoyummakecachefast（4）安装Docker-cesudoyuminstalldocker-ce（5）启动Docker-cesudosystemctlstartdockersudosystemctl
下载和安装一、下载二、安装2.1JDK的安装2.2ElasticSearch的安装2.3启动ES2.4多节点启动三、Kibana的安装一、下载以下载7.10.0为例：https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch选择对应的操作系统，我是为了安装在CentOS上面，所以选择的是Linuxx86_64版本。想找历史版本，点击右边的viewpastrelease：在下拉框中选择对应的版本：点击即可下载：二、安装本次安装环境：CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)Elasticsearch7.10.02.1JDK的安装略略略
基于docker部署es集群和kibana首先得部署docker环境--此处略过一、安装es1.拉取es镜像dockerpullelasticsearch:7.9.3（重点7.x开始不需要手动下载x-pack）2.es调优服务器参数调优#1.===增大进程可打开的文件数======vi/etc/security/limits.conf#在文件末尾中增加下面内容*softnofile65536*hardnofile65536===增大进程可创建的线程数======vim/etc/security/limits.conf*softnproc10240*hardnproc20480*为所有用户名#2
安装node后再配置环境变量仍然不能直接按以下方式进行组件安装；1、打开小程序，看到如下界面：图12、在空白处右击，然后点击在外部终端窗口中打开，界面如下：图23、直接输入npminit,结果如下图3 可以看到图1中界面是可以出现package.json文件的。4、但是输入npmi@vant/weapp-S--production结果报错（npmi@vant/weapp@1.3.3-S--production,@1.3.3是指定vant组件版本号）图4 可以看到，错误原因是没有权限打开指定文件夹5、解决办法： 5.1以管理员身份运行cmd图5 5.2切换到小程序项目根目录图6 5.3然
一、查看是否安装过1、以下指令查看是否安装过rpm-qa|grep-imysql如果发现已经安装，需要卸载了再安装（据说，这样的卸载是不彻底的。）rpm-emysql二、下载和安装mysql的yum的repo源CentOS7的yum源中默认是没有mysql的，如果想通过yum来安装mysql是无法实现。所以，为了解决这个问题我们首先下载和安装mysql的yum的repo源。1、下载yumrepo源wgethttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm2、安装yumrepo源rpm-ivhmysql57-comm
paddleocr最后几个库一个比一个难装，特别是lanms库，巨难装，拒绝任何花里胡哨，十分钟，三步内解决问题。pip下载报错Keyringisskippedduetoanexception:'keyring.backends'CollectinglanmsUsingcachedlanms-1.0.2.tar.gz(973kB)ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:command:'C:\Users\TensorFlow\anaconda3\python.exe'-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]=
dockerlogin私有harbor仓库时，报错，如下：Errorresponsefromdaemon:Get"https://x.x.x.x:443/v2/":x509:cannotvalidatecertificateforx.x.x.xbecauseitdoesn'tcontainanyIPSANsSAN是 subjectAltName的缩写。我们在生成证书的时候未指定这项的配置或者指定错误。参考下面两个链接去生成的证书：ConfigureHTTPSAccesstoHarbor docker-repository-certs其中有一个配置为：cat>v3.ext如果我们配置不是域名，而
一、内容提要今天笔者同样以测井岩性分类为实例，为大家分享一种被称为“最简单的机器学习算法之一”的K-近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)。K-近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor）可以用于分类和回归[1]。K-近邻算法，意思是每一个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表，以大多数邻居的特征代表该样本的特征，据此分类[2]。它的优势非常突出：思路简单、易于理解、易于实现，无需参数估计[3]。本期笔者将KNN算法应用在基于测井数据的岩性分类上。下面分为算法简介、实例计算与代码解读三个部分进行讲解。（代码获取方式详见文末）二、算法简介K-近邻算法K-近邻算法的计算过程
