- 2021-02-07 NLP心理实操作线上课 day7(16讲、17讲)
海洋7606
#前提假设(上)(下)【学习内容】:第十六讲:前提假设(上)1、前提假设A.对人的前提假设【看人】:(1)没有两个人是一样的(2)沟通的效果取决于对方的回应【每当做出一个沟通需要向对方做出一个核对】(3)一个人不能改变另外一个人(4)每一个人都选择给自己最佳利益的行为(5)每人都已经具备使自己成功快乐的资源和能力(6)动机和情绪总不会错,只是行为没有效果而已第十七讲:前提假设(下)B.对事的前提假
- 自然语言处理概念以及发展
黑夜照亮前行的路
自然语言处理
自然语言概念总结自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理旨在帮助计算机理解和处理自然语言,使计算机能够像人类一样处理和生成语言。从概念上讲,自然语言处理融合了语言学、计算机科学和数学等多学科的知识。它并不仅仅是一般地研究自然语言,而是侧重
- 读《重塑心灵》,悟个人与企业系统关系
猫咪06
系统动力派NLP的创始人李中莹先生在他的《重塑心灵》中写到:一个人生于宇宙之间,不可能脱离其它人事物的影响,也不可能完全不影响其他人,因此只有充分尊重这种系统性才能摆正自己的位置,达到天人合一,内外和谐的境界,理解事物,如果越能从系统的整体平衡的角度出发,站在系统的高度理解事物,他就越能照顾全局,越能更好地解决问题,NLP12条前提假设中的“凡事照顾了三赢,不会有后遗症”也是系统的观念。在任何一个
- 自然语言处理(NLP)技术的概念及优势
刘小董
学习心得自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括:实现人机交互:NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互,使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理:NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析,提取关键信息和知识,从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译:N
- 今日无更新
我的昵称违规了
学校的一个会忙得昏天黑地。明天有自己的一个发表,还要准备PPT,根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了,搞定之后连着四五月份要写两篇论文,再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述,看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子:转到Pytorch,使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的:基于AllenNLP搞
- 大型语言模型RAG(检索增强生成):检索技术的应用与挑战
in_tsz
语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成(RAG)系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索,为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战,并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型(LLMs)如GPT-3和BERT的出现,自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。然而,这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性,特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
- (done) NLP “bag-of-words“ 方法 (带有二元分类和多元分类两个例子)词袋模型、BoW
shimly123456
NLP相关杂谈自然语言处理c#人工智能
一个视频:https://www.bilibili.com/video/BV1mb4y1y7EB/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600这里有个视频,讲解得更加生动形象一些总得来说,词袋模型(Bow,bag-of-words)是最简单的“文本—>矢量”(把文本转为矢量
- NLP技术
小天才dhsb
网络其他
自然语言处理(NLP)技术可以应用在多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类等。以下是几个例子:1.机器翻译:NLP技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。例如,谷歌翻译就是应用了NLP技术,它可以将英语的文本翻译成其他语言,如法语、西班牙语等。2.情感分析:NLP技术可以分析文本中的情感倾向。例如,通过分析社交媒体上用户的评论和推文,可以判断用户对某个产品或事件的情感态度是正面的、负面的
- 小白看得懂的 Transformer
zy_zeros
python开发语言
1.导语谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分
- 【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十二期】Tue, 5 Mar 2024
hitrjj
LLMNLPPapers人工智能自然语言处理NLP预训练模型文本摘要情绪识别推理训练
AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,5Mar2024(showingfirst100of175entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersKey-Point-DrivenDataSynthesiswithitsEnhancementonMathematicalReasoningAut
- 每日荐书:《语言的魔力》在育儿的旅途中,建议一定要学习的一本书!
殷老师认知心理教育说
每日荐书:《语言的魔力》在育儿的旅途中,建议一定要学习的一本书!本书作者:罗伯特•迪尔茨,NLP(神经语言程式学)大师,被公认为现今对NLP贡献最多的人。整理和开发了系统NLP、理解层次、重塑印记法、矛盾整合等许多著名的心理学技巧。NLP权威罗伯特•迪尔茨说:改变语言模式,就能转变信念,转变信念就能转变心情!作为实战心理学经典,本书讲解了很多技巧去破除限制性的语言框架,比如换框法、顺序法、替代法、
- 计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人
iuerfee
python
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分:4.5评价NLP测试效果:4.6梯度截断,防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
- ChatGPT介绍
程序媛9688
gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM),由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构,这是一种在自然语言处理(NLP)领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练,ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
- 基于ERNIR3.0文本分类的开发实践
wangqiaowq
人工智能
参考:基于ERNIR3.0文本分类:(KUAKE-QIC)意图识别多分类(单标签)-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/574666812?utm_id=0遇到的问题:如下采用paddleNLP下文本分类实例进行分类训练后发现生成的模型分类不准。打算自己开发脚本进行分类计算再进行服务化部署。基于ERNIR3.0文本分类任务模型
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
api77
电商apiapipython自然语言处理easyui开发语言网络前端java
在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务,其中最常用的包括nltk(自然语言处理工具包)、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先,确保你
- Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现
肆十二
Pytorch语法transformer深度学习人工智能
Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理(NLP)领域的重要突破,它完全基于注意力机制(AttentionMechanism)来实现,克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
- 【探索AI】四:AI(人工智能)自然语言处理(NLP)
美少女战士1@
学习笔记AI人工智能自然语言处理
自然语言处理(NLP)的概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是一门交叉学科,涉及人工智能、计算机科学和语言学等领域,旨在让计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言。NLP技术致力于使计算机能够与人类以自然语言进行交流,从而实现更加智能、便捷的人机交互。在自然语言处理中,常见的任务包括但不限于:文本分类:将文本按照预定义的类别进行分类,如垃圾邮件分类、新闻分
- NLP关键词提取:TF/IDF、TextRank、LSI和LDA分析
Chelseady
NLP机器学习
一.原理部分1.TF/IDF原理https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/814867002.TextRank原理https://blog.csdn.net/qq_41664845/article/details/828695963.LSI原理https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/detail
- 闵月的感恩日记Day147
邓闵月
我是闵月,左手养娃,右手赚钱的副业变现教练,美好的一天以感恩结束。1、感恩薛老师的国际NLP认证课程。两天的国际nlp教练认证课程结束了,又多了一个证书……我最大的收获就是意识到每个人一生中都需要一个教练教练,其实不需要懂被教练者的专业,只需要用有技巧的方式去提问,让被教练者自己去回答问题每一次上课学到了多少方法不是最重要的,而是最重要的这次课程有没有在你的人生当中留下痕迹。2、感恩和娟芝同睡一屋
- 掌握Python编程与ChatGPT的强强联手:开启人工智能助手新时代
快乐非自愿
pythonchatgpt人工智能
本文将介绍如何利用Python编程语言和ChatGPT技术实现强强联手,以打造功能强大的人工智能助手。我们将探讨Python编程在ChatGPT应用中的重要性,并展示如何利用Python与ChatGPT共同构建一个智能对话系统。最后,我们将探讨如何将这一技术应用于实际场景,为用户提供高效、实用的解决方案。随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)已经成为当今科技领域的热点。在众多NLP技术
- DeepMind Q&A Dataset-那些著名的数据集
readilen
2015年Hermann等创立的两个非常棒的用于问答研究的数据集,分别包含90k和197k个文档,,每个文档平均有4个问题。每个问题都是一个带有一个缺失单词/短语的句子,可以从随附的文档/上下文中找到。原作者热心地发布了脚本和附带的文档来生成数据集,但是并不太好用。纽约大学整理了数据集。我们又在该数据集基础上利用斯坦福nlp实验的分词工具进一步加工。CNNQuestions:hereStories
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- openai chatGPT 原理通俗介绍
后端java
引言近年来,随着深度学习技术的不断发展,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步。ChatGPT(GenerativePre-trainedTransformer)作为一种先进的语言生成模型,在各类对话系统和智能助手中得到了广泛应用。然而,尽管这些模型在生成文本方面表现出色,但如何保证生成的文本在逻辑上合理仍然是一个挑战。本文将探讨在ChatGPT中如何实现逻辑,并探讨自然语言中逻辑的理解方式。
- Python爬虫
程序媛幂幂
python爬虫开发语言
Python爬虫(WebScraping)在各个领域有着广泛的应用。通过自动化地从网站上抓取和解析数据,人们能够收集信息、进行数据分析、创建内容聚合、监控价格变动等。以下是一些Python爬虫的典型应用:数据分析和研究:抓取社交媒体上的用户数据,用于分析用户行为、趋势和舆论。从新闻网站或博客收集文章,用于内容分析、自然语言处理(NLP)或情感分析。抓取金融数据,如股票价格、货币汇率或经济指标,用于
- Vis-TOP:视觉Transformer叠加处理器
离欢
论文Transformer人工智能机器学习transformer深度学习计算机视觉
摘要近年来,Transformer[23]在自然语言处理(NLP)领域取得了良好的效果,并开始向计算机视觉(CV)领域拓展。优秀的型号如VisionTransformer[5]和SwinTransformer[17]已经出现。同时,Transformer模型平台扩展到嵌入式设备,以满足一些对资源敏感的应用场景。但是,由于Transformer模型参数多、计算流程复杂、结构变体繁多,在硬件设计中存在
- 2021-02-03 NLP心理实操作线上课 day3(5讲)
海洋7606
#人生三件事【学习内容】:第三讲:人生三件事一、人生三件事1、自己的事:对自己的人生负责任,自己的事情全力以赴,不把自己人生的钥匙交给他人。【例如:你要对我好。】自己事情自己做,但我们往往自己的事情却交给别人去做。一个人永远控制不了另外一个人,哪怕是以爱的名义,无论是男女之爱,父母与孩子之间的爱,我们都是无法控制的。我们不能代替孩子做决定,无论你有多爱他。只要有控制就会有失落,我们要把对别人的期待
- 《激发无限潜能》
29ec8587af65
通过正确的提问,便可轻松的是交流走向正轨,NLP比较倾向于以下几种目标提问:1我想怎么做呢?2我的目标是什么?3我到底是为了什么呢?4我该为自做些什么呢?这不是问题,框架吗?即选择怎样形式的问题代替因何为何形式的问题为何形式的问题得到的答案解释判断理由,但往往不包含有效的信息
- shell脚本 curl 和 wget访问 注册自启脚本 定时任务
开过光的猫
Linuxlinux运维
curl检测项目是否启动脚本#!/bin/sh#获取中间件进程ID/opt/AAS/domainsAASService=$(netstat-nlp|grep16602|awk'{print$7}'|awk-F"/"'{print$1}')#中间件启动程序(中间件需要注意这里注意中间件实际安装的路径)StartAAS=/opt/AAS/domains/服务名/bin/startapusic#定义要监
- 60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
算法美食屋
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现,经过微调后的模型,相比直接3-shot
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><