- keras.optimizers优化器中文文档
地上悬河
python开发语言后端
优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
- VGG16滤镜可视化和类激活图
LIjin_1006
人工智能神经网络深度学习cnn
这个用keras2.2.4+tensorflow1.15.0importkeraskeras.__version__fromkeras.applicationsimportVGG16fromkerasimportbackendasKimportnumpyasnpfromkerasimportmodelsimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf
- 计算机设计大赛 酒店评价的情感倾向分析
iuerfee
python
前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是酒店评价的情感倾向分析该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate概述本文基于7K条携程酒店评价数据为文本数据,将其导入到Keras的模型架构然后进行训练出一个可用于实际场所预测情感的模型。项目所需模块importtensorflowastfi
- 不同框架表示图像时维度顺序的区别:pytorch、keras&tf、opencv、numpy、PIL
蓝海渔夫
pythonpytorchpytorchkerasopencvpillowpython人工智能numpy
在PyTorch、Keras、OpenCV、NumPy和PIL这几个框架中,它们在表示图像时的维度存储顺序有所不同。下面我将逐一解释每个框架中图像维度的存储顺序:1,PyTorch:PyTorch中图像的维度顺序通常遵循[N,C,H,W]的格式,也就是channelfirst格式,其中:C代表通道数(channels),例如RGB图像有3个通道。N代表批量大小(batchsize),即一次处理的图
- [Python人工智能] 四十二.命名实体识别 (3)基于Bert+BiLSTM-CRF的中文实体识别万字详解(异常解决中)
Eastmount
人工智能pythonbert实体识别bert4keras
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究,构建BiGRU-CRF模型实现。这篇文章将继续以中文语料为主,介绍融合Bert的实体识别研究,使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而,该代码最终结果有些问题,目前还在解决中,但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。基础性文章,希望对您有帮助,如
- 【TF】TensorFlow的模型保存save和加载load
nothk
tensorflowkeras深度学习
训练过程中保存checkpointscheckpoint_path="training_1/cp.ckpt"checkpoint_dir=os.path.dirname(checkpoint_path)#Createacallbackthatsavesthemodel'sweightscp_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=c
- 用keras对电影评论进行情感分析
Phoenix Studio
深度学习keras人工智能深度学习
文章目录下载IMDb数据读取IMDb数据建立分词器将评论数据转化为数字列表让转换后的数字长度相同加入嵌入层建立多层感知机模型加入平坦层加入隐藏层加入输出层查看模型摘要训练模型评估模型准确率进行预测查看测试数据预测结果完整函数用RNN模型进行IMDb情感分析用LSTM模型进行IMDb情感分析GITHUB地址https://github.com/fz861062923/Keras下载IMDb数据#下载
- tenorflow
小鱼儿小于儿
tensorflow
tensorflow笔记3MNIST数据集共7万张图片,都是28*28像素点的手写数字图片。6万张用于训练,1万张用于测试。importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()#直接送数据集中读取训练集和测试机x_train,x_test=x_trai
- Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍
lida2003
Linux深度学习opencvdnn计算机视觉人工智能
DeepLearningwithOpenCVDNNModule介绍1.源由2.为什么/什么是OpenCVDNNModule?2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN模块的基本步骤4.参考资料1.源由看了一些资料和数据,感觉他讲的非常好,也
- 深度学习主流开源框架:Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer
seasonsyy
深度学习小知识深度学习开源框架pytorch
2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构(都是高维数组)Caffe“在工业中应用较为广泛”,“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单pip”TensorPytorch“定位:快速实验研究”,“简单”,“灵活”TensorTheanoד用于处理大规模神经网络的训练”,“不支持移动设备”,“不能应用于工业环境”,“编译复杂模型时
- LSTM 08:超详细LSTM调参指南
datamonday
时间序列分析(TimeSeries)LSTMkeras调参
本文代码运行环境:cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01:理解LSTM网络及训练方法LSTM02:如何为LSTM准备数据LSTM03:如何使用Keras编写LSTMLSTM04:4种序列预测模型及Keras实现LSTM05:Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06:Keras
- DL4J中文文档/Keras模型导入/嵌入层
hello风一样的男子
KerasEmbedding[源码]从Keras导入一个嵌入层KerasEmbeddingpublicKerasEmbedding()throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif为单元测试传递构造函数抛出UnsupportedKerasConfigurationException不支持的Keras配置getEmbeddingLayerp
- 猫头虎分享已解决Bug || ImportError: cannot import name ‘relu‘ from ‘keras.layers‘
猫头虎-人工智能
已解决的Bug专栏人工智能bugtensorflow人工智能neo4j深度学习数据挖掘神经网络
博主猫头虎的技术世界欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能!专栏链接:精选专栏:《面试题大全》—面试准备的宝典!《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能!《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师!《100天精通Golang(基础入门篇)》—踏入Go语言世界的第一步!《100天精通Go语言(精品VIP版)》—踏入Go语言世界的第二步!领域矩阵:猫头虎技术领域矩阵:深入探索各技术领域,发现知
- 使用Keras和tensorfow,CNN手写数字识别
smallcui
查看数据fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotasplt(train_x,train_y),(test_x,test_Y)=mnist.load_data()plt.figure(figsize=(10,10))foriinrange(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.xticks([])
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍:one-hot:pad_sequences:建模:介绍:WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系,将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中,相似的单词在空间中的距离也比较接近,具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如Word2Vec和GloVe)和
- Layers » 嵌入层 Embedding
miskid
Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None,activity_regularizer=None,embeddings_const
- 全连接神经网络实现手写数字识别
zeronose
codetips深度学习机器学习
可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章,此时的你们正在为作业发愁,哈哈其他实现手写数字识别的方法:1.聚类(K-means)实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络(CNN)实现手写数字识别4.聚类(K-means)实现手写数字识别-2实验数据是老师收集了所有人的手写数字图片,且经过处理将图像生成了.txt文件,如何生成点击这,如下图2.代码实现fromkeras.utilsimpor
- Keras使用使用动态LSTM/RNN
Sailist
TensorFlow
padding:defgenerate(mtp=100,batch=50):#最长时间步,词向量长度为200,batch_size=50origin_input=np.random.random_sample([batch,np.random.randint(mtp/2,mtp),200])#时间长随机从mtp/2-mtp选择returnpad_sequences(origin_input,mtp
- DL4J中文文档/Keras模型导入/约束
hello风一样的男子
所有的Keras约束都被支持:max_normnon_negunit_normmin_max_norm在KerasConstraintUtils中实现Keras到DL4J约束映射。
- 【深度学习】讲透深度学习第3篇:TensorFlow张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上,掌握神经网络的数学原理,手动实现简单的神经网络结构,在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用,掌握神经网络图像相关案例。具体包括:TensorFlow的数据流图结构,神经网络与tf.keras,卷积神经网络(CNN)
- keras 池化层
与AI零距离
池化层又称下采样,是对卷积层的降维处理,常用的池化有最大池化、平均池化。MaxPooling1D一维数据上的池化操作keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=None,padding='valid')pool_size:池化层窗口大小strides:窗口移动步长padding:valid表示不填充特征边界,same表示填充输入特征以使与原始输入长度
- Keras学习笔记(1)Keras预训练模型下载及安装
谢昆明
github下载地址百度云提取码:e7e7OS默认路径Linux~/.keras/models
- anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书
杨叶辰
python机器学习开发语言
anaconda数据科学和机器学习的开源工具和库指南---官网白皮书一基础数据科学工具和库jupyterPandasSciPyNumpy二机器学习Tensorflow和KerasPytorchScikit-learn三数据可视化MatplotlibBokeh&PlotlyPanel/Voila/Streamlit/DashHoloViz四图像处理PIL/PillowScikit-ImageOpen
- 基于深度学习的农业病虫害识别实战
一枚爱吃大蒜的程序员
深度学习机器学习实战深度学习人工智能
视频讲解:基于深度学习的农业病虫害识别实战_哔哩哔哩_bilibili数据展示:代码:fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,load_img,img_to_array,array_to_imgfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooli
- Tensorflow2.0 查看网络中每层的名称、权重及特征图绘制
cofisher
Tensorflow2.0深度学习PHM项目实战--建模篇深度学习pythontensorflow
文章目录项目介绍实现过程1、构建网络2、查看每层名称3、查看指定层的权值4、特征图绘制项目介绍在网络训练过程中,我们经常需要查看某层权重的变化过程,这其实只需要简单的API就能实现。为了方便演示,我们使用迁移学习到的MobileNetV2网络。实现过程1、构建网络我们将冻结迁移到的MobileNetV2网络,然后将它最后的分类层换成我们自己定义的分类层即可。mobile=tf.keras.appl
- Keras中加入Lambda层无法正常载入模型问题
缸里有绿粥
使用Lambda层加入自定义的函数后,训练没有出错,但是在载入保存的模型时显示错误。1."AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'get'"解决方法:这个问题是由于缺少config信息导致的。Lambda层在载入时需要载入一个函数,当使用自定义函数时,模型无法找到则个函数,也就构建不了模型。load_model(path,custom_objec
- wins 安装 tensorflow keras
danchejikafo
tensorflowkeras人工智能
1.python版本python版本3.12,安装tensorflow会报错:经过多次实验,使用的python版本是3.9.02.安装tensorflowa.pipinstall--trusted-hosthttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/tensorflow==2.6.0速度有点慢,半个多小时了还会报超时错误,不推荐b.pipinstalltensorf
- 深度学习|Keras识别CIFAR-10图像(CNN)
罗罗攀
数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片,50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据,通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_
- 政安晨:演绎在KerasCV中使用Stable Diffusion进行高性能图像生成
政安晨
政安晨的机器学习笔记政安晨的人工智能笔记stablediffusionKerasCVtensorflowkeras图像生成机器学习深度学习
小伙伴们好,咱们今天演绎一个使用KerasCV的StableDiffusion模型生成新的图像的示例。考虑计算机性能的因素,这次咱们在Colab上进行,Colab您可以理解为在线版的JupyterNotebook,还不熟悉Jupyter的的小伙伴可以去看一下我以前的文章:政安晨的机器学习笔记——示例讲解机器学习工具JupyterNotebook入门(超级详细)https://blog.csdn.n
- 为使用tensorflow2.0 以上版本。卸载cuda8.0 安装cuda10.1 cudnn7.6
xuanxi
配置一个虚拟环境名为tfkeras:python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython=3.8#先创建一个名为tfkeras,环境为python3.8的环境下一步开始在tfkeras这个虚拟环境下面装package卸载cuda8.0因为winserver2012原本装的是cuda8.
- 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><