- cuda编程入门——并行归约(五)
我不会打代码啊啊
cuda编程算法c++gpu算力
CUDA编程入门—并行归约(数组求和为例)在并行计算中,归约(Reduction)是一种将多个数据通过特定操作(如求和、求最大值等)合并为单一结果的并行算法。其核心目标是通过并行化加速大规模数据集的聚合计算。关键概念操作类型:可结合且可交换的操作(如加法、乘法、最大值、最小值、逻辑与/或等)适合并行归约。若操作不可结合(如减法或除法),需特殊处理或无法直接并行化。并行实现方式:树形结构归约:将数据
- 利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测
我不会打代码啊啊
cuda编程图像处理计算机视觉opencvc++gpu算力
利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像*@paramoutput输出图像*@paramwidth图像宽度*@paramheight图像高度*@returnvoid*@note该函数使用CUDA进行加速*@note该函数使用Sobel
- cuda编程入门——并行性与异构性概念
我不会打代码啊啊
cuda编程gpu算力c++
CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。它可以在不同的层次上实现,包括指令级并行、数据级并行和任务级并行等。分类指令级并行(Instruction-LevelParallelism,ILP):在处理器的指令执行层面,通过硬件技术(如流水线、超标量技术等)让多条指令在不同阶段同时执行,从而提高处理器的指
- AI 百炼成神:线性回归,预测房价
github_czy
AI百炼成神:100个项目玩转人工智能python开发语言
我们开始第一个项目——线性回归:预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目,可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目:线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。理解如何评估模型的性能。项目步骤准备数据集为了演示线性回归,我们将使用一个常见的房价数据集:波士顿房价数据集(BostonHousingDataset)。这个数据集包含了多个特征(
- ssl与ipsec的区别
路星辞*
网络网络运维网络协议ipsecssl
ssl与ipsec的区别:1.概念不同:ssl是一种安全协议,可通过Internet安全地发送信息,而ipsec即Internet协议安全性,是为Internet协议提供安全性的一组协议。2.所在层不同:ssl在传输和应用层中工作,而ipsec在Internet层中工作。3.ipsec配置比较复杂,而ssl相对比较简单。4.用法不同:ssl用于保护基于Web的通信/事务,而ipsec用于保护VPN
- Pytorch实现之粒子群优化算法在GAN中的应用
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集生成对抗网络人工智能神经网络pytorch算法深度学习计算机视觉
简介简介:主要是采用了粒子群优化(PSO)算法来优化GAN的一个训练。PSO是一种是一种基于种群的随机优化技术。这种优化技术是通过粒子群进行的,粒子群在每次迭代中都会更新自己。对于给定的目标函数,这种方法利用一个搜索空间,在那里粒子群移动,找到所需的全局最小值。这些粒子与它们当前的环境局部相互作用,也与彼此相互作用,具有可接受的随机性质。通过合并粒子的当前速度,探索粒子的历史和粒子的邻居,可以知道
- Java 集成 Redis 实战
C_V_Better
javaredis数据库redisjava缓存
Redis是一款高性能的NoSQL存储引擎,常被用于缓存、存储社交网络数据或构建排行榜。在Java项目中集成Redis可以充分利用其性能优势,本篇将介绍如何进行集成。一、环境准备安装Redis:点击Redis官网站点,下载符合本地系统版本的Redis。启动Redis:Windows下解压后运行redis-server.exeredis.windows.conf,如果需要持久化,可设置appendo
- 用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)
wyg_031113
机器学习人工智能
yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数,损失函数,梯度下降标量和矩阵形式的数学推导,pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据,预测结果的可视化展示,模型应用场景和优缺点,及如何改进解决及改进方法数据推导。一、目标函数与损失函数数学推导1.均方误差(MSE)标量形式:E(w)=12∑i=1N(yi−y^i)2E(\mathbf{w})=\f
- 基于图像处理的裂缝检测与特征提取
机器懒得学习
图像处理计算机视觉人工智能
一、引言裂缝检测是基础设施监测中至关重要的一项任务,尤其是在土木工程和建筑工程领域。随着自动化技术的发展,传统的人工巡检方法逐渐被基于图像分析的自动化检测系统所取代。通过计算机视觉和图像处理技术,能够高效、精确地提取裂缝的几何特征,如长度、宽度、方向、面积等,从而为工程质量评估提供数据支持。本文将详细介绍一段用于裂缝检测与特征提取的Python代码,重点讲解其实现的核心算法与关键步骤,分析其应用场
- 快速排序_详解快速排序算法
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排序算法算法
快速排序(Quicksort),计算机科学词汇,适用领域Pascal,c++等语言,是对冒泡排序算法的一种改进。快速排序的排序流程快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序,其排序流程如下:(1)首先设定一个分界值,通过该分界值将数组分成左右两部分。(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边,小于分界值的数据集中到数组的左边。此时,左边部分中各元素都小于分界值,而右边部分中各元素都大于或等于分界值
- 探索大数据处理:利用 Apache Spark 解锁数据价值
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探索大数据处理:利用ApacheSpark解锁数据价值大家好,我是你们熟悉的大数据领域自媒体创作者Echo_Wish。今天,我们来聊聊如何利用ApacheSpark进行大规模数据处理。ApacheSpark作为一个快速、通用的集群计算框架,以其出色的性能和丰富的API,成为大数据处理的利器。那么,ApacheSpark究竟如何帮助我们高效处理海量数据?接下来,让我们一起深入探讨。一、ApacheS
- 自定义Agent组件
三月七꧁ ꧂
langchain+llmpython开发语言microsoftgptlangchainjavascript前端
文章目录ReActAgent的实践工具组件和工具包组件工具组件的类型 一个Agent组件由两部分组成:tools(代理可以使用的工具)和AgentExecutor(决定采取哪种行动)。下面逐一介绍如何创建自定义Agent组件。Tool、AgentExecutor和BaseSingleActionAgent是从LangChain.agents模块中导人的类,用于创建自定义Agent组件和too
- iQOO neo 5精简内置组件
weixin_38627000
安卓智能手机安卓
无他!系统自带了太多组件,都用不到,连打开都不曾打开过。下午整理一篇精简组件的列表,各自按照各自的需要进行精简哦。别盲目跟风,要不然手机使用会出问题。精简步骤使用任意刷机工具,开启手机的开发权限,然后adb连接删除组件列表如下:pmuninstall--user0com.android.VideoPlayervivoi视频pmuninstall--user0com.vivo.browservivo
- RabbitMQ,RocketMQ,Kafka 消息模型对比分析
Java架构设计
javaJava程序员消息模型开发语言程序人生
消息模型消息队列的演进消息队列模型早期的消息队列是按照”队列”的数据结构来设计的。生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列。当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关系,消息被其中的一个消费者消费了,其它的消费者就拿不到消息了。发布订阅模型如果一个人消息想要同时被多个消费者消费,那么上面的队列
- 批量更新 AWS ECS Fargate 服务:自动化平台版本升级
ivwdcwso
开发运维aws自动化云计算Fargateecs
在使用AWSECSFargate时,我们经常会收到平台版本更新的通知。为了确保我们的服务运行在最新的平台版本上,我们需要更新所有受影响的任务。本文将介绍如何使用Python和AWSSDK(boto3)来批量更新ECSFargate服务,自动化这一过程。背景AWSFargate会定期发布新的平台版本,以提供新功能和进行例行维护。当新版本发布时,AWS会通知用户在特定日期之前更新他们的任务。虽然AWS
- 数仓_数据口径
TTXS123456789ABC
#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- CHRONOS - 新闻时间线摘要
小众AI
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CHRONOS是一种新颖的基于检索的时间线摘要(TLS)方法,通过迭代提出有关主题和检索到的文档的问题来生成按时间顺序排列的摘要。为开放域TLS构建了一个最新的数据集,它在大小和时间线持续时间方面都超过了现有的公共数据集。⚗️OPEN-TLS数据集我们发布了用于开放域时间线摘要的Open-TLS数据集。目标新闻查询以以下格式显示,地面实况时间线按以下格式显示:news_keywords.pydat
- 十四、Flink源码阅读--JobGraph生成过程
灰二和杉菜
ApacheFlinkFlinkJobGraph生成源码分析
上篇分析了client整个提交任务过程,最终提交的是一个JobGraph对象,那么是如何从jar或sql任务转为JobGraph的呢,这篇我们仔细研究一下,版本为1.6.3源码分析上篇我们介绍client端提交任务最终会到到ClusterClient.run()方法,就在这个方法中封装了JobGraph的步骤。publicJobSubmissionResultrun(FlinkPlancompil
- 6种MySQL高可用方案对比分析
m0_74823595
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大家好,我是V哥,关于MySQL高可用方案,在面试中频频出现,有同学在字节面试就遇到过,主要考察你在高可用项目中是如何应用的,V哥整理了6种方案,供你参考。V哥推荐:2024最适合入门的JAVA课程MySQL的高可用方案有多种,常见的包括以下几种:1.主从复制(Master-SlaveReplication)原理:主库进行写操作,数据通过异步或半同步复制到从库。可以通过从库进行读操作,实现读写分离
- python中的dict与set
“光光”
python
python内置字典:dict支持key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样取出来的时候才能根据key拿到value。由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会将前面的值覆盖掉。如果key不存在,dict就会报错要避免key不存在的错误,有两种方法:1)通过in判断key是否存在>>>d={'a':'1'}>
- md2pptx 项目教程
宣勇磊Tanya
md2pptx项目教程md2pptxMarkdownToPowerPointconverter项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/md/md2pptx项目介绍md2pptx是一个用于将Markdown格式的幻灯片转换为PowerPoint文件的脚本。该项目旨在帮助用户恢复旧的教学材料,尽管目前功能较为基础,但仍有潜力进行进一步开发以提高实用性。项目快速启动安装首
- 【数据结构】考点 二十四:快速排序算法
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数据结构考试【临时抱佛脚】结构算法排序算法数据结构算法快速排序
【考试临时抱佛脚】系列文章针对于、、的考生打造。无论你是、还是这个专栏都适合你,Let’sgo!一、方法快速排序是一种分治算法,它将数据分为两个子集,其中一个子集的所有数据都比另一个子集的所有数据要小,然后递归地对这两个子集进行快速排序操作。需先选择一个基准数,然后再将小的放左,大的放右,递归进行排序。每个子序列用插入排序解决排序问题。二、考察形式11、问题取键值55为基准,执行一趟快速排序后可能
- MySQL——并发事务所带来的问题是什么?怎样去解决?MySQL的默认隔离级别是什么
lemonMann
MySQLmysql数据库
一、并发事务所带来的问题1、脏读:就是一个事务对数据进行查询操作时而另一个事物在修改这条数据但未提交,这时进行查询操作的事务就会读取到未提交的数据也就是脏数据2、不可重复读:事务A查询一次数据接着事务B修改了数据并且已提交事务A继续执行操作查询数据读到了不一样的数据。3、幻读:事务执行查询数据时不存在,插入数据时却报错,再次查询时还是在。原因在于事务A查询的时候数据库确实没有对应索引的数据但之后事
- Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集pytorch人工智能python
简介简介:这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测(BDD)机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。论文题目:FalseDataInjectionAttacksBasedonLeastSquaresGenerativeAdversarialNetworkswithReconstructionLoss(基于重构损失最小二乘生成对抗网络的虚
- 设计模式之适配模式是什么?以及在Spring AOP中的拦截器链的使用源码解析。
一个儒雅随和的男子
设计模式spring设计模式springjava
前言 本文涉及到适配模式的基本用法,以及在SpringAOP中如何使用,首先需要了解适配模式的工作原理,然后结合SpringAOP的具体实现来详细详细解析源码。 首先,适配模式,也就是AdapterPattern,属于结构型设计模式,主要用于让不兼容的接口能够一起工作。要了解它的定义、结构、应用场景以及优缺点。然后,可能需要一个具体的例子来说明,比如电压适配器,这样用户更容易理解。 接下来是
- Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成
这张生成的图像能检测吗
GAN系列优质GAN模型训练自己的数据集人工智能python生成对抗网络深度学习pytorch机器学习计算机视觉
简介简介:采用了三次DCGAN单独生成单通道图像之后进行组成RGB图像放入鉴别器中检测,并在鉴别器和生成器的损失训练中采用梯度方法来提升或者降低权重。该方法将用于获得红外图像着色的生成。论文题目:InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture(基于三元DCGAN架构的红外图像着色)会议:2017IEEEConferenceonCo
- springcloud的组件及作用
zzyh123456
springcloudspring后端
SpringCloud是一个用于构建分布式系统的工具集,它提供了一系列组件来简化微服务架构的开发和部署。以下是一些关键的SpringCloud组件及其作用:1.服务注册与发现Eureka:Eureka是SpringCloud中的核心组件之一,用于实现服务注册与发现。服务实例通过EurekaServer进行注册,消费者通过EurekaServer查询服务实例的地址,实现服务的自动发现和调用。Eure
- 微服务架构中的负载均衡与服务注册中心(Nacos)
ღ᭄ꦿ࿐Never say never꧂
微服务架构微服务负载均衡springcloudspringboot后端java
1.负载均衡:解决实际业务问题1.1业务场景思考想象一个电子商务平台的微服务架构。我们有一个订单服务和多个用户服务实例。当订单服务需要调用用户服务时,它如何选择具体调用哪一台用户服务器?这就是负载均衡要解决的核心问题。1.2常用负载均衡算法及其业务影响1.2.1轮询(RoundRobin)原理:请求依次分配给每个服务器。业务影响:优点:实现简单,在服务器性能相近的情况下能达到较好的负载平衡。缺点:
- 【微服务】Nacos Discovery--服务治理
SoftwareDevOps
微服务分布式Nacos微服务注册中心服务治理
NacosDiscovery--服务治理前言服务治理常见的注册中心ZookeeperEurekaConsulNacosNacos入门搭建nacos环境将商品微服务注册到nacos将订单微服务注册到nacos总结前言上一章中,我们利用用户–订单–商品,实现了三个简单的微服务,实现了微服务之间的调用。但不知道大家有没有发现,我们是通过硬编码的方式,把服务者,消费者的服务Url,写到了代码中,这样做肯定
- Kubernetes 服务发现背后的秘密武器——CoreDNS
weixin_42587823
dnskubernetes服务发现容器coredns
Kubernetes服务发现背后的秘密武器——CoreDNS在Kubernetes集群中,CoreDNS是一个关键的基础组件,负责域名解析和服务发现。无论是内部服务通信还是访问外部域名,CoreDNS都为我们提供了高效、灵活的支持。本文将通俗易懂地介绍CoreDNS的作用、工作流程,并通过一些常见的配置案例帮助你更好地理解它的功能。CoreDNS的作用服务名称解析CoreDNS负责将Kuberne
- 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><