- 【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?
985小水博一枚呀
深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习域适应
【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦?1.背景介绍2.理论基础2.1分布差异(DomainShift)2.2迁移学习理论(TransferLearningTheory)2.3领域不变特征(Domain-invariantFeatures)
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构;一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型,基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候,以transformer架构来划分:Encoder-Only:只有编码器部分的模型,代表:BERTDecoder-Only:只要解码器部
- 开启行业智变新征程,腾讯云架构师技术沙龙邀你解锁DeepSeek实战应用
deepseek
引言从2025开年的惊艳登场,到逐步落地的价值兑现,DeepSeek正以实战为突破点,推动AI技术落地的深水区变革。随着其工程化能力与行业场景的深度耦合,DeepSeek已从“技术验证”迈入“场景攻坚”阶段,互联网、金融、制造等行业的标杆案例接连涌现,一场由实战驱动的行业智变浪潮正席卷而来。当技术红利转化为生产力,企业如何应对算力瓶颈与场景碎片化的双重挑战?从系统工程化集成到跨模态迁移学习,Dee
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
- 《高效迁移学习:Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》
机器学习司猫白
深度学习迁移学习keras分类tensorflowefficientnet性能优化
从零到精通的迁移学习实战指南:以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习?1.1人类的学习智慧想象一下:如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他,会比完全不懂音乐的人快得多。因为TA已经掌握了乐理知识、节奏感和手指灵活性,这些都可以迁移到新乐器的学习中。这正是迁移学习(TransferLearning)的核心思想——将已掌握的知识迁移到新任务中。1.2深度学习的困境与破局传统深度
- 模型优化前沿趋势与行业应用实战
智能计算研究中心
其他
内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习(AutoML)与边缘计算技术的深度融合,模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。以联邦学习为代表的数据隐私保护技术,正在重构跨机构协作的模型训练范式,而量子计算与神经架构搜索(NAS)的结合,为超参数优化开辟了新维度。在应用层面,医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果,验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力
- 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤(6)迁移学习
小圆圆666
深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上,以提高新任务的学习效率和性能。优势:节省训练时间,提高模型性能,尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务,比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域(SourceDomain):已有知识的领域(如ImageNet图像库)。目标域(
- 深度学习笔记——Resnet和迁移学习
肆——
深度学习深度学习笔记迁移学习
1.ResNet的提出深度学习与网络深度的挑战:在深度学习中,网络的“深度”(即层数)通常与模型的能力成正比。然而,随着网络深度的增加,一些问题也随之出现,最突出的是梯度消失/爆炸问题。这使得深层网络难以训练。梯度消失:梯度消失是指在训练深度神经网络时,通过多层传递的梯度(误差)变得非常小,接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢,甚至几乎不更新。梯度爆炸:梯度爆炸是指在训练深度神经网络时,
- OpenAI O1在跨语言生成中的应用:从多语言处理到文化适应性
喵手
AIGCAIGC
全文目录:开篇语前言目录1.OpenAIO1的多语言生成技术概述O1模型的架构大规模预训练与迁移学习2.O1如何处理语言文化差异语言的隐性差异与文化背景文化敏感内容生成3.O1在多语言环境中的应用跨语言生成自动翻译与多语言理解全球化内容创作4.O1在全球化内容创作中的作用多语言营销与定制化内容本地化与个性化创作5.自动翻译与跨语言理解的前景6.总结与未来展望文末开篇语哈喽,各位小伙伴们,你们好呀,
- PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案
小赖同学啊
人工智能pytorch迁移学习人工智能
结合迁移学习(TransferLearning)和强化学习(ReinforcementLearning,RL)是解决复杂任务的有效方法。迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练,而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务:训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型(如ResNet
- 预训练模型微调与下游任务迁移学习技术
AGI大模型与大数据研究院
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍机器学习技术近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了飞速发展,这离不开大规模预训练模型的贡献。预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。此外,迁移学习技术也为模型在不同任务间的知识复用提供了有效途径。本文将详细介绍预训练模型微调与下游任务迁移学习
- matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类
死月絲卡蕾特
matlab连接散射点
在时间序列信号的深度学习第二部分,我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习,包括它的概念和工作流程等。并且我们演示了如何用时频变换,和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射,之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取,和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 跨框架模型演进与行业应用路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
- 联邦学习优化驱动医疗诊断新突破
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗人工智能的发展长期面临数据孤岛与隐私合规的双重挑战,传统集中式训练模式难以满足多机构协作需求。联邦学习技术通过构建分布式训练框架,使医疗机构在不共享原始数据的前提下,实现跨域模型的协同优化。这一技术突破为医学影像识别、病理特征分析等场景提供了新的技术路径,特别是在肿瘤筛查领域,通过迁移学习实现跨病种知识迁移,配合超参数自动调优机制,可使模型在有限标注数据下达到95%以上的病灶识别准确率
- DeepSeek模型微调的原理和方法
alankuo
人工智能
DeepSeek模型微调的原理迁移学习基础DeepSeek模型微调基于迁移学习的思想。预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练,学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性,可以迁移到其他相关的任务中。在微调时,我们利用预训练模型已经学到的这些通用知识,针对特定的目标任务进行进一步的调整和优化,使得模型能够更好地适应新任务的需求。微调的参数更新机制在微调
- 【深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习】
生活De°咸鱼
AIGCJava深度学习大数据AIGC
深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例:CIFAR-103.构建深度学习模型4.训练模型5.使用预训练模型(迁移学习)6.Transformer架构6.1Transformer的核心原理6.2Transformer的基本组件6.3Trans
- 给你的数据加上杠杆:文本增强技术的研究进展及应用实践
熵简科技Value Simplex
作者信息:文本出自熵简科技NLP算法团队,团队利用迁移学习、少样本学习、无监督学习等深度学习领域最新的思想和技术,为熵简科技各大业务线提供底层AI技术支持和可落地的解决方案,包括前沿算法的领域内落地以及持续部署的后台支持等。导读:本文摘自熵简科技NLP团队的内部技术沙龙,文章系统性地回顾了自然语言处理领域中的文本增强技术在近几年的发展情况,重点列举和讨论了18年、19年中人们常用的五类文本增强技术
- DeepSeek如何重塑我的编程学习:计算机新生的AI实践
EnigmaCoder
DeepSeek学习人工智能
目录前言邂逅DeepSeek:从困惑到惊喜初学编程的困境DeepSeek的优势️DeepSeek在编程学习中的运用注释算法逐步分析调试帮助跨语言迁移学习AI时代学习方法论革新知识获取方式转变新型学习能力培养反思与展望反思展望总结前言大家好!我是EnigmaCoder,本文我将介绍我的AI编程学习之旅。春节期间,DeepSeek横空出世,迅速登顶热榜。它功能强大,精准答疑、高效创作,瞬间点燃大众热情
- 【自然语言处理|迁移学习-08】:中文语料完型填空
爱学习不掉头发
深度学习自然语言处理(NLP)自然语言处理迁移学习人工智能
文章目录1中文语料完型填空任务介绍2数据集加载及处理3定义下游任务模型4模型训练5.模型测试1中文语料完型填空任务介绍任务介绍:完成中文语料完型填空完型填空是一个分类问题,[MASK]单词有21128种可能数据构建实现分析:使用迁移学习方式完成使用预训练模型bert模型提取文特征,后面添加全连接层和softmax进行单标签多分类2数据集加载及处理数据介绍:数据文件有三个train.csv,test
- 蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破
Lethehong
热点时事服务器运维deepseekpython
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek:智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理2、自适应学习与迁移学习3、多任务学习三、蓝耘服务器与DeepSeek结合的优
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用
QQ_767172261
轴承类pytorch迁移学习人工智能
基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。文章目录1.环境准备2.数据准备3.模型定义4.训练过程1.导入必要的库2.定义模型3.数据准备4.训练过程5.运行代码6.注意事项附说明:、pytorch版本,ResNet50进行特征提取,mmd最
- 迁移学习 Transfer Learning
有人给我介绍对象吗
模块迁移学习人工智能机器学习
迁移学习(TransferLearning)是什么?迁移学习是一种机器学习方法,它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习,从而减少训练数据的需求、加快训练速度,并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习?在深度学习任务(如目标检测、分类)中,通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而,在某些场景下,我们面临以下挑战:数据有限:有些领域(如医学影像、多光谱图像)很难收集足
- 【深度学习实战:kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】
机器学习司猫白
深度学习分类keras
Hello大家好,今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛,使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类,对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。项目简介本次数据集来自kaggle,该数据集包括自然场景的图像。模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练
- DeepSeek迁移学习与预训练模型应用
Evaporator Core
DeepSeek快速入门人工智能深度学习迁移学习机器学习深度学习
迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习,我们可以在数据量有限的情况下,快速构建高性能的模型。DeepSeek提供了丰富的预训练模型和迁移学习工具,帮助我们高效地完成新任务的训练。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行迁移学习,并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1.迁移学习的基本概念迁移学习的核心思想是将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上。常见的迁移学习
- 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><