- 多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程
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ChatGPTTransformertransformer深度学习人工智能
大家好,今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer,特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说,Transformer这个词已经不陌生了,但它不仅仅应用于自然语言处理,还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来,我会带大家深入了解什么是多模态Transformer,以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先,我们简单回顾一下T
- 什么是AIGC?有哪些免费工具?
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AIGC
AIGC(AIGeneratedContent),即“人工智能生成内容”,是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容,极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
- transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解
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transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词:Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理(NLP)领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
- 英伟达(NVIDIA)B200架构解读
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H100芯片是一款高性能AI芯片,其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理(NLP)模型,广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面:
- 使用LangChain与Together AI模型交互:深入探讨和实践指南
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使用LangChain与TogetherAI模型交互:深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域,TogetherAI已经成为一个强大的平台,提供了对50多个领先开源模型的访问。本文将深入探讨如何使用LangChain与TogetherAI模型进行交互,为开发者提供实用的知识和见解,同时解决可能遇到的常见问题。2.TogetherAI简介TogetherAI是一个强大的API平台,允许
- OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具
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OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而,不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式,这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM,这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口,它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法,以及如何将其与
- 使用中专API实现AI模型调用与部署
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在AI技术领域,如何调用和部署大语言模型(LLM)是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip,实现对OpenAI大模型的调用与部署,并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而,由于国内访问海外API存在一定限制,本文将使用中专API地址来解决这一问题,并展示如何在本地环境中配
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
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深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 基于人工智能的智能语音助手
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语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统,它可以:1.语音识别:从用户的语音输入中提取文本信息。2.
- 深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
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今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
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为了在Python的FastAPI项目中使用Jina进行向量化和重排序,您需要按照以下步骤安装和使用Jina。1.安装Jina首先,确保您已经安装了Jina。可以使用pip来安装。pipinstalljina如果需要特定的功能模块,例如自然语言处理相关的向量化模型,可以通过JinaHub获取。pipinstalljina[hub]2.在FastAPI项目中集成Jina接下来,我们将Jina集成到F
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- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
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要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度,可以采取以下几种策略:个性化推荐系统:通过AI算法分析用户的行为和偏好,提供定制化的服务和内容推荐,如智能推荐活动、健康管理等,让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人:引入AI驱动的虚拟助手,提供实时帮助、个性化建议和交互式对话,改善客户体验。自然语言处理(NLP):实现具有AI能力的NLP,创建对用户友好的应用程序,简化用户体验,如客服
- 【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点
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Prompt是什么?Prompt是一种技术,它通过自然语言处理来引导用户与机器之间的交互。在人工智能领域,Prompt通常用于生成文本,例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型,以使其能够理解和生成人类语言。Prompt的工作原理是通过建立相应的语料库和语义解析模型,将自然语言转换为机器可识别的指令。在大模型时代,Prompt的使用尤为重要,因为它可以帮助模型更好地理解用户的意图并
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
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深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- halcon第九讲,深度学习结合大数据实现AI智能识别思想
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人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能(ArtificialIntelligence):英文缩写:AI,人工智能是[计算机]科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,
- Agent Q: 实现自主网页代理的提升
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/近年来,大型语言模型(LLMs)的能力在自然语言处理和理解领域取得了显著进展,达到了多个
- 《自然语言处理 Transformer 模型详解》
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一、引言在自然语言处理领域,Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)架构,完全基于注意力机制,在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前,RNN及其变体(如LSTM和GRU)是自然语言
- 使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南
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使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要分支,旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中,由于语言特性不同于英语,如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析,
- 第3篇:LangChain的架构总览与设计理念
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LangChain库是一个专为自然语言处理(NLP)设计的强大工具包,致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。在本文中,我们将深入解析LangChain库的架构,详细列出其核心组件、设计理念及其在不同场景中的应用,并讨论其优缺点。文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
- 人工智能聊天机器人未来趋势:AI聊天机器人演变中会期待什么
AI甲子光年
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AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式,提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展,AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势,并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里,自然语言处理(NL
- 【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘
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【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其
- Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战
noVonN
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引言随着人工智能技术的飞速发展,OpenAI作为行业领导者,在文本生成领域取得重大突破之后,近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合,旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景,为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。然而,正如OpenAI所指出的那样,尽管Sora展现出了令人惊叹的创造力,但它在仿真复杂物理现象和理解具体事例因果关系方
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 大模型日报2024-06-07
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大模型日报2024-06-07大模型资讯大规模单细胞转录组学基础模型研究摘要:大型预训练模型已成为基础模型,在自然语言处理及相关领域取得突破。本文介绍了在单细胞转录组学领域应用大规模基础模型的研究进展。MMLU-Pro:评估语言理解模型的新基准摘要:MMLU-Pro是一个增强型基准,旨在评估语言理解模型在更广泛和更具挑战性的任务中的表现。最近,大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展,推动了这
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
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自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
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一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
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python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 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
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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
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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
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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
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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><