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羽沢31
学习
目录一、本周学习内容:二、学习笔记:(1)Map集合1.Map集合的初步认识:2.Map集合的特点和常用方法3.Map集合的遍历4.Map集合的底层原理(2)Collections工具类1.Collections的常用方法三、编程练习(1)数组练习1.矩阵顺时针打印2.矩阵查找某个值(快捷法)(2)StringJoiner练习1.练习(3)集合统一练习1.扑克牌的洗牌、发牌(无排序)2.统计80个
- 费曼学习法12 - 告别 Excel!用 Python Pandas 开启数据分析高效之路 (Pandas 入门篇)
修昔底德
Python费曼学习法学习excelpython人工智能pandas
第一篇:告别Excel!用PythonPandas开启数据分析高效之路(Pandas入门篇)开篇提问:想象一下,你是一位数据侦探,手头有一堆案件线索(数据)。你的目标是从这些线索中找出真相,发现数据背后的秘密。如果你的工具箱里只有一把普通的放大镜(Excel),处理少量简单的数据还行,但面对海量复杂的数据,是不是感觉有点力不从心,效率低下?是时候升级你的装备了!PythonPandas就是你数据分
- [Q学习]15 Qt状态机框架——状态机停止
taohe_0
Qt学习Qt状态机QStateQFinalState
原创文章,可以转载,转载时请以超链接形式保留本文地址、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。前几节讲述的都是状态机运行的过程,没有结束状态。任何一个状态机都应该有一个结束状态。那如何停止状态机呢,或者说如何进入终止态呢?Qt状态机框架中,有一个特殊的类QFinalState,这个类定义了状态机的终止状态,我们仅需要简单的将QFinalState的对象A加入到状态机中,然后定义一个状态迁移到该A就可
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Python 学习者
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学Python怎样才最快,当然是实战各种小项目,只有自己去想与写,才记得住规则。本文是30个极简任务,初学者可以尝试着自己实现;本文同样也是30段代码,Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。Python是机器学习最广泛采用的编程语言,它最重要的优势在于编程的易用性。如果读者对基本的Python语法已经有一些了解,那么这篇文章可能会给你一些启发。作者简单概览了30段代码,它们都是平常非常
- 深入理解 Transformer:用途、原理和示例
范吉民(DY Young)
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深入理解Transformer:用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed”中惊艳登场。它打破了传统循环神经网络(RNN)按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络(CNN)在捕捉长距离依赖关系上的局限,另辟蹊径地采用多头注意力机制
- python代码示例-python 示例代码1
编程大乐趣
第一章python基础一在此不再赘述为什么学习python这门编程,网上搜索一箩筐。我在此仅说一句python的好,用了你就会爱上它。本python示例代码1000+带你由浅入深的了解python基础知识,基本语法,基本编程技巧,脚本编写到项目编写。本书所有示例代码在Ubuntu16.04+Python3.5.2+pycharm下运行成功。示例1:HelloWorld程序1、在解释器下编写程序2、
- 3-8 WPS JS宏 单元格的复制、重定位学习笔记
爱上妖精的尾巴
WPSJS宏编程教程学习笔记wpsjavascript学习笔记JSAJS宏
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- Word转换为PDF后图片失真的解决办法
尚多伶Molly
Word转换为PDF后图片失真的解决办法word转换为pdf后图片失真的解决办法项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/a2746简介在日常工作和学习中,我们经常需要将Word文档转换为PDF格式以便于分享和打印。然而,许多用户在转换过程中发现,PDF中的图片质量明显下降,甚至出现失真现象。本文将详细介绍如何解决Word转换为PDF后
- 清华大学的《DeepSeek入门到精通.pdf 》
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资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538Hey宝子们,今天给大家带来一个超棒的学习资源——《DeepSeek入门到精通.pdf》。这份资料是由清华大学新闻传播学院精心制作的,内容超硬核,完全免费开放下载,非常适合想深入了解DeepSeek的小伙伴们。
- 深度学习算法模型:从原理到未来
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近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- Java【多线程基础4】单例模式中的饿汉模式和懒汉模式
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文章目录前言一、什么是单例模式二、饿汉模式三、懒汉模式四、多线程环境下的单例模式总结前言各位读者好,我是小陈,这是我的个人主页小陈还在持续努力学习编程,努力通过博客输出所学知识如果本篇对你有帮助,烦请点赞关注支持一波,感激不尽希望我的专栏能够帮助到你:JavaSE基础:基础语法,类和对象,封装继承多态,接口,综合小练习图书管理系统等Java数据结构:顺序表,链表,堆,二叉树,二叉搜索树,哈希表等J
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跟我一起学Python数据处理(113/127):丰富学习资源与命令行技巧嗨,大家好!我一直觉得学习是个不断探索和成长的过程,在Python数据处理的学习之路上,我收获了很多宝贵的知识和经验。真心希望能和大家一起分享这些,咱们携手共同进步,所以才有了这篇文章。上一篇文章里,我们了解了Python和其他编程语言的对比,今天咱们接着深入,看看还有哪些超棒的Python学习资源,顺便学习一下命令行的实用
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2024春节AI圈顶流:国产大模型DeepSeek持续霸屏!除技术解析外,更值得关注的是其在实际生活场景中的落地应用。本文整理20个高价值使用姿势,助你快速解锁AI助手生产力!一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景:输入基础工作经历,自动生成ATS友好型简历,附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧:上传JD文件,获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能:根据研究主题自动生成三级大纲框
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linux-运维进阶-28LNMP动态网站架构LNMP动态网站架构LNMP动态网站部署架构是一套由Linux+Nginx+MySQL+PHP组成的动态网站系统解决方案。LNMP中的字母L是Linux系统的意思,不仅可以是RHEL、CentOS、Fedora,还可以是Debian、Ubuntu等系统开发环境的部署在使用源码包安装服务程序之前,首先要让安装主机具备编译程序源码的环境,他需要具备C语言、
- 什么是预训练?
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一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- 一文搞懂银行家算法
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在学操作系统的时候,了解到死锁问题,今天在学习并发编程时,也遇到了死锁,在了解了死锁的原因后,遇到一个经典的算法——银行家算法,这是一种避免死锁的算法。在学习完后,我决定总结一下银行家算法的核心思想。什么是死锁?死锁是指在计算机系统中,多个进程或线程因竞争资源或互相等待而陷入的一种永久阻塞的状态。具体来说,死锁发生在以下四个条件同时满足的情况下:互斥条件:某些资源在同一时间只能被一个进程使用。如果
- centos7中LNMP架构部署
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一.环境规划IP角色192.168.19.152PHP脚本程序解析192.168.19.20Web服务器192.168.19.153数据库节点系统采用:[root@nebulalinux~]#cat/etc/redhat-releaseCentOSLinuxrelease7.6.1810(Core)软件版本:nginx:nginx/1.15.0php:PHP7.4.8mysql:8.0.16处理防
- 《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记:p178-p199
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《计算机组成及汇编语言原理》学习第14天,p178-p199总结,总计22页。一、技术总结1.关于end的一点疑问p178,Forexample,oneinstruction(BSWAP)swapstheendbytesina32-bitregister(specifiedasanargument),ataskthatcouldbeperformedusingbasicarithmeticinad
- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
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笔记经验分享迭代器模式
##摘要随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具,能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势,旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策的重
- 清华大学《DeepSeek学习手册》(全6册),一键整合安装包本地部署教程
2501_90737257
人工智能pdf
资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538清华这个手册真是与众不同!它先是给你讲清楚原理,然后手把手教你怎么科学地使用。它不只是告诉你怎么提问,还会告诉你为啥要这么问,这不就是教你怎么掌握提示词的底层逻辑嘛。这才是真正的“授人以渔”,太有用了!清华的专家们毫无保留,分享了超多实用技巧,从避免AI幻觉的小窍门,到设计超棒提示语的秘籍,共104页,全是能直接上手的
- 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
- 什么是预训练语言模型下游任务?
衣衣困
语言模型人工智能自然语言处理
问题:Word2Vec模型是预训练模型吗?由于训练的特性,word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务?在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,下游任务(downstreamtasks)指的是使用已经训练好的模型或表示(如词向量、预训练的模型等)来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
- AI辅助的企业估值报告生成器
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AI辅助的企业估值报告生成器关键词AI辅助估值企业估值报告数据处理机器学习算法报告生成器摘要本文将探讨如何利用人工智能技术辅助企业估值报告的生成。通过分析估值报告的重要性、AI技术在估值报告中的应用场景、估值模型与数据处理方法,以及机器学习算法在估值中的应用,本文旨在为企业和投资者提供一个高效、准确、可视化的估值报告生成解决方案。同时,本文还将介绍一个估值报告生成器的实现过程,并通过实际案例进行分
- 大模型推理速度测评的实战代码
herosunly
大模型推理速度人工智能实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 今天给大家带来的文章是大模型推理速度测评的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- Python各类图形绘制—Matplotlib库-动态图形绘-旋转方形
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Python各类图形绘制—Matplotlib库-动态图形绘-旋转方形目录Python各类图形绘制—Matplotlib库-动态图形绘-旋转方形前言开发环境Matplotlib_demo动态Matplotlib绘制注意内容旋转过程中改变颜色Matplotlib在动态图形绘制中的优势高度的灵活性与Python的良好集成动画制作能力输出格式丰富前言既然是学习数学,肯定会离不开各种图形,之前的文章中很多
- 清北全套DeepSeek学习手册,助你AI快速晋级。
咪咪360
AIGC学习AI写作人工智能pdf
清北资料链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c近期,DeepSeek大幅下调价格,利润率却还高达5.5倍的新闻火了,直接老美那边的OpenAI团队睡不着觉了。从中可以见的,现在人们对AI工具的需要有多么的强烈。前段时间,AI淘金热的新闻占据热搜。很多人利用DeepSeek在网上捞金,日入六位数,简直炸裂!全面AI时代正在以我们无法想象的速度到来,时间不会等人。
- 全套DeepSeek使用手册分享【清华北大出品】
咪咪360
pdfAI写作AIGC人工智能学习
资料链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c这两天,清华大学和北京大学的AI学习手册火了!随着人工智能的日益火爆,人们越来越重视AI的学习,而清华北大也顺应潮流,送出重磅福利。短短不到一个月,连续产出了多本高质量的DeepSeek学习手册。帮助普通人高效便捷的学习AI。完整版学习资料我已经帮大家整理好了,放在开头,大家自行领取学习。
- 深入探索Python机器学习算法:模型评估
数据攻城小狮子
Python机器学习python机器学习算法sklearn人工智能
深入探索Python机器学习算法:模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法:模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标2.3不同评估指标的选择和比较3.模型评估的注意事项3.1避免数据泄露问题3.2评估指标的稳定性和可靠性模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法在机器学习
- 微调(Fine-tuning)
路野yue
人工智能深度学习
微调(Fine-tuning)是自然语言处理(NLP)和深度学习中的一种常见技术,用于将预训练模型(Pre-trainedModel)适配到特定任务上。它的核心思想是:在预训练模型的基础上,通过少量任务相关的数据进一步训练模型,使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型:像BERT、GPT这样的模型,已经在大量通用文本数据上进行了预训练,学习到了丰富的语言知识(如语法、语义、上下文关系等
- 多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)
ALGORITHM LOL
人工智能机器学习算法
多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)通俗易懂算法多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)是一种前馈人工神经网络。它的主要特点是由多层神经元(或节点)组成,包括至少一个隐藏层。MLP是监督学习的模型,常用于分类和回归问题。组成部分输入层(InputLayer):接收输入数据的特征。例如,如果我们有一个特征向量x=[x1,x2,…,xn]\mathbf{
- 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><