- vpc网络的原理
会探索的小学生
网络
一、VPC的基本概念和功能VPC是一个专有的云上私有网络,允许用户在公共云上配置和管理一个逻辑隔离的网络区域。用户可以自定义IP地址范围、创建子网、配置路由表和网络网关。VPC提供了类似于传统数据中心的安全和可配置的私有网络空间,同时又具备云计算的弹性和可扩展性二、VPC的关键组件和技术细节vSwitch:交换机,组成专有网络的基础网络设备,用于连接不同的云资源。vRouter:路由器,作
- CPO光电共封装关键技术与Top玩家代表作
CoderIsArt
光学CPO
CPO(Co-PackagedOptics,光电共封装)关键技术介绍CPO(Co-PackagedOptics)是一种将光学器件与电子芯片(如ASIC、CPU、GPU等)封装在同一基板上的技术。它旨在解决传统可插拔光模块在高密度、高带宽场景下的功耗、散热和信号完整性问题。CPO通过缩短电信号的传输距离,减少信号衰减和功耗,同时提高系统的整体性能和能效。CPO技术主要应用于数据中心、高性能计算(HP
- 【服务器数据恢复】数据中心存储服务器VMware vSAN分布式存储架构数据恢复解析
海境超备
服务器分布式架构网络安全系统安全运维
随着企业数据中心的数据量的不断增加,数据存储和恢复成为了企业必须面对的重要问题。vSAN(VirtualStorageAreaNetwork)分布式存储架构是一种新型的存储技术,它可以有效地解决企业数据存储和管理方面的问题。本文将详细介绍vSAN分布式存储架构的原理和特点,并解析其数据恢复的原理和方法。分布式文件系统(DistributedFileSystem,DFS)是一种能够在多台计算机之间共
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
SuperAGI2025
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 从数据中心机房来看云服务器的可用性与性能!
数据中心云服务器
数据中心机房是云服务器的物理承载基础,机房的硬件设施、运行环境和管理水平直接影响云服务器的可用性和性能表现。了解数据中心机房,明白哪些因素可能导致云服务器出现故障或性能下降,就能够依据数据中心机房的实际情况做出更明智的决策,保障自身业务的稳定运行。数据中心机房的硬件设施是保障云服务器可用性的基础。网络设备作为数据传输的桥梁,高性能的路由器、交换机等确保了数据的快速、准确传输。电力供应则是云服务器运
- 5G时代新基建:边缘节点如何将云计算响应速度提升300%“
云上的阿七
5G云计算
随着5G技术的普及,云计算正在迈向一个全新的阶段。传统云计算模式虽然提供了强大的算力和存储能力,但由于数据中心与用户终端的物理距离,网络时延问题始终是一个挑战。为了解决这一问题,边缘计算应运而生,并成为5G时代新基建的重要组成部分。本文将探讨边缘节点如何结合5G技术,将云计算响应速度提升300%,为企业和用户带来更流畅的数字体验。边缘计算的核心优势边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式
- 【数据分享】2000~2020年基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集
GIS遥感数据处理应用
人工智能大数据arcgis深度学习
各位同学们好,今天和大伙儿分享的是2000~2020年基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集。如果大家有下载处理数据等方面的问题,您可以私信或评论。上官微,李清亮,石高松.(2022).基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2020).国家青藏高原数据中心.1数据简介本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(SoilMoistureofChinaby
- 最新NPU芯片详解及应用场景
美好的事情总会发生
AI嵌入式硬件硬件工程linux人工智能ai
近年来,NPU(神经网络处理器)技术快速发展,各大厂商推出多款高性能AI加速芯片,覆盖从端侧设备到云端数据中心的多样化需求。以下是NPU芯片及其核心特点与应用场景的详细说明:1.苹果M3系列芯片(M3/M3Pro/M3Max)NPU架构:第二代16核神经网络引擎,采用台积电3nm工艺。算力:18TOPS(每秒万亿次操作),较M2提升40%。技术亮点:支持混合精度计算(FP16/INT8),动态分配
- 数据中心基础设施变更管理:守护数据中心稳定运行的关键防线
数据中心运维高级工程师
网络大数据数据库运维安全
引言:数据中心的运行并非一成不变,随着技术的更新换代、业务需求的动态变化以及设备的自然老化,基础设施变更在所难免。如何在保障数据中心安全稳定运行的前提下,高效、规范地实施变更,成为数据中心管理的关键课题之一。数据中心基础设施的变更管理是确保数据中心在技术升级、业务扩展和设备维护过程中保持稳定运行的关键环节。本文将深入探讨数据中心基础设施变更管理的重要性、实施原则、管理流程以及安全保障措施,旨在为数
- KVM 内核优化全攻略:全方位释放服务器性能
TechStack 创行者
KVMLinux服务器运维KVM
KVM内核优化全攻略:全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下,服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM(Kernel-basedVirtualMachine)作为开源虚拟化解决方案,凭借高效稳定的特性,广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势,对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案,并结合实际案
- 下一代数据中心的节能利器 量子计算将要颠覆能效游戏规则
Qforepost
人工智能量子计算量子
内容来源:量子前哨(ID:Qforepost)编译丨浪味仙排版丨浪味仙行业动向:2300字丨7分钟阅读数据中心是全球电力的主要消耗者,其所占份额预计将在未来几年还会上升。根据全球咨询服务机构DCD及国际能源署数据,2022年数据中心的电力消耗约为460太瓦时(TWh),占全球用电量的约2%。预测显示到2026年,数据中心耗电量预计将增加到650至1,050太瓦时,占全球电力需求的3.5%以上。受到
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型,例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力,但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- SDN技术解码:架构革新与数字化转型实践指南 ——从控制平面到AI融合的网络进化论
不想加班的码小牛
架构平面人工智能网络协议
一、引言:SDN如何重塑网络价值体系?在数字化浪潮下,传统网络架构的僵化性已成为制约业务创新的瓶颈。SDN(软件定义网络)通过解耦控制与转发平面,将网络从“黑盒设备”转变为“可编程服务”,为云计算、物联网等领域提供动态、智能的网络底座。例如,某金融企业通过SDN实现跨地域数据中心流量智能调度,业务故障恢复时间缩短至分钟级。二、SDN核心架构与技术原理1.三层架构:控制-转发-应用的协同生态•控制层
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- DPU的未来:技术趋势与挑战
绿算技术
DPU架构介绍科技gpu算力硬件工程缓存架构
随着数据中心的不断发展,DPU技术也在快速演进。以下是DPU未来的技术趋势与挑战:1.更高性能·支持更高的网络带宽(如400GbE、800GbE)和更低的延迟。2.更广泛的应用·在AI、5G、物联网等领域,DPU的应用将进一步扩展。3.软件生态的完善·开源工具和开发框架的普及,将降低DPU的开发门槛。4.能效优化·在提升性能的同时,进一步降低功耗,满足绿色计算的需求。总结DPU作为一种新兴的数据处
- 数据处理的革命性引擎
绿算技术
DPU架构介绍硬件工程科技缓存
随着数据量的爆炸式增长和计算需求的多样化,传统的CPU和GPU已经无法完全满足现代数据中心和高性能计算的需求。在这样的背景下,DPU(DataProcessingUnit,数据处理单元)应运而生。DPU是一种专为数据处理和网络加速设计的处理器,正在成为数据中心和云计算架构中的重要组成部分。接下来,由绿算技术与大家一起学习DPU有哪些功能、技术、原理等等内容。DPU的功能:数据处理的“全能选手”DP
- 应用场景下的芯片分类
绿算技术
芯片类型科普探索html人工智能科技
从数据中心级别的高性能芯片,到消费类产品级别的日常应用芯片;从工业类产品级别的稳定可靠芯片,到汽车电子级别的高要求芯片;再到军工和国防级别的专用芯片,不同类型的芯片正以其独特的功能和应用场景,满足着多样化的需求。电路类型下的芯片分类·数字电路芯片:处理数字信号,广泛应用于计算机、通信设备等领域。·模拟电路芯片:处理模拟信号,常用于音频、视频处理等场景。·数模混合电路芯片:兼具数字和模拟信号处理功能
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 大型网站架构技术一览与Web开发技术发展历程
诺亚凹凸曼
架构
文章目录大型网站架构技术一览1.前端架构2.应用层架构3.服务层架构4.存储层架构5.后台架构6.数据采集与监控7.安全架构8.数据中心机房架构Web开发技术发展历程一、静态HTML阶段二、CGI脚本模式阶段三、服务器页面模式阶段大型网站架构技术一览1.前端架构浏览器访问优化:压缩静态资源、减少HTTP请求。CDN加速:将静态资源分发至边缘节点,降低网络延迟。反向代理:缓存热点内容,提供负载均衡与
- AI 大模型应用数据中心的数据分析架构
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《AI大模型应用数据中心的数据分析架构》关键词:数据中心、AI大模型、数据分析、架构设计、应用实践摘要:本文深入探讨了AI大模型在数据中心数据分析架构中的应用,从数据中心背景、AI大模型架构与技术、数据处理与分析技术、AI大模型应用与实践等多个方面,全面解析了AI大模型如何助力数据中心实现高效数据分析和智能处理,为读者提供了系统的理论指导和实际案例分析。第一部分:数据中心背景与AI大模型概述第1章
- 分布式数据库OceanBase
HBryce24
数据库分布式oceanbase
三地五中心部署同步示例三地:城市A、城市B、城市C(3个不同的地理位置)。五中心:总共有5个数据中心(Zone),分布如下:城市A:Zone1(R/W)、Zone2(R/W)城市B:Zone3(R/W)、Zone4(R/W)城市C:Zone5(RO)一、读写副本(R/WZone)与只读副本(ROZone)的数量Zone类型数量角色说明R/WZone4参与写入投票,可成为主副本ROZone1仅支持异
- 好用高质量的住宅IP代理具备哪些特征
后端
代理IP有很多种类型,而住宅IP便是其中一种应用广泛的类型。在网络营销、数据抓取、账号管理等领域,IP地址的选择直接关系到业务的安全性、稳定性和效率。特别是在使用住宅IP时,由于其具有较高的稳定性和匿名性。什么是住宅IP住宅IP是指由互联网服务提供商(ISP)分配给家庭宽带用户的IP地址。不同于数据中心IP,住宅IP通常与个人用户的互联网连接相关联,这意味着它们被网站和服务视为更加可信和合法的。由
- 数据中心运维之供应商管理:打造高效合作生态
数据中心运维高级工程师
数据库网络安全大数据
引言在当今数字化时代,数据中心的稳定、高效运行离不开各类供应商的支持,从硬件设备供应商到运维服务提供商,从软件开发商到安全解决方案供应商,供应商的管理质量直接关系到数据中心的整体运维水平和服务质量。良好的供应商管理不仅能确保数据中心的稳定运行,还能有效降低成本、提升效率、增强竞争力。因此,构建科学、规范、高效的供应商管理体系,已成为数据中心运维管理的重要课题。目的本文旨在为数据中心机房管理者提供一
- NVME-MI详解
dropevil
NVMElinux服务器
NVMe-MI通信机制与协议对比分析引言NVMe管理接口(NVMe-MI)是一种专为NVMe存储设备管理而设计的标准化接口,它提供了一套完整的命令集和架构,使远程管理应用程序能够发现、监控和更新NVMe设备。随着数据中心规模的不断扩大和存储设备的日益复杂,高效的存储管理变得尤为重要。本文将深入探讨NVMe-MI的通信机制、工作流程以及与其他管理协议如MCTP、PLDM和NCSI的区别,以帮助读者全
- 从灾备到未来:HyperBDR助力某国家级社会保障机构启动跨云容灾,激活数字化引擎
万博智云
案例展示公司新闻新闻资讯HyperBDR云容灾客户案例社会保障机构大规模容灾
"HyperBDR令人惊喜,它满足了我们当前的合规和恢复需求,也与我们追求的更加深度的技术融合、持续创新与优化的战略布局相吻合。我们将从灾备体系出发,探索更多基于云原生技术的解决方案,应对未来更为复杂的挑战。"——JuanMartínez,该国家级社会保障机构业务连续性及灾备管理总监一、背景2023年8月,一所国家级社会保障机构的数据中心突发电力中断,致使业务系统停摆近1天,影响医院等医疗机构正常
- PIPCA个人信息保护合规审计师认证介绍!
熙丫 13381482386
大数据
个人信息保护合规审计师"(PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC)是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》,推动个人信息处理者切实履行合规审计职责,针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计(简称“个保审计”)的专业人员,依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
- 优酷 IPv6 演进和实践指南
阿里巴巴终端技术
网络IPV6移动开发客户端
作者:吴灵晓(盖优)演进路线阶段一(2020年末)本阶段完成线上所有服务的IPv6改造,全面支持IPv6双栈的访问支持;融入阿里云的IPv6生态体系,内网环境全面支持IPv4/IPv6双栈;提升用户端侧IPv6流量占比,IPv6流量占比不低于总量的40%。管:全面完成优酷主站广域网、集团级数据中心核心网络、互联网出口IPv6网络改造,IPv6在多地域多运营商开通。汰换无法通过升级支持IPv6的核心
- 虚拟路由冗余协议(VRRP)技术详解:原理、应用与配置实践
leo·li
路由交换技术笔记网络智能路由器VRRP路由交换协议网络工程师
虚拟路由冗余协议(VirtualRouterRedundancyProtocol,简称VRRP)是局域网高可用的“守护者”,通过虚拟IP和主备切换机制,确保网关设备的冗余性,避免单点故障导致网络中断。从1998年的初版(RFC2338)到支持IPv6的VRRPv3(RFC5798),VRRP以其简单高效的设计,成为企业网络和数据中心的标配协议。一、VRRP概述:局域网的高可用基石1.1VRRP的定
- AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能(AI)和大模型应用的快速发展中,数据中心(DataCenter)成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长,数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本,同时保持高性能
- 云计算的特征
帅维维
云计算
云计算通过将硬件资源以软件的方式整合为一个整体,然后再以软件的方式动态分配给应用,大大地提高了资源的使用率,并且还能够弹性扩容,极大地优化了工作效率。通过建设高规格的云数据中心,引入自动化调度技术,让数据存储更加集中,数据资产也就能够更加有效利用,也更加节能减排和易于维护。从各个维度都起到了降本增效的作用。五个主要特征:按需自助服务:消费者可以按需部署处理能力,如服务器时间和网络存储,而不需要与每
- 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><