- 404 error when doing workload anlysis using locust on OpenAI API (GPT.35)
营赢盈英
AI人工智能pythonopenailocust
题意:"使用Locust对OpenAIAPI(GPT-3.5)进行工作负载分析时出现404错误。"问题背景:IamtryingtodosomeworkloadanalysisonOpenAIGPT-3.5-TURBOusinglocust."我正在使用Locust对OpenAIGPT-3.5-TURBO进行一些工作负载分析。"fromlocustimportHttpUser,between,tas
- 十大机器学习算法-梯度提升决策树(GBDT)
zjwreal
机器学习GBDT机器学习梯度提升提升树梯度提升决策树
简介梯度提升决策树(GBDT)由于准确率高、训练快速等优点,被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型,每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等,又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树,其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
张小生180
机器学习人工智能
文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- 每天一个数据分析题(二百二十)
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
在集成学习的GBDT算法中,每次训练新的决策树的目的是()?A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 英语语法学习:非谓语动词及分词作定语用法!
树先生本人
分词作定语有两种形式:前置定语和后置定语。单个分词作定语,位于所修饰的名词之前,即前置定语;分词短语作定语,位于所修饰的名词之后,即后置定语。在特殊情况下,单个分词也可以作后置定语,分词短语也可以作前置定语,但这种情况非常稀少,为了避免叙述过于繁杂,故只讲通常情况。一、现在分词作定语1.现在分词作前置定语通常只有单个分词才能作前置定语,位于所修饰的名词之前。因此,现在分词采用一般式doing作前置
- (十六)梯度提升树--回归和分类的算法(gbdt))
羽天驿
一、GBDT算法中有两个值,一个预测值,一个真实值,梯度提升树,减小残差,使梯度减小。梯度提升回归树,裂分条件是:MSE均方误差是真实值,预测值梯度提升回归树,划分指标mse算法示例mse.pngfor循环,计算所有的裂分方式的mse,找变化最大的,作为裂分条件!!!为什么变化最大,最好的裂分条件???因为,变化大,我们将相似的数据划归到相同的组中。梯度提升树--gradientBoostingD
- 武峰十二天-第三天 非谓语动词的翻译
扬扬的快乐
1.非谓语动词概念:1)担任谓语动词的动词:实意动词,系动词,情态动词,助动词;2)不能充当谓语的动词,是动词的特殊形式。非谓语动词有三种形式:不定式(todo),动名词(doing),分词:现在分词(doing),过去分词(done).3)某些非谓语动词还具有动词的一部分性质。中文里谓语和谓语不作区分;英文中虽然有谓语和非谓语之分,但翻译成中文后都变成了动词。Hesattherereadinga
- Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例
沫2021
1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目,高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进,被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速
- 2019-5-11经济学人泛读
Tlig
1.(Doing)sthisamust.Warmclothesareamustinthemountains.2.preservesththatisonlysuitableorallowedforaparticulargroupofpeople.Americausedtobethelandofopportunityandoptimism.Nowopportunityisseenasthepreser
- GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法
CquptDJ
数据挖掘机器学习机器学习算法数据挖掘人工智能大数据
本文同样不涉及公式推导及代码,对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理,这里不再讲述GBDT,只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档:XGBoost官方文档(全英文)LightGBM官方文档(全英文)关于GBDT算法,优点非常多,可以算是将boosting的思想发挥到了极致,处理许多数据效果都是非常好,但是正所谓人无完人
- 梯度提升树系列9——GBDT在多任务学习中的应用
theskylife
数据挖掘学习数据挖掘机器学习python人工智能
目录写在开头1.多任务学习的基础知识1.1多任务学习的概念和优势1.1.1概念1.1.2优势1.2GBDT在多任务学习中的角色1.2.1GBDT的基本原理1.2.2GBDT在多任务学习中的应用2.实际应用案例和最佳实践2.1如何设计多任务学习模型2.2成功案例分享2.2.1推荐系统2.2.2金融风控2.2.3自然语言处理(NLP)3.挑战与解决方案3.1面临的技术挑战和解决策略3.1.1挑战1:任
- XGBoost算法
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
机器学习算法算法人工智能机器学习
XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景,特别是在结构化数据的处理上表现出色,XGBoost适用于多种监督学习任务,包括分类、回归和排名问题。在数据挖掘和数据科学竞赛中,XGBoost因其出色的性能而被频繁使用。例如,在Kaggle平台上的许多获奖方案中,XGBoost都发挥了重要作用。此外,它在处理缺失值和大规模数据集上也有很好的表现。XGBoost是一种基于梯度提升决策树(GBDT)的算
- 懂你英语 Level3 Unit2 Part4.3 Vocabulary - Things We Enjoy Doing
蘑菇尕熊
Thismangoesrunning5daysaweekiftheweatherisgood.Ontheweekendsheruns10kilometersunlesstheweatherisbad.Thiswomanreallyenjoysreading,especiallyworksoffiction.Shehasreadhundredsofbooks.Thisyoungcoupleenjoy
- 机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
陌简宁
机器学习
本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型(即基函数的线性组合)与前向分步算法,以决策树为基函数的提升方法称为提升树(boostingtree)。对分类问题决策树是二叉分类树,对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型:其中,表示决策树,为决策树的
- GBDT--梯度提升树
吓得我泰勒都展开了
机器学习决策树算法
目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数2弱评估器结构2.1梯度提升树种的弱评估器复杂度2.2弗里德曼均方误差3梯度提升树的提前停止机制4梯度提升树的袋外数据5缺失参数class_weight与n_jobs三梯度提升树的参
- 集成学习——梯度提升树(GBDT)
wxw_csdn
机器学习集成学习GBDT梯度提升树sklearn
集成学习——梯度提升树(GBDT)1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员,通过采用加法模型,不断减小训练过程中产生的残差算法。即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱分类器,并在上一轮分类器残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
- 梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优
theskylife
数据分析数据挖掘人工智能数据挖掘机器学习python分类
目录写在开头1.GBDT的关键参数解析1.1学习率(learningrate)1.2树的数量(n_estimators)1.3树的最大深度(max_depth)1.4叶子节点的最小样本数(min_samples_leaf)1.5特征选择的比例(max_features)1.6最小分裂所需的样本数(min_samples_split)1.7子采样比例(subsample)1.8损失函数(loss)1
- 学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
dastu
数据挖掘机器学习数据挖掘
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱分类器,每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。GBDT使用的也是前向分布算法,这一点和Adaboost类似,但不同的是,GBDT的弱分类器一般为Cart回归树(Adaboost一般不做限制)。这里之所以用回归树的原因是GBDT是利用残差逼近,是累加选择,这就和回归输出的连
- datawhale 10月学习——树模型与集成学习:梯度提升树
SheltonXiao
学习集成学习机器学习决策树
前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT,首先了解了用于回归的GBDT,将损失使用梯度下降法进行减小;用于分类的GBDT要稍微复杂一些,需要对分类损失进行定义。学习了助教提供的代码。目录前情回顾结论速递1用于回归的GBDT1.1原理1.2代码实现2用于分类的GBDT2.1原理2.2代码实现1用于回归的GBDT1.1原理与AdaBoost类
- 梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较
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数据挖掘集成学习机器学习人工智能数据挖掘
目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参3.4
- Android 知识体系
wind_sky
一.Android知识体系图脑图.gif花了一些时间整理的关于Android开发相关的知识体系脑图,可根据这些点完善自己的技能点,同时也可查缺补漏。接下来的一段时间将会针对这些知识点做出总结文章。二.知识总结目录(doing)
- 梯度提升树系列6——GBDT在异常检测领域的应用
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数据挖掘机器学习数据挖掘GBDT分类python
目录写在开头1异常检测的基本概念1.1定义和目标1.2GBDT在异常检测中的适用性2信用卡欺诈检测案例分析2.1场景介绍2.2收集数据和特征工程2.3进行异常值识别2.4模型效果评估2.5模型优化3策略和技巧4面临的挑战和解决方案4.1数据不平衡4.2过拟合4.3模型解释性写在最后在如今数据驱动的时代,异常检测成为了保障系统安全的关键技术,尤其在金融安全、网络安全等领域中扮演着至关重要的角色。梯度
- tessdata的Ocr识别
cqwuliu
智能识别图片File处理工具jAVA工具
话不多说直接上代码中文库可以自己搜索也可以github上下载很多chi_sim.traineddatapackagecom.doing.utils;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importnet.sourceforge.tess4j.ITesseract;importnet.sourceforge.tess4j.Tesseract;importnet.sourc
- java调用bat文件
cqwuliu
jAVA工具java
packagecom.doing.utils;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.io.InputStreamReader;publicclassBatUtils{/***后台调用bat尽量不要使用中文路径*@parambatFileNamebat文件
- 前端数字验证码与登陆后台代码
cqwuliu
验证码jAVA工具javahtml
验证码生成工具类看代码:packagecom.doing.utils;importorg.apache.commons.codec.binary.Base64;importjavax.imageio.ImageIO;importjava.awt.*;importjava.awt.image.BufferedImage;importjava.io.*;importjava.util.Random;/
- 梯度提升树系列3——利用GBDT进行回归分析
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数据挖掘回归数据挖掘人工智能
目录写在开头1.回归问题的基本概念1.1回归分析的定义和目的1.2GBDT在回归中的特点2房价预测模型案例研究2.1数据准备和预处理2.2模型构建和评估方法2.3具体代码3模型调优和评估3.1参数调优的详细策略3.2模型性能评估的详细方法3.3模型优化3.4可视化写在最后写在开头回归分析在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色。它允许我们预测数值型目标变量,并揭示自变量与目标之间的关系。在本文中,我们将
- 梯度提升树系列4——GBDT在排序问题中的应用
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数据挖掘机器学习数据挖掘数据分析python排序
目录写在开头1学习排序的基础1.1排序问题的定义1.2GBDT在排序中的应用场景1.3结合GBDT的排序模型2.搜索引擎应用实例2.1案例背景2.2数据构建2.3具体实现代码3.模型评估和优化策略3.1常见的评估指标3.1.1评估指标举例3.1.2评估指标示例3.2优化方法和技巧写在最后排序问题在信息检索、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。它们帮助系统高效地从大量信息中挑选出用户最可能感兴趣的内
- 梯度提升树系列5——使用GBDT进行特征选择
theskylife
数据挖掘深度学习人工智能机器学习数据挖掘
特征选择是机器学习和数据科学中至关重要的一环,它不仅可以提高模型的性能,还能显著减少模型训练所需的时间和资源。本文将深入探讨如何使用梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)进行特征选择,并强调这一方法在实践中的重要性和效果。写在开头特征选择在提高模型性能中扮演了不可或缺的角色。正确的特征选择不仅能够提升模型的准确率,还能减少模型训练的复杂度,使模型更快地
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- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本