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笔记缓存
使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时,将这些张量存储(“缓存”)在GPU内存中,从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。KV缓存是一种妥协:我们以内存的消耗换取计算量的减少。在这篇文章中,我们将了解KV缓存的容量有多大、会带来哪些挑战,以及面对这些挑战最常用的应对策略是什么。01KV缓存的容量有多大?这相当简单:对于每个batch中每个序列的
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QWQ雨落轻尘
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第1章背景1.1设计背景随着企业信息化建设不断深入,企业的生产业务系统、经营管理系统、办公自动化系统均得到大力发展,对于企业园区网的建设要求越来越高。传统园区网建设初期往往面临网络拓扑相对混乱,不便于对网络性能瓶颈进行正确评估和有效扩容,给日常网络管理也带来很大难度,对于网络可靠性考虑不够,网络中既存在单点故障导致网络可靠性低、影响企业生产和经营管理行为,同时也存在网络过度冗余、造成投资浪费的现象
- 鸿蒙Flutter实战:15-Flutter引擎Impeller鸿蒙化、性能优化与未来
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Flutter技术原理Flutter是一个主流的跨平台应用开发框架,基于Dart语言开发UI界面,它将描述界面的Dart代码直接编译成机器码,并使用渲染引擎调用GPU/CPU渲染。渲染引擎的优势使用自己的渲染引擎,这也是Flutter与其他跨平台框架最大的区别。与ReactNative等高度依赖原生组件的框架不同,Flutter摆脱了原生组件依赖,界面布局更加灵活,多端展示效果高度一致。由于渲染引
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算机视觉技术,自动识别和分类行李中的物品,大大提高了安检的效率与准确性。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,由于其高效的目
- VPN是什么?高校为什么用?
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虚拟专用网络(VPN):隐私保护与安全上网的利器随着互联网的普及和网络安全威胁的增加,越来越多的人开始关注如何在网上保护自己的隐私和安全。虚拟专用网络(VPN,VirtualPrivateNetwork)作为一种有效的解决方案,正受到广泛关注和使用。本文将详细介绍VPN的工作原理及其优势,帮助您全面了解VPN的功能和应用场景。VPN的工作原理VPN是一种通过加密隧道技术将用户的设备与互联网资源连接
- 深入探究 Java 异常处理
潜意识Java
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目录一、异常是什么,为啥要处理它二、Java异常体系概述三、Java异常处理方式1.try-catch-finally块2.throws关键字3.throw关键字四、自定义异常五、异常处理的最佳实践六、总结在Java编程的旅程中,异常处理就像是一位默默守护的卫士,时刻保障着程序的稳健运行。当程序运行过程中出现错误或异常情况时,合理的异常处理机制能够避免程序崩溃,让程序以一种可控的方式继续执行或优雅
- 分层架构 IM 系统之架构演进
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IM系统分层架构IM系统分层架构业务分离MQ解耦
在电商业务日活几百万的情况下,IM系统采用分层架构方式,如下图。分层架构的IM系统,整体上包含了【终端层】、【入口层】、【业务逻辑层】、【路由层】、【数据访问层】和【存储层】,我们在上篇文章(分层架构IM系统之架构解读)中进行了介绍。今天讨论局部的架构调整和演进!随着用户日活量的增多,业务规模也在逐步增大(即后端接口数量越来越大),而且业务逻辑也越来越复杂;为了引流,平台几乎每周都会做运营活动,此
- Vue3轮播图的实现:vue3-carousel的使用和配置
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- 探秘IO分布式模块设计:让大数据处理更高效
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一、引言随着互联网的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代,如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案,越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计?IO分布式模块设计,是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
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随着人工智能技术的迅猛发展,企业越来越意识到构建AI知识库的重要性。AI知识库不仅能够高效管理企业的海量知识资源,还能通过智能检索和推荐,提升员工的工作效率,促进企业的创新与发展。本文将详细探讨企业如何搭建自己的AI知识库,包括前期准备、技术选型、构建过程及后续维护等方面。一、前期准备在构建AI知识库之前,企业需要进行充分的前期准备,明确需求和目标。确定需求和目标企业首先需要明确知识库的服务对象、
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在全球化的今天,软件国际化(i18n)已不再是锦上添花,而是软件能否成功走向国际市场的关键因素。一个成功的软件产品需要能够适应不同的语言、文化和地区,为全球用户提供一致且本地化的体验。然而,实现i18n并非易事,它面临着诸多挑战,例如多语言支持的巨大工作量、对不同地区文化习俗的适配,以及由此带来的开发效率低下等问题。为了解决这些问题,越来越多的开发者开始寻求AIAI代码生成器的帮助。AI赋能软件国
- 全网最全Stable diffusion保姆级教程「安装-配置-画图」,小白必收藏!!
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stablediffusionAI作画midjourney人工智能深度学习
随着chatgpt爆火之后,越来越多的人开始关注人工智能,人工智能相关的其他应用如AI绘画,也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头,最近几天小编也研究一下,这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下,我这里遇到的问题,相信新入门的小白也会遇到,希望本文对你能有一定的帮助。给大家带来了全新保姆级教程资料包(文末可获取)目前常用的AI绘画工具主要有两种:stablediffusion和midjour
- MacOS/C/C++下怎样进行软件性能分析(CPU/GPU/Memory)
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在macOS环境下进行C/C++软件性能分析,可以使用多种工具和技术来测量和优化CPU、GPU和内存的性能。macOS提供了丰富的性能分析工具,如Instruments、gprof、Perf、以及NVIDIA和Intel的专用工具。下面详细介绍了实现思想和操作方法。1.性能分析的目标CPU:分析CPU的使用情况,找出性能瓶颈、热点代码。GPU:分析GPU的使用情况,确保GPU资源被有效利用。内存:
- 围术期冠心病风险因子及综合管理方案研究报告
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一、引言1.1研究背景与意义在医疗领域,手术治疗是许多疾病的重要干预手段,但围术期的风险因素一直是影响手术成功率和患者预后的关键问题。其中,冠心病作为一种常见的心血管疾病,其在围术期的风险因子对患者的生命安全构成了重大威胁。随着人口老龄化加剧以及手术适应证的不断拓宽,越来越多的冠心病患者需要接受手术治疗,这使得围术期冠心病风险的管理变得尤为重要。围术期冠心病风险的存在,不仅增加了手术的复杂性和难度
- linux下jax-GPU安装
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安装命令详细内容可查看jax官方文档在已有cuda的情况下,先使用命令1,再使用命令2,即可完成安装命令1:linux下jax安装命令pipinstalljax[cpu]==0.3.25-fhttps://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_releases.html将黑体部分,替换成想要的版本即可命令2:linux下jaxlibcuda安装命令pipi
- 大数据:数字时代的变革引擎
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在当今这个数字化飞速发展的时代,大数据无疑是最为耀眼的存在,如同变革的引擎,驱动着各个领域的创新与发展。大数据的起源可追溯到信息技术发展的早期阶段。随着计算机的诞生和数据存储技术的逐步发展,人们开始积累越来越多的数据。然而,早期的数据量相对较小,处理和分析技术也较为有限。直到互联网的普及,数据的产生方式发生了根本性的变化。网站、搜索引擎、社交媒体等互联网应用的兴起,使得数据量呈爆炸式增长。每天,全
- 企业如何实现云成本控制:实现最大投资回报的关键策略
青莲网络
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企业上云费用越来越高,运维部门经费容易超支?云成本优化到底有多重要?如何管理和优化云成本?如何从云成本优化中获得最大收益?企业想要实现云成本控制,就要重新评估云部署并对云成本进行优化。.云成本优化在企业数字化过程中的挑战和作用无限可扩展技术的压力云的无限可扩展技术可能会带来巨大的压力。在面对如此强大的技术能力时,开发人员需要不断学习和适应,以确保能够熟练地识别适合企业需求的云资源。这个学习过程可能
- 电商企业转起数据飞轮,火山引擎助力商家实现“数据找人”
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“双12”即将来临,在竞争激烈的商业环境中,商家们已经不再关注宏大的“造节”,转而关注产品本质、关注数据带来的降本增效。近日,记者在与多位行业专家和商家交流中发现,各大平台都在积极探索帮助商家的新路径,其中,火山引擎凭借其提出的“数据飞轮”理念,正在成为越来越多商家企业数字化转型的伙伴。在过去,商家们常常面临“人找数据”的困境,即当某个产品热销时,公司内部需要耗费大量时间和精力去查询库存、销售等数
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
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先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
- 英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200
算力资源比较多
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英伟达最新的算力芯片相关信息如下:Blackwell芯片:英伟达在2024年6月2日由创始人兼CEO黄仁勋宣布,其Blackwell芯片已开始投产。第一款Blackwell芯片名为GB200,被宣称为目前“全球最强大的芯片”。Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构,专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管,GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU
- 在 Vue 3 中,如何处理和优化大型组件的性能?
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Vuevue.js前端javascript
在Vue3中,如何处理和优化大型组件的性能?在现代开发中,使用Vue3创建复杂和大型应用程序变得越来越普遍。这些大型组件往往包含了复杂的逻辑和大量的DOM元素,因此性能优化成为了一个不可忽视的话题。在本文中,我们将探讨如何在Vue3中处理和优化大型组件的性能,确保你的应用在拥有良好用户体验的同时,依旧高效流畅。一、理解Vue3的响应式系统在谈论优化大型组件之前,有必要先理解Vue3如何处理响应式数
- FPGA工程师有哪些?(设计、验证与应用)
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随着FPGA技术的发展和应用领域的拓展,FPGA工程师的岗位也越来越细分。FPGA产业链涉及多个环节,每个环节都需要不同类型的工程师协同工作。本文将梳理FPGA领域的主要工程师类型,帮助读者更好地了解该行业。FPGA设计环节系统架构师(SystemArchitect):这是FPGA领域的资深职位,需要对系统架构、FPGA技术、应用场景等有深入的理解。架构师负责定义系统级规范、制定FPGA架构方案、
- 大模型推理:vllm多机多卡分布式本地部署
m0_74824755
面试学习路线阿里巴巴分布式
文章目录1、vLLM分布式部署docker镜像构建通信环境配置2、其他大模型部署工具3、问题记录参考文献单台机器GPU资源不足以执行推理任务时,一个方法是模型蒸馏量化,结果就是会牺牲些效果。另一种方式是采用多台机器多个GPU进行推理,资源不足就堆机器虽然暴力但也是个不错的解决方法。值得注意的是多机多卡部署的推理框架,也适用于单机多卡,单机单卡,这里不过多赘述。1、vLLM分布式部署我的需求是Ubu
- 告别繁琐!使用AI代码生成器ScriptEcho快速构建WebSocket实时应用
前端
WebSocket实时应用,以其低延迟、高效率的特点,在实时聊天、在线游戏、股票交易等领域发挥着越来越重要的作用。然而,对于新手开发者来说,构建一个功能完善的WebSocket应用却并非易事。复杂的代码编写、繁琐的后端接口对接以及漫长的调试测试过程,往往成为入门学习的巨大挑战。幸运的是,现在有了AI代码生成器ScriptEcho,它能够显著简化开发流程,帮助你快速构建高质量的WebSocket应用
- ETL作业调度工具TASKCTL的两个重大突破
加菲盐008
在传统设计理念下,流程图的可视化、作业流的定义设计功能,随着作业量增加,越来越难用,越来越不适用是一个难以避免的问题。就这两个问题,我给大家分享一下TASKCTL是如何转变思路、如何突破、如何带来一些更理想的效果。同时,我也希望通过此次分享,带来一些抛砖引玉的效果,希望业界更多同仁,就批量调度技术更多的问题,敢于突破,使整个批量调度技术变得更完善、更易用。第一部分:两大问题的再分析在传统理念下,流
- 【前端异常】JavaScript错误处理:分析 Uncaught (in promise) error
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vip1024p前端javascript开发语言
在前端开发中,JavaScript异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作(如Promise、async/await等),开发者常常会遇到Uncaught(inpromise)error错误。这个错误是由于未正确处理Promise的拒绝(rejection)而导致的,常常出现在异步操作失败的情况下。如果不妥善处理,可能会导致应用的不稳定和用户体验的下降。本文将深入分析Uncaugh
- GPU介绍之GPU监控中,如何确定GPU忙碌程度
借雨醉东风
热点追踪人工智能大数据
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- 大模型介绍
詹姆斯爱研究Java
spring
大模型(LargeModel)指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数,大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式,从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型,可以达到数百万甚至数十亿个参数。这些参数通常通过深度神经网络(DeepNeuralNetwork)来表示,包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常,它们需要在多个GPU或TP
- 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
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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
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><