韦高松奇门遁甲
韦高松奇门遁甲

奇门遁甲预测

---最近忙学习忙看卦，很久没发预测反馈了。昨日为95年表妹预测其为何失眠，其对奇门遁甲叹为观止。预测只是发现问题，化解和运筹才是解决问题，这就是奇门遁甲神奇所在。

奇门遁甲预测_第1张图片
图片发自App


奇门遁甲预测_第2张图片
图片发自App
奇门遁甲预测_第3张图片
图片发自App
奇门遁甲预测_第4张图片
图片发自App
奇门遁甲预测_第5张图片
图片发自App
奇门遁甲预测_第6张图片
图片发自App
奇门遁甲预测_第7张图片
图片发自App
奇门遁甲预测_第8张图片
图片发自App
--有缘千里来相会，我是奇门遁甲预测师，师从李锦泉。常年接受以下业务：奇门遁甲等易学班招生；婚恋预测、化解以及运筹；事业工作预测、化解以及运筹；疾病预测、化解以及运筹；考试预测、化解以及运筹；胎产预测、化解以及运筹（尤其是男女双方身体正常多年不孕不育者）；财运预测、化解以及运筹……等等。有意者，请通过以下方式联系。
奇门遁甲预测_第9张图片
图片发自App

你可能感兴趣的:(奇门遁甲预测)

  • 广义加性模型的参数、半参数、非参数形式 智识小站 可解释机器学习算法
    简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。GAM最初由TrevorHastie和RobertTibshirani[1]开发，用于将广义线性模型的性质与加性模型相结合。它们可以被解释为朴素贝叶斯生成模型的判别推广。该模型将一个单变量响应变量Y和一些预测变量联系起来。为Y指定指数族分布，例
  • 数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角 CServer_01 数字孪生模拟仿真工业软件
    引言：数字孪生是物理系统向信息空间映射的关键技术，通过传感器、数据分析、物联网，实现实时模拟和控制。新一代信息技术支撑数字孪生的广泛应用，使其在工业、城市、交通、医疗、水利等多领域实现虚拟与现实融合，促进经济社会创新发展。如果，您可以打造任何物品、场景、城市的另一种表达形式。就如同打开上帝视角一样，可以随时随地及时监控物它的性能，预测物品的状况，并提高其效率。这种实时、持续的信息更新、交换，使得您
  • Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统 xiao5kou4chang6kai4 气象气候预报天气预测气候模拟.降雨量和降水预测气象数据分析气象预警系统python
    Python人工智能在气象中有多种应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为的主流编程语言之一。人工智
  • python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例... Blair Long python特征选择方法
    花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
  • 【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解 小小小小祥 YOLO
    介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练？高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：
  • 厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！ 马拉AI LSTMtransformer
    【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最
  • 【机器学习：二十七、决策树集合】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
    1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点，降低单个模型的偏差与方差，提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对
  • 机器学习——认识有监督学习与无监督学习 伊一大数据&人工智能学习日志 机器学习机器学习学习人工智能
    目录有监督学习与无监督学习有监督学习无监督学习监督学习与无监督学习的区别有监督学习与无监督学习有监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要学习方式，它们的主要区别在于数据的标注情况和学习的目标。有监督学习有监督学习中，数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
  • 基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码 计算机c9硕士算法工程师 卷积神经网络深度学习cnn分类
    人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
  • 数据分析思维 幽兰的天空 combobox数据仓库大数据
    了解数据分析的本质是什么在数据中寻找解决问题的方法。使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。数据分析思维1.一个思维模型：目标导向分析法2.做好分析准备：探索性数据分析数据分析的四个层级1.描述性分析2.诊断性分析3.预测性分析4.决策性分析
  • 【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战 半截诗 Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
    文章目录XGBoost完整学习指南：从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost？2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
  • Python 数据建模完整流程指南 木觞清 3天入门Pythonpython开发语言
    在数据科学和机器学习中，建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前，首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法，帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
  • 随机森林分类算法原理与实验分析 ningaiiii 机器学习与深度学习随机森林分类算法
    随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程：团队中的每个成员（决策树）都独立发表意见，最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产
  • 《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》 XianxinMao 人工智能语言模型自然语言处理
    文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
  • Spread.NET 18.0 支持.NET9.0 Crack sdk大全 Spread.NETSpread.NET
    Spread.NET全球销量第一的C#.NET电子表格，包含500多个Excel函数在C#.NET中提供真正类似Excel的电子表格体验，且不依赖Excel。创建财务、预算/预测、科学、工程、医疗保健、保险、教育、制造和许多其他类似的业务应用程序。使用全面的API创建企业电子表格、高级网格、仪表板、报告和数据输入表单递送类似Excel的电子表格经验，快速利用强大的高速计算引擎完成最复杂的计算导入和
  • 3DUnet实现3D医学影像的有效分割 Andrew_Xzw python深度学习githubopencv计算机视觉分割
    最近涉及到了3D医学影像的分割，网络上相关的实现比较少，因此进行实现记录。3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg/3DUnetCNN.git。安装环境为：nibabel>=4.0.1numpy>=1.23.0#torch>=1.12.0
  • 用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文 MATLAB卡尔曼 卡尔曼与pythonpython开发语言
    用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF:def__init__(self,dim_x,dim_z,alpha=1e-3,beta=2,kappa=0):self.dim_x=dim_x#状态维度self.dim_z=dim_z#观
  • 浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记 MATLAB卡尔曼 卡尔曼专题免费专栏开发语言kalman卡尔曼滤波算法
    前段时间收到私信和email，问我关于Q和R怎么取、如何调。前面说过p0和x0怎么找的问题，Q和R怎么找还没有说过，这里就简单探讨一下。Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大，那么则表示信任测量值。R值为测量噪声。R太大，滤波的响
  • Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测 骑猪玩狗 pytorchlstm人工智能
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde
  • 深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现) 羊小猪~~ RNNLSTM神经网络案例机器学习/数据分析案例深度学习lstmpytorch人工智能机器学习rnngru
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究，讲述了如何构建时间数据、模型如何构建、pytorch中LST
  • ACwing算法备战蓝桥杯——刷题 切勿踌躇不前 算法学习笔记算法蓝桥杯
    BFS：全球变暖：你有一张某海域N×N像素的照片，”.”表示海洋、”#”表示陆地，如下所示：........##.....##........##...####....###........其中”上下左右”四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿，例如上图就有2座岛屿。由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右
  • PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程 陌北v1 pytorchpythonNCF神经协同过滤
    目录教程概述1.神经协同过滤模型概述NCF模型的主要组成部分：2.数据加载与预处理3.定义神经协同过滤模型4.训练模型5.模型评估6.推荐物品7.完整示例8.总结在本教程中，我们将使用PyTorch实现一个神经协同过滤（NeuralCollaborativeFiltering，简称NCF）推荐系统。神经协同过滤是一种基于深度学习的推荐系统模型，通过学习用户和物品的嵌入表示来预测用户对物品的评分，进
  • PenGymy论文阅读 亚里士多没有德775 论文阅读
    这里发现idea被人家先发了，没办法，资料收集的不够全面，现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下：总的来说，他的主要工作是构建逼真的仿真环境，然后根据这个仿真环境生成真实的靶场，使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻
  • 【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例） ChatGPT-千鑫 人工智能人工智能算法gpt-3AI编程gptcodemoss能用AI
    人工智能（AI）是现代科技的重要领域，其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法，包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。1.线性回归（LinearRegression）模型原理线性回归用于建立自变量（特征）与因变量（目标）之间的线性关系。其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
  • 深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow） AI_DL_CODE 深度学习pythontensorflow人工智能天气预测
    摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。通过整合多源气象数据，深度学习模型能够自动挖掘复杂模式和非线性关系，提高预测准确性。然而，挑战依然存在，包括数据质量问题、模型可解释性不足以及极端天气的内在复杂性和不确定性。未来，通过模型架构创新、训练算法优化以及探索深度学习在气候预测、气象
  • 《数据质量：人工智能模型的成败关键》 人工智能深度学习
    在当今人工智能飞速发展的时代，数据质量对人工智能模型的影响至关重要，它直接关系到模型的性能、准确性和可靠性。以下是对这一问题的详细探讨。影响模型的准确性数据准确性的作用：准确的数据是模型准确输出的基础。如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模
  • Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器 福安德信息科技 AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
    AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
  • 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例（java 架构) 用心去追梦 java架构开发语言
    为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内，可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例，用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
  • 记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程 预测模型的开发与应用研究 APPconstructionwebapp
    记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的APP形式，是区别与streamlit等具有可视化界面的APP的另外一种APP形式，其优点是结合了LLM丰富的知识储备和对用户需求的理解能力，以及机器学
  • 【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目 精通代码大仙 数据挖掘python深度学习机器学习分类人工智能大数据数据挖掘算法python
    基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。鸢尾花数据集是一个著名的机器学习数据集，包含三种类别的花朵：Setosa、Versicolor和Virginica，每种类别由四个特征描述：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。什么是机器学习？机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训
  • 安装数据库首次应用 Array_06 javaoraclesql
    可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求 enter full pathname of java.exe的界面 这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如：【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe！ 注意第一次，使用SQL D
  • Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法 bijian1013 Welogic
            在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了，通过网上查询资料解决，实践整理了一下。 一.修改Console密码         打开weblogic控制台，安全领域 --> myrealm -->&n
  • IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed Cwind javaServlets
    对于初学者来说，一个常见的误解是：当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码： protected void doPost() { if (someCondition) { sendRedirect(); } forward(); // Thi
  • 基于流的装饰设计模式 木zi_鸣 设计模式
    当想要对已有类的对象进行功能增强时，可以定义一个类，将已有对象传入，基于已有的功能，并提供加强功能。 自定义的类成为装饰类 模仿BufferedReader，对Reader进行包装，体现装饰设计模式 装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象，并基于被装饰的对象功能，提供更强的功能。 装饰模式比继承灵活，避免继承臃肿，降低了类与类之间的关系 装饰类因为增强已有对象，具备的功能该
  • Linux中的uniq命令 被触发 linux
    Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容，这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情 况下，第二个及以后更多个重复行将被删去，行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示，则从标准输入读取。 AD： uniq [选项] 文件 说明：这个命令读取输入文件，并比较相邻的行。在正常情况下，第二个
  • 正则表达式Pattern 肆无忌惮_ Pattern
    正则表达式是符合一定规则的表达式，用来专门操作字符串，对字符创进行匹配，切割，替换，获取。   例如，我们需要对QQ号码格式进行检验 规则是长度6~12位  不能0开头  只能是数字，我们可以一位一位进行比较，利用parseLong进行判断，或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14} &nbs
  • Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..) 知了ing oraclesql
    一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...) 现在客户有这样一个需求，查询每个部门工资最高的雇员的信息，相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句： select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno from scott.emp e, (se
  • Python调试 矮蛋蛋 pythonpdb
    原文地址： http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137 1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了，但对比IBM的Python 代码调试技巧： IBM：包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试： http://www.ibm.com/d
  • webservice传递自定义对象时函数为空，以及boolean不对应的问题 alleni123 webservice
    今天在客户端调用方法 NodeStatus status=iservice.getNodeStatus(). 结果NodeStatus的属性都是null。 进行debug之后，发现服务器端返回的确实是有值的对象。 后来发现原来是因为在客户端，NodeStatus的setter全部被我删除了。 本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter， 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
  • java如何干掉指针，又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针 百合不是茶
    C语言的强大在于可以直接操作指针的地址，通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大，初学者很难掌握， java的出现解决了c，c++中指针的问题 java将指针封装在底层，开发人员是不能够去操作指针的地址，但是可以通过引用来间接的操作：   定义一个指针p来指向a的地址（&是地址符号）：        
  • Eclipse打不开，提示“An error has occurred.See the log file ***/.log” bijian1013 eclipse
    打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件，发现如下错误： !ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139 !MESSAGE Application error !STACK 1 java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
  • spring aop实例annotation方法实现 bijian1013 javaspringAOPannotation
            在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP，这里学习使用annotation来实现，使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut AdviceMethods.jav
  • [Velocity一]Velocity语法基础入门 bit1129 velocity
    用户和开发人员参考文档 http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html   注释 1.行级注释## 2.多行注释#*  *#   变量定义 使用$开头的字符串是变量定义，例如$var1, $var2,   赋值 使用#set为变量赋值，例
  • 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理 bit1129 kafka
    1. 关于request.required.acks   request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功，默认是0， 0表示即不进行确认即返回。 1表示Leader写成功即返回，此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中 -1表示根据指定的最少Partition确认后才返回，这个在   Th
  • lua统计nginx内部变量数据 ronin47 lua nginx　 统计
    server { listen 80; server_name photo.domain.com; location /{set $str $uri; content_by_lua ' local url = ngx.var.uri local res = ngx.location.capture(
  • java-11.二叉树中节点的最大距离 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MaxLenInBinTree { /* a. 1 / \ 2 3 / \ / \ 4 5 6 7 max=4 pass "root"
  • Netty源码学习-ReadTimeoutHandler bylijinnan javanetty
    ReadTimeoutHandler的实现思路： 开启一个定时任务，如果在指定时间内没有接收到消息，则抛出ReadTimeoutException 这个异常的捕获，在开发中，交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler，例如 private final ChannelHandler timeoutHandler = new ReadTim
  • jquery验证上传文件样式及大小(好用) cngolon 文件上传jquery验证
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
  • 浏览器兼容【转】 cuishikuan css浏览器IE
    浏览器兼容问题一：不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同 问题症状：随便写几个标签，不加样式控制的情况下，各自的margin 和padding差异较大。 碰到频率:100% 解决方案：CSS里    *{margin:0;padding:0;} 备注：这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题，几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
  • Shell特殊变量：Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数 daizj shell$#$?特殊变量
    前面已经讲到，变量名只能包含数字、字母和下划线，因为某些包含其他字符的变量有特殊含义，这样的变量被称为特殊变量。例如，$ 表示当前Shell进程的ID，即pid，看下面的代码： $echo $$ 运行结果 29949   特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字，表示第几个参数。例如，第一个
  • 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID! dcj3sjt126com unix
    翻到一本书，讲到编程一般原则是kiss：Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会，其实不仅编程如此，而且系统架构也是如此。 KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情，并且要做好的程序；编写可以在一起工作的程序，编写处理文本流的程序，因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律，高明的工程师的神圣的“KISS 原
  • android Activity间List传值 dcj3sjt126com Activity
    第一个Activity： import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
  • tomcat 设置java虚拟机内存 eksliang tomcat 内存设置
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2117772 http://eksliang.iteye.com/ 常见的内存溢出有以下两种: java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space   ------------
  • Android 数据库事务处理 gqdy365 android
    使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务，程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功，如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务，如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
  • Java 打开浏览器 hw1287789687 打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
    使用java 语言如何打开浏览器呢? 我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址 使用IE 打开 D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709 使用火狐打开 D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
  • ReplaceGoogleCDN：将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件 justjavac chromeGooglegoogle apichrome插件
    Chrome Web Store 安装地址： https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice 由于众所周知的原因，只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样，通过script标记引用这些资源，让网站访问速度瞬间提速吧
  • 进程VS.线程 m635674608 线程
    资料来源： http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点： 多进程模式最大
  • Linux下安装MemCached 字符串 memcached
    前提准备：1. MemCached目前最新版本为：1.4.22，可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent，因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令，查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
  • java设计模式之--jdk动态代理（实现aop编程） Supanccy2013 javaDAO设计模式AOP
        与静态代理类对照的是动态代理类，动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成，无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作，而且提高了软件系统的可扩展性，因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。 &
  • Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持 wiselyman spring 4
    2.1 默认方法(default method) java8引入了一个default medthod; 用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展 使用default关键字 Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean 2.2 将要被声明成bean的类 public class DemoService {
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他