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lynn-66
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一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
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一、开篇:AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代,灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则":•不颠覆的智慧:MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新:大模型仅承担"认知苦力",在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程:通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值:智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
- Windows10本地部署Dify+Xinference
橘长长长
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目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型2.对话窗口验证
- 论文阅读:2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts
CSPhD-winston-杨帆
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总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
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深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
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大道不孤,众行致远
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前面讲的都称之为编程语言,就是做系统用的。还有一大类称之为脚本语言的语言,这类语言数量极多,大部分程序员用不上,也不关心,这是系统维护人员专用的邻域。这个定义其实也很不准确,不必较真。更准确的来讲,能直接运行的文本都可以称之为脚本语言,按这个标准,python也是。但是python同样用于做系统。我们今天讲的脚本语言纯粹用于系统维护邻域。我们重点将编程语言,对这些脚本语言就打包一起介绍了bash:
- Spring事务失效的常见场景
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1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作,要么完全执行,要么完全不执行1.2事务的四大特性(ACID)原子性(Atomicity):要么成功,要么失败。一个事务内的所有SQL语句同步执行(依靠undo.log日志保证)一致性(Consistency):事务前后总量不变,数据库完整性约束没有被破坏隔离性(Isolation):一个事务执行不被其他事务干扰(锁+MVCC)持久性(Du
- 蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差
好好学习^按时吃饭
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题目来自DOTCPP:思路:什么是异或和?①题目要求我们选择两个不相交的子段,我们可以枚举一个分界线i,子段1在i的左边,子段2在i的右边,分别找到子段1和子段2的最大值、最小值。②怎么确定这两个子段呢?根据:A^B=C-->A^C=B-->B^C=A。对于i左边的子段,我们是从前往后枚举的,因此可以先求出每个点的前缀异或和ls[i],ls[i]表示的是从0-i的子段的前缀异或和,我们在找到和ls
- Rust + 时序数据库 TDengine:打造高性能时序数据处理利器
涛思数据(TDengine)
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引言:为什么选择TDengine与Rust?TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库,支持高并发写入、高效查询及流式计算,通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。Rust作为一门系统级编程语言,近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起,以其内存安全、高性能著称,与TDengine的高效特性天然契合,适合构建高可靠、高
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黑夜路人(heiyeluren)
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在当今快速发展的技术领域,人工智能(AI)模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势,适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比,帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
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导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理(NLP)领域的核心地位及其发展历程,从基础概念出发,延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务,本身也蕴含大量知识,如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展,尤其是trans
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
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《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
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作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
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这篇博客的目的是因为上篇HTML5CSS3专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到,就是perspective和tranlateY效果图:嘿嘿,我把大学毕业时的一些照片,做成旋转木马,绕着我大文理旋转,不忘母校的培育之恩~1、perspectiveperspective属性包括两个属性:none和具有单位的长度值。其中perspective属
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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
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- 蓝桥杯备赛计划
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1-2小时的蓝桥杯PythonB组冲刺日程表(持续1个月,聚焦高频考点):第一周:核心算法突破Day1(周一)学习重点:动态规划(01背包问题)学习资源:AcWing《蓝桥杯辅导课》第8讲(背包问题模板)代码模板速记:#一维01背包模板n,V=map(int,input().split())dp=[0]*(V+1)for_inrange(n):w,v=map(int,input().split()
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主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
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机器学习的方法主要可以分为四大类,根据学习方式和数据标注情况进行分类:1.监督学习(SupervisedLearning)特点:有标注数据(即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y))。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法:分类(Classification):逻辑回归(LogisticRegression)支持向量机(SVM)朴素贝叶斯(NaïveBa
- 大模型学习终极指南:从新手到专家的必经之路,全网最详尽解析,你敢挑战吗?
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随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
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动态规划动态规划基础动态规划将复杂问题分解成很多重叠的子问题,再通过子问题的解得到整个问题的解分析步骤:确定状态:dp[i][j]=val,“到第i个为止,xx为j的方案数/最小代价/最大价值”状态转移方程:确定最终状态要求:(1)最优子结构(2)无后效性:已经求解的子问题,不会再受到后续决策的影响。(3)子问题重叠,将子问题的解存储下来两种思路:(1)按题目线性DP数字三角形学习:(1)将整个大
- 向量数据库技术系列三-Chroma介绍
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一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
- Macrorit Partition Expert:守护硬盘数据的「分区手术专家」
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你是否经历过这些崩溃瞬间?想给C盘扩容却怕误删文件,硬盘买回来发现系统不认大容量分区,或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限,要么操作风险高,稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现,为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具,它同时支持MBR和GPT分区表,轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
大模型语言模型人工智能学习方法transformer
Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
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✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- Github上神仙级大模型项目:大语言模型(LLM)入门学习路线图,三个月让你从大模型基础到精通!
AI大模型-大飞
github语言模型学习人工智能AI大模型程序员AI
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
北极冰雨
大模型人工智能
Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi