- HarmonyOS NEXT 保存图片数据到系统文件
架构教育
当前鸿蒙开发中如果要保存图片数据到系统相册,需要basic权限,而不是我们正常使用Normal权限,一些应用为了避免申请权限的麻烦,或者根本没有理由申请basic权限,可以将图片数据保存到系统文件中//图片资源压缩处理letbitmap:ArrayBuffer;//图片数据letpacker:image.ImagePacker=image.createImagePacker();letpacker
- HarmonyOS NEXT hiLog日志类封装
架构教育
在鸿蒙原生开发中,推荐使用hiLog日志来打印我们需要查看的数据,在写hiLog日志时,需要入参四个参数来设置hilog.info(0x0000,'testTag','%{public}s','AbilityonWindowStageCreate');其中第一个参数domain,是不需要处理的,按照默认值来展示就好;第二个参数prefix,在封装类中我们可以统一设置同一个值,方便检索同一个应用下的
- [特殊字符] Java Stream流:让集合处理变得如此优雅!
泥潭硬拔
javastreamjava集合
大家好!今天我们来聊一个超级实用的话题:JavaStream流。别被这个名字吓到,它其实就是一个让我们处理数据更轻松的"魔法工具"!什么是Stream流?简单来说,Stream流就像是一条传送带,我们可以把数据放在上面,然后对它们进行各种操作。比如筛选、排序、转换等等,就像在美食工厂的流水线上一样!为什么要用Stream流?代码更简洁(再见了,又臭又长的for循环!)可读性更强(像说人话一样写代码
- 部署微调框架LLaMA-Factory
高原魔女
llama
LLaMAFactory1.我们在ChatGLM3的github官方页面上能看到对LLaMA-Factory的推荐2.LLaMAFactorygithub链接hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMs(github.com)步骤一:安装LLaMAFactory进入DSW开发环境。登录PAI控制台。在页面左上方,选择DSW实例所
- Unreal Engine开发:Unreal Engine基础入门_静态网格物体与材质基础
chenlz2007
游戏开发2虚幻材质游戏引擎关卡设计网络java
静态网格物体与材质基础在上一节中,我们探讨了如何在UnrealEngine中创建和配置基本的游戏场景。现在,我们将深入学习静态网格物体(StaticMesh)和材质(Material)的基础知识,这是构建游戏世界的重要组成部分。静态网格物体什么是静态网格物体?静态网格物体是UnrealEngine中用于表示不可变形的3D物体的基本资源类型。它们通常用于游戏环境中的建筑、装饰物、地面等。静态网格物体
- 如何优化公司需求管理
需求管理
管理需求变更的关键在于明确流程、跨部门协同、数据驱动反馈。其中,明确流程要求在项目初期建立一套标准化的变更管理制度;跨部门协同确保各部门对需求变更有统一理解并共同参与决策;数据驱动反馈通过实时数据和用户反馈不断优化变更策略,从而保证产品始终紧跟市场需求。一、需求变更管理的重要性与基本理念需求变更管理是软件开发和产品创新过程中必不可少的组成部分。需求在项目启动时往往是初步、模糊且充满不确定性的,而随
- CSS竟然开始支持函数了!编程语言的未来能否在此掀起波澜?
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读当我第一次看到CSS即将支持原生函数时?没错,朋友,这是真的!如今,CSS也开始拥抱函数特性了——那些曾坚称CSS不配称作“编程语言”的人,现在或许得重新考虑一下了。好了,兴奋之余,我们还是先稳一下,深入了解它的具体内容吧!基础知识:函数的定义和调用试想一下,你正在给网页中的多个元素添加相同的虚线边框。通常
- 优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解
代码之光_1980
深度学习pytorch剪枝
标题:优化深度学习模型:PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域,模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝,我们可以去除模型中的冗余权重,从而减少模型的复杂度和提高运算速度,同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝,并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型:结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
- torch.unsqueeze:灵活调整张量维度的利器
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transformertransformer深度学习
在深度学习框架PyTorch中,张量(Tensor)是最基本的数据结构,它类似于NumPy中的数组,但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中,我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。torch.unsqueeze函数就是PyTorch提供的一个非常有用的工具,用于在指定位置增加张量的维度。本文将详细介绍torch.unsqueeze的用法和一些实际应用场景。什么是torch.unsqu
- 快速排序法的使用 ( 超详细图解 )
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链表算法快速排序面试数据结构
快速排序法的使用快速排序法作为一种广受好评的排序方法,不仅仅因为它的排序效率很高,更因为它体现了分治的思想。因此许多广为人知的软件公司(BAT)的笔试面试都喜欢考,甚至在一些大大小小的考试如软考、考研中也能见到它的身影。因此熟练默写快速排序法的代码并掌握其核心思想对我们来说尤为重要。快速排序法的背景:快速排序由C.A.R.Hoare在1960年提出。它的基本思想是:通过一趟排序将要排序的数据分割成
- Python在生物信息学中的应用:基因组学与蛋白质组学
PyTechShare
Python教程-基础python
摘要:本文主要介绍了Python在生物信息学中的应用,特别是在基因组学和蛋白质组学领域。文章详细讲述了各个原理,并以代码实例展示了实际应用。我们将探讨如何利用Python分析基因组数据,解析蛋白质序列,以及进行比对分析等。文章目录1.引言2.分析基因组数据2.1读取和解析FASTA文件2.2基因频率分析2.3代码实例3.蛋白质组学3.1解析蛋白质序列3.2蛋白质序列比对3.3代码实例4.总结1.引
- C语言中的结构体指针
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一、什么是结构体指针?在C语言中,结构体是一种用户自定义的数据类型,可以将不同类型的变量组合在一起形成一个更复杂的数据结构。而结构体指针则是指向结构体变量地址的指针。通过结构体指针,我们可以动态访问结构体成员、传递结构体到函数以及进行内存管理等操作。结构体指针提供了一个更加灵活和高效的方式来操作结构体,特别是在处理大型数据结构时,指针的使用可以节省内存并提高程序性能。二、如何声明结构体指针?结构体
- Java流程控制
NaclarbCSDN
java开发语言
Java流程控制用户交互Scannerjava.util.Scanner使用这个包中Scanner类获取用户的输出基本语法 Scanners=newScanner(System.in);通过Scanner类的next()与nextLine()方法获取输入的字符串,在读取前我们要使用hasNext()与hasNextLine()判断用户是否还有输入的数据next():一定要读取到有效字符后才可以结束
- 适配器模式(Adapter Pattern)详解:如何通过适配器解决接口不兼容的问题
江沉晚呤时
设计模式服务器.net运维c#.netcore开发语言适配器模式
在软件开发中,我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合,使得它们能够协同工作,成为一个常见的挑战。适配器模式(AdapterPattern)正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层,将不兼容的接口适配成客户端需要的接口,从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现,帮助开发者在实际项目
- Vue+EasyExcel来操作文件上传下载
☆夜幕星河℡
SpringBootExcelEasyExceljavavuespringboot
Excel导入导出在管理一个系统时,总会有许多的数据,为了方便浏览查看数据,系统总会提供「导出Excel」的功能;有导出就有导入,在要向数据库中插入大量的数据时,我们向程序提供准备好的Excel,然后程序读取表格内容,并将数据添加到数据库中。实现这个「导入/导出Excel」的功能也不复杂,我们使用第三方的类库即可实现。比如:Apachepoi、JavaExcel(JXL)和阿里巴巴开源的Easye
- 人工智能伦理与可持续发展
CarlowZJ
人工智能
前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- 缓存:节省使用大模型的成本
雪碧没气阿
spring人工智能机器人自然语言处理AI大模型缓存
稍有经验的程序员对缓存都不陌生,在任何一个正式的工程项目上都少不了缓存的身影。硬件里面有缓存,软件里面也有缓存,缓存已经成了程序员的必修课。我们为什么要使用缓存呢?主要就是为了减少访问低速服务的次数,提高访问速度。大模型显然就是一个低速服务,甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验,人们已经做出了一些努力,比如采用流式响应,提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存,显然是另外一个可以解决大模
- 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
大模型大模型量化推理模型量化量化qwq32bgptq量化大模型推理性能调优
1.量化背景之所以做量化,就是希望在现有的硬件条件下,提升性能。量化能将模型权重从高精度(如FP32)转换为低精度(如INT8/FP16),内存占用可减少50%~75%。低精度运算(如INT8)在GPU等硬件上计算效率更高,推理速度可提升2~4倍。我们的任务是,将QwQ-32B微调后的推理模型,也就是bf16的精度,通过量化,压缩到int4。关于QwQ-32B微调,可以参考《利用ms-swift微
- Pytorch Dataloader入门
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PytorchDataloadercode:torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论:在训练模型时,我们通常希望:以“mini-batch”方式传递样本,能够加速训练。每个epoch都shuffle数据,能够减少模型过拟合。使用Pyt
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
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【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- 基于多向量检索器的多模态RAG实现:用于表格、文本和图像
lichunericli
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原文地址:Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型(图像、文本、表格)的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks,展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
- 【.NET 6】RabbitMQ延迟消息指南
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.netcorerabbitmq.net
背景最近遇到一个比较特殊需求,需要修改一个的RabbitMQ消费者,以实现在消费某种特定的类型消息时,延迟1小时再处理,几个需要注意的点:延迟是以小时为单位不是所有消息都延迟消费,只延迟特定类型的消息只在第一次消费时延迟1小时,容错机制产生的重新消费(也即消息消费失败,多次进入延迟队列重试),则不再延迟1小时消费者消费过程中可能会重启考虑到这几点,我们需要一个标识以及持久化,不能简单使用Threa
- DIFFERENTIAL TRANSFORMER
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本文是LLM系列文章,针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中,我们引入了DIFFTransformer,它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言,差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图
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外包工作:不只是赚钱,更是人生的加油站在当今互联网时代,外包工作已经成为很多人的职业选择。但你是否想过,外包工作不仅仅是一份收入来源,更可能是你人生的重要跳板?今天,让我们一起来聊聊外包工作带来的三大机遇。一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议:制定学习计划每周固定学习时间设定明
- 202年充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 【sklearn 01】人工智能概述
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一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- 一道面试题带你看透HashMap底层原理与设计思想,看完就懂了
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[一道面试题带你看透HashMap底层原理与设计思想]——从扩容机制到线程安全的技术实现全景解析一、面试场景中的灵魂拷问面试官:假设我们有一个容量为16的HashMap,当插入第11个元素时发生了扩容,此时另一个线程正在遍历链表,会发生什么?这个过程涉及到哪些关键设计?这个提问需要从HashMap的核心机制入手,折射出哈希表的扩容冲突、数据一致性等核心问题。要回答这个问题,我们需要先掌握HashM
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思路求区间最大值,一道ST表模板题。没学过ST表的看这里。当查询区间最值时,若只用暴力,肯定会超时,所以我们可以建造一个ST表,ST表可以先求出一些小的区间的最值,然后以此类推求出更大区间的最值,这样在查询的时候时间就会大大减少。关于建表,我们举个例子,如果我们输入一个长度为888的数组,默认这一层为第000层,那么第一层的1到71到71到7个数,每个数是下面两个数的最值;第二层的1到51到51到
- 如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!
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随着OceanBase数据库应用的日益深入,数据量不断攀升,单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。因此,部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略,以及加强指标监测工作,都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景,所采取的一些部署和优化措施分享。一、OCP部署升级1.OCP升级(1)4.2.1BP1升级到4.2.2,本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
- ActiveMQ消息队列服务(三)监听器
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在前面的示例中,我们发现消费者每次只能消费一条消息。当队列中有多条消息的时候,我们需要多次运行消费者,才能消费完这些消息。很麻烦!!!!如何解决这个问题呢?那就是使用ActiveMQ监听器来监听队列,持续消费消息。配置步骤说明创建一个监听器对象。修改消费者代码,加载监听器。第一步:创建监听器MyListener类说明:自定义监听器需要实现MessageListener接口packagecn.act
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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public final static Singleton INSTANCE = new S
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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