- 区块链与量子计算的交汇:浅谈区块链系统与量子攻击
莫潇羽
区块链量子计算
当今社会,信息技术正在以惊人的速度发展,给社会带来了一系列深刻的变革。区块链这一极具创新性与颠覆性的技术,正逐步在众多领域释放出巨大的潜能。但伴随着量子计算技术的持续向前迈进,其对传统的加密体系形成了严峻的威胁,致使区块链系统的安全性遭遇了前所未有的巨大挑战。区块链技术依靠其去中心化、不可篡改以及安全可靠等显著特性,在金融、供应链、医疗等诸多领域实现了广泛的运用。例如,在金融领域,它为交易数据的存
- 浅谈游戏客户端框架设计原则
NRatel
Unity游戏框架设计Unity框架Unity游戏框架设计Unity框架设计Unity游戏开发
一、思考“快速开发出能够稳定运行的游戏”是游戏开发的终极目标。“框架”也正是为此而生。“框架”,顾名思义,就是“约束”和“支撑”。“约束”是“支撑”的基础,没有约束,就不能标准化,没有标准就会杂乱无章,杂乱无章就会产生矛盾和漏洞,就不能快速生产迭代。如同盖房一样,东一砖头西一瓦,十层不倒百层必倒。“需求规整可靠”是策划们应该努力的方向。而程序要做的则是“拥抱变化”。如此这样,整体开发趋势才是收敛的
- 轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用,神经网络模型变得越来越庞大和复杂。然而,大规模模型在计算资源、存储空间以及推理速度方面提出了更高的要求,这在移动设备、嵌入式系统等资源受限的环境中尤为明显。为了解决这一问题,轻量级网络设计应运而生。1.2研
- 基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络(GCN)的肺结节检测系统的示例
go5463158465
python深度学习算法python迁移学习开发语言
以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络(GCN)的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络,并模拟数据进行演示。步骤概述数据准备:模拟生成多个单视图的肺结节特征数据,并构建图数据。特征融合:将多个单视图特征进行融合。图卷积网络构建:构建一个简单的图卷积网络模型。模型训练:使用训练数据对模型进行训练。模型评估:使
- 浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战
Python程序员罗宾
架构语言模型人工智能自然语言处理阿里云
0、RAG简介RAG(RetrievalAugmentedGeneration)结合知识库检索与大模型回答,确保信息可靠且精准,同时节省了微调成本。RAG流程简要概括为3步,对应其名:检索:借助Embedding,将问题转化为向量,比对知识库,选取最相关的TopK知识。1、增强:结合检索出的上下文和问题,构造Prompt。2、生成:将Prompt输入大模型,产出答案。3、从工程视角划分,RAG实施
- 浅谈边缘计算
@LDL
其他数据挖掘自动驾驶区块链
一.概念定义(1)维基百科对边缘计算的定义如下:边缘计算是一种优化云计算系统的方法。在边缘执行分析和知识生成减少受控系统和数据中心之间的通信带宽。(2)OpenStack基金会对边缘计算的定义如下:边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务。边缘计算的目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽。(3)2015年,卡内基梅隆大学、华为、英特尔等发起成立的O
- 浅谈JS事件循环机制
阿丽塔~
javascript前端开发语言
众所周知,JS是一门单线程语言,这意味着他在任何时刻只能执行一段代码,为了处理异步操作(如网络请求,定时器,用户交互等),JS运行时环境引入了事件循环机制。事件循环机制依赖于以下几个关键部分:调用栈(CallStack):用于存储正在执行的函数。任务队列(TaskQueue):用于存储需要执行的异步任务。事件循环(EventLoop):监控调用栈和任务队列,确保代码的执行顺序。今天主要探讨任务队列
- 浅谈Spring的事件驱动机制
anm10387
java
浅谈Spring的事件驱动机制前言:每次去翻源码都是出于项目需要,越发觉得自己的主动性比较弱,但偶尔被逼着把源码翻一遍,也着实能收获不少。这次翻看Spring对事件处理机制的代码,主要是因为现在的项目将会话Session放在了ThreadLocal里,而异步的事件处理对线程是不共享的,为了确认这一点,将整个过程DEBUG了多遍,记录一些收获。Spring对事件的支持ApplicationEvent
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- 浅谈XDR---扩展检测与响应(Extended Detection and Response)
金州饿霸
BigData网络
一、目前热门的XDR安全公司1.BitdefenderBitdefenderGravityZoneUltra将保护与扩展端点检测和响应(XEDR)相结合,帮助组织在威胁生命周期中保护端点基础设施,如工作站、服务器和容器。跨端点事件关联将EDR的粒度和丰富的安全上下文与XDR的基础设施分析结合在一起通过对端点和用户产生的风险进行风险分析并在本地强化创新,Bitdefender最大限度地减少了端点攻击
- 手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT
阿崽meitoufa
python开发语言神经网络深度学习gpt
这段代码是一个手写数字识别程序,使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型(sample_weight.pkl),它对MNIST测试集进行预测,并计算模型的准确率。接下来,我会逐步解析这段代码的主要部分。1.导入所需库importsys,ossys.path.append(os.pardir)#为了导入父目录的文件而进行的设定importnumpyasnpimportpicklefrom
- Python:实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式,同时使用 ONNX Runtime 进行推理
煤炭里de黑猫
pythonpytorchcnn
本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络(CNN)模型,并将训练好的模型导出为ONNX格式,之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。在开始使用模型前,需要安装以下Python库。为了提高下载速度,我们将使用国内镜像源进行安装。以下是各个库的安装步骤。1.安装onnxruntimeonnxruntime是用于加载和运行ONNX模型的库。可以通过以下命令使用国内
- 用 Python + LLM 实现一个智能对话
AGI大模型学习
python开发语言langchainprompt大模型AI大模型
大型语言模型LLM最近比较火,所以我也来用LLM写个智能对话玩玩。简介大语言模型LLM全称是LargeLanguageModels。LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本,能够执行多种自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情:文本生成:LLM可以生成各种类型的文本,如新闻、文章、小说等。智能对话系
- 神经网络模型训练中的相关概念:Epoch,Batch,Batch size,Iteration
一杯水果茶!
视觉与网络神经网络batchepochIteration
神经网络模型训练中的相关概念如下:Epoch(时期/回合):当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次epoch。也就是说,所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播。一个epoch是将所有训练样本训练一次的过程。Batch(批/一批样本):将整个训练样本分成若干个batch。每个batch中包含一部分训练样本,每次送入网络中进行训练的是一个batch。B
- 浅谈vue常用的状态管理库vuex、pinia
超绝前端乱学小白
vuefluttervue.jsvuejavascript
Vuex和Pinia都是Vue.js应用程序中的状态管理库,虽然两种状态管理库的vue2,vue3都兼容,但是更推荐vue2(vuex),vue3(pinia)VuexVuex是Vue.js官方提供的状态管理库,它借鉴了Flux和Redux的设计思想,将应用的状态(state)集中管理于单个全局状态树中。核心概念State:存储应用程序的状态Getters:允许在Vuexstore中定义计算属性,
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
lozhyf
工作面试学习tensorflow人工智能python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- 模型保存、训练与验证
钰见梵星
小土堆PyTorch深度学习深度学习人工智能
模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中,模型的保存与加载有两种主要方式:保存&加载完整模型(包括网络结构和参数)只保存&加载模型参数(推荐方式)可以直接跳过看最后几行。PyTorch提供torch.save()方法来保存模型,可以选择保存整个模型结构或只保存参数。保存整个模型importtorchfromtorchvisionimportmodels#加载VGG16模型(未使用
- 浅谈IP地址和网络安全
luck安
web安全网络协议网络web安全
今天学了一下关于IP地址的一些东西,发现IP地址虽然只有简简单单的几串数字组合而成,然而实际上却有很深的玄机。本人也想成为一名网络安全的小白,然后我发奋看视频,看书,也渐渐了解了网络安全这一大框,大多的网络安全渗透的原理也略知一二。网络安全sql注入比如sql注入,利用精心构造出来的sql语句,从而获取到你想要的数据库信息,我们一般可以使用一些漏洞扫描工具或者sql注入脚本比如sqlmap进行快速
- 浅谈十大源码交易平台,找源码不走弯路
17源码网
游戏源代码管理
大家好啊,作为一名经历了无数代码风风雨雨的资深老码农,今天我就来跟你们聊聊十大源码交易平台。这可是我多年经验的结晶,希望你们能从中找到自己需要的宝贝。七爪网:七爪网,这名字很生动。七爪网提供各种类型的源码,包括游戏源码、分销商城源码、小程序源码等等,简直是码农的百宝箱。不管你是初学者还是经验丰富的老鸟,总能在这里找到适合的资源。而且,七爪网还提供详细的使用教程和技术支持,真是想得太周到了。86资源
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- 从零开始入门 K8s | Kubernetes 网络模型进阶
jishulaozhuanjia
个人博客导航页(点击右侧链接即可打开个人博客):互联网老兵带你入门技术栈本文整理自《CNCFxAlibaba云原生技术公开课》第25讲,点击直达课程页面。关注“阿里巴巴云原生”公众号,回复关键词**“入门”**,即可下载从零入门K8s系列文章PPT。导读:本文将基于之前介绍的基本网络模型,进行更深入的一些了解,希望给予读者一个更广更深的认知。首先简单回顾一下容器网络的历史沿革,剖析一下Kubern
- MySQL的集群配置和读写分离配置
lqg_zone
数据库相关mysql数据库
MySQL重点概念介绍分布式集群方案主从节点复制分库分表mycat读写分离参数配置MySQL主节点MySQL从节点实例讲演分布式部署性能演示独立mysql对比主从复制+读写分离参考资料:浅谈mysql集群浅谈mysql集群_mysql不同集群连接-CSDN博客MySQLReplication主从复制全方位解决方案MySQLReplication主从复制全方位解决方案-惨绿少年-博客园MySQL主从
- 【K8S系列】Kubernetes 集群中的网络常见面试题
颜淡慕潇
K8S系列深入解析K8S网络kubernetes云原生集群网络
在Kubernetes面试中,网络是一个重要的主题。理解Kubernetes网络模型、服务发现、网络策略等概念对候选人来说至关重要。以下是一些常见的Kubernetes网络面试题及其答案,帮助你准备面试。1.Kubernetes的网络模型是什么样的?问题:Kubernetes的网络模型是怎样的?答案:Kubernetes网络模型遵循“每个Pod都有一个唯一的IP地址”的原则。每个Pod都可以直接通
- 浅谈幂等设计
崩溃的章鱼哥
后端
浅谈幂等设计最近笔者在做一个幂等方面的需求,把开发过程中的一些心得,分享给大家,主要是围绕着幂等的一些理念的辩证与思考,如有错误请指正!什么是幂等幂等性原本是一个数学领域的概念:对于函数f(x),若满足f(f(x))=f(x),则称该函数具有幂等性。在计算机领域,则指多次执行同一操作对系统状态的改变与仅执行一次是相同的。核心是对于系统资源状态的修改,不管执行一次还是执行多次,最终资源状态的终态是一
- 【kafka系列】broker
漫步者TZ
kafka数据库分布式kafka
目录Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程Broker处理消费者消息的核心流程关键点总结Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程接收请求Broker的SocketServer接收来自生产者的ProduceRequest(基于Reactor网络模型)。请求解析与验证解析请求头(Topic、P
- Redis高级特性解析——Redis核心技术与最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型Java实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Redis是开源的高性能键值对存储数据库,它支持数据持久化、LRU淘汰策略、发布订阅系统、事务、流水线等丰富的数据结构和功能,并且提供多种客户端编程接口,可以满足用户各种应用场景的需求。但是,作为一个高性能数据库,Redis还存在一些不足之处,比如内存管理、网络模型、集群架构、客户端连接、监控、持久化、主从复制等方面。因此,作者希望通过本文分析Redis高级特性
- 文本生成型人工智能:逻辑算法与文字组合的重构艺术
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能算法重构人机交互aichatgpt
引言在数字化浪潮的推动下,文本生成型人工智能(如GPT系列、Claude、Deepseek等)正逐步从技术工具演化为人类社会的"数字镜像"。其本质并非简单的文字堆砌,而是基于算法逻辑对海量语言数据的学习与重组。这一过程既模仿了人类的思维模式,又受制于技术基础设施的物理边界。以下从三个维度解析其运行逻辑与技术哲学。一、数据训练:从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言
- 高可用(HA)架构
weixin_34344403
运维系统架构java
http://aokunsang.iteye.com/blog/2053719浅谈web应用的负载均衡、集群、高可用(HA)解决方案http://zhuanlan.51cto.com/art/201612/524201.htm互联网架构“高可用”http://www.blogjava.net/ivanwan/archive/2013/12/25/408014.htmlLVS/Nginx/HAPro
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag