- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- 智能化业财融合的数字化转型与整合:企业财务信息规划设计与实现(4)
数据工坊
企业财务信息化前端框架大数据软件构建
目录2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述2.5.2“三层架构”划分及功能内容2.5.3“三域架构”划分及功能内容2.5.4“三层三域”技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述要构建以业务与财务深度融合为基础的数字化管理体系,我们在前面对企业财务资源管理系统架构进行了一般性分层剖析的基础上,描述了企业
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 这个设计思想能启蒙你很多年,嵌入式裸机按键扫描
大方老师嵌入式
嵌入式单片机单片机学习单片机51单片机嵌入式硬件
这个设计思想能启蒙你很多年,嵌入式裸机按键扫描摘要:本文目的是讲述一个按键扫描处理的面向对象开发的设计思想,适用于裸机开发,通过按键扫描,检测到按键是否按下,松开等状态,并将该状态通过其他形式反馈给其他模块进行处理。初次使用按键时,最常用的办法就是如以下代码一样,硬延时抖动滤波,等待确认后做相应的处理。void KEY_Scan(void){  
- 基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据(功率预测、故障诊断)模型及代码详解
清风AI
深度学习算法详解及代码复现人工智能神经网络深度学习pythoncondapippandas
GCN基础在深度学习领域中,图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上,能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示,这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代,GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示,为后续的分类、预测等任务提供
- C++23标准库模块
eamon100
Win32软件开发c++
一、C++23标准库引入了两个命名模块:std和std.compat:std导出C++标准库命名空间std中定义的声明和名称,例如std::vector。它还会导出C包装器标头的内容,例如和,提供类似std::printf()函数的内容。不会导出全局命名空间(如::printf())中定义的C函数。这可改善包含这样的C包装器标头的同时也会包含像stdio.h这样的C头文件的情况,因为这会引入C全局
- Kotlin 构造函数
猪猪上
kotlinkotlinandroidjava
kotlin的构造函数只要是面向对象的语言,就会有构造函数的概念,那啥是构造函数,其实就是你初始化类时调用的函数,在kotlin中构造函数分为主构造函数和次构造函数。主构造函数kotlin中主构造函数是在类名后面括号表示的,注意这里和java不一样,java中和类名相同的函数就是构造函数,且不分主构造函数和次构造函数。classPerson(name:String,sex:Int){}没有参数的主
- YOLO魔改之频率分割模块(FDM)
清风AI
YOLO算法魔改系列YOLO人工智能计算机视觉目标检测python深度学习
目标检测原理目标检测是一种将目标分割和识别相结合的图像处理技术,旨在从图像中定位并识别特定目标。深度学习方法,如FasterR-CNN和YOLO系列,已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略,通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。在小目标检测中,为克服分辨率低和特征不明显的问题,模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理,以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
- Python第六章03:列表的常用操作
苹果.Python.八宝粥
pythonwindows开发语言
#列表的常用操作"""如:定义、下标索引获取数据、插入元素、删除元素、清空列表、修改元素、统计修改元素个数在Python中,如果将函数定义为class的成员,那么函数称为方法函数:defadd(x,y):returnx+y方法:classStudent:defadd(self,x,y):returnx+y方法和函数的功能一样,可以传入参数,有返回值,方法调用使用格式不同:函数的使用:num=add
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- NET Core 大数据处理
Gene Z
.NetC#c#
在.NETCore里处理10万条以上的大数据时,可采用以下几种方式,同时也适用于不同的应用场景。1.批量处理方式借助批量操作一次性处理大量数据,从而减少与数据库或外部系统的交互次数,提高性能。例如,在向数据库插入大量数据时,可使用批量插入操作。应用场景适用于数据导入、数据迁移等场景。比如将CSV文件中的大量数据批量导入到数据库中。2.并行处理方式运用并行编程技术(像Parallel.ForEach
- 力扣Hot100——136. 只出现一次的数字
飞奔的马里奥
leetcode算法职场和发展
难点在于时间与空间复杂度的要求,一般遇到这样的限制,就要考虑使用位运算,位运算效率最高了。异或当且仅当两个输入值不同时,异或运算输出为真(1),否则输出为假(0),即“同为0,异为1”。这是针对二进制运算的规则,整数进行异或运算,需要转换为二进制,一样遵循这个运算规则。异或的运算律:交换律:p⊕q=q⊕p结合律:p⊕(q⊕r)=(p⊕q)⊕r恒等律:p⊕0=p归零律:p⊕p=0对合运算:p⊕q⊕q
- PCDN 与传统 CDN 的对比:优势和劣势分析
yczykjyxgs
pcdn智能路由器
在内容分发领域,PCDN和传统CDN是两种重要的技术手段。传统CDN凭借其成熟的架构,在互联网发展历程中发挥着关键作用。它通过在各地广泛部署缓存服务器,将内容缓存至离用户更近的节点,以此加快分发速度。这种模式下,内容传输路径短,能有效减少延迟,为用户提供稳定的访问体验。不过,传统CDN的大规模服务器部署带来了高昂成本,无论是建设费用还是维护成本都不容小觑。PCDN作为融合了P2P技术的新兴内容分发
- 谷歌母公司Alphabet拟斥资230亿美元收购网络安全公司Wiz
leijianping_ce
雷递网乐天7月15日据知情人士透露,谷歌母公司Alphabet正在就收购网络安全初创公司Wiz进行谈判。此次交易总额可能高达230亿美元。这将使其成为Alphabet迄今为止最大的一笔收购。双方尚未达成协议,谈判仍有可能以失败告终。近期,Alphabet搁置收购客户关系管理公司HubSpotInc.的努力,随后进行此次谈判。与HubSpot交易一样,对于像Alphabet这样的大型科技公司来说,收
- 金三银四快过去一半了,是时候加把劲了
后端go找工作面试
从复旦春招会的15000+岗位争夺战,到AI算法岗年薪百万的“神仙打架”,再到游戏行业20:1的残酷竞争比,今年的金三银四像极了《三体》里的黑暗森林:机会看似遍地,但稍有不慎就成了别人的“背景板”。但现实真的是“投晚了就凉了”吗?数据告诉你真相:智联研究院统计显示,算法工程师、机器人算法工程师等岗位需求同比激增44%,而中小企业的“捡漏窗口”才刚开启。这半个月,我整理了20+场面试实录(含小鹅通、
- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
pytorch人工智能python
模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- k8s 配置私有镜像仓库认证
狗贤
Kuberneteskubernetes容器
1.创建Docker注册表的Secret首先,创建一个类型为dockerconfigjson的Secret,用于存储Docker注册表的认证信息。方法1:使用DockerCLI和kubectl不适用于阿里云格式不一样登录Docker注册表:dockerlogin这会生成一个包含认证信息的配置文件,通常位于~/.docker/config.json。创建Secret:kubectl-npromcre
- 数据重放和数据倒灌的意思一样吗
赛恩斯
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数据重放与数据倒灌在机制上有相似性,但设计目的和适用场景存在本质差异:1.核心定义对比维度数据倒灌数据重放技术场景LiveData特有的现象,新观察者自动接收最后一次数据更新78通用异步流机制(如Flow的StateFlow/SharedFlow),允许新订阅者获取历史数据45设计意图LiveData的默认行为,旨在确保观察者始终获取最新数据38开发者主动配置的数据保
- Websoft9 开源多应用平台:培养学生数字化能力的实战工具
开源实践
引言数字化教育转型的核心在于将技术工具与教学场景深度融合,但传统模式常因环境配置复杂、工具链割裂等问题阻碍实践教学效率。Websoft9开源多应用平台以标准化部署、多工具集成、轻量化运维为核心能力,为教育场景提供了一种技术门槛更低、协作效率更高的解决方案。本文基于实际教学需求与技术验证,探讨如何通过该平台构建数字化能力培养体系。一、技术特性与教育场景的适配性开源生态覆盖全技术栈,缩短教学准备周期平
- 华为仓颉编程语言与医疗领域的深度融合:技术与实践
想成为高手499
华为人工智能服务器
引言在数字化浪潮席卷全球的背景下,医疗行业的智能化转型已成为一种不可逆的趋势。从电子病历(EMR)、医疗影像分析,到远程手术和个性化健康管理,技术创新正在不断推动医疗领域的变革。然而,这一过程对底层技术提出了更高的要求:高效的计算性能、强大的硬件适配性、分布式计算能力以及生态系统的支持。华为推出的自研编程语言仓颉(Cangjie)正是在此背景下应运而生。仓颉语言以其高效、灵活和强大的硬件整合能力,
- AI数字人分身系统+deepseek深层技术刨析
Yxh18137784554
数字人人工智能音视频架构
#数字人分身系统##ai数字人#AI数字人分身系统:解码技术源头架构,重塑数字未来**在元宇宙加速渗透、人机交互边界持续突破的今天,AI数字人分身系统正从科幻概念演变为商业与社会的核心工具。其背后,一套融合顶尖AI技术与工程化思维的技术架构,正在重新定义“数字生命”的可能性。本文将从技术源头出发,深度解析AI数字人分身系统的核心架构设计,揭示其如何实现“形神兼备”的数字化身。---一、技术云罗数字
- Linux篇1-初识Linux
逃跑的机械工
Linuxlinux
1.Linux能干什么Linux能够进行各种语言的开发工作,基本主要以后端语言为主C++,JAVA,python;Linux能进行各种指令操作,从而完成各种的文件相关的管理工作2.Linux基本指令2.1ls指令在Linux中,以.开头的文件,叫做隐藏文件;ls-a显示隐藏文件隐藏文件:Linux配置文件,可以隐藏起来,防止误操作,起到保护作用;ls-l列出文件的详细信息-d将目录象文件一样显示,
- 电商API接口:赋能商家,领跑未来电商新赛道
lovelin+vI7809804594
爬虫人工智能pythonAPI反向海淘
在数字经济浪潮下,电子商务的竞争已从简单的价格战转向生态系统的效率比拼。API(ApplicationProgrammingInterface)作为数字世界的"连接器",正在重塑电商行业的运行逻辑。全球API管理市场预计在2026年突破210亿美元规模,其中电商领域占据最大应用场景。从亚马逊的AWS到阿里巴巴的开放平台,API经济正在构建新型商业基础设施,推动电商行业进入"无界融合"的新纪元。本文
- 大模型——模型上下文协议 (MCP)
不二人生
大模型人工智能大模型
大模型——模型上下文协议(MCP)我一直在尝试一种新技术,通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议(MCP),将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段,但它已经具有一定的势头。我一直在尝试一种新技术,通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议(MCP),将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。现在还处于早期阶段,但它已经具
- ChatGPT、DeepSeek、GIS与Python机器学习强强联合!地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建
WangYan2022
DeepSeekChatGPT地下水地质灾害DeepSeekChatGPTGIS灾后重建
在地质灾害频繁肆虐的当下,精准开展风险评价刻不容缓。如今,一门极具创新性的教程震撼登场,它将ChatGPT、DeepSeek等前沿技术与GIS、Python以及机器学习深度交融,为学员打造出前所未有的学习体验,助力大家在地质灾害风险评价领域强势突围,一路领先。前沿技术融合,铸就智能学习核心动力教程最闪耀的亮点之一,便是大胆引入了ChatGPT和DeepSeek技术。它们恰似无所不能的“数据魔法师”
- 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
游其是你
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
dcj3sjt126com
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><