- 近期计算机领域的热点技术
0dayNu1L
云计算量子计算人工智能
随着科技的飞速发展，计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势，并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在
- 本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9？
go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9，这背后的数学原理是本福特定律（Benford'sLaw）。本福特定律的概述本福特定律（Benford'sLaw）又称首位数字定律，是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中，数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为：P(d)=log₁₀(1+1/d)，其中d∈{
- 书籍-《动手学深度学习（英文版）》
书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
- 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后，本文将聚焦于文本数据，探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索，并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl
- 【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
- 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》
留下一片云
科技
违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验：在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后，按量子“波函数”理论，“电子只靠自相干，不需任何外部作用即可任意变向、返回”，“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术：“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在，唯物唯一。集合有统属，万物归自然。集合内性本善，逻辑/规则在集
- 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent
- DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用政务架构
DeepSeek赋能城市智慧升级：基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备：自然语言理解能力（NLU）异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统，
- AI 原生 IDE Trae 深度体验：SSHremote 功能如何重新定义远程开发与云原生部署
芯作者
DD：日记人工智能
一、引言：AI原生IDE的革新意义在AI技术全面渗透软件开发的今天，编程工具正从“辅助工具”向“智能协作伙伴”转变。字节跳动推出的Trae（国内首个AI原生IDE）以其独特的Builder模式、自然语言编程和SSHremote功能，不仅重新定义了开发流程，更将远程开发与云原生部署的效率提升至新高度。本文将从实际体验出发，深度解析Trae如何通过SSHremote功能实现“开发-调试-部署”全链路的
- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
shuoac
easyui前端javascriptpython
在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具，通过n-gram重叠来筛选和排序示例，从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度，计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高，表示文本间的重叠越大。NGramOv
- 文本纠错（Text Correction）
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）输出：修正后的规范文本（如“我明天要去北京，希望天气好。
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
python
在文本处理任务中，按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分，并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- 书籍-《自然语言理解解析》
书籍：UnderstandingNaturalLanguageUnderstanding作者：ErikCambria出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《自然语言理解解析》01书籍介绍大约半个世纪前，AI先驱们如MarvinMinsky开始了一项雄心勃勃的项目：模拟人类大脑如何编码和解码意义。虽然现在我们借助神经科学对大脑有了更多的了解，但距离揭开大脑的秘密，
- 如何创建自定义回调处理器
bBADAS
python开发语言
在现代AI开发中，回调是一个强大的工具，它允许我们在特定事件触发时执行自定义逻辑。本文将深入探讨如何为LangChain创建自定义的回调处理器，从而实现更加灵活的模型交互。技术背景介绍在使用AI模型时，尤其是在处理自然语言生成任务时，可能需要对生成的每个标记（token）进行处理。LangChain提供了一些内置的回调处理器，但为了满足特定的需求，创建自定义回调处理器是非常有必要的。核心原理解析创
- 程序员集体失业？DeepSeek这6个反常识用法竟能替代写代码
后端
上周三凌晨两点，我盯着满屏报错的SpringBoot项目抓耳挠腮时，无意间在GitHubtrending榜发现了个宝藏项目。这个让3000+程序员连夜改简历的AI工具，居然把我的烂代码变成了性能提升40%的优雅实现——这可不是什么天方夜谭，而是我亲身经历的DeepSeek实战故事。你可能不信，现在用自然语言描述需求就能生成可运行代码。就像上周我接到个紧急任务：要在三天内完成电商平台的优惠券系统。当
- 【产品小白】什么是AI产品经理
百事不可口y
产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
- NL2SQL 优化之 Schema 编写标准
kakaZhui
oracle数据库AIGCpythonllamachatgpt
写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。一个清晰、规范、易于理解的Schema能够帮助模型更好地理解数据库结构，从而生成更准确的SQL查询。相反，一个混乱、不规范的Schema会增加模型的理解难度，导致生成的SQL查询错误百出。本文将深入探讨NL2SQL任务中Schema的编写标准，详细介绍如何为
- 仓颉：关于封装，继承，多态
繁星幽蓝悼梦影
仓颉华为harmonyos
在对于仓颉有了初步了解之后，我们自然会想在我们之前所学习，编写的简单代码上添加一些其他的功能，今天我们就来讲几个重要的小功能封装为了提高数据访问的安全性，我们可以使用访问修饰符private。那么我们应该通过什么方法提高呢，我们有两种方法：1.通过方法2.通过属性设计器。参考如下代码packagecjchapter4.chapter1publicclassUser{privatevara1:Int
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER，一种新兴的框架，如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建，以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型（如GPT-4和PaLM2）已
- openai 标准化协议 Structured Outputs 具体示例教程
weixin_40941102
语言模型
StructuredOutputs具体示例教程场景：个人财务管理助手假设我们要构建一个AI助手，帮助用户记录和管理个人财务支出。用户可以输入自然语言描述（如“昨天我花了50元买了午餐”），助手将提取关键信息并以结构化JSON格式返回，包括日期、金额、类别和备注。示例1：使用StructuredOutputs提取财务记录步骤1：定义JSONSchema我们需要一个清晰的Schema来描述财务记录：{
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括
- python爬虫项目
范哥来了
python爬虫开发语言
项目名称：国家自然科学基金大数据知识管理服务门户爬取项目爬取内容：爬取内容：资助项目爬取链接：HTTP://KD.NSFC.GOV.CN/BASEQUERY/SUPPORTQUERY为了完成“国家自然科学基金大数据知识管理服务门户”的资助项目信息爬取任务，我们需要设计一个网络爬虫。考虑到目标网站的具体情况，我们将采用Python语言结合requests库来处理HTTP请求，以及使用Beautifu
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- 第十天-字符串：编程世界的文本基石
大橙子房
aipythonjava
在编程的广阔领域中，字符串是极为重要的数据类型，它就像一座桥梁，连接着人类的自然语言和计算机能够理解与处理的数字信息。下面，让我们深入探索字符串的世界。一、字符串简介字符串是由零个或多个字符组成的有序序列，它在程序中用于表示文本信息。在Python语言环境下，创建字符串简洁直观，例如：str="HelloWorld"。这里，str作为字符串变量名，就如同给一个装着文本内容的盒子贴上了标签；Hell
- 低代码平台未来发展趋势有哪些？
低代码
低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
- 画面+音频实时去重，青否数字人最新技术已上线！
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数字人直播音视频人工智能
先预告下，青否数字人3月下旬将迎来一次超级重磅的版本发布。这将彻底颠覆你对直播数字人的认知！在手持样品讲解时，数字人主播能够精准输出产品话术。告别传统数字人一直不停歇的讲解，可自主暂停讲解、喝水、进出镜头、更换服饰，直播节奏比真人更自然。作为AI直播私有化部署行业引领者，青否数字人一直保持每周迭代的更新速度，持续引领行业前沿。接下来，为您深度揭秘3月中上旬推出的重磅新功能：AI话术5.0：AI泛化
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。
数据集
2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
- Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBook Pro下载、安装和配置使用Trae？
Trae智能协作AI编程工具IDE：如何在MacBookPro下载、安装和配置使用Trae？一、为什么选择Trae智能协作IDE？在AI编程新时代，Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验：双向智能增强：AI不仅提供代码补全，更能理解上下文主动建议架构优化方案自然语言编程：支持"用Python写一个带JWT验证的FastAPI用户系统"式开发实时协作画布：可视化呈现AI生成的代码逻辑，支持多模态
- 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><
