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深度学习模型开发部署全流程:以YOLOv11目标检测任务为例深度学习模型从开发到部署的完整流程包含需求分析、数据准备、模型训练、模型优化、模型测试和部署运行六大核心环节。YOLOv11作为新一代目标检测模型,不仅延续了YOLO系列的高效实时性能,还在检测精度和泛化能力上取得显著突破,使其成为工业质检、安防监控、自动驾驶等领域的理想选择。本文将详细阐述这一完整流程,并结合YOLOv11的具体实现,提
- 众趣SDK重磅升级:空间物联IOT新视界,赋能实景三维场景深度应用
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物联网3d点云处理人工智能计算机视觉点云扫描
近日,空间数字孪生云服务行业领导者—众趣科技宣布旗下核心产品云服务平台QverseSDK迎来里程碑式升级!本次升级聚焦行业前沿需求,重磅推出IoT设备监控系统、iframe跨平台页面无缝集成、BI数据智能三大解决方案,旨在将三维空间计算能力转化为更强大、更易用的生产力工具,为企业用户和开发者构建下一代空间数字化应用提供坚实底座。一、IoT空间物联,让设备运行尽在掌控痛点解决:告别传统分散的设备管理
- aocache:AOCache 新增功能深度解析:从性能监控到灵活配置的全方位升级
10km
aocachejavajavaaocache性能分析
最近对aocache进行了重要升级,最新版本0.6.0增加了几项新功能:性能分析日志,AOCache性能分析工具,切入点自定义配置,全局配置,本文详细说明这几项目新功能的作用和使用方式。一、性能分析日志需求背景对于哪些方法适合使用aocache注解提高性能,开始我是凭经验和直觉来判断的。但是对于下面这个方法,凭直觉你觉得用方法缓存能提高性能么?publicStringnext(Stringexpr
- Python日志终极指南:深入探索logging日志管理模块
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在任何一个严谨的软件开发项目中,日志(Logging)都是不可或缺的一环。它不仅是调试代码的利器,更是线上问题追踪、性能分析和数据监控的重要依据。相比于随处可见的print()语句,Python内置的logging模块提供了更为强大、灵活且标准化的解决方案。[1][2]这篇博客将带你由浅入深,全面掌握logging模块的使用,从基础配置到高级技巧,再到企业级项目的最佳实践。一、告别print():
- AI大模型训练的云原生实践:如何用Kubernetes指挥千卡集群?
当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- PAM认证相关的日志信息
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PAMlinux
目录**1.主要日志文件****(1)`/var/log/secure`(RHEL/CentOS/Fedora)****(2)`/var/log/auth.log`(Debian/Ubuntu)****(3)`/var/log/sssd/sssd_pam.log`(SSSD相关认证)****(4)`/var/log/audit/audit.log`(SELinux相关)****2.如何实时监控PA
- 性能优化实践:Modbus 在高并发场景下的吞吐量提升(一)
一、引言**在工业自动化领域,Modbus协议凭借其简单易用、开放性高以及广泛的设备支持等特点,成为了设备间通信的重要标准之一。自1979年由Modicon公司(现为施耐德电气)首次开发以来,Modbus协议历经多年发展,已广泛应用于各类工业场景,从工厂自动化生产线到智能建筑控制系统,从能源管理系统到远程监控平台,Modbus协议无处不在,连接着各种不同类型的设备,实现数据的交换与控制指令的传递。
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达梦分布式集群分布式线程DPC
达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析1.DPC专用线程体系1.1DPC线程池分类1.1.1底层公共线程池1.1.2上层专用线程池1.2线程管理模式1.2.1生产者-消费者模式1.2.2领导者跟随者模式2.DPC线程相关视图2.1THREADS2.2DPC_STASK_THRD2.3关键列解释3.DPC线程管理监控3.1sql卡顿,找出关键线程分析3.2完整sql执行示例1.DPC专用线程体系文
- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
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算法视觉检测安全计算机视觉
开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
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在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- lesson18:Python函数的闭包与装饰器(难)
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目录引言闭包:函数式编程的"状态容器"一、闭包的本质与定义二、闭包的三大形成条件三、闭包的工作原理:变量的“持久化”四、闭包的核心应用场景五、闭包的注意事项六、闭包与装饰器的关系装饰器:基于闭包的功能增强工具一.装饰器的定义与作用二.装饰器的实现原理(基于闭包)三、装饰器进阶:灵活扩展功能1.带参数的装饰器2.保留函数元信息3.类装饰器与装饰器嵌套四、装饰器实战案例案例一:时间开销计算(性能监控)
- 用Flink实现的一个实时订单对账功能, Flink的双流实时对账
1.为什么业务订单数据不用Mysql之类的强事务性数据库监控反而用Flink的实时?一般这种涉及到订单的数据流都要用mysql监控实现,但是鉴于减少mysql的数据库压力和提高更实时性,可以考虑用Flink实时的数据流做实时的参考2.如何处理乱序数据?使用watermark水位保证第一层数据延迟.PS:这里的水位不能设置太长延迟使用processfuntion更加灵活的处理迟到数据,设置一个定时器
- Qt/C++音视频开发22-通用GPU显示
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一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点,如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员,这个坎必须迈过去,本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发,视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下,关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。之前用ffmpeg解码的时候,已经做了硬解码的处理,比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理,但是当时解码出来以后,还是重
- 时序数据库选型全指南:为什么越来越多企业选择IoTDB?
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计算机学科论文创新点机器学习facebook课程设计经验分享
>在工业物联网爆发式增长的今天,一台风力发电机每秒产生200+数据点,一座智慧工厂每天新增10亿级数据记录——传统数据库已无法承受时序数据的洪流。###时序数据:数字时代的脉搏时序数据(Time-SeriesData)是以时间戳为索引的连续数据流,广泛存在于物联网设备监控、金融交易记录、应用性能监测等场景。这类数据具有三大特性:-**海量性**:单个设备每秒可产生多条数据-**时效性**:新数据价
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- 如何使用Google AdSense实现H5小游戏变现(二)
Louisa的工作日记
上一篇内容主要介绍了H5小游戏的市场情况洞察、GoogleAdSense介绍、收入核心指标,本篇文章将介绍如何改善展示次数、eCPM,以及如何使用GA来优化网站质量。01.如何改善展示次数1、网站DAU网站DAU和你的渠道息息相关,这里作为H5小游戏网站常常容易遇到的问题:服务器承载压力过大崩溃。需要时刻监控服务器情况,海外推荐使用亚马逊相关服务,国内服务提供商均存在不稳定情况。此外,必须支持ht
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%?陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中,反光衣是保障作业人员安全的重要装备,对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁:强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源:某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后,给安全生产埋下隐患。一、技术解析:反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
- 传奇修改map地图教程_传奇技能第三祭:NPC的增加、隐藏和脚本修改
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技能献祭,Get新技能:传奇技能——NPC功能与实现跟航家学技能,用干货带你飞,现学现用,底部有配套学习资源本篇内容简介:通过对游戏内NPC的控制,可以让NPC出现在地图中的任意位置,还可以控制外观显示、自定义命名,新增与隐藏以及脚本功能的实现。一、NPC总控制文本所在路径:D:MirServerMir200EnvirEnvir目录下,找到NPC总控制文本:Merchant,游戏内的所有NPC都在
- Python 爬虫实战:视频平台播放量实时监控(含反爬对抗与数据趋势预测)
西攻城狮北
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一、引言在数字内容蓬勃发展的当下,视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度,更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而,视频平台为了保护自身数据和用户隐私,往往会设置一系列反爬虫机制,对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战:如何巧妙地突破这些限制,同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
- redis集群之Sentinel哨兵高可用
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redisredissentinelbootstrap
Sentinel是官网推荐的高可用(HA)解决方案,可以实现redis的高可用,即主挂了从代替主工作,在一台单独的服务器上运行多个sentinel,去监控其他服务器上的redismaster-slave状态(可以监控多个master-slave),当发现master宕机后sentinel会在slave中选举并启动新的master。至少需要3台redis才能建立起基于哨兵的reids集群。一、通过s
- GoView 强势入驻 GitCode:拖拽低代码,打造高颜值数据大屏
GitCode 代码君
gitcode低代码开源
信息可视化时代,数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而,用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题?1.繁复的数据源集成,各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑,调动艰难的样式、布局、动画,和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构,就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在,一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
- 基于Python的智能公示信息监控爬虫系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言音视频搜索引擎scrapy
摘要本文详细介绍了如何使用Python构建一个高效的公示信息监控爬虫系统。系统采用最新技术栈,包括异步爬取、智能解析、反反爬策略等,能够自动监控各类政府网站、企业公示平台的更新信息。文章从系统设计到具体实现,提供了完整的代码示例和详细的技术解析,帮助读者掌握大规模公示信息采集的核心技术。关键词:Python爬虫、公示监控、信息采集、异步爬取、智能解析1.引言在数字化时代,各类公示信息(如政府采购、
- 目标检测(object detection)
加油吧zkf
目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
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量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- UDP服务器的优缺点都包含哪些?
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udp服务器网络协议
UDP协议不需要像TCP协议那样进行复杂的连接建立与拆除过程,在进行传输数据信息的过程中,应用层将数据交给UDP层,UDP层直接加上首部就发往网络层,极大地减少了处理时间和资源消耗。例如在一些简单的网络监控程序中,只是定期发送一些状态信息,对数据准确性的要求不高时,企业可以选择使用UDP服务器,能够实现快速传输数据的功能。由于UDP服务器不需要连接建立过程和重传机制的束缚,UDP数据能够快速地从发
- 服务器深夜告警?可能是攻击前兆!
群联云防护小杜
安全问题汇总服务器网络运维前端人工智能重构ddos
凌晨三点,刺耳的告警铃声把你从梦中惊醒:服务器CPU100%,内存耗尽!你手忙脚乱地登录服务器,发现某个进程疯狂占用资源。是程序Bug?还是业务突增?排查半天,最后在角落的日志里发现蛛丝马迹——你的服务器正在遭受攻击!这种资源被“悄悄”耗尽的攻击,往往比直接的流量洪峰更难察觉,危害却同样巨大。本文将深入探讨这类资源消耗型攻击的原理,并提供一个实用的监控脚本,助你早发现、早处置。一、资源消耗型攻击:
- Flink DataStream API详解(一)
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Flinkflink大数据
一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 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><