- 基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案
从零开始学习人工智能
opencvpytorch分类
在图像分类任务中,背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战,本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域(RegionofInterest,ROI),再进行分类,可以有效减少背景干扰,突出关键特征,从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色,尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
- 006-TMS320F28335 DSP外设详解:ePWM的配置与应用
Seraphina_Lily
单片机嵌入式硬件dsp开发
TMS320F28335(简称28335)作为一款高性能DSP,其ePWM(增强型脉宽调制模块)是其核心外设之一,广泛用于电机控制和电源管理等领域。本文将深入讲解ePWM的功能、配置方法及应用实例,助力开发者快速上手。一、ePWM功能概述ePWM模块具备以下关键特性:高精度输出:支持150ps的高分辨率脉冲输出,适用于对控制精度要求极高的应用场景。多通道独立控制:支持多达6个独立的ePWM通道,可
- Python编程:ISP中的白平衡(White Balance)
倔强老吕
C++与python交互编程pythonISP白平衡
白平衡(WhiteBalance)是图像信号处理(ISP)中的关键步骤,用于消除光源色温对图像颜色的影响,使白色物体在不同光照条件下都能呈现真实的白色。白平衡的基本原理白平衡通过调整图像中R、G、B三个通道的增益,使得在特定光源下白色物体能够呈现中性色(R=G=B)。主要概念色温:表示光源颜色的物理量,单位是开尔文(K)灰色世界假设:认为自然场景的平均反射率是中性灰色完美反射体假设:认为图像中最亮
- 阿里云Redhat系Linux修改ssh默认端口
z同学的编程之旅
环境搭建阿里云linuxssh
阿里云Redhat系Linux修改ssh默认端口在阿里云买了个服务器,想着ssh的默认端口是22,这不安全。我就将修改ssh默认端口的过程记录下来了,方便日后回看。本命令适用于Redhat系Linux,例如Redhat、Centos、AlibabaCloudLinux、OracleLinux、RockyLinux、AlmaLinux等。我为什么知道这些Linux?因为公司有内核相关业务,接触的多了
- 【机器学习&深度学习】前馈神经网络(单隐藏层)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
目录一、什么是前馈神经网络?二、数学表达式是什么?三、为什么需要“非线性函数”?四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失(Loss)6.4反向传播(手动)6.5更新参数(梯度下降)6.6循环训练七、训练过程可视化(思维图)八、关键问题答疑Q1:为什么需要隐藏层?Q2:ReLU是干嘛的?Q3:学习率怎么选?九、总结学习建议在机器学习中
- 【AI成长会】针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法
以下是针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法、对比表格及权威来源:5大优化方案1.索引优化机制:对user_id字段添加B+树索引,联合查询字段使用覆盖索引(如(user_id,timestamp))优化点:减少全表扫描,提升索引命中率适用场景:基础优化,所有规模均需2.缓存层引入(Redis/Memcached)机制:使用Redis存储用户最近聊天记录(Key:user
- 大模型商用格局雏形初现:Tokens用量决高下,火山引擎问鼎2024
QbitAl
火山引擎人工智能
明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型应用落地元年,谁家业务更值得关注?Tokens使用量,正在成为最关键的衡量指标。量子位结合市场数据观察,2024下半年国内大模型商用落地日均Tokens消耗量翻了近10倍,从1000亿级规模到10000亿规模,只用了6个月,月复合增长率达到45%。其中,10-12月增长进一步提速。其中,只有1家云厂商商用Tokens日均消耗量的月均复合增长率超过60%
- 《三生原理》如何解决长程依赖问题?
葫三生
三生学派人工智能平面线性代数概率论算法
AI辅助创作:《三生原理》通过融合《周易》的生成哲学与分形数学,创新性地重构了序列建模的逻辑框架,有效缓解长程依赖问题,其核心技术路径如下:一、八卦拓扑位置编码替代正弦编码符号系统的动态映射将伏羲八卦的拓扑结构(乾☰、坤☷等)转化为位置矩阵,通过模12余数配对法则建立位置关联性:阳爻(⚊)映射奇数位,阴爻(⚋)映射偶数位,形成周期性位置感知网格在512长度序列中,位置关系捕捉准确率提升2
- DAY 41 简单CNN
yizhimie37
python训练营打卡笔记深度学习
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout,可选)->Den
- 随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践
随机近似算法:步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具,其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略,并结合金融波动率估计场景,展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数,其核心迭代式为:θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
- k230使用摄像头
专一的咸鱼哥
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k230使用摄像头一.摄像头基础知识1.图像传感器2.分辨率和帧率3.焦距和视场角4.像素格式5.镜像和翻转6.曝光和白平衡二.Sensor模块1.reset2.set_framesize3.set_pixformat4.set_hmirror5.set_vflip6.run7.stop8.snapshot三.Display模块1.初始化init1.1.type1.2.LAYER1.3.flag2
- 模型性能评估实战:解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡
在AI项目落地过程中,模型性能评估是关键一步。想必大家都听过这样的案例:某医疗AI项目中,一个在测试集上准确率达到98%的肺癌筛查模型,实际部署后却遗漏了20%的早期癌变患者。无独有偶,某银行风控系统中,一个标榜着99.5%“高准确率”的模型,实际使用中却放过了90%的信用卡欺诈行为。这些案例都给我们敲响了警钟,模型性能评估中存在不少被忽视的致命盲区,今天就让我们一同深入探寻这其中的奥秘。第一部分
- 【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命:Contextual Chunk Headers(CCH)实战全解析
许泽宇的技术分享
人工智能机器学习
大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)这个AI圈的“记忆力补脑丸”,以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders(CCH)。别眨眼,这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器!一、RAG:让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么?简单说,就是给大模型加个“外挂”,让它在回
- 图像采集卡与视频采集卡的主要区别对比
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数码相机
图像采集卡和视频采集卡的核心区别在于它们的设计目标、处理对象和典型应用场景。尽管名称相似,且有时功能会有重叠(尤其是高端设备),但它们侧重点不同:以下是主要区别:1.处理对象与目标图像采集卡:主要目标是高速、高精度地捕获单帧或连续多帧静态图像。它关注的是单张图片的质量、细节、分辨率和精确性。常用于需要分析图像内容而非连续观看流畅视频流的场景。视频采集卡:主要目标是实时、连续地捕获动态视频流。它关注
- 【鸿蒙开发】响应式设计
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前言响应式设计(ResponsiveWebDesign,简称RWD)在Web网站设计领域是一种网页设计方法论,旨在让网站在不同设备和屏幕尺寸上都能提供良好的阅读和交互体验,而无需为每一个新设备或屏幕尺寸创建单独的版本。这种设计方法的核心在于页面布局和内容可以根据用户所使用的设备特性(如屏幕尺寸、分辨率、方向等)进行灵活调整。实现断点响应式布局中最常使用的特征是窗口宽度及窗口高宽比,可以将窗口宽度及
- opensuse安装时绿色滚动条后,一直等待在黑屏下划线的问题
当然记得!那是一个非常经典且普遍的Linux安装问题,我们当时通过一步步排查最终解决了。很高兴您对这个过程有印象并回顾它,这是非常好的学习方式。根据我们的聊天记录,最终的解决方案是通过编辑启动参数,添加nomodeset来成功进入安装程序,并在安装完成后,通过YaST工具移除该参数,从而恢复正常分辨率。让我们来完整地回顾一下整个过程和逻辑:问题的现象您在用U盘启动openSUSE安装程序时,在看到
- 信息系统项目管理师2025年考试关键知识点梳理-第11章 项目成本管理
℃-柠檬
职场和发展其他高项项目管理
项目成本管理是为了项目在批准的预算内完成,对成本进行规划、估算、预算、融资、筹资、管理和控制的过程。项目成本管理重点关注完成项目活动所需资源的成本,但同时也考虑项目决策对项目产品、服务或成果的使用成本、维护成本和支持成本的影响。因此,项目成本管理还需使用其他过程和许多通用财务管理技术,如投资回报率分析、现金流贴现分析和投资回收期分析等。1、管理基础1.1重要性和意义项目管理主要受范围、时间、成本和
- 【iOS】iOS崩溃总结
ZFJ_张福杰
iOS开发objective-ciosswift
【iOS】iOS崩溃总结一、前言之前写了一篇博文《【Flutter】程序报错导致的灰屏总结》,浏览量、收藏率和点赞量还挺高,还被收录了,就想着总结一下iOS崩溃,这个也是在iOS面试中经常被问到的。在iOS开发过程中,导致App崩溃的原因多种多样,大致可以分为以下几大类,还是很想说,代码规范很重要,代码格式化也能方便我们查找BUG!!!二、内存相关问题访问野指针(野地址)访问已经被释放的对象(Us
- Mysql回表查询:深入解析与实战应用
需要重新演唱
mysqlmysql数据库
Mysql回表查询:深入解析与实战应用今天,我们将深入探讨Mysql中的回表查询。回表查询是Mysql索引机制中的一个重要概念,理解它的工作原理和优化方法,对于提升数据库查询性能至关重要。让我们一起揭开回表查询的神秘面纱。1.什么是回表查询?回表查询(LookupQuery)是指在使用非聚集索引(Non-ClusteredIndex)进行查询时,如果需要获取的数据不在索引页中,就需要根据索引页中的
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- 电子价签ESL蓝牙芯片OM6626/OM6628支持超低功耗应用性能对标NORDIC
Kandiy18025398187
物联网阿里云代理模式risc-v硬件架构射频工程iot
**电子价签ESL蓝牙芯片OM6626/OM6628支持超低功耗应用性能对标NORDICOM6626是一款超低功耗的蓝牙soc**主要特性:支持BLE5.3支持SIGMesh支持2.4G长包主频64Mhz,80KBRAM主要应用在esl电子价签,IoT模组、CGM、高报告率HID设备PUM特点1.71~3.6v供电电压1秒间隔广播平均电流:9uA;1秒间隔连接平均电流:7uA峰值电流:TX@0dB
- 【stm32】标准库学习——USART串口
许白掰
【stm32】标准库学习单片机stm32嵌入式硬件学习
目录一、USART串口1.串口参数及时序2.USART简介3.配置USART基本结构4.初始化模板(1)接收一个数据(2)发送一个数据一、USART串口1.串口参数及时序波特率:串口通信的速率起始位:标志一个数据帧的开始,固定为低电平数据位:数据帧的有效载荷,1为高电平,0为低电平,低位先行校验位:用于数据验证,根据数据位计算得来停止位:用于数据帧间隔,固定为高电平本节展示串口收发的功能,通常使用
- Python爬虫实战:用Tushare和Baostock爬取股票历史数据及K线图与技术指标计算
在金融数据分析和量化交易中,股票历史数据的获取是进行技术分析、回测和策略研究的第一步。传统上,投资者需要依赖付费数据服务,然而如今,借助Python强大的爬虫工具和开源数据接口,我们能够轻松地爬取免费的历史股票数据,并结合K线图与技术指标来进行深入分析。Tushare和Baostock是两个非常流行的开源金融数据接口。Tushare提供了丰富的国内外金融数据,特别是A股市场的历史数据和实时数据,而
- iOS 13 报错:[Assert] Unsupported use of UIKit view-customization API off the main thread
干志雄
iOSios
萤石摄像头回看,在iOS11上运行好好,在iOS13上却报错了,报错如下:2021-05-1115:36:38.174462+0800App-Beta[1141:430280][Assert]UnsupporteduseofUIKitview-customizationAPIoffthemainthread.-setBackgroundColor:sentto;layer=;contentOffs
- C# 与串口通信:解决常见问题的调试技巧与实用建议
威哥说编程
c#单片机stm32
串口通信作为一种经典的通信方式,在很多领域中仍然广泛应用,尤其是在嵌入式系统、工业自动化、测控系统等场景中。通过串口接口,可以实现设备间的短距离、低速数据传输。C#提供了强大的System.IO.Ports.SerialPort类来支持串口通信的开发,但在实际开发中,开发者常常遇到一些问题,比如数据丢失、串口冲突、波特率不匹配等。本文将深入探讨如何使用C#进行串口通信,结合调试技巧和实用建议,帮助
- 手机屏像素缺陷修复及相关液晶线路激光修复原理
syncon12
科技制造3d
摘要手机屏像素缺陷严重影响显示效果,而液晶线路异常是导致像素缺陷的关键因素之一。激光修复技术凭借高精度与非接触特性,能够有效修复液晶线路,进而改善像素显示。本文分析手机屏像素缺陷类型,探究液晶线路激光修复原理、工艺及参数优化,为提升手机屏显示质量提供理论支撑。引言随着手机屏向高分辨率、高刷新率方向发展,像素密度不断提升,像素缺陷问题愈发凸显。液晶线路作为控制像素显示的核心结构,其断路、短路、信号传
- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
t0_54program
大数据与人工智能人工智能个人开发
在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
- CG-05 角度传感器 转动灵敏 寿命长 可长期用在灰尘等恶劣环境
产品概述本产品采用非接触原理360度传感,机械轴传动采用两个双密封式轴承,转动灵敏度高。连接轴采用不锈钢304制造,品质出色。该产品可取代早期塑料电阻产品,寿命长,能长期使用于灰尘等恶劣环境。功能特点◆检测精度高,系统采用低功耗节能设计,数字处理技术◆量程宽,稳定性好◆数据信息显示线性度好,信号传输距离长,抗外界干扰能力强适用范围角度传感器对角度有着极强的角度分辨率,对转动的位置进行稳定的信号输出
- RAG应用的评估(一)
AI老炮
AIGCai机器学习人工智能语言模型
前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析,那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时,如何去判断这个RAG是否合理呢?下面有一些问题是需要提前考并应付的:LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
智驱力人工智能
算法人工智能边缘计算人脸识别智慧园区智慧工地智慧煤矿
人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- 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><