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人工智能大模型应用大模型AI产品经理学习AI大模型大模型教程
什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
- Python学习笔记——(二)循环结构,列表部分(切片,增删改查)
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1.循环的else子句【重点】作用:当循环正常结束(未被break中断)时执行典型场景:检测循环是否完整执行(如搜索元素未找到时触发)#示例:查找列表中是否存在偶数nums=[1,3,5,7]fornuminnums:ifnum%2==0:print("找到偶数")breakelse:print("未找到偶数")#会执行2.循环嵌套规则:外层循环执行一次,内层循环执行全部示例:打印九九乘法表for
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DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对TFHE的改进明文的打包密钥转换的前置动态变化的消息空间优化盲旋步骤DiNN方案的整体流程参考资料背景知识机器学习即服务机器学习即服务(MachineLearningasaService,MLaaS
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文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型(预测系统状态)2.观测模型(预测测量值)卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5.更新误差协方差卡尔曼滤波算法步骤总结代码实现(Python示例)PID调节总结MicroPython示例代码:控制LED灯并连接WiFi1.硬件准备2.连接方式3.示例代码代码说明开发环境搭建今天
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介绍:大模型算法工程师是指在开发和部署复杂的机器学习模型、深度学习模型或其他大规模模型的专业人员。他们的主要职责和技能要求包括:职责:设计、开发和优化大规模机器学习或深度学习模型,解决复杂的业务问题。负责整个模型开发生命周期,包括数据清洗、特征工程、模型选择、训练和部署。与数据科学家、工程团队和产品团队合作,理解业务需求并将算法转化为实际产品。对模型性能进行评估和优化,确保模型的准确性、效率和可扩
- 【期刊】【Engineering Applications of Artificial Intelligence】【人工智能的工程应用】
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https://www.sciencedirect.com/search?qs=train%20energy&pub=Engineering%20Applications%20of%20Artificial%20Intelligence&cid=2710951Aimsandscope目标和范围TheInternationalJournalofIntelligentReal-TimeAutomati
- 机器学习——KNN算法实战—手写数字识别
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原理简述:KNN算法是机器学习中的一种基础的分类回归算法,选择距离自己最近的几条数据,依据最邻近的数据性质来估测自身的性质。下面我们开始实战,制作手写数字识别模型:一、cv2创建模型1、导入相关的库,这里我们用numpy和cv2两个库importnumpyasnpimportcv22、导入数据,并转化灰度图像img=cv2.imread('digits.png')gray=cv2.cvtColor
- 2024年工信部人工智能应用工程师含金量怎么样?证书用途有哪些
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工业和信息化部介绍中华人民共和国工业和信息化部(简称:工业和信息化部,工信部),是根据2008年3月11日公布的国务院机构改革方案,组建的国务院组成部门。1、“职业能力水平评价”是不是工信部组织的考试?证书的用途是什么?“职业能力水平评价”是中心与合作机构开展的评价考试项目,由中心人才评价处负责组织实施。“职业能力水平评价”主要为提升工业和信息化领域技术技能人员的职业能力,增强其就业竞争力;“学员
- AI大模型知识图谱和学习路线!
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人工智能知识图谱学习
23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的知识图谱和学习路线就变得非常重要!一、大模型全套的学习路线学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳
- 人工智能和python的关系
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Python实现了智能化爬取数据,其中Python只是一种计算机程序设计语言,而人工智能片面的讲就是人为的通过嵌入式技术把程序写入机器中使其实现智能化,显然它们不是同一种概念,不能化等号。人工智能是计算密集型,需要非常精细的优化,其中还需要GPU、专用硬件之类的接口,这些都只有C/C++能做到,所以某种意义上来说,其实C/C++才是人工智能领域最重要的语言。而Python其实是APIbinding
- 本地部署DeepSeek安全风险自查及安全加固方案
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简要介绍随着人工智能技术的快速发展,AI大模型DeepSeek部署需求日益增长。然而,在享受AI技术带来便利的同时,我们也不能忽视其背后潜在的安全风险。近期有关DeepSeek本地部署存在安全风险事件的报道引发了关注,其中Ollama服务作为一个重要的开源框架,因其配置导致的安全风险受关注。本文将分析这一问题,并提供安全加固方案。安全风险原因什么是Ollama?Ollama是一个开源框架,用于快速
- 人工智能时代的伦理挑战与隐私保护
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随着人工智能技术的迅猛发展,我们不得不正视其带来的伦理挑战和隐私保护问题。人工智能的应用已经深入到社会的方方面面,从医疗健康到金融服务,从教育到娱乐,无所不在。然而,与其广泛应用相伴随的是数据隐私泄露、算法歧视性和信息透明度不足等问题,这些问题不仅仅影响到个人权利,也损害了社会的公平和信任。1.AI技术的伦理挑战在AI技术快速发展的同时,一些伦理问题逐渐显现出来。例如,“大数据杀熟”现象,即通过分
- AI时代的人类计算:隐私安全和道德
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计算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javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI时代的人类计算:隐私、安全和道德关键词:人工智能(AI),人类计算,隐私保护,安全性,道德伦理,法律法规摘要:本文旨在探讨AI时代人类计算在隐私、安全和道德等方面的挑战。通过对AI时代背景、人类计算的定义与作用、隐私问题、安全挑战、道德伦理问题以及法律法规的分析,结合实际案例,提出未来AI时代的隐私、安全和道德展望及政策建议,为AI时代的可持续发展提供参考。目录大纲第一部分:AI时代背景与概述
- 大数据与人工智能:数据隐私与安全的挑战_ai 和 数据隐私
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前言1.背景介绍随着人工智能(AI)和大数据技术的不断发展,我们的生活、工作和社会都在不断变化。这些技术为我们提供了许多好处,但同时也带来了一系列挑战,其中数据隐私和安全是最为关键的之一。数据隐私和安全问题的出现,主要是因为大数据技术的特点和人工智能算法的运行过程。大数据技术的特点包括数据量的庞大、数据类型的多样性、数据来源的多样性和数据更新的快速性。这些特点使得大数据技术具有强大的计算和分析能力
- Spring Boot整合DeepSeek实现AI对话
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本篇博文会分为DeepSeek开放平台上的API,以及本地私有化部署DeepSeekR1模型两种方式来整合使用,本地化私有部署可以参考这篇博文:DeepSeek介绍及使用ollama本地化部署DeepSeek-R1大模型SpringAISpringAI是由Spring(一个广泛使用的开源框架)推出的一个新项目,旨在将人工智能(AI)集成到Spring应用程序中。Spring是一个支持Java开发的
- Unity学习笔记之——ugui的性能优化
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在Unity中UI优化的核心问题就是重绘和批处理之间的平衡一、Canvas优化要点1.优化原因:(1)Unity为了性能优化,会合并Canvas下的所有元素;(2)如果把所有面板放到一个Canvas下,会造成重绘Redraw(反复绘制);下面列出了Unity中导致Canvas变脏的地方:·设置顶点脏——SetVerticesDirty,如RectTransform、Image中各种参数修改等;·设
- AI是否也存在人性中的阴暗面呢?
好运工具 - HapTool
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聊完DeepSeek和ChatGPT的厉害之处,不可否认的是它带给我们活着是全世界太大的惊奇,感受到AI技术的蓬勃发展以及未来我们将要或者已经无处不面对的各种AI技术。但是AI不是魔法。它是一种工具——和任何工具一样,它可以用于好或坏。所有人都在讨论AI,称赞AI,就像它是下一场伟大的革命一样。但是似乎目前没听到有人讨论:1、人工智能并不总是准确的。2、人工智能可能有偏见。3、人工智能可以被操纵。
- 人工智能开发中的数据隐私
RA AI衍生者训练营
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人工智能开发中的数据隐私对于建立用户信任和遵守严格法规至关重要。保护敏感信息可确保合乎道德的人工智能使用并防止有害的数据泄露。为什么在人工智能开发中优先考虑数据隐私至关重要人工智能的迅猛发展开启了一个前所未有的技术进步时代,彻底改变了各行各业,改变了我们的日常生活。然而,当我们站在这场人工智能革命的边缘时,一个关键问题迫在眉睫:数据隐私。大型语言模型(LLM)的发展和对通用人工智能(AGI)的追求
- AI人工智能 Agent:在保护隐私和数据安全中的应用
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DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
AI人工智能Agent:在保护隐私和数据安全中的应用关键词:AIAgent、隐私保护、数据安全、同态加密、联邦学习、区块链1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展,AIAgent在各行各业得到了广泛应用。然而,在享受AI带来便利的同时,人们也越来越关注个人隐私和数据安全问题。传统的数据收集和处理方式存在隐私泄露风险,亟需探索如何在AI时代更好地保护用户隐私。1.2研究现状目前,学术界
- AI时代保护自己的隐私
好运工具 - HapTool
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人工智能最重要的就是数据,让我们面对现实,大多数人都不知道他们每天要向人工智能提供多少数据。你输入的每条聊天记录,你发出的每条语音命令,人工智能生成的每张图片、电子邮件和文本。我建设了一个网站(haptool.com),经常能在后台看到chatgpt的爬虫浏览过,就和百度,Google的爬虫一样,他们同样在爬取网络的上的数据。所有这些都在被处理、分析和(有时)存储。如果你认为人工智能公司没有使用这
- 人工智能: 增广矩阵数学基础到综合实战!!!
小南AI学院
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1.增广矩阵一、基本概念增广矩阵是将系数矩阵AAA与常数项向量bbb并在一起形成的矩阵,记作[A∣b][A|b][A∣b]。例如,对于线性方程组:{x+2y=53x−y=1\begin{cases}x+2y=5\\3x-y=1\end{cases}{x+2y=53x−y=1其增广矩阵为:[A∣b]=(12∣53−1∣1)[A|b]=\begin{pmatrix}1&2&|&5\\3&-1&|&1\
- 数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词:数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要:本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理,并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。我们将详细讲解数据清洗的基本概念、流程和方法,以及统计分析的各种技术和应用。通过本文的学习,您将掌握数据清洗与统计分析的核心技能,提升数据处理和分析的能力,为后续的数据
- Spring AI 简介及概念
疼死老夫了
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简介:SpringAI项目旨在简化包含人工智能功能的应用程序的开发,同时避免不必要的复杂性。该项目从LangChain和LlamaIndex等著名Python项目中汲取灵感,但SpringAI并不是这些项目的直接移植。该项目在创立之初就坚信,下一波生成式人工智能应用将不仅仅是Python开发人员的专利,它将在许多编程语言中无处不在。SpringAI的核心是提供抽象,作为开发AI应用程序的基础。这些
- 人工智能之数学基础:线性代数中的特殊矩阵
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习线性空间深度学习
本文重点矩阵是数学中一个重要的工具,在各个领域都有广泛的应用。其中,一些特殊矩阵由于具有独特的性质,在特定的问题中发挥着关键作用。单位矩阵单位矩阵是一种特殊的方阵,在矩阵乘法中起到类似于数字“1”的作用。对于一个的单位矩阵,其主对角线元素全为1,其余元素全为0。性质对于任意一个nxn的矩阵A,有AxI=IxA=A。这表明单位矩阵与任何同阶矩阵相乘都不改变该矩阵。单位矩阵是可逆的,且其逆矩阵就是它本
- 机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
数据分析Python机器学习随机森林回归大数据
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):任务类型:随机森林回归主要用于回归任务。在回归任务中,算法试图预测一个连续的数值输出,而不是一个离散的类别。输出:随机森林回归的输出是一个连续的数值,表示输入数据的预测结果。算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的
- 机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
Python数据分析机器学习scikit-learn随机森林回归算法
机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测。它对于处理大量特征、非线性关系和避免过拟合都有一定的优势。在Python中,你可以使用Scikit-learn库中的RandomForestRegressor来实现。随机森林回归作为
- 人工智能直通车系列01【Python 基础与数学基础】(Python 基础语法:变量、数据类型)
浪九天
人工智能直通车python开发语言机器学习深度学习人工智能
目录变量数据类型变量在Python中,变量是存储数据值的容器。变量不需要显式声明数据类型,Python会根据赋给变量的值自动推断其类型。变量命名需遵循一定规则:只能包含字母、数字和下划线,且不能以数字开头,不能是Python关键字。示例:#定义一个整数变量age=25print(age)#输出:25#定义一个字符串变量name="Alice"print(name)#输出:Alice#修改变量的值a
- 矩阵理论与应用:矩阵范数
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
矩阵理论与应用:矩阵范数1.背景介绍1.1问题的由来矩阵范数在数学、工程、物理以及计算机科学等多个领域都有着广泛的应用。它提供了一种衡量矩阵大小或者矩阵变换的影响程度的方法。矩阵范数的概念对于理解矩阵的性质、数值稳定性、以及在机器学习和信号处理中的矩阵操作至关重要。例如,在数值线性代数中,矩阵范数用于评估算法的收敛性、误差估计和稳定性。在信号处理中,它可以用来评估信号的失真程度或者噪声的影响。1.
- 聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦(聚类篇)
道酝欣赏
继上一篇《机器学习算法之分类》中大致梳理了一遍在机器学习中常用的分类算法,类似的,这一姊妹篇中将会梳理一遍机器学习中的聚类算法,最后也会拓展一些其他无监督学习的方法供了解学习。1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类能从数据中自动分析获得规律
- .env文件是什么?如何使用?哪些需要注意的?一文全部搞定
万山y
网络
.env文件学习笔记什么是.env文件.env文件是一个配置文件,用于存储环境变量。主要用途:存储敏感信息(数据库连接信息、API密钥、密码等)环境配置(开发/生产环境标识、端口号等).env文件命名约定标准命名方式默认名称:.env(推荐)最通用的命名方式被所有工具和框架默认支持无需额外配置环境区分:.env.{environment}.env.development.env.productio
- 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><