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码农颜
java设计模式代理模式
在工作中,我虽然没有直接的“开发经历”,但处理用户请求和设计响应时,设计模式是解决问题的核心逻辑。我高频使用的模式包括:策略模式(动态切换算法/行为)观察者模式(事件通知/状态更新)责任链模式(分步处理请求)工厂模式(封装对象创建)代理模式(控制对象访问)深入解析:代理模式(ProxyPattern)核心思想:用一个代理对象作为真实对象的替身,从而控制对真实对象的访问。本质:在客户端和目标对象之间
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基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
- 量子算法:微算法科技用于定位未知哈希图的量子算法,网络安全中的哈希映射突破
MicroTech2025
量子计算哈希算法
近年来,量子计算的飞速发展使其成为各个领域的变革力量。特别是在网络安全领域,量子算法展示了加速并增强威胁检测(如恶意软件识别)方法的巨大潜力。微算法科技(NASDAQ:MLGO)用于定位未知哈希图的量子算法,是针对未知哈希图定位而设计的量子算法。这项技术可能会彻底改变在数据处理中利用哈希值的方式,特别是在恶意软件模式识别中。传统网络安全框架通常依赖哈希函数来生成不同数据结构的唯一标识符,或称之为“
- 百度颠覆了自己,飞算JavaAI造福了中国程序员!
飞算JavaAI开发助手
百度
在当今这个科技日新月异的时代,企业纷纷寻求技术突破,以期在激烈的市场竞争中脱颖而出。百度,作为中国互联网行业的领军企业之一,凭借其强大的科技实力和创新能力,在人工智能等多个领域取得了显著成就,并正在逐步颠覆自身的传统形象。百度自成立之初,就将技术创新视为企业的生命线。从最初的搜索引擎技术,到如今的深度学习、自然语言处理、计算机视觉等前沿领域,百度始终走在技术革新的前沿。其自主研发的飞桨深度学习平台
- MapReduce01:基本原理和wordCount代码实现
冬至喵喵
大数据mapreduce
本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
- SpringCloud系列(45)--SpringCloud Bus简介
Ken_1115
springcloudspringcloud
1、什么是SpringCloudBusSpringCloudBus是用来将分布式系统的节点与轻量级消息系统链接起来的框架,它整合了Java的事件处理机制和消息中间件的功能,SpringCloudBus目前支持RabbitMQ和Kafka。SpringCloudBus配合SpringCloudConfig使用可以实现配置的动态刷新。2、SpringCloudBus能做什么SpringCloudBus
- Swift中常见的面试题
~废弃回忆 �༄
swiftSwift面试题Swift常见面试题Swift面试题总结
1.Swift与OC相比有什么优势?Swift是强类型语言,注重值类型,有类型推断,安全性高Swift的语法更简洁,使用起来方便,支持函数式编程Swift拥有更强大的特性,它有元组类型、支持可选类型(optional)、支持运算符重载、支持泛型、支持静态/动态派发,协议不仅可以被类实现还可以被struct和enum实现Swift支持命名空间、函数支持默认参数Swift的错误处理机制更完善oc的优点
- Spring Cloud Bus 核心原理与快速入门
CarlowZJ
AI应用落地+AI微服务Busspringcloud
目录一、SpringCloudBus概念讲解(一)什么是SpringCloudBus(二)核心功能(三)工作原理(四)架构图二、代码示例(一)引入依赖(二)配置文件(三)发送消息(四)监听事件三、应用场景(一)动态配置刷新(二)服务间通信(三)事件驱动架构四、注意事项(一)消息顺序和重复性(二)消息丢失和可靠性(三)安全性五、性能优化(一)消息压缩(二)异步处理六、总结摘要:在分布式系统和微服务架
- Python Day58
别勉.
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Task:1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA(p,d,q)模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA模型,通常遵循以下步骤:数据可视化:观察原始时间序列图,判断是否存在趋势或季节性。平稳性检验:对原始序列进行ADF检验。如果p值>0.05,说明序列非平稳,需要进行差分。确定差分次数d:进行
- Python Day57
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.序列数据的处理:a.处理非平稳性:n阶差分b.处理季节性:季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型:当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型:当前值收到短期冲击的影响,且冲击影响随时间衰减c.ARMA(p,q)自回归滑动平均模型:同时存在自回归和冲击影响时间序列分析:ARIMA/SARIMA模型构建流程时间序列分析的核心目标是理解序列的过去行为,并
- Swift 实现二叉树垂直遍历:LeetCode 314 完整解析与实战示例
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文章目录摘要描述题解答案题解代码分析代码关键点解释:示例测试及结果解释一下输出:时间复杂度空间复杂度总结摘要在日常项目中,处理「树状结构」并不是稀罕事,比如做组织架构图、文件夹视图或者评论嵌套列表,我们经常会遇到对树的各种“奇怪”遍历方式。今天这题LeetCode314——BinaryTreeVerticalOrderTraversal(二叉树的垂直遍历),就考验了我们如何按垂直方向组织二叉树节点
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- 零基础起步:基于GpuGeek的文本生成模型实战
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在自然语言处理(NLP)领域,文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台,从注册、上传数据到实例部署与训练,完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统,实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例(手动&自动)二、文本生成实战任务:微调GPT-21.
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大模型智能运维详解:技术架构、落地挑战与行业实践作者:开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下,企业IT系统复杂度呈指数级增长,传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈。大模型技术的出现为智能运维提供了突破性解决方案,其通过自然语言处理、多模态数据分析与自动化决策能力,正在重塑运维工作的底层逻辑。本文将从技术原理、落地挑战、行业实践三个维度,系统解析大模型智能运维
- LangServer 与 Langgraph 融合架构:构建智能语言服务系统
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LangServer与Langgraph融合架构:构建智能语言服务系统LangServer(语言服务器协议)与Langgraph(语言图模型)的结合将创造新一代智能语言处理平台,实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强。以下是深度技术方案:一、核心融合价值Langgraph语义理解知识图谱构建LangServer接口服务开发工具链业务系统实时反馈关键增强点:语义深度:Langgraph提供上下
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使用Kafka优化物流系统的实践与思考在现代物流系统中,订单处理、仓储管理、运输调度等环节复杂且实时性要求高。为了满足异步解耦、高吞吐、高可用、事件驱动和数据可靠性等需求,Kafka作为分布式消息队列和流处理平台,成为了我们的首选。本文将分享我们在物流系统中使用Kafka的设计方案、优化实践以及遇到的问题和解决方案。一、系统背景和需求物流系统涉及多个业务模块,如订单处理、仓储管理、运输调度和状态跟
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目录一、系统概述二、系统组成三、功能模块四、系统优势五、系统实施步骤六、系统安全性与隐私保护七、结语一、系统概述本系统采用先进的PLC(可编程逻辑控制器)作为核心控制单元,旨在实现对楼宇内各项设施的自动化监控与管理。通过智能化的手段,提高楼宇的运行效率,确保环境的舒适性与安全性,同时达到节能减排的目的。二、系统组成PLC控制器:作为系统的大脑,负责接收传感器信号,处理数据,并发出控制指令给执行器。
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LangSmith深度解析:构建企业级LLM应用的全生命周期平台LangSmith是LangChain生态系统中的核心组件,为LLM应用提供从开发到生产的全链路支持。以下是全面技术解析:一、核心架构设计应用层LangSmithSDK采集层处理引擎存储层分析层控制台监控告警1.分层架构详解层级组件功能技术栈应用层LLM应用业务逻辑执行LangChain,LangGraph采集层Tracer数据收集O
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目录引言环境准备工作硬件准备软件安装与配置系统设计系统架构硬件连接代码实现系统初始化土壤湿度监测与处理灌溉控制与状态指示Wi-Fi通信与远程监控应用场景家庭花园智能灌溉农业田地的智能灌溉管理常见问题及解决方案常见问题解决方案结论1.引言随着智能家居技术的发展,智能花园灌溉系统逐渐成为家庭园艺和农业生产中提高水资源利用效率的重要工具。该系统通过集成土壤湿度传感器、雨滴传感器、Wi-Fi模块等硬件,实
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- STM32 驱动矩阵键盘详解与完整示例
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STM32驱动矩阵键盘详解与完整示例矩阵键盘在嵌入式开发中是一种常见的输入设备,广泛应用于工业控制、人机界面、消费电子等领域。本文将详细介绍如何在STM32平台上驱动一个4x4矩阵键盘,涵盖原理分析、硬件连接、软件编程、防抖处理、问题排查与优化技巧等,适合初学者和进阶用户参考。一、矩阵键盘基本原理1.1什么是矩阵键盘?矩阵键盘是将按键按行列排布形成网格状结构的键盘,通过行线(Row)和列线(Col
- FAISS 简介及其与 GPT 的对接(RAG)
言之。
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什么是FAISS?FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAI团队开发的一个高效的相似性搜索和密集向量聚类的库。它主要用于:大规模向量相似性搜索高维向量最近邻检索向量聚类https://github.com/facebookresearch/faissFAISS特别适合处理高维向量数据,能够快速找到与查询向量最相似的向量,广泛应用于推荐系统、图像检索、自
- 知识积累----空转转录因子TF活性的计算框架
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作者,EvilGenius关于我们外显子的分析课程,我们来一次预报名吧,课表如下第一节:外显子分析基础知识与框架(包括基础文件的格式等)第二节:fastq数据处理到callSNV+基础认知(简单判断谱系突变和体系突变、以及GT:AD:AF:DP等基础信息)第三节(可能需要拆分成2节课):各大数据库如何注释突变信息(clinvar、cosmic、gnomad、HGMD、hotspot、oncoKB、
- [转载] [Mark]分布式存储必读论文
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原文:http://50vip.com/423.html分布式存储泛指存储存储和管理数据的系统,与无状态的应用服务器不同,如何处理各种故障以保证数据一致,数据不丢,数据持续可用,是分布式存储系统的核心问题,也是极具挑战的问题。本文总结了分布式存储领域的经典论文,供大家参考。TheGoogleFileSystem.SanjayGhemawat,HowardGobioff,andShun-TakLeu
- 大模型-FlashAttention 算法分析
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一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。通过感知显存读取/写入,FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍,所需内存也仅是其5%-20%。随着Transformer变得越来越大、越来越深,但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。(自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方),现有近似注意力方法,
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文章目录前言一、Python等待event.set二、pythonracecondition和lock使用使用锁(Lock)三.pythonDeadLock使用等综合运用总结前言这篇技术文章讨论了多线程编程中的几个重要概念。它首先介绍了等待事件的使用,并强调了避免使用“ForLoop&Sleep”进行等待的重要性。接着,文档解释了竞态条件,并提供了处理共享资源的建议,即在使用共享资源时进行加锁和解
- Linux (Ubuntu) conda:未找到命令报错处理
司南锤
cs基础linuxlinuxubuntuconda
检查安装路径:确认Anaconda或Miniconda是否已经安装。通常,安装路径在用户主目录下,例如~/anaconda3或~/miniconda3。添加路径到环境变量:如果知道Anaconda或Miniconda的安装路径,可以手动将路径添加到环境变量中。例如,如果安装路径是~/anaconda3,可以在终端中输入以下命令:exportPATH=~/anaconda3/bin:$PATH为了使
- python多线程:生产者与消费者,高级锁定Condition、queue队列使用案例与注意事项
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Pythonpythonjava大数据
高级锁定这是python中的另一种中锁定,就像是它的名字一样是可以有条件的condition,首先程序使用acquire进入锁定状态,如果需要符合一定的条件才处理数据,此时可以调用wait,让自己进入睡眠状态,程序设计时候需要用notify通知其他线程,然后放弃锁定release此时其他再等待的线程因为受到通知notify,这时候被激活了,就开始运作。生产者与消费者的设计程序用producer方法
- 产品背景知识——在线推理和离线推理
爱吃芝麻汤圆
#产品背景知识推理
产品背景知识——在线推理和离线推理一、核心区别:从4个维度对比1.数据处理方式与时效性在线推理(实时推理)数据特点:处理实时流入的单条或小批量数据(如用户点击、交易请求)。时效性要求:需在毫秒级到秒级内返回结果,延迟直接影响用户体验或业务决策。典型场景:电商推荐系统(用户浏览商品时实时推荐)、金融风控(交易时实时欺诈检测)。离线推理(批量推理)数据特点:处理历史累积的大规模数据集(如TB级日志、数
- axios的使用以及封装
whhhhhhhhhw
前端vue.jsjavascript学习axios
前言:在现代前端开发中,网络请求是不可避免的核心功能之一。无论是获取后端数据、提交表单信息,还是与第三方API交互,高效且可靠的HTTP请求库至关重要。axios作为一款基于Promise的HTTP客户端,凭借其简洁的API设计、强大的拦截器机制以及广泛的浏览器和Node.js兼容性,成为开发者首选的工具之一。axios不仅提供了基础的GET、POST等请求方法,还支持请求和响应的拦截、取消请求、
- 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><