- StableDiffusion模型推荐系列(全能型)
Python程序员小泉
AI绘画SD教程stablediffusion人工智能AI作画AI绘画AIGC
今天,我们要聊一聊AI绘画领域里的一个超有趣的话题:为什么Midjourney能用一个5.2模型轻松驾驭各种风格,而StableDiffusion却需要我们切换无数个模型呢?在StableDiffusion的里,画一张图可能需要你在真人、二次元、2.5D等模型中做出选择。想要特定风格?那就得再加上lora模型。而为了更优化的效果,我们甚至还要动用ControlNet和VAE模型,这简直就像是无休止
- qt QOffscreenSurface详解
码农客栈_V13427279549
Qtqt
1、概述QOffscreenSurface是Qt中用于离屏渲染的一个类。它允许在不直接与屏幕交互的情况下进行OpenGL渲染操作,常用于生成纹理、预渲染场景等。通过QOffscreenSurface,可以在后台创建一个渲染表面,进行绘制操作,并将结果捕获为QImage或其他格式。2.重要方法构造函数QOffscreenSurface::QOffscreenSurface(QScreen*targe
- 前端开发简历书写,30Koffer轻松拿到
小鸭呱呱呱
前端面试深度学习职场和发展求职招聘职场发展开发语言
又到了互联网行业的求职季,也是各大互联网公司招人的旺季,对于前端开发行业来说,也不例外,那如何去为跳槽面试做好充分的准备呢?简历关不可忽视!其中,简历模板的选择也很讲究,有些简历基本不看内容就会被刷掉,这些简历⼀般会对⾯试官进⾏视觉攻击,让简历给⾯试官的第⼀印象就是反感。两种令⼈反感的简历模板:⼀种是经典简历模板,真是堪称经典,配⾊⽐较魔幻,加上表格类的简历属于low到底端的简历类型,基本上扫⼀眼
- browserlist
_miccretti
python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>用来作啥?的Librarytosharesupportedbrowserslistbetweendifferentfront-endtools.ItisusedinAutoprefixer,Stylelint,eslint-plugin-compatandbabel-env-preset.信息来源:https://github.com/ai/b
- npm: browserslist插件 (webpack搭配.browserslistrc筛选符合要求的版本浏览器)
小强有个dream
webpacknodewebpackjavascript前端
官网文档链接BrowsersDataUpdating浏览器数据更新QueryComposition查询组合Browsers现存的浏览器ConfigFile配置文件ShareableConfigs可以共享的配置ConfiguringforDifferentEnvironments针对不同环境进行配置CustomUsageData自定义使用数据JSAPIEnvironmentVariables环境变量
- 多级缓存和数据一致性问题
keep0901
项目实践Redis并发缓存
一、什么是多级缓存?多级缓存是一种分层的数据缓存策略,通过在不同层级(如本地、分布式、数据库)存储数据副本,结合各层缓存的访问速度和容量特性,优化系统的性能和资源利用率。其核心思想是让数据尽可能靠近计算单元,减少对远端存储(如数据库)的直接访问,从而降低延迟、提升吞吐量。1.多级缓存的典型层级结构缓存层级描述示例特点L1本地缓存位于应用进程内存中,访问速度最快,容量最小。Caffeine、Guav
- SQL的外部、内部执行顺序
谁家有个大人
SQL的工作学习sql数据库mysql
一、SQL的执行顺序如下(外部执行)1.常用语句执行顺序(1)FROM:确定数据来源。(2)WHERE:过滤数据。(3)GROUPBY:分组数据。(4)HAVING:过滤分组后的数据。(5)SELECT:选择列并计算表达式(此时别名才被定义)。(6)DISTINCT:去除重复行。(7)ORDERBY:排序结果(可以使用别名)。(8)LIMIT/OFFSET:限制返回的行数或跳过指定行数。2.聚合函
- Redis + Caffeine多级缓存电商场景深度解析
nlog3n
Java学习缓存redis数据库
Redis+Caffeine多级缓存Redis+Caffeine多级缓存电商场景深度解析一、实施目的二、具体实施2.1架构设计2.2组件配置2.3核心代码实现三、实施效果3.1性能指标对比3.2业务指标改善3.3系统稳定性四、关键策略4.1缓存预热4.2一致性保障4.3监控配置Prometheus监控指标电商多级缓存完整实现方案1.基础配置1.1Maven依赖1.2配置文件2.核心实现类2.1缓存
- 计算机就业看过来,16家宝藏外企分享
计算机就业
对于计算机专业就业方向,除了国内互联网大厂,也可以将目光投向外企机会——这类企业不仅在薪资福利、工作平衡等方面具备显著优势,而且大多数在北上广等一线城市设立研发中心或分部,为我们码农提供了更多的岗位选择。最近也有一些小伙伴在咨询我相关问题,所以我整理了这篇文章分享出来,都是一些比较出名的外企,下面一个一个介绍:微软(Microsoft)企业简介:全球最大软件服务商,Windows/Office/A
- k8s kubernetes dashboard一直CarshLoopBackoff
林润庚
后端kubernetes容器云原生
使用kubectlgetpods-A-owide发现pod一直CarshLoopBackoff通过kubectldescribepodkubernetes-dashboard-7c4f8ff86d-7k7bd-nkubernetes-dashboard获取详细信息发现一直报错WarningUnhealthy10m(x31over34m)kubeletLivenessprobefailed:Get"
- Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Insufficient space for shared memory file:
fzip
JavaFlinkflink大日志文件
执行hdfs命令查看目录时,控制台上有这么一句警告JVM报错:共享内存文件空间不足df-h以可读性较高的方式来显示磁盘使用信息可以看到主盘已使用100%暴力解决办法:找到对应占用磁盘的文件,然后rm-f,再重启造成大日志文件的程序我的原因是flink的taskmanager的日志很大,删除日志之后需要重新启动flink集群,防止问题重复发生,需要找出taskmanager日志很大的原因:我的原因是
- openzeppelin库详解
前端段
笔记solidityjavajavascriptsolidity区块链
OpenZeppelin7个最常使用的合约-知乎地址:https://github.com/OpenZeppelin/openzeppelin-solidity详解:https://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/135891.htm一个在以太坊上建立安全智能合约的框架,目前集成与Truffle和Embark安装步骤(ubuntu)新建一个自己的合约目录,进入合约目录
- Diffusion Model
Heyxy
人工智能算法深度学习
【李宏毅2023】扩散模型:和其他生成模型一样,实现从噪声(采样自简单的分布)生成目标数据样本。Image-to-ImageDenoise过程会连续经过很多次,图中step1000和step1中的Denoise模块都是相同的。Denoise的输入除了包含噪声的图片之外,还会额外输入一个数字,表示当前噪声严重的程度。下图中的1000就是刚开始Denoise的时候,1就代表Denoise的过程快结束了
- 抓包工具(四)Fiddler 的下载、安装、使用
swift开发pk OC开发
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
目录一、Fiddler的下载二、Fiddler的安装三、Fiddler的使用3.1基本用法3.2捕获HTTPS流量3.3过滤请求3.4修改请求3.5性能分析3.6代理功能3.7保存会话四、Sniffmaster抓包大师简介Fiddler是一款功能强大的抓包工具,广泛用于捕获和分析HTTP/HTTPS流量。它支持Windows平台,提供了丰富的功能,如:请求拦截、修改、性能分析等。本文将详细介绍Fi
- Text2Video-Zero:Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators
Kun Li
图像视频生成大模型人工智能
【AIGC-AI视频生成系列-文章1】Text2Video-Zero-知乎一句话亮点:当文本-视频生成也不需要额外数据训练,只需要基于现有的diffusion-model如StableDiffusion能力调整即可实现,解决生成视频帧间不一致问题,是不是很心动。文章链接:Text-to-ImageDiffusionMode…https://zhuanlan.zhihu.com/p/62677773
- Godot-GameTemplate 使用教程
姬彭霖Hortense
Godot-GameTemplate使用教程Godot-GameTemplateTemplatewithallnecessarystufftakencare,justcreateyourgamesmainfeatures.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/Godot-GameTemplate项目介绍Godot-GameTemplate是一个为Godot游
- 2. 计算WPL
榆榆欸
数据结构与算法设计1024程序员节c++
题目Huffman编码是通信系统中常用的一种不等长编码,它的特点是:能够使编码之后的电文长度最短。更多关于Huffman编码的内容参考教材第十章。输入:第一行为要编码的符号数量n第二行~第n+1行为每个符号出现的频率输出:对应哈夫曼树的带权路径长度WPL解释①哈夫曼树的构造哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权路径长度(WPL)最短的二叉树。这里的带权路径长度就是叶子节点的权值与它到根节点的路径长
- 本地部署 Stable Diffusion3
hawk2014bj
stablediffusion
6月13日,StabilityAI正式开源20亿参数版本的StableDiffusion3Medium。本文将在本地部署SD3,GPU配置如下GPU2080TI/22G安装依赖修改WORKSPACE位置信息,安装ComfyUI##@titleEnvironmentSetupfrompathlibimportPathOPTIONS={}UPDATE_COMFY_UI=True#@param{type
- Windows 10 LTSC 2019 中文版下载及安装教程(附安装包)
心灵宝贝
windows
(cn_windows_10_enterprise_ltsc_2019_x64_dvd_9c09ff24)涵盖常见疑问和注意事项:cn_windows_10_enterprise_ltsc_2019_x64_dvd_9c09ff24下载链接:https://pan.quark.cn/s/c2c8f3cd18f11.镜像文件来源与合法性官方渠道:该镜像需通过微软批量许可服务中心(VLSC)或企业授权
- 使用python numpy计算并显示音频数据的频谱信息
番茄老夫子
pythonnumpy开发语言
一概念最近需要用到这个数据。笔者需要,使用Python的numpy库结合scipy和matplotlib库来计算并显示音频数据频谱信息的示例代码。我们将使用scipy.io.wavfile来读取音频文件,numpy进行快速傅里叶变换(FFT)计算频谱,最后用matplotlib来绘制频谱图。二源码解析:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfroms
- ffmpeg系列(三)—— 音频重采样
zczlsy11
c++ffmpeg音视频
SwrContext一、SwrContext的重要字段SwrContext是音频重采样的核心配置对象,其关键字段决定了重采样的行为和性能。以下是常用字段及其作用:字段名称类型作用典型值示例in_sample_rateint输入音频的采样率(Hz)。44100out_sample_rateint输出音频的采样率(Hz)。48000in_ch_layoutAVChannelLayout输入音频的声道布
- RuntimeError: object has no attribute sparse_csc_tensor: File “/home/lbilic/anaconda3/envs/diffdock/
海洋 之心
图神经网络pytorch深度学习人工智能图神经网络
文章目录问题描述:原因分析:解决方案:问题描述:使用torch-geometric运行一个图神经网络Demo,出现了如下问题RuntimeError:objecthasnoattributesparse_csc_tensor:File"/home/lbilic/anaconda3/envs/diffdock/lib/python3.9/site-packages/torch_sparse/tens
- C语言——指针详解
学习的翔仔
c语言开发语言
介绍一下指针这个知识点,相信看完这8点会有很大的收获。一、指针的本质1.1内存地址的概念每个变量存储在内存的某个位置,内存地址用十六进制数表示(如0x7ffeed3a4b58),指针变量专门用来存储内存地址。1.2指针的定义intvar=10;//普通变量int*ptr=&var;//指针变量,指针ptr指向var的地址&:取地址运算符*:指针声明符/解引用运算符二、指针的核心操作2.1基础操作示
- 【论文阅读】3D Diffusion Policy:Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations
好悬给我拽开线
论文阅读
Abstract模仿学习为教机器人灵巧技能提供了一种有效的方法;然而,稳健而普遍地学习复杂技能通常需要大量的人类演示。为了解决这个具有挑战性的问题,我们提出了3ddiffusionpolicy(dp3),这是一种新的视觉模仿学习方法,将3d视觉表示的力量融入到一类条件动作生成模型diffusionpolicies中。dp3的核心设计是利用紧凑的3d视觉表示,通过高效的点编码器从稀疏点云中提取。在我
- 2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文
福福很能吃
人工智能自然语言处理语言模型transformer开发语言
后台回复"资料",即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。每次我觉得我们已经达到了创新的极限时,总有人会突破它,然后又有人将其碎片整合成一个更好的版本。从复杂的推理语言模型到VLMs和视频模型,进步是可以看得到的。VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirect
- 【diffusers 进阶(十二)】Lora 具体是怎么加入模型的(推理代码篇下)OminiControl
多恩Stone
编程学习AIGCDiffusionpythonAIGC人工智能stablediffusion
【diffusers极速入门(一)】pipeline实际调用的是什么?call方法!【diffusers极速入门(二)】如何得到扩散去噪的中间结果?Pipelinecallbacks管道回调函数【diffusers极速入门(三)】生成的图像尺寸与UNet和VAE之间的关系【diffusers极速入门(四)】EMA操作是什么?【diffusers极速入门(五)】扩散模型中的Scheduler(noi
- AIGC_text_detector 论文复现 Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts
CSPhD-winston-杨帆
LLMs实践LLMs-安全人工智能AIGC
0相关资料MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTexts论文:https://arxiv.org/abs/2305.18149我的博客:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/146434455github:https://github.com/YuchuanTian/AIGC_
- 论文阅读:2024 arxiv Imitate Before Detect: Aligning Machine Stylistic Preference for Machine-Revised Tex
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- 论文阅读:2024 EMNLP Findings Authorship Obfuscation in Multilingual Machine-Generated Text Detection
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- 论文阅读:2023 EMNLP Hidding the Ghostwriters: An Adversarial Evaluation of AI-Generated Student Essay De
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- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR