- 鸿蒙文件传输三方库上线开源鸿蒙社区 十行代码实现大文件高速传输
互联网
近日,华为在OpenHarmony社区上线了“super_fast_file_trans”文件传输三方库(以下简称“SFFT”)。这一三方库的推出,为开发者提供了一套支持大文件多线程并发分块下载、断点续下、分片上传、断点续传、自动重试等多个特性的高性能文件传输解决方案,让开发者开箱即用,轻松实现高效稳定的文件传输功能。在应用开发过程中,许多场景涉及到大文件的传输,尤其是在文件上传和下载的过程中,开
- 用matlab语言进行傅里叶分析
贫僧法号止尘
matlab傅立叶分析开发语言
在MATLAB中,可以使用fft函数执行快速傅里叶变换(FFT)并获取信号的频谱信息。下面是一些用于进行傅里叶分析的MATLAB代码示例:假设我们有一个长度为N的时域信号x,我们可以使用以下代码将其转换为频域信号X:%定义信号长度和采样频率N=1024;Fs=1000;%创建一个随机信号t=(0:N-1)/Fs;x=randn(1,N);%计算信号的傅里叶变换X=fft(x);%计算频率向量f=(
- 嵌入式开发:磁通门传感器开发(6):在STM32上实现FFT需要的空间资源
魂兮-龙游
嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机傅里叶变换MCU资源计算
文章目录空间资源计算综合考虑结论在STM32上使用CMSIS-DSP库进行FFT计算时,我们这里进行的是128点的实数FFT(使用arm_rfft_fast_f32),每个点用一个float表示(占4字节),那么我们可以从以下几个方面来估算所需要的空间资源:空间资源计算原始采样数据:128个float数据占据的空间:128*4=512FFT输出数据:对于实数FFT,输出通常也会用128个float
- LabVIEW基于双通道FFT共轭相乘的噪声抑制
LabVIEW开发
LabVIEW知识LabVIEW参考程序LabVIEW功能LabVIEW伺服阀
对于双通道采集的含噪信号,通过FFT获取复数频谱后,对第二通道频谱取共轭并与第一通道频谱相乘,理论上可增强相关信号成分并抑制非相关噪声。此方法适用于通道间信号高度相关、噪声独立的场景(如共模干扰抑制)。以下为LabVIEW实现方案及案例验证。实现原理与步骤1.核心数学推导设两通道信号为:通道1:S1(t)=Signal(t)+Noise1(t)通道2:S2(t)=Signal(t)+Noise2(
- 频谱泄露与加窗
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能信号处理
wave1,wave2实际在时域中是一样的正弦波,表达式y=sin(2πft),其中频率f=20Hz,但是经过快速傅里叶FFT变换之后,wave2的频域图中除了有冲激响应的峰之外,还出现了额外的频率元素,这个就是频谱泄露(SpectrumLeakage)。很显然,频谱泄露和信号泄露无关,从根本上说,它就是算法引起的。那同样的快速傅里叶算法,怎么会有这个差异?简单说来,造成这个问题的原因是:采样信号
- 嵌入式开发:傅里叶变换(4):在 STM32上面实现FFT(基于STM32L071KZT6 HAL库+DSP库)
魂兮-龙游
嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机DSP库数字信号处理
目录步骤1:准备工作步骤2:创建Keil项目,并配置工程步骤3:在MDK工程上添加CMSIS-DSP库步骤5:编写代码步骤6:配置时钟和优化步骤7:调试与验证步骤8:优化和调整注意事项:在STM32L071KZT6上使用MDK(KeiluVision)移植DSP库源码,并且基于HAL库进行开发,可以按照以下步骤进行操作:步骤1:准备工作安装KeilMDK:。安装STM32CubeMX:参考博客:S
- 嵌入式综合-心得与笔记【1】
sakura_sea
EmbeddedsystemandHPC嵌入式
文章目录时域信号时域转频域信号傅里叶变换将时域信号转换为频域信号快速傅里叶变换FFT计算离散傅里叶变换参考文献时域信号importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设置Matplotlib支持中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体为SimHeiplt.rcParams['axes.unicode_
- FFT去除频率分量的完整流程与数学分析
喵喵锤锤你小可爱
pythonFFT数字滤波器通信
FFT去除频率分量的完整流程与数学分析1.FFT处理的分段本质FFT确实是处理离散时间信号的,一般是对一段采样数据进行分析。在实际应用中,通常会将连续的信号分段处理。每段信号称为“帧”或“窗口”,每帧信号的长度为固定的$N$点。2.如何保证输出的连续性?关键方法a)重叠处理(Overlap)原理:对输入信号分段时,相邻数据块部分重叠(例如50%重叠)。假设块长度为1024,每次新块保留前512点,
- 为 ARM 32 位平台交叉编译 FFTW 库(基于正点原子的阿尔法开发板)
学者候选
arm开发
首先:因为电脑是X86-64位,而我们需要arm-32位,所以要先导入交叉编译工具链。如果不会导入交叉编译工具链:请查看:导入交叉编译工具链echo$CCarm-poky-linux-gnueabi-gcc-march=armv7ve-mfpu=neon-mfloat-abi=hard-mcpu=cortex-a7--sysroot=/opt/fsl-imx-x11/4.1.15-2.1.0/sy
- 嵌入式开发:傅里叶变换(5):基于STM32-DSP库实现
魂兮-龙游
嵌入式开发FFT快速傅里叶变换滤波数字信号处理嵌入式开发物联网
目录1.准备工作2.函数介绍1.arm_rfft_instance_f32结构体2.arm_rfft_fast_init_f32函数3.arm_rfft_fast_f32函数4.FFT的执行过程4.编写FFT实现代码4.1初始化FFT实例4.2配置FFT长度和初始化实例4.3填充输入数据4.4执行FFT4.5处理结果5.主函数6.编译和调试7.总结在STM32上使用CMSIS-DSP库实现快速傅里
- 一段电机转子表磁数据谐波幅值计算的MATLAB代码(需要自取)
Deepdaq
matlab开发语言
clcclearalldata=xlsread('data');%Excel表格data数据即为测量的表磁数据[M1,N1]=size(data);%行即为采集的数据点,列即为层数%设置采样率为数据点数fs=M1;pole=12;%电机为12对极fori1=1:N1data_1=data(:,i1);data_1_fft=fft(data_1);%fft之后求绝对值及平均能量data_1_fft_
- vivado实现FFT和IFFT信号处理
寒听雪落
信号处理_通信原理FPGA专栏_verilog信号处理算法
一,FFT的物理意义FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外在频谱分析方面,FFT可以将一个信号的频谱提取出来。一个模拟信号,经过ADC采样(采样频率要大于信号频率的两倍)之后,就变成了数字信号。采样得到的数字信号,就可以做FFT变换了。N个采样点,经过
- matlab中fftseq怎么用,[转载]AM调制解调的matlab仿真
馋包包我们走
用matlab产生一个频率为1Hz,振幅为1的余弦信源,设载波频率为10Hz,A=2.想干解调器输入信噪比为15dB主程序:%AM调制fc=10;f0=1;A=2;t0=5;%如果频率为1,那至少要信号时长5个周期snr=15;dt=0.003;fs=1/dt;B=2;df=0.0003;t=0:dt:t0;Lt=length(t);snr_lin=10^(snr/10);figure(1);su
- python读取ftp记录并入数据库
一个高效工作的家伙
pythonpython数据库开发语言
记录python读取ftp记录并入数据库。保存一些常用方法,分享给大家。1、ftp操作fromftplibimportFTP#连接defftpconnect(host,username,password): ftp=FTP() #ftp.set_debuglevel(2) #打开调试级别2,显示详细信息 ftp.connect(host,21) #连接 ftp.login(usern
- 如何用示波器的FFT计算功能抓取电机驱动DS两极间的辐射干扰源
Xyc0317_
硬件EMC单片机嵌入式硬件
1.硬件连接与准备探头选择:使用高带宽探头(至少为信号最高频率的3倍,例如1GHz探头用于300MHz干扰)。接地方式:采用探头接地弹簧而非长接地夹,缩短接地回路,减少引入噪声。差分测量(可选):若干扰为共模噪声,建议使用差分探头直接测量DS两极间电压。接线要点:尽量缩短探头与被测点的距离,避免环路天线效应。确保电机驱动电路处于正常工作状态(如PWM信号开启)。2.示波器参数设置(以泰克MSO5/
- ABC392 G FFT求卷积模板
一条大祥脚
算法
首先卷积就是如下的定义他有啥用呢,如果ai,bja_i,b_jai,bj对ai∗bja_i*b_jai∗bj有贡献,我们可以把a,ba,ba,b转化成cntcntcnt数组,然后做卷积,那么result(ai∗bj)result(a_i*b_j)result(ai∗bj)就会记录答案。比如如果我们用卷积来做a+ba+ba+b问题的话,给你a,ba,ba,b数组,问a+b=ca+b=ca+b=c,对
- ubuntu完全卸载cuda(备忘)
fengsongdehappy
ubuntulinux运维
cuda的卸载方法网上都有很多,这些方法大同小异,几乎都是错的,我在卸载cuda时基本试了个遍,各种踩坑。能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的,然而这种使用apt-get--purgeremove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来:sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""*cufft*""*curand*"\"*cusolver*""*c
- 国产化板卡设计原理图:2288-基于FMC接口的JFM7K325T PCIeX4 3U VPX接口卡
hexiaoyan827
3UVPXFMC子卡JFM7K325T板卡软件无线电处理平台数据采集IO卡
基于FMC接口的JFM7K325TPCIeX43UVPX接口卡一、板卡概述标准VPX3U板卡,基于JFM7K325T芯片,pin_to_pin兼容FPGAXC7K410T-2FFG900,支持PCIeX8、64bitDDR3容量2GByte,HPC的FMC连接器,板卡支持各种接口输入,软件支持windows,Linux驱动。可应用于高性能计算,频域算法,如与FFT的加速等;配合AD,DAFMC子卡
- 基于 STM32 平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统内容:1.摘要摘要:本文介绍了一种基于STM32平台的音频特征提取与歌曲风格智能识别系统。该系统通过对音频信号进行特征提取和分析,实现了对歌曲风格的自动识别。在特征提取方面,系统采用了快速傅里叶变换(FFT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)等方法,对音频信号进行了时频域分析和声学特征提取。在歌曲风格识别方面,系统采用了支持向量机(SVM)和
- GROMACS-2023.2 安装(GPU加速)
咸鱼啦啦
linux服务器经验分享
预装:1,cmake3.25.2安装,路径加入到bashrc2,gcc版本9.3,路径加入到bashrc3,fftw版本3.3.104,Openmpi4.1.1路径加入到bashrc5,cuda12.1路径加入到bashrc(bin、lib、include都要)(注意bashrc路径要加入在最后一行,否则不生效,天知道什么bug)一,GPU版本gromacs下载及安装:wget https://
- 【Block总结】DFFN,门控机制选择性保留低频和高频信息
AI浩
Block总结计算机视觉transformer人工智能
论文信息标题:EfficientFrequencyDomain-basedTransformersforHigh-QualityImageDeblurring论文链接:LingshunKong,JiangxinDong,MingqiangLi,JianjunGe,JinshanPanGitHub链接:https://github.com/kkkls/FFTformer创新点频域自注意力求解器(FS
- 数据降维技术研究:Karhunen-Loève展开与快速傅里叶变换的理论基础及应用
人工智能机器学习python
在现代科学计算和数据分析领域,数据降维与压缩技术对于处理高维数据具有重要意义。本文主要探讨两种基础而重要的数学工具:Karhunen-Loève展开(KLE)和快速傅里叶变换(FFT)。通过分析这两种方法的理论基础和应用特点,阐述它们在数据降维中的优势和适用场景。Karhunen-Loève展开的理论与应用理论基础Karhunen-Loève展开是一种基于随机过程谱分解的降维方法。它通过构建最优正
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换:从时域到频域的算法实现
精通代码大仙
numpypythonnumpypython算法
2.20傅里叶变换:从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换:从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换(FourierTransform,FT)是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具,而快速傅里叶变换(Fast
- 通过范围/多普勒快速傅里叶变换(FFT)方法从模拟的调频连续波(FMCW)波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度,并使用二维恒虚警率(CFAR)可视化显示目标(Matlab代码实现)
程序猿鑫
matlab算法目标跟踪
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
- 通过范围/多普勒快速傅里叶变换(FFT)方法从模拟的调频连续波(FMCW)波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度,并使用二维恒虚警率(CFAR)可视化显示目标(Matlab代码实现)
然哥爱编程
matlab算法目标跟踪
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
- 通过范围/多普勒快速傅里叶变换(FFT)方法从模拟的调频连续波(FMCW)波形雷达信号中生成目标并检测其范围和速度,并使用二维恒虚警率(CFAR)可视化显示目标(Matlab代码实现)
@橘柑橙柠桔柚
matlab算法目标跟踪
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫
- bat快速设置Windows锁屏时间
夜语醉星辰
batwindows运维
快速设置Windows的锁屏时间。@echoofftitleWindows定时锁定管理器modeconcols=80lines=30%1%2ver|find"5.">nul&&goto:Adminmshtavbscript:createobject("shell.application").shellexecute("%~s0","goto:Admin","","runas",1)(window.
- matlab构造线性相位FIR滤波器
~Young.
matlab开发语言
文章目录前言一、构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐,采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示:源代码:functionsound_firFs=1000;%采样频率freq=[200,230,260,290,320,350,380,410,440,470];%频率数组rythm=0.5;%持续时间,单位:秒gap_duration=0.
- 关于FFT频谱泄露问题
InnoLink_1024
数字信号处理FFT频谱泄露
1.什么是频谱泄露:对于频率为fs的正弦序列,它的频谱应该只是在fs处有离散谱。但是,在利用DFT求它的频谱做了截断,结果使信号的频谱不只是在fs处有离散谱,而是在以fs为中心的频带范围内都有谱线出现,它们可以理解为是从fs频率上“泄露”出去的,这种现象称为频谱“泄露"(结合上面的例子就更形象了)。在实际问题中遇到的离散时间序列x(n)通常是无限长序列,因而处理这个序列的时候需要将它截断。截断相当
- 快速傅里叶变换
华东算法王(原聪明的小孩子
小孩哥总结MIT线性代数线性代数矩阵
快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的算法,用于计算离散傅里叶变换(DFT)和其逆变换。傅里叶变换是一种重要的数学工具,广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩、声音合成等领域。传统的离散傅里叶变换算法的计算复杂度较高,而快速傅里叶变换通过减少计算量,大大提高了运算速度。1.离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换(DFT)将离散的时间信号变换到频域。对于一个长度为(N)的离散序
- 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><