- 有必要获得WHQL测试认证吗,有什么好处?
什么是WHQL认证?WHQL是MicrosoftWindowsHardwareQualityLab的缩写,中文意思是Windows硬件设备质量实验室,主要是对Windows操作系统的兼容性测试,检验硬件产品和驱动程序在windows系统下的兼容性和稳定性。当某一硬件或软件通过WHQL测试时,制造商可以在其产品包装和广告上使用“DesignedforWindows”标志。该标志可以证明硬件或软件已经
- 前端项目架构设计要领
1.架构设计的核心目标在设计前端项目架构时,核心目标是模块化、可维护、可扩展、可测试,以及开发效率的最大化。这些目标可以通过以下几个方面来实现:组件化:将UI功能封装为可复用的组件。模块化:将业务逻辑分解为独立的模块或服务。自动化构建与部署:实现自动化构建、测试和部署流程,减少人为操作的错误。代码规范化与检查:确保团队协作时,代码风格和质量一致。2.项目目录结构设计一个清晰合理的目录结构对大型项目
- 基于架构的软件设计(Architecture-Based Software Design,ABSD)是一种以架构为核心的软件开发方法
ABSD方法与生命周期基于架构的软件设计(Architecture-BasedSoftwareDesign,ABSD)是一种以架构为核心的软件开发方法,强调在开发的各个阶段都要以架构为中心,确保系统的整体结构和质量属性得到有效管理。ABSD方法是一个自顶向下、递归细化的过程,软件系统的架构通过该方法得到细化,直到能产生软件构件和类。ABSD方法的三个基础功能的分解:使用基于模块的内聚和耦合技术,将
- 利用技术分享提升个人影响力
AI天才研究院
计算AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战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
《利用技术分享提升个人影响力》关键词:技术分享、个人品牌、影响力、内容创作、互动反馈、持续成长摘要:本文将深入探讨技术分享在个人发展中的重要作用,通过详细分析技术分享的意义、平台选择、内容创作、互动反馈及个人影响力提升策略,帮助读者掌握利用技术分享提升个人影响力的实用方法。第一部分:引言与基础第1章:技术分享的意义与价值1.1.1技术分享的历史与发展技术分享作为一种知识传播的方式,其历史可以追溯到
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比
charles666666
人工智能transformer深度学习产品经理chatgpt
1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构,其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径,能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率,同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中,这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务,或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比,KimiCh
- 被动降噪的概念及编程实现
CodeByte
人工智能算法javascript编程
被动降噪是指通过编程技术和算法,对输入的数据进行处理,以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰,例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中,我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义:噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域,例如图像处理、音频处理和信号处理中,噪声的存在可能导致数据质量下降,使得后续的分析和处理变得困难。因此,被动降噪技
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 赛亚超频:蚂蚁、阿瓦隆、神马矿工超频解除低温限制,高温保护
Punkhash算力租赁
超频虚拟货币矿机
www.punkhash.com赛亚超频在比特币挖矿行业日益激烈的今天,矿工们越来越重视矿机的效率与稳定性。随着电价的波动、币价的不确定以及矿机成本的攀升,单纯依靠“买新设备”提升产出,已经不再是最优选择。越来越多有经验的矿工开始转向对现有设备进行超频优化,以提高算力、降低单位能耗,从而获得更高的收益回报。而在众多第三方超频固件中,赛亚超频(SaiyanFirmware)凭借稳定性强、兼容机型广、
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- Spring 如何干预 Bean 的生命周期?
冰糖心书房
SpringIOCIocspringBean生命周期
Spring提供了多种机制让我们能够在Bean生命周期的不同节点“插入”自己的逻辑,这些机制可以分为两大类:针对单个Bean的干预和针对所有/多个Bean的全局干预。一、针对单个Bean的干预(最常用)这些方法让你为一个特定的Bean类定义其初始化和销毁逻辑。1.使用JSR-250注解(推荐方式)这是现在最优雅、也是Spring官方推荐的方式。它使用Java的标准注解,与Spring框架解耦。@P
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
zzywxc787
人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 5G标准学习笔记06-基于AI/ML波束管理
刘孬孬沉迷学习
5G学习笔记
5G标准学习笔记06-基于AI/ML波束管理前言前面对于孬孬学习了波束管理的概述,下面要进一步来看一下传统波束管理和现在3GPP中推动的AL/ML波束管理之前的区别联系。一、传统波束管理方法流程传统BM流程主要包括以下步骤:波束扫描(BeamSweeping):gNB通过顺序发送多个窄波束(SSB或CSI-RS),覆盖整个服务区域,UE测量每个波束的信号质量(如L1-RSRP或L1-SINR)。波
- 5G标准学习笔记03- CSI 反馈增强概述
刘孬孬沉迷学习
5G笔记学习
5G标准学习笔记03-CSI反馈增强概述大家好,最近在研究AI/ML3gpp标准NR空口的有关内容,后面可能会给大家介绍一下对应的有关内容AI/ML在3GPP标准中的研究进展在AI/ML在NR空口的应用中,对应标准主要聚焦了3个case进行讨论研究分别是:CSI反馈增强;波束管理;定位精度增强;这三个内容可能比较涉及RAN1/2的具体内容,后面会基于这个进行一定的介绍。今天主要是主要介绍CSI反馈
- Java异常处理
吴鹰飞侠
java开发语言
Java异常处理是编程中的重要一环,它能让程序在遇到错误时不中断,而是优雅地处理异常,继续执行或给出合理的反馈。掌握异常处理是编写健壮程序的基础。异常是指程序运行过程中发生的错误情况,通常会导致程序的中断。Java中的异常分为两类:1.编译时异常(CheckedException):必须显式处理(如IOException、SQLException等)。2.运行时异常(UncheckedExcept
- 主板基础知识
bcbobo21cn
硬件主板
主板,又叫主机板(mainboard)、系统板(systemboard)、或母板(motherboard),是计算机最基本的同时也是最重要的部件之一。主板一般为矩形电路板,上面安装了组成计算机的主要电路系统,一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。主板制造质量的高低,决定了硬件系统的稳定性。主板与CPU关系密切,每一
- Python爬虫实战:使用最新技术爬取新华网新闻数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy音视频
一、前言在当今信息爆炸的时代,网络爬虫技术已经成为获取互联网数据的重要手段。作为国内权威新闻媒体,新华网每天发布大量高质量的新闻内容,这些数据对于舆情分析、市场研究、自然语言处理等领域具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。二、爬虫技术选型2.1技术栈选择在构建新华网爬虫时,我们选择了以下技术栈:请求库:httpx(支持HTTP/2,异步请求
- 20k软件测试工程师必会——Jenkins+Git+Appium 持续集成策略
测试小姐姐哟
软件测试jenkins运维
持续集成(Continuousintegration,简称CI)持续集成是一种开发实践,它倡导团队成员需要频繁的集成他们的工作,每次集成都通过自动化构建(包括编译、构建、自动化测试)来验证,从而尽快地发现集成中的错误。让正在开发的软件始终处于可工作状态,让产品可以快速迭代,同时还能保持高质量。Jenkins是基于Java开发的持续集成工具,开源免费,官网:https://jenkins.io/Ap
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- 车身焊接机器人系列编程:Yaskawa MA2010_(11).机器人维护与保养
zhubeibei168
机器人(二)机器人网络
机器人维护与保养1.机器人维护的必要性在汽车制造行业中,车身焊接机器人(如YaskawaMA2010)的高效运行对于生产线的稳定性和生产质量至关重要。机器人维护不仅能够延长机器人的使用寿命,还能确保其在长时间运行中的性能稳定。维护工作主要包括定期检查、清洁、润滑、更换易损件和故障诊断等。本节将详细介绍这些维护工作的具体步骤和注意事项。2.定期检查定期检查是机器人维护的基础,可以及时发现潜在问题并进
- 【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征缩放(FeatureScaling)详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤,旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度,从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放?(1)问题背景量纲不一致:例如:特征1:年龄(范围0-100)特征2:收入(范围0-1,000,000)梯度下降的困境:量纲大的特征(如收入)会导致梯度更新方向偏离最优路径,收敛缓慢。量纲小的特征(如
- 使用HarmonyOS 5和CodeGenie辅助工具开发鸿蒙运动健康类应用的项目总结
哼唧唧_
CodeGenie运动健康HarmonyOS5harmonyos华为
一、项目背景与目标随着鸿蒙生态在穿戴设备、智能家居领域的快速扩展,我团队基于HarmonyOS5操作系统,开发了一款面向运动健康场景的智能应用——“Harmony健康伴侣”。项目采用华为官方推出的智能编程助手CodeGenie进行辅助开发,旨在验证CodeGenie在提升鸿蒙应用开发效率与质量方面的实际效果。二、核心功能实现该应用深度融合HarmonyOS分布式能力,支持跨设备无缝协同,主要功能包
- 国内主流云服务平台对比:选型指南与价格全初解
大家好!在数字化转型的浪潮下,云服务器已成为企业和开发者的基础设施首选。面对阿里云、腾讯云、华为云、百度智能云等主流服务商,如何根据性能、价格和场景需求做出最优选择?本文结合最新市场数据,为你深度解析!一、四大云服务商核心特点与适用场景1.阿里云优势:国内市场份额超40%,全球覆盖最广(49个可用区),服务稳定性强,尤其适合电商、金融、政务等高并发场景。提供飞天操作系统、弹性计算ECS等核心技术,
- MyBatis-Plus:提升数据库操作效率的利器
代码老y
数据库mybatisoracle
在Java开发中,MyBatis是一个非常流行的持久层框架,它简化了数据库操作,提供了灵活的SQL映射功能。然而,随着项目规模的扩大和业务复杂度的增加,开发者需要更高效、更便捷的方式来处理数据库操作。MyBatis-Plus应运而生,它在MyBatis的基础上进行了扩展和优化,提供了许多强大的功能,帮助开发者提升开发效率和代码质量。本文将深入探讨MyBatis-Plus的核心特性及其在实际项目中的
- 机器视觉在OCR(字符识别)检测中的应用
目前,对印刷品的检测工作一般采用人工方法进行质量检测,然后再由工作人员将成品和次品进行分类堆放。这样一来,不仅增加了工作人员的劳动强度,而且检测质量也难以得到保障。其次,则是效率低下,浪费时间成本。印品质量自动检测系统满足印刷企业对于产品质量控制的需求。系统采用自主研发的表面缺陷检测、色彩测量、快速建模等核心算法,广泛适用于包装印刷、标签印刷、商业印刷质量在线检测和印后终检。机器视觉用于印刷、包装
- 基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作,确保数据质量可靠。在可视化展示方面,系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库,通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是,所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案,这种设计不仅美观大方,更能突出体现
- 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面
X-Vision
《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程,核心思想是正交投影:平面方程:ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量:n=
- Go从入门到精通(18)-代码测试
小明的小名叫小明
go从入门到精通golang单元测试mock
Go从入门到精通(18)代码测试文章目录Go从入门到精通(18)代码测试前言单元测试(UnitTesting)基本规则示例代码常用断言方法基准测试(BenchmarkTesting)基本规则示例代码基准测试结果分析表驱动测试与子测试测试覆盖率(TestCoverage)模拟(Mocking)与依赖注入基准测试进阶最佳实践单元测试基准测试测试组织总结前言Go语言中,单元测试和基准测试是保证代码质量和
- 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><