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目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE(SnapdragonNeuralProcessingEngine),是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架,能够支持多种深度学习模型,包括Pytor
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使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型(Python)NeuralRadianceFields(NeRF)是一种强大的方法,可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场,并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中,我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先,我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- CNN 猫狗识别:从理论到实战的深度解析
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在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)凭借其强大的特征提取和模式识别能力,成为图像分类任务的主流技术。猫狗识别作为经典的图像分类问题,不仅能帮助我们理解CNN的工作原理,还能为实际应用提供技术支持。本文将深入探讨CNN在猫狗识别中的应用,从理论基础到实战代码,带你全面掌握这项技术。一、CNN基础理论概述(一)CNN的核心组件卷积层:是CNN的
- AI产品经理需要了解的算法知识
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1、自然语言生成(NLG)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,简称NLG)是一种人工智能技术,它的目标是将计算机的数据、逻辑或算法产生的信息转换成人类可读的自然语言文本。换句话说,NLG能让机器“学会”写文章、报告、故事或者其他任何形式的文字,就像人类作家那样。这项技术使得机器能够理解复杂的数据并将其转化为易于理解的语言,以适应不同的受众和情境。应用实例:金融报告自动
- nl2sql的解药pipe syntax
快乐的打字员
大数据人工智能数据库nl2sqlchatbi
NL2SQL的解药:PipeSyntax在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业的核心资产,但传统SQL查询语言的学习曲线和复杂性却成为了业务人员与数据之间的无形屏障。NL2SQL(NaturalLanguagetoSQL)技术旨在打破这一隔阂,让用户通过自然语言直接获取数据洞察。然而,随着应用场景的复杂化,NL2SQL面临着自然语言的模糊性与SQL精确性之间的鸿沟,以及复杂查询生成的准确性与效率问题
- 【Linux系统】vim编辑器 | 编译器gcc/g++ | make/Makefile
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1.vim编辑器一、历史发展与VimvsVi的区别起源与演进Vi(1976年):由BillJoy开发,嵌入BSDUnix系统,是首个面向屏幕的文本编辑器,但功能有限(如无多级撤销)。Vim(1991年):BramMoolenaar基于Amiga系统的Stevie编辑器重写,命名为"ViIMproved"(Vim),1992年发布首个公开版本。关键升级:多级撤销(Vi仅支持单次撤销)跨平台支持(Wi
- 视觉算法之卷积神经网络
清风AI
深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
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OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 快速掌握Python编程基础
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干货分享,感谢您的阅读!备注:本博客将自己初步学习Python的总结进行分享,希望大家通过本博客可以在短时间内快速掌握Python的基本程序编码能力,如有错误请留言指正,谢谢!(持续更新)一、快速了解Python和环境准备(一)Python快速介绍Python是一种简洁、强大、易读的编程语言,广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等领域。它由GuidovanRossum在1991年设
- 大一新生第一次参加蓝桥杯(C/C++组),只学C够吗?怎么备赛?个人经验分享
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蓝桥杯
个人感受(唠叨唠叨)我是2023级的物联网工程专业的一名大一新生,在大一的下半学期有幸通过校赛,参加了第十五届蓝桥杯软件赛,其实我自己都没想到大一就能参加蓝桥杯,因为当时只会C语言,也很迷茫,到底该怎么备赛?剩的时间比较少到底要不要学习C++。到底要不要学C++?我在蓝桥杯正式比赛前特别纠结要不要学c++,因为当时省的时间比较少,而且会有担心学c++的一些语法会不会把它跟c语言搞混,到时候在考场忘
- 10、 量子神经网络:从理论到实践
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- LSTM 论文(Hochreiter & Schmidhuber, 1997)精读(三)
文章:SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork(已有研究),这是论文对以往方法的一个评述,总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖
- 结构方程模型(SEM)高阶应用系列
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结构方程模型(StructuralEquationModeling)是分析多变量间因果关系的利器,在众多学科领域具有巨大应用潜力。我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解,由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合、评估、筛选和结果展示全过程,得到学员广泛
- SAGA——Textural Features(纹理特征)提取
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由于课题需要(其实是条件有限),不得不使用SAGA软件进行特征提取,在经过一个星期的摸索之后,终于得到了一些成果,在此记录一下提取的过程。在第一篇的文章中已经简单介绍了SAGAGIS的相关概念以及如何使用SAGAGIS加载影像和进行分割。TexturalFeatures提取过程:(1)将影像的各个波段分别导出为单独影像(这一步是由于我是在服务器上进行,所以需要导出,软件上没有必要将每个波段都导出为
- AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。
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人工智能音视频大数据javaspring开发语言
AI技术通过多模态应用(即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息)正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。以下从技术融合、行业变革、职业重构三个维度展开分析,并附具体案例:一、技术融合:多模态AI的核心突破跨模态理解引擎案例:Meta的AudiovisualNeuralNetwork(AV-Wav2Vec)实现语音-唇形-场景的联合建模,语音识别错误率降低40%技术指标:跨模态
- 人工智能学习资源
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无机器学习基础:https://www.coursera.org/learn/machine-learning有机器学习基础:MachineYearning深度学习入门:https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning
- 面向对象与面向过程程序设计语言:核心概念、对比分析与应用指南
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C++CPython开发语言
目录一、面向过程程序设计语言(ProceduralProgramming)1、基本概念2、主要特点3、代表语言4、典型示例(C语言)5、优势6、局限性二、面向对象程序设计语言(Object-OrientedProgramming)1、基本概念2、四大核心特性3、代表语言4、典型示例(Java)5、优势6、局限性三、主要区别对比四、实际应用选择建议五、现代语言趋势一、面向过程程序设计语言(Proce
- 基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用
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论文精读-乳腺超声分类
BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De
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超龄超能程序猿
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 271万+学术论文数据集 (2007-2025.4)
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- Apple SoC 图像 ISP 与 Neural Engine 联合优化案例分析:性能与质量平衡的实战经验
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影像技术全景图谱:架构调优与实战接口隔离原则影像Camera
AppleSoC图像ISP与NeuralEngine联合优化案例分析:性能与质量平衡的实战经验关键词:AppleSoC、ISP优化、NeuralEngine协同、图像处理性能、DeepFusion、SmartHDR、实时推理、多核异构计算、功耗管理摘要:随着图像计算复杂度的不断提升,AppleSoC中的ISP与NeuralEngine(NE)联合优化成为提升拍照性能和图像质量的关键路径。本文结合最
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GeoServer图像发布快速入门指南geoserverOfficialGeoServerrepository项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geoserver前言GeoServer作为一款开源的地理空间数据服务器,能够高效地发布和管理各种地理空间数据。本教程将详细介绍如何使用GeoServer发布World+Image格式的栅格数据,以Natural
- 《ONNX推理部署全解析:从基础到进阶的实用指南》
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ONNX基础入门ONNX是什么ONNX,即OpenNeuralNetworkExchange(开放神经网络交换),是一种用于表示深度学习模型的开放标准文件格式。它由Facebook和Microsoft在2017年联合开发,后来得到了NVIDIA、Intel、AWS、Google、OpenAI等众多公司的支持,旨在解决不同深度学习框架之间模型格式不兼容的问题,为模型的存储、交换和部署提供统一标准,使
- web1.0,web2.0,web3.0 有什么区别 详解
java我跟你拼了
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Web的发展经历了多个阶段,每个阶段都有其独特的特点和技术进步。下面是Web1.0、Web2.0和Web3.0之间的主要区别和详细解释:Web1.0时间范围:大约在1991年至1995年。Web1.0是互联网的最初形态,也被称为静态Web。在这个时代,互联网主要是一个信息展示的平台,网站内容由网站管理员创建并上传,用户主要通过浏览网页来获取信息。Web1.0的特点是内容由少数人创建,用户与内容之间
- NLTK库全解析:用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
引言你是否好奇过,手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话?电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词?这些看似神奇的自然语言处理(NLP)功能,背后都藏着一个“入门神器”——NLTK(NaturalLanguageToolkit)。作为Python生态中最经典的NLP库,NLTK就像一本“NLP百科全书”,从最基础的文本拆分到复杂的语义理解,它用简单的代码接口,带我们推开自然
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 什么是神经网络架构搜索(NAS, Neural Architecture Search),如何写对应的python程序代码呢
小桥流水---人工智能
算法深度学习Python程序代码神经网络架构python
一、什么是神经网络架构搜索(NAS,NeuralArchitectureSearch)神经网络架构搜索(NAS,NeuralArchitectureSearch)是一种用于自动化设计神经网络架构的技术。传统的神经网络模型架构设计通常依赖于专家经验和大量试错,而NAS通过算法自动搜索网络架构,以发现最适合特定任务的神经网络设计。NAS可以极大地减少人工调参的时间和精力,并且在某些情况下能够找到比手工
- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
LNL13
rnn人工智能深度学习
在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
- Python如何统治AI世界?一文读懂它的优势与挑战
AI与编程之窗
人工智能python人工智能TensorFlowPyTorchScikit-learnKerasNumPy
一、Python语言介绍1.1Python语言概述Python是一种由GuidovanRossum于1991年首次发布的高级编程语言。其设计理念强调代码的可读性和简洁性,使其成为了许多开发者的首选语言。Python的语法简洁直观,采用了缩进来定义代码块,这与其他使用花括号或关键词的编程语言不同。Python支持多种编程范式,包括面向对象编程、过程化编程和函数式编程,这使得它在各种应用场景中都表现出
- 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><