- 无人机定点运输技术!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技科普高科技
核心要点定位与导航GPS/北斗定位:依赖卫星系统实现高精度定位。视觉导航:通过摄像头和计算机视觉技术识别环境。惯性导航:利用加速度计和陀螺仪进行位置推算。路径规划避障算法:实时检测并避开障碍物。动态路径调整:根据环境和任务需求实时优化路径。通信系统实时通信:确保无人机与控制中心保持稳定连接。数据加密:保障通信安全,防止干扰或劫持。负载与续航电池技术:提升续航能力。负载能力:优化设计以承载更多货物。
- 算法基础篇--模拟
近听水无声477
算法
模拟模拟的含义模拟,顾名思义就是题目让你干什么,你就干什么。考察的是将思路转化成代码的代码能⼒。这类题⼀般较为简单,属于竞赛⾥⾯的签到题(但是,万事⽆绝对,也有可能会出现让⼈⾮常难受的模拟题),我们在学习语法阶段接触的题,⼤多数都属于模拟题。现在我们就通过下面的几道题目来了解一下模拟的特点:1.多项式输出题目来源:洛谷题目链接:多项式输出题目就是下面的样子:模拟题没有什么可以详细讲解的思路,大家直
- LeetCode - 216 组合总和 III
程序员阿甘
华为OD算法刷题笔记算法JavaScriptleetcode
目录题目来源题目描述示例提示题目解析算法源码题目来源216.组合总和III-力扣(LeetCode)题目描述找出所有相加之和为n的k个数的组合,且满足下列条件:只使用数字1到9每个数字最多使用一次返回所有可能的有效组合的列表。该列表不能包含相同的组合两次,组合可以以任何顺序返回。示例输入:k=3,n=7输出:[[1,2,4]]解释:1+2+4=7没有其他符合的组合了。输入:k=3,n=9输出:[[
- 力扣-回溯法技巧总结
LoaryBetter
算法力扣
力扣回溯法技巧总结排列/组合/子集问题的三种形式在代码上的区别。由于子集问题和组合问题本质上是一样的,无非就是basecase有一些区别,所以把这两个问题放在一起看。形式一、元素无重不可复选,即nums中的元素都是唯一的,每个元素最多只能被使用一次,backtrack核心代码如下:/*组合/子集问题回溯算法框架*/voidbacktrack(int[]nums,intstart){//回溯算法标准
- OpenCV计算摄影学(2)图像去噪函数denoise_TVL1()
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述原始-对偶算法是用于解决特定类型变分问题(即,寻找一个函数以最小化某个泛函)的算法。特别地,图像去噪可以被视为一种变分问题,因此可以使用原始-对偶算法来进行去噪,这正是这里实现的内容。需要注意的是,此实现取自2013年7月的一篇博客文章[194],该文章还包含了(
- LeetCode 1206.设计跳表:算法详解
Tisfy
算法讲解题解#力扣LeetCode算法leetcode职场和发展
【LetMeFly】1206.设计跳表:算法详解力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/design-skiplist/不使用任何库函数,设计一个跳表。跳表是在O(log(n))时间内完成增加、删除、搜索操作的数据结构。跳表相比于树堆与红黑树,其功能与性能相当,并且跳表的代码长度相较下更短,其设计思想与链表相似。例如,一个跳表包含[30,40,50,60,70,90
- 算法解析之去重逻辑
算法去重
前言:在之前做题中经常被去重问题困扰,其中最常见的去重思想就是使用集合本身的特性进行去重,比如使用set集合或者map集合进行去重,防止相同元素的重复加入,但是在有些问题时,需要去重的不仅仅是元素,可能是一整个数组或者其他集合,这个时候如果进行一一比较,可能就比较繁琐,需要通过代码逻辑来实现避免重复对象的插入。这里有道题可以很好的理解去重的逻辑,给大家展示一下。leetcode之三数之和注意:本题
- 深度学习笔记线性代数方面,记录一些每日学习到的知识
肆——
人工智能深度学习python
记录一些每日学习到的新知识:torch:Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架,是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库jupyter:JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。只有一个轴的张量,形状只有一个元素torch.a
- AI 在未来相机领域的应用前景如何?
程序员Android
人工智能数码相机智能电视
和你一起终身学习,这里是程序员Android人工智能(AI)在手机相机领域的应用已成为近年来技术创新的核心驱动力之一。随着计算摄影、深度学习算法和硬件加速技术的进步,AI正在重新定义手机摄影的可能性,并为未来带来更多颠覆性潜力。以下是AI在手机相机中的关键潜力方向及具体应用场景:经典好文推荐,通过阅读本文,您将收获以下知识点:1.计算摄影的深度进化多帧合成与超分辨率:AI通过分析多张连续拍摄的帧(
- 探讨组合加密算法在IM中的应用
即时通讯im网络编程
1、前言本文深入分析了即时通信(IM)系统中所面临的各种安全问题,综合利用对称加密算法(DES算法)、公开密钥算法(RSA算法)和Hash算法(MD5)的优点,探讨组合加密算法在即时通信中的应用。2、IM安全系列文章本文是IM通讯安全知识系列文章中的第2篇,总目录如下:《即时通讯安全篇(一):正确地理解和使用Android端加密算法》《即时通讯安全篇(二):探讨组合加密算法在IM中的应用》(本文
- Java 算法和数据结构 答案整理,最新面试题
扫地僧009
互联网大厂面试题java算法数据结构
Java中如何使用动态规划求解背包问题?1、定义子问题:首先确定动态规划状态,通常以物品数量和背包容量为变量定义子问题,例如dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。2、确定状态转移方程:基于是否选择当前物品,将问题分为两个子问题,即dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]),表示选择当前物品和不选择当前物
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一步一码-农
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二叉树二叉树节点定义structBinTreeNode{TreeNodeTypeval;BinTreeNode*left;BinTreeNode*right;}二叉树涉及算法思想递归递归要点:这个递归函数的功能是什么,怎样调用这个函数,即设计好递归函数的返回值和参数列表什么时候应该结束这个递归,它的边界条件(出口)是什么?在非边界情况时,怎样从第n层转变成第n+1层(递推公式)注:递归思想最重要的
- 具身智能(Embodied Intelligence)
ZhangJiQun&MXP
教学人工智能深度学习算法
目录具身智能(EmbodiedIntelligence)简单理解举例说明具身智能(EmbodiedIntelligence)是人工智能领域的一个子领域,它强调智能系统不仅仅依赖于算法和数据处理,还必须具备一个物理实体(embodiment),通过与环境的直接互动来获取信息、学习、适应并采取行动。以下是对具身智能的简单理解和举例说明:简单理解具身智能的核心在于“具身”二字,即智能系统需要有一个物理形
- 加密狗到底是什么?可以复制吗?
加密狗定制分析赋值
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加密狗(也称为硬件加密锁或软件保护锁)是一种用于软件版权保护的硬件设备,通常包含加密算法和密钥。其设计目的是防止未经授权的复制和使用。加密狗是否可以复制?1.**合法复制**:在获得授权的情况下,部分加密狗可以通过官方工具进行复制,但这需要合法的许可和授权。2.**非法复制**:未经授权的复制通常是非法的,可能涉及破解加密算法或克隆硬件,这些行为违反法律和软件许可协议。加密狗的防护措施-**加密算
- Gossip 协议
disgare
分布式分布式
Gossip协议协议介绍协议流程缺点Gossip算法是一种在分布式系统中广泛使用的通信协议,主要用于信息传播和状态同步。Gossip算法通过节点之间随机的、周期性的信息交换,实现信息的高效传播和系统的最终一致性之前以为Gossip是分布式一致性算法,后来了解到不是,它是通信协议,因此将该内容从之前的博客中拆出来了协议介绍Gossip协议如其名,在办公室,只要一个人八卦一下,在有限的时间内所有的人都
- 机器学习安全核心算法全景解析
金外飞176
网络空间安全机器学习安全算法
机器学习安全核心算法全景解析引言机器学习系统的脆弱性正成为安全攻防的新战场。从数据投毒到模型窃取,攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱,重点解析12类核心算法及其防御价值。一、数据安全防护算法1.对抗样本防御算法名称核心思想2024年最新进展典型应用场景TRADES鲁棒性-准确性权衡优化Facebook提出自监督TRADES改进版自动驾驶目标检测JacobianSVD输入
- 零基础学习机器学习分类模型
可喜~可乐
机器学习机器学习学习分类人工智能数据挖掘
下面将带你通过一个简单的机器学习项目,使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集,来构建一个机器学习模型,进行花卉品种的分类。整个过程会包含:原理介绍:机器学习的基本概念。数据加载和预处理:如何加载数据并进行必要的处理。模型训练和评估:使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释:逐步分析代码实现。拓展内容:如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习(
- JVM之垃圾回收和调优思路
星星都没我亮
Java虚拟机jvm
文章目录GC的基础知识1.什么是垃圾2.如何定位(找到)垃圾3.常见的垃圾回收算法4.JVM内存分代模型(用于分代垃圾回收算法)5.常见的垃圾回收器常见垃圾回收器组合参数设定:(1.8)JVM调优第一步,了解JVM常用命令行参数PSGC日志详解调优前的基础概念:什么是调优?调优,从规划开始优化环境解决JVM运行中的问题一个案例理解常用工具jconsole远程连接jvisualvm远程连接jprof
- 复试英文准备方法
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计算机英语英语计算机英语
为了高效准备计算机领域的英文文献翻译面试,可以按照以下步骤进行系统训练,重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力:一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库:-每天整理《算法导论》《人工智能:现代方法》等经典教材目录中的核心术语(如:Backpropagation-反向传播、HashCollision--用Excel或Anki卡片记录英文术语+中文释义+例句(例:"Thetimecomp
- FastSAM:高效图像分割算法详解与实战
阿qi 爱喝拿铁
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:图像分割在图像处理领域中起着至关重要的作用,而FastSAM作为一种高效的图像分割算法,结合了像素的局部特征与全局信息,以自适应聚类方式实现了快速且精确的像素级别分割。其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状,自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力,并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。
- Opencv之图像SIFT 特征检测与Harris角点检测
是十一月末
opencvopencv计算机视觉人工智能python特征检测
图像SIFT特征检测与Harris角点检测目录图像SIFT特征检测与Harris角点检测1SIFT特征检测1.1概念1.2主要步骤1.3优缺点1.4函数及参数2Harris角点检测2.1概念2.2**算法思想**2.3特点2.4函数及参数3角点、特征检测3.1焦点、特征检测代码及结果1SIFT特征检测1.1概念SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理中检测和描述图像中局部结构的算法。它是由D
- 算法-图-查找路径
程序员南飞
算法java数据结构职场和发展leetcode
力扣题目:1971.寻找图中是否存在路径-力扣(LeetCode)有一个具有n个顶点的双向图,其中每个顶点标记从0到n-1(包含0和n-1)。图中的边用一个二维整数数组edges表示,其中edges[i]=[ui,vi]表示顶点ui和顶点vi之间的双向边。每个顶点对由最多一条边连接,并且没有顶点存在与自身相连的边。请你确定是否存在从顶点source开始,到顶点destination结束的有效路径。
- 数据采集技术:selenium/正则匹配/xpath/beautifulsoup爬虫实例
写代码的中青年
3天入门机器学习seleniumbeautifulsoup爬虫pythonxpath正则表达式
专栏介绍1.专栏面向零基础或基础较差的机器学习入门的读者朋友,旨在利用实际代码案例和通俗化文字说明,使读者朋友快速上手机器学习及其相关知识体系。2.专栏内容上包括数据采集、数据读写、数据预处理、分类\回归\聚类算法、可视化等技术。3.需要强调的是,专栏仅介绍主流、初阶知识,每一技术模块都是AI研究的细分领域,同更多技术有所交叠,此处不进行讨论和分享。数据采集技术:selenium/正则匹配/xpa
- BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解
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点云数据处理技术算法BCPD++非刚性拼接点云数据处理贝叶斯模型
BCPD++算法原理详解一、算法概述BCPD++(BayesianCoherentPointDrift++)是BCPD(BayesianCoherentPointDrift)的增强版本,专为非刚性点云配准设计。它基于贝叶斯概率框架,结合变分推断与高效优化策略,显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于:分层贝叶斯模型:自适应学习超参数,减少人工调参需求。变分贝叶斯推断:替代传
- 点云配准(点云拼接)论文综述
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点云数据处理技术点云数据处理点云配准DeepICPICP深度学习配准方法特征匹配
点云配准(点云拼接)论文综述1.引言点云配准(PointCloudRegistration)是三维计算机视觉与机器人感知领域的核心任务,其目标是通过几何变换将多个点云对齐至统一坐标系,形成完整的场景表示。该技术广泛应用于自动驾驶、增强现实、工业检测、医学影像等领域。随着传感器技术(如LiDAR、RGB-D相机)的进步与深度学习的发展,点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综
- CPD(Coherent Point Drift)非刚性点云配准算法
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点云数据处理技术算法概率论机器学习非刚性配准CPD配准算法EM算法非刚性拼接
CPD(CoherentPointDrift)非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD(CoherentPointDrift)是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法,由AndriyMyronenko等人在2009年提出。它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题,结合高斯混合模型(GMM)与正则化形变场,能够有效处理复杂形变(如人体运动、器官形变)的点云对齐任务。核心特点:非刚性对齐:支持大范围、
- 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO
进一步有进一步的欢喜
LLM算法DeepSeekGRPO
DeepSeekGRPO:面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里,DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星,频繁出现在各类科技前沿讨论中,热度持续攀升。从惊艳的模型表现,到不断拓展的应用场景,DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现,无论是复杂的自然语言处理任务,还是充满挑战的智能推理难题,DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
- java开发工程师面试技巧
酷爱码
经验分享java面试开发语言
Java开发工程师面试是一个常见的技术岗位面试,以下是一些面试技巧和建议:熟悉Java基础知识:在面试中,会经常被问到Java基础知识,包括面向对象编程、集合框架、异常处理、多线程等内容。要确保对这些知识点有扎实的掌握。练习编程题目:在面试中,通常会有编程题目要求,因此建议提前练习一些常见的编程题目,例如算法和数据结构题目。深入了解项目经历:准备好详细了解自己之前的项目经历,包括项目的背景、自己的
- 2024年前端框架选择指南:React、Vue、Angular与新兴框架对比
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前端框架
在当今快速发展的前端技术领域,选择合适的框架对于项目成功至关重要。本文将深入探讨主流前端框架的特点、优缺点及适用场景,为开发者提供全面的选择指南。主流框架概览React特点:基于组件的开发方式,虚拟DOM差分算法优点:灵活性强,生态系统丰富缺点:需要学习JSX和状态管理库适用场景:中大型项目,需要高度灵活性和复杂状态管理的应用Vue特点:简单易学,模板直观,内置状态管理优点:学习曲线平缓,适合快速
- 使用 yolov8 进行对象检测
算法资料吧!
YOLO
在计算机视觉领域,YOLOv8对象检测确实以其超高的准确性和速度而脱颖而出。它是YOLO系列的最新版本,以能够实时检测物体而闻名。YOLOv8凭借其一流的对象检测将Web应用程序、API和图像分析提升到一个新的水平。在本文中,我们将了解如何利用yolov8进行对象检测。YOLO概述YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种改变游戏规则的对象检测算法,于2015年问世,以其一次闪电般快速处理整
- 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><