- P2P下载器项目
我的sun&shine
项目
1.项目介绍该项目完成一个在局域网中进行附近文件共享下载功能的工具;能够进行搜索匹配局域网中运行工具的主机;获取到局域网在线主机列表;能够获取指定主机所共享的文件信息列表(指定的共享目录下的文件信息);能够对指定主机上的指定文件进行多进程分块下载来提高传输效率。2.项目使用的技术Socket套接字编程(了解最基本线程池版本任务处理的tcp服务端程序)HTTP协议格式(了解最基本的http服务器中数
- MATLAB中的APPdesigner绘制多图问题解析?与逻辑值转成十进制
Ndmzi
Matlabmatlab开发语言
在matlabAPPdesigner中绘图可以用UIAxes组件进行绘图,但是当想多张图时,只能提前绘制图像区域不方便。下面是几种办法:为了操作可以添加Panl组件,方便操作。1、当是要求的几个图像大小都是相同时刻采用函数:tiledlayout创建分块图布局tiledlayout(m,n)tiledlayout('flow')tiledlayout(___,Name,Value)tiledlay
- 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分
bavDHAUO
python
在文本处理任务中,按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分,并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理(NLP)中的一个基础步骤,尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch,发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- 如何针对大Excel做文件读取?
F_windy
excel
针对大Excel文件(如超过百万行)的读取,传统的一次性加载到内存的方式会导致内存溢出(OOM),需采用流式读取(Streaming)或分块读取(Chunk)的策略。以下是具体方案及优化建议:一、核心解决方案1.使用ApachePOI的SAX模式(事件驱动)适用场景:处理.xlsx文件(不支持.xls),逐行解析避免内存溢出。代码示例(Java):importorg.apache.poi.open
- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- java文件分块上传,OkHttp文件上传(2):实现文件分块上传
陈章玉
java文件分块上传
前言分块上传和断点下载很像,就是讲文件分为多份来传输,从而实现暂停和继续传输。区别是断点下载的进度保存在客户端,ey往是写入数据库,分块上传的进度保存在服务器,每次可以通过文件的md5请求服务器,来获取最新的上传偏移量。但是这样明显效率偏低,客户端可以把offSet保存在内存,每上传一块文件服务器返回下一次的offSet。只不过这个offSet不需要保存在数据库,每次app关闭在打开继续上传可以请
- 分块查找算法
1haooo
算法java算法开发语言数据结构
分块的原则前一块的最大数据,小于后一窥啊中所有的数据(块内无序,块间有序)块数数量一般等于数字的个数开根号。比如:16个数字一般分为4块左右。publicclassblockSearch{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={16,5,9,12,21,18,32,23,37,26,45,34,50,48,61,52,73,66};//共18个元素
- VLLM专题(三十五)—多模态数据处理
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
为了在vLLM中实现各种优化,例如分块预填充和前缀缓存,我们使用BaseMultiModalProcessor来提供占位符特征标记(例如)与多模态输入(例如原始输入图像)之间的对应关系,基于HF处理器的输出。以下是BaseMultiModalProcessor的主要特性:提示更新检测HF处理器的主要职责之一是使用占位符标记更新提示。例如:在字符串的开头插入特征占位符标记(例如…,其数量等于特征大小
- Elasticsearch:为推理端点配置分块设置
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎人工智能全文检索数据库ai
推理端点对一次可处理的文本量有限,具体取决于模型的输入容量。分块(Chunking)是指将输入文本拆分成符合这些限制的小块的过程,在将文档摄取到semantic_text字段时会进行分块。分块不仅有助于保持输入文本在可处理范围内,还能使内容更加易读。相比返回一整篇长文档,在搜索结果中提供最相关的文本片段更有价值。每个分块都会包含文本片段以及从中生成的对应嵌入。默认情况下,文档会被拆分为句子(sen
- 学习pear的Image_Graph包的一些笔记
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graphimageplotdataset图形extension
image_graph中的对象类型及结构Posted三月31st,2007bystone5image_graph中的对象类型及结构graph----------总图形plotarea-------绘图区plot-------------图块dataset--------数据集point------------点一个图形中多个图形区的分块Posted三月31st,2007bystone5pear来研
- 基于内容分块(CDC)的重删算法详解:原理、实现与优化
这个懒人
算法
引言在数据爆炸式增长的时代,存储资源优化成为技术领域的重要课题。重复数据删除(Deduplication)技术通过消除冗余数据副本,可将存储需求降低90%以上。其中基于内容分块(Content-DefinedChunking,CDC)算法凭借其对数据局部修改的强适应性,成为企业级备份系统、云存储服务的核心技术。一、CDC算法核心原理1.1动态分块vs静态分块传统固定分块算法将数据按固定大小(如4K
- 场景题:100G的文件里有很多id,用1G内存的机器排序,怎么做?
海量数据排序思路核心方案:外排序(分治+多路归并)MapReduce外排序是指数据量太大,无法全部加载到内存中,需要将数据分成多个小块进行排序,然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序(Map阶段)分块策略按1G内存容量限制,将100G文件拆分为200个500MB分块(保留内存用于排序计算和系统开销)内存排序每个分块加载至内存后:①使用快速排序(时间复杂度O(nlogn))②去重优化:若
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
云端源想
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StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- 从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
目录从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南什么是LLM大模型如何利用LLM大模型构建智能应用程序1.收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近,围绕大型语言模型
- AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化4.1向量化的目的4.2示例代码4.3向量数据库4.4示例代码三、总结一、引言在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)系统中,知识库的构建是至关重要的
- RAG检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)介绍(双模态架构:检索子系统、生成子系统)实现知识获取与内容生成的协同
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文章目录增强生成(RAG)技术:原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型**:-**动态阈值策略**:3.2生成控制技术-**结构化prompt模板**:-**知识验证机制**
- 从零手撸工业级Qt文件传输系统:TCP粘包/断点续传/SSL加密全解
十年编程老舅
QT开发qt项目qt项目实战c++项目qt计算机毕设项目qt文件传输qt教程
很多初学者都会遇到这个坎,如何将Windows数据结构、网络编程等知识整合为完整的项目。本文将深入解析一个基于C++Qt开发的企业级文件传输系统,涵盖TCP通信、断点续传、SSL加密、SQLite持久化等核心技术。(项目源码来文章底部拿)一、系统核心功能1.基础通信能力双工消息传输(支持中文字符)文件传输进度条同步(4KB分块策略)传输完整性验证(安装包可执行性测试)2.高级特性断点续传(记录已传
- 主流加解密算法全景解析:对称、非对称与哈希算法详解
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主流加解密算法通常分为以下三大类,每类都有其独特的特点和应用场景,下面我们详细介绍这三类算法的原理、优势、缺陷以及典型应用场景:1.对称加密算法原理对称加密算法是指加密和解密都使用同一个密钥。发送方和接收方事先共享一个秘密密钥,利用这个密钥将明文转换为密文,加密后的数据只有用相同的密钥才能解密恢复原文。其基本过程通常包括:明文分块(如果是分组加密算法);对每个数据块进行一系列变换(如置换、替换、异
- Java后端面试八股文:系统化学习指南,告别零散知识点
钢板兽
高频八股java面试后端jvmredismysqllinux
Java后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide,但是这些八股内容太多了,字数成万,我们基本上是看一遍忘一遍,自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库,通篇共有五万字,知识点也很散,所以想把每个部分的内容系统地写成文章,比如JVM部分的八股,我会写两到三篇的文章帮助自己系统地理解这部分的八股知识,所以这篇文章会按照分块整理自己发布过的所有八股文章,这篇文章后续也会持续更新,也起
- 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
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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
- 山海经——AI思路
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好的,我需要帮助用户解决这个关于《山海经》的问题。根据用户的问题描述,老师希望找到从第a座山到第b座山之间的某段路径(i,j),使得这段路径上的喜恶度之和最大。用户之前已经得到过一个使用分块算法处理区间最大值查询的C++代码,但现在的问题似乎有所不同,因为这里需要的是最大子数组和,而不是简单的区间最大值。首先,我要确认用户的具体需求。用户提到每座山只能到达下一座山,也就是路径是连续的,所以问题转化
- 详解LLM 核心技能-大文本分块技术
大模型入门学习
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在构建LLM相关应用程序的背景下,分块是将大段文本分解成较小片段的过程。这是一项必不可少的技术,有助于优化我们使用LLM嵌入内容后从[矢量数据库]获取的内容的相关性。在这篇博文中,我们将探讨它是否以及如何有助于提高LLM相关应用程序的效率和准确性。分块的主要原因是为了确保我们嵌入的内容尽可能少地包含噪音,同时仍然具有语义相关性。例如,在语义搜索中,我们会对文档语料库进行索引,每个文档都包含有关特定
- 按键精灵找图的原理及影响找图效率的因素
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计算机视觉图像处理人工智能
按键精灵找图的原理主要是基于图像识别算法,具体涉及像素点的颜色值和位置比对。以下是对该原理的详细解释:一、图像像素点的基本概念图像是由一个个颜色块组成的,这些颜色块非常小,通常看不出有明显的分块界限。这些带有颜色的小方块就是图像的像素点。像素点是在一个二维平面上排列的,分为横向和纵向,大量的像素点排列在一起就组成了一张图像。二、找图原理的具体步骤确定找图区域:按键精灵在屏幕上指定的区域内进行找图操
- RagFlow专题三、RagFlow 关键技术(向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化)
伯牙碎琴
大模型prompt大模型AIRagRagFlow
深入解析RagFlow关键技术:向量数据库、文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中,我们详细探讨了RagFlow的核心架构,包括数据检索、语义搜索(BM25&向量搜索)以及知识融合,并了解了如何通过RagFlow机制优化信息检索和生成质量。本篇文章将深入解析RagFlow的关键技术,包括:向量数据库(FAISS、Milvus、Elasticsearch)——负责高效的语义检索与存储
- 快速上手 Unstructured:安装、Docker部署及PDF文档解析示例
大F的智能小课
大模型理论和实战dockerpdf容器
1.核心概念1.1Unstructured简介Unstructured是一个强大的Python库,专注于从非结构化数据中提取和预处理文本信息,广泛应用于PDF、Word文档、HTML等多种格式的文件处理。其核心功能包括分区、清理、暂存和分块,能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出,为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能:Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素
- Everything-文件查找软件制作
风栖柳白杨
软件制作pyqt数据库YOLO
写在前边:随着电脑里边的东西越来越多,很多东西放的杂七杂八;今天实在忍不了了,一怒之下,突发奇想,做一个类似Everything的文件查找软件,现在共享出来。一、软件展示二、源码展示与讲解1、所用到的组件(1)2、源码分块细嗦(1)导入模块importsys#通常用于操作系统相关的任务,例如命令行参数和系统退出importos#用于与操作系统交互,例如文件和目录操作importfnmatch#用于
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
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CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册
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知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到175B时...语义拆分模型参数量......175B时表现分割策略对比方法优点缺点代码示例固定窗口O(1)时间复杂度割裂技术术语text.split("\n\n")滑动窗口保留局部上下
- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
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算法
目录第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系定理1.1(完备性条件)1.2高阶递推的特征分析案例:Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析DNA甲基化预测第一章递推算法的数学本质1.1形式化定义与公理化体系
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
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Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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实现思路
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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remove
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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