- 使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要
dgay_hua
python
在大数据处理和文本分析领域,MapReduce是一种非常重要的策略,用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面,MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略,可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph,并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
- Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践
一键难忘
Bokehpython开发语言
用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中,数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库,它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化,并提供一些最佳实践和代码实例,帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh?Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库,它支持高效渲
- 基于偏移量、游标分页的详解
B_rownJay
数据库oracle
前言大量的数据集往往会被分成多个空间去存储。例如一本书就会有几十页几百页,因为把一本书都放在一页去展示不管是对生产者还是消费者都是及其不友好的。又比如在网页中我们常常会看到一页一页的数据,当然我们自己开发的时候也少不了做分页展示的需求。基于偏移量进行分页对于分页我们相较于使用游标进行分页更熟悉、见得更多的是基于偏移量进行分页。例如这样一个Get请求:brownjay.com/api/v1/book
- 分页优化之——游标分页
PhilipJ0303
Java面试java数据库优化游标分页分页查询
游标分页(Cursor-basedPagination)是一种高效的分页方式,特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页(如page=1&size=10)不同,游标分页通过一个唯一的游标(通常是时间戳或唯一ID)来标记分页的位置,避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式:1.游标分页的核心概念游标(Cursor):游标是一个唯一标识符,通常是数据
- 轻松入门Apache SeaTunnel:数据集成利器
窝窝和牛牛
SeaTunnelETL数据集成
文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX:两大数据集成工具对比实战场景:MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnelAp
- MySQL 到 Hadoop:Sqoop 数据迁移 ETL
Ice星空
ETL
文章目录ETL:Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS:OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW:DataWarehouse-数据仓库3.DM:DataMart-数据集市二、Transform数据清洗和转换1.数据清洗2.数据转换三、Load数据加载四、数据迁移方法1.Sqoop1.1MySQL->Hive1.1.1im
- Flink CDC 与 SeaTunnel CDC 简单对比
窝窝和牛牛
flink大数据cdcSeaTunnel
FlinkCDC与SeaTunnelCDC简单对比CDC技术概述变更数据捕获(ChangeDataCapture,简称CDC)是一种用于捕获数据库中数据变更的技术,能够实时识别、捕获并输出数据库中的插入、更新和删除操作。CDC技术在现代数据架构中扮演着至关重要的角色,特别是在实时数据集成、数据同步和事件驱动架构等场景中。CDC的工作原理CDC主要通过以下几种方式捕获数据变更:基于日志的CDC:直接
- 使用Annoy进行高效的近似最近邻搜索
eahba
前端javascriptangular.jspython
在处理大型数据集时,我们经常面临需要快速、准确地查找与给定查询点相近的数据点的问题。Annoy(ApproximateNearestNeighborsOhYeah)就是为解决此类问题而生的一个强大工具。Annoy是一个用C++编写并具有Python绑定的库,专用于在空间中搜索与给定查询点相近的点。它能够创建大型的只读文件数据结构,并映射到内存中,以便于多个进程共享相同的数据。技术背景介绍Annoy
- PyTorch数据归一化处理:transforms
2401_87555420
pytorch人工智能python
##1.数据归一化处理:transforms.Normalize###1.1理解torchvision*torchvision.transforms:常用的图像预处理方法*torchvision.datasets:常用的数据集Dataset实现*torchvision.models:常用的CV(预训练)模型实现torchvision.transforms:常用的数据预处理方法,提升泛化能力,包括:
- aws s3 java使用教程_在 Amazon S3 对象上执行操作 - 适用于 Java 的 AWS 开发工具包
weixin_42510731
awss3java使用教程
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。在AmazonS3对象上执行操作AmazonS3对象表示一个文件或数据集合。每个对象必须驻留在一个存储桶中。注意上传对象使用AmazonS3客户端的putObject方法,并为其提供存储桶名称、键名称和要上传的文件。存储桶必须存在,否则将出现错误。导入importcom.amazonaws.AmazonServiceExc
- AWS SAP学习笔记-概念
HainesFreeman
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1、什么是ETL应用程序,举个例子说明?ETL(Extract,Transform,Load)应用程序是一种用于数据处理和迁移的工具或程序,它主要负责从多个数据源提取数据,对数据进行转换和清洗,然后将处理后的数据加载到目标数据仓库或数据库中。ETL应用程序广泛应用于数据集成、数据仓库构建、数据分析和数据迁移等场景。ETL的三个主要步骤:Extract(提取):从各种数据源(如数据库、文件、API等
- 如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测
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如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测,从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1加载预训练模型或自定义模型4.训练模型5.评估模型6.构建GUI应用程序(可选)以下文字及代码仅供参考。遥感目标检测,AI-TOD数据集aitod,训练集11214张,测试集集14018,验证集
- 一文说清楚什么是预训练(Pre-Training)、微调(Fine-Tuning),零基础小白建议收藏!!
小城哇哇
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前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术,通过两者的结合,机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力,而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来,人工智能(AI)在各个领域的突破性进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面,引起了广泛关注。两项重要的技术方法——预训练和微调,成为了AI模型发展的基石。预训练通常是指在大规模数据集上进行模型训练,以帮助
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
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在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
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数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 使用Seaborn绘制小提琴图
CodeWG
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使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
- SQL Server数据库表删除分区
MartinYangHJ
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在SQLServer中删除分区并将表恢复到非分区状态,需按以下步骤操作:一、合并所有分区1.检查现有分区结构首先确认表的分区方案和分区函数:--查看分区方案SELECT*FROMsys.partition_schemes;--查看分区函数SELECT*FROMsys.partition_functions;2.合并所有分区将所有分区合并为一个,使数据集中在单个分区中:--假设分区函数名为`pf_D
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
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- 深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |
小酒馆燃着灯
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- 建模中的特征衍生技巧总结(含各类常用衍生函数)
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本文总结了有哪些特征衍生方法,函数是什么,用在什么场景,具体步骤如下:数据集探索:1.ID有无重复:tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值:tcc.isnull().sum()另外需注意空格的情况,离散型变量查看函数为:forfeatureintcc[category_cols]:print(f'{feature}:{tcc[feature
- 【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归
.Boss.
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这段时间,不少同学提到了一些图表的问题。每次在使用matplotlib画图,运用这些图表说明问题的时候,很多时候是模糊的,比如说什么时候画什么图合适?其实这个根据你自己的需求,自己的想法来就行。今天的话,我这里举例在线性回归中,最常用的一些图表,应该可以cover绝大多数情况了。其他算法模型适用的图表,咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集,表现方式,大家可以根据我给出的代码继续调整即可!那么,在
- Matplotlib| scatter函数
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1.简介Matplotlib库中的scatter函数用于在坐标轴上创建散点图。这种图表显示了两个变量之间的关系,每个点代表了数据集中的一个观测值。scatter函数通常用于探索数据,特别是要查看两个变量是否存在某种相关性或模式。基本用法是scatter(x,y),其中x和y是长度相同的数组或列表,分别代表散点图中点的横坐标和纵坐标。此外,scatter函数还提供了多种可选参数来定制散点图的外观,例
- 【图像预处理】
瞬间记忆
深度学习python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
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【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
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开发语言大数据深度学习人工智能spark
在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
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一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
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背景:为什么需要一个「裁判员大语言模型」?随着大模型(LLM)技术的爆发式应用,如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的LLM,目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估,尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG(检索增强生成)等场景中,目前主流的评测方式仍存在一定的局限性:人工标注:成本高昂、效率低下;传统的自动化评估
- 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放
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一、实验2-2,线性回归模型,计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码:#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
- OpenEuler kinit报错找不到文件的解决办法
久违的太阳
其他故障处理服务器运维
客户一套华为大数据集群平台,在一台arm平台openEuler服务器上面安装完集群客户端之后,使用kinit认证出现报错Nosuchfileordirectory:最终定位是操作系统/lib64缺少ld包导致,执行下面的命令恢复:ln-sv/lib/ld-linux-aarch64.so.1/lib64/ld-linux-aarch64.so.1
- JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查”
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java学习java学习
问题:编写一个Spark程序,对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路:下面是一个简单的Spark程序示例,用于解析网络日志并筛查异常行为。这个示例假设日志文件格式如下:timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123,login,success,none202
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl