- 《Linux运维总结:基于银河麒麟V10+ARM64架构部署多机elasticsearch7.17.21分布式集群+单机kibana7.17.21二进制版ssl集群》
东城绝神
《Linux运维实战总结》运维linuxelasticsearchssl
总结:整理不易,如果对你有帮助,可否点赞关注一下?更多详细内容请参考:Linux运维实战总结一、背景elasticsearch是一个分布式、实时、高性能的搜索和分析引擎,它广泛应用于企业级搜索、日志分析、实时数据处理等领域。随着elasticsearch的广泛应用,安全性变得越来越重要。这里将从安全策略和访问控制两方面来部署elasticsearch集群安全策略涉及到数据安全、访问安全和操作安全等
- 《炫动漫》杂志社炫动漫杂志社炫动漫编辑部2024年第1期目录
QQ296078736
python
理论新知探究中职班主任德育能力提升策略(1)叶荣琳基于核心素养下以问题为驱动的高中数学教学评一体化的课堂教学探究(4)鹿园园农村初中英语作业设计与批阅方式的创新使用(7)侯成英新课改背景下初中物理教学方法创新策略探究(10)李传荣“双减”背景下构建初中数学高效课堂的策略(13)陈苏婷精神医学本科生参加心理剧团体课程的教学效果研究(16)查莉珺;王语含;陈虹;屈远;胡华提质增效:《机械识图》高职复习
- Rocky Linux安装部署Elasticsearch(ELK日志服务器)_rockylinux elk
2401_83739411
程序员服务器linuxelasticsearch
一、Elasticsearch的简介Elasticsearch是一个强大的开源搜索和分析引擎,可用于实时处理和查询大量数据。它具有高性能、可扩展性和分布式特性,支持全文搜索、聚合分析、地理空间搜索等功能,是构建实时应用和大规模数据分析平台的首选工具。二、RockyLinux系统安装链接:VMwareWorkstation下载安装(含秘钥)链接:VMwareWorkstation创建虚拟机链接:Ro
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
字节跳动云原生计算
火山引擎搜索引擎算法
采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- 热点研究 | OpenAI 重磅发布 Agents SDK,人人都能手搓 Manus?
Ai野生菌
技术面php开发语言manusopenaiagent
3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
- 错排(数学层面)
想做后端的小C
数学算法人工智能算法
错排,即对于n个物品,每个物品有一个对应的位置,但是在排列时将他们全部错开放置,并计算有n个物体时,错排共有几种排列可能假设位置标号为a~z对于选定的A物体,将它放到b位置排列的第一种可能,B物体放到a位置剩下的物体排列时的总可能次数为f(n−2)f(n-2)f(n−2)排列的第二种可能,B物体放到除a、b以外的位置此时,可以把B物体当成原本应该放到a位置,但是此时要把除b位置以外的n-1个位置错
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- vscode通过remote-ssh连接远程开发机
Cachel wood
软件安装教程计算机基础vscodesshide前端前端框架运维编辑器
文章目录安装扩展注意事项:tips其他参数安装扩展安装VSCode和SSH-Remote扩展:首先,需要确保你已经在本地计算机上安装了VSCode,并且在扩展市场中搜索并安装了"Remote-SSH"扩展。配置SSH:在本地计算机上,打开VSCode的命令面板(使用快捷键"Ctrl+Shift+P"或"Cmd+Shift+P")并输入"Remote-SSH:OpenConfigurationFil
- 从关键词到权重:TF-IDF算法解析
多巴胺与内啡肽.
机器学习tf-idf算法机器学习
文章目录前言一、TF-IDF:关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算:拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用:从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现:从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame:2.2.2分词与停用词过滤
- 【算法学习之路】12.DFS
零零时
算法学习之路深度优先算法学习c++开发语言数据结构全排列
DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完,形成一套完整的算法体系,以及大量的各个难度的题目,目前算法也写了几篇,题单正在更新,其他的也会陆陆续续的更新,希望大家点赞收藏我会尽快更新的!!!一.DFS简介1.深度优先搜索,是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先,就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中,该DFS常常
- 常见的数学统计模型
若木胡
数学模型
以下是常见的数学统计模型分类及简要说明,适用于数据分析、预测和推断等场景:1.参数模型(ParametricModels)假设数据服从特定分布(如正态分布),通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式:(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用:预测连续型目标变量(如房价预测)。特点:简单、可解释性强,假
- PTA--- 666(递归搜索)
对方正在长头发丿
算法数据结构蓝桥杯c++深度优先
题目描述:小明有一张m*n的好习惯记录卡,记录每一天的好习惯目标达成度(数字0-9表示)。某天目标完成达成,就在当天的格子里写上数字6,目标没有完全达成就写上一个小于6的数字(0-5),目标超额完成就写上一个大于6的数字(7-9)。记录卡上如果能找到一条长度为3的路径并且路径上的三个数字都大于等于6(这里的路径是指从某个格子出发,可以向左、右、上、下格子移动,并且不能重复经过一个格子),则小明就能
- 机器学习之KMeans算法
知舟不叙
机器学习算法kmeans
文章目录引言1.KMeans算法简介2.KMeans算法的数学原理3.KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一,广泛应
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
不二人生
机器学习机器学习人工智能数据预处理
文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务,即使其更有意义、信息更丰富。使用机器学习算法、数学建模和统计知识,整个过程可以自动化。这个完整过程的输出可以是任何所需的形式,如图形、视频、图表、表格、图像等等,具
- Java的正则表达式
一朵忧伤的蔷薇
java正则表达式开发语言
Java中的正则表达式(RegularExpressions,简称regex)是一种强大的工具,用于在字符串中搜索、匹配和替换特定的模式。以下是Java正则表达式的一些基础知识点:1.基本语法字符类:.匹配任意单个字符(除了换行符)。\d匹配任意数字,相当于[0-9]。\D匹配任意非数字。\w匹配任意字母、数字或下划线,相当于[a-zA-Z0-9_]。\W匹配任意非字母、数字或下划线。\s匹配任意
- HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结
harmonyos
在HarmonyOS中实现语音搜索功能时,涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。以下是对上述代码的详细解析和补充说明:麦克风权限的申请与检查在HarmonyOS中,使用麦克风需要申请ohos.permission.MICROPHONE权限。在代码中,通过GRPermissionsUtils.checkPermissions方法来检查和申请权限。如果权限被授予,则可以继续进行
- 每日实战:python爬虫之网页跳转-以某博为例
代码CC
python爬虫python爬虫pandas开发语言
一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口,实现实时热搜数据抓取,重点解决:话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程:1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成
- HarmonyOS开发,A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏,代码示例告诉你答案
MardaWang
HarmonyOSNEXTOpenHarmonyharmonyos华为
问题:A持有B,B引用A的场景会不会导致内存泄漏?答案:方舟虚拟机的内存管理和GC采用的是根可达算法,根可达算法可以解决循环引用问题,不会导致A引用B,B引用A的内存泄漏。根可达算法原理根可达算法以一系列被称为“根对象”(如栈中的局部变量、静态变量等)作为起始点,从这些根对象开始向下搜索,能够被搜索到的对象被认为是可达对象,而那些无法被搜索到的对象则被判定为不可达对象,会在垃圾回收时被清理。所以,
- Docker(1-常用命令)
k小天
docker容器运维
docker的常用命令帮助命令#查看版本信息dockerversion#查看详细信息dockerinfo#查看该命令使用信息docker命令--help镜像命令查看所有本机的镜像dockerimages*REPOSITORY镜像的仓库源*TAG镜像的标签*IMAGEID镜像的ID*CREATED镜像的创建时间*SIZE镜像的大小可选项:-a列出所有的镜像;-q只显示镜像的ID搜索镜像dockers
- 现在的AI,到底是背答案的高手,还是真正的会思考
沐凡资源
人工智能
你的孩子用AI写作业,你以为他在抄答案,但AI可能连自己都不知道答案是怎么来的。最近朋友圈被小学生用DeepSeek秒杀作业的新闻给刷屏了。家长们一方面惊叹,“这玩意儿比家教还靠谱呢”,另一方面又焦虑,“孩子会不会被AI养废啦”。这让我也产生了一个疑问:现在的AI究竟是背答案的复读机呢,还是真会推理的最强大脑?于是我搜索了很多资料来了解这件事。毕竟这事儿可不单单跟作业有关系——它对未来的AI起着决
- 2023计算机组成原理考研知识点:哈佛结构
计算机考研
考研资料计算机网络哈佛结构数据结构
2023年计算机考研初试科目一般分四门,基本都考政治、英语一、数学一和计算机基础(计算机综合),报考院校不同专业课考试内容一般不同,建议考生下正式备考2023年研考时先确认报考院校计算机研招科目内容,避免无效备考。计算机组成原理:哈佛结构将指令和数据放在两个独立的存储器,允许在一个机器周期内同时获得指令和操作数,提高了执行速度。2023年计算机组成原理复习题示例(来源于网络,如有侵权,请联系删除)
- 使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
bavDHAUO
python
在当代AI应用中,向量数据的管理和检索是至关重要的部分。DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和稀疏向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建,具备云原生和横向扩展能力,能够快速适应不同应用需求。在本篇文章中,我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- Spring Boot 整合 Elasticsearch 实践:从入门到上手
遇见伯灵说
mysqlSpringelasticsearchjenkinsspringboot
引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,广泛用于日志分析、搜索引擎、数据分析等场景。本文将带你通过一步步的教程,在SpringBoot项目中整合Elasticsearch,轻松实现数据存储与查询。1.创建SpringBoot项目首先,你需要创建一个SpringBoot项目。如果你还没有创建,可以使用SpringInitializr快速生成一个项目。在生成项目时,确保选择了以下依赖
- autosar功能安全文档解析
dont__cry
安全
该文档是AUTOSAR汽车搜索引擎发布的关于AUTOSAR经典平台功能安全措施的概述,涵盖功能安全机制、措施、硬件诊断等内容,为汽车安全相关系统开发提供指导。1.**引言**-**范围**:涵盖功能安全机制、措施及硬件诊断等多方面内容,帮助理解AUTOSAR在功能安全方面的作用。-**目的**:总结AUTOSAR功能安全要点,指导相关系统开发人员利用其机制和措施,取代旧文档。-**目标受众**:主
- 红黑树详解?红黑树设计的背景?
F_windy
java
红黑树详解1.红黑树的基本概念红黑树(Red-BlackTree)是一种自平衡的二叉搜索树(BST),通过节点颜色(红或黑)和一组规则来保持近似平衡,确保插入、删除、查找等操作的时间复杂度为O(logn)。它的核心思想是通过颜色标记和旋转操作,减少树的高度差异,从而提升性能。2.红黑树的五大规则红黑树必须满足以下规则:颜色规则:每个节点非红即黑。根节点规则:根节点必须是黑色。叶子节点规则:所有叶子
- 字符串哈希从入门到精通
LIUJH1233
C++哈希算法算法c++数据结构
一、基本概念字符串哈希是将任意长度的字符串映射为固定长度的哈希值(通常为整数)的技术,核心目标是实现O(1)时间的子串快速比较和高效查询。其本质是通过数学运算将字符串转换为唯一性较高的数值,例如:其中P为基数(根据题目),M为大质数,s[i]为字符的ASCII值。二.一般哈希实现一般哈希的实现有两种方式:通俗的讲叫:1.蹲茅坑法2.拉拉链法2.1蹲茅坑法假设你现在要处理19与12(mod7)你会发
- HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结
架构教育
在HarmonyOS中实现语音搜索功能时,涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。以下是对上述代码的详细解析和补充说明:麦克风权限的申请与检查在HarmonyOS中,使用麦克风需要申请ohos.permission.MICROPHONE权限。在代码中,通过GRPermissionsUtils.checkPermissions方法来检查和申请权限。如果权限被授予,则可以继续进行
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓