- SAN的简介和特点
专属于Ogcloud的打工人
运维数据库服务器安全网络
SAN(StorageAreaNetwork)是一种高速网络架构,旨在连接存储设备(如磁盘阵列、磁带库)与服务器,以提供可靠的数据存储和共享。它是一种专用网络,将存储资源与计算资源隔离开来,通过高速传输通道传输数据,并提供高可用性、可扩展性和灵活性的存储解决方案。接下来Ogcloud的Amos将为大家详细介绍SAN的特点和优势:1.高性能:SAN使用高速传输通道(如光纤通道、以太网等)来传输数据,
- 网络架构层_弱三层交换机(半三层交换机)理解
Jennifer33K
网络架构层网络
网络架构层_弱三层交换机(半三层交换机)理解解释一1.弱三层交换机(也称为半三层交换机)主要提供基本的路由功能,可以根据IP地址来转发数据,并支持静态路由。而三层交换机(也称为多层交换机)更高级一些。可以在二层进行转发,也可以在三层进行路由。2.弱三层交换机适合用于小型网络或只需要简单路由功能的场景。而三层交换机更适合复杂的网络环境,特别是那些需要高性能和灵活路由功能的大型企业网络。解释二弱三层和
- 挑战杯 基于深度学习的人脸表情识别
laafeer
python
文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1技术介绍
- Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中,我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素,因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题,提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
- Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型
Jiang_Immortals
人工智能自然语言处理transformerbert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型,它们之间有一些区别和联系。区别:架构:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于编码输入序列和解码输出序列。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于Transformer架构的双向编码模型,用于学习上下文无关的词向量表示。GP
- 面试前端性能优化八股文十问十答第一期
程序员小白条
面试八股文系列面试前端性能优化项目实战职场和发展八股文前端性能优化
面试前端性能优化八股文十问十答第一期作者:程序员小白条,个人博客相信看了本文后,对你的面试是有一定帮助的!关注专栏后就能收到持续更新!⭐点赞⭐收藏⭐不迷路!⭐1)CDN的概念CDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)是一种分布式的网络架构,旨在提高网站内容传输的效率和性能。它通过将内容分发到全球各地的多个节点,使用户能够从距离更近的服务器获取所需的内容,从而加快内容加载速
- 计算机设计大赛 深度学习人脸表情识别算法 - opencv python 机器视觉
iuerfee
python
文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是深度学习人脸表情识别系统该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://gite
- 计算机设计大赛 深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv
iuerfee
python
文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工
- 深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型
GodFishhh
深度学习深度学习python人工智能pytorch
目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型,用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor
- 探索OpenAI首个AI视频模型Sora:技术创新与应用前景
小厂程序猿
人工智能
近年来,人工智能技术的发展一直处于飞速增长的状态,其中,OpenAI作为人工智能领域的佼佼者,不断推出令人瞩目的技术成果。最近,OpenAI发布了其首个AI视频模型Sora,引起了广泛关注。本文将探索Sora的技术创新以及其在不同领域的应用前景。技术创新Sora代表了人工智能领域在视频生成和理解方面的重要突破。该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术,能够以惊人的方式生成逼真、连贯的视频内容。其视
- 速盾网络:cdn加速服务器代理分销
速盾cdn
网络服务器运维
CDN(ContentDeliveryNetwork)是一种分布式网络架构,旨在提供快速、安全和高效的内容传输和分发服务。CDN加速服务器代理分销是指将CDN网络资源转售给其他企业或个人,以帮助他们实现内容加速和分发的目标。CDN加速服务器代理分销有许多优势。首先,它可以帮助企业和个人快速构建自己的内容分发网络,提供更快速和稳定的服务。CDN网络通过将内容存储在离用户最近的服务器上,将内容传输时间
- 【论文精读】ESViT
None-D
自监督学习深度学习人工智能计算机视觉算法
摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能,其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。尽管其简单有效,但现有的基于transformer的SSL(自监督学习)方法需要大量的计算资源才能达到SoTA性能。故认为SSL系统的效率与两个因素高度相关:网络架构和预训练任务。故而提出改进:发现自监督单尺度transformer
- CDN 是啥,CDN 的原理,如何使用 CDN,什么情况下使用 CDN,CDN 的回源,需要注意的问题
我有一棵树
缓存cdn性能优化
CDN是内容分发网络(ContentDeliveryNetwork)的缩写,它是一种网络架构,用于将内容(如网页、图像、视频等)快速传送给用户,以提高访问速度、减轻源服务器的负载和增强网站的安全性。CDN的原理如下:内容缓存:CDN提供了分布在全球各地的服务器节点,这些节点被称为边缘服务器。当用户请求访问某个内容时,CDN会将内容缓存到最接近用户的边缘服务器上。就近访问:当用户请求访问某个内容时,
- Redis快速的原因
天上飞的云传奇
数据库redis数据结构缓存
Redis有哪些知识点高可靠:主从复制、哨兵节点、持久化高性能:数据结构、网络架构、持久化、线程模型高可扩展:数据分片、负载均衡Redis基础架构和重要模块访问框架网络访问操作模块get/set/delete索引模块基于哈希表存储模块AOFRDB5。高可用:主从复制、哨兵机制高可扩展:数据分片Redis快速的原因之高效的数据结构String–>SDS简单动态字符串List-->双向链表、压缩列表H
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
人工智能自然语言处理数据挖掘
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- 机器学习第二十五周周报 ConvLSTM
沽漓酒江
机器学习人工智能
文章目录week25ConvLSTM摘要Abstract一、李宏毅机器学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.网络架构3.1降水预报问题的建模3.2ConvolutionalLSTM3.3编码-预测结构4.文献解读4.1Introduction4.2创新点4.3实验过程4.3.1Moving-MNISTDataset4.3.2雷达回波数据集4.4结论三、基于pytorch实现ConvLST
- 使用深度学习进行序列分类
jk_101
Matlab深度学习分类人工智能
目录加载序列数据准备要填充的数据定义LSTM网络架构训练LSTM网络测试LSTM网络此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类,可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络,并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间
- 1.9 神经网络结构搜索(NAS)
构图笔记
自动驾驶笔记神经网络自动驾驶
神经网络结构搜索(NAS)更多内容,请关注:github:https://github.com/gotonote/Autopilot-Notes.git一、引言神经网络架构搜索(NAS)是一种自动搜索最优神经网络架构的方法。通过使用NAS,研究人员可以避免手动设计网络架构的繁琐过程,从而节省时间和精力。本教程将介绍NAS的基本概念、方法和实现步骤。二、基本概念网络架构:神经网络的结构,包括层数、每
- Attention Is All Your Need论文笔记
xiaoyan_lu
论文笔记论文阅读
论文解决了什么问题?提出了一个新的简单网络架构——transformer,仅仅是基于注意力机制,完全免去递推和卷积,使得神经网络训练地速度极大地提高。Weproposeanewsimplenetworkarchitecture,theTransformer,basedsolelyonattentionmechanisms,dispensingwithrecurrenceandconvolution
- 常见的混合云网络
杰克逊的日记
网络云原生阿里云云计算
本文主要内容包括什么是混合云混合云基础网络架构分类混合云网络具有哪些特点阿里云搭建混合云常见的网络产品混合云的发展与展望知识讲解什么是混合云混合云由一个或多个公有云和私有云环境组合而成。它是一个由管理及自动化软件编排而成的虚拟资源池,允许用户通过自助服务门户(支持自动扩展和动态资源分配)按需访问其中的资源。虽然构成混合云的公共云和私有云环境都是相互独立的资源池和环境,但是有助于传输资源和工作负载的
- 第三代互联网web3.0
安语未
动态规划前端
Web3.0,通常被称为第三代互联网,代表了互联网技术的下一个演进阶段。它主要基于区块链、去中心化和用户赋权的理念构建,旨在创造一个更加智能、开放且安全的网络环境。以下是Web3.0的一些关键特点:1.**去中心化**:Web3.0摒弃了传统的中心化服务提供方式,转而采用去中心化的网络架构,这意味着没有单一的控制点或失败点,增强了网络的鲁棒性和抗审查能力。2.**区块链技术**:Web3.0的核心
- 使用深度学习进行“序列到序列”回归
jk_101
Matlab深度学习回归人工智能
目录下载数据准备训练数据定义网络架构训练网络测试网络此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命(RUL)。要训练深度神经网络以根据时间序列数据或序列数据预测数值,可以使用长短期记忆(LSTM)网络。此示例使用[1]中所述的涡轮风扇发动机退化仿真数据集。该示例训练一个LSTM网络,旨在根据表示发动机中各种传感器的时间序列数据来预测发动机的剩余使用寿命(预测性维护,以周期为单位进行测量)。训练
- MPLS VPN(3)
虽然逆风依然不羁
一、MPLSVPN的网络架构1、CECustomEdge用户网络的边界设备,直接与服务提供商网络相连,CE设备可以是路由器、交换机或主机等设备;2、PEProviderEdgeRouter骨干网络的边界设备,直接连接CE,从而提供VPN业务的接入,PE设备可以是路由器或交换机等设备;3、PProviderRouter骨干网络中的核心路由器,主要是提供骨干网内部的路由和数据包快速转发服务;二、MPL
- 大模型题库
lichunericli
LLM人工智能语言模型
你能解释一下Transformer架构及其在大型语言模型中的作用吗?Transformer架构是一种深度神经网络架构,于2017年由Vaswani等人在他们的论文“AttentionisAllYouNeed”中首次提出。自那以后,它已成为大型语言模型(如BERT和GPT)最常用的架构。Transformer架构使用注意机制来解析输入序列,例如句子或段落,专门用于自然语言处理(NLP)应用。与传统的
- 什么是underlay和overlay?
文思源想
【小问题集】网络架构
1什么是underlay和overlay?常规解释:underlay:现实的物理基础层网络设备。-数据中心基础转发架构的网络。以太网最初设计的时候就是一个分布式的网络架构,没有中心控制节点,网络中的节点通过协议传递学习网络的可达性信息。underlay就是数据中心场景的基础物理设施,保证任何两个点路由可达,其中包含了传统的网络技术。overlay:一个基于物理网络之上构建的逻辑网络。overlay
- SD-WAN有哪些组网方式?
Ogcloud_oversea
网络
随着企业网络需求的不断增长和变化,SD-WAN作为一种先进的网络架构技术,提供了多种灵活的组网方式,以适应不同企业的需求。本文将介绍SD-WAN常见的几种组网方式,帮助企业更好地理解如何利用SD-WAN构建高效的网络。1、点对点(P2P)模式:点对点模式是SD-WAN的基础组网方式之一。在这种模式下,SD-WAN设备直接连接,形成点对点的网络拓扑。这种简单的连接方式适用于连接不同分支机构或数据中心
- SD-WAN:轻松穿越网络壁垒的利器
Ogcloud_oversea
网络
在当今信息时代,企业面临着越来越复杂的网络环境和日益增长的数据需求。随着企业的规模扩大和业务范围拓展,传统的网络架构已经无法满足其灵活性、性能和安全性的要求。SD-WAN作为一种新兴的网络技术,正成为企业解决这些问题的利器。1、拓展网络边界:SD-WAN通过利用现有的互联网连接和基于软件的配置,允许企业轻松地拓展其网络边界。与传统的硬件设备相比,SD-WAN具有更灵活的部署和配置方式,能够快速适应
- 无惧美国打压!华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
智车科技官方账号
欢迎关注“智车科技”公众号近日,全球分析师大会HAS2020期间,华为面向全球发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》,系统阐述未来网络架构、运维架构和其关键技术,通过网元、网络和云端的三层AI能力协同,使能网络走向极简超宽、运维迈向人机协同,为运营商和产业伙伴的数字化转型提供实践参考。本文由小智整理编辑。5月15日,美国商务部修改直接产品规则,再度升级对华为的打压力度。根据修改后的规则,所有包含美国技
- 【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路
代码缝合怪
机器学习+深度学习深度学习c++人工智能
计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中,计算图是一种数据结构,它由算子节点和数据节点组成,在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动,经过一层层的计算后输出到输出节点,表示深度学习模型的计算过程。与神经网络架构图类似,计算图也是一种有向图,使用节点来表示操作或变量,并使用边来表示它们之间的依赖关系。不同之处在于,神经网络架构图通常只描述了神经元之间的连接方式,而计算图可以精确地表示深度学习
- 探索ChatGPT4:新一代人工智能语言模型的突破
Draven21
ChatGPTchatgpt人工智能gpt-3
ChatGPT4,作为最新一代的语言处理模型,代表了人工智能在自然语言理解和生成方面的最新突破。本文将深入介绍ChatGPT4的新特性,探讨其在各个领域的潜在应用。ChatGPT4概述在继承了前一代模型的强大基础之上,ChatGPT4引入了多项创新技术,提供了更加精细的语言理解能力,更高的互动性,以及更广泛的应用范围。新特性详解更强大的模型架构ChatGPT4采用了更为复杂的神经网络架构,使模型的
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs