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周师姐
学习pdf人工智能
这两天,一款通用AI智能体Manus还没发布就火了,因为还在内测中,用户需要邀请码才能够体验,这就导致原本免费的邀请码在二手平台最高被炒到8万8。相比于之前爆火的DeepSeek和ChatGPT这类AI对话工具,Manus是全球首款真正意义上的通用人工智能!没错,就是科幻电影里面能够独立思考,自主运行的人工智能!!manus学习资料:https://pan.xunlei.com/s/VOKk8Cq
- Day16 洛谷真题讲解
流星雨.又来临
c++算法开发语言
呀呀呀呀,嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻,太开心了,终于看到了一丝丝快乐的光环,终于ac了大家先来看一眼这道题,我觉得其实还是真的蛮经典的,刚开始的时候我心思看看如何能够把每个数给他存进一个数组里面,后来我发现原来,这个题目,只要在深深的探查一下,就会慢慢发现其中的道理,于是我重新开始想方法,okl,终于找到了一个这个好个找规律,我真觉得这个普及-的题,好像每一道都有点找规律。大家仔细看我上面的那个演草纸
- KubeBlocks
喝醉酒的小白
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KubeBlocks笔记概述KubeBlocks是一个开源的Kubernetes数据库Operator,旨在帮助用户在Kubernetes上运行和管理多种类型的数据库。它提供了通用的API和命令行工具kbcli,支持MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis、Kafka等多种数据库引擎。主要特点高可用性:集成成熟的高可用解决方案,如Orchestrator、Patroni和Sen
- iOS安全和逆向系列教程 第16篇:Frida入门与高级应用
自学不成才
iOS安全和逆向系列教程cocoamacosobjective-c
iOS逆向工程专栏第16篇:Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章!在上一篇中,我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天,我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一,其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析
- iOS安全和逆向系列教程 第17篇:探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术
自学不成才
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iOS安全和逆向系列教程第17篇:探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。在前面的文章中,我们已经学习了iOS逆向工程的基础知识,以及各种分析工具的使用方法。今天,我们将深入探讨ARM64架构以及Swift语言的逆向分析技术,这两者对于现代iOS应用的逆向工程至关重要。随着Apple全面迁移到ARM64架构和Swift语言的广泛应用,掌握这些技术已
- 学习prompt
artificiali
prompt
1解释概念中文指令:请借助费曼学习法,以简单的语言解释[特定概念]是什么,并提供一个例子来说明它如何应用。Prompt:PleaseusetheFeynmanLearningTechniquetoexplain[specificconcept]insimplelanguage,andprovideanexampletoillustratehowitapplies.2帕累托法则帮你找到最重要、最具挑
- 人工智能学习大纲
互联网搬砖老肖
AI原力计划工具使用人工智能学习
前言人工智能正以惊人的速度发展,其潜力既令人兴奋,也引人深思。它既可能为解决全球性问题带来希望,也可能带来前所未有的挑战。人工智能时代的到来已是不可逆转的趋势,科幻电影中的某些场景或许将成为现实。我对人工智能的研究越深入,就越能感受到它的强大力量。我所担忧的不仅仅是它对就业市场的冲击,更是它可能对人类社会结构带来的深远影响。未来,对人工智能的理解可能像今天对电脑操作的掌握一样重要。掌握人工智能技术
- STM32与C51简述
THIRT13N
嵌入式编程语言stm32
STM32与C51简述嵌入式开发心得1.关于C51与STM32的说明C51是最早一批进入中国市场的可开发操作的板子/芯片,在早期有着较好的发展方向学习浪潮,早期也有着发达的社区可供交流。随着电子科技的蓬勃发展,STM32逐渐走进了人们的视野。STM32下的几块开发板以其精准得控制,完美得性能,与时俱进的外接设备受到了无数开发者的青睐,至今仍在电子科技的基础产业中起着极其重要的作用,并且发达的社区提
- 01计算机视觉学习计划
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计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 决策树 vs 神经网络:何时使用?
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python-Scrapy爬虫框架介绍随着在家的线上教育的进行,课程的深入学习,所要学习的内容和作业也在不断的增多,所以没有过多的自己的时间去学习新的爬虫知识,但疫情逐渐的在好转,我也很是期待开学的那一天,毕竟线上教育的效果没有在学校的更为显著,主要是老师们录课很辛苦今天我想和兄弟们分享一下Scrapy爬虫的原理,也是自己最近刚学习的,有什么不足的地方兄弟们可以评论你或者私信喔。Python爬虫的
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声明:该文章仅为学习使用,严禁用于商业用途和非法用途,否则由此产生的一切后果均与作者无关!如有侵权,请私信联系本人删帖!Conda操作使用教程Conda是一个开源的包管理和环境管理工具,支持多种编程语言(以Python为主)。它能够帮助用户快速安装、运行和更新软件包,并创建相互隔离的虚拟环境,避免项目之间的依赖冲突。目录Conda的安装基础命令虚拟环境管理包管理环境导出与共享常见问题总结一、安装1
- 特斯拉FSD系统:自动驾驶的未来
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FSD系统概述FSD(FullSelf-Driving)系统是特斯拉研发的一套高级自动驾驶技术,旨在实现车辆在各种道路和驾驶场景下的完全自动驾驶。FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术,利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术,实现对周围环境的感知和理解。特斯拉通过不断收集和分析实际道路数据,持续优化其自动驾驶算法,使得FSD技术的安全性和可靠性得到了大幅提升.FS
- FATFS学习(3.1):ff.c(f_mount)
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- 特斯拉FSD不同版本的进化
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特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别
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使用Dlib库进行人脸检测和人脸识别什么是Dlib?Dlib是一个广泛使用的C++库,提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。Dlib具有高效、易用的Python接口,因此它也被广泛应用于Python中进行深度学习和计算机视觉任务。安装Dlib首先,我们需要在Python环境中安装Dlib库。你可以通过pip进行安装:pipinstalldl
- 介绍常见的图片分类模型与算法
萧鼎
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介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中,图片分类任务是一个广泛的应用场景。随着深度学习技术的飞速发展,很多强大的图像分类算法和模型已经被提出,广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。本文将重点介绍多种用于图像分类的经典算法与模型,帮助你了解在图像分类任务中常用的技术。1.传统机器学习模型在深度学习崭露头角之前,传统的机器学习模型是图像分类的主流方法。这些模
- Python图形界面开发:PyQt与Tkinter对比分析
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Python图形界面开发:PyQt与Tkinter对比分析图形用户界面(GUI)是应用程序中不可或缺的一部分,可以帮助用户更直观地与程序进行交互。Python拥有许多开发GUI的库,其中PyQt和Tkinter是最受欢迎的两个选择。本篇博客将从功能、易用性、性能、社区支持、学习曲线等角度对比分析这两个库,并通过一个简单的实战项目帮助你更直观地理解它们的差异。一、PyQt与Tkinter简介1.Py
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
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人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- AI大模型在职业教育中的应用解决方案
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1.引言随着新经济、新技术的加速发展和经济结构的不断调整,职业教育迎来了新的发展机遇与挑战。传统的职业教育模式难以满足日益个性化、多样化的学习需求,同时,技术快速更迭使得职业技能更新频率大幅提高。这些变化要求职业教育能够更加灵活、高效地适应劳动力市场的需求,并为学生提供与时俱进的技能培养。人工智能(AI)作为一种前沿的科技趋势,其大模型技术通过强大的数据处理能力和学习算法,在众多行业中均展现了巨大
- FATFS学习(3.4):ff.c(f_read)
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一:f_readFRESULTf_read(FIL*fp,/*Openfiletoberead*/void*buff,/*Databuffertostorethereaddata*/UINTbtr,/*Numberofbytestoread*/UINT*br/*Numberofbytesread*/){FRESULTres;FATFS*fs;DWORDclst;LBA_tsect;FSIZE_tr
- DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(1)
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- 一分钟教会你如何把 DeepSeek 接入 WPS,开启智能办公新体验!
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在数字化办公的时代,如何高效地处理文档、生成创意内容以及进行数据分析,是每一个职场人士的刚需。DeepSeek作为一款强大的AI助手,能够帮助我们快速完成这些任务。而WPS作为国内最受欢迎的办公软件之一,其与DeepSeek的结合,无疑是提升办公效率的绝佳选择。今天,就让我们一起来学习如何将DeepSeek接入WPS,让你的办公效率瞬间提升!一、入门知识点:DeepSeek是什么?DeepSeek
- 一文读懂!OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1,小白也能轻松实操的超详细教程(完整教程及源码)
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摘要:本文围绕使用OpenCV实现实时人脸识别展开。从环境搭建入手,详细介绍Python及相关库的安装。数据准备环节涵盖收集、标注及预处理步骤。深入阐述特征提取、模型训练方法,包含传统与深度学习方式,还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程,包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。针对复杂场景,提出光照、姿态、遮挡等问题的解决办法及模型更新维护策略。通过丰富代码示例与解释,助
- Python爬虫丨批量下载必应4K壁纸
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1.项目背景经常用电脑的朋友应该会发现,电脑锁屏页面是微软必应每天更新的精美壁纸,偶尔还能看到一些十分惊艳的壁纸,于是我去寻找如何下载他们,我在GitHub上闲逛时,还真发现一个自动归档这些壁纸的仓库。该项目由GitHub用户niumoo维护,项目地址:niumoo/bing-wallpaper。该项目每天自动归档必应首页美图!但当我点开README.md时,发现仓库仅保存图片Markdown索引
- The Rust Programming Language 学习 (一)
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rust学习c++linuxc语言
说明关于参考的教程TheRustProgrammingLanguage是英文版本的由于本人英语水平相当的有限,所以我们这里直接去看翻译好的版本Rust程序设计语言.下面我们将两个地址全部都贴出来.TheRustProgrammingLanguageRust程序设计语言Rust官方文档中文教程教程中提到的一些前置翻译已参照最新的Rust1.58.0版及开发版进行调整,这是目前网上最新的中文版本,最后
- 国内外算法比赛推荐
AspiringUstcer_1958
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引言在计算机科学领域,算法比赛是提升编程技能、检验学习成果的绝佳途径。对于C++语言的爱好者来说,选择一个高质量且对C++支持良好的算法比赛至关重要。今天,将从国内外两个维度为大家推荐这类比赛。国际知名算法比赛ACM国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)ACM-ICPC是一项在全球范围内极具影响力的大学生算法和编程竞赛,自1970年起举办,历史悠久且规模宏大。参赛队伍由三名大学生组成,需在五小
- 手把手教你tomcat全部知识点(2)——解决tomcat9w.exe不能使用问题
中二少年学编程
中二少年工具箱tomcatjava
有任何问题,都可以私信博主,共同探讨学习。正文开始前言一、为tomcat创建服务,解决tomcat9w.exe不能使用的问题1.1.创建服务:1.2启动tomcat9w.exe二、tomcat日志简述总结前言上篇文章已经讲解了如何快速启动tomcat,以及启动过程中可能遇到的问题和解决方法。本篇文章更进一步,介绍如何为tomcat创建服务,从而使tomcat可以通过tomcat9w.exe等可视化
- ai写作文
太空漫步11
AI写作
天津市高考作文题阅读下面的材料,根据要求写作。在缤纷的世界中,无论是个人、群体还是国家,都会面对别人对我们的定义。我们要认真对待“被定义”,明辨是非,去芜存真,为自己的提升助力;也要勇于通过“自定义”来塑造自我,彰显风华,用自己的方式前进。以上材料能引发你怎样的联想与思考?请结合你的体验和感悟,写一篇文章。要求不少于800字;作文1定义与自定义:人生的双重奏在生活的舞台上,我们既是演员,又是观众。
- 第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach(perfedavg联邦学习+元学习)2020个性化联邦学习使用Hessian
还不秃顶的计科生
联邦学习学习
第一部分:解决的问题联邦学习(FL)在多用户协同训练模型时,因数据隐私和通信限制,用户仅与中央服务器交互。传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据,导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分:idea基于模型无关元学习(MAML)框架,提出个性化联邦学习问题的新公式。通过寻找一个初始共享模型,让用户基于自身数据执行少量梯度下降步骤就能快速适应
- 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
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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><