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小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测机器学习神经网络
1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势,能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制,充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力,以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合,EPAAttent
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melonbo
项目分享深度学习人脸识别openface
总体思路人脸识别使用的算法思路为:首先,定位一张图像中所有的人脸位置;其次,对于同一张脸,当光线改变或者朝向方位改变时,算法还能判断是同一张脸;然后找到每一张脸不同于其他脸的独特之处,比如脸的大小、眉毛的弯曲程度,并表示出来;最后,通过把表示出来的脸的特征数据与数据库中的所有的人脸特征进行匹配,确定图像中人的身份信息。模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统,它主
- spark应用程序转换_4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书
weixin_39956182
spark应用程序转换
在实际机器学习项目中,我们获取的数据往往是不规范、不一致、有很多缺失数据,甚至不少错误数据,这些数据有时又称为脏数据或噪音,在模型训练前,务必对这些脏数据进行处理,否则,再好的模型,也只能脏数据进,脏数据出。这章我们主要介绍对数据处理涉及的一些操作,主要包括:特征提取特征转换特征选择4.1特征提取特征提取一般指从原始数据中抽取特征。4.1.1词频-逆向文件频率(TF-IDF)词频-逆向文件频率(T
- spark mllib 特征学习笔记 (一)
路人与大师
spark-ml学习笔记
PySparkMLlib特征处理详解PySparkMLlib提供了丰富的特征处理工具,帮助我们进行特征提取、转换和选择。以下是PySparkMLlib中常用的特征处理类及其简要介绍。1.BinarizerBinarizer是将连续特征二值化的转换器。frompyspark.ml.featureimportBinarizerbinarizer=Binarizer(threshold=0.5,inpu
- 向量数据库Faiss(Facebook AI Similarity Search)
shiming8879
数据库faiss人工智能
向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 一个全自动病理处理分析工具——CLAM
qq_42894217
病理图像分析python计算机视觉深度学习分类
文章目录1.简介2.环境配置2.1环境创建2.2安装依赖2.3安装预训练编码器3.数据集准备4.数据处理4.1全自动数据预处理4.2半自动数据预处理step1:设置分割参数step2:执行预分割step3:调整分割参数step4:批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效、弱监督的全幻灯片(WSI)级的全
- 【机器学习】特征提取 特征降维
de-feedback
机器学习人工智能
特征工程特征工程是将原始数据转化为可以用于机器学习的数字特征,比如字典的特征提取,文档的特征提取等。字典特征提取把字典的每个唯一的键作为数据集特征的一个维度,有这个维度的就为1,没有就是0。其他相同的键,该维度的值就是其键值。这样的操作把字典样本的每一条数据转化为了矩阵,但是矩阵中含有大量的0(因为数据中的键和值有很多不同),所以称之为稀疏矩阵为了保存数据的高效,一般使用三元组表存储。保存非零数据
- YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)
小李学AI
YOLOv10有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉人工智能目标检测神经网络
1.DSAttention介绍DSAttention注意力机制在图像特征提取中具有以下优点:(1).全局信息捕捉能力:DSAttention机制通过使用软注意力机制(SoftmaxAttention)来计算特征图的全局相关性。这种方式能够更好地捕捉图像中的全局信息,有助于增强对复杂场景或大尺度物体的识别能力。(2).多尺度信息融合:该机制引入了多尺度卷积操作,包括不同大小的卷积核(如5x5、1x7
- Blob分析
*Major*
halcon
Blob分析Blob分析Blob分析Blob:斑点分析。分析物体的二维特征、二维形状特征一Blob分析流程采集图像图像分割形态学处理连通性分析填充特征提取二图像分割thresholdbin_thresholdauto_thresholddyn_thresholdvar_threshold三连通性分析connection:把大区域分离成多个独立的小区域,分析其联通关系逆运算:union四特征提取可以
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hadoopeclipse大数据
基于Hadoop的海量图像检索“MassiveImageRetrievalBasedonHadoop:AStudyinSoftwareEngineering”完整下载链接:基于Hadoop的海量图像检索文章目录基于Hadoop的海量图像检索摘要第一章引言1.1研究背景1.2研究意义1.3国内外研究现状1.4研究内容与方法1.5论文结构第二章相关技术介绍2.1Hadoop框架2.2分布式存储与计算2
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三余知行
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富士达幸运星
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一、OpenCV简介OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它拥有众多的图像处理和计算机视觉功能,包括各种常用的图像处理技术,如滤波、边缘检测、特征提取等。OpenCV支持多种编程语言,如C++、Python、Java等,这使得它成为图像处理领域广泛使用的工具之一。二、实战演练1.图像读取与显示使用cv2.imread(
- 图像处理 -- 角点的概念与作用
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在图像处理领域,角点(Corner)是图像中一个重要的特征点。角点是指图像中具有局部最大曲率或梯度变化明显的位置,通常出现在两条或多条边缘的交汇处。例如,图像中的建筑物拐角、棋盘格的角等位置都可能被检测为角点。角点的作用特征提取:角点作为图像中的关键点,能够稳定地反映图像的局部结构,因此在图像特征提取中经常使用。角点具有较强的独特性,即使图像发生了旋转、缩放或轻微的光照变化,角点的位置也往往不会发
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计算机视觉人工智能图像处理目标跟踪
Halcon根据特征值选择区域关于提取图像的特征,比较常用的一个算子是select_shape算子,它能高效地根据特征提取出符合条件的区域。该算子的原型如下:select_shape(Regions:SelectedRegions:Features,Operation,Min,Max:)参数1和参数2分别表示输入和输出的区域,值得关注的是参数3Features。这里提供了一个包括多种特征参数的列表
- AI人工智能小程序系统开发
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安卓gradleandroidadb
开发AI人工智能小程序系统需要以下步骤:1.确定需求:了解客户对人工智能小程序的期望,并分析系统的实际应用场景。2.设计架构:选择合适的技术框架和人工智能算法,进行小程序系统架构的设计。3.数据采集和处理:收集必要的数据,并进行预处理和特征提取,为人工智能算法提供支持。4.开发算法模型:根据需求和设计,开发相应的算法模型,如自然语言处理、图像识别等。5.实现小程序功能:将算法模型集成到小程序系统中
- PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码
算法channel
pytorch人工智能python深度学习机器学习
你好,我是郭震在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和反卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍,以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、
- 挑战杯 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统
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这里使用ApachePDFBox是Java开源PDF文档第三方库工具集,主要特征提取提取pdf提取文本、分隔合并、填写表单、保存为图片、PDF数字签名及创建PDF文件。添加maven依赖org.apache.pdfboxpdfbox2.0.4附上代码packagecom.zk;importorg.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;importorg.apache.p
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白话大模型系列共六篇文章,将通俗易懂的解读大模型相关的专业术语。本文为第三篇:我们为何需要机器学习运营平台?作者:星环科技人工智能产品部在人工智能、尤其是其机器学习子领域里,“没有免费的午餐”(NoFreeLunchTheorem)效应也很显著,简单的说:1.减少了人工去做各类特征提取(比如测量人的瞳距),就需要大量“不同”的数据,来训练模型,得到“映射关系”,至于“什么是不同,怎么不同,要的量多
- 论文阅读:2020GhostNet华为轻量化网络
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创新:(1)对卷积进行改进(2)加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取,进行通道的压缩,获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图(Ghost)。在获得特征浓缩之后,利用深度可分离卷积进行逐层卷积,进行跨特征点的特征提取,获得额外的特征图,也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
- 挑战杯 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉
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- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
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小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- wav2vec 2.0 语音特征提取器的使用方法
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1wav2vec2.0可以用来做什么?很多人看完了wav2vec2.0不知道该怎么用,也不知道有什么用。下面将介绍怎么使用它和它到底有什么用。用处:我们知道声音其实是个序列,那么该如何提取声音的序列特征呢?简单来说wav2vec2.0就是个语音信号特征提取器,基本上任何语音任务都可以用它来提取声音特征。当然也可以自己构建一些模型结构来提取声音特征,但是这个模型提供了几百上千小时语音的预训练模型岂不
- 05基于卷积神经网络-支持向量机(自动寻优)CNN-SVM数据分类算法
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CNN原理卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛用于计算机视觉领域。CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征,从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中,图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。而CNN则可以自动从数据中学习到特征表示。这是因为CNN模型的卷积层使用了一系列的卷积核
- 人工智能学习与实训笔记(六):神经网络之智能推荐系统
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人工智能技术学习人工智能学习笔记
人工智能专栏文章汇总:人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理7.3.4数据读取器7.3.4网络构建7.3.4.1用户特征提取7.3.4.2电影特征提取7.3.4.3相似度计算7.3.4.4网络模型完整代码7.3根据推荐案例的思考七、智能推荐系统处理7.1常用
- OpenCV统计函数之minMaxLoc和meanStdDev
忙什么果
opencvC&C++opencv人工智能计算机视觉
在OpenCV中,minMaxLoc和meanStdDev是两个用于统计图像或数组中元素的基本特性的函数。这些统计函数对于图像处理、特征提取和数据分析非常有用。minMaxLocminMaxLoc函数用于查找数组或图像中的最小值和最大值,并可选地返回这些值的位置。这在处理图像时特别有用,比如在动态调整对比度或进行阈值操作之前确定图像的亮度范围。voidminMaxLoc(InputArraysrc
- 机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF
涓涓自然卷
一、特征提取概要:1、定义:将任意数据(如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。注:特征值化是为了计算机更好的去理解数据。2、特征提取分类:字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API:sklearn.feature_extraction二、字典特征提取:作用:对字典数据进行特征值化。1、API:fromsklearn.feature_extracti
- 深度学习基础——卷积神经网络(一)
牛哥带你学代码
Python数据分析python数学建模算法深度学习cnn人工智能
卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作,对于图像的特征提取有着关键的作用,本文首先介绍卷积的基本原理与作用,然后通过编写程序实现卷积操作,并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果,接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作,最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处
- 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
FilenameFilter
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><