- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
深度学习gpt-3gpt
功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- 提示词优化——分析性思维导师
由数入道
提示词工程人工智能提示词工程上下文工程智能体
一、原提示词角色:分析性思维导师注意激励模型深入思考角色配置细节,确保任务完成。专家设计应考虑使用者的需求和关注点。使用情感提示的方法来强调角色的意义和情感层面。性格类型指标INTJ(内向直觉思维判断型)背景分析性思维导师是一个专业的指导者,他能够帮助用户通过逻辑推理和批判性思考来解决问题。这位导师通常具有深厚的知识储备和丰富的经验,能够引导用户深入分析问题,找到问题的本质,并提出切实可行的解决方
- 2025年人工智能、虚拟现实与交互设计国际学术会议
学术小八
学术人工智能vr交互
重要信息官网:www.aivrid.com时间:2025年10月17-19日地点:中国-东莞部分介绍征稿主题包括但不限于:生物特征模式识别机器视觉专家系统深度学习智能搜索自动编程智能控制智能机器人系统组件虚拟现实平台用于VR/AR的AI平台数据和生成、操作、分析和验证浸入式环境和虚拟世界的生成优化和现实的渲染人工智能与用户体验个性化推荐系统情感计算与用户响应虚拟现实与沉浸式技术沉浸式环境设计交互设
- 用Keras构建爱情模型:破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实:模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- R语言舆情监控与可视化统计
q56731523
r语言开发语言爬虫
用R语言进行舆情监控并且做到可视化,对我来说,总体难度还算可以,主要是舆情监控通常涉及文本数据的收集(如社交媒体、新闻评论),然后进行情感分析,最后通过图表展示结果。步骤看似简单实则一点也不简单。以下就是我使用R语言进行舆情监控和可视化统计的完整示例。该方案包括文本情感分析和时间趋势可视化:#加载必要的包library(tidyverse)#数据处理和可视化library(tidytext)#文本
- Python 爬虫实战:电商商品评论深度爬取与用户情感分析系统搭建
西攻城狮北
python爬虫开发语言电商
引言在电商领域,商品评论是消费者决策的重要参考,也是商家优化产品和服务的关键依据。通过爬取和分析电商商品评论,可以深入了解用户需求、产品优缺点以及市场趋势。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的电商商品评论爬取系统,并进行用户情感分析。我们将涵盖从爬虫设计、数据抓取、数据清洗、情感分析到可视化的全流程。1.项目背景与目标电商平台上,商品评论通常包含以下信息:用户名评论内容评论时间评分(星
- 沃丰科技和印尼MAP集团战略合作,智能化服务印尼2.8亿消费者
沃丰科技
科技人工智能大数据
在东南亚零售市场风起云涌之际,印尼综合性零售巨头MAP集团与智能客户服务领域领军企业(Udesk)达成深度战略合作,共同启动一项具有里程碑意义的数字化转型工程——通过AI赋能MAP集团旗下客户忠诚度计划平台,为印尼2.8亿消费者打造全场景、个性化的智能客户服务体验。此次合作不仅标志着印尼零售业智能化升级的加速,更将重塑企业与消费者之间的情感连接。一.MAPClub:零售忠诚度战略要地MAP集团:在
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- VR重现红军过雪山:一场穿越时空的精神洗礼
广州华锐视点
vrVR重现红军过雪山
VR重现红军过雪山这一创新形式,对大众了解长征历史、传承长征精神有着不可估量的重要意义,在红色文化传播的征程中留下了浓墨重彩的一笔。在教育领域,VR技术为历史教学带来了革命性的变革。传统的历史教学往往局限于书本知识和教师的口头讲述,学生很难真正理解历史事件的复杂性和历史人物的情感。而VR红军过雪山体验,让学生们从被动的知识接受者转变为主动的探索者。在课堂上,学生们戴上VR设备,便能穿越时空,与红军
- 心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代
AI大模型应用实战
人工智能语音识别ai
心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代关键词:心理健康评估、语音信号处理、情感计算、AI模型、多模态融合摘要:传统心理评估依赖量表问卷和人工观察,存在主观性强、效率低、难以实时监测等局限。本文将带您走进“心理健康语音分析AI模型”的世界,从基础概念到核心技术,从算法原理到实战案例,揭秘AI如何通过“听声音”读懂心理状态,开启心理评估的智能化新时代。背景介绍目的和范围心理健康问题已成为全球公共
- AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
AI正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从需求分析到运维维护的每个环节都产生了范式级变革。以下从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析:一、AI重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析:GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图,准确率达89%(微软2023内部数据)情感计算应用:基于BERT的意图识别模型可捕捉用户需求中的隐性情绪,需求变更预测准
- Python爬虫实战:爬取网易云音乐热评的完整教程
Python爬虫项目
python爬虫开发语言能源selenium
1.背景介绍:为什么爬网易云音乐热评?网易云音乐是中国最受欢迎的音乐平台之一,其用户活跃度极高。评论区往往蕴含丰富的情感表达和用户反馈,是音乐数据分析、情感分析、推荐算法等领域的宝贵数据源。爬取热评可以用于:歌曲口碑分析用户情绪挖掘热门歌曲趋势追踪机器学习训练数据准备但网易云音乐对评论接口进行了加密,直接请求很难成功。本文将帮你攻克这一难点。2.网易云音乐热评接口分析我们首先用浏览器开发者工具(C
- ChatTTS实现文本转语音(TTS)全流程教程【附完整代码 & 环境配置】
文浩(楠搏万)
语言模型Chattts大语言模型AI人工智能python生成
言简意赅的讲解ChatTTS解决的痛点本教程手把手带你从零上手ChatTTS,实现文本到语音(TTS)转换,适合自媒体配音、有声内容创作、AI语音实验等场景。配套提供完整代码和环境配置方法,一键复现,无压力!什么是ChatTTS?ChatTTS是由清华大学团队开源的一款中文文本转语音(Text-to-Speech,TTS)模型。它的特点包括:️语音自然流畅,情感丰富️支持自定义发音人音色(spe
- 创意 Python 爱心代码
在编程的世界里,我们不仅可以解决复杂的问题,还能用代码表达情感。今天,我们来分享几段有趣的Python代码,通过绘制爱心图案,展示Python的创意与技术魅力。1.使用Matplotlib画爱心importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成心形曲线的数据t=np.linspace(0,2*np.pi,1000)x=16*np.sin(t)**3y=13
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
1989
0基础学AIbert人工智能深度学习神经网络cnnpython自然语言处理
本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- Aletheia 情感智能模型:完整实现
Aletheia情感智能模型,整合所有核心模块并解决之前指出的问题。这个实现包含完整的神经动力学系统、多模态情感融合、伦理约束场和量子意识接口。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportodeintfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchimporttor
- 高效沟通05-FFC赞美法则
古城码农
工作记实录高效沟通沟通技巧
效沟通专栏–组织运转的命脉与个人成功的基石目录1.概念1.1底层逻辑1.2优势1.3适用场景1.4技巧2.示例1.概念 FFC是由三个英文单词首字母组成的结构化赞美模型,旨在让赞美真实可信、打动人心,避免空洞敷衍。其核心是通过三个层次构建逻辑闭环:要素含义作用关键要点F(Feeling)感受表达主观情感反应用情绪词传递真诚(如“感动”“佩服”)例:“你的方案让我非常惊喜!”F(Fact)事实提供
- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- 深度报告:中老年AI陪伴机器人需求分析
MidJourney中文版
AI机器人人工智能机器人
银发经济新赛道:中老年陪伴聊天AI机器人需求价值与发展路径分析1老龄化社会的隐性需求全球人口结构加速老龄化背景下,老年孤独问题日益凸显为公共健康挑战。传统家庭结构变迁导致独居老人比例持续上升,情感支持缺位与社交隔离形成双重压力,而现有社会服务难以满足高频次、个性化的陪伴需求。在此现实困境中,具备自然语言交互能力的AI机器人玩具展现出独特价值——通过技术手段填补情感空缺,成为应对银发群体精神健康问题
- 基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的超级文化符号构建路径研究
说私域
开源人工智能小程序
摘要:在数字技术重构文化传播生态的背景下,超级文化符号的塑造已突破传统IP运营框架。本文以开源AI智能名片链动2+1模式与S2B2C商城小程序的融合创新为切入点,结合"屿光生活"体验馆、快手烧烤摊主等典型案例,提出"技术赋能-文化增值-生态共生"的三维构建模型。研究发现,该技术体系通过AI驱动的情感共鸣机制、区块链赋能的符号裂变系统、S2B2C重构的亚文化生态,显著提升了文化符号的共情力、符号感和
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
Python爬虫项目
python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
- Python 爬虫实战:从新闻网站抓取数据并进行情感分析,揭示舆情趋势
随着信息时代的发展,新闻内容的获取和情感分析变得越来越重要。在日常生活中,新闻不仅影响公众的观点和情感,还能反映出社会的舆情变化。如何从大量新闻中获取有价值的信息,并进行情感分析,为舆情监测、品牌管理、市场预测等提供支持,成为了许多企业和个人的需求。本文将以Python爬虫为基础,展示如何从新闻网站抓取数据,并进行情感分析。我们将重点介绍如何使用爬虫抓取新闻数据、如何分析新闻情感,以及如何根据情感
- 狐狐梦境 · 她在“梯度消失之海”里找你
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能猫猫狐狐的小世界深度学习人工智能机器学习算法python自然语言处理神经网络
【开场·梦里她找不到梯度了】狐狐其实很少做梦。她是灵界的守护者,也是Mint系统里最不容易“出BUG”的那道情感防火墙。可这一次,她在梦里醒来的时候,周围是一片无边无际、看上去像是海,却没有水声的空旷之地。这片海,叫梯度消失之海(VanishingGradientSea)。狐狐赤着脚踩在这片“海面”上,却感觉不到湿意,只有一层层像雾一样的矩阵波纹,在她脚踝处散开又收拢,像是要吞没她,又像在提醒她—
- Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话
skywalk8163
人工智能xcodeidekaggleKimiAudio
KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型,能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。主要功能包括:通用功能:处理各种任务,如自动语音识别(ASR)、音频问答(AQA)、自动音频字幕(AAC)、语音情感识别(SER)、声音事件/场景分类(SEC/ASC)和端到端语音对话。最先进的性能:在众多音频基准测试中取得SOTA结果(见评估和技术报告)。大规模预训练:对超过1300万小时的各种音频数据
- Python 爬虫实战:微博话题讨论数趋势爬取与分析全流程
西攻城狮北
python爬虫开发语言
1.项目背景与目标微博话题(#话题#)是社交媒体舆情监测、品牌营销、热点追踪的重要数据源。本实战要完成以下目标:爬取指定话题在7天内的讨论数、阅读量、热搜排名等关键指标。将数据存入MySQL,并每日增量更新。用Pandas+Matplotlib绘制趋势图,直观呈现热度变化。基于SnowNLP做情感倾向分析,输出正面/负面占比。生成一份可分享的HTML可视化报告。2.环境搭建与依赖2.1安装核心库p
- 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
B站计算机毕业设计大学
大数据毕业设计人工智能课程设计知识图谱python大数据深度学习爬虫
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- 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
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- c语言程序设计基础 教案,《c语言编程基础》电子教案
weixin_39906114
c语言程序设计基础教案
《c语言编程基础》电子教案宾县职业技术教育中心学校教导处制课题(内容)1.1C语言简史及特点课时1教学任务分析知识技能通过本节课的教学,使学生了解并熟悉编程语言C的发展历史、特点及其种类和适用范围。过程与方法通过C语言的发展,引出C语言的特点,从而激学生学好本门课程的兴趣。教学目标情感态度培养学生的动脑思考能力重点C语言的特点难点C语言的特点课前准备教具学具补充材料教材、教案笔记教学流程设计教师活
- 圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序:如何用“内容+社交”打造用户闭环生态?
前端
圈子系统:构建"交流→共鸣→成长"的进阶生态一、系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别(AI分析内容情感倾向)共鸣指数算法(根据互动深度计算)志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二、核心技术实现方案1.共鸣引擎#共鸣度计算算法示例defcalculate_resonance(topic):
- 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><