- 在Ubuntu系统上部署Dify(开源大语言模型应用开发平台)
[shenhonglei]
deepseekubuntu开源语言模型人工智能
在Ubuntu系统上部署Dify(开源大语言模型应用开发平台)环境准备Dify部署接入本地模型(如Ollama)安装Ollama运行模型并接入Dify环境准备系统要求Ubuntu20.04/22.04,建议CPU≥2核,内存≥4GB。安装Docker及DockerCompose:#安装Dockersudoaptupdatesudoaptinstallapt-transport-httpsca-ce
- 每日Attention学习24——Strip Convolution Block
xiongxyowo
划水
模块出处[TIP21][link]CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类PSP设计,采用四个并行分支提取不同维度的信息相比于经典的横向/纵向条形卷积,引入了两种斜方向的卷积来更好的学习斜向线
- 31.C++多态4(静态多态,动态多态,虚函数表的存储位置)
橘子真甜~
c++开发语言
⭐上篇文章:30.C++多态3(多态的原理,虚指针,虚函数表,抽象类)-CSDN博客⭐本篇代码:c++学习/17.C++三大特性-多态·橘子真甜/c++-learning-of-yzc-码云-开源中国(gitee.com)⭐标⭐是比较重要的部分目录一.静态多态与动态多态二.派生类的虚表的内存分布2.1单继承派生类虚表的分布2.2多继承下派生类虚表的分布一.静态多态与动态多态静态多态是在编译的时候就
- AI笔记——浅谈发展历程
Bqiuer
AIAI笔记人工智能ai
2023年,要说最让人震惊的热点,无疑就是AI技术的大爆发!从1950年的“图灵测试”标志着人工智能雏形的诞生,一些最顶尖的技术团队、技术学科进行研究,到如今几十年的时间。一、AI的历史进程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的历史进程可以追溯到上世纪50年代。1950年代-1960年代:起步阶段1950年,英国数学家艾伦·图灵提出了“图灵测试”,这是第一个旨在检验机器智
- 总结:记一次内存溢出导致的tomcat频繁挂掉问题
小魏的博客
javajvmtomcatlinux内存泄漏
一、问题背景今天中午开始,几台线上服务器差不多在同个时间段相继挂掉,于是急忙排查故障原因。二、原因分析首先使用visualVM看资源使用情况,发现线程有2万多,甚至有的实例超过3万,于是通过jstack命令查看线程堆栈信息,看哪里代码生成太多的线程。失望的是,只看到线程池名称,但是看不到具体是哪个代码类引起的问题。于是另一种方式,换个角度,能否看到哪些对象占用空间大。使用jmap-dump命令,结
- 临床技能操作大赛实施流程方案
天纵软件
知识竞赛承办知识竞赛执行知识竞赛活动公司知识竞赛活动策划高端知识竞赛
各科室:根据我院医疗质量和医疗安全管理的有关文件要求,为提高我院临床医师“三基”水平,特别是临床技能操作水平,营造医务人员之间比学术、比技能的氛围,从而更进一步地提高我院的整体业务水平和医疗质量,经院技术委员会讨论,院委会批准,在全院范围内开展临床技能操作大赛,现将大赛方案印发给你们,请各科室积极准备并按要求参赛。一、临床技能操作大赛工作领导组及专家组:组长:刘爱民副组长:成员:二、临床技能操作大
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下,目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络(CNN)取代,其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出,推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而,这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足,尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机,旨
- Python人工智能学习路线,来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南
阿里P6+
2024年程序员学习python人工智能学习
其实,这两方面都是存在的,但都很片面,这里不加赘述。客观地说,数字化、智能化是人类社会发展的趋势,而当下人工智能无疑是一大热门,那是蓝海还是火海?我们回到老道理——水的深度,只有你自己去试试水才知道。当你对上面情况有了初步的了解并想试试水,需要面对的问题是:AI入门容易吗?答案其实是否定的,难!AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初
- 如何用对提示词?快速解锁大模型的隐藏能力
人工智能
你是否留意到,有人借助AI高效完成工作甚至实现盈利,然而大部分人却仅用AI获取一些无关紧要的内容。为何会出现这种差异呢?究其原因,主要在于与AI沟通技巧的不同。无论使用何种模型,提示词的编写技巧都具有通用性。接下来,本文将详细介绍如何编写prompt(提示词),从而与大模型实现更有效的沟通。一、提示词的构成首先,我们来剖析一个prompt所应包含的关键信息:任务(指令):明确需要完成的任务以及期望
- 聊聊当今IT行业的乱象
it程序员程序员发展技术
当今IT行业的“乱象”确实是一个值得探讨的复杂话题。当下互联网,大的背景是行业寒冬,工作岗位的数量和质量都远远不如之前,造成了打工人卷的飞起的现象,但是从企业端去看,却是面临高端人才不足,低端人才过剩以及招的人数很多但是却满足不了业务需求的问题。一、资本驱动下的“技术表演”PPT造神运动元宇宙、区块链、Web3.0等概念被过度包装,企业用“未来叙事”圈钱,实际落地场景寥寥。案例:某公司宣称开发“元
- DeepSeek应用领域全景解析:驱动产业智能化升级的六大核心方向
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能AI编程深度学习
一、引言:DeepSeek为何成为产业智能化首选?作为国产大模型的标杆产品,DeepSeek凭借其万亿级参数规模、MoE混合专家架构和多模态交互能力,正在重构产业智能化升级的技术路径。本文基于官方技术文档与行业实践案例,深入剖析DeepSeek在六大核心领域的应用突破与商业价值实现二、技术底座:支撑多领域落地的三大创新架构1.Transformer-XL增强架构通过引入Multi-HeadLate
- 微调 LLM (RLHF + DPO)
人工智能
微调LLM(RLHF+DPO)使用强化学习(RL)根据人类反馈微调大语言模型(即RLHF)的方法,以及一种更有效的改进方法(即DPO)。一、GPT-3与InstructGPT2020年,OpenAI发布了GPT-3,这是一种大型语言模型(LLM),只需查看几个示例即可执行任意自然语言处理(NLP)任务。这包括为模型编写巧妙的输入(即提示),使其执行所需的任务(例如翻译、问答和完形填空任务)。尽管G
- UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex
chenjj4003
游戏开发2深度学习计算机视觉人工智能性能优化游戏前端javascript
UNet:UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型,由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在2015年提出。其设计初衷是为了在生物医学图像分析中进行细胞和组织的精确分割,但因其高效性和准确性,迅速在自然环境监测、遥感图像分析、卫星图像处理等领域找到了应用。架构原理UNet模型采用了一个编码
- 半导体晶圆精控:ethercat转profient网关数据提升制造精度
北京耐用通信
制造网络ethercatethercat总线
数据采集系统通过网关连接离子注入机,精细控制半导体晶圆制造过程中的关键参数。在半导体制造中,晶圆制造设备的精密控制是决定产品性能的关键因素。某半导体工厂采用耐达讯Profinet转EtherCAT协议网关NY-PN-ECATM,将其数据采集系统与离子注入机连接,实现了晶圆制造过程的精细控制与高效管理。Profinet网络负责传输数据采集系统中的各类监测数据,如温度、压力和电流等参数。这些数据通过网
- 大模型安全 | “创造未来,安全同行” 北京站·第九期「度安讲」 技术沙龙开放报名
大模型
「创造未来,安全同行」第九期“度安讲”技术沙龙即将同大家见面。本期「度安讲」技术沙龙将于12月20日在北京召开。在大模型技术快速迭代的今天,如何构建安全可靠的应用环境已成为业界关注的焦点。本次沙龙将由行业领军专家,深入探讨多模态、终端大模型等前沿领域的安全议题,从防护机制、评测体系、落地实践等维度展开分享,旨在通过专业对话与经验分享,共同描绘大模型安全发展蓝图。
- 在 Centos7 上部署 ASP.NET 8.0 + YOLOv11 的踩坑实录
Rverdoser
asp.netYOLO后端
在CentOS7上部署ASP.NET8.0应用(实际上截至目前最新的稳定版本是ASP.NETCore6,ASP.NET8.0目前并不存在,可能是指ASP.NETCore8.0,但考虑到您的问题,我将假定您指的是ASP.NETCore6)并结合YOLOv11模型进行图像识别,确实会遇到一些技术挑战。下面我将分步骤介绍如何配置环境、安装必要的组件以及解决可能遇到的问题。步骤1:安装.NETCore首先
- 状态模式
烟沙九洲
设计模式状态模式java
状态(State)模式属于行为型模式的一种。状态模式允许对象在其内部状态改变时改变其行为,使其看上去就像改变了自身所属的类一样。状态模式是为了把一大串if...else...的逻辑给分拆到不同的状态类中,使得将来增加状态比较容易。状态模式的关键设计思想在于状态切换。简单的状态转换可以直接由调用方指定,复杂的状态转换可以在内部根据条件触发完成。状态模式建议为对象的所有可能状态新建一个类,然后将所有状
- [k8s源码]9.workqueue
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k8s源码java开发语言
client-go是一个库,提供了与KubernetesAPI服务器交互的基础设施。它提供了诸如Informer、Lister、ClientSet等工具,用于监听、缓存和操作Kubernetes资源。而自定义控制器则利用这些工具来实现特定的业务逻辑和自动化任务。业务逻辑实现:client-go不包含特定的业务逻辑。自定义控制器允许实现特定于您的应用程序或需求的逻辑。扩展Kubernetes:通过自
- 阿里AI通义千问api python开发文档
淘小白_TXB2196
人工智能javascript前端
本文中含有需要您注意的重要提示信息,忽略该信息可能对您的业务造成影响,请务必仔细阅读。您可以使用SDK或API调用通义千问模型,根据您的需求实现灵活的定制和开发。通义千问说明支持的领域/任务:aigc通义千问大语言模型以用户文本形式的指令(prompt)以及不定轮次的对话消息作为输入,并基于这些信息生成回复作为输出。在这一过程中,文本将被转换为语言模型可以处理的token序列。Token是模型用来
- MySQL面试学习
hxung
面试学习使用mysql面试学习
MySQL1.事务事务的4大特性事务4大特性:原子性、一致性、隔离性、持久性原⼦性:事务是最⼩的执⾏单位,不允许分割。事务的原⼦性确保动作要么全部完成,要么全不执行一致性:执⾏事务前后,数据保持⼀致,多个事务对同⼀个数据读取的结果是相同的;隔离性:并发访问数据库时,⼀个⽤户的事务不被其他事务所⼲扰,各并发事务之间数据库是独⽴的;持久性:⼀个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的,即使数据库
- 大语言模型:数据分析报告自动化的未来趋势
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个人随笔数据分析语言模型数据分析自动化人工智能大语言模型
目录写在开头1.数据分析报告的传统挑战时间消耗技术壁垒错误风险可扩展性问题更新频率限制用户交互和定制化不足整合新技术的挑战2.大语言模型在报告生成中的作用自动化文本生成增强准确性和丰富性实时数据处理能力提高可访问性和用户交互3.一种实现的思路3.1.明确目标与设定任务3.2.数据准备3.3.使用大语言模型生成初步内容3.4.内容整合与优化3.5.数据可视化3.6.报告完善与发布3.7实际应用中的关
- 脑洞大开!用DeepSeek辅助AI绘图!
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DeepSeek应用(AI绘图篇)DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一,其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域,本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。(文末附多款可以免费使用的AI绘图工具)一、DeepSeek&AI绘图作为语言模型,DeepSeek本身没有直接绘图的能力,换个思路,让DeepSeek按照我们的想法去创造绘图提示词,我们再讲提示词提供给AI绘图工具就可以了。操
- 体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布
「已注销」
人工智能python开发语言
在Python中,你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)。以下是一个示例代码片段,它展示了如何使用numpy的poisson函数以及matplotlib进行绘制:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpoisson#使用scipy中的泊松分布
- Ollama本地私有化部署通义千问大模型Qwen2.5
ErbaoLiu
数据分析&大模型机器学习&大模型自然语言处理&大模型大模型LLMQwen2.5Qwen2Ollama
目录Qwen2.5介绍Qwen2.5新闻Ollama介绍Linux安装Ollama一键安装Ollama手工安装Ollama卸载OllamaOllama运行Qwen2基于Transformers进行推理本文复现环境:Python3.12.6+Windows8.1+LinuxCentOS7+PyCharmCommunityEdition2022.3.3。Qwen2.5github地址如下:GitHub
- PCA主成分分析降维算法及其可视化(附完整版代码)
Jason_Orton
算法机器学习数据挖掘人工智能matlab
一.PCA的介绍PCA(PrincipalComponentAnalysis)是一种数据降维技术,旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。在统计学中,PCA是简化数据集的一种方法,通过线性变换将数据映射到新的坐标系中。在新的坐标系中,第一主成分捕获数据投影的最大方差,第二主成分捕获第二大方差,依此类推。主成分分析常用于减少数据集的维度,同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主
- LangChain入门:使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人
闯江湖50年
langchainpython机器人人工智能
前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)驱动的应用程序的框架。它提供了一个灵活的框架,使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序,这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。LangChain库:Python和JavaScript库。包含了各种组件的接口和集成,一个基本的运行时,用于将这些组件组合
- HTTP 协议
星竹
服务器http网络协议服务器
项目:csdn:https://blog.csdn.net/2303_76953932/article/details/142704176?spm=1001.2014.3001.5501halo:https://xingzhu.top/archives/webfu-wu-qi-xiao-xiang-mu-linux-c-epoll说明:参考学习:https://www.bilibili.com/v
- 图神经网络:拓扑数据分析的新时代
Jason_Orton
神经网络数据分析人工智能
随着图数据的广泛应用,图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)作为一种强大的深度学习工具,逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。图数据在许多现实世界问题中无处不在,诸如社交网络、交通网络、分子结构、推荐系统等都可以被建模为图结构。图神经网络通过直接处理图结构数据,能够更好地捕捉节点之间的关系信息,从而在众多任务中展现出了优异的性能。本文将深入探讨图神经网络的基本原理、常见的算法、应用
- Redis缓存预热、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩
辄也
缓存redis数据库
一、缓存预热1.什么是缓存预热?当系统上线时,缓存内还没有数据,如果直接提供给用户使用,每个请求都会穿过缓存去访问底层数据库,如果并发大的话,很有可能在上线当天就会宕机,因此我们需要在上线前先将数据库内的热点数据缓存至Redis内再提供出去使用,这种操作就成为"缓存预热"。2.问题排查请求数量较高主从之间数据吞吐量较大,数据同步操作频度较高3.解决方案1.日常例行统计数据访问记录,统计访问频度较高
- 2025,AI变现有哪些机遇与挑战?
Imagination官方博客
人工智能
大模型的能力边界在不断拓宽,主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上,也不再局限于算力堆叠,而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且,投入更小、更垂直的小模型涌现,为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时,我国大模型领域仍然存在多方面痛点,例如:云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等,仍是市场
- 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><