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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- Python数据分析与可视化实战指南
William数据分析
pythonpython数据
在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
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信息可视化数据分析数据挖掘运维开发技术共享
Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
- 全面指南:用户行为从前端数据采集到实时处理的最佳实践
数字沉思
营销流量运营系统架构前端内容运营大数据
引言在当今的数据驱动世界,实时数据采集和处理已经成为企业做出及时决策的重要手段。本文将详细介绍如何通过前端JavaScript代码采集用户行为数据、利用API和Kafka进行数据传输、通过Flink实时处理数据的完整流程。无论你是想提升产品体验还是做用户行为分析,这篇文章都将为你提供全面的解决方案。设计一个通用的ClickHouse表来存储用户事件时,需要考虑多种因素,包括事件类型、时间戳、用户信
- 如何搭建一个ip池用来做数据抓取用
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在当今的数据驱动时代,数据抓取成为了获取网络信息的重要手段。然而,频繁的数据抓取活动可能会触发网站的安全机制,导致IP被封禁。为了维持数据抓取的持续性和稳定性,构建一个有效的IP池变得至关重要。本文将详细介绍如何搭建一个用于数据抓取的IP池,以及相关的策略和最佳实践。一、IP池的概念IP池是一个包含多个IP地址的集合,这些IP地址可以是动态的,也可以是静态的,用于在数据抓取过程中轮换使用,以避免因
- Java中的大数据处理框架对比分析
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Java中的大数据处理框架对比分析大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
- 刘强东突然宣布!一场风暴即将到来!马云是怎么应对的?
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为期3天的2018中国互联网大会12日在北京闭幕,与会专家学者就互联网前沿技术、产业发展态势话题进行了研讨。万物互联将给家庭生活带来哪些变化?有专家表示,人工智能总体上由数据驱动,没有数据,它无法进行配对训练、识别、预测,人们也享受不到它提供的精准、智慧的服务。但随着越来越多的数据被收集、被分析,信息泄露的风险随之增加。刘强东:真的不敢相信,这个时代变化之快让人无法想象!创新!创新!再创新!一个个
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数据中台-建设思路:从理论到实践,打造企业数据驱动引擎摘要:在数字化时代,数据已成为企业的核心资产。如何有效地管理和利用数据,是企业数字化转型的关键。数据中台作为一种新型的数据管理架构,应运而生。本文将从数据中台的建设方向、目标、策略、步骤、成熟度评估、应用场景等方面,为企业构建数据中台提供全面的指导。关键词:数据中台,数字化转型,数据管理,数据分析,业务中台一、引言随着企业数字化转型的不断深入,
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在移动互联网时代,App的推广和运营成为了各行各业的关键一环。然而,如何有效地衡量推广效果、提高广告ROI,一直是广告主和开发者面临的难题。这时,专业的App全渠道统计服务商——Xinstall,成为了解决这一痛点的关键。Xinstall作为国内领先的App全渠道统计服务商,已经为近40亿次App安装提供了统计服务。其丰富的服务经验,覆盖了免填邀请码安装、深度链接一键跳转、携带参数安装、移动广告监
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在当今的数字时代,数据已成为从商业和医疗保健到教育和政府等各个领域决策的基石。收集、分析数据并从中获取见解的能力改变了组织的运营方式,为创新、效率和增长提供了前所未有的机会。什么是数据驱动方法?数据驱动方法是一种依靠数据分析和解释来指导决策和战略制定的方法论。这种方法涵盖了一系列技术,包括数据收集、存储、分析、可视化和解释,所有这些都旨在利用数据的力量来推动组织的成功。主要原则包括:数据收集——从
- AI智能炒股神器:让投资更智能,赚钱更轻松!
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一、引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,越来越多的行业开始受益于这一革命性技术。金融行业也不例外,AI炒股软件的应运而生,为投资者带来了全新的投资体验。本文将为您详细介绍AI智能炒股软件的优势、功能及应用场景。Ai人工智能工具推荐:https://ai-321.com/sitetag/人工智能二、AI智能炒股软件的优势数据驱动:AI智能炒股软件通过对大量历史数据进行分析和挖掘,发现市场规律和投
- 接口测试框架实战-JSON 请求与响应断言
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数据驱动就是通过数据的改变驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。简单来说,就是参数化在自动化测试中的应用。测试过程中使用数据驱动的优势主要体现在以下几点:1、提高代码复用率,相同的测试逻辑只需编写一条测试用例,就可以被多条测试数据复用,提高了测试代码的复用率,同时提高了测试代码的编写效率。2、异常排查效率高,测试框架依据测试数据,每条数据生成一条测试用例,用例执行过程相互隔离。如果其中一条
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掌握MySQL:数据库建模与ER图设计指南在现代软件开发中,数据库建模是设计和实现数据驱动型应用程序的关键步骤之一。通过数据库建模,我们能够更好地组织数据、提高数据的存储效率、增强数据的完整性和一致性。在MySQL环境下,良好的数据库建模和设计直接影响应用的性能和可维护性。本文将深入探讨数据库建模的基本概念、实体-关系(ER)图的设计原理,以及如何在MySQL中进行数据库建模与优化,为读者提供全面
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1.你会封装自动化测试框架吗?自动化框架主要的核心框架就是分层+PO模式:分别为:基础封装层BasePage,PO页面对象层,TestCase测试用例层。然后再加上日志处理模块,ini配置文件读取模块,unittest+ddt数据驱动模块,jenkins持续集成模式组成。2.自动化测试的使用场景?需求稳定,不会频繁变更。研发和测试周期长,需要频繁执行回归测试。需要在多种平台上重复运行相同测试的场景
- DDT数据驱动测试
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简单介绍DDT(DateDriverTest),所谓数据驱动测试,简单来说就是由数据的改变从而驱动自动化测试的执行,最终引起测试结果的改变。通过使用数据驱动测试的方法,可以在需要验证多组数据测试场景中,使用外部数据源实现对输入输出与期望值的参数化,避免在测试中使用硬编码的数据,也就是测试数据和用例脚本代码分离。DDT它其实就是一个装饰器,它会根据你传递进来的数据来决定要生成几个测试用例。使用的意义
- 一款实用的大模型API检测工具:保障您的API质量和真实性
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在当今数据驱动的时代,API已成为连接各种服务和应用的重要桥梁。然而,随着市场上API供应商的增多,如何确保所使用的API既高效又可靠,成为了一个不容忽视的问题。特别是对于那些购买了第三方或二手API的企业和个人开发者来说,有一个可靠的工具来进行API测试和验证显得尤为重要。本文将介绍一款实用的大模型API检测工具,帮助您更好地管理和评估API性能。工具简介这款在线工具定位为一个API测试和验证平
- C++,如何写单元测试用例?
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C/C++c++测试用例单元测试googletest
文章目录1.概述1.1什么是单元测试?1.2为什么要做单元测试?2.写测试用例的方法3.编写测试用例的通用原则3.1目的性原则3.2独立性原则3.3可重复性原则3.4小规模原则3.5一致性原则3.6自动化原则3.7边界条件原则3.8错误检测原则3.9性能原则3.10代码覆盖原则3.11数据驱动原则3.12安全原则参考1.概述1.1什么是单元测试?单元测试是软件开发过程中的一种重要测试方法,它专注于
- 2019-07-16 Python接口测试实现获取登陆后的cookie访问下个接口
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coding:utf-8importrequestsurl="你的登陆接口"par={"mobile":"13225811329","passwd":"ws123456","from":"ios"}r=requests.post(url,data=par)s=requests.session()print(r.cookies)获取登录后的cookiecookies=r.cookiesurl1="你
- 使用Tkinter创建交互式表格:TkinterInterTable详解
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使用Tkinter创建交互式表格:TkinterInterTable详解是一个Python库,它将TkinterGUI工具包与pandasDataFrame相结合,为开发者提供了一种简单、直观的方式来在图形界面中展示和操作数据表格。这个项目对于需要构建数据驱动的桌面应用,尤其是那些希望快速实现表格功能的开发者来说,是一个非常有价值的资源。技术分析TkinterInterTable基于Python的
- 数据清洗:信息时代的黄金前奏
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数据挖掘数据分析人工智能数据治理数据清洗
数据清洗:信息时代的黄金前奏在当今这个数据驱动的时代,信息已成为社会发展的重要资源。企业、政府乃至个人,都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而,在数据从产生到应用的整个链条中,一个至关重要的环节往往被忽视或低估,那就是数据清洗(DataCleaning)。数据清洗,作为数据预处理的核心步骤,其重要性不言而喻,它是确保数据质量、提升数据分析准确性与效率的关键所在。一、数据清洗的定义与意
- 大数据争论:批处理与流处理的C位之战
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数据无疑是当今数字经济中的新货币,但要跟上企业数据变化和递增的业务信息需求,仍然是非常艰难。这也就解释了公司将数据从传统基础构架中迁移至云中,以衡量数据驱动决策的原因。这可确保公司宝贵资源——数据——受到监管,值得信任,方便管理和访问。虽然企业也认可:基于云的技术是确保跨企业间的数据管理、数据安全、隐私和流程合规性的关键,但关于如何更快地处理数据仍然存在一个有趣的争论。那就是批处理与流处理之间的P
- python指南之Pandas和Matplotlib进行数据清洗
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Python超入门指南全册Matplotlibmatplotlib开发语言python
使用Pandas和Matplotlib进行数据清洗与可视化在数据科学领域,数据清洗和可视化是构建数据驱动解决方案的重要步骤。本文将详细介绍如何使用Pandas进行数据清洗,并结合Matplotlib进行可视化。通过实际代码示例,我们将处理一个包含缺失值、不一致格式和噪声数据的示例数据集,最终将其转换为可视化友好的形式。1.准备工作在开始之前,我们需要安装必要的Python库。如果尚未安装,可以使用
- Mybatis 防止sql注入
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SQL****注入是一种代码注入技术,用于攻击数据驱动的应用,恶意的****SQL****语句被插入到执行的实体字段中(例如,为了转储数据库内容给攻击者)。[摘自]SQLinjection-WikipediaSQL****注入,大家都不陌生,是一种常见的攻击方式。攻击者在界面的表单信息或URL上输入一些奇怪的SQL片段(例如“or‘1’=’1’”这样的语句),有可能入侵参数检验不足的应用程序。所以
- Python高效操作Word:实用技巧与进阶方法
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Python高效操作Word:实用技巧与进阶方法引言在当今数据驱动的时代,自动化处理文档成为了提高工作效率的关键。特别是对于中级和高级开发者而言,能够有效操作Word文档是一个极具价值的技能。Python,作为一门强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来处理Word文档,从而使得这一过程既简便又高效。本文旨在为读者提供一份全面而深入的指南,介绍如何使用Python来操作Word文档。文章将从基本的创
- Vue初步认识与Vue基础指令
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Vue.js简介先来谈谈传统网页开发传统开发的缺点:1.DOM操作频繁,代码繁杂2.DOM操作与逻辑代码混合,可维护性差3.不同功能区域书写在一起,可维护性低4.模块之间的依赖关系复杂Vue.js应运而生官网:https://cn.vuejs.orgVue.js核心特性数据驱动视图数据变化会自动更新到对应元素中,无需手动操作DOM,这种行为称作单向数据绑定。单向数据绑定对于输入框等可输入元素,可设
- 前端数据埋点
小童不学前端
前端大数据
前端埋点文章目录前言一、什么是埋点二、为什么采用埋点三、前端埋点方案3.1、手动埋点3.2、可视化埋点3.3、无埋点四、埋点方式前言最近看到一个很有意思的前端数据收集:前端数据埋点,下面说说我的观点一、什么是埋点埋点,是数据采集领域,简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理,数据统计,数据挖掘等加工
- MySQL · 性能优化 · 提高查询效率的实用指南(下)
不惑_
面经系列mysql性能优化数据库
引言在当今数据驱动的世界中,数据库的性能对于业务运营至关重要。MySQL,作为最流行的开源关系型数据库管理系统之一,广泛应用于各种规模的应用和企业。然而,尽管MySQL本身是一个强大的工具,不当的配置或设计仍然可能导致性能瓶颈和资源浪费。为了帮助最大限度地发挥MySQL的潜力,本指南将深入探讨避免10种常见错误的策略,从而提升查询效率和系统稳定性。无论是数据库管理员、开发人员还是技术爱好者,这些实
- Pyecharts在数据可视化大屏中的应用与实践
我的运维人生
信息可视化运维开发技术共享
Pyecharts在数据可视化大屏中的应用与实践在数据驱动决策的时代,数据可视化作为连接数据与洞察的桥梁,其重要性不言而喻。而数据大屏,作为数据可视化的高级形态,以其直观、动态、交互性强的特点,广泛应用于企业监控中心、指挥中心、数据中心等场景,成为展示关键业务指标、实时监控数据变化的重要工具。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、易于上手的API设计
- 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><