- 交通智能化的催化剂:大模型技术在城市运营中的实践与展望
CSDN资讯
AI人工智能智慧交通华为云
佳都科技集团的首席人工智能科学家、通用大模型研究中心主任王凯在日前的华为开发者大会上发表了题为《AI全面赋能交通行业,大模型让城市更“知行”》的精彩演讲。王凯深入分析了人工智能如何作为交通行业创新与发展的催化剂,通过大模型技术实现城市交通的智能化管理和优化运营。王凯博士强调,大数据与机器学习技术的飞速发展,使大模型成为智能交通系统的核心,有效提升交通效率,增强城市安全,改善居民出行体验。其演讲不仅
- 大数据与机器学习:实践方法与行业案例.2.4 作业调度
weixin_34054931
人工智能大数据shell
2.4作业调度调度工具用来对作业进行调度,通过ETL工具创建的作业如果需要周期性运行,就需要使用调度工具来完成。调度工具是一个相对复杂的系统,尤其是在跨操作系统、跨应用平台的作业环境中更是如此。在复杂的作业环境中,需要使用商用调度工具,目前国内使用较多的商用调度工具为Control-M。该工具是BMCSoftware提供的企业级集中作业调度管理解决方案,能够集中管理跨平台、跨应用的生产控制和调度过
- Spark系列(十)Shuffle的技术难点问题--Spark比MapReduce快的真正原因
NICEDAYSS
Spark大数据sparkmapreduce
写在前面:我是「nicedays」,一枚喜爱做特效,听音乐,分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今,走到现在很多坎坷和不顺,如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙,时光荏苒,珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录,另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣,可以关注我的动
- 一、大数据与机器学习-概述-笔记
火蓝棋
大数据机器学习-笔记
一、什么是机器学习?机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、机器学习应用场景举例1.Gam
- 亚马逊云科技帮助客户“数据驱动转型”,重塑创新引擎
习惯n1い那专属我的温柔
科技云计算
亚马逊云科技宣布推出“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习融合服务组合,帮助企业推进大数据和机器学习的融合,将机器学习由实验转为规模化落地实践。亚马逊云科技“云、数、智三位一体”服务组合具体涵盖三个方面,分别是:构建云中统一的数据治理底座,为机器学习提供生产级别的数据处理能力,以及赋能给业务人员更加智能的数据分析工具。该服务组合是亚马逊云科技自去年推出“智能湖仓”架构以来,持续推进该框架的深度智
- 中国大学出品的人工智能精品之作视频课程
陈南云
01-复杂系统02-大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论11-高等数学—泰勒展开12-高等数学—偏导数13-高等数学—积分14-高等数学—正态分布15-朴素贝叶斯和最大似然估计16-线17-数据科学和统计学(上)18-线代数
- 大数据助你预测精准营销客户转化率
浪浪的数据侠客
大数据
在移动互联网时代,越来越多的传统产业已经开始乘坐完成华丽转身,营销数据分析方法:大数据预测精准营销客户转化率。汽车企业是典型的代表。虽然大多数汽车公司都建立了完整的用户数据库,但数据只是在服务器上。在当今人工智能和机器学习的世界中,可以快速,智能地分析海量用户数据,“标记”多维用户数据,并使用高效模型进行准确计算,使汽车公司能够告别传统在大海捞针的营销模型。为了探索大数据与机器学习相结合的结果,我
- AI量化模型预测——baseline学习笔记
寂ღ᭄秋࿐
sklearn机器学习笔记学习笔记人工智能python机器学习
一、赛题理解1.赛题名称AI量化模型预测2.赛题理解本赛事是一个量化金融挑战,旨在通过大数据与机器学习的方法,使用给定的训练集和测试集数据,预测未来中间价的移动方向。参赛者需要理解市场行为的原理,创建量化策略,并利用过去不超过100个数据点的信息,对未来5、10、20、40和60个数据点的中间价进行预测(下跌、不变或上涨)。挑战包含10只股票,79个交易日的数据,其中前64个交易日用于训练,后15
- 从演进式角度看消息队列
数据派THU
队列分布式数据库rediskafka
来源:大数据与机器学习文摘本文约10000字,建议阅读15分钟本文尝试通过技术演进的方式,以redis、kafka和pulsar为例,逐步深入,讲讲它们架构和原理,帮助你更好地理解和学习消息队列。市面上有非常多的消息中间件,rabbitMQ、kafka、rocketMQ、pulsar、redis等等,多得令人眼花缭乱。它们到底有什么异同,你应该选哪个?一、最基础的队列最基础的消息队列其实就是一个双
- 【快速入门大数据】第一部分:Java基础知识回顾之语言基础01:开发环境配置、数据类型、运算符、流程控制
源代码杀手
快速入门大数据与机器学习基础java大数据intellij-idea
我只上干货,其他免谈,只为快速入门!上一篇文章:快速入门大数据与机器学习基础专栏目录一、安装与配置java环境二、数据类型、运算符、流程控制概念简要介绍三、代码实现数据类型、运算符、流程控制功能、代码语法规则与书写方法一、安装与配置java环境下载java常用的IDE:IntelliJIDEACommunityEdition2022.3.3安装和配置Java环境是在Windows10上编写和运行J
- 快速入门大数据与机器学习基础专栏
源代码杀手
快速入门大数据与机器学习基础大数据人工智能机器学习深度学习hadoop
为初学者快速入门找到方法,本课程专栏涵盖了大数据与机器学习的基础知识、常用技术和实践案例,旨在帮助学习者全面掌握大数据与机器学习相关知识和技能,为未来的大数据与机器学习工作和研究提供帮助。接下来会陆续更新,欢迎关注。第一部分:Java基础知识回顾Java语言基础数据类型、运算符、流程控制讲解Java语言的基本数据类型、算术运算符、逻辑运算符、位运算符等,以及if/else、switch、while
- 人工智能学习路线
太空旅客007
学习路径:1、看书,coursera视频教程,了解大数据和机器学习算法。2、学习Python,爬虫以及基于Python的机器学习实战。3、TensorFlow+Python学习,TensorFlowLite+Android学习。以小项目为载体进行学习。大数据电子书清单:《白话大数据与机器学习》:通俗易懂。《机器学习系统设计Python语言实现》教程清单:Courser:MachineLearnin
- Rocchio算法测试测试集时出错:Incompatible dimension for X and Y matrices: X.shape[1]
zawdcxsa
机器学习pythonsklearn机器学习数据测试cluster
在白话大数据与机器学习一书,对照p222打例子:fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroupsfromsklearn.neighbo
- 《白话大数据与机器学习》
薯饼__
笔记机器学习数据挖掘神经网络
白话大数据与机器学习第四章高斯距离曼哈顿距离同比和环比高斯分布(正态分布)泊松分布伯努利分布第六章信息论信息量香农公式信息熵多维空间第八章回归(分类算法)线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means算法9.3孤立点9.4层次聚类层次聚类的应用9.5密度聚类9.6聚类评估9.6.1聚类趋势9.6.2簇数决定9.6.3测定聚类质量(轮廓系数SilhouetteCoefficient)第十章分类1
- 一文读懂“欧氏距离”
Mr_Zhang_Zhen
机器学习算法
出自《白话大数据与机器学习》欧氏距离的定义大概是这样的:在一个N维度的空间里,求两个点的距离,这个距离肯定是一个大于等于0的数字(也就是说没有负距离,最小也就是两个点重合的零距离),那么这个距离需要用两个点在各自维度上的坐标相减,平方后加和再开平方。欧氏距离使用的范围实在是太广泛了,我们几乎每天都在使用。一维的应用就相当多,如在地图上有一条笔直的东西向或者南北向的路,在上面有两个点,怎么量取它们在
- 棱镜产研 |OAS-售点评估,智能实现待开发售点营业额预估
TOPPrism
棱镜产研数据挖掘
本期内容分享嘉宾,将由棱镜数聚竞争力支持部经理张旭,与我们一起分享“售点价值评估服务(OutletsAssessService)”,简称“OAS-售点评估”是如何借助大数据与机器学习,实现售点价值评估的。张旭的演讲时间:非常开心继续和大家相聚在《棱镜产研》的栏目中,继续分享我们的数智化产品。在前几期的《棱镜产研》中,我的同事伙伴倩姐和剑飞,分别从“点、线、面”的思路出发,与大家分享了在售点治理、路
- 大数据与机器学习:实践方法与行业案例导读
weixin_33895695
大数据数据结构与算法scala
前言不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层。—王安石《登飞来峰》数据科学家=统计学家+程序员+讲故事的人+艺术家—ShlomoAragmon本书的创作初衷大数据方面的书籍可谓琳琅满目,有的讲解理论,有的介绍方法,有的传播理念。但是,大数据从业人员(如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等)应该掌握哪些知识与技能,如何应用数据解决现实的业务问题呢?恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此,三位
- 机器学习系列(三)决策树的集成算法--随机森林与极限森林--三个臭皮匠与完美主义者的较量
NICEDAYSS
机器学习决策树python机器学习大数据随机森林
写在前面:我是「nicedays」,一枚喜爱做特效,听音乐,分享技术的大数据开发猿。这名字是来自worldorder乐队的一首HAVEANICEDAY。如今,走到现在很多坎坷和不顺,如今终于明白niceday是需要自己赋予的。白驹过隙,时光荏苒,珍惜当下~~写博客一方面是对自己学习的一点点总结及记录,另一方面则是希望能够帮助更多对大数据感兴趣的朋友。如果你也对大数据与机器学习感兴趣,可以关注我的动
- 机器学习之绪论
STCNXPARM
机器学习机器学习
本文知识来源参考网络与专业书籍参考书籍1、机器学习-周志华2、统计学习-李航文章目录一、机器学习是什么?二、机器学习的关联技术问:人工智能是什么?人工智能与机器学习的关系?问:什么是深度学习?深度学习与机器学习的关系?问:什么是大数据?大数据与机器学习的关系?三、机器学习的应用现状1、图像识别2、自动驾驶汽车3、医学诊断4、语音识别5、自动语言翻译四、机器学习的学习1、学习基础2、学习书籍与视频推
- CH4朴素贝叶斯法|《统计学习方法》-学习笔记
9e3ff1e0e2cf
文章原创,最近更新:2018-06-231.分类问题综述2.概率基础3.朴素贝叶斯分类4.贝叶斯推断5.案例参考链接:1、CH10分类|10.1朴素贝叶斯《白话大数据与机器学习》-学习笔记2、带你理解朴素贝叶斯分类算法3、机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯4、朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现前言:通过网上找的文章,通过归纳总结具体如下:1.分类问题综述贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类
- 六道背调强势来袭
小蚁妹
六道背调基于大数据与机器学习,通过技术创新为用户提供互联网时代的云端背景调查服务,是可供企业自主选择查询类目、自主查询、自主交易的服务平台。六道网背景调查平台将一些繁杂的人工操作步骤一律系统化,移动端一键查询,高效率,反馈快、简单、且低成本。同时,基于现有员工背景调查平台服务模式的单一性,六道网背景调查平台开发了自主勾选数据模块,分为基础版和尊享版,”六道背调“不仅有”司法刑事案底“、”法院信息“
- 【第31期】2020下半年,值得关注的10本机器学习、深度学习好书
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算法人工智能编程语言xhtml数据挖掘
导读:不知不觉,2020下半场也即将结束。相信你今年大部分时间都是在家里度过的。不过,即使你足不出户,也依然能做很多事情。计算机、互联网以及人工智能等相关技术的发展,给我们生活带来了很多便利。本期赠书给大家带来10本好书,从入门到进阶,总有一款适合你。1白话大数据与机器学习作者:高扬卫峥尹会生推荐语:以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及
- 财务大数据比赛有python吗-Python大数据与机器学习之NumPy初体验
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本文是Python大数据与机器学习系列文章中的第6篇,将介绍学习Python大数据与机器学习所必须的NumPy库。通过本文系列文章您将能够学到的知识如下:应用Python进行大数据与机器学习应用Spark进行大数据分析实现机器学习算法学习使用NumPy库处理数值数据学习使用Pandas库进行数据分析学习使用Matplotlib库进行Python绘图学习使用Seaborn库进行统计绘图使用Plotl
- 对于奋斗在《数据分析》前线的同志们,这些资料我要交给你
flyfor2013
机器学习实战
目录数据化运营python数据分析与数据挖掘精通python设计模式算法图解白话大数据与机器学习python金融大数据分析网盘链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1vvaBScl4__jrjHAgg1aCgQ密码:sfdu欢迎关注我的微信公众号:AI算法与图像处理里面还有很多优质的资料分享,希望对你有所帮助
- 零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析
weixin_33958585
python大数据人工智能
零起点PYTHON足彩大数据与机器学习实盘分析第1章足彩与数据分析11.1“阿尔法狗”与足彩11.2案例1-1:可怕的英国足球31.3关于足彩的几个误区71.4足彩·大事件81.5大数据图灵(足彩)原则101.6主要在线彩票资源111.7主要在线足彩数据源151.8足彩基础知识171.9学习路线图18第2章开发环境192.1数据分析首选Python19=======================
- 060《Python大数据与机器学习实战》小读感
积跬步,慕至千里
读书笔记
本书的前半部分(介绍机器学习知识之前)感觉还是可以的,对python的基础知识介绍相对来说,归类挺好,但看目录,或许就可以当做思维导图一样,来梳理自己掌握的知识体系。说了前半部分,那后半部分就可能不是很对自己的“胃口”吧,或许这也是大而全所致,都涉及就只能泛泛而谈。最近读书进度有点慢,需要抓紧了,本月博文撰写量也不够,颓废啊,年轻人!《Python大数据与机器学习实战》作者:谢彦,出版社:电子工业
- 第六篇|Spark MLlib机器学习(1)
西贝木土
spark
MLlib是Spark提供的一个机器学习库,通过调用MLlib封装好的算法,可以轻松地构建机器学习应用。它提供了非常丰富的机器学习算法,比如分类、回归、聚类及推荐算法。除此之外,MLlib对用于机器学习算法的API进行了标准化,从而使将多种算法组合到单个Pipeline或工作流中变得更加容易。通过本文,你可以了解到:什么是机器学习大数据与机器学习机器学习分类SparkMLLib介绍机器学习是人工智
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- 分清big data,ML,AI之间的关系
he_world
机器学习
Howarebigdataandmachinelearningrelated?(大数据与机器学习间关系)下面是回答:1.Bigdataandmachinelearningarenotrelated,butwhenusedtogethercandorealwonder.(没有直接联系,但是在一起效果更好)MachineLearning&BigData:Thelearningcomesfromexte
- CSDN物联网学习7 物联网安全:转守为攻
谢厂节_编程圈
嵌入式/物联网
李知周大数据安全科学家使用大数据与机器学习猎杀黑客一、物联网的安全挑战1.案例2016年10月21日早晨,美国互联网服务商DynamicNetworkService(简称Dyn)遭遇了大规模DDoS攻击,造成包括Twitter、Facebook在内的多家美国网站出现登陆问题。有数据表明,黑客发起此次攻击,是运用了全球上千万件感染恶意代码的物联网智能设备,例如CCTV闭路监控装置、数码摄影设备等等。
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1