知鹿
知鹿

Decision

I do not know if i have done a wrong choice: give up  AR position in foreign companies and choose KDC.

你可能感兴趣的:(Decision)

  • Gartner《Decision Point for Selecting the Right APIMediation Technology》学习心得 架构师学习成长之路 架构云原生微服务
    一、API中介技术概述背景，API中介技术变得多样化，应用与集成架构师需要借助决策框架，从企业级API网关、轻量级网关、入口网关以及服务网格中挑选出适合多粒度服务和API的中介技术。随着无服务器架构与容器管理系统的兴起，API管理、API网关与服务网格在转型、流量管理、安全以及可观测性方面出现了功能特性重叠与互补的情况。例如，企业级API网关通常位于网络边缘，用于保障进出API流量的安全，适合那些
  • C/C++ 和 OpenCV 来制作一个能与人对弈的实体棋盘机器人 whoarethenext c语言c++opencv下棋
    项目核心架构整个系统可以分为四个主要模块：视觉感知模块(VisionPerceptionModule):任务:使用摄像头“看懂”棋盘。工具:C++,OpenCV。功能:校准摄像头、检测棋盘边界、进行透视变换、分割64个棋盘格、识别每个格子上的棋子、检测人类玩家的走法。决策模块(Decision-MakingModule):任务:充当“棋手大脑”，根据当前棋局决定最佳走法。工具:一个现成的开源国际象
  • Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting UnknownBody LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
    论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型（LLMs）在决策领域展现出巨大潜力，但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题，严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习（RL）单独使用或LLM辅助RL的方式，仍依赖token预测范式，缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型（Causal-awareLLMs），将结构因果模型（SCM）整合到决策过程中，采用“
  • Decision Tree vs. Linear Regression 土豆羊626 机器学习人工智能python机器学习
    DecisionTreevs.LinearRegressionDecisiontreesandlinearregressionarebothsupervisedmachinelearningtechniques,buttheyservedifferentpurposesandhavedistinctcharacteristics.Belowisadetailedcomparison:KeyDiff
  • Spark MLlib模型训练—分类算法 Decision tree classifier 猫猫姐 Spark实战spark-ml分类决策树
    SparkMLlib模型训练—分类算法Decisiontreeclassifier决策树（DecisionTree）是一种经典的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。决策树模型通过一系列的决策节点将数据划分成不同的类别，从而形成一棵树结构。每个节点表示一个特征的分裂，叶子节点代表最终的类别标签。在大数据场景下，SparkMLlib提供了对决策树的高效实现，能够处理大规模数据集并生成复杂的分类模型
  • 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch11 决策树（Decision Tree） 赛博机器喵 陈强-机器学习-Python机器学习学习笔记python
    系列文章目录监督学习：参数方法【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch4线性回归【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch5逻辑回归【课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch5逻辑回归（SAheart.csv）【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch6多项逻辑回归【学习笔记及课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch7判别分析【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch
  • 浅谈层次化的AI架构 weixin_34292959 后端前端ViewUI
    原文地址：http://www.aisharing.com/archives/86/comment-page-1记得在以前的一篇文章中谈到了一种类似于双缓冲的AI结构，最近在整理一些东西的时候，发现这样的AI结构具有一定的通用性，而且层与层之间耦合度相对较低，作为一种层次化的AI架构，非常值得一谈。在我的脑海中，AI一般分为两个部分，一个是决策（Decision）部分，一个是行为（Behavior
  • Tabnet介绍（Decision Manifolds）和PyTorch TabNet之TabNetRegressor 人工都不智能了 pytorch人工智能python
    Tabnet介绍（DecisionManifolds）和PyTorchTabNet之TabNetRegressorDecisionManifoldsTabNet1.核心思想2.架构组成3.工作流程4.优点PyTorchTabNetTabNetRegressor参数1.模型相关参数`n_d``n_a``n_steps``gamma``cat_idxs``cat_dims``cat_emb_dim`2
  • 3.2 Agent核心能力：感知、规划、决策与执行 MonkeyKing.sun 大模型+agent企业应用实践人工智能agent
    智能代理（Agent）是一种能够在复杂环境中自主运作的计算实体，其智能行为依赖于四大核心能力：感知（Perception）、规划（Planning）、决策（Decision-making）和执行（Execution）。这些能力共同构成了Agent的智能框架，使其能够从感知环境开始，制定行动计划，做出合理决策，并通过具体行动影响环境。本文将系统且专业地探讨这四大核心能力的定义、作用、关键技术、应用场
  • 智能体开发基础：从概念到实现 禁默 人工智能大模型智能体
    前言智能体（Agent）是人工智能中的核心概念之一，它广泛应用于游戏AI、机器人、自动驾驶、智能客服等领域。本篇博客将从智能体的基本概念、核心架构、开发工具，以及简单的智能体实现入手，为想要入门智能体开发的读者提供清晰的指导。1.什么是智能体？1.1智能体的定义智能体（Agent）是一个能够感知环境（Perception）、做出决策（Decision），并执行动作（Action）以影响环境的自主系
  • 决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法 Jason_Orton 机器学习算法决策树随机森林人工智能
    1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树，并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
  • WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译 Doc2X 经典论文翻译人工智能
    Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒，Doc2X即可将PDF转换为Markdown，支持批量处理和深度翻译功能。Doc2X|One-StepPDFtoMarkdownConversionInjustseconds,Doc2XconvertsPDFstoMarkdown,withsupportforbatchprocessingandadvancedtranslationfeatur
  • 【机器学习】决策树 ( Decision Tree ) AI天才研究院 ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习实战机器学习决策树算法支持向量机人工智能
    【机器学习】决策树(DecisionTree)文章目录【机器学习】决策树(DecisionTree)1.ID3(1)信息增益(2)ID3的算法流程(3)实现ID32.C4.53.CART(1)决策桩DecisionStump(2)回归CART：最小二乘回归树leastsquaresregressiontree⚪回归CART的例子(3)分类CART(4)处理缺失值Handlemissingfeatu
  • BB5112 Business Decision Modelling 后端
    AssignmentBriefing(Level5)ModuleNameBusinessDecisionModellingModuleCodeBB5112AssignmentTitleAssignment2TypeofSubmissionOnlinethroughCanvasWeightingoftheassignmentintheoverallmodulegrade70%WordCount/Ti
  • BB5112 Business Decision Modelling 后端
    AssignmentBriefing(Level5)ModuleNameBusinessDecisionModellingModuleCodeBB5112AssignmentTitleAssignment2TypeofSubmissionOnlinethroughCanvasWeightingoftheassignmentintheoverallmodulegrade70%WordCount/Ti
  • scikit-learn工具学习 - random,mgrid,np.r_ ,np.c_, scatter, axis, pcolormesh, contour, decision_function... helloxielan 数据结构与算法python人工智能
    yuanwen:http://blog.csdn.net/crossky_jing/article/details/49466127scikit-learn练习题题目：Tryclassifyingclasses1and2fromtheirisdatasetwithSVMs,withthe2firstfeatures.Leaveout10%ofeachclassandtestpredictionpe
  • Tools for Decision Analysis（Analysis of Risky Decisions） aris_zzy 优化算法toolsoptimizationstatisticsmatrixfunctioneach
    ToolsforDecisionAnalysis:AnalysisofRiskyDecisionsIfyouwillbeginwithcertainties,youshallendindoubts,butifyouwillcontenttobeginwithdoubts,youshallendinalmostcertainties.--FrancisBaconEuropeSiteSiteforAs
  • 机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法 一叶_障目 机器学习python数据挖掘
    一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision
  • 决策树(decision tree) a15957199647 机器学习数据
    决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。大概流程就是1.查看子类是否属于同一个类2.如果是，返回类标签，如果不是，找到最佳的分类子集的特征3.划分数据集4.创建分支节点5.对每一个节点重复上述步骤6.返回树首先我们要像一个办法，怎么来确定最佳的分类特征就是为什么要这么划分子集。一般有三种方法：1.Gini不纯度2.信息熵3
  • 马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP） 太阳城S 学习笔记马尔可夫决策过程MDP机器学习深度学习
    文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1（Episode1Episode1Episode1）回合2（Episode2Episode2Episode2）回合3（E
  • Streamline Complex Decision Making with AI SEO-狼术 DelphinetCrack开发语言
    StreamlineComplexDecisionMakingwithAILogicGemhelpsdevelopersandanalyststocollaborateoncraftingclear,consistentbusinessrulesusingdecisiontablemethodology.LogicGemisaWindowsapplicationdesignedtoempowerb
  • Business Decision Analytics under Uncertainty areyousure7 数据库前端
    BusinessDecisionAnalyticsunderUncertaintyAssignment1Pleaseshowyourentireworkwithbrief,butsufficientlydetailedexplanationinaWorddocument.Startyouranswerbytypingyourname,RUIDandemailaddress.Youcanrefert
  • 机器学习的几种基本算法 陌上尘飞123
    决策树：曾经最流行的分类算法在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一中映射关系。http://thegrimmscientist.com/tutorial-decision-trees/K-均值聚类：一中非常简单
  • 论文阅读：Brain–Computer EMO: A Genetic Algorithm Adapting to the Decision Maker 还是要努力呀！ 论文阅读论文阅读多目标优化
    Brain–ComputerEvolutionaryMultiobjectiveOptimization:AGeneticAlgorithmAdaptingtotheDecisionMaker作者：RobertoBattiti、AndreaPasserini期刊：IEEETRANSACTIONSONEVOLUTIONARYCOMPUTATION、OCTOBER2010DOI：10.1109/TEV
  • a decision 爱生活的小雨
    Today，Ireceivedacallfromtheapreson!Yes，Ipassedtheexam.ThatmeansIcanhaveajobwithmyboyfriendtogether.But,Ithinkthepayisalittlelower.ThisopportunityprovesIhavemadeprogressinteachingEnglish.Anyway，themost
  • Decision 嬉节
    AlthoughIhavepassedtheexam,effortsstillneedtobecreated.Yesterdayfinishedthesitcom‘GoodLuckCharlie’,itwassointerestingthatIhavedecidedtowatchitagain.Simultaneously,onethoughtcameoutofmybrain,whynottoac
  • 如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺 数智物语
    文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN、逻辑回归、SVM、神经网络共五种不同的模型甄别淘宝优质店铺的过程。目录1.背景知识介绍2.数据和工具
  • 【LUBS5308M】Business Analytics and Decision Science iuww1314 学习
    BackgroundinformationInthispartoftheassignment,youaretheanalyticmanagerof“AutonomousShipment”,anewstart-upventureoperatingoutofLeedsthatislookingtouseautonomousrobotdronestoconductlastleglogisticstode
  • 【Python机器学习】多分类问题的不确定度 zhangbin_237 Python机器学习机器学习python分类分类算法
    decision_function和predict_proba也适用于多分类问题。还是以鸢尾花数据集为例：fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_circles,load_irisimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimpor
  • 【时事英语学习笔记】Europe's historic responsibility and moment of decision 高山枕寒流
    有的时候，为什么我们写的英语很生硬，但是人家的表达却很生动，我觉得一方面是我们掌握的高级的动词比较少，另一方面是一些修饰动词的副词我们掌握的也很少，一些副词的添加就可以让整个话语生动起来了。今天我又学习了一篇评论。Russia's"specialmilitaryoperation"inUkraineisundoubtedlyoneofthemostseriousgeopoliticalconfli
  • 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><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他