教你通过计算图看懂反向传播

智能运维分析决策系统：赋能数字化转型的智慧引擎我的运维人生运维运维开发技术共享
智能运维分析决策系统：赋能数字化转型的智慧引擎在数字化转型的大潮中，企业运维管理正经历着从传统手动运维向智能化、自动化运维的深刻转变。智能运维分析决策系统（AIOps，ArtificialIntelligenceforITOperations）作为这一转变的核心驱动力，通过融合大数据、机器学习、人工智能等先进技术，实现了对运维数据的深度洞察与智能决策，极大地提升了运维效率与质量，为企业数字业务的连
Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现呵呵爱吃菜 kmeans 聚类 python
在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常
ChatGPT是强人工智能吗? 呵呵爱吃菜 chatgpt 人工智能
ChatGPT是强人工智能吗?本文从人工智能发展的三个阶段的角度,分析当前强大的AI大模型所处的阶段,并通过对比各阶段的定义,明确各阶段的特点和未来发展方向;NarrowAI（弱人工智能）、AGI（人工通用智能）和ASI（人工超级智能）代表了人工智能发展的三个不同阶段，它们在智能水平、任务范围和应用场景上存在显著差异。以下是它们的总结与对比：1.定义与特点类型NarrowAI（弱人工智能）AGI（
网络安全态势感知：企业数字化转型的 “安全密钥” 知白守黑V 安全运营网络安全态势感知网络
在数字经济飞速发展的当下，网络安全已经成为企业平稳运营的关键所在。从大型企业的数据泄露事故，到中小企业遭遇的各类网络攻击，网络安全威胁无处不在。而网络安全态势感知产品，作为应对复杂网络威胁的关键技术，正逐渐成为企业守护数字资产的“智慧大脑”。一、态势感知：全景掌控，精准防御你可以把网络安全态势感知想象成企业网络的“超级侦察兵”。它借助大数据分析、机器学习这些先进技术，就像是拥有了超级强大的“洞察力
python机器学习方安乐 python python 机器学习人工智能
Python机器学习是当前最为热门的机器学习领域之一，其简洁、易用、高效的特点，让越来越多的开发者开始探索其应用。本文将从以下几个方面介绍Python机器学习的基础知识和实践案例，帮助读者更好地理解和应用机器学习技术。前提Python机器学习的应用领域A.图像识别和计算机视觉B.自然语言处理和文本分析C.数据挖掘和推荐系统深度学习A.神经网络的基本原理B.常用的深度学习框架和算法C.深度学习在图像
情感分析常见算法与模型及实现步骤计算机软件程序设计知识科普算法情感分析机器学习
【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。汤姆和佩琦 sklearn 机器学习 sklearn 学习 python 人工智能 scikit-learn
文章目录sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合sklearn学习(43)使用scikit-learn介绍机器学习文章参考网站：https://sklearn.apachecn.org/和https
通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例胡萝卜不甜机器学习 python 机器学习开发语言
1.Python与机器学习概述1.1Python语言特点Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读、易学的特点，这使得它成为初学者和专业人士的首选语言之一。简洁性：Python的语法简洁明了，减少了代码量，提高了开发效率。例如，与其他语言相比，Python可以用更少的代码实现相同的功能，这使得代码更容易编写和维护。易读性：Python的代码风格类似于英语，易于理解和阅读。这种易读性使
GPT-4、GPT-4O 和 GPT-4O-mini 的区别与联系 surfirst LLM ai 语言模型 chatgpt
简介近年来，人工智能技术飞速发展，特别是在自然语言处理领域。GPT-4是OpenAI推出的新一代大模型，而GPT-4O和GPT-4O-mini是其优化版本，专门为不同应用场景和计算资源需求进行调整。在这篇文章中，我们将详细比较GPT-4、GPT-4O和GPT-4O-mini的区别与联系，帮助开发者更好地选择适合的模型。GPT-4是OpenAI发布的第四代通用预训练模型，具备强大的生成和理解能力，适
讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—视频 AIGC—技术综述人工智能 AIGC 深度学习
讯飞绘镜（也称为星火绘镜）是科大讯飞推出的一款基于人工智能技术的短视频创作平台，旨在通过先进的AI技术简化视频创作流程，让用户能够轻松将创意转化为高质量的视频内容。以下是对讯飞绘镜相关技术、工作原理及具体实现的详细介绍：一、核心技术讯飞绘镜的核心技术主要依托于科大讯飞的星火大模型，并结合了多种先进的AI技术，包括：1.大模型技术：基于讯飞星火大模型，为脚本生成、分镜生成等提供基础能力支持。该模型能
第72期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity 人工智能安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.从孤立指令到互动鼓
开发基于WebRTC和OpenAI实时API的AI语音助手框架：技术解析与最佳实践花生糖@ AIGC学习资料库 webrtc 人工智能
随着人工智能（AI）和实时通信技术的发展，构建一个能够提供即时响应、多语言支持以及个性化用户体验的AI语音助手变得越来越重要。本文将深入探讨如何使用现代Web技术和先进的AI工具开发这样一个语音助手框架，具体来说，我们将基于Next.js、WebRTC和OpenAIAPI创建一个高效且用户友好的解决方案。技术架构主框架-Next.js选择Next.js作为主框架不仅因为它提供的服务端渲染（SSR）
国外各领域专家学者的一些谏言：如何使AI代理架构变得成功强哥之神人工智能语言模型 AI代理智能体大模型 Agent
最近在研究AI代理架构为什么比较难落地，看到有一篇文章是关于各领域专家学者对AI代理架构的一些看法，值得关注。我将其整理成了中文，大家可一起细品各家观点，全文如下。代理型人工智能被寄予厚望，其潜力在于能够独立完成复杂任务。然而，目前该领域的炒作热潮远超实际成功案例，背后原因复杂多样。“2024年，AI代理已成为众多供应商的营销热词。但对于用户组织而言，代理技术还处于早期探索阶段，充满好奇心与实验性
计算机视觉：卷积核每天五分钟玩转人工智能计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
浅谈人群扩展（lookalike）模型 eso1983 算法
Lookalike主要用于广告或者推荐系统中，找到与种子用户相似的人群。常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。这里简单介绍一下Lookalike人群扩展（相似人群扩展）中常用算法模型的解析，涵盖原理、数学公式、实现步骤、优缺点及适用场景。1.基于标签的相似度匹配原理通过用户标签（兴趣
【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate xiaoli8748_软件开发人工智能时代人工智能开源数据库
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。什么是向量数据库?向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到
Python 深度学习实战：生成对抗网络 AI天才研究院深度学习实战 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是近年来较火热的深度学习模型之一，其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同，GAN可以生成真实有效的数据，无需人工标注数据。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过学习，根据噪声或随机变量（latentvar
NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评，哪个GPU 更适合 AI 推理任务？ DO_Community 技术科普商业建议人工智能 gpu算力 DigitalOcean ai AIGC
近年来，随着人工智能技术的发展，特别是深度学习模型的广泛应用，GPU（图形处理单元）作为加速计算的重要硬件，在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比，推理通常对GPU的要求有所不同，更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发，对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
【Lora微调】提高模型效率的创新方法 @fishv 人工智能大模型微调 Lora
前言在自然语言处理（NLP）和机器学习的研究和应用中，随着模型规模的不断扩大，模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型，如GPT、BERT等，虽然在许多任务上表现出色，但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源，这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销，**Lora（Low-RankAdaptation）**应运而生。
线性回归——最小二乘法代数详细计算过程在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝机器学习和人工智能学习概述线性回归最小二乘法机器学习
Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。在上图呈现的这个过程中，通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。而线性回归中的「线性」代指线性关系，也就是图中所绘制的红色直线。所以，找到最适合的那一条红色直线，就成为了线性回归中需要解决的目
《数据孤岛：AI模型训练之殇，精度与泛化的双重困境》人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下，数据就是模型的“燃料”。从医疗影像诊断到智能交通调度，从电商推荐系统到金融风险预测，AI模型的精准度与泛化能力，决定了其在实际应用中的价值。然而，一个棘手的问题正阻碍着AI前行的步伐——数据孤岛。数据孤岛，是指在组织内部或不同组织之间，由于系统、管理或流程的原因，数据被孤立存储在不同的数据库、应用程序或部门中，彼此之间缺乏有效的连接和整合。据权威机构调研，在高度信息化的企
自动驾驶系统研发系列—追尾风险不再隐形：解密后碰撞预警系统（RCW）的技术与应用学步_技术自动驾驶系统研发自动驾驶人工智能机器学习 RCW
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
自动驾驶系列—自动驾驶MCU架构全方位解析：从单核到多核的选型指南与应用实例学步_技术自动驾驶自动驾驶单片机架构 MCU
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你知道吗？其实这些都是AI——智能聊天机器人贫苦游商人工智能机器人机器学习 AIGC 制造
智能聊天机器人AI：优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中，智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持，为用户提供各种互动服务，从回答常见问题到提供个性化建议，极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本，这些系统能够理解用户的意图，并生成相应的回复。例如，当用户在购物平台上询
[Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解 Eastmount Python从零到壹 python 目标检测 ImageAI 图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
分享当下最热门的AI工具合集香橙薄荷心人工智能人工智能
1、ChatGPTChatGPT一个基于人工智能技术的虚拟助手，旨在为用户提供信息、解答问题和协助完成各种任务。我能够处理多种主题，包括但不限于科学、技术、文化、历史等领域。我的目标是为您提供准确、及时的帮助，以提升您的工作和生活效率这个，可免费使用GPT-3.5和GPT-4.0模型~推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐链接：点击直达>>>2、ChatGAIChatGAI是一个基于人工智能技术的语言模型，旨在理解
信息学/计算机系各种网站（学习资源、常用工具及其他）一只贴代码君命令大全-干货合集学习 dubbo java 开发语言算法 c++
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kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目 xiamu_CDA 机器学习人工智能
Kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目？在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为一门炙手可热的技能。Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台，不仅汇聚了众多顶尖的数据科学家和机器学习工程师，也为初学者提供了丰富的学习资源和实战机会。对于机器学习新手来说，选择合适的比赛和项目是至关重要的第一步。本文将为你推荐一些适合新手的Kaggle比赛和项目，并提供一些实用的建议，帮助你在机器学习的道
python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN weixin_39629269 python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法)，简称KNN，是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想：要想确定测试样本属于哪一类，就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后判断这K个样本中大部分所
2024年人工智能领域发生了哪些事儿？全球AI大事件1至12月盘点人工智能aigc
2024年，对人工智能（AI）而言是激动人心的一年。这一年不仅见证了AI技术的全面突破，也深刻改变了社会生活的方方面面。从金融到医疗、从教育到娱乐，AI的深度渗透无处不在。显然，这项技术已经从概念走向普及，并开始重新定义我们的未来。一月：人机交互技术的崭新开端2024年1月30日：Neuralink脑机接口植入Neuralink宣布，首名人类成功接受脑机接口芯片植入手术。这项手术由机器人完成，芯片
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 erlang rabbitmq redhat
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 FilenameUtils common-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 java web.xml SSI spring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 Install Sonar
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
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lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引 lunce
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[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 oracle sql 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
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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
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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 java Math lang
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 xml map 微信api
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