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文章目录堆结构基础与函数接口堆的核心性质函数签名与核心接口std::is_heapstd::is_heap_until实现原理深度剖析std::is_heap的验证逻辑std::is_heap_until的定位策略算法优化细节代码实践与案例分析基础用法演示自定义比较器实现最小堆检查边缘情况处理性能分析与实际应用时间复杂度对比典型应用场景与手动实现的对比注意事项与最佳实践迭代器要求比较器设计C++标
- 冒泡、选择、插入排序:三大基础排序算法深度解析(C语言实现)
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上,排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法,通过C语言代码实现和对比分析,帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序(BubbleSort)工作原理:通过重复比较相邻元素,将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)
来旺
Java场景面试宝典JavaSpringBootMyBatisKafkaRedis微服务AI
Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(SpringBoot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)互联网大厂技术面试不仅考察技术深度,更注重业务场景与系统设计能力。本篇以严肃面试官与“水货”程序员谢飞机的对话,带你体验音视频业务场景下的Java面试全过程,涵盖主流技术栈,并附详细答案解析,助你面试无忧。故事场景设定谢飞机是一名有趣但技术基础略显薄弱的程序员,这次应
- Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求
可曾去过倒悬山
java前端架构
Java三年经验程序员技术栈全景指南:从前端到架构,对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭,技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求,为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心:从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解,大厂面试常考以下能力:JVM与性能调优内存模型(堆外内存、元空间)、GC算法(G1/ZGC适用场
- matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算
weixin_39928736
matlab卷积矩阵绝对值
MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧!《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
Irene-HQ
软件开发测试AIGC测试工具githubAIGC程序人生面试
一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
- Topview Avatar 2深度实测:AI数字人带货的新高度,还是又一个营销噱头?
神码小Z
AI工具人工智能
在AI数字人赛道越来越卷的今天,各家产品都在宣传自己的"独门秘技"。最近,TopviewAI推出的Avatar2引起了我的注意——号称突破了产品尺寸限制,实现了"万物皆可带"。作为一个经常需要制作营销视频的内容创作者,我决定亲自上手测试一番,看看这款工具是否真的像宣传的那样强大。TopviewAvatar2是什么?革命性升级还是渐进式改良?TopviewAvatar2是TopviewAI推出的第二
- 盲超分的核心概念
小冷爱读书
数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- .NET nupkg包的深度解析与安全防护指南
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在.NET开发领域,nupkg包是开发者们不可或缺的工具。它不仅是代码分发和资源共享的核心载体,还贯穿了开发、构建、部署的全流程。今天,我们将深入探讨nupkg包的核心功能、打包发布流程以及安全防护措施,帮助你在.NET开发中更加得心应手。nupkg包的核心功能nupkg是NuGet包的文件格式,本质上是一个ZIP压缩包,包含编译后的程序集(.dll文件)、调试符号(.pdb文件)、描述文件(.n
- 群狼调研:以深度调研赋能餐饮服务升级,筑牢行业竞争力
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神秘顾客湖南群狼市场调查暗访长沙群狼调用武汉市场调查线下门店暗访调查
在餐饮市场竞争日趋激烈的当下,(长沙餐饮神秘顾客调查公司)(湖南消费者调查)(线下门店暗访调查)消费者对用餐体验的需求已从“满足味蕾”升级为“全程优质服务”。服务品质的高低,直接决定了品牌的客户留存率与市场口碑。群狼调研凭借17年深耕餐饮调研领域的专业经验,以系统化的神秘顾客调查为核心,为餐饮企业提供从问题诊断到方案落地的全链条支持,助力企业实现服务升级,夯实行业竞争力。一、餐饮服务升级:从“生存
- 【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用
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目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE(SnapdragonNeuralProcessingEngine),是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架,能够支持多种深度学习模型,包括Pytor
- 设计可靠 LoRaWAN 设备时需要考虑的关键能力
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技术分享网络服务器物联网运维嵌入式硬件
引言LoRaWAN已经成为低功耗广域网(LPWAN)中的重要标准,在智慧农业、能源管理、城市基础设施监测等领域得到大规模应用。然而,设计一款真正能够在各种复杂环境中稳定运行、可远程管理、可持续升级的设备,需要从底层架构就进行深度思考,而不仅仅是简单集成一个无线模块。如果缺乏系统性的设计,设备在面对实际部署时会遇到连接不稳、电池过快耗尽、远程控制受限等问题,导致后期维护成本大幅上升。下面,我们将从工
- Qualcomm Hexagon DSP 与 AI Engine 架构深度分析:从微架构原理到 Android 部署实战
观熵
国产NPU×Android推理优化人工智能架构android
QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- 深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器,具有强大的AI计算能力,而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构,用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍:昇腾NPU架构设计:采用达芬奇架构,是一个片上系统,主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心,包括控制CPU和AICPU,前者用于控制处理器整体运行,后者承担非矩阵类复杂计算。此外,还拥有AICore
- 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 远程登录docker执行shell报错input is not a terminal问题
背景最近要远程去k8sdocker里面获取信息,于是,写了一个如下的命令,执行完之后,报错了。ssh192.168.100.2sudocrictlexec-itxxx.docker/usr/bin/lscpu--online--extended错误信息如下:time=“2025-07-11T21:00:39+08:00”level=fatalmsg=“execingcommandincontain
- 为什么你的服务器总被攻击?运维老兵的深度分析
作为运维人员,最头疼的莫过于服务器在毫无征兆的情况下变得异常缓慢、服务中断,甚至数据泄露。事后查看日志,常常发现一些“莫名其妙”的攻击痕迹。为什么服务器会成为攻击者的目标?这些攻击又是如何悄无声息发生的?今天,我们就从实战角度分析几种常见且容易被忽视的攻击模式,并教你如何通过日志分析初步定位问题。一、服务器被攻击的常见“莫名其妙”原因“扫楼式”探测与弱口令爆破:现象:服务器CPU、内存无明显异常,
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- 第三章:网络安全基础——构建企业数字防线
阿贾克斯的黎明
网络安全web安全安全
目录第三章:网络安全基础——构建企业数字防线3.1网络协议安全深度解析3.1.1TCP/IP协议栈安全漏洞图谱3.1.2关键安全协议剖析3.2网络攻击全景防御3.2.1OWASPTop102023最新威胁3.2.2高级持续性威胁(APT)防御3.3网络安全设备部署指南3.3.1下一代防火墙(NGFW)配置要点3.3.2IDS/IPS系统部署方案3.4企业网络架构安全设计3.4.1安全分区最佳实践3
- 资深开发者挖掘创作潜能指南
太棒了!码龄超过4年的开发者们,你们早已不是编程新手,而是积累了宝贵经验、踩过无数坑、解决过复杂问题的宝藏创作者!是时候将这些无形的资产转化为有影响力的内容,点亮他人也成就自己了。挖掘创作潜能、展现写作才华,可以从以下几个维度入手:一、重新认识你的“创作金矿”-找到你的独特价值深度复盘你的技术旅程:“踩坑”与“填坑”史:哪些Bug让你彻夜难眠?哪些架构设计让你拍案叫绝或后悔不已?哪些性能优化带来了
- 比亚迪创新脉冲自加热技术深度解析
百态老人
算法数据库
一、技术原理与核心创新比亚迪脉冲自加热技术通过电池包内部能量闭环利用实现低温环境下的高效自加热,其核心原理可分解为以下三级机制:内阻产热机制将电池包物理分割为两组(A/B),通过高频充放电(频率达数百Hz)使电流流经高内阻电芯产生焦耳热。在-30℃环境下,电池内阻可升高至常温的3-4倍,此时焦耳热功率密度可达:P=I2⋅Rint(其中I为脉冲电流,Rint为低温内阻)P=I^2\cdotR_{in
- 全面探索Kafka:架构、应用与流处理
Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
- Doris用户管理
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运维大数据数据库sql
用户管理是Doris权限体系的核心,所有用户操作均依赖于严格的权限控制。本文将用户管理操作与对应权限要求深度绑定,详细说明用户创建、修改、删除等全流程的权限边界及操作规范。一、用户标识与权限基础用户标识(UserIdentity)唯一标识格式:username@'userhost',其中:username:用户名称(大小写敏感)userhost:登录IP限制(支持%通配符,如192.168.%)示
- 探索实时流处理的未来:Kafka Streams 深度指南
秋或依
探索实时流处理的未来:KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams:实时流处理的世界!这不仅仅是一本书,更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著,这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心,为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师,还是对大数据处
- Elasticsearch混合搜索深度解析(下):执行机制与完整流程
GeminiJM
ES学习笔记elasticsearchjenkins大数据
引言在上篇中,我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制,揭示完整的处理流程,并解答之前的所有疑惑。深入源码分析1.SubSearch的执行机制1.1KnnScoreDocQueryBuilder的实现KNN结果被转换为KnnScoreDocQueryBuilder,这个类负责在查询阶段重新执行KNN搜索://server/src/main
- ARM64+KylinOS环境下MySQL数据库的图文版安装步骤和故障排查
weixin_47690215
数据库mysql
前言随着信息技术应用创新产业的快速发展,ARM64架构处理器与麒麟操作系统(KylinOS)已成为我国关键信息基础设施建设的核心组合。MySQL作为全球最流行的开源关系型数据库,在金融、政务等关键领域的国产化替代进程中发挥着重要作用。本文档针对ARM64架构与KylinOSV10SP2/SP3的深度适配需求,提供完整的MySQL8.0部署方案及故障排查体系。背景意义技术自主可控:基于华为鲲鹏、飞腾
- 网络安全行业核心人才需求与职业发展路径
Gappsong874
安全网络安全程序人生职场和发展
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动经济、重塑社会的核心资产。从智慧城市到工业互联网,从移动支付到远程医疗,数字技术深度融入人类生活的每个角落。然而,技术赋能的另一面是风险的指数级放大——网络攻击手段日益复杂,数据泄露事件频发,关键基础设施面临瘫痪威胁,甚至国家安全与公民隐私也暴露在未知风险之中。在此背景下,网络安全早已超越技术范畴,成为关乎国家战略、企业存续与个人权益的“数字生命线”。无论
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- 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><