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浊酒南街
#机器学习算法人工智能
目录前言函数介绍示例前言SVC(SupportVectorClassification)是支持向量机(SVM)的一种实现,主要用于分类问题。支持向量机是一种监督学习算法,其基本原理是找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。SVC在小样本和高维空间中表现良好,且能够处理非线性分类问题。函数介绍SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0
- svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图
张炜大师傅
svmpython模型绘图
爬虫Python基础、数据分析扩展包Numpy、pandas、matplotlib,Python读取MySQL数据,Python爬虫及Scrapy框架,无监督机器学习算法聚类分析等,以及案例:互联网金融行业客户价值分析等。机器学习机器学习是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。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有
- C语言学习:指针
wsy0903@@@
Linux编程嵌入式学习日记c语言学习开发语言
1.指针指针本质上就是内存地址。inta=10;//定义一个整型变量int*p=&a;//定义一个指针变量,指向a的地址在这个例子中:a是一个普通的整型变量,值为10&a获取变量a的内存地址p是一个指针变量,存储了a的地址*p可以访问a中存储的值2.指针的定义语法指针的定义遵循以下格式:基类型*指针变量名;这里的基类型决定了指针指向的数据类型。例如:int*p;//指向整型的指针char*p;//
- Linux 权限体系详解:、777、755、644、600、chmod、chown、chgrp 和 umask;SUID、SGID 和 Sticky Bit;ACL (访问控制列表) 是什么?
小胡说技书
手册/开发图谱运维linux运维服务器
文章目录1.引言1.1为什么学习Linux权限?1.2本文目标2.Linux权限基础概念2.1权限模型2.2权限类型2.3权限表示法2.3.1字母表示法2.3.2数字表示法2.3.3字母与数字表示法对比2.3.4案例:字母与数字的权限切换3.常见权限分配方法对比表格3.1使用`chmod`分配权限3.2使用`chown`和`chgrp`修改拥有者和用户组3.3使用`umask`设置默认权限4.高级
- Vue3初学之商品的增,删,改功能
fmdpenny
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用一个商品的后台管理进行增,删,改的实现。案例进行学习:新增商品编辑删除取消确定import{ref}from'vue';import{ElMessageBox}from'element-plus';constgoodsList=ref([{id:1,name:'商品1',price:100,stock:50},{id:2,name:'商品2',price:200,stock:30}]);cons
- clang和gcc对比
三雷科技
深入C++编程入门开发语言c++cclangllvmgcc
clang和gcc对比一、基本概述二、背景与历史三、架构与模块化四、错误提示与静态分析五、性能与编译速度六、兼容性与多平台支持七、调试支持Clang和GCC都是广泛使用的C、C++编译器,它们各自具有独特的优势和特点,适用于不同的使用场景。以下是对两者的详细对比:一、基本概述ClangGCC定义一个C/C++、Objective-C/Objective-C++编程语言的编译器前端,采用底层虚拟机(
- C# 通用缓存类开发指南 —— 缓存管理的奇幻之旅
墨瑾轩
一起学学C#【一】c#缓存
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣C#通用缓存类开发指南——缓存管理的奇幻之旅引言嘿,小伙伴们!今天我们要一起探索如何在C#中构建一个简单而强大的缓存系统。想象一下,当你访问一个网站时,那些常用的数据总是能瞬间加载出来,这就是缓存的魅力所在。那么,如何在自己的项目中实现这样一个功能呢?让我们一
- Python操作MongoDB看这一篇就够了
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Python进阶python
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其内容存储形式类似JSON对象,它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组,非常灵活。在这一节中,我们就来看看Python3下MongoDB的存储操作。1.准备工作在开始之前,请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务,并且安装好了Python的PyMongo库。2.连接MongoDB连接MongoDB
- Gradio学习之旅(0)——初识Gradio以及后续目录总览
AI_Y.
Gradio学习之旅学习pythonchatgpt
在本系列文中,我们将会从零介绍Gradio以及其中的一些属性,创作本系列的初衷是在国内很难查询到和Gradio相关的教程文档一类,本人在开发学习过程中导致遇到了许多问题。所以决定写一系列关于介绍Gradio的文章。由于是第一次在CSDN上创作,所以有什么好的建议都可以提出来,我会努力改进的!让我们在AI学习的道路上加油吧!!!文章目录前言一、Gradio是什么?二、让我们来实现Helloworld
- MATLAB符号函数绘制各种函数图像,ezplot()函数 ezplot3()函数
Python数据分析与机器学习
可视化函数图像matlab画图matlab开发语言信息可视化
我们学习常遇见的函数种类有显函数,隐函数,参数方程三种,对于隐函数绘制图像比较麻烦,给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数,隐函数,参数方程二维图像,函数格式ezplot(f)直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数,隐函数,参数
- 【AI论文】PaSa:一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型(LLM)代理
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们推出了PaSa,这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策,包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献,从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化,该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外,我们还开发了RealSch
- leetcode215.数组中的第K个最大元素
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标签:计数排序给定整数数组nums和整数k,请返回数组中第k个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第k个最大的元素,而不是第k个不同的元素。你必须设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:[3,2,1,5,6,4],k=2输出:5示例2:输入:[3,2,3,1,2,4,5,5,6],k=4输出:4提示:-0){if(temp[a]==0)a--;else{temp[a]
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- npm和webpack学习
fechild
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npmnpmnpminstallxxxnpminstallxxx--savenpminstallxxx--save-dev安装在node_modules不在package.json安装在node_modules,在package.json的dependencies,生产环境打包时,会出现在依赖包里。安装在node_modules,在package.json的devDependencies,生产环境
- UE学习日志#8 GAS--ASC源码简要分析5 GameplayEffects: Primary outward facing API for other systems P2
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注:1.这个分类是按照源码里的注释分类的2.本篇是通读并给出一些注释形式的,并不涉及结构性的分析3.看之前要对UE的GAS系统的定义有初步了解4.因为都是接口函数,有些没细看的研究那一部分的时候会细看8OnPredictiveGameplayCueCatchupCall预测性添加的GC,移除标签并尝试InvokeGC事件ByTag/**Calledforpredictivelyaddedgamep
- C++设计模式——Prototype Pattern原型模式
程序员与背包客_CoderZ
C/C++设计模式c++设计模式原型模式c语言linux
一,原型模式的定义原型模式是一种创建型设计模式,它允许通过克隆已有对象来创建新对象,从而无需调用显式的实例化过程。原型模式的设计,使得它可以创建一个与原型对象相同或类似的新对象,同时又可以减少对象实例化操作产生的性能开销,使得创建对象的操作更加便捷,它减少了大量不必要的重复工作,并提高了系统性能。当创建对象的操作比较复杂和耗时的时候,原型模式则提供了一个更加高效和简单的创建对象的模式,它可以更加快
- 学习记录:OpenMV 摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。
DIY机器人工房
openmv学习笔记学习opencvpython
代码解释:整体功能:此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。首先,对摄像头进行初始化,包括重置、设置像素格式和帧大小,并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
- 题目:解码方法(来自leetcode)动态规划----斐波那契模型
清风逸梦
leetcode动态规划算法
解码方法题目动态规划(5步走)状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划(5步走)状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点,下标为i的位置有两种方式:第一种就是单独解码,第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况:第一种是:当s[i]在[1,9]时可以单独解码,就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码,所以dp[i]=dp
- PX4源码学习二--PX4环境搭建
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Ubuntu16.04环境搭建:预环境处理:(把用户添加到用户组"dialout":重新登录一回使其生效)sudousermod-a-Gdialout$USER#ubuntu自带端口管理会影响这个sudoapt-getremovemodemmanager依赖环境安装:sudoadd-apt-repositoryppa:george-edison55/cmake-3.x-ysudoapt-getup
- AI编程助手ScriptEcho:革新你的编程学习之旅
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在当今数字时代,编程技能已成为一项越来越重要的技能,无论是想成为专业的软件工程师,还是想提升自身竞争力,学习编程都至关重要。然而,编程学习之路并非一帆风顺,陡峭的学习曲线和大量的实践项目常常让初学者望而却步。许多人卡在繁琐的配置和基础代码搭建上,难以将精力集中在核心业务逻辑的学习和项目实践中。为了解决这一问题,越来越多的人开始寻找更高效的学习工具,而AI写代码工具ScriptEcho正是其中之一,
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
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在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
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在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- Presto 时间、日期及计算相关日期
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由于工作中在数据迁移,大数据平台数据查询引擎使用Presto,和传统的数据库时间函数有区别,整理一版,供大家参考,一起学习,有错误欢迎指正。1、查询当前日期selectcurrent_date;2、查询当前时间selectcurrent_timestamp;_col0---------------------------------------2022-01-0220:45:58.551Asia/
- SwiftUI 2.0实现动态粘性页脚动画指南
一曲歌长安
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在SwiftUI2.0中创建类似Medium.com的动态粘性页脚,涉及视图构建、环境值跟踪、自定义组件设计、动画实现以及响应式布局,以增强用户体验并提升应用程序的互动性。开发者将学习到如何通过滚动位置的变化来控制页脚的透明度和尺寸,并通过动画使交互更为流畅自然。1.SwiftUI核心概念理解SwiftUI是苹果公司推出的一套声明式UI框架,它使得开发者可以使
- 机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
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基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么?二、过拟合/高方差(overfiting/highvariance)篇2.1过拟合是什么及检验方法?2.2导致过拟合的原因是什么?2.3过拟合的解决方法是什么?三、欠拟合/高偏差(underfiting/highbias)篇3.1欠拟合是什么及检验方法?3.2导致欠拟合的原因是什么?3.3过拟合的解决方法是什么?1.2Bat
- 深度学习模型开发文档
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深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- leetcode136.寻找重复数
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#其他算法数据结构
标签:计数排序给定一个包含n+1个整数的数组nums,其数字都在[1,n]范围内(包括1和n),可知至少存在一个重复的整数。假设nums只有一个重复的整数,返回这个重复的数。你设计的解决方案必须不修改数组nums且只用常量级O(1)的额外空间。示例1:输入:nums=[1,3,4,2,2]输出:2示例2:输入:nums=[3,1,3,4,2]输出:3示例3:输入:nums=[3,3,3,3,3]输
- Redis实战-初识Redis
啥都想学的又啥都不会的研究生
redis数据库缓存
初识Redis1、Redis简介2、Redis数据结构简介3、Redis命令3.1字符串3.2列表3.3集合3.4散列3.5有序集合3.6发布与订阅3.7其他命令3.7.1排序3.7.2过期时间如有侵权,请联系~如有错误,也欢迎批评指正~本篇文章大部分是来自学习《Redis实战》的笔记1、Redis简介Redis是一个远程内存数据库,它不仅性能强劲,而且还具有复制特性以及为解决问题而生的独一无二的
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- C++ 数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)
我是阿核
C++算法c++数据结构leetcode笔记经验分享
本文章以实用为主,所以不多废话直接开整本文所介绍的二叉树是最基础的二叉树,不是二叉搜索树,也不是平衡二叉树,就基本的二叉树若需要Python版,请跳转到Python数据结构——二叉树(最最最最最实用的二叉树教程)二叉树的构建二叉树为一个父节点连接到两个子节点,若还要加入新的节点,那么此时的子节点将会变成新加入节点的父节点,以此类推,每一个父节点最多只有两个节点(所以叫二叉树)structTreeN
- 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
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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><