- 爬虫之隧道代理:如何在爬虫中使用代理IP?
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python开发语言爬虫网络tcp/ip网络协议
在进行网络爬虫时,使用代理IP是一种常见的方式来绕过网站的反爬虫机制,提高爬取效率和数据质量。本文将详细介绍如何在爬虫中使用隧道代理,包括其原理、优势以及具体的实现方法。无论您是爬虫新手还是有经验的开发者,这篇文章都将为您提供实用的指导。什么是隧道代理?隧道代理是一种高级的代理技术,它通过创建一个加密的隧道,将数据从客户端传输到代理服务器,再由代理服务器转发到目标服务器。这样不仅可以隐藏客户端的真
- 如何让大模型更聪明?
吗喽一只
人工智能算法机器学习
随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明,从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发,我们可以采取以下策略:一、算法创新优化损失函数:损失函数是优化算法的核心,直接影响模型的最终性能。在大模型中,需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如,结合任务特性和数据特性,设计多任务
- 大规模语言模型的书籍分享,从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了
黑客-雨
语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
在当今人工智能领域,大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现,推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程,有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模,并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
- AJAX实时表单验证系统
三年九班蓝同学
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在网页开发中,"ajax验证表单"是一项关键任务,确保数据符合格式和规则,提升数据质量和用户体验。本应用通过使用JavaScript和XMLHttpRequest对象实现后台验证,无需页面刷新。它包括前端验证、事件处理、Ajax调用、服务器端处理、响应处理、用户体验和安全性等关键步骤,以jQuery库简化开发流程,创建高效、安全的表单验证系统。1.表单验证的重
- 客户数据管理的最佳实践-构建客户统一视图
hanxiaolaa
数据治理大数据经验分享其他数据挖掘深度学习
文章摘自7月16日,华矩科技数据治理系列讲座,谭海华先生带来的分享:客户数据管理的最佳实践-构建客户统一视图,说明客户数据管理的流程与难点,以及数据质量与治理在构建客户统一视图的角色。今天我想跟各位分享的主题是客户信息管理,这个也是现在很多企业关注的一个话题,从大数据的发展,包括数据变现,很多都是在数字营销、ECIF、客户信息管理这些领域,尤其关注这些问题的是保险业。在我过往的工作里面也接触到不少
- 论数据治理的价值:解锁数字时代的核心竞争力
ShiTuanWang
java大数据人工智能数据提取数据挖掘数据治理
在数字化转型浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业最宝贵的资产之一,其重要性不亚于传统的资本、人力和技术。然而,随着数据量的爆炸性增长和来源的多样化,如何有效管理、利用和保护这些数据,成为了摆在企业面前的重要课题。数据治理,作为一套系统化的管理框架,其价值日益凸显,成为企业解锁数字时代核心竞争力的关键。一、提升数据质量,奠定决策基石数据治理的首要价值在于提升数据质量。通过制定统一的数据标准、规范数据采
- 数据清洗:信息时代的黄金前奏
ShiTuanWang
数据挖掘数据分析人工智能数据治理数据清洗
数据清洗:信息时代的黄金前奏在当今这个数据驱动的时代,信息已成为社会发展的重要资源。企业、政府乃至个人,都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而,在数据从产生到应用的整个链条中,一个至关重要的环节往往被忽视或低估,那就是数据清洗(DataCleaning)。数据清洗,作为数据预处理的核心步骤,其重要性不言而喻,它是确保数据质量、提升数据分析准确性与效率的关键所在。一、数据清洗的定义与意
- 数据治理框架下的数据提取审计:确保数据质量和安全性
筛斗数据
大数据人工智能数据库数据仓库数据治理数据安全
数据治理框架下的数据提取审计:确保数据质量和安全性一、引言在数字化时代,数据已成为企业最重要的资产之一。数据治理框架是确保数据资产得到有效管理和保护的关键机制。其中,数据提取审计作为数据治理的重要组成部分,对于确保数据质量和安全性具有重要意义。本文将探讨在数据治理框架下,如何通过数据提取审计来确保数据质量和安全性。二、数据治理框架概述数据治理框架是一套全面的、结构化的管理策略和方法,旨在确保数据在
- chatgpt赋能python:Python拆分CSV:快速轻松地处理大规模数据
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ChatGptchatgpt人工智能计算机
Python拆分CSV:快速轻松地处理大规模数据在数据处理过程中,CSV(逗号分隔值)是常见的文件格式,但我们往往需要对其进行拆分以便更好地进行数据分析和处理。Python是一种流行的编程语言,具有高效,易于学习,易于开发和广泛适用的特点。在本文中,我们将介绍如何使用Python来拆分CSV文件,以便对大规模数据进行快速轻松地处理。为什么需要拆分CSV?在大规模数据处理中,常见的问题是数据质量较差
- 大数据测试
这不巧了
大数据测试工具hadoop
大数据测试主要测试的点涵盖了多个方面,以确保大数据系统能够正常运行并满足业务需求。以下是一些主要的大数据测试点:一、数据质量测试数据完整性:确保数据在传输、存储和处理过程中没有遗漏或损坏,包括检查数据是否按照预期的规则和逻辑进行处理,如数据的清洗、去重、合并、转换等操作。数据准确性:验证数据处理过程中的计算、聚合和转换是否正确。这通常涉及比较处理前后的数据,确保结果的准确性,例如通过对比标准结果或
- 华为数据之道-读书笔记7
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数据治理
打造“清洁数据”的质量综合管理能力一、基于PDCA的数据质量管理框架1、什么是数据质量华为数据质量指“数据满足应用的可信程度”,有以下6个维度完整性:数据在创建、传递过程中无缺失和遗漏,包括实体完整、属性完整、记录完整和字段值完整四个方面。及时性:及时记录和传递相关数据,满足业务对信息获取的时间要求。数据交付要及时,抽取要及时,展现要及时;数据交付时间过长可能导致分析结论失去参考意义。准确性:真实
- 从数据资源到数据资产的路有多长?
数字天下
人工智能机器学习算法
字化时代,数据正在以超凡的速度渗透到每一个行业和业务职能领域,成为了与土地、劳动力、资本、技术并列的五大生产要素之一。“数据即资产”已被企业广泛认可。然而,企业的数据仍然存在着大量沉睡的数据、数据孤岛严重、数据质量堪忧、数据安全隐患等诸多问题,这些问题不解决,数据就只是数据,算不得数据资产。01从数据资源到数据资产数据的朴素定义按照维基百科给出的定义数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是关
- CDGA|数据治理:确保数据质量与价值的综合性框架
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弘博创新CDGA数据治理大数据数据治理CDGA
在当今的数字化时代,数据已成为企业运营和决策的核心资源。为了确保数据的质量、安全性、合规性和可用性,数据治理成为了企业不可或缺的一部分。数据治理是一个综合性的框架,涵盖了多个方面,旨在最大限度地利用数据资产并降低数据相关的风险。一、数据战略与政策数据治理的首要任务是制定数据战略,确立数据治理的总体方向和长期规划。这包括明确数据治理的目标、方针和政策,确保整个组织在数据管理方面保持一致性。同时,还需
- 人工智能在政务行业的发展会面临哪些挑战?
alankuo
人工智能人工智能
人工智能在政务行业的发展面临以下挑战:1.数据方面:-数据共享难:政务数据往往涉及多个部门和层级,不同部门之间的数据标准、格式和管理方式可能存在差异,导致数据难以共享。例如,公安、民政、税务等部门的数据可能因为各自的业务系统独立,难以实现有效整合,影响人工智能对多源数据的综合分析和利用。-数据质量低:部分政务数据存在不完整、不准确、不一致等问题,这会降低人工智能分析结果的可靠性和有效性。比如,某些
- 医药医疗行业数字化转型数据架构设计方法论及典型案例
数字化建设方案
数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据人工智能数据挖掘数据库架构
医药医疗行业数字化转型数据架构设计方法论及典型案例医药医疗行业数字化转型数据架构设计方法论及典型案例数字化转型背景与趋势医药行业现状及挑战数字化转型必要性发展趋势与前景展望数据架构设计方法论数据架构概述及重要性设计原则与策略制定实施步骤与关键技术典型案例分析:某大型药企数据架构实践项目背景与目标设定数据架构规划与设计过程实施效果及经验总结面临的挑战与解决方案数据质量管理问题及对策数据安全防护策略部
- 数据库系统概论:数据库完整性
ZachOn1y
数据库数据库oracle后端数据库系统mysql
引言数据库是现代信息系统的心脏,数据的准确性和一致性对于业务流程至关重要。数据库完整性是确保数据质量的基石,它涵盖了数据的正确性、相容性和一致性,是数据安全与业务连续性的保障。数据库完整性是指数据的精确性、可靠性和逻辑一致性,它防止数据库中出现不符合语义的数据。其目的是保护数据免受意外或恶意破坏,确保数据在逻辑上的一致性、正确性和有效性。数据库完整性基本概念数据库的完整性(integrity)是指
- 5G SPS配置
cuisidong1997
5G服务器运维
SPS配置是一种技术,用于管理和优化数据传输,特别是在无线通信领域。它涉及到为特定的数据传输需求确定最佳的参数配置,以满足不同的传输需求。SPS配置的参数包括时域资源分配、调制编码方式、频域资源分配、虚拟资源块到物理资源块的映射方式、传输功率控制命令以及传输信道到HARQ-ACK的定时间隔等。这些参数的配置旨在提高传输效率和数据质量,同时确保数据传输的可靠性和稳定性。在实施SPS配置时,关键在
- 如何有效管理机器学习与人工智能
听忆.
人工智能机器学习
如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制3.运营阶段的风险管理a.道德与合规性管理b.风险预测与预防c.人机协同与决策支持4.持续学习与改进a.持续学习与模型更新b.社区参与与开源合作总结边走、边悟迟早会好管理机器学习(ML)和人工智
- 如何提升大模型的智能水平?
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习大数据其他
如何让大模型更聪明?随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么,如何让大模型变得更聪明呢?以下从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等方向进行详细阐述。一、不断探索和开发新的算法,以提高模型的学习和推理能力算法创新是提升大模型智能的重要途径。通过自监督学习和无监督学习,模型可以在大规模未标注数据上进行高效训练,
- 数据治理平台有哪些特色
ShiTuanWang
java运维大数据数据提取数据治理
数据治理提取平台(通常简称为数据治理平台)的特色主要体现在其全面的数据管理能力、先进的技术支持、灵活性与可扩展性、以及对企业数据治理需求的深度契合上。以下是对这些特色的详细阐述:一、全面的数据管理能力数据质量管理:确保数据的准确性、完整性和一致性。平台提供数据质量检查工具,支持数据比对、重复相似检查等,帮助用户发现数据集中的问题,并生成数据质量报告,以便进行问题数据处理。数据安全与合规性:保护数据
- CDGA|数据治理落地实践指南:构建高效、安全的数据管理体系
vx15302782362
CDGA数据治理弘博创新大数据人工智能CDGA数据治理
在数字化转型的大潮中,数据已成为企业最宝贵的资产之一,而数据治理作为确保数据质量、提升数据价值、保障数据安全的关键环节,其重要性日益凸显。然而,数据治理并非一蹴而就,它需要系统性的规划、精细化的管理和持续性的优化。本文将为您提供一份数据治理落地实践指南,帮助您构建高效、安全的数据管理体系。一、明确数据治理目标1.1确立愿景与使命首先,企业需明确数据治理的愿景和使命,即希望通过数据治理达到什么样的目
- python之数据模型训练过程详解
m0_68949064
Pythonpython开发语言
一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时,整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中,数据准备是非常重要的一步。数据准备的主要目标是将原始数据整理成模型可以使用的格式,并确保数据质量和适用性。数据获取和加载:使用Python中的工具(如NumPy、Pandas)从文件、数据库或API中加载数据。数据清洗和预处理:处
- 基于TOGAF的4A企业架构规划方法论:基于TOGAF的四个核心架构:业务架构、数据架构、应用架构和技术架构,结合自身业务特点和实践经验,形成的一套企业架构规划方法。
数字化建设方案
数字化转型数据治理主数据数据仓库架构java微服务
基于TOGAF的4A企业架构规划方法论基于TOGAF的4A企业架构规划方法论基于TOGAF的企业架构概述TOGAF框架简介4A企业架构核心理念企业架构规划目标与原则业务架构规划业务流程梳理与优化业务能力分析与定位业务架构设计模式与实践数据架构规划数据治理策略与原则数据模型设计与优化数据质量管理与安全保障应用架构规划应用系统需求分析与评估应用架构设计模式与实践应用集成与接口管理技术架构规划技术栈选型
- 【机器学习】探索数据矿藏:Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
C_GUIQU
机器学习人工智能python
前言:探索数据矿藏1.数据获取与预处理:AI大模型的燃料1.1数据获取:多样性与规模并重1.2数据清洗与处理:提升数据质量1.3特征工程:挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程:AI与特征工程的结合2.模型训练与优化:构建智能的大脑2.1模型选择:大模型的基础构建2.2模型训练:从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化:精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化:揭示黑盒的内部3实际应用案例:AI大
- 什么是湖仓一体
修破立生
湖仓数据仓库bigdata数据库大数据
数据湖回顾在之前的文章《什么是数据湖》中提到数据湖遇到的几个挑战:不支持事务,缺乏对数据质量和治理的约束,缺乏性能优化的手段。缺乏对数据质量和治理的约束,数据存在可靠性的问题元数据存储的扩展性差,随着数据湖的数据越来越多,查询性能变得越来越慢湖仓是如何解决这些挑战的如何解决数据湖面临的挑战?在数据湖的基础之上引入事务层,把数据湖和数据仓库的优点有机结合在一起,形成了一个可以同时支持数据分析、数据科
- 物联网边缘网关有哪些优势?-天拓四方
北京天拓四方科技股份有限公司
物联网其他边缘计算
随着物联网技术的快速发展,越来越多的设备接入网络,数据交互日益频繁,对数据处理和传输的要求也越来越高。在这样的背景下,物联网边缘网关应运而生,以其低延迟、减少带宽消耗、提高数据质量和安全性等优势,为物联网应用提供了强大的支持。物联网边缘网关的应用场景广泛,几乎涵盖了所有需要实时数据处理和传输的领域。在工业场景中,边缘计算网关可以实时处理海量传感器和设备的数据,实现对运行、制造过程的全环节实时监控、
- 数据挖掘中的【数据预处理】
ZFour_X
文本挖掘学习数据分析大数据
学习参考链接:[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解:1、数据挖掘中的预处理改善数据质量,有利于后期分析数据去重数据异常:价格为-1——>删除样本字段缺失:缺少品牌——>从型号中提取数据噪声:存在充电线、手机壳等非手机类商品——>删除单位不一致:评论数量1200、1.2万——>转换数据归约:同一型号不同
- 大语言模型可信性浅谈
MarkHD
语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型可信性的研究摘要:随着人工智能技术的快速发展,大语言模型在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而,大语言模型的可信性一直是人们关注的焦点。本文将从多个维度探讨大语言模型的可信性问题,包括模型性能、数据质量、隐私保护等方面,并提出相应的解决方案。一、引言大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型,如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果,包括文本分类、情感
- 大厂的数据质量中心系统设计
后端
日常工作中,数据开发上线完一个任务后并不是就可以高枕无忧,时常因上游链路数据异常或者自身处理逻辑的BUG导致产出的数据结果不可信。而问题发现可经历较长周期(尤其离线场景),往往是业务方通过上层数据报表发现数据异常后push数据方去定位问题(对于一个较冷的报表,这个周期可能会更长)。由于数据加工链路较长,需借助数据血缘关系逐个任务排查,也会导致问题定位难度增大,严重影响开发效率。如数据问题未及时发现
- 构建高效可靠的数据血缘技术架构-文字解说
shinelord明
架构大数据
摘要在日益快速增长的大数据领域,了解和管理数据的来源、流向以及变化成为了一项重要任务。数据血缘分析可以帮助企业更好地了解数据的历史记录和变化过程,提高数据质量和决策的准确性。构建高效可靠的数据血缘技术架构,有助于以下几点:提高数据质量:通过了解数据的来源、流向和变化过程,可以更好地监控和管理数据质量,减少数据错误和冗余,从而提高数据的准确性和可靠性。支持决策分析:数据血缘分析可以帮助企业更好地理解
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分