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智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能领域正经历从通用模型向垂直化、场景化应用的关键转型,DeepSeek混合专家模型(MoE)通过突破性的架构设计,为这一进程提供了技术范本。该模型采用分治策略的混合专家架构,通过动态激活670亿参数中的子模块处理特定任务,既保证了模型规模带来的知识广度,又显著降低了计算资源的冗余消耗。在此基础上,其多模态处理能力不仅覆盖80余种自然语言的高精度互译,还实现了视觉符号与文本语义的跨
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进:提升目标检测精度的全新突破(YOLOv8)
步入烟尘
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本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进:提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
- Python爬虫TLS
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TLS指纹校验原理和绕过浏览器可以正常访问,但是用requests发送请求失败。后端是如何监测得呢?为什么浏览器可以返回结果,而requests模块不行呢?https://cn.investing.com/equities/amazon-com-inc-historical-data1.指纹校验案例1.1案例:ascii2dhttps://ascii2d.net/importrequestsres
- YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进
金外飞176
技术前沿目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测YOLO神经网络深度学习
YOLOv8到YOLOv11:深度解析目标检测架构的演进在计算机视觉领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型一直是实时目标检测领域的佼佼者。从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11,这一系列模型经历了快速的迭代和发展,不断刷新着目标检测的性能和效率。然而,由于部分YOLO版本缺乏详细的学术论文和架构图,研究人员和开发者在理解这些模型的工作原理时往往面临挑战。最近,一篇
- 基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版,开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据,经过处理后在LCD屏幕上显示热图像,并提供用户交互界面。
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物联网单片机嵌入式硬件开源
本项目基于立创·天空星开发板-GD32F407VET6-青春版,开发一款手持热成像仪。该设备将采集热红外传感器的数据,经过处理后在LCD屏幕上显示热图像,并提供用户交互界面。关注微信公众号,提前获取相关推文一、需求分析核心功能:热图像采集:读取热红外传感器数据。图像处理:将原始传感器数据转换为可显示的彩色或灰度热图像。图像显示:在LCD屏幕上实时显示热图像。温度测量:计算并显示图像中特定点的温度值
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 深度学习工厂的蓝图:拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
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想象一下,你正在建造一座深度学习工厂,这座工厂专门用于高效处理深度学习任务(如训练神经网络)和计算机视觉任务(如图像处理)。为了让工厂顺利运转,你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线,并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程:1.工厂的基础设施:Ubuntu比喻:Ubuntu是工厂所在的土地和建筑,提供了基础设施和运行环境。作用:提供操作系统环境,支持安装和运行各种工具和框架
- 在瑞芯微RK3588平台上使用RKNN部署YOLOv8Pose模型的C++实战指南
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在人工智能和计算机视觉领域,人体姿态估计是一项极具挑战性的任务,它对于理解人类行为、增强人机交互等方面具有重要意义。YOLOv8Pose作为YOLO系列中的新成员,以其高效和准确性在人体姿态估计任务中脱颖而出。本文将详细介绍如何在瑞芯微RK3588平台上,使用RKNN(RockchipNeuralNetworkToolkit)框架部署YOLOv8Pose模型,并进行C++代码的编译和运行。注本文全
- 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压
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本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积(DySnakeConv)在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv
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图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
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目录一、代理IP技术简介二、代理IP在AI图像处理中的应用1.提升数据访问速度2.增强数据处理能力3.突破网络限制三、代理IP在AI图像处理中的实际案例案例一:AI图像生成软件案例二:AI动画创作四、代理IP技术的未来展望五、结语在科技日新月异的今天,AI图像处理技术以其广泛的应用前景和强大的处理能力,正深刻改变着我们的世界。从人脸识别、自动驾驶到医学影像分析,AI图像处理技术无处不在,发挥着不可
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课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第9课。本次交流紧紧围绕HarmonyOS应用开发。重点探讨常见的功耗问题及其最佳实践方案。省电模式是降低能耗的关键策略,通过优化系统资源分配等方式减少电量消耗。深色模式不仅能提升视觉舒适度,还对节能有积极作用。LTPO可变帧率技术则在保障应用流畅性的同时进一步优化功耗。而后台任务的合理开发与管理,决定着应用在后台运行时的资源占用与续航表现。
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jQueryUICSS框架API概述jQueryUI是一个基于jQuery的用户界面和交互库,它提供了一套丰富的交互组件和视觉效果,旨在帮助开发者快速构建具有吸引力和互动性的网页应用。jQueryUICSS框架API是jQueryUI的一部分,它允许开发者通过简单的CSS类来控制UI组件的样式和外观。本文将详细介绍jQueryUICSS框架API的使用方法、常用类和功能,帮助开发者更好地利用这一工
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1002:方便记忆的电话号总时间限制:2000ms内存限制:65536kB描述英文字母(除Q和Z外)和电话号码存在着对应关系,如下所示:A,B,C->2D,E,F->3G,H,I->4J,K,L->5M,N,O->6P,R,S->7T,U,V->8W,X,Y->9标准的电话号码格式是xxx-xxxx,其中x表示0-9中的一个数字。有时为了方便记忆电话号码,我们会将电话号码的数字转变为英文字母,如把
- 使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引
dgay_hua
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在本篇文章中,我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型,生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像,并通过一系列步骤生成查询索引。使用示例代码进行演示,帮助读者理解和实践。技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展,图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述,可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
- 小白入门笔记:CMake编译过程详解
3D视觉工坊
3D视觉从入门到精通笔记c++开发语言
作者丨SkyShaw@知乎点击进入—>3D视觉工坊学习交流群1、你好,CMake1.1CMake是什么?我觉得针对这个问题最简单(但不是最正确的)的回答应该是:“CMake是服务于将源代111码转换成可执行的文件的工具”。将源码转换为可工作应用会比较神奇。不仅是效果本身(即设计并赋予生命的工作机制),而且是将理念付诸于过程的行为本身。CMake本身是一个工具集,由五个可执行的程序组成:cmake、
- 8-项目实战-信用卡数字识别
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目录(1)总体流程与方法(2)代码实现(3)识别结果(1)总体流程与方法①读取模板图像:加载包含数字模板的图像,并提取每个数字的轮廓,将它们作为模板存储。②读取输入图像:加载待识别的信用卡图像,并进行预处理。③提取数字区域:通过一系列图像处理操作(如礼帽操作、梯度计算、闭操作等)提取可能包含数字的区域。④轮廓排序与筛选:找到提取区域的轮廓,并根据轮廓的宽高比和尺寸筛选出符合条件的数字区域。⑤数字识
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
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在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
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深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 双T4加速卡虚拟机中掉了一个卡(RmInitAdapter failed)问题的处理记录
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智算linux运维服务器
文章目录前言一、现象1.1nvidia-smi的输出只有一个卡1.2dmesg的输出有RmInitAdapterfailed1.3lspci-v的输出二、分析过程及思路三、动手操作总结前言同事找我说用的双卡虚拟机只有一个卡显示了,看看怎么处理处理一、现象1.1nvidia-smi的输出只有一个卡(base)root@XXX:~#nvidia-smiWedFeb1914:13:332025+----
- Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
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- Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
GoAI
深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
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Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库,提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码:1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
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️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- 对比度调整操作
weixin_51302377
深度学习人工智能计算机视觉算法
对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
- 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><