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一、MongoDB简介1.1什么是MongoDB?MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源NoSQL数据库系统,由C++语言编写,旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB将数据存储为一个文档,数据结构由键值对组成,类似于JSON对象,字段值可以包含其他文档、数组及文档数组。1.2MongoDB的核心特性文档型数据库:数据以BSON(BinaryJSON)格式存储灵活的
- Java设计模式——装饰模式
爱吃土豆的程序员
Java设计模式java装饰器模式设计模式
目录模式动机模式定义模式结构类图代码分析示例:动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流GUI组件日志记录模式扩展多层次装饰结合其他设计模式总结模式动机一般有两种方式可以实
- 存储系统怎么选?分布式存储vs.集中式存储的区别在哪?
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分布式
在当今的数字化时代,安防监控已成为维护社会秩序和公共安全的重要手段。随着监控设备的普及和监控数据的不断增加,如何高效、安全地存储和管理这些视频数据,成为了安防行业面临的重要挑战。EasyCVR视频存储系统凭借其卓越的性能和灵活的架构,为安防行业提供了一个理想的解决方案。一、EasyCVR视频监控存核心优势EasyCVR视频汇聚平台是一个具备高度集成化、智能化的视频监控汇聚管理平台,拥有远程视频监控
- linux执行python脚本conda库_Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解))...
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Pycharm使用远程linux服务器conda/python环境在本地运行的方法(图解))1.首先在PycharmTools->Deployment->Configurations打开新建SFTP输入host:ip地址username密码然后点击TestConnection出现下图,则测试成功因为已经连接成功,这时候已经可以读取远程服务器的目录了:2.选择项目mapping(可以跳过3.在Set
- brew mysql client_Mac安装mysqlclient过程解析
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brewmysqlclient
尝试在虚拟环境下通过pip安装:pipinstallmysqlclient然后报错:OSError:mysql_confignotfound找到官方文档https://github.com/PyMySQL/mysqlclient-python,解释说安装前需安装另一个模块:brewinstallmysql-connector-c但是报错:查看报错信息,在安装mysql-connector-c前先b
- macos安装python-nodejs_MAC平台基于Python Appium环境搭建过程图解
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前言最近笔者要为python+appium课程做准备,mac在2019年重新安装了一次系统,这次重新在mac下搭建appium环境,刚好顺带写个文稿给大家分享分享搭建过程。一、环境和所需软件概述1.1目前环境:MacOS(10.15.3)1.2所需软件:jdk-8u91-macosx-x64.dmg(jdk1.8及以上版本应该都可以)android-sdk_r24.4.1-macosx.zip(m
- python接口自动化
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Python是一种非常流行的编程语言,也是许多接口自动化测试框架的首选语言。下面是一个简单的接口自动化测试框架的思路:1.安装必要的库和工具:在Python中,我们可以使用requests库来发送HTTP请求,使用unittest库来编写测试用例,使用HTMLTestRunner库来生成测试报告。此外,我们还需要安装一个代码编辑器,如PyCharm或VSCode。2.创建测试用例:编写测试用例是接
- Python接口自动化
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Python自动化从入门到放弃python自动化
4接口自动化4.1使用python实现接口自动化如果不了解接口测试可参考https://ke.qq.com/course/4092904使用Python的request库实现接口测试:importjsonimportrequests#使用session管理:#1.可以自动关联set-cookie里面的内容#2.可以加快与服务器的连接速度session=requests.session()#auth
- Python异步编程:从基础到高级
CarlowZJ
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前言在现代软件开发中,异步编程已经成为一种必不可少的技能。Python的异步编程模型(基于asyncio)为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务,而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能,还能简化并发代码的复杂性。本文将带你从异步编程的基础概念出发,逐步深入到高级应用,帮助你掌握Python异步编程的核心技能。一、异步编程的基础概念1.1什么是异步编程?异步编程是一种编程范式
- 使用Java爬虫按关键字搜索1688商品
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在电商领域,获取1688商品信息对于市场分析、选品上架、库存管理和价格策略制定等方面至关重要。1688作为国内领先的B2B电商平台,提供了丰富的商品数据。虽然1688开放平台提供了官方API来获取商品信息,但有时使用爬虫技术来抓取数据也是一种有效的手段。本文将介绍如何利用Java按关键字搜索1688商品,并提供详细的代码示例。一、准备工作1.Java开发环境确保你的Java开发环境已经安装了以下必
- 基于Linux的多进程并发服务器设计与实现
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基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器框架,采用进程池技术提高服务器并发处理能力,主要用于文件传输服务。该框架利用了Unix域套接字、管道通信、文件描述符传递和epoll机制等技术,实现了高效的任务分发和并发处理。系统架构该服务器采用主-从进程模型(Master-Worker模式):主进程(Master进程):负责监听客户端连接请求,并将连接
- [从零开始学习JAVA] Stream流
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前言:本文我们将学习Stream流,他就像流水线一样,可以对我们要处理的对象进行逐步处理,最终达到我们想要的效果,是JAVA中的一大好帮手,值得我们了解和掌握。(通常和lambda匿名内部类方法引用相配合)Stram流:Stream流的核心思想是函数式编程(注意返回值必须是对象本身才能),它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同,传统的命令式编程方式强调对数据
- python实现接口自动化
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代码实现自动化相关理论代码编写脚本和工具实现脚本区别是啥?代码:优点:代码灵活方便缺点:学习成本高工具:优点:易上手缺点:灵活度低,有局限性。总结:功能脚本:工具自动化脚本:代码代码接口自动化怎么做的?第一步:python+request+unittest;具体描述?第二步:封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步:api\scripts\data\log\report\until…脚本
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
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技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
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一、chokidar1、chokidar概述chokidar是一个用于监视文件系统变化的Node.js库chokidar提供了一种简单、高效的方式来监视文件和目录的创建、修改、删除等操作chokidar是是fs.watch和fs.watchFile方法的增强版,解决了它们在一些平台上的不一致性和局限性2、chokidar的特点跨平台的支持:chokidar在Windows、Linux、macOS上
- 探索Python中的集成方法:Stacking
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在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
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我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- hadoop3.x--搭建hadoop高可用集群(HA模式)
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hadoop高可用集群(HA模式)一、安装前1.集群规划2.安装前配置3.安装jdk与hadoop4.克隆虚拟机与互信配置5.搭建zookeeper集群二、HDFS1.配置hdfs2.初始化启动hdfs集群三、MapReduce与Yarn1.配置MapReduce2.配置yarn3.启动yarn四、验证1.查看java进程2.hdfs与yarn前台页面一、安装前1.集群规划hostnameipNN
- minimind2学习:(1)训练
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1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- 使用Seaborn库中的`violinplot`函数绘制水平小提琴图(Violin Plot)是一种常见的数据可视化方法
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使用Seaborn库中的violinplot函数绘制水平小提琴图(ViolinPlot)是一种常见的数据可视化方法。水平小提琴图可以展示数据的分布特征,并可以对比不同组别之间的差异。本文将介绍如何使用Python和Seaborn库绘制水平小提琴图,并提供相应的源代码示例。首先,我们需要确保已经安装了Seaborn库。可以使用以下命令在Python中安装Seaborn:pipinstallseabo
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
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一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
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Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- 使用Seaborn绘制水平小提琴图
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使用Seaborn绘制水平小提琴图水平小提琴图是一种常用的数据可视化工具,可以用于展示不同类别之间的分布情况。在Python中,我们可以使用Seaborn库的catplot函数来轻松地绘制水平小提琴图。本文将介绍如何使用Seaborn绘制水平小提琴图,并附带相应的源代码示例。首先,确保你已经安装了Seaborn库。如果没有安装,可以使用以下命令在命令行中安装:pipinstallseaborn安装
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一、文件操作:Python的"读写之眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中,文件就像一本本等待翻阅的典籍。Python的open()函数如同手持放大镜,让我们能精确控制阅读和书写:#经典打开模式组合withopen("data.txt","r+",encoding="utf-8")asf:#r+模式:可读可写,文件指针初始位置在开头content=f.read(10)#读取前10个字节f.seek(
- 使用Seaborn绘制小提琴图
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使用Seaborn绘制小提琴图在数据分析与可视化中,小提琴图是一种常用的图表类型。它能够展示数据的分布情况,同时还能显示中位数、四分位数和异常值等统计指标。在Python中,我们可以使用Seaborn库来轻松地绘制小提琴图。下面就来详细介绍一下如何使用Seaborn来创建小提琴图。首先,我们需要导入必要的库和数据集。这里我们使用Seaborn自带的数据集tips作为例子。importseaborn
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一、引言在Java开发中,数组和字符串是最常用的数据结构之一。面试官通过相关问题考察候选人对数组和字符串的理解和运用能力,以及在实际开发中解决相关问题的经验。本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题,结合实际开发场景,帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题:如何对数组进行初始化和遍历?答案:数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环(fo
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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