- 计算机体系结构的五大流派,你知道几个?
绿算技术
计算机五大流派https信息与通信硬件工程缓存
在计算机的世界里,架构设计是决定性能和应用场景的关键。从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构,每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天,我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派,以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构:现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础,几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。它的核心特点是程序和数据共享同一存储空间,通过一条总线进行传
- 计算机组成原理知识点精汇(一)计算机基础知识
A.sir啊
计算机组成原理计算机组成原理冯诺依曼硬件架构CPU
一、冯·诺伊曼计算机的特点(1)计算机由运算器、控制器、存储器、输人设备和输出设备五大部件组成。(2)程序和数据存放在同一存储器中,并按地址寻访。(3)指令和数据均采用二进制运算。(4)指令由操作码和地址码组成,操作码用来表示操作的类型,地址码用来表示操作数和操作结果的地址。(5)机器以运算器为核心,输人输出设备与存储器之间的数据传送都要通过运算器。二、机器字长CPU一次操作中能够处理的数据的位数
- 机器学习专栏博文汇总
python游乐园
机器学习机器学习人工智能合集
本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文,会持续更新,需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战:基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题:过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战:遗传算法机器学习基础:什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法(附P
- 鸢尾花数据集的四个特征具体是什么?
学术乙方
Python人工智能
鸢尾花数据集(IrisDataset)是机器学习领域中最经典的数据集之一,它包含150个样本,每个样本有4个特征,分别是:1.花萼长度(SepalLength)描述:花萼(花的外部绿色部分)的长度,单位为厘米。取值范围:通常为4.3cm到7.9cm。2.花萼宽度(SepalWidth)描述:花萼的宽度,单位为厘米。取值范围:通常为2.0cm到4.4cm。3.花瓣长度(PetalLength)描述:
- 利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)
侠之大者231
深度学习实战机器学习深度学习人工智能分类神经网络
前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务,读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络,并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集,里面有各种经典数据集供大家使用。附:本来想给大家具体讲一讲的,但发现网站里面讲的已经很详细了,大家想用的自己去了解
- DeepSeek 提示词样例
量仔搞靓化
prompt
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library文章目录一、代码改写提示词样例输出二、代码解释提示词样例输出三、代码生成提示词样例输出四、内容分类提示词样例输出五、结构化输出提示词样例输出六、角色扮演(自定义人设)提示词样例输出七、角色扮演(情景续写)提示词样例输出八、散文写作提示词样例输出九、诗歌创作提示词样例输出十、文案大纲生成提示词样例输出
- 从单块巨石到星辰大海:分布式与微服务的本质思考
斗-匕
分布式微服务架构
一、分布式系统:宇宙观的代码映射1.核心命题的进化单机时代(1960s-2000s):冯·诺依曼架构的终极演绎,摩尔定律撑起性能天花板分布式觉醒(2000s-):CAP定理的启示——放弃"完美系统"的幻想,在妥协中寻找最优解2.分布式三定律物理定律:光速限制下的通信延迟不可消除经济定律:成本边际效应决定拆分粒度组织定律:康威定律的幽灵始终在场(系统架构≈组织架构)3.典型范式对比模式特征案例主从架
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 深度学习算法模型:从原理到未来
YDH_AlwaysRunning
深度学习
近年来,人工智能(AI)技术以前所未有的速度改变着人类生活,而深度学习的崛起无疑是这场技术革命的核心驱动力。从手机中的语音助手到医学影像的智能诊断,从自动驾驶汽车到生成式AI创作的诗歌和画作,深度学习算法模型正逐渐渗透到社会的每个角落。本文将从基本原理出发,解析典型模型的运作机制,探讨其应用现状与发展趋势,带您全面认识这一改变世界的技术。一、深度学习的基本原理:让机器学会"思考"1.1神经网络的生
- 毕业5年月入1万+,算不算失败的程序猿/攻城狮!
hanzhe_xiao
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先说结论:月入几万的大有人在,完全不是吹牛。但是计算机行业两级分化严重,收入高的大有人在,收入一般的同样很多,找不到工作的也不是没有。如果毕业能进BATTMD汉哲等大厂,收入薪资福利都很不错,简单贴一张2021校招薪资表:这还只是本科生的薪资信息,最高都40万了!但如果是中小厂那就不一定了,如果是小厂那就惨不忍睹了,7k、8k的大有人在。关键是进大厂,对于程序员来说,只能进小厂和能进大厂的差距真的
- 大模型入门指南:从零开始,轻松掌握AI核心概念
人工智能深度学习机器学习
背景当前负责的业务正在大规模应用大模型,为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识,我对相关内容进行了整理。经过自己日常工作中的一些沟通协作,验证了下述知识应该足以满足大部分场景下对于AI知识理解和应用的需求,如果有遗漏也欢迎大家在评论里补充。本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程(课程名为「文哲讲AI」,内容深入浅出,非常推荐观看),同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
- python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python神经网络分类sklearn
1、导入支持向量机模型,划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y=iris.targetindices=np.random.permutation(len(iris_x))iris_x_train=iris_x[indices[:-10]]iri
- 快收藏,清华出品的DeepSeek:从入门到精通教程pdf
2501_90570130
人工智能pdf
资源链接:https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538家人们,我刚看完这份清华的PPT,被DeepSeek狠狠惊艳到它功能太强大啦,写文案、生成代码不在话下,还能辅助决策、做数据分析,连诗歌故事创作都OK!清华专家还分享超多实用技巧,像避免AI幻觉、设计超棒提示语,全是干货AI如今无处不在,不用就真的要落后啦!这份PPT简直是AI入门神器,有它就能变身AI达人别犹豫,赶紧
- 聚类算法(K-means)代码实现(鸢尾花数据集)
乔大将军
机器学习算法聚类kmeanspython
目录一、前言二、代码实现1.随即给定初始点并返回,其点个数就是K值2.得到当前每一个样本到K个中心点的距离,得到每个样本距离最近的那个中心点并返回中心点3.更新中心点并返回4.进行训练(迭代)返回最后一次的中心点和簇类中的样本(每个样本距离最近的中心点)5.完整代码三、应用案例1.代码实现2.结果显示3.K=3的聚类结果4.K=4的聚类结果5.总结一、前言本文主要实现K-means这一算法,根据聚
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
指尖下的技术
DeepSeekpython机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- 如何利用GPT创作诗歌与短篇故事赚钱
在当今社会,人工智能技术已经广泛应用于各个领域,其中包括创意写作。GenerativePre-trainedTransformer(GPT)作为一种强大的自然语言处理工具,为普通人提供了创作诗歌和短篇故事的新途径,并能够通过这些创作实现赚钱的机会。如何利用GPT进行诗歌和短篇故事创作?生成创作:GPT能够根据输入的提示或主题生成连贯、富有想象力的文本。对于诗歌,你可以给出一些词语或主题,让GPT根
- 卷积神经网络八股(一)------20行代码搞定鸢尾花分类
有幸添砖java
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编写不易,未有VIP但想白嫖文章的朋友可以关注我的个人公众号“不秃头的码农”直接查看文章,后台回复java资料、单片机、安卓可免费领取资源。你的支持是我最大的动力!卷积神经网络八股(一)------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI:tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法(batch是每次喂入神经网络的样本数、epoch
- android开发适配深色模式,手机不支持深色模式,如何用软件解决深色模式的问题?(附有系统全局深色模式实现方法...
weixin_39755853
android开发适配深色模式
本帖最后由巷子口的你于2020-8-807:57编辑1.92允许通过设置为助手应用来饮捷切频深色模式(设置入口一般为系统默认应用-助手和语音输人,MIU需要设置为语音助手)提醒:稳定模式一股不用开启,OPPO等设备开启深色模式后自动关团的才需要开启,据反馈,部分OPPO设备在锁屏后还是会自动关团深色模式,这个哲时无解。稳定模式下,可点击刷新米使本App界面眼随系统深色模式1.94增加用前须知,尽可
- PYTHON机器学习小项目教程:预测鸢尾花种类
jackispy
python机器学习人工智能
我们将使用经典的鸢尾花数据集来构建一个分类模型,该数据集包含150个样本,每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类(山鸢尾、变色鸢尾或维吉尼亚鸢尾)。一、环境配置首先,确保你已经安装了必要的库。如:pandas、numpy等,命令如下所示pipinstallnumpypandasscikit-learnmatplotlib[-i镜像源网站]二、
- 基于KNN的鸢尾花分类预测模型
溪海莘
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基于KNN的鸢尾花分类预测模型.让机器实现对鸢尾花的分类分析,它会怎么做呢?我们首先列举出可能需要的要素:数据,模型和算法,效果评估。机器学习,它也是需要对自己的学习效果进行评估,因为它需要根据结果来调整参数。大多数情况需要人来介入这个过程,人们需要根据自身的经验来选取一些合适的参数,但是“爱偷懒”的数据科学家同时也提出一些自动化的程序来实现这一步骤。一、鸢尾花数据集1.1利用sklearn库导入
- 利用python实现小提琴图的代码
python游乐园
可视化python开发语言
importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#加载seaborn内置的鸢尾花数据集iris=sns.load_dataset("iris")#设置绘图风格,可选,这里使用默认风格#sns.set_style("whitegrid")#绘制小提琴图,以'species'为分类依据,绘制'sepal_length'特征的小提琴图#可以根据实际需求更改x和
- R语言报错 变数的长度不一样,需要改成元素自变量对应的名称
仿生bug
r语言bigdata
在进行回归,决策树等出现报错,观察数据等情况都无发现错误使用本地数据鸢尾花(yuānwěihuā)做示例,说明问题data(iris)train_sub=sample(nrow(iris),7/10*nrow(iris))trainset=iris[train_sub,]testset=iris[-train_sub,]fit1=rpart(iris$Species~.,data=trainset
- DeepSeek 到底是什么类型的应用,其核心功能是什么?
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DeepSeek是一款多用途的人工智能工具,其核心功能基于大模型技术,覆盖内容生成、数据分析、个性化服务及复杂任务处理等多个领域。以下从应用类型和核心功能两方面展开分析:一、DeepSeek的应用类型通用型人工智能助手DeepSeek被设计为跨行业的通用型AI,适用于生活、学习、工作等场景。例如:生活场景:提供旅游推荐(如黔南的景点、美食)、诗歌创作、儿童故事生成等。专业场景:在金融、保险等领域,
- 2025年优质网站建设公司必备的五大核心能力与权威榜单
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在数字化转型浪潮下,企业官网已成为品牌形象与商业转化的核心阵地。然而,面对市场上五花八门的建站服务商,如何选择真正专业的团队?本文结合行业趋势与全网数据,提炼优质建站公司的关键特征,并揭晓2025年五大标杆企业:蒙特网站(Mountor)、埃森哲(Accenture)、IDEO、青蛙设计(frog)、Hugedesign。优质网站建设公司的五大核心特征1.全链路技术能力从前端交互设计到后端开发运维
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
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1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- World of Warcraft [CLASSIC] Earth, Wind & Fire
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WorldofWarcraft[CLASSIC]Earth,Wind&Fire地、风和火在60秒内连续击杀岩石看守者阿尔卡冯、风暴看守者埃玛尔隆和火焰看守者科拉隆3个坦克:1号FQ拉土,加风的小怪,特别注意超载小怪,小怪会打治疗的2号DK主拉火,嘲讽土3号FQ拉风(和2号DK重合,流星拳分担,他掉血很快)特别注意超载小怪2个治疗NQ,JLM5个输出2个猎人去拉BOSS,2个法师输出,萨满是必须的,
- 《探秘AI绿色计算:降低人工智能硬件能耗的热点技术》
程序猿阿伟
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在人工智能飞速发展的当下,其硬件能耗问题愈发凸显。据国际能源署预测,人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此,降低人工智能硬件能耗,实现绿色计算,已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。新型硬件架构与材料计算随机存取内存(CRAM):明尼苏达大学的研究团队开发的CRAM,能让数据完全在内存阵列内处理,无需离开计算机存储信息的网格,打破了传统冯·诺依曼体系结构中计算与内存之间的壁垒,可将人
- Python随机森林算法详解与案例实现
闲人编程
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目录Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述2、随机森林的原理3、实现步骤4、分类案例:使用随机森林预测鸢尾花品种4.1数据集介绍4.2代码实现4.3代码解释4.4运行结果5、回归案例:使用随机森林预测波士顿房价5.1数据集介绍5.2代码实现5.3代码解释5.4运行结果6、随机森林的优缺点7、改进方向8、应用场景9、总结Python随机森林算法详解与案例实现1、随机森林算法概述随
- 人工智能的本质解构:从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽:人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列,冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触,其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现,AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构,注定人
- 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><