- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 柯里化(Currying)技术
目录函数结构解析:等效展开写法:使用示例:关键特性:实际应用场景:柯里化(Currying)技术:将一个多参数函数拆解为多个单参数函数的链式调用。以下是详细解释:funcadd(_a:Int)->(Int)->Int{{a+$0}}函数结构解析:外层函数add(_a:Int)接收一个整数参数a返回类型为(Int)->Int(一个接收整数并返回整数的函数)内层闭包{a+$0}捕获外层函数的参数a$0
- [特殊字符] AlphaGo:“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序,其里程碑意义在于:首破人类围棋壁垒:2016年以4:1击败世界冠军李世石九段,成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
- 【人工智能】Spring AI Alibaba,一个面向 Java 开发者的开源框架,它旨在简化将人工智能(AI)功能集成到应用程序中的过程。
本本本添哥
A-AIGC人工智能大模型人工智能javaspring
一、SpringAIAlibaba介绍SpringAIAlibaba是一个面向Java开发者的开源框架,它旨在简化将人工智能(AI)功能集成到应用程序中的过程。该项目基于SpringAI构建,并且是阿里云通义系列模型及服务在JavaAI应用开发领域的最佳实践。SpringAIAlibaba的目标是为开发者提供一套高层次的AIAPI抽象以及与云原生基础设施的深度集成方案,从而帮助他们快速构建智能应用
- 模型融合与人机协同:构建人机共生的智能未来
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机,到自动驾驶汽车,再到医疗诊断,AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而,尽管AI的发展已经取得了显著的成就,但是我们仍然面临着一个重大的挑战:如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求,以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题,越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
强哥之神
人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
springneo4j人工智能ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- FastAPI依赖注入:构建高可维护API的核心理念与实战
源滚滚AI编程
fastapilog4j
依赖注入(DependencyInjection,DI)作为FastAPI的核心设计模式,通过解耦组件依赖关系、提升代码复用性和可测试性,已成为现代API开发的基石。本文将深入解析其工作原理、高级特性及企业级应用场景。一、依赖注入的核心价值解耦与模块化将数据库连接、认证逻辑等基础设施与业务逻辑分离,避免代码冗余。示例:路由函数无需手动创建数据库连接,通过Depends(get_db)自动注入[ci
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- 广州曼顿2P数字微断:保护电力设备的安全守护者
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安全
在现代社会,电力设备的安全运行对各行各业至关重要。然而,电力系统中存在各种电压波动、过载和短路等问题,可能对设备造成损害。为了保护电力设备免受这些问题的影响,广州曼顿推出了2P数字微断器。本文将介绍这一创新产品的特点和优势,以及它对电力设备的保护作用。广州曼顿科技有限公司专注用户侧智慧数字电气产品研制,以及智慧电能服务大数据云平台建设。基于人工智能技术,大幅提升人触电时的生命安全保障,以及电气火灾
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 24 项目管理工具:Trello
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介24项目管理工具:Trello引言一、Trello的发展背景与历程1.1创立初衷1.2被Atlassian收购二、Trello的核心功能与特性2.1看板式任务管理(KanbanBoard)2.2卡片内容丰富性2.3自动化与规则引擎(Butler)2.4团队协作与权限管理三、Trello的应用场景与行业应用3.1软件开发与敏捷项目管理3.2市场营销与内容策
- Python通关秘籍之基础教程(一)
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Python通关指南:从零基础到高手之路python开发语言后端
引言在编程的世界里,Python就像一位温和而强大的导师,它以简洁优雅的语法和强大的功能吸引着无数初学者和专业人士。无论你是想开发网站、分析数据、构建人工智能,还是仅仅想学习编程思维,Python都是你的理想选择。Python的魅力在于它的易读性和广泛的应用场景。它的代码就像英语句子一样自然,即使是完全没有编程经验的人也能快速上手。同时,Python拥有庞大的生态系统,从Web开发(Django、
- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
python_chai
Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python大模型多模态大模型AIGC机器学习深度学习DeepSeek
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- 大模型中标斩获3项第一!
百度智能云
今年1-4月,百度智能云在主流大模型厂商中一举拿下三项第一!数量最多!中标项目数量7个!行业最全!覆盖最多行业6个!金额最高!中标金额总数最高5600万+南方电网、泰康保险、北京车网、中华总工会、上海城投污水处理有限公司等行业头部客户,纷纷与百度智能云达成合作,体现出大模型技术在政策、市场的双轮驱动下的强劲增长态势。百度智能云将继续深化与行业客户合作,共同探索大模型技术在各行业的应用场景,推动行业
- ollama v0.9.6版本发布详解:修复启动屏幕样式及新增工具名称参数支持
福大大架构师每日一题
文心一言vschatgptollama
作为近年来备受瞩目的开源对话式人工智能框架之一,ollama持续更新优化其产品,致力于为开发者带来更稳定、高效的使用体验。2025年7月8日,ollama发布了v0.9.6版本,这一版本在用户界面和API的可用性方面做出了重要改进,进一步增强了开发和集成的便捷性。本文将对ollamav0.9.6版本的更新内容进行全面解析,详细介绍新特性、修复的具体问题、应用示例及最佳实践,帮助开发者快速掌握和应用
- AI人工智能与机器学习的大数据融合应用
AI智能探索者
人工智能机器学习大数据ai
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词:AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要:本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构,对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系,给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,并通过Python源代码进行说明
- 深入解读 Qwen3 技术报告(一):引言
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大模型AIGC深度学习基础/原理人工智能自然语言处理python语言模型深度学习
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 22 电子签名和合同管理平台:法大大
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编程与数学第02阶段青少年编程应用软件编程与数学电子签名合同管理
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介22电子签名和合同管理平台:法大大引言一、法大大的背景与发展历程1.1公司概述1.2发展历程二、产品功能详解2.1核心功能介绍2.2特色功能展示三、应用场景案例分析3.1行业应用实例3.2成功案例分享四、技术安全保障措施4.1数据加密技术4.2风险控制体系4.3合规性审查五、市场地位与未来展望5.1市场份额与影响力5.2未来发展计划摘要:法大大是中国领先
- 百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代,人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台,为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景,帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息,构建全国范围的人
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
AI大模型应用之禅
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AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(上)
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数智化医院2025人工智能健康医疗算法
引言人工智能技术正以前所未有的速度改变着医疗保健领域,从辅助诊断到个性化治疗,AI应用的广度和深度不断拓展。在这一浪潮中,边缘人工智能(EdgeAI)作为一种新兴技术范式,正成为推动医疗AI创新的关键力量。边缘AI区别于传统的云计算模式,它将数据处理和AI模型部署在数据源头附近,实现快速响应和隐私保护。这种特性使其在医疗保健领域具有独特优势,特别是在实时监测、紧急响应和患者隐私保护等方面。边缘AI
- 4K超高清无缝切换与画面分割矩阵
格芬科技4K超高清无缝切换与画面分割矩阵技术解析格芬科技作为音视频传输与控制领域的领先企业,其4K超高清无缝切换与画面分割矩阵产品以高性能、高灵活性和高可靠性为核心优势,广泛应用于会议室、指挥中心、舞台演出、教育培训等场景。以下从产品特性、技术规格、应用场景及选型建议四个维度进行详细解析:一、核心产品与技术特性4K@60Hz超高清支持分辨率与刷新率:格芬科技矩阵产品(如GF-HDMI0404U、G
- [硬件接口]HDMI和DP 区别
DisplayPort和HDMI在FPGA应用场景的实现使用与区别概述DisplayPort(DP)和HDMI是两种主流的数字音视频接口,广泛应用于视频传输场景。在FPGA(现场可编程门阵列)应用中,DP和HDMI常用于视频处理、显示驱动和高带宽数据传输。本文档比较两者在FPGA实现中的使用方式、应用场景及主要区别,并以Markdown格式呈现。1.FPGA实现概述1.1DisplayPort在F
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AI人工智能领域中AI作画的技术优势关键词:AI作画、技术优势、人工智能、艺术创作、图像生成摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中AI作画的技术优势。从背景介绍出发,阐述了AI作画的起源与发展,明确了文章的目的、范围、预期读者以及文档结构。接着详细分析了AI作画的核心概念,包括其原理和架构,并通过Mermaid流程图进行直观展示。对核心算法原理进行了深入剖析,结合Python代码示例进行讲解。同时
- 快速掌握Python编程基础
张彦峰ZYF
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干货分享,感谢您的阅读!备注:本博客将自己初步学习Python的总结进行分享,希望大家通过本博客可以在短时间内快速掌握Python的基本程序编码能力,如有错误请留言指正,谢谢!(持续更新)一、快速了解Python和环境准备(一)Python快速介绍Python是一种简洁、强大、易读的编程语言,广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化运维等领域。它由GuidovanRossum在1991年设
- 人工智能 开源的大模型训练微调框架LLaMA-Factory
LLaMA-Factory是一个开源的大模型训练微调框架,具有模块化设计和多种高效的训练方法,能够满足不同用户的需求。用户可以通过命令行或Web界面进行操作,实现个性化的语言模型微调。LLaMA-Factory是一个专注于高效微调LLaMA系列模型的开源框架(GitHub项目地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)。它以极简配置、低资源消耗和对中文任
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
数据库
ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- 1-Kafka介绍及常见应用场景
sql2008help
kafka分布式
Kafka介绍ApacheKafka是一个开源的分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会。它被设计用于高吞吐量、低延迟、可水平扩展地处理实时数据流。官网地址是:https://kafka.apache.org/以下是Kafka的核心介绍:核心概念消息系统(MessagingSystem)Kafka充当生产者和消费者之间的消息中间件,解耦系统,确保可靠的数据传递。
- 2024 年最新 Protobuf 结构化数据序列化和反序列化详细教程
唤醒手腕
网络爬虫技术详细教程网络协议
Protobuf序列化概述Protobuf(ProtocolBuffers)是由Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化结构数据的方法。它用于在不同系统之间高效地交换数据。Protobuf使用定义文件(.proto)来描述数据结构,并通过编译生成特定语言的代码。它的优点包括小巧的二进制格式、高效的序列化速度和向后兼容性,非常适合需要高性能和跨语言的应用场景。常见序列化格式序列化格式
- 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><