- 腾讯云容器与Serverless的融合:探索《2023技术实践精选集》中的创新实践
虎头金猫
云原生云原生dockerserverless容器运维运维开发腾讯云
腾讯云容器与Serverless的融合:探索《2023技术实践精选集》中的创新实践文章目录腾讯云容器与Serverless的融合:探索《2023技术实践精选集》中的创新实践引言《2023腾讯云容器和函数计算技术实践精选集》整体评价特色亮点分析Serverless与Kubernetes的融合FinOps在资源配置优化中的应用云监控Barad的云原生实践对云计算领域的贡献和影响阅读体验分享案例的实用性
- easy connect 连接不上网络,本地环境出现异常
玩人工智能的辣条哥
计算机应用软件easyconnect
环境:Win7专业版easyconnect问题描述:easyconnect连接不上网络,本地环境出现异常解决方案:1.打开IE的lnternet选项–高级看看是否勾选了SSL3.0TLS1.0,取消(未解决)2.请先关闭防火墙和杀毒软件3.右击以管理员身份运行测试一下4.用windows环境诊断修复工具扫描测试5.卸载重装一下客户端,更新客户端(解决本案例)
- 精选 ES(elasticsearch)添加、修改、查询、删除详细使用语法
代码讲故事
架构师成长之路ELK中间件elasticsearchES使用查询语法
精选ES(elasticsearch)添加、修改、查询、删除详细使用语法。elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的数据搜索和分析引擎。es使用简单,支持集群,适用于海量数据的存储、搜索与分析,应用十分广泛。Elastic有一条完整的产品线:Elasticsearch、Kibana、Logstash等,前面说的三个就是大家常说的ELK技术栈。案例一1、根据用户ID、是否隐藏、帖子
- 针对视频内容进行检测开源项目
红豆和绿豆
开源音视频
以下是10个可以实现视频是否涉及擦边或黄色内容检测的免费开源GitHub项目推荐:1.**OpenNSFW2**OpenNSFW2是一个用于检测图片和视频是否包含成人内容的开源库。它基于深度学习模型,能够实时分析视频帧并给出概率值,判断内容是否涉及黄色。2.**Watsor**Watsor是一个开源项目,支持实时视频流的物体检测。它允许通过配置检测区域和掩码,限制检测范围,并支持多种视频源输入。3
- 机器学习01
天行者@
机器学习人工智能深度学习
机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
- 机器学习02
天行者@
机器学习人工智能深度学习
三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation(Train-TestSplit)优点1.简单高效操作简便:这种方法的实现非常直接,只需要将原始数据集按照一定比例(常见的如70:30、80:20等)随机划分为训练集和测试集。例如,在Python的scikit-learn库中,使用train_test_split函数可以轻松完成划分,代码简洁
- Mysql调优---Mysql锁机制(油炸圣女果的学习日记第七期)
油炸圣女果
mysql学习数据库
本期来介绍一下Mysql中的锁机制。首先,分享一个今天抖音刷到的一个视频,很有意思且对上一期和这期的知识理解很有帮助,非常形象的体现了事务隔离级别在工作中出现的问题案例:6.41复制打开抖音,看看【孟小哥捉虫vlog的作品】想不通为啥有bug,骨干:你投下代码!#程序员...https://v.douyin.com/i5dpJhs6/Z@m.Qk07/25aNW:/锁机制详解锁是计算机协调多个进程
- C/C++中strtok函数的使用。
️○-
c语言c++
网上的很多关于strtok的说明感觉都不是太对,以下是我结合网上的资料以及自己实际测试后的结果,略带推测出来的strtok的用法。头文件:函数strtok在中。strtok函数原理与使用方法:第一次调用:strtok(char*s,char*delim),其中字符串delim是分隔识别符,在s中寻找首次出现在delim中的字符,把该字符替换为\0。如果找不到,不对原字符串进行改变。第二次调用:把第
- 利用条形码和 OCR 彻底改变 VIN 和 TIN 识别方式
sdk大全
DynamsoftBarcodeReader人工智能
利用条形码和OCR彻底改变VIN和TIN识别方式在汽车行业中,车辆识别号(VIN)和轮胎识别号(TIN)不可或缺。这些字母数字代码在确保车辆跟踪和安全方面起着至关重要的作用。VIN提供有关车辆来源、规格和唯一身份的详细信息,而TIN对于监控轮胎生产、召回和安全标准至关重要。然而,识别这些代码和数字的传统方法已被证明效率低下,常常导致错误、延误和操作瓶颈。条形码和光学字符识别(OCR)等技术的引入彻
- 深度融入行业的利器:Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en模型的应用案例
彭榕赢Driscoll
深度融入行业的利器:Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型的应用案例opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en在当今全球化的大背景下,语言翻译的需求日益增长。Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型,作为一款由赫尔辛基大学语言技术研究组开发的翻译模型,以其卓越的性能和
- python开发翻译软件&PDF文档识别转换翻译
Juniper_fly
AI模型PDF格式转换Python开发程序python开发语言
一、通过Helsinki-NLP模型实现离线翻译接口参考文档:https://blog.csdn.net/mzl87/article/details/1271234451.1、开发环境配置系统环境:WIN10开发环境:pycharm开发语言环境:Python3.8.10-64bitpip21.1.1(pip降级:python-mpipinstallpip==21.1.1)常用命令:查看python
- iOS指纹归因详解
AirZilong
ios大数据
iOS指纹归因(FingerprintAttribution)详解1.指纹归因的概念指纹归因(FingerprintAttribution)是一种无ID归因(ID-lessAttribution)技术,主要用于广告跟踪、用户识别或流量分析。它基于设备的软硬件特征生成唯一标识,而不依赖于IDFA(IdentifierforAdvertisers)或UUID。2.指纹归因的原理指纹归因的核心是收集设备
- 探秘 DeepSeek 硬件适配:GPU/TPU/NPU 异构计算原理剖析
FinkGO小码
深度学习程序人生算法语言模型数据分析学习方法经验分享
一、引言在深度学习领域蓬勃发展的浪潮中,硬件作为支撑技术腾飞的基石,其适配与协同能力成为决定深度学习应用效能的关键因素。DeepSeek作为前沿且极具创新性的技术框架,在与GPU、TPU、NPU等异构硬件的融合适配方面展现出卓越特性。依托清华大学《DeepSeek:从入门到精通》这一宝贵知识载体,我们得以深入挖掘其底层适配逻辑,全方位展现DeepSeek在异构计算舞台上的精彩表现。二、GPU:深度
- UE4 3D Widget 不显示问题
sh15285118586
UEUE43Dwidget不显示
这是Epic公司官方讲解3DWidget案例:https://docs.unrealengine.com/latest/INT/Engine/UMG/HowTo/Create3DWidgets/index.html不现实情况一:将Actor拖到场景中,要按照Z轴旋转180度,正面朝向摄像机才显视。不现实情况二:所有步骤都安装官网做,也不是第一种情况,那么解决办法是,删除Saved和Intermed
- 领航者-跟随者编队算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴算法python开发语言
文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导运动模型领航者的控制跟随者的控制示例推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)代码运行结果代码和图表说明应用案例优化和挑战优化挑战结论引言在现代科技的发展中,无人机和自动驾驶汽车已经变得越来越普遍。这些技术依赖于多智能体系统(MAS),即多个智能设备一起协作完成任务。在这些系统中,领航者-跟随者编队算法是非常重要的一部分。
- 目标检测进化史:从R-CNN到YOLOv11,技术的狂飙之路
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法#深度学习深度学习计算机视觉python目标检测YOLOcnn人工智能
一、引言在计算机视觉领域中,目标检测是一项至关重要的任务,它旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体,并确定它们的位置。目标检测技术的应用广泛,涵盖了自动驾驶、安防监控、智能机器人、图像编辑等多个领域。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测算法也取得了巨大的突破,从最初的R-CNN到如今的YOLOv11,每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。回顾目标检测的发展历程,R-CNN作为第一个将深度
- 数据安全_笔记系列01:数据分类分级与敏感数据识别详解
宁宁可可
数据安全分类人工智能大数据
数据安全_笔记系列01:数据分类分级与敏感数据识别详解1)、数据分类分级与敏感数据识别详解数据分类分级是数据安全治理的核心环节,旨在根据数据的敏感性和重要性,制定差异化的保护策略。以下从定义、法规、方法、工具、案例等维度全面解析:一、数据分类分级是什么?数据分类(DataClassification)按数据的属性、用途、内容划分类型(如个人信息、财务数据、研发数据)。目标:明确数据归属,便于针对性
- 探索Perl语言:入门学习与实战指南
洛秋_
后端开发perl
文章目录探索Perl语言:入门学习与实战指南一、Perl语言概述二、Perl的安装与配置安装PerlWindowsmacOSLinux配置Perl三、基本语法与数据类型标量变量数组哈希四、控制结构条件语句循环语句五、子程序与模块子程序模块六、文件操作与正则表达式文件读取与写入正则表达式应用七、常用模块介绍DBI模块LWP模块JSON模块八、实战案例简单的Web爬虫数据库操作九、测试接口与详细解释接
- 新手SEO实战手册
老陈头聊SEO
SEO其他
内容概要对于刚接触SEO的新手而言,系统性理解优化框架是成功的第一步。《新手SEO实战手册》以“从理论到实践”为脉络,构建了涵盖基础认知、技术操作及效果追踪的全流程学习路径。通过拆解搜索引擎工作原理与排名规则,帮助用户建立清晰的优化逻辑,同时结合实战案例,降低学习门槛。下表概括了手册的核心学习模块与对应目标:学习模块核心要点关键词策略长尾词挖掘方法、搜索意图分析与竞争评估站内技术优化URL结构设计
- 论文学习3:深度学习增强的光声成像(PAI)的最新进展(综述)
superace7911
基于机器学习的光声图像处理机器学习图像处理
原文链接有空可以细看,这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像(PAI)的介绍,它结合了光学和超声成像的优点,为生物医学成像提供了一种有前景的模态。深度学习(DL)在解决PAI中存在的技术限制(如硬件限制、生物特征信息缺乏等)方面的潜力。2.DL方法的原理介绍DL的子集:监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构:卷积神经网络(CNN)、U-形神经网络(U-Net)和
- Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集
这张生成的图像能检测吗
优质GAN模型训练自己的数据集pytorch生成对抗网络人工智能python深度学习机器学习计算机视觉
简介简介:提出一种新的MMGAN架构,使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。由于生成器在多个真实数据分布之间共享,高度共享的生成器(通过混合权重反映)捕获分布的公共方面,而非共享的生成器捕获独特方面。论文题目:MIXEDMEMBERSHIPGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS(混合成员生成对抗网络)会议:IEEEInternationalConferenceonIm
- 9、论文阅读:无监督的感知驱动深水下图像增强
Maker~
图像增强论文阅读深度学习计算机视觉
Perception-DrivenDeepUnderwaterImageEnhancementWithoutPairedSupervision前言引言相关工作UIE模型基于非物理模型基于物理模型基于深度学习质量度量在图像增强中的应用方法论问题表述PQR模型PDD网络生成器损失函数实验A.数据集B.训练细节C.实验结果**PQR模型结果****定量UIE结果****定量UIE结果****可视化增强结
- Pytorch实现论文:基于多尺度融合生成对抗网络的水下图像增强
这张生成的图像能检测吗
GAN系列pytorch生成对抗网络人工智能深度学习神经网络计算机视觉python
简介简介:提出了一种新型的水下图像增强算法,基于多尺度融合生成对抗网络,名为UMSGAN,以解决低对比度和颜色失真的问题。首先经过亮度的处理,将处理后的图像输入设计的MFFEM模块和RM模块生成图像。该算法旨在适应各种水下场景,提供颜色校正和细节增强。论文题目:Underwaterimageenhancementbasedonmultiscalefusiongenerativeadversaria
- 71、Go语言全局初始化利器:sync.Once的深度解析与应用
多多的编程笔记
Go语言开发golang开发语言后端
Go语言开发:sync.Once的使用,实现全局唯一初始化本文将介绍Go语言中sync.Once的使用,以及如何利用它实现全局唯一的初始化。通过阅读本文,您将了解sync.Once的基本概念、应用场景以及一些实用的技巧和案例。1.sync.Once简介在Go语言中,sync.Once是一个同步原语,用于确保某个函数仅被执行一次。这对于初始化操作特别有用,例如全局变量的初始化,因为它们需要在程序启动
- Did you forget to `#include <pybind11/stl.h>`? Or <pybind11/complex.h>,<pybind11/functional.h>
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉深度学习pythonpytorch
项目场景:基于深度学习的三维点云可视化问题描述:Traceback(mostrecentcalllast):File".\draw_npy.py",line25,ino3d.visualization.draw_geometries([pcd.points])TypeError:draw_geometries():incompatiblefunctionarguments.Thefollowing
- 即插即用的注意力机制21种
@Mr_LiuYang
论文阅读AttentionModule注意力机制即插即用
提示:谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展,注意力机制(AttentionMechanism)已成为提升模型表现的关键技术,本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能:自适应学习通道权重,增强重要通道特征。出处:SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
- 精准识别IP应用场景
IpdataCloud
tcp/ip网络协议网络
基于全球领先的IP应用场景识别服务IPv4/IPv6全量数据库,为企业提供高精度、低延迟的场景化解析能力,助您构建更安全、智能的网络生态。精准识别,毫秒响应全量数据覆盖,依托全球最大的IP地址库,支持IPv4/IPv6双协议解析,精准识别19类核心应用场景,包括企业专线、政府机构、移动网络、卫星通信等细分类型。通过返回运营商、ASN号及场景分类标签,企业可快速判断IP属性,识别异常流量风险。IP应
- 防御-day6-内容安全
小许不内卷
安全
一、文件过滤技术这里说的文件过滤技术,是指针对文件的类型进行的过滤,而不是文件的内容。想要实现这个效果,我们的设备必须识别出:承载文件的应用---承载文件的协议很多,所以需要先识别出协议以及应用。文件传输的方向---上传,下载文件的类型和拓展名---设备可以识别出文件的真实类型,但是,如果文件的真实类型无法识别,则将基于后缀的拓展名来进行判断,主要为了减少一些绕过检测的伪装行为。二、内容过滤技术文
- 网关类设备技术演进思路
看兵马俑的程序员
网闸安全
1.新技术采纳5G和物联网技术:支持更快的数据传输和更多连接。人工智能(AI)和机器学习:用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算:在设备端进行数据处理,减少对云服务的依赖,提高响应速度。区块链技术:用于确保数据安全和网络安全。2.安全性和隐私数据加密和隐私保护:采用最新的加密技术保护数据传输和存储。身份验证和访问控制:强化用户身份验证,确保只有授权用户可以访问网关。固件和软件安全更新:支
- bind()函数的概念和使用案例
青草地溪水旁
linuxc语言学习网络Linuxc
在计算机网络编程中,bind()是一个用于将一个套接字(socket)与一个特定的网络地址和端口号关联起来的系统调用。这个函数通常在服务器端编程中使用,用于指定服务器将监听哪个网络接口和端口号上的连接请求。bind()的概念套接字:在计算机网络中,套接字是通信链路的一个端点,可以看作是不同计算机进程间通信的一个虚拟端点。网络地址和端口号:网络地址用于标识网络中的设备,端口号用于标识设备上的特定服务
- 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><