- 机器翻译技术的演进与未来趋势:从规则到神经网络的革新
Echo_Wish
人工智能前沿技术机器翻译神经网络人工智能
随着全球化的不断推进和多语言交流的日益频繁,机器翻译(MachineTranslation,MT)技术的需求日益增长。机器翻译技术经历了从基于规则的方法到统计方法,再到如今的神经网络方法的发展历程。本文将探讨机器翻译技术的演进过程及其未来趋势,并结合Python代码示例,展示现代机器翻译技术的应用。一、机器翻译技术的发展历程1.基于规则的机器翻译(RBMT)早期的机器翻译技术主要基于规则(Rule
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
人工智能aideepseek深度学习
DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 神经网络常见激活函数 9-CELU函数
亲持红叶
神经网络常见激活函数深度学习机器学习人工智能数学建模神经网络python
文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元:CELU(ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit),是一种连续可导的激活函数,结合了ELU和ReLU的特点,旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α
- 深度学习视频教程推荐
yunTrans
DeepLearning深度学习视频神经网络
推荐一个深度学习视频教程,中文,推导详细。老先生娓娓道来,将神经网络、深度学习讲的非常透彻。由复旦大学吴立德老师教授的课程:http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
- 基于深度学习的商品推荐
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 深度学习 视频推荐
小赖同学啊
人工智能深度学习音视频人工智能
以下为你呈现一个基于深度学习实现视频推荐的简化代码示例。这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式,借助TensorFlow和Keras库来构建模型。在这个示例中,假设已有用户对视频的评分数据,目标是预测用户对未评分视频的评分,进而为用户推荐可能感兴趣的视频。1.环境准备要确保你已经安装了必要的库,如numpy、pandas、tensorflow等,可以使用以下命令进行安装:pipinstal
- 23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习人工智能
在使用这个非线性激活函数的时候,其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播,以及反向怎么传递的。如下图所示:第一:relu函数的正向传播函数是:当输入值(隐藏层)值大于了,就输出自己本身的值。反向梯度传播:当输出值大于0,那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0,那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是,如果输入值是0或小于0,那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0,那么输出值的方向增强就有。
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- 基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)
埃菲尔铁塔_CV算法
深度学习人工智能神经网络opencv计算机视觉python
摘要随着半导体行业的飞速发展,对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力,在半导体领域展现出巨大的应用潜力。本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法,介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体在半导体数据处理中的应用,分析了模型训练与优化的关键技术,并通过实际案例验证了深度学习算法在
- 基于深度学习的半导体算法原理及应用
埃菲尔铁塔_CV算法
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摘要随着半导体产业的持续发展,深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用。详细分析了这些算法处理半导体相关数据的机制,探讨了算法实现中的关键技术,如数据预处理、模型训练与优化等。通过实际案例展示
- 计算机视觉国内外研究现状(综述)
埃菲尔铁塔_CV算法
计算机视觉
1.国内外研究进展1.2.1特征提取研究进展特征提取是图像处理的一个重要环节,是进行身份识别和行为识别的重要部分。近年来,针对不同特征的提取,国内外学者提出了许多特征提取算法,同样特征提取的效果大都不错。但是在复杂的猪舍环境中提取猪的特征还是比较困难的。下面针对几种目前常用的特征提取算法进行一些介绍。(1)传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久,现阶段比较成熟,是深度学习算法出来之前研究
- python 学习路线
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python学习windows
学习顺序《python编程:从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《Python编程》《Python编程:从入门到实践》变量变量命名:仅用小写和下划线。变量本质:指向特定的值。字符串在字符串中使用变量:f’{varies1}{varies2}’更早版本:‘{}{}’
- 联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置
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目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区,删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件,注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时,需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题!2.Windows磁盘分区,删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS
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鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
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在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- 精通LangChain:如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档
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langchainpython
#引言随着人工智能和深度学习的快速发展,文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而,处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用Unstructured库,通过LangChain框架加载和处理多种格式的图像文档,帮助您在DIA任务中实现更高效的工作流程。#主要内容##安装Unstructured在开始之前,确保安装了Unstruct
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python深度学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 【AI】人工智能没那么神秘!
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AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- 机器学习: 逻辑回归
小源学AI
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 【图像重建】基于matlab BP神经网络双基地SAR成像图像重建【含Matlab源码 1950期】
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欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进;个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式(1)完整代码,已上传资源;需要的,在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
- 大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
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1、大语言模型概念及作用大语言模型:(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、回答问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子:如果你问它一个问题,比如:“为什么天空是蓝
- GitHub 上的开源项目推荐
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GitHub上的开源项目有成千上万,涵盖了从前端框架到数据科学、机器学习、系统工具等各个领域。不同的人根据兴趣和需求,可能会有不同的排名。不过,一些开源项目因为其广泛的应用、社区支持和技术创新,通常被认为是“最好”的开源项目之一。下面是一些广受欢迎、常被认为是GitHub上最好的开源项目(按领域分类):1.开发工具与库Bootstrap最流行的前端框架之一,用于快速开发响应式和现代化的网页。Vue
- 2024年机器学习高薪认证
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机器学习人工智能
在这个数字时代,各大公司都在优先考虑使用AI(人工智能)和ML(机器学习)来解决各种问题。机器学习已成为技术领域中最具活力和收益潜力的领域之一,其在组织中的日益整合导致对具有认证资格专业人士的需求增加。认证不仅有助于提高在这一领域的专业知识,而且还能增加他们的收入潜力。本文深入探讨了2024年最具高薪潜力的机器学习认证,以及它们的价格,以便为您提供详尽的展望并帮助您选择合适的认证。最高薪的机器学习
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
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杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 多图详解VSCode搭建Python开发环境
爱编程的喵喵
Python基础课程vscodeidepython开发环境
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文通过多图的方式详细介绍了VSCode搭建Pyt
- 更符合DeepSeek的提问方式,学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词!
AIWritePaper官方账号
AIWritePaperDeepSeek学术论文人工智能chatgpt数据分析prompt论文阅读
DeepSeek提问技巧总结1.聚焦核心,细化问题:提问时应精准明确,避免过于宽泛或模糊。例如不要问“如何学习机器学习?”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题,可将其拆解为多个小问题,逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗?”再问“如何用Kaggle进行机器学习相关的数据竞赛?”2.提供背景,结构化描述:在提问时,提供问题的背景信息或目标,以便DeepSeek更准确地理解需
- python 3.8 的anaconda怎么下载
xiamu_CDA
python开发语言
Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域,Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版,受到了广泛欢迎。它不仅简化了环境管理,还极大地提高了开发效率。本文将详细介绍如何下载并安装包含Python3.8的Anaconda发行版,帮助读者快速上手使用这一强大的工具。一、Anaconda简介Anaconda是由ContinuumAnalyt
- 深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题
☆cwlulu
深度学习分类人工智能
CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集,广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像,每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像,具体类别包括:飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车
- 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
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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><