- 【开源分享】Conan:C/C++开发者的包管理神器
智驾
开源分享c++Conan包管理
文章目录一、现实中的依赖地狱二、Conan是什么?三、Conan的核心优势四、实际项目应用示例1.安装Conan2.创建项目结构3.编写conanfile.txt4.安装依赖5.CMake构建五、六大核心优势详解优势1:依赖隔离优势2:构建可重复性优势3:构建加速优势4:多编译器支持优势5:企业级私有仓库优势6:灵活的构建模式六、适用场景对比七、常见误区提醒八、企业级应用案例九、学习资源导航一、现
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
wq舞s
人工智能python深度学习deeplearningai科技pytorch
研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
- kotlin入门之泛型
易帜¤
kotlinandroid
【码上开学】Kotlin的泛型在学习kotlin泛型之前我们先来回顾一下关于Java的泛型基础吧。说道泛型,我们可能最常用的就是在三大集合中去使用。泛型将具体的类型泛化,编码的时候用符号来值代类型,在使用时再确定他的类型。因为泛型的存在,我们可以省去强制类型转化。泛型是跟类型相关的,那么是不是也能使用与类型的多态呢?场景一://多态,因为Button是TextView的子类,向上转型TextVie
- 【学习】《算法图解》第十一章学习笔记:动态规划
程序员
一、动态规划概述动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决问题的方法。它是一种强大的算法设计技术,特别适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。(一)算法适用场景动态规划主要适用于以下场景:最优化问题(求最大值、最小值)计数问题(求方案数)具有重叠子问题特性的问题具有最优子结构特性的问题(二)算法基本思想动态规划的核心思想是:将原问题
- Kotlin学习5—泛型
SyubanLiu
KotlinKotlin
前言什么是泛型?在我们一般的编程模式下,我们需要给任何一个变量指定一个具体的数据类型,而泛型允许我们不指定具体类型的情况下进行编程,这样会具有更好的扩展性泛型的基本用法泛型主要有两种定义方式:定义泛型类,及定义泛型方法,使用的语法结构都是,括号中的字母使用任何字母都可以的,T只是常规写法在Kotlin中,还拥有非常出色的类型推导机制,假设我们传入一个Int类型的参数,Kotlin能够自动推导出泛型
- 周易算卦排盘源码(完整的周易四柱八字紫微斗数_七政四余大六壬等源码)
大大的拥抱88
开发语言python
简介本仓库提供了一个完整周易八字排盘源码:周易八卦,阴阳五行,干支,四柱八字排盘,紫微斗数,奇门遁甲,七政四余集大成者结合,事实上年周易研究,结合了紫薇运势,刑冲关系,神煞,奇门遁甲,七政四余排盘,大六壬等中国古老的周易占卜算法,结合计算机知识,在网页上可以时时展示出来,对真正的占师卜,周易弟子非常受益。这套完整的代码适合开发者和商业运营者学习和使用。资源文件描述文件名:周易算卦源码(完整的周易四
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能深度学习ai
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
2301_80355452
深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- muduo
2301_80355452
php前端开发语言
好的,我们来深入剖析陈硕老师开发的著名C++网络库——muduo。它以“简单、高效、易用”著称,是学习LinuxC++高性能网络编程的绝佳范本。我会尽量详细、通俗地讲解其核心思想、关键组件、源码结构和工作原理。核心思想:Reactor模式(Non-blocking+I/OMultiplexing)muduo的灵魂是Reactor模式。理解它就理解了muduo的一半。想象一下:传统阻塞模型的问题:想
- 脑机新手指南(十五)speechBCI 项目新手入门指南(上):项目概述、代码结构与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
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一、引言在脑机接口(BCI)领域,语音相关的研究正不断取得突破。speechBCI项目为语音脑机接口的研究提供了一个优秀的开源代码库。该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇,详细引导新手深入了解和使用speechBCI项目。二、项目概述speechBCI项目不仅仅是一个代码集合,它背后有着深厚的学术背景和实际应用价值。它与一篇发表在[Natur
- 脑机新手指南(三):新手小白入门 BCI-从认识到初体验(上)
一、引言脑机接口(Brain-ComputerInterface,简称BCI)作为一项前沿科技,正逐渐改变我们对大脑与外部设备交互方式的认知。本教程旨在为完全不了解BCI的新手提供一个全面且系统的入门指南,帮助大家开启在BCI领域的学习之旅。二、认识BCIBCI的定义BCI是一种能够实现大脑与外部设备直接通信的技术。它通过检测大脑活动产生的电信号、磁信号或其他生理信号,并将这些信号转化为计算机能够
- Python程序设计 第6章:函数和函数式编程
若北辰
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Python程序设计Python是全球范围内最受欢迎的编程语言之一,学好Python将对个人职业生涯产生很大的助力,Python在机器学习、深度学习、数据挖掘等领域应用极为广泛。在数据科学家/数据分析师、人工智能工程师、网络安全工程师、软件工程师/全栈工程师、自动化测试工程师等岗位,年入50万,很普遍,学好Python,高薪就业不是问题,因此推出Python程序设计系列文章:Python程序设计第
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
- 什么是神经网络和机器学习?【云驻共创】
一键难忘
人工智能机器学习深度学习神经网络网络
什么是神经网络和机器学习?一.背景在当今数字化浪潮中,神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱,推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而,对于初学者和专业人士来说,理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中,我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。二.神经网络和机器学习简介神经网络和机器学习都是人工智能领域中的重要概念,它们通常用于解决各
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
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人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- 《ChromaGAN》论文简读及demo运行(萌新手记)
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论文题目:《ChromaGAN:AdversarialPictureColorizationwithSemanticClassDistribution》《具有语义类别分布的对抗图片着色》论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.09837.pdf源码地址:https://github.com/pvitoria/ChromaGAN声明:仅学习用途。这是WACV2020收录的一篇
- Orangepi Zero2 全志H616开发学习
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一.简介1.1为什么学学习目标依然是Linux系统,平台是ARM架构·蜂巢快递柜,配送机器人,这些应用场景用C51,STM32单片机无法实现·第三方介入库的局限性,比如刷脸支付和公交车收费设备需要集成支付宝SDK,提供的libalipay.so是Linux的库,设备必须跑Linux系统·图像识别,音频,视频等领域的技术支撑也无法脱离Linux系统·人工智能型设备通常需要更好的系统和更高的算力,所以
- python学智能算法(十六)|机器学习支持向量机简单示例
西猫雷婶
python学习笔记人工智能机器学习机器学习python支持向量机人工智能深度学习
【1】引言前序学习了逻辑回归等算法,相关文章链接包括且不限于:python学智能算法(十)|机器学习逻辑回归(Logistic回归)_逻辑回归算法python-CSDN博客python学智能算法(十一)|机器学习逻辑回归深入(Logistic回归)_np.random.logistic()-CSDN博客今天在此基础上更进一步,学习支持向量机,为实现较好地理解,先解读一个简单算例。【2】代码解读【2
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
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人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 2025 年最强 RPA 软件盘点
天竺鼠不该去劝架
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RPA(机器人流程自动化)软件成为了企业提升效率、降低成本的重要工具。以下是2025年一些顶尖的RPA软件盘点。国外RPA软件UiPath地位:全球RPA市场的领军者。功能特性:全能型平台,覆盖流程发现、自动化设计到机器人管理全生命周期。拥有易用的低代码设计器,便于快速上手;强大的AI集成,可实现机器学习和文档理解;能与ERP、CRM等系统无缝集成。适用场景:适用于金融、零售、制造业等需要处理复杂
- WPF学习笔记(3):ListView根据内容自动调整列宽
weixin_30709061
WPF学习笔记(3):ListView根据内容自动调整列宽原文:WPF学习笔记(3):ListView根据内容自动调整列宽DataGrid中,只要不设置DataGrid的宽度和列宽度,或者将宽度设置为Auto,那么表格就会根据内容自动调整宽度,以显示所有内容。但如果是ListView,按以上方法设置,却达不到列宽自动调整的效果,列宽在控件第一次加载的时候已经确定,之后不会随着某列数据长度的增加和减
- 《机器学习数学基础》补充资料:什么是随机变量
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能数学概率
卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题:一个边长为aaa的正三角形,CCC为其外接圆,外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦,则弦长lll大于aaa的概率为何?法1:随机半径法先拉出一条圆半径,然后随机在半径上取一点,再画出通过此点并垂直半径的弦。易知当弦心距小于R/2R/2R/2时,弦长lll大于aaa,故概率为1/21/21/2。法2:随机端点法在圆周上随机
- wpf 学习笔记
1.同时加载两个窗体先添加一个子窗体,然后再app.xaml.cs里重写OnStartup方法//app.xaml.csusingSystem.Configuration;usingSystem.Data;usingSystem.Windows;namespaceWpfApp1{//////InteractionlogicforApp.xaml///publicpartialclassApp:Ap
- Vulkan 学习(18)---- 使用 ValidationLayer
小猪佩奇TONY
Vulkan学习学习mfcc++
目录ValidationLayer简介启用ValidationLayerEnableValidationLayer检查扩展支持创建回调函数注册回调函数AndroidValidationLayerValidationLayer简介VulkanAPI的设计是按照最小化驱动程序的开销进行的,所以默认情况下VulkanAPI提供的错误检测的功能非常有限,很多基本的错误都没有被Vulkan显式进行处理,遇到
- Linux-读者写者问题
“αβ”
Linuxlinux运维服务器c++多线程git云服务器
目录问题描述读写锁主要思想代码伪实现读者优先算法写者优先算法读者写者公平算法库函数的学习读写锁接口读写锁使用案例问题描述在编写多线程的时候,有一种情况是十分常见的。那就是,有些公共数据修改的机会比较少。相比较改写,它们读的机会反而高的多。通常而言,在读的过程中,往往伴随着查找的操作,中间耗时很长。给这种代码段加锁,会极大地降低我们程序的效率。这类问题就归结为读者写者问题。那么有没有一种方法,可以专
- java中压缩文件的解析方式(解析文件)
Java失业转安卓
java开发语言eclipse
背景了解:java中存在IO流的方式,支持我们对文件进行读取(Input,从磁盘到内存)或写入(output,从内存到磁盘),那么我们在面对“zip”格式或者“rar”格式的压缩文件,又如何去解析使用。下面一起学习交流!所用知识点:1.java的util包下的ZipInputStream:读取zip文件流第三方类库:commons-io-2.16.1.jarjunrar-7.5.5.jarslf4
- 贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类
AI天才研究院
AI人工智能与大数据计算AI大模型企业级应用开发实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
本文我将为您撰写一篇关于"贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类"的技术博客文章。这篇文章将深入探讨贝叶斯网络和深度学习在图像识别和分类领域的结合应用。我会遵循您提供的要求和结构模板,确保文章内容全面、深入且易于理解。让我们开始吧。贝叶斯网络与深度学习的结合:图像识别和分类关键词:贝叶斯网络、深度学习、图像识别、图像分类、概率推理、卷积神经网络、不确定性建模文章目录贝叶斯网络与深度学习的结合:
- 在浏览器中使用TensorFlow.js
魏铁锤chui
tensorflowjavascript人工智能
TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库,用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型,并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
- 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><