- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比:AI 语言模型的博弈与未来
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展,AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中,ChatGPT(OpenAI)、DeepSeek(中国团队研发)和Grok(xAI,ElonMusk旗下公司)是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色,并针对不同的用户需
- 【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写?
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目录作者简介:问题抛出分析结论作者简介:高科,先后在IBMPlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业
- 为什么转行大模型行业?深度解析职业变革与技术红利
大模型入门教程
大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展,标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界,更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者,越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因,并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径,为从业者提供系统性分析。一、行业变革:传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例,随着移动互联网流量
- DeepSeek 与云原生后端:AI 赋能现代应用架构
一ge科研小菜菜
后端人工智能后端
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今快速发展的互联网时代,云原生(CloudNative)架构已成为后端开发的主流趋势。云原生后端的核心目标是利用云计算的弹性、可扩展性和高可用性,为现代应用提供稳定可靠的后端支持。而人工智能(AI)技术的发展,使得智能化成为云原生后端的新趋势。DeepSeek作为新一代AI技术,在云原生后端的自动化运维、智能资源调度、安全增强和高效数
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型,例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力,但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- 一个简单的语音识别实现---百度在线语音识别REST API SDK(Python)简单使用
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语音识别pythonsdk语音识别
百度在线语音识别RESTAPISDK(Python)简单使用首先申请开发者权限注册开发者信息完成注册创建新应用下载SDK并查看key在应用管理中,选择查看key,记录AppID、APIKey、SecretKey三个参数值。测试音频链接:http://pan.baidu.com/s/1o8Ue4B4密码:o5r1]注意事项音频格式限制pcm(不压缩)、wav、amr采样频率及位数支持评测8k/16k
- 人工智能直通车系列24【机器学习基础】(机器学习模型评估指标(回归))
浪九天
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目录机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R2)机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)详细解释均方误差是回归问
- 国央企AI落地:以智能客服系统为突破口的详细实施方案探讨
数商云网络
B2B系统数字化电商平台人工智能大数据架构java微服务spring
一、引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展和广泛应用,国央企作为国民经济的重要支柱,正积极探索AI技术在企业管理、业务运营等方面的应用。智能客服系统作为AI技术的一个重要应用领域,具有提升服务效率、增强用户体验、降低运营成本等显著优势,成为国央企AI落地的重要突破口。本文将详细探讨国央企如何以智能客服系统为突破口,实施AI技术的落地应用,并结合数商云在智能客服系统领域的实践经验,为国央企提供一套切
- CSDN社区,到底该不该用DeepSeek AI生成文章?
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##引言在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正以惊人的速度发展,逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支,自然语言处理(NLP)在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具,能够自动生成高质量的文章,极大地提高了内容创作的效率。然而,随着AI生成内容的普及,CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题:我们到底该不该
- AI大模型从入门到精通,2025终极指南!好卷啊,又不能躺平,只能悄悄卷你们了!
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什么是AI大模型?AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力,可以应用于各种领域,如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型?2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用,大模型作为其中的重要组成部分,正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力,广泛应用于
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引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- Python与Web 3.0:重新定义数字身份验证的未来
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- 大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案
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- 从LLM出发:由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践(全文3w字)
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文章目录第一部分:AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分:AI开发的核心技术2.1机器学习:AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习:机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构:现代LLM的核
- 我们的AI人工智能,自动发布了一篇假新闻……
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今天这个故事,还得从一个事故开始说起。前些日子,我们被XX公司投诉,说我们的资讯发布了关于他们公司授信额度的不实报道:告诉我们这篇资讯与他们公司最新公开披露的数据不一致,相关内容并不属实,可能对广大网友们造成严重误导,并对他们公司造成了严重负面影响……balabala一堆指责,并要求我们3小时内删除全部相关信息。然后,他们丢了2篇公告附件过来。我们对照着仔细一看,还真是我们搞错了:由于数据错误,“
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
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在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中,Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型,各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini,顾名思义,意
- 建立高质量个人数据库:解锁DeepSeek的关键
CodeJourney.
人工智能算法python
在人工智能飞速发展的时代,DeepSeek为普通人处理数据、提升工作效率带来了新的可能。然而,很多人在使用过程中存在误区,本文围绕如何正确利用DeepSeek搭建高质量个人数据库展开探讨,强调其对个人成长和发展的重要性,并通过具体实例展示其强大功能。重新理解DeepSeekDeepSeek的普及使普通人能够轻松搭建个人数据库,但不少人在使用时存在错误认知。他们将DeepSeek视为主角,把杂乱无章
- 如何减少跨团队交付摩擦?——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践
网罗开发
实战实战源码devops运维
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- FireRedASR:精准识别普通话、方言和歌曲歌词!小红书开源工业级自动语音识别模型
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例语音识别人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下FireRedASR这个小红书开源的工业级自动语音识别模型。快速阅读FireRedASR是小红书开源的工业级自动语音识别模型,支持普通话、中文方言和英语。该模型在普通话ASR基准测试
- 展望 AIGC 前景:通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地
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喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容(AIGC)技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表,通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破,成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化,为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁,更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
- 语音识别后处理代码
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语音识别后处理
importreimportdifflibimportosfromdatetimeimportdatetime,timedeltadefextract_snippets_no_duplicates(input_file,output_file,window=150):"""从输入文本文件中提取包含目标字符(A、B、C、D、"开始"、"结束")前后`window`个字符范围的文本。提取时扩展到完整的
- Python编码系列—Python代码重构:提升代码质量
学步_技术
Python编码python重构开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 【人工智能】Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议,标准化了应用程序向大型语言模型(LLMs)提供上下文的方式
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一、ModelContextProtocol(MCP)概述MCP,ModelContextProtocolMCP,是一个开放协议。MCP,标准化了应用程序向大型语言模型(LLMs)提供上下文的方式。MCP,旨在标准化应用程序如何为大型语言模型(LLM)提供上下文信息。MCP,提供了一个标准的接口,使得LLM可以无缝集成各种外部数据源和工具,从而扩展其能力和应用场景。二、MCP的定义和作用MCP定
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
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AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- PyTorch从入门到精通:探索深度学习新境界
lmtealily
深度学习pytorch人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一,凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成,正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用,PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始,逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题,最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
- 【Python】已解决:pip安装第三方模块(库)与PyCharm中不同步的问题(PyCharm添加本地python解释器)
屿小夏
pythonpippycharm
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
柳柳的博客
AI大模型测试用例
在软件开发过程中,测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而,软件系统的复杂性不断增加,手动编写测试用例的工作量变得异常庞大,且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习,它能够依据软件的需求和设计文档,自动生成高质量的测试用例,显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例,还生成清晰直观的思维导图,整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
- 人工智能之数学基础:线性代数中矩阵的初印象
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习深度学习
本文重点从本篇文章开始,我们将开始学习矩阵的概念,矩阵,作为线性代数的核心概念之一,就像是一个个精心编织的网格,将复杂的数据和关系以一种简洁而直观的方式呈现出来。矩阵矩阵的初印象想象一下,你手里有一张空白的表格,上面布满了等待填充的格子。这些格子按照行和列整齐排列,形成了一个二维的平面结构。如果我们把数字、符号或者更复杂的元素填入这些格子中,那么这个表格就变成了一个“矩阵”。简单来说,矩阵就是一个
- 人工智能第五次笔记(python运算符)
吴小白!
笔记python开发语言
一.运算符运算符用于执行某种操作并返回一个结果,Python中的运算符可以分为:算数运算符,比较运算符,逻辑运算符,赋值运算符,位运算符,身份运算符,成员运算符,三目运算符八种1.1算数运算符用于执行基本的数学运算1.1.1常见的算数运算符+:加法-:减法*:乘法/:除法%:取模(取余数)**:幂运算//:整除(取整数部分)x1=5x2=2x3=(1,2)#元组x4=(3,4)x5=[1,2]x6
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 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><