- 机器学习学习笔记(十七)—— 优化算法概述
lancetop-stardrms
机器学习机器学习
一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。下面optimize包中函数的概览:1.非线性最优化fmin--简单Nelder-Mead算法fmin_powell--改进型Powell法fmin_bfgs--拟Newton法fmin_cg--非线性共
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
悠然的笔记本
人工智能
在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- 什么是机器学习?
CM莫问
机器学习模型机器学习人工智能算法
一、概念(维基百科)机器学习是人工智能的一个分支。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。二、主要特点机器学习的主要特点包括:1、数据驱动:机器学习模型的性能主要依赖于输入的数据。数据的质量和数量直接影响模型的准确性和泛化能力,所谓“Garbagein,garbag
- 机器学习,我们主要学习什么?
悠然的笔记本
机器学习机器学习
机器学习的发展历程机器学习的发展历程,大致分为以下几个阶段:1.起源与早期探索(20世纪40年代-60年代)1949年:Hebb提出了基于神经心理学的学习机制,开启了机器学习的先河1950年代:机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连。例如,1956年,达特茅斯会议标志着人工智能的诞生,机器学习作为其重要分支也开始受到关注1960年代:出现了早期的机器学习算法,如1967年诞生的K最近邻算法(KNN
- 多目标应用:基于自组织分群的多目标粒子群优化算法(SS-MOPSO)的移动机器人路径规划研究(提供MATLAB代码)
IT猿手
机器人路径规划多目标优化算法多目标应用前端多目标算法人工智能matlab算法路径规划
一、机器人路径规划介绍移动机器人(Mobilerobot,MR)的路径规划是移动机器人研究的重要分支之,是对其进行控制的基础。根据环境信息的已知程度不同,路径规划分为基于环境信息已知的全局路径规划和基于环境信息未知或局部已知的局部路径规划。随着科技的快速发展以及机器人的大量应用,人们对机器人的要求也越来越高,尤其表现在对机器人的智能化方面的要求,而机器人自主路径规划是实现机器人智能化的重要步骤,路
- 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)
ww18000
r语言开发语言数据挖掘机器学习
非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
- 数据结构——排序(交换排序)
c++
目录一、交换排序的总体概念二、冒泡排序三、快速排序1.挖坑法2.左右指针3.前后指针一、交换排序的总体概念交换排序是一类排序算法,它的核心思想是通过交换元素的位置来达到排序的目的。在排序过程中,比较数组中的元素对,如果它们的顺序不符合排序要求,就交换它们的位置。在这里主要讲冒泡排序和快速排序。二、冒泡排序基本概念:冒泡排序是一种简单的交换排序算法。它的基本思想是通过反复比较相邻的元素,根据排序要求
- 负载均衡算法分类以及它们的优缺点
xiaobai166
负载均衡
负载均衡算法分类任务平分类:负载均衡系统将收到的任务平均分配给服务器进行处理,这里的“平均”可以是绝对数量的平均,也可以是比例或者权重上的平均。负载均衡类:负载均衡系统根据服务器的负载来进行分配,这里的负载并不一定是通常意义上我们说的“CPU负载”,而是系统当前的压力,可以用CPU负载来衡量,也可以用连接数、I/O使用率、网卡吞吐量等来衡量系统的压力。性能最优类:负载均衡系统根据服务器的响应时间来
- 使用Python实现量子电路模拟:走进量子计算的世界
Echo_Wish
Python进阶量子计算python开发语言
量子计算作为一项前沿科技,因其能够解决经典计算无法应对的复杂问题而备受关注。通过量子电路模拟,我们可以在经典计算机上模拟量子计算过程,从而进行量子算法的研究和验证。Python作为一种强大且易用的编程语言,为量子电路模拟提供了丰富的库和工具。本文将详细介绍如何使用Python实现量子电路模拟,涵盖环境配置、依赖安装、量子电路构建、模拟与测量和实际应用案例等内容。项目概述本项目旨在使用Python构
- 《数据结构基础操作:从代码层面深入剖析链表、栈与队列》
Oracle_666
数据结构
引言在计算机编程的世界里,数据结构是构建高效算法和程序的核心要素。链表、栈和队列作为基础且重要的数据结构,广泛应用于各种软件开发场景中。本文将结合具体代码,详细解读双向链表的插入与删除、顺序栈和循环队列的基本操作、链表合并以及删除链表倒数第N个节点的实现逻辑和代码细节。1.双向链表插入与删除操作的代码实现1.1.双向链表节点结构定义//定义双向链表节点结构//双向链表的每个节点包含三部分:数据域、
- 算法基础 -- 区间和
CyberXavier
数据结构算法基础算法
区间和假定有一个无限长的数轴,数轴上每个坐标上的数都是0。现在,我们首先进行n次操作,每次操作将某一位置x上的数加c。接下来,进行m次询问,每个询问包含两个整数l和r,你需要求出在区间[l,r]之间的所有数的和。输入格式第一行包含两个整数n和m。接下来n行,每行包含两个整数x和c。再接下来m行,每行包含两个整数l和r。输出格式共m行,每行输出一个询问中所求的区间内数字和。数据范围−10^9≤x≤1
- 基于量子旋转门的量子粒子群算法:突破粒子群算法局限的高效优化方法
m0_57781768
算法量子计算
基于量子旋转门的量子粒子群算法:突破粒子群算法局限的高效优化方法在现代优化算法中,粒子群算法(PSO)因其简单易实现且高效的特点而被广泛应用。然而,传统粒子群算法在处理复杂优化问题时,常常会陷入局部最优解,无法找到全局最优解。为了解决这一问题,研究人员提出了一种基于量子旋转门的量子粒子群算法(QPSO),通过引入量子计算的思想和技术,有效地克服了传统PSO的局限性。本文将详细介绍量子粒子群算法的基
- 链表经典应用(一)
一只冯冯
手搓数据结构课程代码算法c++数据结构c语言后端
链表相关算法结构体交叉合并(带头结点)求链表的中间结点(快慢指针法)逆置单链表(带头结点)判断回文链表(带头结点):取中间结点+逆置+比对判断环形链表(快慢指针法)判断相交链表,返回相交结点结构体typedefstructLNode{intdata;structLNode*next;}LNode,*LinkList;交叉合并(带头结点)//交叉合并(带头结点)voidMerge(LinkList&
- 深入HBase——核心组件
黄雪超
大数据基础#深入HBasehbase数据库数据结构
引入通过上一篇对HBase核心算法和数据结构的梳理,我们对于其底层设计有了更多理解。现在我们从引入篇里面提到的HBase架构出发,去看看其中不同组件是如何设计与实现。核心组件首先,需要提到的就是HBase架构中会依赖到的Zookeeper和HDFS。对于HDFS看过深入HDFS的小伙伴,应该都不陌生,它提供了高可靠的海量数据存储和读写能力;而对于Zookeeper,它是一个分布式协调存储服务,主要
- C++.CSP.基础算法-前缀和
信奥帮-木心老师
信奥赛C++.基础算法c++算法开发语言
C++.J2.基础算法-前缀和学信奥来csp帮www.cspbang.com(http://www.cspbang.com)1.算法解释前缀和是基础算法之一,它一般应用于快速求出某个连续区间的和。前缀和一般包括一维前缀和,二维前缀和,前缀和算法的时间复杂度是O(1)。2.算法举例原数组:arr[8]={9,3,1,7,5,6,0,8}前缀和数组:qzh[8]={9,12,13,20,25,31,3
- 操作系统中的任务调度算法
沉默的煎蛋
算法分布式css前端tomcatjava开发语言
一、引言在操作系统中,任务调度算法是核心组件之一,它负责合理分配有限的CPU资源,以确保系统的高效运行和良好的用户体验。任务调度的目标是实现公平性、最小化等待时间、提高系统吞吐量,并最大化CPU的利用率。不同的任务调度算法适用于不同的应用场景,操作系统根据系统负载和任务的特性选择最合适的调度策略。本文将介绍几种常见的任务调度算法,分析其优缺点,并通过具体示例展示各算法的调度效果。二、常见任务调度算
- 银行家算法详解:避免死锁的经典解决方案
沉默的煎蛋
算法java数据结构哈希算法散列表
一、引言在多道程序系统中,多个进程可能需要共享有限的资源,如CPU、内存和I/O设备等。如果资源分配不当,可能会导致死锁,进而使得系统无法正常运行。为了避免死锁,操作系统需要采用一些策略来保证资源的安全分配,其中银行家算法(Banker'sAlgorithm)是一种经典的避免死锁的资源分配算法。银行家算法由计算机科学家EdsgerDijkstra提出,它通过模拟银行贷款的发放方式,确保系统始终处于
- CSP-J 算法基础 前缀和与差分
人才程序员
CSP-J算法c++竞赛青少年编程信息竞赛
文章目录前言前缀和差分具体代码实现前缀和计算前缀和保存到一个数组中实现函数计算数组一段的和差分定义差分数组运用差分到需要的数组中总体代码总结前言在计算机科学中,处理数组的区间操作是一个常见的任务。无论是计算子数组的和,还是在数组的某个范围内应用加法操作,传统方法往往效率较低。为了提高处理这些问题的效率,前缀和(PrefixSum)和差分(DifferenceArray)技术被广泛应用。它们不仅能够
- XGBoost vs LightGBM vs CatBoost:三大梯度提升框架深度解析
机器学习司猫白
机器学习理论机器学习xgboostlightgbmcatboost参数调优人工智能
梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)作为机器学习领域的核心算法,在结构化数据建模中始终占据统治地位。本文将深入解析三大主流实现框架:XGBoost、LightGBM和CatBoost,通过原理剖析、参数详解和实战对比,助你全面掌握工业级建模利器。一、算法原理深度对比1.XGBoost:工程优化的奠基者核心创新:二阶泰勒展开:利用损失函数的一阶导和二阶导
- Python应用算法之贪心算法理解和实践
大数据追光猿
算法python贪心算法深度学习开发语言人工智能大数据
一、什么是贪心算法?贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种简单而高效的算法设计思想,其核心思想是:在每一步选择中,都采取当前状态下最优的选择(即“局部最优解”),希望通过一系列局部最优解最终达到全局最优解。虽然贪心算法并不总是能得到全局最优解,但在许多问题中,它能够快速找到近似最优解。1.贪心算法的优缺点优点高效性:通常时间复杂度较低,适合解决大规模问题。简单性:实现简单,易于理解和应用
- 《Linux运维总结:基于Ubuntu 22.04+x86_64架构CPU部署etcd 3.5.15二进制分布式集群》
东城绝神
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总结:整理不易,如果对你有帮助,可否点赞关注一下?更多详细内容请参考:《Linux运维篇:Linux系统运维指南》一、功能简介1、什么是etcdetcd是一个分布式、可靠的键值存储系统,用于分布式系统中存储关键核心数据。它由CoreOS开发,并且是开源的,授权协议为Apache许可证。etcd内部采用了Raft一致性算法,可以实现配置共享和服务发现。etcd中文文档可参考如下:Etcd中文文档或者
- 动态规划(Dynamic Programming)详解
程序猿000001号
动态规划算法
动态规划(DynamicProgramming)详解目录动态规划简介动态规划核心思想动态规划问题的基本要素动态规划应用步骤经典动态规划问题解析动态规划优化技巧实际应用案例动态规划的优缺点总结与学习资源1.动态规划简介动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种解决复杂问题的算法设计范式,通过将原问题分解为相对简单的子问题,并利用子问题之间的关系,避免重复计算,最终高效求解全局最优子
- Day24 第七章 回溯算法part03
TAK_AGI
算法
一.学习文章及资料39.组合总和40.组合总和II131.分割回文串二.学习内容1.组合总和题目特点:1.无重复元素的整数数组candidates2.同一个元素可以重复被选取因为本题没有组合数量要求,仅仅是总和的限制,所以递归没有层数的限制,只要选取的元素总和超过target,就返回!而在77.组合(opensnewwindow)和216.组合总和III(opensnewwindow)中都可以知道
- ACCFIN5246 Machine Learning in Finance
后端
DataScience&MachineLearninginFinance(ACCFIN5246)CourseProject–Spring20251Instruction(I)Deadline:4March,noon.(II)Thiscourseprojectcountstowards(i)35%(viaquizformat)+(ii)50%viathereflectivereport,totheo
- 数据结构与算法----枚举与模拟
王嘉俊705
算法算法C++数据结构
枚举与模拟基本概念枚举定义:通过系统性地遍历所有可能的候选解,逐一验证是否满足问题条件的算法策略特点:实现简单,但需注意时间复杂度,常通过剪枝优化效率适用场景:解空间有限、问题维度较低(一般循环嵌套不超过3层)与暴力法的关系:是暴力法的具体实现形式,但可通过合理剪枝提升效率模拟定义:按照问题描述的规则逐步实现操作过程的算法策略特点:注重代码实现的细节把控,常需处理边界条件分类:直接模拟:完全按题意
- 计算机视觉CV学习路线
我喝AD钙
我的学习笔记计算机视觉学习人工智能
计算机视觉CV学习路线1.基础准备(可参考mooc学习)2.计算机视觉基础知识(可参考mooc学习、计算机图形学)3.经典计算机视觉算法(可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程)4.深度学习基础(参考吴恩达和TF、Keras官网手册)5.深度学习在计算机视觉中的应用(李飞飞课程、arxiv论文原文和解析博客,实战参考gitee/github)6.现代计算机视觉技术(arxiv论文原文和解
- C/C++贪心算法
嗜血战魔
c语言c++贪心算法
C++中的贪心算法一、基本概念贪心算法(又称贪婪算法,GreedyAlgorithm)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择,不从整体最优上加以考虑,所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,但对范围相当广泛的许多问题能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。它需要满足贪心选择性质和最优子结构性质:贪心选择性质:原问题的整体最优解可以通过一系列局
- c++课堂——贪心算法
mjyleon
c++贪心算法开发语言
一、贪心算法如果找出局部最优解并可以推出全局最优解,就是贪心。如果有四种硬币:二角五分、一角、五分、一分现在要找给某顾客六角三分钱,哪种找钱方法拿出的硬币个数最少呢?如果要找的是4角呢?二、概念所谓贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注
- 一站式教懂冒泡排序!
耳总是一颗苹果
c++c语言算法开发语言学习
前言冒泡排序是一种数组里边的比较基础的一种排序方式,也是对于学习计算机语言的初学者来说是必学的一种算法方式,今天我来一站式把冒泡排序算法分享给大家。希望能对大家学C/C++有所帮助。正文怎么简单理解冒泡排序?其实对于冒泡排序只需要有一个概念,包括其他的算法其实都是一个道理,它只不过是先辈们总结好的一种模板一样的东西,它的作用就是对于一组杂乱的数据,让我们短时间内使其变成升序或者降序的一种方式而已。
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod