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——在增长与亏损的悖论中,一场由AI驱动的“大洗牌”正悄然上演引言:每个SaaS创始人的“冰与火之歌”每个投身国内SaaS(软件即服务)创业的创始人,心中或许都吟唱着一首“冰与火之歌”。“火”的一面,是资本的热捧、数字化转型的时代浪潮,以及那条陡峭诱人的ARR(年度经常性收入)增长曲线。根据相关调研报告,2023年中国企业级SaaS市场规模已达888亿元,其中垂直行业SaaS的占比正从35%攀升至
- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
强哥之神
人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
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linux-权限管理一、权限的基本类型二、权限的表示方式1.字符形式(rwx)2.数字形式三、权限管理常用命令1.chmod2.chown3.chgrp四、隐藏权限1.lsattr2.chattr五、权限掩码六、特别权限位1.suid2.sgid3.StickyBit七、权限委托1.授权用户2.授权组里的用户3.使用命令别名授权八、ACL1.getfacl2.setfacl总结一、权限的基本类型读
- 标题:2025传统制造业护网实战指南:从合规防御到智能免疫的体系化进阶
上海云盾商务经理杨杨
网络
引言2025年,随着《工业互联网企业网络安全》三项国家标准全面实施,护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。传统制造业在数字化转型浪潮中,面临设备老旧、人才短缺、供应链风险激增等挑战,41.5%的企业计划年内增加安全预算。本文将结合新规要求与行业最佳实践,深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境:三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
- 从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南
从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南一、项目概述大家好!今天给大家带来一个干货满满的实战项目——基于ESP32S3硬件和Python后端的智能语音助手系统。这个项目将物联网技术与AI技术完美结合,打造一个可以实时对话、意图识别的智能语音交互系统。相比传统的离线语音系统只能识别固定命令词,我们这套系统可以:实现自然语言理解,支持多种表达方式无需预设固定命令词,更
- Docker容器技术:从入门到实践
CarlowZJ
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目录摘要一、引言二、Docker的基本概念(一)容器与虚拟机(二)Docker的三大核心概念(三)Docker的优势三、Docker的安装与配置(一)安装Docker(二)配置Docker四、Docker镜像管理(一)拉取镜像(二)构建镜像(三)推送镜像五、Docker容器操作(一)启动容器(二)进入容器(三)停止和删除容器六、Docker网络配置(一)默认网络模式(二)自定义网络(三)主机模式(
- 【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具
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PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库,它通过抽象训练循环的工程细节,让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。核心优势基础使用:三步搭建训练流程1.定义LightningModuleimporttorchimporttorch.nnasnnimportpytorch_lightningasplfromtorchme
- 【AI大模型】Transformer架构位置编码
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Transformer架构中的位置编码(PositionalEncoding)是其核心设计之一,用于解决一个关键问题:Self-Attention机制本身对输入元素的顺序是“无感知”的(permutationinvariant)。问题:为什么需要位置编码?Self-Attention的本质缺陷:Self-Attention通过计算所有元素对之间的关联来工作。然而,它只关心元素是什么(x_i的内容)
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
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MySQL存储结构解析:BufferPool与Page管理在MySQL的InnoDB存储引擎中,BufferPool是其核心组件之一,它极大地提升了数据库的性能。理解BufferPool的内部结构和工作机制,对于优化MySQL数据库至关重要。本文将讨论BufferPool的结构、三大链表、改进型LRU算法以及ChangeBuffer机制。1.BufferPool结构:控制块与缓存页BufferPo
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互联网发展到今天,HTTP协议的明文传输会让用户存在非常大的安全隐患。试想一下,假如你在一个HTTP协议的网站上面购物,你需要在页面上输入你的银行卡号和密码,然后你把数据提交到服务器实现购买。假如这个环节稍有不慎,你的传输数据被第三者给截获了,由于HTTP明文数据传输的原因,你的银行卡号和密码,将会被这个截获人所得到。现在你还敢在一个HTTP的网站上面购物吗?你还会在一个HTTP的网站上面留下你的
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- Android四大组件:Broadcast
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Android四大组件:Broadcast-1.标准广播(Normalbroadcasts)执行特性:完全异步,广播发出后,所有接收器几乎同时接收,无先后顺序。效率与拦截:效率高,但无法被截断。流程:发出广播后,多个接收器同时接收,中“发出广播”向“广播接收器1、2、3”同时传递。有序广播(Orderedbroadcasts)执行特性:同步执行,同一时刻仅一个接收器接收,执行完逻辑后广播才继续传递
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python大模型多模态大模型AIGC机器学习深度学习DeepSeek
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- 大模型中标斩获3项第一!
百度智能云
今年1-4月,百度智能云在主流大模型厂商中一举拿下三项第一!数量最多!中标项目数量7个!行业最全!覆盖最多行业6个!金额最高!中标金额总数最高5600万+南方电网、泰康保险、北京车网、中华总工会、上海城投污水处理有限公司等行业头部客户,纷纷与百度智能云达成合作,体现出大模型技术在政策、市场的双轮驱动下的强劲增长态势。百度智能云将继续深化与行业客户合作,共同探索大模型技术在各行业的应用场景,推动行业
- 李彦宏的求真务实:AI领域的生死局,信心从何而来?
文|大力财经据自媒体『划重点』独家报道,李彦宏在季度高管会上,来了一场《求真务实》的内部演讲,还把原文向全员公开,这实在可罕。“不是所有的game百度都能去玩、都能赢,所以要搞清楚该干什么、不该干什么。”李彦宏这话,算是把“求真务实”给点透了。他还直接开炮:“百度为什么打不赢仗?为什么起大早赶晚集?因为我们不聚焦。”他要求百度高管得敢于批评和自我批评,要开诚布公,知道自己几斤几两,还得能指出队友的
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c语言day6模拟获取co2,pm2.5的数值,并对co2的浓度,pm2.5的浓度做出划分,详情划分在代码注释首先写写出模拟获取数值的函数,但是由于要对浓度划分,所以先枚举出来等级划分typedefenum{Excellent,//默认0往下递增Good,Average,Poor}QualityLevel;接着写出模拟获取co2函数(在这里用到了static关键字,静态函数能够确保只在co2的c文
- 百度斩获大模型中标第一,股价上涨5%
大力财经
百度
7月7日(周一),百度(BIDU.US)股价上涨5%,收报90.68美元。最新数据显示,2025上半年我国大模型相关项目呈现爆发式增长态势:中标项目累计达1810个,金额突破64亿元,中标项目数超2024全年,市场需求持续释放。其中,百度智能云表现尤为突出,以48个中标项目和5.1亿元中标金额,稳居“双第一”,并在金融、能源、政务、制造等重点行业中持续领跑。依托领先的大模型技术与全栈智能基础设施,
- 一文搞懂 Cursor 内部工作原理~
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介绍了Cursor,一个结合了AI技术的代码编辑器,它通过深度学习和语义索引的方式,提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能,以及自己的AI特性,实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始~~你可能已经看到新闻:OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf!与此同时,Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元!这对于代码生
- 上下文工程:AI 智能体架构落地的关键新技术
一休哥助手
人工智能人工智能架构
摘要随着大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)逐渐成为下一代人机交互的核心范式,上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。本文提出“上下文工程”(ContextEngineering)作为智能体架构落地的核心技术方向,系统阐述其在解决长上下文依赖、多轮交互一致性、动态知识更新等挑战中的核心作用。通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术,上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理
- MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)
CATTLECODE
人工智能自动化运维
以下是针对MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)的具体Demo实现方案及技术解析,结合真实案例和代码示例说明:️1.实时数据查询:调用气象API返回天气数据场景描述用户通过自然语言提问(如“北京今天天气如何?”),大模型自动调用气象API获取实时数据,无需手动输入或切换界面。Demo实现(基于FastMCP框架)fromfastmcpimportFastM
- Cursor这类编程Agent软件的模型架构与工作流程
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谈谈架构Agent架构
开发|界面|引擎|交付|副驾——重写全栈法则:AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。欢迎评论私信交流。最近在关注和输出一系列AIGC架构。模型架构与工作流程大语言模型(LLM)核心编程Agent的核心是一个强大的大语言模型,负责理解用户意图并生成相应的代码和解决方案。Cursor这类编程Agent通常基于GPT-4或Claude等先进大语言模型构建。这些模型通过海量
- 【AI大模型前沿】OmniAudio:阿里通义实验室的空间音频生成模型,开启沉浸式体验新时代
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AI大模型-前沿技术追踪人工智能音视频开源AIGC语言模型
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- Java HashMap扩容=灾难?看Redis如何用渐进式方案征服亿级Key
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Redis数据库redisjava
某电商平台在进行大促压测时,一个存储3000万用户资料的Hash表触发扩容,导致Redis实例完全阻塞12秒,所有请求超时。切换到渐进式扩容方案后,同样规模扩容仅造成0.3毫秒的请求延迟波动。这个案例揭示了哈希表扩容机制对高并发系统的致命影响。一、Redis哈希表vsJavaHashMap:架构本质差异1.底层结构对比特性Redis哈希表JavaHashMap存储结构拉链法(链表解决冲突)链表+红
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重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
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本文已把“XXX已损坏,无法打开。您应该将它移到废纸篓/推出磁盘映像”的根因、排查思路、风险提示与六大解决策略一步到位地梳理出来,力求让你既能快速解决问题,又能理解macOS在幕后到底做了什么。内容基于macOS14Sonoma及之前版本,后续版本的思路也基本通用。文章目录作者简介猫头虎是谁?作者名片✍️加入我们AI共创团队加入猫头虎的AI共创变现圈,一起探索编程世界的无限可能!正文1·错误成因到
- 大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列(一):基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列(二):SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列(三):SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列(四):SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
- 深入企业内部的MCP知识(二):FastMCP客户端三大核心能力深度解析:资源、工具与提示的全场景实践
炼丹上岸
大模型#MCPmicrosoft人工智能python交互mcp
引言:MCP协议交互的“三驾马车”在ModelContextProtocol(MCP)的技术生态中,资源(Resources)、工具(Tools)与提示(Prompts)构成了客户端与服务器交互的核心支柱。FastMCP通过统一的API设计,将这三者转化为可直接调用的编程接口,既隐藏了底层协议的复杂性,又保留了高度的灵活性。本文将从技术原理、实战案例到性能优化,系统拆解这三大能力的使用方法与协同逻
- 使用STM32CubeMX在嵌入式系统中实现通过FMC读写SDRAM
程序员杨弋
嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机嵌入式
嵌入式系统中的存储器是非常重要的组成部分,为了满足大容量和高速度要求,SDRAM(SynchronousDynamicRandomAccessMemory)是常用的选择之一。本文将介绍如何使用STM32CubeMX配置硬件FMC(FlexibleMemoryController)以实现在STM32微控制器上读写SDRAM。1、STM32CubeMX配置FMC和SDRAM首先,我们需要打开STM32
- 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><