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xiao5kou4chang6kai4
深度学习遥感勘测python深度学习分类
专题一:深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习,深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化,学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作,全连接层,以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图,卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
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- muzero 算法原理
战神哥
Muzero算法是一种通用的强化学习算法,它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习,并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络,它会对游戏的状态进行预测,预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络,它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络,来提高它们的准确性,从而使得机器学到了如何玩游
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- LQB(4)-python-DFS搜索
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蓝桥杯python组深度优先算法python蓝桥杯
前言DFS即深度优先搜索(Depth-FirstSearch),是一种用于遍历或搜索树或图的算法,有三种核心的应用场景(基础遍历、回溯、剪枝)。一、DFS-基础遍历1.核心原理深度优先搜索(DFS)是一种遍历或搜索树/图的算法,优先沿着一条路径尽可能深入,直到无法继续再回溯。实现方式:递归:隐式利用系统调用栈。栈模拟:显式使用栈数据结构。2.代码实现(1)递归实现(树结构)classTreeNod
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
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媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
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如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- 【分布式理论12】事务协调者高可用:分布式选举算法
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文章目录一、分布式系统中事务协调的问题二、分布式选举算法1.Bully算法2.Raft算法3.ZAB算法三、小结与比较一、分布式系统中事务协调的问题在分布式系统中,常常有多个节点(应用)共同处理不同的事务和资源。前文【分布式理论9】分布式协同:分布式系统进程互斥与互斥算法【分布式理论10】分布式协同:分布式互斥算法最佳实现:分布式锁的原理与实现【分布式理论11】分布式协同之分布式事务中介绍了分布式
- 设计模式-模板方法实现
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文章目录模式结构模式特点示例代码输出结果关键点解析模式的优缺点使用场景总结模板方法模式(TemplateMethodPattern)是一种行为型设计模式,它定义了一个操作中的算法骨架,而将某些步骤的实现延迟到子类中。通过这种方式,模板方法模式可以让子类在不改变算法结构的情况下,重新定义算法中的某些步骤模式结构模板方法模式的结构包括以下几个关键部分:抽象类(AbstractClass):定义算法的骨
- 数据库基础以及 MySQL 知识点
阿绵
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文章目录1、基本概念2、主键和外键的区别2.1、使用外键的优劣3、数据库范式4、drop、delete与truncate区别?5、MySQL1、基础概念2、存储引擎2.1、InnoDB和MyISAM区别2.2、InnoDB如何保持事务的四大特性(实现事务的原理)3、锁机制与InnoDB锁算法3.1、表级锁和行级锁对比4、事务4.1、ACID特性4.2、并发事务带来的问题4.3、事务隔离级别1、基本
- yolov8人脸识别与脸部关键点检测(代码+原理)
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计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目,旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化,专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法,通过将目标检测问题转化为一个回归问题,可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进,使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
- 基于Python的搜索引擎的设计与实现
AI大模型应用之禅
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搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代,海量数据无处不在,高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁,扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法,对资源消耗较大,且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计,则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持,为开
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今天给大家分享的是一位粉丝的提问,27岁大龄转码秋招惨败,朋友劝我转Java来得及吗?还是继续走前端或机器学习?接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家,希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问:211建筑本科,22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕(24年12月份毕业),转码后对就业形势认知不足,时间全花在课业上,八股文和算法准备的不充足,秋招算是惨败。读研
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- 华为的云端训练算力与迭代效率
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华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- AI外呼机器人:营销新利器还是骚扰电话的升级版?
yoloGina
客户管理外呼系统电话外呼人工智能机器人
"您好,这里是XX房产,最近有购房需求吗?""您好,您最近有种牙需求吗?"相信很多人都接到过类似的营销电话,而电话那头,很可能已经不是真人,而是AI外呼机器人。近年来,AI外呼系统凭借其高效率、低成本的优势,迅速在电销行业普及,成为企业营销的"新宠"。据统计,2022年中国AI外呼市场规模已达50亿元,预计2025年将突破100亿元。AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- 【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」算法分布式docker计算机视觉人工智能自然语言处理DeepSeek
大家好,今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析,力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域,异常检测(AnomalyDetection)是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
- 【c++】容器:vector、list、map
大姨妈V
c++【c++从入门到精通】学习笔记
【c++】容器1.容器2.顺序容器3.向量4.双向链表5.关联容器6.映射参考:《c++从入门到精通》人民邮电出版社标准模板库STL的c++最有特色、最实用的部分之一。标准模板库包含了容器类、迭代器和算法三部分。容器:容器就是可以用于存放各种类型数据的数据结构。迭代器:迭代器可依次存取容器中的元素,在C++中称迭代器为指针,它们提供了访问容器、序列中每个元素的方法。算法:是用来操作容器中的元素的函
- STL-vector,set,string,map,queue,priority_queue,stack,pair算法笔记
cloudless_sky
STLc++stl
STL:standardtemplatelibrary标准模板库,封装了很多实用的容器。(一)vectorvector是一个容器。是个类。底层数据结构是数组。vector:向量,变长数组,即“长度根据需要而自动改变的数组”。使用前提:#includeusingnamespacestd;1、vector定义vectorname;以上是长度可以根据需要变化的一位数组,typename可以是任何基本类型
- Java开发实习面试笔试题(含答案)
小钊(求职中)
java面试开发语言springspringbootmaventomcat
在广州一家中大公司面试(BOSS标注是1000-9999人,薪资2-3k),招聘上写着Java开发,基本没有标注前端要求,但是到场知道是前后端分离人不分离。开始先让你做笔试(12道问答+4道SQL题),接着面试也是八股文之类的,没有问项目,没有做算法,现分享笔试和面试题目给大家做参考。(基础的没复习忘了不会,只会几道感觉已经寄了,最重要的是前端基本不会)一、笔试内容1.Java有哪些数据类型,什么
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- 洛谷P10424 [蓝桥杯 2024 省 B] 好数
一缕叶
刷题蓝桥杯算法职场和发展
#includeusingnamespacestd;constintN=10000010;inta[8]={0};intt[8]={0};boolisnumber(intn){inti=0;if(n%2==0)returnfalse;intlength=0;while(n){a[i++]=n%10;n/=10;length++;}t[1]=a[1]+a[0],t[2]=a[2]+a[1],t[3]
- ranges::set_intersection set_union set_difference set_symmetric_difference
大树青云
C++20C++set_union
std::ranges::set_intersection:是C++20引入的一个算法,用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。std::ranges::set_intersection用于计算两个已排序范围的交集。它将两个范围的交集元素复制到输出范围中。注意事项输入范围必须已排序。目标范围必须有足够空间存储交集结果。交集结果默认按升序排列。若元素重复,交集次数取两范
- 深入了解多线程编程:从并发到并行的转变
大梦百万秋
知识学爆java数据库开发语言
深入了解多线程编程:从并发到并行的转变引言在现代软件开发中,多线程编程是提升性能和响应能力的重要手段。随着多核处理器的普及,单线程应用越来越难以充分利用计算机的处理能力。多线程不仅能够让程序在执行多个任务时显得更加流畅,还能提升CPU的利用率,尤其是在处理计算密集型或IO密集型任务时。然而,多线程编程看似简单,但其中涉及的概念、技术和陷阱却层出不穷。从基础的并发概念到高级的并行处理,理解多线程编程
- 深度优先探索
^O^凡人多烦事
深度优先算法
DFS:时间复杂度:一位数组:O(n)二维数组+标记:O(n^2),有时候还可能使O(2^n),总而言之DFS的时间复杂度比较高。(个人认为)深度优先搜索算法(DFS)原理:深度优先搜索(DepthFirstSearch,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。该方法从根节点(选择任意一个顶点作为起始节点,在无向图中适用)开始,尽可能深地沿着每条分支进行探索直到不能再前进为止;之后回退并重复这一
- Kubernetes & 容器自动伸缩失败:解决方案及阿里云如何帮助
Anna_Tong
kubernetes阿里云容器负载均衡云原生弹性计算自动伸缩
随着容器技术的普及,Kubernetes(K8s)已成为构建现代云原生应用的核心平台。自动伸缩(AutoScaling)功能可以帮助应用在流量波动时动态调整资源,提高效率并节约成本。然而,很多企业在配置水平自动伸缩(HorizontalPodAutoscaler,HPA)或ECS扩容策略时,常常遇到配置错误或无法触发扩容的问题,导致资源无法及时扩展或收缩,影响系统的稳定性和用户体验。本文将为您分享
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
人工智能学习
在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- 关于滑动窗口算法--最小替换字串长度
幼儿园口算大王
算法java数据结构滑动窗口
个人觉得日常遇到的关于滑动窗口的算法题主要分两种:固定窗口大小的滑动窗口在固定窗口大小的滑动窗口问题中,窗口的大小是预先定义好的,不会改变。这种类型的问题是相对简单的,因为一旦确定了窗口的大小,就可以直接遍历数组或列表,每次移动窗口一个元素的位置。常见的问题包括:最大/最小子数组和:给定一个数组和一个固定大小的窗口,找到所有可能的窗口的最大/最小和。窗口内元素的统计:例如,统计窗口内奇数或偶数元素
- 只能说算法做题全凭运气
幼儿园口算大王
算法java开发语言
问题描述在一款多人游戏中,每局比赛需要多个玩家参与。如果发现两名玩家至少一起玩过两局比赛,则可以认为这两名玩家互为队友。现在你有一份玩家(通过玩家ID标识)和比赛局次(通过比赛ID标识)的历史记录表,目标是帮助某位指定玩家找到所有符合条件的队友。例如样例1,已知以下比赛历史记录:玩家ID游戏ID11121321243241425253我们需要帮助ID为1的玩家找到所有至少与其一起玩过两次比赛的队友
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
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解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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