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大数据大模型
2024年,全球科技领域在人工智能浪潮的席卷下加速前行,数字化转型进程也随之踏入全新阶段。在这一背景下,数据飞轮理念延续“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”的核心内涵,实现焕新升级。在2025年,升级后的数据飞轮2.0,将AI视作数智化的核心竞争力,借助AI技术推动企业更普惠的数据消费。“数据飞轮”2.0的理念,带来了多方面的显著升级。其一,它将AI技术深度融入数据生产、管理与应用各环节
- 企业如何实现云成本控制:实现最大投资回报的关键策略
青莲网络
云计算
企业上云费用越来越高,运维部门经费容易超支?云成本优化到底有多重要?如何管理和优化云成本?如何从云成本优化中获得最大收益?企业想要实现云成本控制,就要重新评估云部署并对云成本进行优化。.云成本优化在企业数字化过程中的挑战和作用无限可扩展技术的压力云的无限可扩展技术可能会带来巨大的压力。在面对如此强大的技术能力时,开发人员需要不断学习和适应,以确保能够熟练地识别适合企业需求的云资源。这个学习过程可能
- deepin 23 Preview 运行自定义 exe 的方法
deepin
在deepin23Preview版本中,运行自定义的exe程序可以通过以下步骤实现:一、安装Wine运行器(一)使用linglong格式包的Wine应用如果你已经安装了linglong格式包的Wine程序,在WINE版本处将直接出现选项供你选择使用。需要注意的是:在使用linglong包的Wine应用时,必须先安装至少一个linglong的使用Wine软件包,才会出现该选项。程序识别到的Wine是
- 用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑,中国缺乏的什么?
Ai17316391579
深度学习服务器人工智能
先来了解一下ChatGPT的基本情况ChatGPT本质属于生成式人工智能,属于无监督或半监督的机器学习。与之相关的还有Discriminativemodeling区分式模型,区分式模型大多属于监督式学习。生成性人工智能目前有两种主要的框架:GAN(GenerativeAdversarialNetwork)和GPT(GenerativePre-trainedTransformer)。GAN目前广泛应
- 英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200
算力资源比较多
算力智算大模型人工智能gpu算力语言模型大数据推荐算法
英伟达最新的算力芯片相关信息如下:Blackwell芯片:英伟达在2024年6月2日由创始人兼CEO黄仁勋宣布,其Blackwell芯片已开始投产。第一款Blackwell芯片名为GB200,被宣称为目前“全球最强大的芯片”。Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构,专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管,GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU
- Python语言的编程范式
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包罗万象golang开发语言后端
Python语言的编程范式Python是一种广泛使用的高级编程语言,它因其简单易读的语法和强大的功能而受到程序员的喜爱。自1991年由荷兰人GuidolvanRossum首次发布以来,Python的发展迅速,其应用范围涵盖了Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化等多个领域。本文将深入探讨Python的编程范式,帮助读者更好地理解该语言的特性和优势。1.什么是编程范式编程范式是对程序设计风
- 火山引擎数据飞轮2.0:聚焦Data+AI,驱动企业数智化转型
大数据
数字化浪潮席卷全球,数据与人工智能的融合正给各行各业带来巨大变革,不仅重塑数据处理流程,更在决策支持、业务优化、产品创新等多个维度上展现巨大的潜力。近期,火山引擎数智平台技术和产品专家受邀出席DataFun首届“数据与人工智能解决方案大会”,围绕数据飞轮2.0模式,及Data+AI领域热门话题ChatBI、多模态数据湖展开分享。据介绍,2023年4月火山引擎发布了数据飞轮,其内核为“以数据消费促资
- 智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像分割算法神经网络人工智能
智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用:堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要:本文利用堆优化算法对脉冲耦合神经网络的参数进行优化,以信息熵作为适应度函数,提高其图像分割的性能。1.堆优化算法堆优化算法原理请参考:https://blog.csdn.net/u0118
- 基于国产鸿蒙系统的先进身份识别技术:原理、应用与实现
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基于国产鸿蒙系统的先进身份识别技术:原理、应用与实现在当今数字化转型加速的时代背景下,精准且高效的身份识别技术已成为众多领域实现智能化管理与安全保障的核心要素。本公司于身份证识别插件领域持续深耕,凭借深厚技术积累与创新研发能力,成功实现重大突破——全新推出适配国产鸿蒙系统的身份证及多证件识别解决方案,为身份识别技术应用开拓全新格局。一、技术核心原理与优势本身份证识别插件基于先进的NFC(近场通信)
- AI未来趋势:AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来(技术变革)
用心去追梦
前端htmlcss
在AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)浪潮下,AI训练师扮演着至关重要的角色,他们不仅推动了技术的发展,还在确保这些技术能够安全、高效地服务于社会方面发挥了重要作用。以下是AI训练师如何塑造智能未来的几个关键方面:1.技术变革与创新算法与模型训练预训练:通过大规模无标注数据的学习,构建具备基础语言理解和生成能力的基座模型。这一过程为后续更精细的任务打下了坚实的基础。指
- 人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构
用心去追梦
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为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图,可以围绕项目的主要组成部分进行组织:环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。以下是一个结构化的建议框架,你可以根据这个框架使用任何思维导图软件来创建具体的图形化版本。Java+OpenCV人脸识别项目-思维导图1.环境搭建安装依赖安装Java开发工具包(JDK)。下载并配置OpenCV库及其Ja
- 深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与Diffusion Models
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杂文AIGC算法生成对抗网络
深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展,AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)已经不再是科幻电影中的幻想,而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论是自动生成文章、绘制图像、生成音乐还是创作视频,AIGC都在各个内容创作领域崭露头角。然而,这些“智能创作”的背后究竟依赖于哪些算法?今天,我们将
- C++设计模式 - 装饰器(Decorator)
吃米饭
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单一职责模式:在软件组件的设计中,如果责任划分的不清晰,使用继承得到的结果往往是随着需求的变化,子类急剧膨胀,同时充斥着重复代码,这时候的关键是划清责任。典型模式DecoratorBridgeDecorator动机(Motivation)在某些情况下我们可能会“过度地使用继承来扩展对象的功能”,由于继承为类型引入的静态特质,使得这种扩展方式缺乏灵活性;并且随着子类的增多(扩展功能的增多),各种子类
- Python基于OpenCV和PyQt5的人脸识别上课签到系统【附源码】
Java老徐
Python毕业设计pythonopencv人脸识别上课签到系统人脸识别上课签到上课签到系统PyQt5
博主介绍:✌Java老徐、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2024-2025年Java毕业设计选题推荐Python基于Django的微博热搜、微博舆论可视化系统,附源码基于PythonDjango的北极星招聘数据可视化系统感兴趣的可以先收藏起
- 云原生周刊:K8s 生产环境架构设计及成本分析
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k8s容器平台kubesphere云计算
开源项目推荐KubeZoneNetKubeZoneNet旨在帮助监控和优化Kubernetes集群中的跨可用区(Cross-Zone)网络流量。这个项目提供了一种简便的方式来跟踪和分析Kubernetes集群中跨不同可用区的通信,帮助用户优化集群的网络架构、提高资源利用效率并减少网络延迟。通过实时监控和数据分析,KubeZoneNet能有效地识别跨可用区的网络瓶颈,并提供改进建议,以支持Kuber
- 自动化物流仓储货到人箱输送线扫描功能实现得利捷DataLogic DS2400
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一、前言在自动化物流仓储系统中,实现货到人箱输送线扫描,使用得利捷(Datalogic)DataLogicDS2400扫描器是非常常见的选择。这款扫描器主要用于以下几个方面:精确扫描:DS2400具有高精度的扫描能力,能够快速识别并读取条形码,即使在复杂的环境中也能提供稳定的性能。这对于仓储物流中快节奏的操作至关重要。适用环境:DS2400适用于多种环境条件,包括但不限于低光照或高反射表面的情况。
- AIGC - 深度洞察如何对大模型进行微调以满足特定需求
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网罗开发(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:COC上海社区主理
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12月13-14日,AICon全球人工智能开发与应用大会在北京成功举办。火山引擎边缘智能技术负责人谢皓受邀出席大会,以《AIAgent在边缘云的探索与实践》为主题,与全球AI领域的资深专家,共同深入探讨大模型落地、具身智能、多模态大模型、AIAgent等前沿技术如何推动行业变革、引领未来发展。火山引擎边缘智能技术负责人谢皓指出,随着AI时代的到来,边缘智能由传统的物联网、智慧物联,逐渐演变成智能体
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- PyTorch 基础数据集:从理论到实践的深度学习基石
那年一路北
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一、引言深度学习作为当今人工智能领域的核心技术,在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成果。而在深度学习的体系中,数据扮演着举足轻重的角色,它是模型训练的基础,如同建筑的基石,决定了模型的性能和泛化能力。PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一,为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集,从深度学习中数据的重要性出发,详细介绍
- 【2025】拥抱未来 砥砺前行
摔跤猫子
其他年终总结拥抱未来砥砺前行深度思考
2024是怎样的一年2024在历史画卷上是波澜壮阔的一年,人工智能的浪潮来临,涌现出无数国产大模型。22年11月ChatGPT发布,它的出现如同在平静湖面上投下一颗巨石,激起了层层波澜,短短五天用户数就达到了100万,让整个世界为之侧目的同时也掀起了一场AI技术竞赛的浪潮。面对大模型这一蓝海,各方力量都试图搭上这趟时代的列车,争先恐后的相继开启布局。公司大模型名称发布时间澜舟科技孟子GPTV120
- BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
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##一、背景###1.1人工神经网络的起源人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)受生物神经网络的启发,模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。尽管早在1943年就有学者如McCulloch和Pitts提出了数学模型,但人工神经网络真正被广泛研究是在20世纪80年代。###1.2BP神经网络的兴起反向传播(BackPropagation,简称BP)算法是20世纪80年
- 机器视觉在医疗影像分析中的应用:助力放射科医生精准诊断
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大数据人工智能计算机视觉
在现代医疗领域,影像学检查如X光、CT扫描和MRI等是诊断疾病的重要手段。随着技术的不断发展,机器视觉算法在医疗影像分析中的应用日益广泛,为放射科医生提供了强大的辅助工具,极大地提高了诊断的准确性和效率。本文将探讨机器视觉在医疗影像分析中的具体应用及其对医疗诊断带来的变革。一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术,通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术,使计算机能够“看”懂图像中
- 【深度学习】Pytorch:导入导出模型参数
T0uken
深度学习pytorch人工智能
PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架,熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作,包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。什么是模型参数模型参数是指深度学习模型中需要通过训练来优化的变量,如神经网络中的权重和偏置。这些参数存储在PyTorch的torch.nn.Module对象中,通过以下方式访问:importtorchim
- matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python
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深度学习matlab图像处理
1.安装必要的库首先,确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装,请运行以下命令:bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集,每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
- AI 2025:技术飞跃与应用鸿沟——AI代码生成器引领未来?
前端
2024年,人工智能技术经历了前所未有的飞跃。大型语言模型(LLM)的能力显著提升,成本大幅下降,多模态应用成为主流。然而,令人担忧的是,技术进步与实际应用普及之间存在着巨大的鸿沟。“智能体”等概念被热炒,但实际应用却远未达到预期。本文将探讨这种技术进步与应用普及之间的矛盾,并分析弥合鸿沟的关键所在。技术的突飞猛进2024年,AI技术在多个方面取得了突破性进展。首先,模型能力得到了显著提升。GPT
- 软件架构的康威定律:AI如何重构团队协作模式
前端
1.引言康威定律,一个简洁却深刻的观察:任何组织设计出的系统,其结构都与组织自身的沟通结构保持一致。这意味着,一个团队的沟通方式、组织结构直接影响着最终产品的架构。这在软件开发领域尤为明显。一个沟通效率低下的团队,往往会设计出复杂、难以维护的软件系统。而近年来,人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了一种新的途径。本文将探讨AI工具,特别是AI辅助代码生成工具,如何帮助团队克服康威定律的限制,重
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分