- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- 币圈的那些事
ZxzSyy
#币圈财经区块链
我相信几乎所有在币圈的人,只要经历过至少一个周期,就都曾经挣到过钱——不管你是炒土狗还是囤币还是搞合约,几乎是所有,基本不存在没挣到过的人,反正我是没见过。但在币圈最终挣到大钱的人,凤毛麟角。为什么?很多人以为自己只是没能选择好“卖”的时机,但我会告诉你,你永远选择不好,哪怕你在某几次选择好了,看似成功FLIP了,落袋了,也没用。道理很简单,因为币圈是你唯一的场子。有句话叫“一入币圈深似海”,还有
- 用 AI “一句话生成代码”,用创意兑换灵码潮品:技术人的夏日狂欢季来了
人工智能
在AI技术迅猛发展的2025年,我们正式推出“通义灵码编程智能体挑战季”,以“码力觉醒”为主题,打造一场融合技术探索与潮流文化的开发者盛宴。活动以体验MCP服务、Qwen3大模型及记忆功能的智能编程助手为核心,通过“小游戏开发”和“MCP场景实践”两大趣味赛道,降低AI技术门槛,让开发者轻松体验“一句话生成代码”的魔力。活动亮点抢先看:零门槛参与:新老用户均可参与,完成任务即领限量定制棒球帽!趣味
- 『 C++入門到放棄 』 - vector 容器
逐花归海.
c++数据结构开发语言笔记
一、什麼是vectorvector是C++提供的一個容器(container),其底層邏輯類似於順序表二、vector接口(1)宣告&初始化std::vectorv;//空vectorstd::vectorv(5);//初始化為5個0(不給值默認為0)std::vectorv(5,10);//初始化為5個10std::vectorv={1,2,3};//使用初始化列表(2)基本操作v.push_b
- LL面试题11
三月七꧁ ꧂
破题·大模型面试语言模型gpt人工智能自然语言处理promptllama
物流算法实习面试题7道GLM是什么? GLM(GeneralizedLinearModel)是一种六义线性模型,用于建立变量之间的关系。它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布,可以处理非正态分布的响应变量,如二项分布(逻辑回归)、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数,通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理?怎么找到最优的线性分类器?支持向量是什么?
- 交叉熵损失和负熵似然损失(对分类器有用)
流量留
深度学习人工智能机器学习算法
1.**交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务,有\(C\)个类别,模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\),其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标
- 一个简单的故事介绍极大似然估计
极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)是一种在统计中用于估计参数的方法,其核心思想是找到使观测数据出现的概率最大的参数值。故事背景假设我们有一个不均匀的六面色子,但我们不知道每一面出现的真实概率。传统上,一个均匀的六面色子每一面出现的概率应该是1/6,但这个色子因为某些原因(比如制造上的误差)导致各面出现的概率不同。我们的任务是,通过投掷这个色子多次,来估计
- 【机器学习】什么是逻辑回归?从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道
宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- 变幻莫测:CoreData 中 Transformable 类型面面俱到(八)
大熊猫侯佩
Apple开发入门CoreDataTransformableDataSwiftData类型转换CodableSwift
概述各位似秃似不秃小码农们都知道,在苹果众多开发平台中CoreData无疑是那个最简洁、拥有“官方认证”且最具兼容性的数据库框架。使用它可以让我们非常方便的搭建出App所需要的持久存储体系。不过,大家是否知道在CoreData中还存在一个Transformable类型,它到底是个啥?应用场景有哪些?在最新的SwiftData中有没有对应物?对于开发者又有哪些“见雀张罗”的撸码陷阱和最佳实践呢?在本
- Cesium快速入门到精通系列教程十:实现任意多个蜂巢似六边形组合
duansamve
cesiumcesium
要实现完美的正六边形蜂巢排列,关键在于精确计算每个六边形的顶点位置和排列方式。以下是Cesium1.106中优化后的完整实现方案:正六边形几何原理正六边形的特性:所有边长相等(设为radius)中心到每个顶点的距离相等(外接圆半径)相邻六边形中心间距为√3*radius行间距为1.5*radiusCesium.Ion.defaultAccessToken='你的defaultAccessToken
- VS2019+QT5.13更改应用图标和状态栏的图标(包含提示框)
大可布加冰
c++qt5vs2015
VS2019+QT5.13更改应用图标和状态栏的图标(包含提示框)自述1.更改应用程序图标2.更改状态栏和提示框图标自述一入编程,深似海,在CSDN.上记录下自己遇到的问题和解决办法,希望为大家带来方便。1.更改应用程序图标将准备好的图标资源(.ico文件)放到工程目录。在vs资源视图中选中项目右键->添加->资源,选择icon,vs会创建一个名叫“项目名称.rc”的资源文件,无论你项目是否有这个
- 鸿蒙线程池全揭秘:让你的应用快、稳、省资源
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摘要在现代应用开发中,多线程已经成为提升程序性能、优化用户体验的关键手段。尤其是在HarmonyOS(鸿蒙系统)这种强调分布式、并发处理的系统架构中,合理使用多线程不仅可以让程序运行更高效,还能帮助我们处理复杂的后台任务,比如文件下载、数据库操作、网络请求等。引言鸿蒙系统作为面向多设备融合的新一代操作系统,其支持的多线程模型与传统Android十分类似。很多Java的线程操作方法在鸿蒙中依然适用。
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前端世界
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- 机器学习3——参数估计之极大似然估计
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山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能算法
参数估计问题背景:P(ωi∣x)=p(x∣ωi)P(ωi)p(x)p(x)=∑j=1cp(x∣ωj)P(ωj)\begin{aligned}&P\left(\omega_i\mid\mathbf{x}\right)=\frac{p\left(\mathbf{x}\mid\omega_i\right)P\left(\omega_i\right)}{p(\mathbf{x})}\\&p(\mathbf
- 深度解析5W2H:高效思维与问题解决工具详解
不解风情的老妖怪哎
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一、5W2H核心要素拆解(一)What(是什么)聚焦事件、任务或问题的本质定义。在产品需求评审中,明确“What”就是精准提炼功能诉求,如社交App开发,需定义“实现用户基于兴趣标签的动态发布与互动功能”,清晰界定工作对象,避免后续执行偏离核心。(二)Why(为什么)挖掘行为或决策的底层逻辑。以市场推广活动为例,策划“夏日饮品促销”时,需明确“Why”:通过季节热点提升产品销量、强化品牌夏季心智、
- EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计(九)
phoenix@Capricornus
概率论机器学习人工智能
先导:EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\mu_k},\boldsymbol{\Sigma}_k)p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)由上述推导即可获得高斯混合模型的EM算法:在每步迭代中,先
- AnyTXT: 重新定义你的全文搜索体验
Code_流苏
实用软件与高效工具AnyTXT文件搜索全文搜索实用软件小众软件
名人说:莫道谗言如浪深,莫言迁客似沙沉。——刘禹锡《浪淘沙》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、软件介绍1、AnyTXT2、核心功能二、下载安装1、下载2、安装三、使用方法很高兴你打开了这篇博客,更多好用的软件工具,请关注我、订阅专栏《实用软件与高效工具》,内容持续更新中…在这个信息爆炸的时代,如何高效地管理和检索本地文档成为了许多人面临的难题。今天,向大
- Task 01 第一章习题
1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果,其中k次的结果为1,这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。回忆知识点:统计学习方法三要素为:模型+策略+算法模型:在监督学习过程中,模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。策略:统计学习要考虑按照什么样的准则选
- 第1章: 伯努利模型的极大似然估计与贝叶斯估计
Dawn³
python
伯努利模型的极大似然估计与贝叶斯估计importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportbeta,bernoullifromscipy.optimizeimportminimize_scalar#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#使用黑体plt.rcParam
- 归途风雨感思
一叶迎秋
文心一言
归途风雨感思季雨湿踏踏,如泣如诉,绵绵如斯似亲有诸。色韵上树,斑斑点点如浪似涛,归来再拜,水墨丹青缥缈图。行车停停又停,莫急莫急平安在途。心绪禅定定,如佛如是,静静如有似空无故。梵音清明,袅袅娉娉如香似馨,聚散无常,慈悲喜舍大爱路。
- R语言文本探索与预处理:入门指南
Morpheon
Rr语言开发语言
今天是个阴雨连绵的夏日,因此带来今天的第二篇推文。祝您阅读愉快!文本探索和预处理是将非结构化文本转换为结构化数据进行分析的关键步骤。R语言中的正则表达式(Regex)正则表达式(Regex)是定义文本模式的字符序列,用于搜索、模式匹配和文本替换等任务。在处理搜索引擎和垃圾邮件过滤等应用中的非结构化文本时至关重要。R中常用的正则表达式函数:grep()/grepl():定位匹配模式的字符串;grep
- 期望最大化(EM)算法的推导——Q函数
phoenix@Capricornus
模式识别中的数学问题算法概率论机器学习
先导:①詹森不等式(Jensen’sInequality)②一般情况下的期望最大化(EM)算法③离散隐藏变量下期望最大化(EM)算法的简化对于一个含有隐变量的概率模型,极大化观测数据(不完全数据)XXX关于参数θ\thetaθ的对数似然函数,即极大化L(θ)=logP(X∣θ)=log∑ZP(X,Z∣θ)=log(∑ZP(X∣Z,θ)P(Z∣θ))(12)L(\theta)=\logP(X\
- Transformer 核心概念转化为夏日生活类比
扉间798
人工智能transformer
以下是把Transformer核心概念转化为「夏日生活类比」,不用看代码也能秒懂,搭配冰镇西瓜式记忆法:一、Transformer=夏日冷饮制作流水线编码器(Encoder):相当于「食材处理间」把输入(比如“草莓、牛奶、冰块”)洗干净、切小块(转成向量),算出每种食材的重要性(自注意力)。解码器(Decoder):相当于「冷饮调配台」按顺序制作冷饮(生成输出),每次只能用已准备好的食材(掩码自注
- 参数估计:从样本窥见总体
Algo-hx
概率论与数理统计概率论机器学习人工智能
目录引言7参数估计7.1参数估计的基本概念7.1.1估计问题类型7.1.2估计量评价标准7.2点估计方法7.2.1矩估计法(MME)7.2.2最大似然估计(MLE)7.3区间估计原理7.3.1置信区间定义7.3.2枢轴量法(关键步骤)7.4单正态总体参数区间估计7.4.1均值μ\muμ的置信区间7.4.2方差σ2\sigma^2σ2的置信区间7.5双正态总体参数区间估计7.5.1均值差μ1−μ2\
- 逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶逻辑回归算法机器学习ai
逻辑回归中的损失函数:交叉熵损失详解与推导关键词:逻辑回归、交叉熵损失、损失函数、二分类、多分类、极大似然估计、梯度下降摘要:本文深入解析逻辑回归中核心的交叉熵损失函数,从信息论基础出发,逐步推导二分类与多分类场景下的损失函数形式,结合极大似然估计揭示其理论本质。通过Python代码实现损失函数计算与梯度推导,辅以实战案例演示完整训练流程。同时对比均方误差等其他损失函数,阐释交叉熵在分类问题中的独
- Netty入门和进阶之一❤❤❤三大组件
「已注销」
Netty入门和进阶nettyjavanio
一.Netty入门和进阶之一❤❤❤三大组件non-blockingio非阻塞IO1.三大组件1.1Channel&Bufferchannel有一点类似于stream,它就是读写数据的双向通道,可以从channel将数据读入buffer,也可以将buffer的数据写入channel,而之前的stream要么是输入,要么是输出,channel比stream更为底层channelbuffer常见的Cha
- 简易oled多级菜单实现
同学,好好学习
嵌入式硬件stm32
前言最近在学习如何实现oled多级菜单时,查看了大多数博主发的文章,大概似懂的文章内容可让我好一阵思考,于是我觉得应该有一篇更加简单易懂的文章能轻易上手;我们实现项目时一定先要准备以下知识点:1.结构体2.结构体数组3.函数指针(如果还有没有这方面的C语言知识,可以阅读相关博客学习,因为只有我们了解了这些知识后,才不会望而却步!)一、定义一个结构体定义一个结构体,结构体里面应当有你想要怎样操作界面
- 【六月限时福利】夏日好时光,签到享惊喜!—— 立即开启专属福利
WPG大大通
其他大大通活动
亲爱的工程师伙伴们,夏日炎炎,福利满满!大大通邀您共赴六月福利之约,开启一场狂欢盛宴!活动期间,只要参与签到,就能解锁多张京东E卡。这个六月,让我们一起在大大通收获福利,享受夏日的美好!不要错过这场福利狂欢,记得按时签到哦!参与方式:点击此处前往在原博文下面进行签到评论,评论内容不限,只要留下足迹即表示参与成功!抽奖方式:本着公平公正的原则,使用抽奖小工具随机抽取。活动须知:1.每个ID每天签到一
- 逆向爬虫-筑基篇-第二层-壹-计算机网络和因特网-007
蓝花楹下
逆向爬虫计算机网络
第二层网络初探计算机网络和因特网分层体系架构之喻人类社会复杂如斯,航空旅行亦然。票务代理、行李安检、登机引导、飞行员驾驶、飞机飞行,乃至全球导航系统,无不交织成一庞杂网络。若欲描述此体系,可否将其条理化?诚然可行。以航空为例,其功能层层递进,似阶梯般分明:购票、托运行李、登机、飞行、降落、取行李,环环相扣。若细析之,购票为起点,登机为枢纽,飞行为核心,降落为终点。如此,可将航空功能分层而视,各司其
- 内积模型的性质
jony0917
机器学习算法人工智能
内积模型p(y∣x)∝emb(y)⋅emb(x)p(y|x)\proptoemb(y)\cdotemb(x)p(y∣x)∝emb(y)⋅emb(x)是一种在嵌入学习领域常使用的模型,模型首先得到物品的嵌入,然后通过最大似然估计训练模型参数,模型的学习结果是在嵌入空间中存在共现关系(条件概率较大)的物品相互靠近,不存在共现关系的物品相互远离。此模型具有以下性质:对称性:p(y∣x)=p(x∣y)p(
- 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><