- Milvus 中常见相似度度量方法
Sirius Wu
milvus机器学习算法
在Milvus中,相似度度量方法用于衡量向量之间的相似程度,不同的度量方法有不同的特点、优缺点和适用场景。以下是对Milvus中常见相似度度量方法的详细介绍以及对应的search参数示例。1.欧氏距离(L2Distance,L2)特点欧氏距离是最常用的距离度量方法之一,它计算的是两个向量在欧几里得空间中的直线距离。对于两个nnn维向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}=(x_1,x_2
- 利用docker部署单节点milvus并实现图像化管理
听说唐僧不吃肉
Linuxdockermilvus
Docker部署单机版milvus使用DockerCompose安装Milvusstandalone(即单机版),进行一个快速milvus的体验。1.前提条件系统可以使用centos或者ubuntu系统已经安装docker和docker-composemilvus版本这里选择2.3.12.启动etcd、minio、milvus由于milvus依赖etcd和minio,因此需要先启动这2个组件。同样
- 新手如何使用 Milvus
巴依老爷coder
数据库milvus向量数据库数据库
一文带你入门Milvus:详细指南新手如何使用Milvus:详细指南一、Milvus简介主要特点应用领域二、安装Milvus安装DockerCompose基于DockerCompose安装Milvus服务端安装attu-可视化界面工具三、快速入门安装PythonSDK连接数据库方式1方式2(方式1的封装)数据库操作核心概念集合操作数据操作插入数据精准查询数据-get条件查询数据-query查询数据
- Milvus学习整理
louisliao_1981
milvus学习
Milvus学习整理一、度量类型(metric_type)二、向量字段和适用场景介绍三、索引字段介绍(一)、概述总结(二)、详细说明四、简单代码示例(一)、建立集合和索引示例(二)、搜索示例(三)、参考文档五、数据搜索(一)、基础搜索参数说明(二)、范围搜索1.概述总结2.详细说明(三)、全文搜索(BM25)1.概述2.使用全文搜索步骤(四)、其他搜索一、度量类型(metric_type)相似度量
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
maxmaxma
数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- 使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践
qahaj
milvus数据库python
技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中,处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库,专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法,包括IVF、HNSW等,使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操
- 个人AI助手的未来:Yi AI开源系统助力快速搭建
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能开源
摘要YiAI推出了一站式个人AI助手平台解决方案,助力用户快速搭建专属AI助手。该平台采用全套开源系统,涵盖前端应用、后台管理及小程序功能,并基于MIT协议开放使用。同时,平台集成了本地RAG方案,利用Milvus与Weaviate向量数据库支持本地部署,为用户提供高效、灵活的数据处理能力。关键词个人AI助手,快速搭建,开源系统,本地RAG,向量数据库一、YiAI开源系统概述1.1个人AI助手的发
- 基于ViT+milvus的以图搜图服务
国防科技苏东坡
分类算法pytorchmilvus
以图搜图服务简介服务流程介绍:将图片特征经过vit模型提取特征,保存到milvus库中,并存入对应的唯一id和身份标签,用于相似图片搜索;使用相似图片进行搜索,返回搜索到图片的身份标签和置信度。服务包括图片数据插入和图片相似搜索两部分。ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。https://huggingface.co/tttarun/visio
- 向量库集成指南
三月七꧁ ꧂
langchain+llm集成学习自然语言处理语言模型机器学习人工智能gptllama
文章目录向量库集成指南Chroma集成Pinecone集成MiLvus集成向量库集成指南 向量库是一种索引和存储向量嵌入以实现高效管理和快速检索的数据库。与单独的向量索引不同,像Pinecone这样的向量数据库提供了额外的功能,例如,索引管理、数据管理、元数据存储和过滤,以及水平扩展。特别是在处理大数据和复杂查询时,向量库在多种应用场景中发挥着关键作用。其中,语义文本搜索是一个典型的应用,用
- Milvus 本地Ollama向量化markdown文件
慌雨
milvus数据库
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言代码测试注意前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:我在局域网内安装了milvus服务,现在需要把一个文件夹里所有的markdown文档都向量化到milvus数据库中。所用的切分方法是langchain中自带的markdown按照标题切分,且带有标题的metadata,非常清晰。但是用langchain提供的milvu
- 轻松掌握:Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧
威研威语
人工智能数据库milvus数据库人工智能RAG
Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库,由Zilliz开发并维护,适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库,Milvus能够对万亿级向量进行索引。Milvus官网:https://milvus.io/Milvus中文文档:https://www.milvus-io.com/Milvus部署环境准备Linux操作系统Docker19.03或更高版本Docker
- 开源向量数据库介绍说明
❀͜͡傀儡师
开源数据库
开源向量数据库Milvus特点:分布式、高性能,支持亿级向量检索。支持的数据类型:文本、图像、音频、视频等。使用场景:推荐系统、语义搜索、图像搜索。数据存储后端:支持多种后端,如SQLite、MySQL、PostgreSQL。Qdrant特点:高可用性、易用性,支持实时更新和过滤。编程接口:支持REST和gRPC。使用场景:个性化推荐、自然语言搜索、商品搜索。Weaviate特点:基于GraphQ
- 打造RAG系统:四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南
橙子小哥的代码世界
数据库数据库milvusfaiss人工智能深度学习神经网络elasticsearch
在当今信息爆炸的时代,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)系统已成为自然语言处理(NLP)领域的重要工具。RAG系统通过结合生成模型和信息检索技术,能够在大规模数据中高效地获取相关信息,生成更为精准和有针对性的内容。而在构建RAG系统时,选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai
- 【微服务】SpringBoot 整合Redis Stack 构建本地向量数据库相似性查询
小码农叔叔
AI大模型实战与应用springboot入门到精通向量数据库redisstackjava使用向量数据库
目录一、前言二、向量数据库介绍2.1什么是向量数据库2.2向量数据库特点2.3向量数据库使用场景三、常用的向量数据库解决方案3.1Milvus3.1.1Milvus是什么3.1.2Milvus主要特点3.2Faiss3.2.1Faiss是什么3.2.2Faiss主要特点3.3Pinecone3.3.1Pinecone是什么3.3.2Pinecone主要特点3.4Weaviate3.4.1Weavi
- Milvus 数据批量导入实战:Python代码解析
修破立生
Milvusmilvuspython人工智能
1引言在处理大规模数据的存储和检索时,向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库,在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python代码将数据批量导入到Milvus数据库中,通过实际的代码示例来帮助大家理解导入过程和相关的技术要点。2代码功能概述我们的代码主要实现了从本地文件读取数据,并将其批量导入到Milvus数据库的功能。代码涉及到命令行
- 使用milvus-sdk-go的迭代器导出数据
shulu
milvus向量数据库milvusgolang开发语言
使用milvus-sdk-go的迭代器导出数据迭代器是一种功能强大的工具,可帮助您使用主键值和布尔表达式迭代集合中的大量数据或所有数据。这可以显著改善您检索数据的方式。与传统的offset和limit参数用法不同,后者可能会随着时间的推移而变得效率低下,而迭代器提供了更具可扩展性的解决方案。当表数据很大,需要全量导出,我们可以使用迭代器,例如每次只查询1000行数据,直到所有数据查询完成,同时也可
- RAG组件:向量数据库(Milvus)
CITY_OF_MO_GY
milvus人工智能
在当前大模型盛行的时代,大模型的垂类微调、优化成为产业落地、行业应用的关键;RAG技术应运而生,主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题;RAG的核心工作逻辑是将专业知识、实效知识等大模型欠缺的知识进行收集、打包、保存为一个知识库,在用到该部分知识的时候,可以通过检索关键信息,将知识库內对应知识片段进行返回,再整合为一个结构化的prompt(提示词)输入给大模型,这样以来,大模型就可以结合这
- Milvus 数据批量导出实战:Python 代码解析
修破立生
Milvusmilvuspython人工智能
1引言由于Milvus在单次查询中所能返回的数据量存在固有约束,当处理数据量庞大的Collection时,需考虑采用多次查询的策略。本文详细阐述了如何运用多次查询的方式,将Milvus中的数据进行分批导出,以有效应对数据量过大带来的挑战。2代码整体概述我们的目标是从Milvus中导出指定集合的数据,并将其保存为JSON文件。代码主要分为以下几个部分:连接到Milvus服务。定义数据导出函数,包括数
- langchain4j+milvus实战
llm
序本文主要研究一下如何使用langchain4j来对接向量数据库milvus步骤docker运行milvusdockerrun-d\--namemilvus-standalone\--security-optseccomp:unconfined\-eETCD_USE_EMBED=true\-eETCD_DATA_DIR=/var/lib/milvus/etcd\-eETCD_CONFIG_PATH
- BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程
结合BERT和Milvus构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程。下面Python代码示例和优化策略:一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型,通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量(如768维),捕捉上下文语义信息。例如,句子"Milvus是向量数据库"会被编码为类似[0.2,-1.3,0.5,...]的向量19。Milvus的向量检
- 开源的向量数据库Milvus
研创通之逍遥峰
数据库数据库milvus
Milvus是一款开源的向量数据库,专为处理向量搜索任务而设计,尤其擅长处理大规模向量数据的相似度检索。官网地址:https://milvus.io/以下是关于Milvus的详细介绍:一、基本概念向量数据库:Milvus是一款云原生向量数据库,它支持多种类型的向量,如浮点向量、二进制向量等,并且可以处理大规模的向量数据。向量在Milvus中作为基本数据单元,用于表示高维空间中的点,可以是图像、音频
- BERT 模型 和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」
结合BERT模型和Milvus向量数据库,通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为:文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。1️⃣环境准备安装必要的库:pipinstallpymilvustransformerstorch2️⃣流程图解BERT模型↓将文本转为向量Milvus数据库(存储所有向量)↓输入问题文本Milvus搜索相似向量→返回最相似的答案3️⃣完
- Milvus「非结构化数据」 的超级搜索引擎
后端机器学习深度学习
Milvus可以简单理解为一个专门处理「非结构化数据」的超级搜索引擎。它的核心价值是:帮你快速从海量数据(比如图片、音频、视频、文本)中找到最相似的内容。举个例子秒懂:假设你有100万张图片,你想找其中和「某张猫咪图片」最相似的10张。如果用传统方法(比如人工比对或普通数据库),可能需要几小时甚至更久。而Milvus可以在毫秒级完成搜索,就像用百度搜文字一样快。核心作用:向量相似度搜索非结构化数据
- RagFlow专题三、RagFlow 关键技术(向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化)
伯牙碎琴
大模型prompt大模型AIRagRagFlow
深入解析RagFlow关键技术:向量数据库、文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中,我们详细探讨了RagFlow的核心架构,包括数据检索、语义搜索(BM25&向量搜索)以及知识融合,并了解了如何通过RagFlow机制优化信息检索和生成质量。本篇文章将深入解析RagFlow的关键技术,包括:向量数据库(FAISS、Milvus、Elasticsearch)——负责高效的语义检索与存储
- 阿里云Milvus 2.5:支持全文检索,1次查询实现文本+向量双精度匹配
人工智能大数据milvus
随着大模型时代带来的各种新型应用探索,结合传统基于文本匹配的精确检索与语义检索所带来的增益日益显著,尤其在一些深度依赖关键字词匹配的场景中,这种需求变得尤为关键。目前,阿里云向量检索服务Milvus版(简称阿里云Milvus)集成开源Milvus2.5版本内核,在支持向量检索的基础上,新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能,在RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升,使用体验大幅
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型
汀、人工智能
LLM工业级落地实践langchainmilvusembedding人工智能自然语言处理语言模型大模型
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss的优势主要体现在以下几个方面:在线数据更新与实时搜索:Milvus支持在线的数据更新和实时的向量搜索,这意味着在数据频繁变动的场景下,用户无需重新构建整个索引,从而大大减少了维护成本。相比之
- 使用 LangChain 和 Milvus 构建测试知识库
Python测试之道
测试提效pythonpythonDeepSeek
LangChain是一个强大的框架,可以与向量数据库(如Milvus)无缝集成,用于构建基于检索的增强生成(RAG)系统。在测试工程师的场景中,可以将测试资产(如需求文档、测试用例、缺陷报告等)存储在Milvus中,然后通过LangChain提供的检索功能快速查询和生成相关内容。功能目标存储测试资产:将需求文档、测试用例和缺陷记录等内容转换为向量表示并存储到Milvus。检索测试资产:根据用户输入
- 基于 Elasticsearch 和 Milvus 的 RAG 运维知识库的架构设计和部署落地实现指南
ViniJack
AImilvus运维rag落地方案知识库
最近在整理一些业务场景的架构设计和部署落地实现指南先放一个【基于RAG的运维知识库(ElasticSearch+Milvus)的详细实现指南】,其中包含了详尽的技术实现细节、可运行的示例代码、原理分析、优缺点分析和应用场景分析。架构描述:基于RAG的运维知识库(ElasticSearch+Milvus)部署指南1.极其详细的部署步骤(包含详尽的技术实现细节和分步骤、可运行的示例代码-也只能给示例代
- Milvus高性能向量数据库与大模型结合
山塘小鱼儿
数据库阿里云向量数据库
Milvus|高性能向量数据库,为规模而构建Milvus是一个为GenAI应用构建的开源向量数据库。使用pip安装,执行高速搜索,并扩展到数十亿个向量。https://milvus.io/zhMilvus是什么?Milvus是一种高性能、高扩展性的向量数据库,可在从笔记本电脑到大规模分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供,也可以云服务的形式提供。Milvus是LFAI&Data
- 镜像解决,向量数据库Milvus报错
zwzscnds
dockermilvus
MilvusMilvus是一款开源的向量数据库,具有高度的灵活性、稳定可靠性以及高速查询等特点。它支持针对TB级向量的增删改操作和近实时查询,适用于大规模向量数据的存储和检索。Milvus的官网:https://milvus.ioGithub上Milvus的链接:https://github.com/milvus-ioDockerDocker是一种容器化技术,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包到
- 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><