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墨夶
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搭建本地大模型GPT-NeoX:详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架,由EleutherAI开发,可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。本指南将详细介绍如何在本地环境中搭建GPT-NeoX,并解决过程中可能遇到的常见问题。1.系统要求1.1硬件要求1.2软件要求操作系统:Linux(推荐Ubuntu20.04或更高版本)CUDA:11.2或更高版本Python
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Deepseek个性化决策输出:基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中,通过构建动态用户画像与智能决策模型,教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度,实现精准化、个性化的学习支持。以下是核心实现框架与关键步骤:1.用户画像构建:多维度数据融合数据采集:显性数据:年龄、学科成绩、测试结果、学习时长、知识点掌握进度。隐性数据:交互行为(如答题犹豫时间、回放次数)、情绪识别(语音/表情分析)、认知负荷
- 【传输层协议】TCP协议详解(上)
望舒_233
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前言TCP(TransmissionControlProtocol,传输控制协议)是TCP/IP协议栈中的核心协议,作为互联网通信的基石,承担着确保数据可靠传输的重要职责。接下来我将分两篇文章,从四个部分带大家学习一些与TCP相关的基本概念和机制,首先我将带大家认识一下TCP报头字段的含义,然后了解TCP保证可靠性的一些机制,接下来是TCP进行效率优化的机制,最后是TCP与应用层相关的概念。本篇文
- “统计视角看世界”专栏阅读引导
赛卡
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根据文章主题和逻辑关系,我为您设计以下阅读引导方案:1.六西格玛基础2.帕累托图3.直方图4.散点图基础5.散点图高阶6.多变量可视化7.密度图进阶8.回归分析配套文字说明:入门基石(必读)《1.六西格玛遇上Python》→方法论总纲,建议优先精读基础三剑客(可并行)├─《2.帕累托图》→重点数据排序与决策├─《3.直方图》→数据分布核心工具└─《4.散点图》→数据探索第一视角高阶应用链(递进学习
- Node.js 如何发布一个 NPM 包——详细教程
还是鼠鼠
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在本文中,我将带大家一步步学习如何创建并发布一个NPM包,帮助开发者理解整个流程,并能顺利将自己的JavaScript库发布到NPM上供他人使用。1.安装Node.js和npm在开始之前,请确保你的电脑上已经安装了Node.js和npm(Node.js自带npm)。你可以在终端(Windows用户请使用cmd或PowerShell)输入以下命令检查是否已安装:node-vnpm-v如果出现版本号,
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主要记录ts中的类、接口与泛型1.类无论是在哪种语言中,类都是面向对象编程(OOP)的一个主要实现方式。能够实现代码更加灵活,更具有结构化。类作用都是提供一个模板,通过类可以创建多个具有相同结构的对象。//类的定义,与对象的声明classStudent{id:stringname:stringage:numberconstructor(id:string,name:string,age:numbe
- 前端技术学习记录:react+dvajs+ant design实现暴走计算器的页面重构(二)
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前端技术学习记录:react+dvajs+antdesign实现暴走计算器的页面重构(二)前言定义Modelconnect起来更新state拥抱变化主题切换更换页面获取当前设备类型编写武学选择前言www定义Model完成UI后,现在开始处理数据和逻辑。dva通过model的概念把一个领域的模型管理起来,包含同步更新state的reducers,处理异步逻辑的effects,订阅数据源的subscr
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嗨,大家好,我是小华同学,关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法TinyRDM是一款现代化、轻量级的跨平台Redis桌面客户端。它支持Mac、Windows和Linux系统,提供了丰富的功能特性,旨在为开发者提供便捷、高效的Redis操作体验。功能特性极度轻量TinyRDM基于Webview2构建,不内嵌浏览器,这使得它在保持轻量级的同时,也拥有出色的性能。感谢Wails框架
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声明:大家好,我是风筝作者主页:【古时的风筝CSDN主页】。⚠️本文目的为个人学习记录及知识分享。如果有什么不正确、不严谨的地方请及时指正,不胜感激。直达博主:「古时的风筝」。(搜索或点击扫码)————————————————大家好,我是风筝软件推荐时间到,推荐两款我常用的Redis客户端,都是免费的,且支持Mac、Windows,如果你之前的Redis客户端用的不顺手,可以试试下面这两个。Re
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1,文件对方框创建file对象,选择打开方式,打开后传递给QTextStream,读取,赋给QText显示,关闭文件。(QTextStream::readAll()直接读取文件所有内容,如果这个文件有100M,程序会立刻死掉)实际应用中,分段读入怎么处理?2、事件中的继承自QLabel的鼠标事件label->setMouseTracking(true);设置后才能允许就跟踪,否则需要点击一次,才跟
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C++学习系列(11):智能指针(unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr)1.引言在C++传统的内存管理方式中,动态分配的对象需要手动释放,否则可能会导致内存泄漏(MemoryLeak)。为了解决这个问题,C++11引入了智能指针(SmartPointer),它能自动管理资源,避免内存泄漏。本篇博客将介绍:智能指针的概念三种智能指针:unique_ptr、shared_ptr
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语音识别学习系列(13):语音识别中的情感识别与表达前言在语音识别领域,仅仅将语音准确转换为文字内容已不能满足日益多样化的人机交互需求。人们在交流过程中往往蕴含着丰富的情感信息,语音识别若能对情感进行识别与表达,将会使交互变得更加自然、智能且贴合人性化需求。本期我们就围绕语音识别中的情感识别与表达这一重要主题展开深入探讨,了解其背后的原理、方法以及实际应用价值。一、语音情感识别的基本原理与常用方法
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目标检测领域总结:从传统方法到Transformer时代的革新目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务,它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起,目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于Transformer的先进算法,目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进,涵盖传统方法、两阶段检测方法、单阶段检测方法和基于Transform
- 2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享
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一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
- 1.✨学习系统浅探
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自我认知规划(不让别人看)认知提升
不要过于苛求完美,允许自己偶尔放松,保持积极心态。长期坚持比短期高强度更重要,尤其是为三年后的考研做准备,需要持续的努力而不是一时的冲刺。定期复盘,调整计划。如果某天状态不好,可以适当减少任务量,保持弹性。同时,保证足够的睡眠和运动,这对维持多巴胺水平和整体精力很重要。一、系统构建一Deepseek指令我的大一下学期已经开始了,这一学期我又有新的计算机课程。上一学期我学了C语言,基础知识掌握的还可
- Python 用户账户(创建用户账户)
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Web应用程序的核心是让任何用户都能够注册账户并能够使用它,不管用户身处何方。在本章中,你将创建一些表单,让用户能够添加主题和条目,以及编辑既有的条目。你还将学习Django如何防范对基于表单的网页发起的常见攻击,这让你无需花太多时间考虑确保应用程序安全的问题。然后,我们将实现一个用户身份验证系统。你将创建一个注册页面,供用户创建账户,并让有些页面只能供已登录的用户访问。接下来,我们将修改一些视图
- AI人工智能软件开发方案:开启智能时代的创新钥匙
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一、引言:AI浪潮下的软件开发新机遇近年来,人工智能(AI)技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮,席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用,AI历经了漫长的发展历程,终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去,AI的发展并非一帆风顺,早期由于计算能力和算法的限制,经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破,AI迎来了爆发式增长。如今,AI已经深入到人们生活和工作
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(6.2)自动微分机制
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本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式(GradModes)默认模式(梯度模式)无梯度模式推理模式评估模式(`nn.Module.eval()`)自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
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查阅官方文档,学习video.js相关属性、回调与方法:播放器选项设置①标准的video标签属性②data-setup属性传递JSON③创建播放器实例以第二个参数配置videojs('my-player',{controls:true,autoplay:false,preload:'auto'});//修改选项varplayer=videojs('my-player');player.option
- 第二十一篇:伦理/道德Ethics
flying_1314
NLPethics伦理/道德隐私偏见双重用途
目录什么是伦理/道德?我们为什么要关心?为什么道德很难?学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗?H5N1透明度不是更好吗?AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德?我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么?•为什
- Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络
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深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇!在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。今天,我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习:深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块:(1)使用nn.Sequent
- 【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- 从零实现KV存储项目实战
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C++Linux后端c++c++存储kv存储分布式存储后端项目c++项目cpp项目
本项目是从零实现一个完整的、兼容Redis协议的KV数据库项目。通过每一行代码的编写。你会对整个系统了如指拿,这样对自己基本功的锻炼、对编程能力的提升都是很大的项目提供完整的视频教程+代码下面是关于KV存储项目的技术大纲:如果你在学习的过程当中,遇到有任何问题,都可以在项目社群提出了,有专人给大家答疑的。适用人群这个KV存储项目对以下同学应该都非常的合适,包括但不限于:●想入门数据库的同学,存储对
- vggt 3d重建 相机位姿,新视角生成
AI算法网奇
3D视觉人工智能深度学习
vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
- 图神经网络实战——分层自注意力网络
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图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为78.39%,比之同构版本有了较大提高,但我们还能进一步提高准确率。在本节中,我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构,分层自注意力网络(hierarchicalself-att
- Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析
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3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
- 微服务即时通信系统---(五)框架学习
YangZ123123
微服务即时通信系统学习微服务算法
目录ODB介绍安装build2安装odb-compiler安装ODB运行时库安装mysql和客户端开发包安装boostprofile库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射ODB编程类与接口介绍mysql连接池对象类mysql客户端操作句柄类mysql事务操作类针对可能为空的字段封装的类似于智能指针的类型针对查询结果所封装的容器类和条件类mysql操作句
- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然~
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch:PyTorch深度学习框架的核心库,提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn:PyTorch的神经网络模块,包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 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><