- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- 人工智能机器学习深度学习中著名有用的数据集
AI数据集
人工智能机器学习深度学习
在人工智能、机器学习和深度学习领域,优质的数据集是模型训练和发展的基石。以下介绍一些当前比较有名且有用的数据集。目录图像领域自然语言处理领域语音领域其他领域图像领域MNIST数据集内容:由美国国家标准与技术研究院收集整理,包含6万张用于训练的手写数字图像、1万张用于测试验证的图像,图像为28×28像素的灰度图,像素值在0到255之间。用途:主要用于图像分类任务,特别是手写数字识别,是初学者学习图像
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估:掌握评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习深度学习
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中,模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现,更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法,重点介绍评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术,并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率(Accuracy)精确率(Pre
- 产品经理的大语言模型课 01 - 人工智能的一些基本概念
平头某
产品经理人工智能
文章目录前言人工智能机器学习深度学习一张图总结前言随着人工智能技术的爆火,我断断续续地思考:作为产品经理,在人工智能飞速发展的当下,需要了解哪些知识,才能将人工智能的技术应用到产品和业务当中?期间也学习了不少人工智能的知识,看了很多科普的性质的内容,往往又过于零散,不成体系,往往是从一个名词查起,冒出了大量陌生的名词,没有一个清晰的路径让我快速构建整个知识框架。所以只得全看一些更详细的“教程”内容
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
萌萌可爱郭德纲
机器学习人工智能
电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- 人工智能机器学习算法分类全解析
power-辰南
人工智能人工智能机器学习算法python
目录一、引言二、机器学习算法分类概述(一)基于学习方式的分类1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)(二)基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法(三)基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习强化学习
目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- AI人工智能机器学习之监督线性模型
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型,以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例,从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。2、监督学习之线性模型-简介监督学习和线性模型是的两个重要概念。监督学习是一种机器学习任务,其中模型在已标记的数据集上进行训练。线性模型是一类通过线性组合输入特征来进行预测的模型。线性模型的基本形式可
- 深入详解人工智能机器学习算法——逻辑回归算法
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习算法逻辑回归
引言逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中一种基本而重要的分类算法。在这篇文章中,我们将深入解析逻辑回归的各个方面,包括其基础知识、数学原理、实现方法、以及应用场景。我们还将通过具体的代码示例和应用案例,帮助您全面理解逻辑回归算法。第一部分:逻辑回归的基础知识1.1什么是逻辑回归?逻辑回归是一种用于解决二分类问题的回归分析方法。尽管名字中带有“回归”,逻辑回归的目标是将预测结
- 人工智能机器学习基本概念详解
猿享天开
人工智能基础知识学习机器学习人工智能
人工智能机器学习基本概念详解机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个重要分支,旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策,而无需明确的编程指令。本文将详细探讨机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
- 基于新版PyCharm、Anaconda3、django3框架开发内容发布系统
mys328
pycharmdjangoide
1:环境安装搭建python有多个版本,可通过Anaconda3来管理python版本从而在多个版本之间进行切换。原先我们团队使用的环境是Anaconda3-2019.07、pycharm-professional-2018.3.5、python3.7,并做了一些爬虫项目,后来由于人工智能机器学习的需要,于是升级版本,使用新的2023版本的,Anaconda3-2023.07-1,pycharm-
- 花书学习笔记-深度学习概念
iwill323
人工智能深度学习
目录什么是机器学习函数类别机器学习举例步骤第一步:猜测函数第二步:定义Loss第三步:优化从线性到非线性:从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU从机器学习到深度学习早期的人工智能机器学习表征学习(representationlearning)深度学习总结主题SupervisedLearningSelf-supervisedL
- 【深度学习】初识深度学习
wmh1024
深度学习人工智能
初识深度学习什么是深度学习关系:人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系:机器学习:随着数据量增加会改进性能的算法深度学习:使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。传统系统和深度学习的区别:传统编程系统:定义规则,输入数据获取输出(定义f(x)、x求得y)深度学习系统:输入答案和数据,输出规则(定义x、y求得f(x),且f(x)具有泛化性)规则f(x)规则f(x)数据x
- 机器学习 | 深入理解并掌握核心概念
亦世凡华、
#机器学习机器学习人工智能深度学习基础概念经验分享
在如今数字化时代的浪潮下,机器学习已经成为人工智能领域的璀璨明星。它像一面魔镜,赋予计算机系统学习和改进的能力,让机器能够从海量数据中提取规律、预测未来,甚至做出智能决策。本专栏将带您踏上机器学习的奇妙之旅,探索其原理、方法和应用。我们将揭开机器学习背后的神秘面纱,解释监督学习、无监督学习、强化学习等不同类型的机器学习算法。目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
- Python基础语法
Python私教
pythonpythonchrome开发语言
计算机的组成硬件系统CPU:中央处理器存储器:内存,外存输入设备:鼠标,键盘输出设备:显示器,打印机软件系统系统软件:操作系统应用软件:微信、QQ、浏览器等Python简介Python是非常流行的编程语言,主要是因为:简单、易学、适应人群广泛免费、开源应用领域广泛自动化运维自动化测试网络爬虫数据分析人工智能机器学习Web开发注释注释的作用:对代码做解释说明,提高代码的可读性,便于别人阅读代码。被注
- 人工智能-机器学习-深度学习 概念整理
洛杉矶县牛肉板面
深度学习机器学习深度学习人工智能
目录1.人工智能-ArtificialIntelligence2.机器学习-MachineLearning3.深度学习-DeepLearning4.人工智能机器学习深度学习三者之间的关系5.人工智能的流派6.特征工程-FeatureEngineering7.表示学习8.贡献度分配9.独热码10.word2vec11.神经网络12.端到端学习1.人工智能-ArtificialIntelligence
- Ubuntu从ISO创建USB启动盘的工具
python测试开发
图片.pngStartupDiskStartupDiskCreator是Ubuntu中的内置应用程序。要使用它,启动盘创建程序Ubuntu图片.png参考资料讨论qq群630011153144081101本文涉及的python测试开发库谢谢点赞!本文相关海量书籍下载2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)UNetBootin安装sudoadd-apt-repositoryppa:gez
- 学习笔记目录
雪的期许
gopython机器学习
文章目录⌨️编程基础编程语言工具使用️人工智能机器学习书籍/仓库经典算法评估指标深度学习书籍/仓库模型/数据加工优化方法⌨️编程基础编程语言go语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest(Bagging方法)XGBoost的原理、公式推导、Python实现和应用评估指标多分类
- 机器学习背景介绍与基本概念
盛夏未来
机器学习算法基础机器学习监督学习回归深度学习
机器学习背景介绍与基本概念人工智能机器学习神经网络深度学习基本概念数据挖掘和机器学习的关系训练数据/验证数据/测试数据监督学习/无监督学习/半监督学习回归/分类/聚类人工智能人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。是指使用某种算法来实现机器来模拟人的智能或者超越人的智能。人工智能并不是指任何的具体的算法,它只是一个模糊的、大概的概念。机器学习机器学习(Machin
- 上海交大全球午餐会——大语言模型机器学习ChatGPT(主讲人:赵海)
zRezin
聊天机器人直播观后感nlp科技
实现强人工智能,从脑计划到与训练模型:在过去的十年中,一段时间很热,后面被人工智能机器学习盖过去了目前脑计划的现状不能宣布失败,仍在进行,但是没有之前那么热。预训练模型正在走向脑计划的方向。特别注意母语窗口是一次性获得的,后面就不容易学习其他语言了语言模型进化史:80年代诞生第一代,后面是连续空间的语言模型。语言概率链式法则改变:是有全空模型,自己模型不久之前:预训练+微调现在:大模型量变引起质变
- 数据分析工程师_第01讲Google python指南与数据科学python进阶
程序员酱油哥
Python基础
第01讲Googlepython指南与数据科学python进阶目录0.python简介深度学习/人工智能机器学习大数据1.寻求帮助2.python运算python基本数据类型、变量、运算、表达式3.变量4.表达式5.字符串字符串切片/slice字符串函数列表/List列表切片流程控制判断条件ifelse循环列表推导式与或非集合/set字典/dict高级排序函数函数:不定长度的参数文件读写统计文件中
- Python模块详细介绍
LoisMay
Pythonpython经验分享开发语言
文章目录一、模块介绍二、导入模块的基本格式三、两种格式的优缺点四、补充知识五、循环导入问题六、判断文件类型七、模块的查找顺序一、模块介绍1.如何理解模块模块可以看成一个完整的功能非常强的大代码体使用了模块就相当于你也有这个功能了使用模块编程就相当于站在巨人的肩膀上(智能语音人工智能机器学习......)2.模块分类1>.内置模块内置模块就是python自带的可以直接调用的模块eg:importti
- 使用python语言、django开发框架、mysql数据库实现简单在线图书推荐系统 基于用户的协同过滤推荐算法 人工智能 机器学习 可视化数据分析 爬虫 个性化图书推荐系统
linge511873822
基于用户的协同过滤推荐算法python基于项目的协同过滤推荐算法pythondjangomysql可视化数据分析图书推荐系统爬虫机器学习
使用python语言、django开发框架、mysql数据库实现简单在线图书推荐系统基于用户的协同过滤推荐算法人工智能机器学习可视化数据分析爬虫个性化图书推荐系统SimpleBookRecWebPy一、项目简介1、开发工具和使用技术Python3及以上版本,Django3.6及以上版本,mysql8,navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具,bootstrap前端框架,boots
- 零基础入门影像组学与人工智能
七刀
人工智能人工智能机器学习python
下载地址:点这里没有csdn账号的点这里下载:点这里├─第一章人工智能与影像组学在临床研究中的应用│2.人工智能、影像组学在医学研究领域的应用实例.mp4│【试听】人工智能与影像组学是什么?在临床研究中有哪些应用?.mp4│【试听】机器学习临床SCI思路解读.mp4│├─第二章轻松入门机器学习,搞定人工智能基础│1.理论基础:如何做人工智能机器学习研究?.mp4│2.工具基础:轻松入门Python
- 人工智能(Machine Learning)—— 机器学习
lghgqsy
人工智能机器学习
转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384机器学习一、人工智能、机器学习与深度学习人工智能机器学习经典机器学习基于神经网络的机器学习浅层学习深层学习(深度学习)强化学习迁移学习二、机器学习基本类型1.有监督学习有监督学习:根据已知的输入和输出,建立联系它们的模型,根据该模型对未知输出的输入进行判断。1)回归:以无限连续
- 周志华《机器学习》西瓜书新出算法推导视频!(超级详细)
深度之眼订阅号
如果你对人工智能跃跃欲试,第一步该怎么办?我通常的做法是,先收集人工智能有关的信息,或者问问身边正在学习的师兄师姐,寻求他们的方法或建议。如果你已经开始学习,并且了解一点机器学习这个概念,那么你就应该知道这本书“周志华《机器学习》”,号称人工智能领域中文版开山之作这是一本面向中文读者的机器学习教科书,适合正在学习机器学习的学生,以及对人工智能机器学习感兴趣的人士。为了让读者通过本书对机器学习有所了
- 人工智能机器学习
现实里的童话xklss
机器学习资料下面是机器学习的资料,让你更深层次的了解以及学习机器学习链接:https://pan.baidu.com/s/1mpze_NnwMJox6TCiL0vX9g密码:u6hy还需要别的python相关资料,请联系QQ:1538444890O(∩_∩)O谢谢
- 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><