- 如何有效管理 JavaScript 中的内存:垃圾回收与最佳实践
名之以父
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“垃圾回收是现代编程语言的核心特性之一,它使得开发者可以专注于功能实现,而无需担心内存管理的细节。”——在JavaScript中,垃圾回收(GC)是一个自动化的内存管理过程,它帮助我们确保不再使用的内存得到释放。尽管JavaScript的垃圾回收机制非常强大,但如果对其原理和工作方式不够了解,也可能导致一些性能问题和内存泄漏。本文将深入探讨JavaScript中的垃圾回收机制、算法以及如何优化垃圾
- 卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码
weixin_39643255
卡尔曼滤波算法c语言stm32
a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏:C语言嵌入式文章标签:卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现,但是,实际的硬件板子上还是需要C语言,当然可以自动代码生成,还有一种就是直接手动编写C语言。1.前言在google上搜索卡尔曼滤波,很容易找到以下这个帖子:http://blog.csdn.net/lanbing510/artic
- 《算法二》选择排序算法及它的时间复杂度
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算法选择排序算法算法选择排序时间复杂度
1.选择排序算法选择排序算法的时间复杂度为O(N^2)选择排序算法规则:1.指定位置的数和后面的数比较2.如果指定位置的数大,则两个数交换位置3.向后移动一个位置,和指定位置的数进行比较假设数组大小n,第一轮比较n-1次,最小的数排在了最前面第二轮比较,第一个数已经是最小不用比较,此轮比较n-2次,第二小的排在第二个位置。依次类推,最后一轮,一次比较,最后得出有序的数列1.1和冒泡排序算法相比选择
- 池化的定义与核心思想
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一、池化的定义与核心思想定义:池化是卷积神经网络(CNN)中的一种下采样操作,用于降低特征图的空间维度(宽高),保留主要特征。核心目标:减少计算量:缩小特征图尺寸,降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性:对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合:通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化(MaxPooling)取池化窗口内的最大值:yi,j=maxp=0kh−1maxq=0kw−1xi⋅
- K-means 算法核心原理
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AI人工智能学习算法kmeans机器学习
一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- XGBoost常见面试题(五)——模型对比
月亮月亮要去太阳
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XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?-知乎基分类器:传统GBDT以CART树作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题)。导数:传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开,同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo
- 【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序)
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个人主页:秦jh_-CSDN博客系列专栏:https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12862161.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源
- MPU6050 卡尔曼滤波算法 四元数欧拉姿态解算 STM32 CubeMX HAL库 MDKkeil5 零基础移植
辛尘大海
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文章目录一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中1.MPU6050.h2.MPU6050.C四、如何使用总结一、在cubemx开启IIC并设置好对应的IIC引脚二、generatecode生成代码(记得生成单个c.h.文件)!!!!!!三、复制以下的全部代码新建分别保存放到IncSrc文件夹中
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
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一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- 算法与数据结构(回文数)
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题目思路对于这个我的第一想法就是转换为字符串然后判断字符串是否为回文,它会消耗额外的地址空间。还有一种想法就是将数字反转并判断是否为回文,但可能需要处理数字溢出的问题。若要避免出现数字溢出的问题,我们可以只反转它的一半,若前半部分和后半部分相同,则说明它是一个回文数。如123321,我们将它的后半部分反转,得到123,它与前半部分相同,说明它是一个回文数。算法首先,我们可以先考虑到它的一些临界情况
- 垃圾收集算法与收集器
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在JVM中,垃圾收集(GarbageCollection,GC)算法的核心目标是自动回收无用对象的内存,同时尽量减少对应用性能的影响。以下是JVM中主要垃圾收集算法的原理、流程及实际应用场景的详细介绍:一、标记-清除算法(Mark-Sweep)原理标记阶段:从GCRoots(如栈引用、静态变量)出发,遍历对象图,标记所有存活对象。清除阶段:扫描堆内存,回收未被标记的对象所占用的内存(直接释放,不整
- 【二分算法】-- 三种二分模板总结
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文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板(easy-->有局限)2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心,细节最多,最容易写出死循环的算法====但是,一旦掌握了之后,二分算法就是最简单的算法。其实并不是一定要二分,三分,四分也都可以,但是根据概率学中的求期望数学中可知,二分是效率最高的。如果是三分的话,我们就像是
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
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摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
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递归算法和递推算法无论是在ACM竞赛还是项目工程上都有着极为广泛的应用,但想要完全掌握两者的思想并不容易,对于刚刚接触编程的人来说更是这样,我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头,除了当时对编程语言不太熟悉之外,最大的原因就是难以理解其中的思想,本文将二者结合代码分别讲解,力求以"理论+实践"的方式使读者明白两种算法。一箭双雕,一文双递。一.递归和递推的区别学习递归递推的一个容易遇到的问题就是混淆
- 从零手撕 LLaMa3 项目爆火(图解+代码)
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大模型深度学习大模型算法人工智能RAG多模态大模型Llama面试题
节前,我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布!一个月前,Meta发布了开源大模型llama3系列,在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型,并在代码生成任务上全面领先。此后,开发
- 从零打造工业级智能二维码识别系统:基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南
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文章目录第一章:系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章:环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章:多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章:图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
- 递推和递归(C语言)
是小万吖
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文章目录前言一、递推原理1.递推概念2.递推关系3.递推特点4.递推详例5.解决递推问题的步骤二、递归原理1.递归的概念2.构成递归的条件3.递归的模板4.递归详例三、递推和递归都可实现的算法1.问题描述2.问题分析3.递归实现4.递推实现四、递推和递归的优缺点1.递推的优缺点2.递归的优缺点五、递推和递归的相互转化1.递推转化为递归2.递归转化为递推前言主要探究递推和递归之间的关系提示:以下是本
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- PointPillars:数据预处理
壹十壹
激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
在PointPillars算法中,将点云划分为点柱(Pillars)是核心步骤之一,用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示,方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤:1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格,形成柱状区域(Pillars)。操作步骤:定义网格范围和分辨率:确定点云的空间范围,例如:Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- FFplay文档解读-27-视频过滤器二
【零声教育】音视频开发进阶
音视频开发程序员编程音视频ffmpeg运维c++android
29.11boxblur将boxblur算法应用于输入视频。它接受以下参数:luma_radius,lrluma_power,lpchroma_radius,crchroma_power,cpalpha_radius,aralpha_power,ap接下来的选项的描述如下:luma_radius,lrchroma_radius,cralpha_radius,ar设置用于模糊相应输入平面的框半径的表
- 递推算法
aab__
算法
递推算法递推法的概念递推法是一种重要的数学方法,在数学的各个领域中都有广泛的运用,也是计算机用于数值计算的一个重要算法。这种算法特点是:一个问题的求解需一系列的计算,在已知条件和所求问题之间总存在着某种相互联系的关系,在计算时,如果可以找到前后过程之间的数量关系(即递推式),那么,从问题出发逐步推到已知条件,此种方法叫逆推。无论顺推还是逆推,其关键是要找到递推式。这种处理问题的方法能使复杂运算化为
- 盲签名算法的原理与C语言实现
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0x01概述盲签名(BlindSignature)是由Chaum,David提出的一种数字签名方式,其中消息的内容在签名之前对签名者是不可见的(盲化)。经过盲签名得到的签名值可以使用原始的非盲消息使用常规数字签名验证的方式进行公开验证。盲签名可以有效的保护隐私,其中签名者和消息作者不同,在电子投票系统和数字现金系统中会被使用。盲签名常常被类比成下面的场景:Alice想让Bob在自己的文件上签名,但
- 《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件:data.yaml文件编写全解》
空云风语
人工智能YOLO机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中,目标检测无疑是一颗璀璨的明星,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域,发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法,更是以其独特的“一次看全(YouOnlyLookOnce)”理念和卓越的性能,在目标检测领域中独树一帜,成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
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LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- .NET 6 WebApi使用JWT
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JWT(JsonWebToken)jwt是一种用于身份验证的开放标准,他可以在网络之间传递信息,jwt由三部分组成:头部,载荷,签名。头部包含了令牌的类型和加密算法,载荷包含了用户的信息,签名则是对头部和载荷的加密结果。jwt鉴权验证是指在用户登录成功后,服务器生成一个jwt令牌并返回给客户端,客户端在后续的请求中携带该令牌,服务通过令牌的签名来确定用户的身份和权限。这种方式可以避免在每个请求中都
- 如果,你想找 AI大模型相关的工作,这三个建议你一定要看!
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人工智能chatgptAI大模型AI大模型入门转行程序员
01各种大厂小厂创业团队和AI擦边的面试难度,由难到简单,依次是:大模型算法(⭐⭐⭐⭐⭐)模型部署加速(⭐⭐⭐⭐)RAG等相关技术(⭐⭐⭐)纯应用(⭐⭐)Prompt工程师等其他自媒体(⭐)会简单应用就行02这结果方向,B站找几个视频看看,这里推荐用Qwen7B,开源的模型,一个3060都能跑。例如这个,如何微调Qwen开源模型。https://www.bilibili.com/video/BV1
- 关联规则算法:揭秘数据中的隐藏关系,从理论到实战
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机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
引言在当今数据驱动的时代,如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具,能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系,从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐,还是医疗领域的疾病诊断,关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发,逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者,还是希望进一步了解关联
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程,从零基础到精通,理论与实践结合的最佳路径!
AGI学习社
语言模型学习人工智能LLM大模型大数据自然语言处理
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- 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><