- 人工智能(AI):科技新纪元的领航者
r_martian
AI人工智能科技
摘要人工智能(AI)作为当今科技领域最具变革性的力量之一,正以惊人的速度重塑着我们的世界。本文旨在全面且专业地介绍人工智能,涵盖其定义、发展历程、关键技术、应用领域、面临的挑战以及未来展望等方面,以期为读者呈现一幅清晰、深入的人工智能图景。一、引言在科技飞速发展的今天,人工智能已不再是科幻作品中的遥远概念,而是切实融入到我们日常生活和各个行业的重要技术。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车、LLM
- AI如何预测比赛结果:体育预测技术全解析
翱翔的猪脑花
人工智能
利用人工智能技术构建一个完整的体育预测系统,涵盖数据收集、模型构建到部署应用的完整流程。一、系统架构设计1.整体架构数据采集层数据处理层模型训练层预测服务层应用展示层2.技术选型Python3.8+TensorFlow/PyTorchScikit-learnPandas/NumpyFlask/FastAPI二、数据收集与处理1.数据源集成python复制importrequestsimportpa
- Linux 在云计算中的应用有哪些?
我们的五年
游戏实现linux云计算运维
目录Linux在云计算中的应用1.云计算基础设施的核心2.虚拟化技术的基础3.容器化与微服务4.大数据与人工智能5.开源生态与社区支持6.在GoogleCloud上运行Linux的优势7.边缘计算与物联网总结Linux在云计算中的应用Linux作为开源操作系统的代表,在云计算领域扮演着至关重要的角色。其灵活性、稳定性和强大的社区支持使其成为云计算基础设施的理想选择。以下是Linux在云计算中的主要
- 在 GPU 上实现全规模文件系统加速
gpu加速器
摘要现代高性能计算和人工智能计算解决方案经常使用GPU作为其主要计算能力来源。这就为GPU应用程序的存储操作造成了严重的不平衡,因为每一个此类存储操作都必须向CPU发出信号并由CPU处理。在GPU4FS中,我们针对这种不平衡提出了一个彻底的解决方案:将文件系统的实现转移到应用程序中,并在GPU上运行完整的文件系统。这需要对从实际存储布局到文件系统接口的整个文件系统栈进行多次更改。此外,这种方法还能
- 微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口
人工智能
微软Copilot:你的AI副驾驶,赋能未来工作与生活✨在数字化浪潮席卷全球的今天,效率和创造力已成为个人和企业成功的关键驱动力。微软Copilot应运而生,它不仅仅是一款软件,更像是一位人工智能副驾驶,旨在通过强大的AI技术,解放你的双手,激发你的灵感,助你驰骋于工作和生活的各个领域。核心功能:不止于智能,更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的深度融
- 第二个问题-阿西莫夫三定律的理解
释迦呼呼
AI一千问人工智能
阿西莫夫三定律是由科幻小说家艾萨克·阿西莫夫提出的机器人伦理准则,旨在确保机器人(或人工智能,AI)在与人类互动时,优先保护人类的安全和利益。这三个定律分别是:机器人不得伤害人类,或坐视人类受到伤害。机器人必须服从人类的命令,除非这些命令与第一定律相冲突。机器人必须保护自己,除非这种保护与前两个定律相冲突。以下从几个方面详细探讨如何理解这一定律:1.阿西莫夫三定律的本质:伦理框架而非技术规范阿西莫
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例14:基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘随机森林人工智能分类算法
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- 零代码构建AI Agent,解读华为云AI原生应用引擎的架构与实践
华为云开发者联盟
人工智能技术交流大模型人工智能华为云AI-native大模型
摘要:深入浅出地介绍华为云AI原生应用引擎,通过分钟级智能生成Agent应用的方式帮助企业完成从传统应用到智能应用的竞争力转型,使能千行万业智能应用创新。本文分享自华为云社区《DTT第71期直播回顾:零代码构建AIAgent——华为云AI原生应用引擎的架构与实践》,作者:华为云社区精选。基于大模型的生成式AI,将会引领我们走向AGI通用人工智能时代,经常有人说,在大模型和生成式AI时代,一切应用都
- 探秘 DeepSeek-V3:低成本训练铸就的 AI 大模型传奇
道亦无名
人工智能
在人工智能大模型的激烈竞争赛道上,DeepSeek-V3宛如一匹黑马,凭借其卓越的性能和令人惊叹的低训练成本,迅速吸引了全球AI领域的目光。今天,就让我们深入剖析DeepSeek-V3,探寻其背后的故事。DeepSeek-V3:横空出世的AI新贵DeepSeek-V3是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2024年12月26日重磅发布的混合专家(MoE)语言模型。一经推出,便在知识类任务、算
- CentOS虚拟机如何设置共享文件夹,并在Windows下映射网络驱动器
头像好看吗
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!一、为什么要这么做?最近在做Linux下的软件开发,但又想使用Windows下的编程工具“SourceInsight”。二、安装环境本机系统:Windows7旗舰版VMware:VMwareWorkstation
- C语言数据结构学习大纲——人工智能方向
小宝哥Code
数据结构与算法c语言数据结构学习
C语言数据结构学习大纲学习C语言数据结构是计算机科学和软件开发的基础之一。以下是一个详细的C语言数据结构学习大纲,从基础概念到高级数据结构,帮助你系统性掌握数据结构,并通过C语言实现。第一部分:数据结构基础1.计算机存储与数据结构概述什么是数据结构?数据结构的分类(线性结构vs.非线性结构)数据结构与算法的关系时间复杂度与空间复杂度(Big-O记法)C语言指针与动态内存分配(malloc()、fr
- 基于Roboflow平台的数据集导出与YOLOv8目标检测训练实战
步入烟尘
YOLO系列创新涨点超专栏YOLO目标检测人工智能RoboflowYOLOv8
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Roboflow平台的数据集导出与YOLOv8目标检测训练实战1.什么是Roboflow?2.创
- RK3588 Linux板端推理时报错Segmentation fault解决办法
kennyooooo
linux目标检测yolo嵌入式硬件
目录问题解决生成core文件修改core文件存储路径Ubuntu20.04下的异常状况利用core文件进行调试问题最近在使用rk3588跑官方提供的yolov5模型demo,能够完成单张图片的目标检测,但是在运行视频流demo时,系统报错:segmentationfault(coredumped)此时没有再给出更多的报错信息,不太好debug,在网上阅读了一些博客现在整理一下。解决在Linux下遇
- 人工智能训练师如何做图像数据标注,从情感分析和实体分析两个个场景分析
小宝哥Code
人工智能训练师人工智能
在人工智能训练中,图像情感分析和图像实体分析是两个重要的应用场景。高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/语义分割模型至关重要。本指南将详细介绍:情感分析标注(EmotionAnalysis)实体分析标注(EntityRecognition)自动化标注工具Python代码示例数据格式与存储标注数据质量评估1.情感分析(EmotionAnalysis)标注1.1情感分析简介图像情感分析(
- DeepSeek开源周震撼来袭!手把手教你玩转AI神器(附20个万能提问公式+清华内部资料)
后端
标题:DeepSeek开源周震撼来袭!手把手教你玩转AI神器(附20个万能提问公式+清华内部资料)正文:一、DeepSeek最新动态:开源周引爆AI圈2025年2月21日,DeepSeek在社交平台宣布启动「开源周」,计划于下周起逐步开源5个核心代码库,涵盖其在线服务的基础组件和实战测试模块。这一举措标志着中国AI团队首次以完全透明的方式向全球开发者社区共享AGI(通用人工智能)研究成果。值得关注
- AIGC:开启内容创作的新纪元
顾漂亮
AIGC
目录引言AIGC是什么基于GANs的AIGC示例AIGC的发展历程AIGC在各领域的应用1.新闻媒体2.艺术创作3.广告营销4.教育领域AIGC的技术实现自然语言生成(NLG)图像生成音频生成AIGC面临的挑战与机遇挑战机遇未来展望引言在当今数字化飞速发展的时代,人工智能已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。而AIGC(AI-GeneratedContent,人工智能生成内容)作为人工智能领域的一颗璀
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- 2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)
emmm形成中
pythonopencvYOLO
2025最新Python机器视觉实战:基于OpenCV与YOLOv8的实时目标检测与跟踪(附完整代码)摘要:本文基于OpenCV与YOLOv8模型,实现实时目标检测与跟踪功能,支持多类别目标识别与运动轨迹绘制。代码兼容Python3.7+,步骤清晰且经过稳定性测试,适合中高级开发者参考。所有依赖库均为最新版本,确保运行流畅。一、环境准备安装依赖库pipinstallopencv-python==4
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前人工智能技术正经历多维度融合与迭代升级,边缘计算与联邦学习的协同创新成为突破性方向。通过将计算资源下沉至终端设备,边缘计算有效缓解了传统中心化架构的延迟与带宽压力,而联邦学习则在保障数据隐私的前提下,实现了跨机构模型的分布式训练。这种技术组合在医疗诊断与金融预测领域展现出显著优势,例如通过部署轻量化模型实现实时病理分析,或构建跨银行风险预测系统,同时满足监管合规需求。在模型优化层面,自
- DeepSeek助力科研工作
CodeJourney.
数据库算法架构
在科研领域,传统工作模式面临诸多挑战。科研人员往往需要耗费大量时间和精力在文献综述、技术报告生成和数据分析等基础工作上。据统计,科研人员约三分之一的工作时间都花在查阅和梳理文献上,这不仅效率低下,还容易遗漏重要信息,尤其在信息爆炸的今天,海量的文献资料让科研人员不堪重负。而数据分析的复杂性也使得研究进展缓慢,难以快速从数据中挖掘出有价值的信息。但随着人工智能技术的发展,这些问题迎来了转机,Deep
- 革新之力:数字科技——重塑未来的超越想象之旅
不会写代码的女程序猿
科技
在21世纪的科技浪潮中,数字科技如同一股不可阻挡的洪流,正以前所未有的速度和广度改变着我们的生活、工作乃至整个社会的结构。它不仅是技术的简单迭代,更是对人类社会认知边界的拓宽,对经济模式、社会治理、文化形态等多方面的深刻重塑。本文旨在探讨数字科技的重要性,揭示其超越我们日常想象的深远影响。一、数字科技:新时代的驱动力1.数字经济引领全球增长数字科技是数字经济的核心引擎。通过大数据、云计算、人工智能
- 人工智能学习框架
静默.\\
人工智能学习
人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展,选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库,使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。目前市面上有许多流行的AI学习框架,每种框架都有其独特的特点和适用场景。首先,TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等多种模型类型。它以其高度灵活性和可扩展性著
- Grok-3:人工智能领域的新突破
大模型之路
大模型(LLM)人工智能Grok-3llm
近日,xAI公司推出的最新AI模型——Grok-3,在ChatbotArena中一举夺魁,以破纪录的1402分傲视群雄,不仅刷新了大型语言模型(LLMs)的评分上限,更标志着AI技术的一次重大飞跃。本文将深入探讨Grok-3的技术突破、命名背后的深意、对AI领域的深远影响以及xAI公司的未来展望。一、Grok-3:技术突破与命名寓意Grok-3的横空出世,无疑给AI界带来了一场地震。它不仅在Cha
- 将 Llama 3 与 Ollama 和 Python 结合使用 使用 Ollama API 访问这一领先模型
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程Python源码大全llamapython开发语言
Meta最近发布的新法学硕士Llama3在人工智能领域引起了轰动。例如,请查看我对下面型号的70B版本的评论和测试。在我的测试中,Llama3令人印象深刻,但它们是使用聊天界面进行的。如果您想对此模型进行编程以执行有用的任务或使用Python创建您自己的模型聊天界面,该怎么办?本文将向您准确展示如何使用Ollama来做到这一点。如果您不知道Ollama是什么,这是一个允许您在本地下载Llama3等
- NVIDIA A100 SXM4与NVIDIA A100 PCIe版本区别深度对比:架构、性能与场景解析
ASI人工智能
人工智能架构机器人AIGCgpt文心一言palm
NVIDIAA100SXM4与PCIe版本深度对比:架构、性能与场景解析作为NVIDIAAmpere架构的旗舰级数据中心GPU,A100系列凭借强大的计算能力和显存带宽,已成为人工智能训练、高性能计算(HPC)等领域的核心硬件。然而,A100家族中存在两种不同形态的版本——SXM4与PCIe,二者在物理设计、性能上限和适用场景上存在显著差异。本文将深入解析两者的技术特性,为硬件选型提供决策依据。文
- 数字人源头厂商-源码出售源码交付-OEM系统贴牌
余~~18538162800
音视频线性代数网络人工智能
引言在数字化浪潮中,数字人正成为创新应用的焦点。从虚拟偶像活跃于舞台,到虚拟客服在各行业的普及,数字人展现出巨大的潜力。搭建数字人源码系统,是融合多领域前沿技术的复杂工程,涵盖图形学、人工智能、语音处理等。本文将深入剖析数字人源码搭建的技术开发细节,为开发者提供全面且深入的技术指南。技术体系架构感知层语音识别:技术选型:采用Kaldi语音识别框架,它是一个开源且灵活的工具包,支持多种语言和声学模型
- C语言图像处理技术:从基础到高级应用
南城游子
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:C语言在图像处理领域拥有丰富的应用,涉及计算机视觉和数字信号处理。本课程深入探讨C语言进行图像处理的各项核心技术,包括像素操作、色彩模型理解、滤波算法、色彩空间转换、边缘检测、以及图像变换等。通过详细解析,学习者将掌握如何使用C语言和OpenCV库来实现高效的图像处理,并能够解决实际问题。1.像素操作与图像基本组成数字图像处理是现代计算机视觉和图像理解的基础,
- 消融实验(Ablation Study):模型优化的关键分析方法
烟锁池塘柳0
深度学习人工智能计算机视觉深度学习
文章目录消融实验(AblationStudy):模型优化的关键分析方法什么是消融实验?为什么要做消融实验?实验步骤典型实验案例案例1:图像分类模型案例2:目标检测模型实验结果解读要点消融实验的意义总结消融实验(AblationStudy):模型优化的关键分析方法什么是消融实验?消融实验(AblationStudy)是机器学习领域用于评估模型组件有效性的重要研究方法。通过逐步移除模型的某些模块/特征
- 微软发布Majorana 1芯片,开启量子计算新路径
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习语言模型自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/微软今日推出Majorana1,这是一款基于拓扑核心(TopologicalCore)架
- 英伟达(NVIDIA)芯片全解析:专业分类、应用场景与真实案例
嵌入式Jerry
AI分类人工智能数据挖掘嵌入式硬件linux数据分析算法
引言你知道吗?你每天使用的智能手机、AI语音助手、自动驾驶汽车,甚至是电影特效背后,都有英伟达(NVIDIA)的芯片在默默工作。NVIDIA不仅仅是“游戏显卡”的代名词,它的GPU和AI计算平台已经广泛应用于人工智能(AI)、自动驾驶、医疗影像、工业自动化、智能家居等领域。那么,NVIDIA的芯片有哪些分类?它们分别用在哪里?普通人又能从哪些场景感受到它的存在?今天,我们就来用最通俗易懂的方式,带
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh ickes@192.168.27.211
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_