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二川bro
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神经网络探秘:原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc在人工智能的浪潮中,神经网络作为核心驱动力之一,正引领着技术革新与产业变革。本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构,并通过一个实际的代码案例,带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者,还
- 各大AI平台优缺点分析:选对工具,让AI更高效
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人工智能(AI)技术的快速发展,催生了许多强大的AI平台,帮助开发者、企业和研究人员更高效地构建和部署AI应用。然而,不同的AI平台各有优缺点,如何选择合适的平台是许多从业者关心的问题。本文将分析几大主流AI平台的特点,以便大家根据需求做出更好的选择。1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点:自然语言处理(NLP)能力强:ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异,
- MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来
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MindSearch:革新人工智能搜索引擎的未来在人工智能和大语言模型快速发展的今天,搜索引擎领域正迎来新的变革。由上海人工智能实验室开发的MindSearch项目,正是这场变革中的佼佼者。MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,它通过模仿人类思维过程,为用户提供深度的AI搜索能力。本文将深入探讨MindSearch的特点、工作原理以及它对未来搜索技术的影响。MindSearch的核心特
- Manus:成为AI Agent领域的标杆
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一、引言官网:Manus随着人工智能技术的飞速发展,AIAgent(智能体)作为人工智能领域的重要分支,正逐渐从概念走向现实,并在各行各业展现出巨大的应用潜力。在众多AIAgent产品中,Manus以其独特的技术优势和市场表现,有望成为该领域的标杆。作为资深AI工程师,本文将深入探讨Manus的背景知识、主要业务场景、底层原理、功能的优缺点,并尝试使用Java搭建一个属于自己的Manus助手,以期
- 基于Deepseek的智能辅助论文写作系统
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在学术的浩瀚海洋中,撰写论文是每一位科研人员、学生都必须面对的挑战。从选题的迷茫,到资料收集的繁琐,再到写作过程中的反复推敲,每一个环节都充满了艰辛。然而,随着人工智能技术的飞速发展,一款名为Deepseek的工具正逐渐崭露头角,为论文写作带来了全新的解决方案。本文将深入探讨Deepseek在论文写作中的应用,以及它如何帮助我们从论文写作的“青铜”一路飙升至“王者”。一、论文写作的困境(一)选题难
- 扎克伯格介绍了 Segment Anything 2 模型,科学家可以用它来研究自然栖息地。在 Siggraph 2024 上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia 的黄仁勋和 Meta 的马克·扎
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简介在Siggraph2024上,两位科技界的远见卓识者——Nvidia的黄仁勋和Meta的马克·扎克伯格——进行了一次精彩的交流。他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。“生成式人工智能影响着每个领域,创造出了不可思议的应用并改变了各个行业。”黄仁勋Meta的AI之旅:创新的传承马克·扎克伯格
- 美颜sdk在实时音视频中的技术应用
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前言:FaceBeauty美颜SDK是由前相芯科技员工组建创办的新晋美颜厂商品牌,致力于为用户提供更真实自然的美颜效果,以极致性价比,降低高性能美颜的使用门槛。美颜SDK在实时音视频中的应用,通过集成图像处理算法与人工智能技术,实现了对视频流的实时美化处理,显著提升了用户体验。以下从技术模块、性能优化、应用场景及挑战等角度进行详细分析:一、核心技术模块与应用1.人脸检测与特征点定位美颜SDK通过深
- 当量子计算遇上互联网安全:挑战与革新之路
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当量子计算遇上互联网安全:挑战与革新之路量子计算,一个被誉为下一次科技革命的前沿技术,正在以惊人的速度发展。这项技术以其超越经典计算机的计算能力,为科学、医药和物流等领域带来了颠覆性变革。然而,对于互联网安全来说,量子计算却像是一把双刃剑。一方面,它能够增强加密与安全技术;另一方面,它也威胁着当前的加密体系。作为一名长期关注人工智能和技术前沿的创作者,今天我想带你深入探讨:量子计算的强大能力如何影
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了FileNotFoundError:
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24年5月,北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长,提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能,后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
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- Grok 3横空出世:马斯克的“AI霸权”与人类认知的终极博弈
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2025年2月,马斯克旗下xAI公司发布新一代人工智能Grok3,其应用上线48小时即登顶苹果美区免费榜,用户日均对话量突破1.2亿次。这款参数规模达3万亿的超级模型,不仅性能全面对标OpenAI的GPT-5,更通过深度绑定特斯拉汽车、星链终端和X平台社交数据,构建起人类史上首个“全场景认知网络”。当马斯克在发布会上宣称“Grok3将重新定义人类思考方式”时,一场关于意识主权的隐秘战争已然打响。一
- 实施一套先进的智能摄像头服务系统。
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一、项目背景随着物联网、人工智能和大数据技术的飞速发展,智能摄像头已成为家庭、企业以及公共安全领域的重要设备。其便捷、高效、智能的特点,使得市场需求日益增长。为了满足用户对智能监控的多样化需求,提供更加全面、可靠的监控服务,本方案旨在设计并实施一套先进的智能摄像头服务系统。二、项目目标提高监控效率:通过智能摄像头,实现实时视频监控,减少人力成本,提高监控响应速度。提升安全性:集成实时报警功能,及时
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在今天的数字时代,Python已经成为了一个非常流行的编程语言。无论你是想做数据分析、网页开发,还是人工智能,Python都能满足你的需求。如果你使用的是Windows10系统,安装Python其实并不复杂。下面就让我带你一步一步走过这个过程,确保你可以顺利地在你的电脑上运行Python。1.准备工作在开始之前,确保你的Windows10系统已经更新到最新版本。打开“设置”,选择“更新与安全”,然
- 机器学习入门指南:从 TensorFlow 到 PyTorch
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机器学习入门指南:从TensorFlow到PyTorch机器学习(MachineLearning)是人工智能的核心领域之一,近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手,介绍机器学习的核心知识,并带你快速上手两大主流框架:TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习?机器学习是一种通过数据训练模型,使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
- 使用OpenAI API实现自然语言处理应用
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使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎,NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT(GenerativePre-trainedTransform
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长文本生成的困境:当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如同拥有无限记忆的超级读者,能轻松消化整座图书馆的藏书。但当被要求撰写万字论文时,这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后,只能复述前菜和甜点的味道。更令人困扰的是,当输入文本超过8000词时,模型会像在图书馆迷路的读者,对"中间书架"的内容视而不见,这种现象被形象地称为"中间丢失"(L
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- DeepSeek发展背景和前景
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1.成立背景:它的背景是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,该公司成立于2023年7月17日,由量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化在AI量化对冲基金领域具有深厚的技术积累和资金支持,这为DeepSeek的研发奠定了坚实的基础。2.技术演进:2024年1月:发布首个大模型DeepSeekLLM,包含670亿参数,在2万亿token的数据集上训练,性能超越Llama270BBase。202
- 多模态大模型:技术原理与实战 模型压缩实战
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多模态大模型:技术原理与实战模型压缩实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大模型,技术原理,模型压缩,实战,TensorFlow,PyTorch,模型压缩方法,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而,多模态大模型通常具有庞大
- Python 快速入门指南
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Python入门指南1.Python是什么Python是一种高级编程语言,具有简单易学、代码可读性强、功能强大、语法优雅等特点。它被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本、游戏开发等领域。2.Python的特点简单易学Python的语法设计简洁明了,代码可读性强,易于学习和理解。例如,print("Hello,World!")就能输出“Hello,World!”,无需复杂的环境配置或
- 人工智能混合编程实践:C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理
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- H800实战应用深度解析endofsentence
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内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件,其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构,H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比:场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出:"H800的异构计算架构在模型并行处理方面
- 探索IT世界的宝藏:优质资源推荐与深度解析
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引言在当今数字化时代,信息技术(IT)已经成为推动社会进步和经济发展的重要引擎。无论是软件开发、网络安全、数据分析,还是人工智能、云计算等领域,IT技术都在不断革新和演进。对于IT从业者、学生以及技术爱好者来说,掌握最新的技术动态和获取优质的学习资源至关重要。本文将为大家推荐一些优质的IT资源,并深入探讨如何利用这些资源提升自己的技术能力。一、优质IT资源推荐1.在线学习平台1.1Coursera
- DeepSeek大语言模型下几个常用术语
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昨天刷B站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现,但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”(大概是这个意思)更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站Ollama开源的本地大语言模型运行框架,用来在本地部署调用大语言模型,如D
- H100架构解析与性能优化策略
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内容概要NVIDIAH100GPU作为面向高性能计算与人工智能领域的旗舰级产品,其架构设计与优化策略在计算效率、显存带宽及并行任务处理等方面实现了显著突破。本文将从核心架构创新与典型场景调优两个维度展开:首先解析第三代TensorCore的稀疏计算加速机制、FP8混合精度支持特性及其对矩阵运算的优化效果;其次,针对显存子系统中HBM3堆栈布局、L2缓存分区策略以及数据预取算法的协同优化进行拆解;最
- 10 大中文医学数据集汇总:涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发,再到个性化医疗,数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样,涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如,在疾病诊断领域,像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用;而在中医药领域,神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此,本文整理了医学领域的1
- 中文对联/十二生肖/城市景点/旅游计划……年味超浓的数据集汇总
正月初三,年味正浓。新春的喜庆氛围不仅弥漫在大街小巷,也在人工智能领域引发了诸多创新应用。从AI生成春联,到春运交通标志的智能识别,再到生肖文化的深度挖掘,AI工具正赋能传统民俗,让年味更浓!在这阖家团圆,喜庆祥和的日子里,HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集,涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题,助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚!快来领取你的「新春大礼包」吧~点击查看更
- Nginx负载均衡
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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# 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
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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
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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><