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新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
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/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- 人工智能:重塑未来生活与工作的科技力量
Geektec
问答专栏人工智能应用创新
方向一:介绍人工智能技术的发展历程和现状,指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门学科,其起源可以追溯到20世纪50年代。最初,AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域,目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中,AI遭遇了诸多挑战和瓶颈,但其发展潜力逐渐被认可,并在随后几十年中得到了迅速的
- 如何优化AI模型的Prompt:深度指南
Earth explosion
人工智能prompt
随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时,**Prompt(提示)**的质量直接影响输出结果的好坏。优化Prompt不仅能提升生成文本的准确性,还能显著提高工作效率。作为一个希望提升AI应用效果的普通人,如何才能优化Prompt呢?本文将为你提供一份详细的指南,涵盖从基础知识到高级技巧的各个方面。一、什么是Prompt?1.1定义P
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
我是阿萌
畅聊AI人工智能科技学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- 前沿技术有哪些 推动行业发展的新技术简介
jiemidashi
经验分享
现在有很多新东西正在改变的生活。比如人工智能。它能帮做很多事情。像写文章、画画还有处理数据。这些都很有用。再说说区块链。它让信息更安全。数据不容易被改掉。这对隐私很有帮助。还有5G网络。速度快得不得了。看视频玩游戏都特别顺畅。感觉和以前完全不一样。再就是新能源车。不用油了。用电就行。省钱又环保。开着还很安静。最后说说虚拟现实。戴上眼镜就能去别的世界。玩游戏或者学习都超级酷。这些东西都在慢慢走进的生
- DeepSeek R1有什么不同
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习机器人科技
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- 基于RWA 与 AI-Agent 协同的企业数字化生态构建
leijiwen
人工智能
在当前数字经济高速发展的背景下,企业数字化转型已成为提升竞争力和创新能力的必由之路。以实体零售与文旅行业为代表的传统产业,正通过现实世界资产(RWA)数字化与人工智能代理(AI-Agent)的协同应用,构建全新的数字生态系统。正如“无数据不基础、无token不可信、无AI不产品、无产业不应用”这一理念所强调的,数字化生态的建立必须依托数据、信任机制、智能技术以及产业深度融合,才能实现真正的转型升级
- Prompt工程:大模型沟通指南(人工智能到大模型)
Harry技术
AIprompt人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程:大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中,大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁,让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通,Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界,探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
- 科技创新:改变生活的力量与未来趋势
jiemidashi
科技生活人工智能经验分享
人工智能在智能客服中的应用越来越普遍。它改变了传统的客服模式。AI可以快速回答用户的问题,提高了客服效率和服务质量。首先,人工智能能够处理大量信息。智能客服可以在几秒钟内回应客户的请求。这比人工客服快得多。客户不需要等待很久就能得到答案。举个例子,某电商平台使用AI聊天机器人来处理用户咨询。这个机器人能够24小时工作,随时解决问题。这样,顾客体验得到了显著提升。其次,人工智能能提供个性化服务。通过
- Cursor 终极使用指南:从零开始走向AI编程
二川bro
智能AI前端AI编程
Cursor终极使用指南:从零开始走向AI编程问什么是cursor?mindmaproot(Cursor核心功能)智能编码代码生成自动补全错误修复项目管理多窗口布局版本控制终端集成个性设置主题定制快捷键配置插件扩展AI协作对话编程知识检索文档生成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
- 无网络entos7报错ImportError: /lib64/libm.so.6: version `GLIBC_2.27‘ not found更新glibc
夏离
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最近在尝试使用sklearn的升级版cuml,因为是一台没有连接互联网的gpu机器,所以构建cuml环境过程很坎坷,需要各种将各种whl包在线下载后上传到服务器中。当我终于解决完包的互相依赖问题后,在importcuml时候遇到一个错误:ImportError:/lib64/libm.so.6:version`GLIBC_2.27’notfound(requiredby/anaconda3/env
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- Gemma 3 发布:最强单 GPU/TPU 可运行模型,性能超 Llama-405B!
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人工智能自然语言处理语言模型深度学习copilotllama
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- 轻松掌握:Milvus向量数据库部署与RAG使用技巧
威研威语
人工智能数据库milvus数据库人工智能RAG
Milvus简介Milvus是一款开源的向量数据库,由Zilliz开发并维护,适合用于机器学习和人工智能领域。是一款专为处理向量查询而设计的数据库,Milvus能够对万亿级向量进行索引。Milvus官网:https://milvus.io/Milvus中文文档:https://www.milvus-io.com/Milvus部署环境准备Linux操作系统Docker19.03或更高版本Docker
- 《深度剖析:鸿蒙系统下智能NPC与游戏剧情的深度融合》
人工智能深度学习
在游戏开发领域,鸿蒙系统的崛起为开发者们带来了前所未有的机遇与挑战。尤其是在开发基于鸿蒙系统的人工智能游戏时,实现智能NPC的行为逻辑与游戏剧情紧密结合,成为了打造沉浸式游戏体验的关键。鸿蒙系统作为一款面向全场景的分布式操作系统,具有强大的多设备协同能力和出色的性能表现。这为人工智能游戏的开发提供了坚实的基础,使得游戏能够在不同设备上流畅运行,并且实现数据的无缝同步。而人工智能技术的融入,则为游戏
- 《解锁华为黑科技:MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》
人工智能深度学习
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋,其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目,开启了智能生态的新篇章。华为MindSpore:AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来,迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构,为开发者提供了全场景的AI开发支持。从设计理念上看,MindS
- Python API接口
君王的羔羊
PythonAIpython
人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人:http://www.turingapi.com/(需求实名制认证,并每天免费数量只有100条)青云客智能聊天机器人:http://api.qingyunke.com/(无须申请,无数量限制,但有点智障,分手神器。分手神器,慎用)智能闲聊(腾讯):https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
- 梯度下降法以及随机梯度下降法
HKkuaidou
人工智能深度学习pythonpytorch
梯度下降法就是在更新weight的时候,向函数值下降的最快方向进行更新,具体的原理我就不再写了,就是一个求偏导的过程,有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程,地址为:https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码,我们还是先看一下运行的效果图:相关pyth
- pytorch实现cifar10多分类总结
L_pyu
人工智能pytorch分类
cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数:计算 log(softmax),用于多分类任务
彬彬侠
PyTorch基础log_softmax多分类交叉熵损失分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数,通常用于多分类任务和计算交叉熵损失,可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX,softmax计算如下:softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
- 【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数:分类任务的交叉熵损失函数
彬彬侠
PyTorch基础cross_entropy交叉熵损失函数分类pytorchpython深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数,用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异,常用于多分类任务(multi-classclassification)。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本,交叉熵损失的计算公式为:L=−∑i=1Cyilog(yi^)\
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- 1985-2024年地级市人工智能专利数据
经管数据库
人工智能
《地级市人工智能专利数据(1985-2024)》于2025年1月完成最新更新。数据聚焦于中国各地级市,时间跨度设定为1985年至2024年。在数据整理过程中,参照《关键数字技术专利分类体系(2023)》,依据其中“人工智能”类技术的专利分类号,结合国家知识产权局所提供的信息,对各地每年的专利申请展开搜索与匹配。在此基础上,从众多专利申请中精准筛选出属于“人工智能”类别的专利,并进行数量统计,数据涵
- 每天五分钟玩转深度学习PyTorch:基于GoogLeNet完成CAFIR10分类
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorch分类GoogLeNet人工智能CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet,本文我们使用该网络模型解决一个实际问题,也就是使用它完成CAFIR10分类,其实就这些任务而言,我们只要搭建好模型,然后把数据喂进去就行了,其它的地方都是一样的,就是网络模型不一样。代码
- python实现KNN算法的手写数字识别:深入解析与完整项目流程
快撑死的鱼
Python算法精解算法
随着人工智能和机器学习的快速发展,图像识别技术在多个领域得到广泛应用。而手写数字识别作为图像识别的典型场景之一,已经成为研究者和开发者学习、应用机器学习算法的经典项目。本文将深入解析如何使用Python编程语言,结合KNN(K-最近邻)算法实现手写数字识别系统。文章不仅介绍了算法的核心原理,还从用户交互、图像处理、数据预处理等多个角度对整个项目进行了全方位的讲解。读者通过本文,可以全面掌握手写数字
- 《今日AI-人工智能-编程日报》
小亦工作室
人工智能
1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型,开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称,首款通用型AI智能体Manus已问世,能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链,并在虚拟环境中灵活调用工具,标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮,DeepSeek模型已被整合到OWL项目中,并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
- 1章5节:大模型术语解读与从生成到推理的演进
DAT|R科学与人工智能
人工智能
在人工智能的浩瀚宇宙中,大模型正以前所未有的速度演进,推动着科技变革的新浪潮。从多模态到通用模型,再到行业模型,人工智能的边界不断拓展,为各行各业带来了全新的机遇与挑战。本篇文章将深入剖析大模型相关的核心术语,探讨其内涵、应用及发展趋势,并回顾大模型从生成到推理的演进历程,解析全球科技巨头与国内前沿企业在这一领域的竞争与创新。让我们一同探索大模型的演进脉络,把握智能时代的发展脉搏。一、剖析大模型相
- 深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”,准确率90%+,pytorch复现
羊小猪~~
深度学习网络pytorch人工智能python机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊前言如果说最经典的神经网络,ResNet肯定是一个,从ResNet发布后,很多人做了修改,denseNet网络无疑是最成功的一个,它采用密集型连接,将通道数连接在一起;本文是基于上一篇复现DenseNet121模型,做一个乳腺癌图像识别,效果还行,准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介,源码研究与复现(pytorch):
- Microsoft Fabric 功能更新!更多智能优化,数据平台更强大
近期,微软MicrosoftFabric又更新了,大大增强了AI方面的功能。迅易科技作为微软13年来紧密的生态合作伙伴,为300+行业头部客户实施1000+项目。今天,我们带大家来看下,MicrosoftFabric有什么新玩法?一年前,微软正式推出了一款端到端数据平台,MicrosoftFabric(国际版)是一个集成一体化的平台,提供支持各种数据项目的人工智能驱动服务,帮助所有数据团队能够更快
- 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><