- 使用POI以OLE对象的形式向excel中插入附件(pdf为例)
庄周的大鱼
excelpoiEasyExcel经验分享填充附件OLE
前言:最近在使用easyExcel操作excel文件时,一直想找到一个方法可以往excel中填充附件,但是目前只发现POI可以插入附件,于是将方法记录如下:实现:这个方法主要是使用ApachePOI的HSSFWorkbook类来创建一个Excel文件,并在其中插入了一个作为OLE(ObjectLinkingandEmbedding)对象的PDF文件。同时,它还关联了一个图片,作为该PDF文件的预览
- Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding
小蜗子
知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
- AI相关技能
liuhehe321
人工智能
AI相关掌握Python语言,了解基本的机器学习和深度学习神经网络算法,会使用PyTorch框架进行深度学习模型训练,例如基于生成对抗网络的图像恢复处理对视频,文本、Embedding等的特征数据进行存储管理和分发的平台,存在共计7亿左右的特征数据,读取5K,写入2K左右的访问量,并对同一个特征有读写不同特征版本的需求•拥有MATLAB,R,SAS等语言3年以上的应用经验;•熟悉Python语言及
- db-gpt docker部署进坑
gaohongfeng1
gptdocker容器
1.docker不支持gpu,参考之前文章2.docker容器启动就关闭,dockerps-a查看容器状态为exited停止定位问题:(1)查看日志dockerlogsdbgpt-f(2)日志错误最后一行:ValueError:Path/app/models/text2vec-large-chinesenotfound发现没有embedding模型,就启动dockerimage时,docker因为
- 使用 Coze 搭建 TiDB 助手
TiDB_PingCAP
数据库开源分布式TiDBtidb
导读本文介绍了使用Coze平台搭建TiDB文档助手的过程。通过比较不同AIBot平台,突出了Coze在插件能力和易用性方面的优势。文章深入讨论了实现原理,包括知识库、functioncall、embedding模型等关键概念,最后成功演示了如何在Coze平台上快速创建TiDBHelpBot。本文作者Weaxs,TiDB社区布道师。引言目前市面上有很多搭建AIBot的平台和应用,开源的有langch
- 【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]
明朝百晓生
深度学习pytorchembedding
前言:前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近,通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远(不属于K邻近),降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术,LLE在进行降维时,都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似,但并没有说对于那些不相似的数据,要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时
- 多目标检测与跟踪技术详解
小厂程序猿
目标检测人工智能计算机视觉
导言在计算机视觉领域,多目标检测与跟踪(Multi-ObjectTracking,MOT)是一个至关重要的研究方向。它涉及到在视频序列中同时跟踪多个目标,如行人、车辆等。本文将深入探讨多目标检测与跟踪的核心算法和相关挑战。1.基于检测的跟踪算法这类算法首先进行目标检测,然后根据检测到的目标位置进行跟踪。代表性的方法包括JDE(JointDetectionandEmbedding)和SORT(Sim
- LLM 参数,显存,Tflops? 训练篇(1)
周博洋K
prompt人工智能语言模型深度学习自然语言处理
如果你要训练一个模型大概会考虑哪些因素?模型多大?参数占用显存多少,能不能装的下我需要多少算力来支撑本文就针对一个标准的Transfomer模型的套路和大家简单说一下为了后文大家看算式明白,我们先约定一下每个变量代表的意义L:Transfomer有多少层H:代表两个意义,第一个意义是hiddensize的维度,第二个就是token被embedding以后的维度,这两值本来也相等h:小写的h代表多头
- [模型学习]Transformer机制及其过程
Amigo_5610
学习
Transformer的基本结构Transformer模型结构与seq2seq模型类似,Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder)Encoder步骤1对于encoder,第一步是将所有的输入词语进行Embedding,然后将其与维度相同的位置向量组合(相加)Encoder步骤2在第二步中,将第一步得到的向量通过self-attent
- 关于Embedding 操作的理解
小新0077
深度学习自然语言处理算法
1.什么是embeddingembedding的本质是用一个较低维度的向量来代替较高维度的原始特征。在推荐系统中,原始向量往往会用超高维的稀疏one-hot向量来表示,使用embedding可以用较低的维度(即embeddingsize)来表示高维稀疏的特征,方便进行后续的模型训练。2.如何实现如图所示,embedding的操作可以视为一个全连接层,u\boldsymboluu是embedding
- DL4J中文文档/Keras模型导入/嵌入层
hello风一样的男子
KerasEmbedding[源码]从Keras导入一个嵌入层KerasEmbeddingpublicKerasEmbedding()throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif为单元测试传递构造函数抛出UnsupportedKerasConfigurationException不支持的Keras配置getEmbeddingLayerp
- 神经网络算法 —— Embedding(嵌入)!!
JOYCE_Leo16
Transformer神经网络embedding深度学习自然语言处理
文章目录前言1、Embedding的本质(1)机器学习中的Embedding(2)NLP中的Embedding2、Embedding的原理(1)ImageEmbedding(图像嵌入)(2)WordEmbedding(词嵌入)3、Embedding的应用(1)Embedding+推荐系统(2)Embedding+大模型前言本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embeddin
- HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(1)
colorknight
HuggingFists低代码腾讯云人工智能大语言模型RAG向量库提示工程
前序在之前的系列文章里,笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容:《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG-准备篇》《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(1)Embedding》《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(2)--Query》在之前的
- Transformer实战-系列教程19:DETR 源码解读6(编码器:TransformerEncoder类/TransformerEncoderLayer类)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习pytorchDETR人工智能计算机视觉
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- Transformer实战-系列教程20:DETR 源码解读7(解码器:TransformerDecoder类/TransformerDecoderLayer类)
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Transformer实战transformer深度学习计算机视觉DETR人工智能物体检测
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- Transformer实战-系列教程18:DETR 源码解读5(Transformer类)
机器学习杨卓越
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- Transformer实战-系列教程21:DETR 源码解读8 损失计算:(SetCriterion类)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉DETR物体检测
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- 单细胞转录组基础分析六:伪时间分析
Seurat_Satija
本文是参考学习单细胞转录组基础分析六:伪时间分析的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。Monocle进行伪时间分析的核心技术是一种机器学习算法——反向图形嵌入(ReversedGraphEmbedding)。它分析的前提需要一张展现细胞转录特征相似性关系的图,Monocle2使用DDTree降维图,Monocle3使用UMAP降维图。Monocle的机器学习算法可以依据上述降维图形,学习描述细胞如
- 多模态基础---BERT
aolaf
AIGCbert人工智能深度学习
1.BERT简介BERT用于将一个输入的句子转换为word_embedding,本质上是多个Transformer的Encoder堆叠在一起。其中单个TransformerEncoder结构如下:BERT-Base采用了12个TransformerEncoder。BERT-large采用了24个TransformerEncoder。2.BERT的输入原始的句子中包含[CLS]和[SEP]两个字符,
- 使用 Coze 搭建 TiDB 助手
tidb数据库
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- 快速上手LSTM
liaolaa
自然语言处理lstmnlp语言模型rnn
在文章wordembedding是什么,wordembedding之前需要做什么?-CSDN博客中我们详细叙述了在wordembedding之前我们需要对文本数据进行什么样的处理,现在,基于用所有训练数据构建完词表,我们的文本数据再用普通的前馈神经网络来作为模型是否合适呢?很明显不合适,因为我们的文本数据是时序数据,普通的前馈神经网络并不能处理时序数据。所以我们可以使用专门处理序列数据的循环神经网
- word embedding是什么,word embedding之前需要做什么?
liaolaa
深度学习自然语言处理pytorch语言模型
我们知道自然语言处理是让机器能够看懂并理解人类所说的语言,能够像人类一样进行交互,和人对话。从自然语言的角度看,NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分,就是理解文本和文本生成。具体应用领域几乎覆盖日常生活,如提取文章摘要,文本情感分析,淘宝京东上机器人客服的智能问答,实体命名识别,知识图谱,信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢?我们总不能直接
- 精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)
coding_ksy
论文阅读笔记embedding人工智能
RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法,通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块:自相关表示(SCR)和交叉相关注意力(CCA),来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示(SCR)模块:用于捕捉单个图像内的结构化模式,通过转换基础特征
- stable diffusion模型微调实战
weixin_45597589
#stablediffusion模型微调专题stablediffusion专题stablediffusion
stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片,10~20张,jpg、png、webp等都可以,放到一个文件夹中文件夹的命名为:repeat_文件名其中:repaeat:正整数,用户自己定义。训练步数=图片数量repreatepoch/batchsize图片内容:图片需凸显要训练的主体物形象,不宜有复杂背景以及其他无关的内容,尤其是文字。图片预处理裁剪webui
- 【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
一只瓜皮呀
零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器,并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中,我们基于最近引入的图卷积网络(GCN),提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG),我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍:one-hot:pad_sequences:建模:介绍:WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系,将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中,相似的单词在空间中的距离也比较接近,具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现,包括基于统计的方法(如Word2Vec和GloVe)和
- ConvE——二维卷积知识图谱横空出世
时光诺言
机器学习—图神经网络知识图谱人工智能python卷积神经网络
《Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings》论文理解+代码复现本论文理解不再翻译原文,只写上我对于论文原生态的理解,应该会比较详细,请读者放心。一.作者为什么要提出ConvE?传统的R-GCN和DistMult的参数量过大,并且模型深度不够深,只能处理较小的知识图谱,所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单
- Layers » 嵌入层 Embedding
miskid
Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None,activity_regularizer=None,embeddings_const
- Transformer实战-系列教程17:DETR 源码解读4(Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉pytorchDETR
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1(项目配置/CocoDetection类)DETR源码解读2(ConvertCocoPolysToMask类)DETR源码解读3(DETR类)DETR源码解读4(Joiner类/PositionEmbedding
- Transformer实战-系列教程16:DETR 源码解读3(DETR类)
机器学习杨卓越
Transformer实战transformer深度学习人工智能计算机视觉DETRpytorch
Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1(项目配置/CocoDetection类)DETR源码解读2(ConvertCocoPolysToMask类)DETR源码解读3(DETR类)DETR源码解读4(Joiner类/PositionEmbedding
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&