- 【AI】AI大模型发展史:从理论探索到技术爆发
不想当程序汪的第N天
AI人工智能
一、早期探索阶段—理论与技术奠基1.1符号主义与连接主义的博弈20世纪50-70年代,符号主义AI主导研究方向,通过专家系统模拟人类逻辑推理,但受限于计算能力和数据规模。80年代连接主义AI兴起,以神经网络为核心,反向传播算法的提出为深度学习奠定基础。1.2神经网络初步实践1980年:卷积神经网络(CNN)雏形诞生1998年:LeNet-5模型成功应用于手写数字识别,成为首个商用深度学习模型关键局
- Python 中的集合(Set)详解:从基础操作到实际应用
面朝大海,春不暖,花不开
Python基础python开发语言
文章大纲引言:集合在Python中的重要性在Python编程中,集合(Set)是一种极为重要的内置数据结构,它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的,这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算(如并集、交集)时表现出色。无论是进行大规模数据分析,还是优化算法效率,集合都能提供高效的解决方案。例如,在处理用户ID列表时,集合可以快速去除重复项,确保数据准确性。此外,集合与字
- LVS 负载均衡群集
2301_80329775
Linux系统管理lvs负载均衡android
前言在前面已经学习了使用Nginx、LVS做负载均衡群集,它们都具有各自的特点,本章将要介绍另一款比较流行的群集调度工具Haproxy。首先介绍负载均衡常用调度算法,然后介绍Haproxy搭建Web群集的方法,最后介绍Haproxy的参数优化和日志配置。一。案例分析1.案例概述Haproxy是目前比较流行的一种群集调度工具,同类群集调度工具有很多,如LVS和Nginx。相比较而言,LVS性能最好,
- .net实现内容推荐算法代码
.NET实现内容推荐算法代码在当今信息爆炸的时代,内容推荐算法变得至关重要。它能够根据用户的偏好和行为,为用户精准地推荐感兴趣的内容,提高用户体验。本文将详细介绍如何使用.NET(C#)实现一个简单的基于内容的推荐算法,并探讨其扩展优化方向。内容推荐算法简介内容推荐算法主要依据物品的属性匹配程度来进行推荐,适用于文章、商品等各类内容的推荐场景。其核心思想是通过分析用户的偏好和内容的特征,找出两者之
- OpenCV让Python实现人脸特征点检测
Python编程之道
Python编程之道opencvpython人工智能ai
OpenCV让Python实现人脸特征点检测关键词:OpenCV、Python、人脸检测、特征点定位、计算机视觉、Dlib、深度学习摘要:本文将深入探讨如何使用OpenCV和Python实现人脸特征点检测。我们将从基础概念开始,逐步介绍人脸检测和特征点定位的核心算法原理,包括传统的Haar级联检测器和基于深度学习的Dlib面部特征点检测器。文章将提供详细的代码实现和数学原理讲解,并通过实际项目案例
- 深入探索MySQL C API:使用C语言操作MySQL数据库
努力学习的小赵同志
项目实战数据库mysql
目录引言一.MySQLCAPI简介二.MySQLCAPI核心函数2.1初始化和连接2.2配置和执行2.3处理结果2.4清理和关闭2.5错误处理三.MySQL使用过程四.实现CRUD操作4.1创建数据库并建立表编辑4.2添加数据(Create)编辑编辑编辑4.3修改数据(Update)编辑4.4删除数据(Delete)4.5查询数据(Retrieve)结语引言在软件开发中,数据库是存储、检索和操作数
- mysql c语言api_MySQL的C语言API接口
weixin_39665507
mysqlc语言api
1、首先当然是连接数据库,函数原型如下:MYSQL*STDCALLmysql_real_connect(MYSQL*mysql,constchar*host,constchar*user,constchar*passwd,constchar*db,unsignedintport,constchar*unix_socket,unsignedlongclientflag);第一个参数MYSQL是Cap
- C语言MySQL API使用详解
吸嘎嘎能手
mysql数据库c++c语言
连接数据库的步骤众所周知,MySQL数据库是一个典型的C/S结构,即:客户端和服务器端。如果我们部署好了MySQL服务器,想要在客户端访问服务器端的数据,在编写程序的时候就可以通过官方提供的C语言的API来实现。在程序中连接MySql服务器,主要分为已经几个步骤:初始化连接环境连接mysql的服务器,需要提供如下连接数据:服务器的IP地址服务器监听的端口(默认端口是3306)连接服务器使用的用户名
- 淘客APP的用户行为分析与个性化推荐:架构师的算法实践
微赚淘客系统@聚娃科技
算法
淘客APP的用户行为分析与个性化推荐:架构师的算法实践大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我想和大家分享一下淘客APP的用户行为分析与个性化推荐的算法实践。在电商导购领域,个性化推荐是提升用户体验和转化率的关键。通过分析用户的行为数据,我们可以为用户提供符合其兴趣的商品推荐,从而增加用户的粘性和购买意愿。接下来,我将从用户行为数据采集、
- 分布式系统的强一致性基石:Raft共识算法深度解析与技术实现
LCG元
Python信息系统共识算法python区块链
目录一、Raft设计哲学与核心概念1.1可理解性设计三原则1.2核心数据结构定义二、核心机制实现解析2.1领导选举机制2.2日志复制机制三、异常处理与工程优化3.1典型故障场景处理3.2性能优化策略四、工业级实现关键代码4.1日志一致性检查4.2状态机应用逻辑五、Raft与其他协议对比六、生产环境最佳实践在分布式系统领域,Raft算法通过强领导者模型和模块化分解设计,将复杂的一致性难题转化为可落地
- 二分查找快速理解
作为数据结构接触到的入门第一个算法,很多人对它不以为然,但是作为小白学习还是很有必要的,循序渐进,打开算法的大门假如你要登录王者荣耀,当你这样做时,QQ或者微信必须核实你是否有其游戏的账户,因此在数据库中查找你的用户名和账号。如果你的用户名为king,腾讯可以从以A开头的部分开始查找,但更合乎逻辑的做法是从中间开始查找。二分查找是一种算法,要求输入是一个有序的元素列表,我们结合程序的话,如果要查找
- Mysql—C语言API接口
Mysql—C语言API接口一、mysql-arp访问数据的操作流程1.初始化mysql操作句柄;2.连接mysql服务器;3.设置mysql客户端字符集(保持与服务器一致);4.选择要操作的数据库;5.定义sql语句,并且执行语句;6.将查询结果保存到本地;7.获取结果中的条数和列数;8.根据条数和列数遍历结果集;9.释放保存在本地的结果集;10.关闭mysql句柄,释放资源;二、接口认识1.初
- 【软考中级·软件评测师】下午题·面向对象测试之架构考点全析:分层、分布式、微内核与事件驱动
June bug
软考中级:软件评测师知识架构分布式职场和发展学习方法经验分享软考测试
一、分层架构:分层独立与质量特性的双向约束分层架构通过“垂直分层(表示层→服务层→业务逻辑层→数据层)”实现职责隔离,是Web应用、企业级系统的主流架构模式。1.父类成员函数重测场景子类继承父类时,若父类已测成员函数需在子类重测,触发条件分两类:场景1:继承的成员函数在子类中被修改(如逻辑分支新增、算法替换);场景2:成员函数调用了被修改的子类成员函数(父类函数依赖子类重写方法,需验证调用逻辑)。
- **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,
2401_89451588
python数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言,在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析,并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先,我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂,上
- 深入理解栈的合法弹出序列验证算法
引言在计算机科学中,栈(Stack)是一种非常重要的数据结构,它遵循"后进先出"(LIFO)的原则。栈在编程语言实现、算法设计、系统调用等方面有着广泛的应用。今天,我们将深入探讨一个关于栈的经典问题:如何验证一个给定的弹出序列是否是某个压入序列的合法弹出序列。这个问题看似简单,却蕴含着栈操作的精髓,也是许多算法面试中的常见题目。问题描述给定两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列
- 2025年中总结
Just Jump
人生经历思考反思认知方法2025年中总结
2025年中总结。一如往年惯例,总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标,每周迭代交付,先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练,是需要些时间和精力投入的,这并不是一个简
- 充电桩 APP 开发:技术架构与核心功能
一品威客网
架构
随着新能源汽车的普及,充电桩APP成为连接用户与充电设施的关键枢纽。这类APP的开发需兼顾用户体验与运营效率,以下从技术实现与功能设计两方面展开分析。技术架构设计实时数据交互:采用MQTT协议实现充电桩状态(空闲/充电中/故障)的实时推送,确保用户获取最新信息。定位与地图服务:集成高德/Baidu地图SDK,通过POI搜索与路径规划算法,优化充电桩位置展示与导航体验。支付系统:对接微信/支付宝支付
- 物流运输企业如何构建数字化管理系统
在数字化浪潮下,物流运输企业构建数字化管理系统成为提升竞争力的关键。当前,企业常面临信息传递滞后、资源调配低效、运输监控不足等问题,构建数字化管理系统可有效解决这些难题。系统搭建需涵盖多个核心模块。运输管理模块通过智能调度算法,根据货物信息、车辆状态、路线情况,优化运输路径,实现车辆高效调配,减少空载率;仓储管理模块利用物联网技术,实时监控货物存储状态、库存数量,结合数据分析实现智能补货,提升仓储
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- Google 相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战数码相机影像Camera
Google相机增强(GCam)框架原理初探:图像质量与计算摄影的系统性突破关键词:GCam、GoogleCamera、HDR+、SuperResZoom、Camera2API、多帧合成、算法流程、图像增强、夜视模式、Pixel相机移植摘要:GCam(GoogleCamera)作为Pixel系列设备图像质量表现的核心支撑,其背后的增强框架融合了Google长期积累的计算摄影技术,从HDR+到Sup
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- 算法: 冒泡排序
Code溪
算法java算法数据结构
冒泡排序是一种简单的排序算法,通过相邻元素的比较和交换,使较大的元素逐渐"浮"到数组末尾。时间复杂度:最佳O(n)|平均O(n²)|最差O(n²)空间复杂度:O(1)稳定性:稳定应用场景/前提条件适用于小规模数据对几乎已排序的数据效率较高算法步骤比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换它们对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对这步做完后,最后的元素会是最大的数针对所有的元素
- 【力扣—剑指 Offer(第 2 版)简单题目解析汇总】
Wupke
剑指offer数据结构与算法学习LeetCodeleetcode剑指offer数据结构与算法
【力扣—剑指Offer(第2版)简单题目解析汇总】说明1、基本字符串数组数组-排序矩阵/模拟枚举2、算法动态规划深度优先搜索广度优先搜索递归分治记忆化搜索快速选择二分查找3、基础数据结构树(二叉树)二叉搜索树栈队列堆(优先队列)哈希表链表4、技巧性题目双指针位运算计数设计说明简单题目共计38道,按照标签分类为:基本、算法、基础数据结构、技巧等,具体如下。1、基本字符串剑指Offer05.替换空格.
- 【GitHub开源项目实战】高频交易系统实战解析:基于 Nautilus Trader 的策略回测与事件驱动架构优化
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构
高频交易系统实战解析:基于NautilusTrader的策略回测与事件驱动架构优化关键词:高频交易、事件驱动架构、NautilusTrader、量化回测、算法交易、PythonCython、交易引擎、回测系统、交易策略框架、实战优化摘要:本篇博客围绕GitHub上高质量的开源项目nautechsystems/nautilus_trader展开系统性实战解析。NautilusTrader是一套为专业
- 【点云压缩】Haar小波变换与RAHT自适应区域层级变换
丶契阔
算法
Haar小波小波变换由一堆小波基和其系数组成,小波基又分为母小波(低频的)和父小波(高频的)。常用于二维图形处理的小波变换是Haar小波变换,Haar小波变换具有压缩比、抗干扰、速度快的特点,经过小波变换后的系数数据会变得具有规律性,方便后续处理算法进行压缩,同时一些值较小的分量置0不影响图片整体观感。截取了PCL-AVS-PCC一段小波变换点云压缩的代码voidWaveletCoreTransf
- 三分钟使用github的技巧
小白学CS
安装/使用教程运维githubgit
文章目录一、GitHub搜索技巧——找开发者二、GitHub搜索技巧——找项目三、in关键字限制搜索范围四、stars或fork数量去查找一、GitHub搜索技巧——找开发者搜索条件备注location:location:china,匹配用户填写的地址在chinalanguage:language:javascript,匹配开发语言为javascript的开发者followers:follower
- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- 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><