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AGI通用人工智能之禅
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计算机源码社
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作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
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2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 海量数据查找最大K个值:数据结构与算法的选择
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在处理大数据集时,经常需要找到数据集中最大的K个元素,这样的需求在很多领域都有广泛应用,例如推荐系统中寻找评分最高的K个商品、数据分析中找出最重要的K个特征、搜索引擎中找到排名前K的结果等等。面对海量数据,传统的排序方法可能不再适用,因为它们通常具有较高的时间复杂度。因此,选择合适的数据结构和算法对于提高效率至关重要。本文将详细介绍如何在海量数据集中查找最大的K个值,探讨不同的数据结构与算法选择,
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今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
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【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
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要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度,可以采取以下几种策略:个性化推荐系统:通过AI算法分析用户的行为和偏好,提供定制化的服务和内容推荐,如智能推荐活动、健康管理等,让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人:引入AI驱动的虚拟助手,提供实时帮助、个性化建议和交互式对话,改善客户体验。自然语言处理(NLP):实现具有AI能力的NLP,创建对用户友好的应用程序,简化用户体验,如客服
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✍✍计算机编程指导师⭐⭐个人介绍:自己非常喜欢研究技术问题!专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目:有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流!⚡⚡Java实战|SpringBoot/SSMPython实战项目|Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡文末获取源码文章目录⚡⚡文末获取源码基于hadoop的超市进货推荐系
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云栖号技术分享架构阿里巴巴
简介:整理自5月29日阿里云开发者大会,秦江杰和刘童璇的分享,内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现,以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会,大数据与AI一体化平台分论坛,秦江杰和刘童璇带来的《基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进》。分享内容如下:实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统整体系统的架构及如何在阿里云上面
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介绍的博客作者讲解摘要传统的推荐系统主要针对固有的、长期的用户偏好进行建模,而动态的用户需求也是非常重要的。通常,历史消费会影响用户对其关系项的需求。例如,用户倾向于一起购买互补产品(iPhone和AirPods),而不是替代产品(Powerbeats和AirPods),尽管替代购买的产品仍然迎合了他/她的偏好。为了更好地模拟历史序列的影响,以前的研究引入了项目关系的语义来捕捉用户的推荐需求。然而
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毕业设计(论文)题目:美食信息推荐系统摘要使用旧方法对美食信息推荐系统的信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了,把现在的网络信息技术运用在美食信息推荐系统的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题,比如处理数据时间很长,数据存在错误不能及时纠正等问题。这次开发的美食信息推荐系统对菜谱管理、字典管理、论坛管理、论坛收藏管理、饮食资讯管理、用户管理、管理员管理等进行集中化处理。经过前面自己查阅的网络知识
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引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型,它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
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SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
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- 偏见的亮点:认知偏见如何增强推荐系统
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认知偏见,曾被视为人类决策过程中的缺陷,现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而,在机器学习中,尤其是在搜索和排序系统中,认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性,但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战,这一领域尚未广泛探讨,对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法,如推荐系统
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一实时大数据的介绍及应用场景实时大数据主要是对实时数据流进行处理和分析,数据在生成后几乎立即被处理,以支持快速决策。核心特性低延迟:数据在毫秒或秒级别内处理,几乎实时返回结果。连续流式处理:数据像流一样不断到达并被处理,而不是分批次处理。实时反馈:能够及时响应业务需求,如实时告警、推荐、监控等。应用场景实时推荐系统:如电商、社交媒体等,根据用户行为进行个性化推荐。实时监控:网络安全系统实时监控流量
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创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术:springbootvue.jspythonechartssparkmys
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文章目录背景前端核心组件模拟操作用户历史行为后端导入依赖启动服务根据uid获取推荐列表相关推荐用户历史记录用户行为数据上报背景计划构建并优化一个覆盖前端与后端的个性化推荐系统中的离线召回模块。此模块旨在通过高效的数据处理与分析,预先筛选出用户可能感兴趣的内容或商品,为后续的实时推荐流程提供丰富且精准的候选集。为了确保实施效果与性能,我们将设计最简前端界面以直观展示召回结果,同时构建后端服务来处理大
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1.技术介绍java+springboot+mysql+mybatis+Vue开发工具:eclipse或idea2.主要功能说明:1)用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2)管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3)协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度,给有相近的用户行为推荐视频比如:用户1收藏了视频1、2、3用户2收藏了视频1、3、6用
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(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
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程序员大数据hadoop人工智能
|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
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文章目录需求流程设计步骤1:数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证推荐系统中ALS(交替最小二乘)算法的召回效果以及离线数据推荐的效果,我们需要进行一系列的实验步骤。这些步骤包括数据准备、模型训练、评估指标的选择以及最终的性能评估流程设
- 推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法
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本文将介绍两个与稀疏特征Embedding相关的工作。推荐或者CTR预估任务有一个很突出的特点:存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大,稀疏意味着即使在很大的训练数据里,大量特征出现频次也非常低,这往往是由于引入了大量ID类特征带来的。对于DNN排序系统,是否能够找到好的特征Embedding表达方式,对于系统效果是至关重要的。虽然说,如何更好地表征稀疏特征对于模型的泛化能力至关重要,但是,关于这块
- 小琳AI课堂:推荐系统
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小琳AI课堂人工智能
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们一起来探索一个让生活变得更加个性化的神奇技术——推荐系统!首先,让我们深入了解一下推荐系统的两大核心技术:协同过滤和内容基础过滤。协同过滤:这种方法通过分析用户之间的行为相似性或项目之间的相似性来进行推荐。用户基础协同过滤:找到和你相似的其他用户,然后推荐他们喜欢的东西给你。项目基础协同过滤:分析项目之间的相似度,推荐和你过去喜欢的项目相似的其他项目。内容基础过
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
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scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分