- AIGC重塑文化娱乐产业
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AIGC重塑文化娱乐产业概述与关键词关键词:AIGC、文化娱乐产业、人工智能生成内容、技术变革、实际应用摘要:随着人工智能技术的快速发展,AIGC(人工智能生成内容)正在成为文化娱乐产业的重要变革力量。本文将深入探讨AIGC的基本概念、核心技术、应用场景以及在音乐、影视、文学、游戏和虚拟现实等多个领域的实际应用,分析其对文化娱乐产业带来的深远影响和未来发展趋势。引言近年来,人工智能技术迅猛发展,特
- PyTorch 深度学习实战(8):Transformer 与机器翻译(基于本地中英文文本文件)
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorchtransformer
在上一篇文章中,我们探讨了循环神经网络(RNN)及其在文本分类中的应用。本文将介绍Transformer模型的基本原理,并使用PyTorch和HuggingFace的transformers库实现一个简单的机器翻译模型。我们将基于本地的中英文文本文件进行实战演练。一、Transformer基础Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的神经网络架构,由Vaswan
- 使用 ByteDance 的 UI-TARS Desktop 探索 AI 驱动的 GUI 自动化新前沿
码事漫谈
AIui人工智能自动化
文章目录UI-TARSDesktop是什么?技术亮点应用场景如何快速上手?与其他技术的对比未来展望结语随着人工智能技术的快速发展,AI正在从单纯的文本生成和图像识别迈向更复杂的交互场景。ByteDance近期推出的UI-TARSDesktop(基于其强大的UI-TARS视觉-语言模型)为我们展示了一种全新的可能性:通过自然语言控制计算机,实现图形用户界面(GUI)的智能化自动化。本文将围绕GitH
- 人工智能 - SpatialLM:三维空间理解的开源大语言模型
天机️灵韵
人工智能#VLA具身智能语言模型人工智能自然语言处理
项目概述SpatialLM是由杭州群核科技(“杭州六小龙”之一)于GTC2025大会上开源的三维空间理解大语言模型。该项目旨在通过多模态数据处理能力,将非结构化的三维几何数据(如点云、视频)转化为机器可读的结构化场景描述,为机器人导航、建筑设计、AR/VR等领域提供高层次的语义理解支持。项目官网:SpatialLMhttps://manycore-research.github.io/Spatia
- Light创造营 2025 评选规则
人工智能腾讯云云计算
一、活动说明2025Light创造营由腾讯公益慈善基金会、厦门大学教育发展基金会联合主办,腾讯优图实验室、厦门大学人工智能研究院、腾讯云智能、腾讯技术公益联合承办,旨在连接更多元的力量,将AI技术应用到更多解决社会问题、创造社会价值的场景中。本届Light技术公益创造营面向高校学生群体,围绕AI+社会公益议题(不限方向),征集技术公益解决方案。我们希望通过发掘更多未来可期的学生群体力量,收获不同视
- 【行业应用篇】【2024年中国人工智能各行业应用研究报告】
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】人工智能DeepSeekAIGCAIAI行业应用人工智能行业应用人工智能报告
目录前言行业分类对照表各行业AI应用详解(A-T分类)总结与展望前言•背景:人工智能技术快速发展,正深刻改变各行业的生产生活方式。•目的:探讨AI在制造业、医疗、金融、农业等领域的应用现状、趋势与潜力。•内容范围:覆盖20个行业,分析AI在智能生产、精准管理、风险预警等方面的具体应用。行业分类对照表行业代码行业名称行业代码行业名称A农、林、牧、渔业K房地产业B采矿业L租赁和商务服务业C制造业M科学
- 使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF
大模型常客
langchain人工智能aiagi经验分享笔记
本文的目标是搭建一个离线版本的ChatPDF(支持中英文),让你随心地与你想要阅读的PDF对话,借助大语言模型提升获取知识的效率。除此之外,你还可以:了解使用LangChain完整的流程。学习基于向量搜索和Prompt实现一个文档问答机器人的方法原理。了解如何使用llama.cpp量化大模型的方法。了解如何使用深度学习中常用的向量数据库。为了让更多的同学看懂,我会尽量写的小白一点。如果你是有经验的
- Linux系统增加用户用于深度学习
不要绝望总会慢慢变强
视觉大作战linux运维服务器深度学习人工智能
首先是为自己创建一个新用户名sudouseradd-mnewuser#增加一个newuser用户sudopasswdnewuser#为newuser用户设置密码sunewuser#切换到newuser用户如何切换用户界面的Bashsudochsh-s/bin/zshluoshiyong#配置zshsudochsh-s/bin/bashluoshiyong#配置bash如何使用Anaconda环境创
- 大模型算法岗面试题(含答案)
X.Cristiano
LLM大模型人工智能
一、基础篇目前主流的开源模型体系有哪些?Transformer体系:由Google提出的Transformer模型及其变体,如BERT、GPT等。PyTorchLightning:一个基于PyTorch的轻量级深度学习框架,用于快速原型设计和实验。TensorFlowModelGarden:TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。HuggingFaceTransformers:一
- 《深入浅出LLM基础篇》(四):主流大模型介绍
GoAI
深入浅出AI深入浅出LLM自然语言处理NLP大模型LLM人工智能llamachatglm
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- DeepSeek 接入WPS保姆级教程来了(视频+文字版)
程序员辣条
wps人工智能Deepseek大模型产品经理大模型学习大模型教程
最近有很多小伙伴想尝试deepseek接入WPS。有的小伙伴测试成功,但也有遇到各种各样问题的。所以我做了一个视频版本的教程以供大家观看。视频中硅基流动注册网址:https://cloud.siliconflow.cn/i/tJwYxNTE文字版讲解今天我们讲讲怎么将最近爆火的DeepSeek接入常用的WPS文档,实现人工智能对已有文档的检查、归纳、提炼、总结,或者是一些故事和诗歌的创作。经常用W
- AI在个性化广告创意生成中的应用
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据人工智能ai
AI在个性化广告创意生成中的应用关键词:AI、个性化广告创意生成、用户画像、深度学习、自然语言处理、计算机视觉摘要:本文深入探讨了AI在个性化广告创意生成中的应用。首先介绍了相关背景,包括目的范围、预期读者等内容。接着阐述了核心概念及联系,详细讲解了核心算法原理与操作步骤,并通过数学模型和公式进行理论支持。通过项目实战展示了代码实现与分析,探讨了实际应用场景。还推荐了学习工具和资源,最后总结了未来
- 生成式AI驱动的高分子材料研发与应用
keyan_889
材料人工智能材料科学高分子化学AI航空航天电力工业硕博研究生
近年来,生成式人工智能(如大语言模型)在材料科学领域掀起革命性浪潮,其核心能力(从海量数据中挖掘构效关系、实现分子逆向设计)正在颠覆传统材料研发模式。以聚合物为例,传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈,而生成式AI通过“数据驱动+智能生成”范式,可快速预测材料性能、生成新型分子结构,加速从实验室到产业化的进程。据《Nature》子刊统计,2020年以来基于生
- 当AI将“思维工业化”,生成式人工智能(GAI)认证引领“人类思考“新航向
技能咖
生成式人工智能认证GAI认证人工智能
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)已悄然渗透到我们生活的方方面面,其影响之深、范围之广,前所未有。生成式人工智能(GenerativeAI,GAI)作为AI领域的一颗璀璨新星,更是以其独特的魅力和无限的可能,引领着新一轮的技术革命。然而,随着AI技术的不断进步,一个令人深思的问题逐渐浮出水面:当AI将“思维工业化”,即通过将复杂的思维过程简化为标准化的算法流程,人类的思考价值何在?本文将从这一
- chatgpt赋能Python-python_docx_目录
李自提
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
简介Python是一种非常优秀的编程语言,主要用于数据分析、机器学习、人工智能等领域。在这些领域中,常常需要使用文档处理相关的工具,例如MicrosoftWord。在使用Python编程的过程中,文档处理是非常常见的操作,因此Python的docx库就显得非常重要。Python的docx库是专门用于处理MicrosoftWord文档的Python库,它非常实用,能够读取、编辑、创建以及生成Word
- DeepSeek和Kimi在Neo4j中的表现
minaMoonGirl
语言模型人工智能自然语言处理
以下是2个最近爆火的人工智能工具,DeepSeek:DeepSeekKimi:Kimi-会推理解析,能深度思考的AI助手1、提示词:你能帮我生成一个知识图谱吗,等一下我会给你一篇文章,帮我从内容中提取关键要素,然后以Neo4j的语法的形式构建知识图谱2、待处理文字:喂给它的文字是从https://www.zhihu.com/question/361137050/answer/3186161914复
- 写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读
赛卡
自动驾驶背后的数学自动驾驶人工智能机器学习python学习pytorchnumpy
专栏链接:自动驾驶背后的数学一、专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10岁孩子就能读懂自动驾驶背后的数学密码3.特征提取中的线性变换与非线性激活4.多模态传感器融合建模5.坐标映射与数据融合概述9.坐标映射轻快版PiDay趣味开篇基础工具与决策流程视觉感知与多传感
- 为何AI系统比以往任何时候都更需要红队测试
FreeBuf-
资讯人工智能
AI系统已深度融入现代生活,但并非无懈可击。红队测试作为一项关键技术,正通过系统性地挖掘AI漏洞,显著提升其安全性与可靠性。随着人工智能技术的快速迭代,这种全面测试的需求愈发迫切,不仅能防范潜在危害,更能确保技术按预期发挥作用。值得警惕的是,AI缺陷可能引发严重后果,从决策偏见蔓延到数据安全危机。通过严谨的系统评估,我们不仅能守护自身利益,更能维护社会公共福祉。在AI技术突飞猛进的当下,构建完善的
- Go最全Golang AI框架:探索人工智能与Go语言的结合,Golang开发面试问题回答技巧
2401_84904597
go学习面试
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以添加戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!2.常见的GolangAI框架在人工智能领域,有
- 神经网络解决非线性二分类
欣然~
神经网络分类人工智能
这份Python代码实现了一个简单的神经网络,用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。依赖库说明pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimpo
- AI Tokenization
spencer_tseng
AIAITokenization
AITokenization人工智能分词初步了解类似现在这个,一格子+一格子,拼接出来的,一行或者一句,像不像,我们人类思考的时候组装出来的话,并用嘴说出来了呢。
- ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型
小众AI
AI开源人工智能excel算法
GitHub:https://github.com/ImagineAILab/ai-by-hand-excel更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel的形式实现并演示人工智能与深度学习的核心算法和概念,让初学者可以动手操作并理解AI的运行原理,包括矩阵乘法、MLP、RNN、Transformer、ResNet等,以独特且浅显易懂的形式,降低
- 大模型推理能力的局限性
人工智能
0前言LLM凭借其生成连贯文本、翻译语言甚至进行对话的能力,彻底改变人工智能领域。然而,尽管这些模型表现出色,它们在推理和理解复杂上下文方面仍然面临重大挑战。这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式,但当任务需要真正的理解和逻辑推理时,它们往往遇困。可能导致:长对话中的不一致难以关联分散的信息在长篇叙述中难以保持上下文一致性深入理解这些推理问题对于改进未来LLM的发展和应用至关重要。1关键推理挑战1
- 数字化供应链顶层架构规划设计方案
数智化领地
数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区数据库架构大数据
一、数字化战略与目标在规划数字化供应链顶层架构时,首先要明确数字化战略的核心目标。这包括提高供应链的透明度、增强供应链的韧性、优化运营成本、提升客户服务水平以及实现可持续发展。为实现这些目标,需要制定一套全面的数字化战略,包括技术投资、人才培养、流程优化等方面。二、技术选型与架构技术选型是数字化供应链建设的关键环节。我们需要选择成熟、稳定且可扩展的技术方案,如云计算、大数据、人工智能、物联网等。在
- Spring AI Alibaba快速使用
Charge8
#SpringAISpringAISpringAI快速使用
AI时代,Java程序员也需要与时俱进,这两个框架必须掌握。一个是SpringAI一个是SpringAlibabaAI。SpringAI是一个AI工程领域的应用程序框架,它的目标是将Spring生态系统的设计原则应用于人工智能领域。但是,SpringAI不支持获取接入国内的大部分常见模型的,比如文心一言、通义千问等。所以,对于国内开发者来说,能够正常使用(不需要魔法)SpringAI就是刚需了,即
- 腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3腾讯云云计算
科技文章:腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要:随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型技术的不断突破,智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。本文将介绍如何将腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek技术结合,打造一款懒人专属的谷歌浏览器翻译插件。通过分析技术实现、核心功能以及用户体验优化,探索如何利用AI增强翻译的智能化与便捷性,极大提升跨语言
- 模型量化的原因和方法
潇湘馆记
人工智能算法
优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数(例如Llama3.1的4050亿个参数)的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行,需要对模型进行一系列优化。这包括理解参数的概念、采用量化技术、剪枝、稀疏表示等方法。参数的概念权重(Weights)定义:权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。在神经网络中,每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用:权重决定了输入数据对最终输出的
- MediaPipe实时机器学习框架
EngineerSuTao
机器学习人工智能
MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架,主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。✅跨平台支持(可在PC、Android、iOS上运行)✅轻量级(可在移动设备上实时运行)✅无需深度学习背景(简单调用API就能实现复杂的AI视觉任务)MediaPipe能做什么?模块作用应用场景Hands手部关键点检测(21关键点)手势识别、手语翻译、虚拟鼠标Po
- 轻量级AI革命:无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域,DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能,成为众多开发者和企业关注的焦点。而其中的R1-1.5B模型,作为家族中参数量最小、资源需求最低的版本,更是备受青睐。下面就让我们来看看DeepSeek各模型之间的性能差异、应用场景,以及部署R1-1.5B模型时所需的云服务器配置。DeepSeek开源模型官方文档一
- OneFlow深度学习框架介绍
技术探秘者
人工智能oneflow
目录第一章:OneFlow深度学习框架引言1.1深度学习框架的重要性1.2OneFlow框架的诞生背景1.3本章内容概要第二章:OneFlow框架基础2.1OneFlow框架的安装与配置2.1.1环境准备2.1.2安装OneFlow框架Linux系统安装Windows系统安装MacOS系统安装2.1.3配置OneFlow框架2.2OneFlow框架的核心概念2.2.1张量(Tensor)2.2.2
- 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><