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大福子民间故事
从前,一对老夫妻梦入阎王殿受审,见有二人同样跪在身旁,其中一人竟是多年未见的儿子,夫妻俩因不养儿被判刑。第二天醒来之时,夫妻俩一打听原来自己多年未见的儿子和儿媳于昨日亡故,待阎王二审之时,夫妻俩说出真相,不仅免于罪行,与儿子儿媳和好如初,最终救儿生还。这对老夫妻都是保府乡下务实的农民,一个叫刘安民,一个叫安凤兰。由于老来得子,对儿子刘大宝则是百般宠爱,奈何刘大宝到成婚之时,老两口百般阻拦,死活不肯
- Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression
不二人生
SparkML实战spark-ml回归随机森林
SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法,通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性。相较于单一的决策树模型,随机森林通过随机采样和多棵树的集成,减少了模型的方差,从而在处理复杂数据集时展现出更好的性能。本文将详细介绍随机森林回归的原理、实现方法、应用场景,并通过Sc
- 设计模式-代理学习(篇一)
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设计模式代理动态代理
代理静态代理静态代理需求为了将业务代码与扩展逻辑分离,有利于开发仅关注业务逻辑部分。另外,模块水平扩展更方便,添加业务实例后,只要更新代理就好了。2.静态代理实现略(由于静态代理可维护性差,而且硬编码冗余代码多,一般不采用)动态代理动态代理需求静态代理需要创建代理类(实现业务接口)并实现业务接口所有方法,由代理类创建实例。通过调用代理类实例的方法去调用委托类实例的方法,但当扩展业务接口中的方法时,
- 中原焦点团队 网络中级第19期 吕娟坚持分享第440天
我心安然无恙
课程收获1.课程设置初级班学习:理念和技术,多强调:基本功和理念2.提倡浸泡式学习听说读写,齐头并进,缺一不可。3.怎样学好心理学:坚持,坚持,再坚持,把其他人都熬跑就成功了。4.保密设置:小组讨论所聊的内容,不允许写到分享里,可以写感受,注意保密,要进行保密仪式。5.小组成员要有链接,才能有很好的关系,要做到尽量多开口。6.焦点的理念:以终为始,以目标为导向。是一个务实,落地的学派。7.焦点五聚
- Kafka
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1.kafka的几个角色和概念生产者和消费者消费者组:一些消费者的组合,共同消费一个或几个topic。主要是对某个topic共同消费,提高消费效率,一般一个消费者组里的消费者都有一样的逻辑,一个消费者对应一个partition。broker:一个独立的kafka服务实例,多个broker组成一个集群。topic:生产者发送到特定的topic、消费者订阅特定的topic。partition:1个to
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目录首先我们先了解Glide原理:三级缓存,二次采样三级缓存二次采样示例代码1.添加依赖项2.创建布局文件3.创建主活动文件4.占位符和错误图片5.权限设置6.项目结构首先我们先了解Glide原理:三级缓存,二次采样三级缓存机制Glide使用三级缓存机制来提高图像加载的效率和速度,这三级缓存分别是:内存缓存、磁盘缓存和源缓存。内存缓存(MemoryCache):内存缓存是Glide的第一级缓存,存
- 菜鸟的ai进阶之路(持续更新中...)
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AI进阶linux基础操作python基础语法计算机视觉基础docker基础操作
Day1:1、linux基础指令:Pwd:查看当前所在路径;cat/proc/cpuinfo:查看cpuLs:当前所在路径下有哪些内容;ls-l:以长格式显示(long);Ls-a:显示所有(包含隐藏)all;La-al/ls-la:以长格式显示所有文件;2、路径:绝对路径:以/开始的路径/home/tarena相对路径:不以/开始的路径…:上一级目录~:主目录/home/gary3、cd:切换目
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cd/进入文件夹ls-a显示隐藏文件夹ls-l显示文件具体信息ls-lh与ls-l显示的文件大小单位不一样pwd显示当前所在位置目录cd..退回上一级目录cd-撤销一步touch新建文件mkdir新建文件夹cat查看,打开文件clear清屏history已输录命令历史gedit编辑文件打开文件-p循环创建sudiaptinstalltree显示树形结构>重定向(>单个符号重定向将覆盖原文件内容,>
- 投资 - 美国国债收益率下降意味着什么(US Treasury Yield Decline)
夜流冰
投资笔记
第一财经(yicai.com)消息:当地时间2024年8月27日,美国财政部发行690亿美元两年期国债,中标收益率报3.874%,为2022年8月以来最低。2年期美债收益率在拍卖后跌至盘中低点。一级交易商获配比例11.9%,较上个月的纪录低点上升,间接投标人获配比例降至69%,直接投标人获配比例升至19.1%。美国国债收益率的下降通常反映了一些关键的经济信号和市场情绪。以下是一些可能的解释:1.避
- 2018.7.20 The One
采蘑菇的小Timor
【每日一歌】小流星【每日一得】1、互联网商业就是产品、流量、转化率三个词。2、商业模式的三级火箭:第一级,搭建高频头部流量;第二级,沉淀用户的商业场景;第三级,完成商业闭环【每日一扔】垃圾【每日一感】1、感恩妈妈的早餐和晚餐2、感恩大徐帮忙买西瓜3、感恩荔荔的泡芙4、感恩小敏帮忙统计【每日三省】1、直面问题,其实问题没那么可怕2、不要随意评判一个人3、该思考下自己的未来了
- 二
三两水
做了几年的工作,去做别的行业还需要花时间,重要的是还没想清楚离开公司要什么。应该做个职业规划,每一段用多长时间沉淀。空余时间多看看书,做工程的有没有证有很大的区别,证书是跳槽的敲门砖,证书也是提高收入的又另一途径。有些公司有了一级建造师证书,单是挂靠费一个月就是几千块,有证书还能从事一些大的项目。
- 第三督导组5月7日深入西部城区督导简报
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5月7日上午,第三督导组全体成员来到西部城区责任督导辖区进行督导检查工作。图片发自App第三督导组按照市委、市政府关于西部城区城市环境综合整治实施方案的要求,对西部督导责任区域的110国道、白道川路开展了实地督导,本次督导主要针对辖区内的街边环境卫生整治情况、黄土裸露整治情况、小广告整治情况进行了督导检查。图片发自App通过今日的督导检查工作,督导组在街边环境卫生整治方面,以及小广告整治方面共发现
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赚钱的方式有很多种,致富的方式也有很多种。不同的是,会赚钱不一定能致富,能致富则一定会赚钱。也就是说,赚钱与致富是两个不同层次的事情,若想致富需要更高一级的思维。下面来盘点一下常见的致富方式,看看哪种方式最适合你。一流量致富这是一个自媒体时代,谁都有希望通过拍摄短视频、直播等方式获得一大批粉丝,只要粉丝足够多,就能通过流量变现。实际上,现在的直播带货、自媒体收益等都是通过流量变现的具体方式,甚至像
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01工作了三年了,每一次想往上面升一级的时候,每一次想找个好点工作的时候,就总会在学历那一栏,看到,本科以上学历。我自己是做人力资源的,在删选简历的时候,只要学历不过关,就PASSS掉。以前在一个培训机构的时候接触过,如果学历达不到敲门的标准怎么办?答案是先付出,做出一份能够打动人心的市场调研报告,先不说这份报告能不能让你得到一个面试机会,就是做这份报告所花费的精力也是不可估量的。再者,这份报告你
- 2023-01-06
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作家张德芬说:“受苦有两种。一种是无知的、无明的受苦。就是由着潜意识的操控而受苦,同时在抱怨、抗拒那份痛苦。这样的受苦不能让人成长。另一种是有觉知的受苦,当你不逃避、不埋怨,你全然地去经历它。让这个压抑、隐藏多年的能量爆发出来,这样的受苦,是你走出人生模式、茁壮成长的契机。”大多数人都认为自己很能吃苦,其实只是吃体力的苦。体力的苦,是最简单,而脑力、寂寞、自律的苦,却一级比一级要难。事实上,这只是
- 第三督导组4月17日西部城区督导简报
呼环整第三督导组
4月17日上午,第三督导组全体成员来到西部城区责任督导辖区进行督导检查工作。图片发自App第三督导组按照市委、市政府关于西部城区城市环境综合整治实施方案的要求,对西部督导责任区域的金山大道、汇业路、110国道开展了实地督导,本次督导主要针对辖区内的店外堆物整治情况、街边环境卫生整治情况、倾倒污水整治情况、便溺点整治情况进行了重点督导检查。图片发自App通过今日的督导检查工作,督导组发现西部督导责任
- 基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似,但在分类任务中,我们使用概率模型来处理预测结果:初始化模型:选择一个
- 2019年大年初一
熏莉
开心又难过。开心。参与县登山协会组织的小型徒步活动。从县市政广场出发,绿道,独山驿站,林中漫步,瓦窑头废墟,江滨公园,回到市政广场。一路上欢声笑语,最主要的是有各类大咖摄影师不间断地为我们拍照。难过。因为我要取钱,让他中途停车,他不让。我不高兴,他大吵然后在县城飙车,车里有我和两个小孩,那一刻,我很害怕,对他失望至极,也绝望到无语。他全程冲动,抱怨我不体谅他的情绪,他说一句我应三句,可是,他又何尝
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- 1.2如何整理电脑文件夹和桌面?
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【高效省时36计·第1.2讲课后实践】这是2018年12月4日“崔律精时力之高效省时36计”系列第1.2讲的课后实践。动手调整电脑文件夹与电脑桌面。1.我在本讲中的收获:1)电脑文件夹新知1:最多四层(从前没有明确最多要几层,虽然没有特别多的层次)。硬盘分区-一级文件夹-二级文件夹-三级文件夹-文档新知2:原则MECE的运用:各层分级遵循MECE原则,相互独立,完全穷尽。新知3:一级文件夹,原则上
- 青蓝相接 后继有人
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党的十九届六中全会通过的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》指出:“党和人民事业发展需要一代代中国共产党人接续奋斗,必须抓好后继有人这个根本大计。”这是实现党和国家事业兴旺发达、长治久安的必然要求。年轻干部作为党和国家事业的生力军,是奔赴第二个百年奋斗目标的主攻手,是实现中华民族伟大复兴中国梦的时代接棒人。扛牢新使命,迈步新征程,年轻干部要在“青蓝相继”的初心中不改中务实为民的初衷
- (日更30)秋雨.落叶(小散文)
微雨纷飞
文/雨涵古人云:袅袅凉风动,凄凄寒露零。寒露刚过,秋雨便至。哩哩啦啦下了一天,至今未停。如一首催眠曲,横笛狂扫,中秋时分,满山遍野五彩缤纷,姹紫嫣红的景象,全然无影了,雨中色彩变得暗淡,红的变成褐色的了,绿的变成深黄色的了,半黄半绿的也变成淡褐色的了,就连花池里唯一几朵坚强的野梅花,也褪去本色,失去了温柔的笑意。一片片杨树叶躺在台阶上,被雨水浸泡着,体验着晚秋初来的凄凉。从台阶上一级一级走下,感到
- 企业级web服务实战 (模拟)(一
3分云计算
企业级web服务实战前端web服务中高级运维监控数据库高可用动静分离
目录项目方案设计服务器本身硬件需求:1.处理器(CPU)2.内存(RAM)3.存储(硬盘)4.网络5.其他注意事项注意:这些配置建议是基于一般情况下的最佳实践。为啥是这个配置?乞丐版的硬件配置,如下:1.网络拓扑结构2.数据库架构3.负载均衡架构3.1HAProxy配置4.Web服务架构4.1Nginx配置用于静态资源4.2Tomcat配置用于动态资源5.高可用性配置5.1Keepalived配置
- 天问
铜贱
一切天问,自有天答,不眷顾,不遗忘!(一)明朝末年,清军入关。“阿弥陀佛。”老和尚默念佛经,手指掐过一颗颗佛珠。油灯如豆,跳跃着老和尚的影子。天竺村口,桃花正好,露珠晶莹。老和尚背着竹篓,上山采茶。“咦?”和尚面容不惊,一级一级的踩过歪歪斜斜的台阶。“善哉善哉!”一男子面如黄土,一瓣桃花落在他的脸上。目方面正,眼大眉浓。蜡黄中盖不住一缕英气,虚弱里掩不住一丝杀机。山似龙椅庙藏王,立在尘世的庙,断不
- 买空调需要注意哪些参数
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制冷量/制热量:是指空调调节气温的能力制冷功率/制热功率:空调的用电量夏季适用面积冬季适用面积能效比:空调制冷量与制冷功率的比值选能效等级:现行能效国标GB12021.3规定了五个能效等级,级别越高越省电(五级到一级是低到高)。匹数是指空调的制冷量,1匹=2324瓦(制冷量)购买空调的三大原则:1、冬季适用面积:由于空调的制热效果低于制冷效果(冬季适用面积小于夏季适用面积),买空调应当以制热指标为
- element-ui 级联选择器cascader动态加载的问题
小小半月
前端elementui前端vuejavascript
前段时间项目里有一个树状单位结构的需求,第一反应就是用elementui里的cascader级联选择器来做。本来以为是通过接口直接获取到所有单位树后配置一下就可以了,看了需求文档后发现原来是要通过动态加载的方式来获取。需求:1.进入页面之后根据当前的单位Id调用第一个接口来获取第一级的单位,并默认展示。2.如果当前单位有下级单位则显示箭头,点击调用第二个接口获取下级单位。很快啊,看着element
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
会飞的Anthony
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
cnnmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 动态规划的正确打开
CodeWizard~
动态规划深度优先算法c++数据结构
动态规划的正确打开跳台阶题目描述:一个楼梯共有n级台阶,每次可以走一级或者两级,问从第0级台阶到第n级台阶一共有多少种方案。输入格式:共一行,包含一个整数n。输出格式:共一行,包含一个整数,表示方案数。数据范围:1≤n≤15输入样例:5输出样例:8dfs的code:#includeusingnamespacestd;intn;intdfs(intx){if(x==1)return1;if(x==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><