- 联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案
月光技术杂谈
大模型初探人工智能ChatGLM3联想E470Qwen-7BPhi-3-mini
背景:手上有一台联想E470的闲置笔记本,配置如下:(IntelHD620核显+NVIDIA920MX独显,i5-7200UCPU),想用它来部署并学习AI模型。考虑到电脑的性能限制,打算采用「量化模型+知识蒸馏」的低成本部署方案。一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型,例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本,显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理(通过
- 单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径
Oriental Son
嵌入式MCU单片机单片机学习stm32mculinux
笔者所修读的专业为物联网工程,物联网工程是一门新兴的、热门的专业,其所涉及的学科更是又多又杂,既有计算机方向的编程语言(如C、C++、Java、Python等)、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等;软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等;硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等;涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
- 如何学习ARM嵌入式系统的设计
AAAA%
学习嵌入式硬件单片机
学习ARM嵌入式系统设计是一个系统性的过程,需要理论知识与实践技能相结合。以下是一份详细的学习路径指南,帮助你逐步掌握ARM嵌入式系统的设计:1.基础知识储备了解计算机体系结构:学习计算机组成原理,了解CPU、内存、IO等基本概念。学习C语言编程:C语言是嵌入式系统开发的主流语言,需要熟练掌握。理解操作系统原理:虽然嵌入式系统可能不总是运行完整的操作系统,但了解操作系统的基本概念对于理解系统设计至
- 有了ChatGPT和deepseek,我们还需要刷力扣吗
Ash Butterfield
人工智能
像ChatGPT这样的AI写手可以帮助我们大幅度提高工作效率,尤其是在代码生成、文档编写等方面。但对于是否需要深入学习基础算法和刷力扣这类问题,还是有一些值得思考的地方。1.AI的局限性深度发问与思考:虽然像ChatGPT这样的AI工具能生成代码,但这些代码生成并不代表你完全不需要理解基础算法。AI可以帮助你自动化一些任务,但它并不能完全替代对问题的深度理解和思考。理解算法的原理和背后的数学知识,
- 【每日德语】Es ist spät 很晚了
Ash Butterfield
德语学习计划学习方法
第5天:基础日常用语单词学习:IchhabeZeit.—我有时间。音标:[ɪçˈhaːbətsaɪ̯t]HastduLust?—你有兴趣吗?音标:[hasstduːlʊst]Esistkalt.—天气很冷。音标:[ɛsɪstkalt]Ichgehespazieren.—我去散步。音标:[ɪçˈɡeːəʃpaˈtsiːʁən]HabenSieHunger?—您饿了吗?音标:[ˈhaːbənziːˈh
- 【JAVA工程师从0开始学AI】,第二步:从强类型到动态语言:Java工程师的Python语法避坑指南
架构默片
JAVA工程师从0开始学AIpythonjavawindows
这是一篇介绍Python语法与JAVA语法区别文章,让我们以对比的方式,来学习一下Python的语法。首先我们看一下下面的Python代码,和具体在java当中分别代表了什么意思numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]#①创建数字列表(像Java的ArrayList,但不用写泛型)odd_numbers=[]#②准备装奇数的空列表(类似Java的newArrayListnumbers
- 为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线 人工智能首选语言:python Python新技术
小黄人软件
chatGPTpython学习人工智能
人工智能首选语言:python必学。解释型语言(无编译这个环节),直接执行代码,面向对象,脚本语言没基础在这里学为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线,主要应关注于深化已有的编程知识和技能,并探索Python特有的高级特性。以下是推荐的学习路线:基础复习:如果对Python基础不熟悉,先从Python的基础语法、数据类型、控制流程等开始复习。高级语言特性:深入理解装饰器、上下文管理器、
- 强化学习:原理、概念与代码实践
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法deepseek
一、引言强化学习(ReinforcementLearning)作为机器学习的一个重要分支,旨在通过智能体(agent)与环境的交互,学习到最优的行为策略,以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念,并通过公式推导来加深理解,同时结合一个具体的实例,使用Python语言进行代码实现,帮助读者全面掌握强化学习的
- 随机梯度下降一定会收敛么?
AndrewHZ
人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降?随机梯度下降(StochasticGradientDescent,SGD)是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法,在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法,用于寻找函数的最优解,通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中,模型通过调整参数来最小化损失函数,以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
- 从 size_t 到面试官的微笑:我的 C++ 面试历险记
Vitalia
C/C++#面试经验c++面试C
面试复盘之前面试遇到一些很好玩的事情,也学到了很多知识,积累了很多经验。某中厂面试的虚拟表演的第三轮:有一道题我用了经典for循环,大概这样:vectorarr={0,1,2);for(inti=0;i=0;i--){//xxxxxxxx}然后就搞笑了,超时,循环退不出来了。我一拍脑门,size_t是无符号类型诶,赶紧改成int,然后美滋滋。面试官一脸冷漠看完全程,说:我不会C++,也不知道你说的
- python学习 列表 字典 集合 面对对象编程 闭包 装饰器 函数式编程 作用域 异常处理
Scikit-learn
机器学习python算法python学习开发语言
SIGIA_4Ppython学习列表字典集合面对对象编程闭包装饰器函数式编程作用域异常处理本文连接简介SIGIA_4P网址a.课程OKRObjectivesandKeyResults即目标与关键成果法目标,Objectives:掌握AI领域的Python开发成果1KR1linux目录结构[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-r864ykpN-16917885
- Git 从入门到进阶 (只有干货,没有废话)
2401_84153158
程序员gitelasticsearch大数据
《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》,点击传送门,即可获取!1.2.2已有的项目gitstash保存当前修改gitpull拉取远程最新代码与本地合并gitstashpop取出当前最新修改gitadd文件列表追踪文件gitcommit-m提交信息向仓库提交代码gitpushorigin分支名称推送至远程仓库具体的分支二、Git进阶操作=============
- 以太网交换基础(涵盖二层转发原理和MAC表的学习)
一名嵌入式糕手
网络
在当今的网络世界中,以太网交换技术是局域网(LAN)的核心组成部分。无论是企业网络、学校网络还是家庭网络,以太网交换机都扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍以太网交换的基础知识,包括以太网协议、帧格式、MAC地址,以及二层交换机的工作原理。一、以太网协议简介(一)以太网协议以太网是当今局域网中最广泛使用的通信协议标准。它定义了局域网中使用的电缆类型和信号处理方法。以太网基于CSMA/CD(载波监听
- 【Linux探索学习】第二十九弹——线程概念:Linux线程的基本概念与线程控制详解
GG Bond.ฺ
Linux探索学习linux学习算法运维
Linux学习笔记:https://blog.csdn.net/2301_80220607/category_12805278.html?spm=1001.2014.3001.5482前言:在现代操作系统中,线程是程序执行流的最小单元。与进程相比,线程更加轻量级,创建和销毁的开销更小,且线程之间可以共享内存空间,因此在多任务处理、并发编程中,线程的使用非常广泛。Linux作为一个多用户、多任务的操
- 跟我一起学Python数据处理(六十八):用图表让数据可视化
lilye66
信息可视化python开发语言pandas
跟我一起学Python数据处理(六十八):用图表让数据可视化大家好!在数据处理的学习道路上,我一直希望能和大家携手共进、共同成长。今天咱们继续深入学习Python数据处理中的重要内容——数据可视化。学会用合适的图表展示数据,不仅能让数据变得直观易懂,还能帮助我们发现数据背后隐藏的信息和规律。话不多说,咱们马上开始今天的学习之旅!一、不同图表的特点与应用场景在数据可视化的世界里,有各种各样的图表,每
- 跟我一起学Python数据处理(六十九):用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理
lilye66
信息可视化python开发语言pandas
跟我一起学Python数据处理(六十九):用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理大家好!一直以来,我都希望能和各位小伙伴在Python数据处理的学习道路上并肩前行,共同进步。今天,咱们继续深入探索数据处理中的数据可视化环节,重点学习Bokeh库的使用以及时间相关数据的处理与展示。掌握这些知识,能让我们更高效地挖掘数据价值,把数据背后的故事清晰地呈现出来。话不多说,开启今天的学习之旅吧!一、B
- 【数据结构与算法】双向链表(添加节点、更新节点、删除节点、打印链表)
Bulut0907
#数据结构和算法双向链表链表更新节点删除节点打印链表
目录1.单向链表的缺点2.双向链表的介绍3.带head头的双向链表实现1.单向链表的缺点前面我们学习了单向链表。虽然有了单向链表,但在解决某些实际问题时,单向链表的执行效率并不高例如,若实际问题中需要频繁地查找某个节点的前驱节点,使用单向链表存储数据显然没有优势因为单向链表的强项是从前往后查找目标元素,不擅长从后往前查找元素。所以就有了双向链表2.双向链表的介绍双向链表是一种复杂类型的链表,它的节
- Python----数据结构----链表----双向链表
一盏偏灯
Python学习数据结构链表算法python
Python学习之路,点击有全套Python笔记双向链表一种更复杂的链表是“双向链表”或“双面链表”。每个节点有两个链接:一个指向前一个节点,当此节点为第一个节点时,指向空值;而另一个指向下一个节点,当此节点为最后一个节点时,指向空值。步骤:is_empty()链表是否为空length()链表长度travel()遍历链表add(item)链表头部添加append(item)链表尾部添加insert
- 辨析表达式++*p和*p++:自增自减++/--运算符与取值运算符*的优先级问题
simple_whu
c/c++数据结构c语言
学习C语言时,老师一般都会向同学们讲到++/--自增、减运算符。回过头来我们要问,为什么设计了这样的运算符?答案是——(由于很多地方如循环都会用到自增、减操作)为了简洁。然而,某些动机不明的考题也就围绕着++和--展开了。一些表达式辨析*p++等价于*(p++),均返回自增前的*p,再完成p的自增。(*p)++返回自增前的\*p值,然后完成p所指变量的自增。*++p等价于*(++p),均先完成自增
- 免登录H5快手商城系统/抖音小店商城全开源运营版本
云深不知处㊣
源码专区免登录商城源码
内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍最近因为直播需要然后在互站花500买了一套仿抖音的商城系统,感觉确实还可以,反正都买了所以就分享给有需要的人以下是互站那边的网站介绍可以了看一下,还是很不错的1、无需登录直接可以购买商品2、独立后台支持分站3、修复已知问题完美运营4、支持对接第三方支付:易支付、码支付、虎皮椒等。二、效果展示1.部分代码代码如下(
- 有趣幽默彩虹屁文案生成工具微信小程序源码
云深不知处㊣
源码专区微信小程序文案小程序源码
内容目录一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示三、学习资料下载一、详细介绍有趣幽默彩虹屁文案生成工具小程序源码此文案小程序主要功能为分享各种有趣幽默的文案免服务器免域名,源码只提供彩虹屁,朋友圈,毒鸡汤API接口,其他需自行查找替代小程序拥有复制收藏功能,可自行体验,设置流量主可自行查看代码进行更换id二、效果展示1.部分代码代码如下(示例):">¥已售:2.效果图展示三、学习资料下载
- SQLAlchemy中常用的查询方法[示例学习]
铁松溜达py
数据库
SQLAlchemy是一个强大的PythonORM(对象关系映射)工具,它提供了多种方法来执行数据库查询操作。以下是SQLAlchemy中常用的查询方法的总结:session.query():使用session.query(Model)来创建一个查询对象,其中Model是你要查询的数据库模型类。filter():在查询对象上使用filter()方法可以添加过滤条件,例如filter(Model.c
- 大规模GPU集群的进阶之路
卢旗
人工智能
大家好,我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU,全称GraphicProcessingUnit,即图形处理器。它的并行处理能力非常强大,能够同时处理多个任务和数据,因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时,我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题算力提升与
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- C语言学习记录(4)青年歌手大奖赛_评委会打分
舌尖上的五香
C语言
C语言学习记录前言一直自己没有学习做笔记的习惯,所以为了加强自己对知识的深入理解,决定将学习笔记写下来,希望向各位大牛们学习交流!不当之处请斧正!在此感谢!这边就先从学习C语言写起,自己本身对程序语言方面不擅长,所以决定对此从基础开始学习,大牛们对此文可以忽略!学校的OJ上的题青年歌手大奖赛_评委会打分题目描述青年歌手大奖赛中,评委会给参赛选手打分。选手得分规则为去掉一个最高分和一个最低分,然后计
- 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined
云天徽上
python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域,我积累了丰富的经验,能够
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
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- UVM的基本教程
如筏喻者
UVM学习其他
文章目录一、基本介绍二、在实践中学习1.接口interface2.待测设计DUT3.传输数据包transaction4.序列sequence5.序列器sequencer6.驱动器driver7.监视器monitor8.代理agent9.记分板scoreboard10.仿真环境env11.测试用例test12.顶层top13.参考模型referencemode和直接编程接口(DPI)14.简单的ma
- 深度揭秘 DeepSeek:2025 最新版,带你从 0 基础到熟练运用
小白教程
AI写作人工智能AIGC
文章目录前言一、deepseek使用技巧大全下载二、使用步骤1.准备篇:快速上手DeepSeekAI平台2.基础对话篇:有效提问与魔法指令3.效率飞跃篇:文件处理与代码生成4.场景实战篇:解决真实世界问题5.高手进化篇:专业生产力工具6.自我学习能力提升7.编程教练篇:代码入门与面试准备8.创作进阶篇:小说创作与视频脚本总结前言这是一篇关于DeepSeekAI平台使用指南的文章,主要介绍了从注册到
- 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><