- 前后端数据传输加密:Python 与 Vue 的实践
风清扬【coder】
Web应用vue.jspython前端
Python与Vue实现接口数据加密传输在当今互联网应用开发中,数据安全是重中之重。尤其是在前后端进行数据交互时,确保传输数据的保密性、完整性和可用性,是每一位开发者不可忽视的关键环节。本文将深入探讨如何运用Python后端和Vue前端技术,实现接口数据传输过程中的加密处理,为大家揭开数据安全保护的神秘面纱。加密基石:AES算法我们选用的加密算法是AES(AdvancedEncryptionSta
- 实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体
风清扬【coder】
自然语言分析处理算法深度学习人工智能nlp自然语言处理
整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统,主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法,利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示,通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
- halcon手眼标定例程详解_七、机器人运动控制算法——标定
戴亦舒
halcon手眼标定例程详解
在工程中,标定实验是经常要做的,有一些小伙伴可能不太清楚标定是什么,所以我就拿机器人来举例说明一下。前几章的主要任务是建立模型,那我们为什么要建立(数学)模型呢?(数学)模型又是什么呢?(数学)模型是对现实世界中各种物体、运动、或者工作过程的一种抽象,即用数学语言描述我们存在的世界。我们了解自然的目的是让自然界更友好地对待我们人类,让我们人类生存在这个地球上更容易一些。既然要改造自然,那前提是了解
- 高精度运算【加减乘除比较】
NovakG_
学习心得算法高精度
高精度定义高精度计算(ArbitraryPrecisionArithmetic)是指超过编程语言内置数据类型(如int、long、double)所能表示范围的数值运算。一般编程语言的数值类型有固定的存储位数,导致超出范围时可能溢出或丢失精度,因此需要使用高精度算法来处理。出现的原因:1️⃣存储空间限制:int、double等数据类型有固定的存储位数,超出范围会溢出或丢失精度。2️⃣浮点数误差:计算
- 基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。
qq924711725
仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集,并将数据划分为训练集和测试集。然后,对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明:MATLAB代码实现说明:运行代码前的注意事项:示例输出:MATLAB代码实现说明:示例输出:以下是一个基于随机森林(RF,RandomForest)机器学习
- MeanShift聚类分割算法
点云学习
c++pcl点云处理聚类算法pcl点云处理PCL3D视觉
目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
AI人工智能
在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- Redis---LRU原理与算法实现
lh_freak
redis算法数据库
文章目录LRU概念理解LRU原理基于HashMap和双向链表实现LRURedis中的LRU的实现LRU时钟淘汰策略近似LRU的实现LRU算法的优化RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的核心代码逻辑RedisLRU的配置参数RedisLRU的优缺点RedisLRU的优缺点LRU概念理解LRU(LeastRecentlyUsed)最近最少使用算法,是一种常用的页面置换算法,广泛应用于操作系统
- 程序员未来的出路:行业趋势与职业发展分析
guzhoumingyue
AIpython
随着技术的发展和行业需求的变化,程序员的职业出路也在不断演变。以下是程序员未来可能的职业发展方向及具体建议:一、技术深耕路线AI与机器学习专家趋势:AI技术在各行业的应用日益广泛,从自动驾驶到智能客服,需求持续增长。技能要求:Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径:从机器学习工程师做起,积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
- Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南
万事可爱^
机器学习修仙之旅#无监督学习算法聚类数据挖掘MeanShift均值漂移聚类均值算法
一、算法全景视角MeanShift(均值漂移)是一种基于密度梯度上升的非参数聚类算法,无需预设聚类数量,通过迭代寻找概率密度函数的局部最大值完成聚类。该算法在图像分割、目标跟踪等领域有广泛应用,尤其擅长处理任意形状的密度分布。二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计,高斯核函数为:K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
- Spring中如何优雅的使用策略模式
齐 飞
Spring策略模式springjava
文章目录一、策略模式是什么?定义结构二、策略模式的优缺点与使用场景优缺点使用场景三、在Spring中使用策略模式1.抽象策略类2.具体策略类3.环境类4.枚举5.服务类使用策略模式前先回顾一下策略模式是什么,只想看在spring中如何使用,可直接跳转到第三章。一、策略模式是什么?定义策略模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响使用算法的客户(满足开闭原则
- LeeCode 322-零钱兑换(经典 动态规划)
等风来0212
算法分享leetcodejavascript算法动态规划
322.零钱兑换(经典动态规划)前言博主是前大厂程序猿,不定期分享前端知识与算法。公众号:FECornerwx小程序:FECorner欢迎关注,一起探索知识~题目地址:322.零钱兑换(中等)标签:数组、动态规划题目描述:给你一个整数数组coins,表示不同面额的硬币;以及一个整数amount,表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额,返回-1
- 强化学习——基本概念
AI大模型探索者
人工智能ai深度学习机器学习语言模型
何为强化学习机器学习的一大分支强化学习(ReinforcementLearning)是机器学习的一种,它通过与环境不断地交互,借助环境的反馈来调整自己的行为,使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象,智能体是算法本身,环境是与智能体交互的外部。智能体(IntelligentAgent),在人工智能领域,智能体指一个可以观察周
- 数学建模(6)——预测类模型目录
Ice-cream-AI
数学建模
预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域,包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型:1.回归模型线性回归(LinearRegression):用于预测连续变量,通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归(MultipleLinearRegression):扩展线性回归模型,使用多个特征进行预测。岭回
- Azimuth Superresolution of Forward-Looking Radar Imaging Which Relies on Linearized Bregman论文阅读
青铜锁00
论文阅读Radar论文阅读
AzimuthSuperresolutionofForward-LookingRadarImagingWhichReliesonLinearizedBregman1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际应用意义2.论文提出的新方法、公式与优势(重点)2.1方法框架2.1.1贝叶斯建模2.1.2线性化Bregman算法2.2与传统方法的对比2.3公式总结3.实验设计与结果3.1点目标仿真3.
- 本地大模型编程实战(11)与外部工具交互(2)
火云牌神
AI编程实战pythonlangchainllamadeepseek
文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时,经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务,比如:执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力,Langchain也为这些调用提
- 【探商宝】DeepSeek开源周第四弹:双向流水并行与专家负载均衡技术解析
探熵科技
数据分析人工智能
引言在千亿级大模型训练领域,计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。DeepSeek开源周第四日重磅发布的DualPipe双向流水并行算法与EPLB专家并行负载均衡器(ExpertParallelismLoadBalancer),为解决这些难题提供了创新方案。本文将从技术原理、性能优势、应用场景三个维度深度解读这两项技术。一、DualPipe:重新定义流水线并行效率1.1传统流水线并行的
- yolo位姿估计实验
jarreyer
YOLO
目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型,旨在实现实时高效的人体姿势估计。姿势估计在计算机视觉领域具有重要意义,可广泛应用于视频监控、运动分析、健康管理等领域。1.2背景传统的姿势估计方法常需复杂网络架构和大量计算资源,导致实时性不佳。YOLOv8-Pose通过对YOLOv4算法进
- .net机器学习框架:ML.NET模型生成器
NotOnlyCoding
AI编程
ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展,用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。它利用自动化机器学习(AutoML)来探索不同的机器学习算法和设置,帮助您找到最适合您场景的那个。使用ModelBuilder不需要机器学习专业知识。您只需要一些数据和一个需要解决的问题。ModelBuilder会生成代码,以便将模型添加到您的.NET应用程序中。1.创建一个
- 基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面
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深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术,专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。该系统采用YOLOv8目标检测模型,结合经过标注和处理的医学影像数据集,能够高效且准确地检测并分类糖尿病视网膜病变的不同严重程度。YOLOv8模型以其高速和高精度的特点,在处理眼底图像时展现了强大的能力。通过优化模型
- 哈希算法--团体赛问题
Samuel-π神
哈希算法算法python
1.哈希算法原理哈希算法进行查找的基本原理是根据总体数据量预先设置一个数组,使用一个哈希函数并以数据的关键字作为自变量,得到唯一的返回值。这样就可以利用哈希函数将数据元素映射到数组的某一位置并把数据存放在对应位置上。在查找时,通过哈希函数计算该数据应该存储在哪里,再到相应的存储位置取出查找的数据。哈希是一种高效查找算法,也是一种高效的存储算法。哈希算法是在时间和空间上做出权衡的经典例子。如果没有存
- 动态规划(Dynamic Programming)
六七_Shmily
数据结构与算法分析动态规划算法
动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种解决复杂问题的算法思想,特别适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。它通过将问题分解为更小的子问题,并存储子问题的解,避免重复计算,从而提高效率。一、动态规划的核心思想重叠子问题:问题可以被分解为若干个子问题,且这些子问题会重复出现。动态规划通过存储子问题的解(通常用数组或表格),避免重复计算。最优子结构:问题的最优解可以通过其子问题的
- ecc椭圆加密算法c语言,ECC 椭圆曲线加密算法学习————ECDH与ECDSA
weixin_39927508
ecc椭圆加密算法c语言
0x00前言之前学习了实数域上的椭圆曲线与有限域$\mathbb{F}_{p}$上的椭圆曲线。详细可以参考ECC椭圆加密算法学习————从实数域到有限域的椭圆曲线。不难发现,在实数域的标量乘法看上去是一个“简单”的问题,但是在有限域$\mathbb{F}_{p}$就显得非常困难。本文主要讨论如何将之前所学的运用于加密问题中。相关代码一些重要的域参数素数$p$椭圆曲线系数$a$与$b$基点(生成元)
- 非对称加密算法——DSA加密算法
纪元A梦
Java加密算法java算法非对称加密算法DSA加密算法
JavaDSA算法全面详解1.理论背景1.1密码学基础密码学是研究如何保护信息安全的学科,主要分为对称加密和非对称加密两大类。对称加密使用相同的密钥进行加密和解密,而非对称加密使用一对密钥:公钥和私钥。DSA(DigitalSignatureAlgorithm)是一种非对称加密算法,主要用于数字签名。1.2数字签名数字签名用于验证数据的完整性和来源。它通过使用私钥对数据进行签名,接收方可以使用公钥
- 非对称加密算法——ElGamal加密算法
纪元A梦
Java加密算法java算法非对称加密算法ElGamal加密算法
JavaElGamal算法全面详解1.理论背景1.1ElGamal算法简介ElGamal算法是由TaherElGamal在1985年提出的一种基于离散对数问题的非对称加密算法。它既可以用于加密,也可以用于数字签名。ElGamal算法的安全性基于有限域上的离散对数问题(DLP),即在给定一个素数(p)和生成元(g),计算(g^x\modp)是容易的,但给定(g^x\modp)和(g),计算(x)是困
- 对称加密算法——GCM加密算法
纪元A梦
Java加密算法java算法对称加密算法GCM加密算法
JavaGCM算法详解1.理论背景GCM(Galois/CounterMode)是一种基于AES(AdvancedEncryptionStandard)的加密模式,由NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)在2007年标准化。GCM结合了CTR(CounterMode)加密和Galois域乘法认证,提供了高效的加密和认证功能。GCM广泛应用于需
- 对称加密算法——Salsa20加密算法
纪元A梦
Java加密算法java对称加密算法Salsa20加密算法算法
#JavaSalsa20算法详解1.理论背景1.1对称加密算法简介对称加密算法是一种加密和解密使用相同密钥的加密技术。常见的对称加密算法包括AES、DES、3DES等。对称加密算法的优点是加密速度快,适合大量数据的加密,但密钥管理较为复杂。1.2流密码与分组密码对称加密算法可以分为流密码和分组密码。流密码逐字节或逐位加密数据,而分组密码将数据分成固定大小的块进行加密。Salsa20是一种流密码,而
- 融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
高考javaspringbootjavascriptvue.jsspring
摘要随着信息技术的飞速发展和教育数据的日益丰富,高考择校推荐系统已成为帮助学生和家长做出明智选择的重要工具。本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。该系统通过整合高校的多源画像数据,如地理位置、学科实力、师资力量、就业情况等,结合协同过滤算法,为学生提供个性化的高校推荐。本文详细阐述了系统的设计与实现过程,包括技术选型、需求分析、系统设计、功能
- OpenCV计算摄影学(10)将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的实现类cv::MergeDebevec
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述resultingHDR图像被计算为考虑了曝光值和相机响应的各次曝光的加权平均值。cv::MergeDebevec是OpenCV中用于将一组不同曝光的图像合并成一张高动态范围(HDR)图像的具体实现类之一。它基于PaulDebevec提出的方法,通过利用相机响应函
- 【排序算法】——交换排序
code monkey.
排序算法算法排序算法c++
前言排序(Sorting)是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列,重新排列成一个关键字有序的序列。所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作。排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视,尤其是在大量数据的处理方面。一个优秀的算法可以节省大量的资源。简介所谓排序算法,即通过特定的算
- 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><