【论文阅读】Realtime multi-person 2d pose estimation using part affinity fields

一张图看懂AI技术架构！开发、训练、部署全链路深度解析！和老莫一起学AI 人工智能数据挖掘学习 llama ai 大模型程序员
人工智能（AI）技术的快速发展，使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地，再到算力调度和智能运维，一个完整的AI架构需要涵盖多个层面，确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图，深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分，帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具：赋能高效开发，提
Forbes：2025年人工智能发展前瞻人工智能学家人工智能百度
来源：科技世代千高原克雷格·S·史密斯CraigS.Smith2025年1月7日技术发展速度飞快，转眼间，星辰延伸成星线，我们今天所处的位置与几天前相去甚远。越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的：我们正在进入通用人工智能(AGI)领域，超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。无论如何定义，AGI不会突然出现；它会不断发展，我们已经看到了它逐渐展开的迹象。AGI的曙光AGI一直以来都是我
数字化转型导师坚鹏：AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑银行数字化转型导师坚鹏人工智能重构 DEEPSEEK AI
数字化转型导师坚鹏：AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑在人工智能领域迅猛发展的浪潮中，每一次重大技术突破都犹如一颗投入平静湖面的巨石，激起千层浪。DEEPSEEK的发布，无疑是近期人工智能领域最受瞩目的事件之一。凭借其独特的技术优势和创新理念，DEEPSEEK迅速在全球人工智能舞台上崭露头角，对现有的人工智能格局产生了多维度、深层次的影响。一、技术突破：从"追赶者"到"规则制定者"
AI：180-如何利用Python进行图像处理和计算机视觉任务一键难忘精通AI实战千例专栏合集 python 图像处理计算机视觉
本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~一.探索Python在图像处理和计算机视觉任务中的应用随着人
AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI在虚拟试衣中的应用：革新在线购物体验关键词：虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展，在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而，由于无法亲身试穿，在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此，虚拟试衣技术应运而生，成为电商平台上提升用户体验的
柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为
《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》 c++c#
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中，数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段，正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法，作为数据聚类领域的经典之作，以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时，会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合，能够为数据处理与
《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》程序猿阿伟人工智能科技分类
在当今数字化时代，数据如潮水般涌来，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能（AI）技术的崛起，为解决这一难题提供了强大的工具。其中，能够实现数据分类与聚类，并以可视化形式展现的AI技术，正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类：AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中，就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放，方便读者查找。比如在垃圾
AI大模型基于LLM的Agent架构图解 AI产品经理人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么？Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义：基于人工智能（尤其是大模型）技术，能够感知和理解环境，并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么？AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标，智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么？智能核保应用，如果解决方案搭载AIAgent能力，
【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测 SVR 人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
DeepSeek Janus-Pro：多模态AI模型的突破与创新大模型之路大模型（LLM）Deepseek deepseekr1 deepseek LLM 强化学习
近年来，人工智能领域取得了显著的进展，尤其是在多模态模型（MultimodalModels）方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据，极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析：下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型，正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
yolo是什么，有什么优缺点以及YOLO的应用场景？ cesske YOLO
目录前言一、yolo是什么？二、YOLO的优点三、YOLO的缺点四、YOLO的应用场景总结前言这里我们来讲一下yolo是什么，有什么优缺点？一、yolo是什么？“YOLO”在计算机视觉和深度学习领域是一个特定的算法框架，全称是“YouOnlyLookOnce”。这个算法最初由JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi在2015年提出，旨在
2025年编程AI工具概览 hawkol 人工智能
随着人工智能技术的飞速发展，编程AI工具在2025年已成为程序员和开发者的得力助手。这些工具不仅提高了编程效率，还在代码质量、自动化和创新性方面表现出显著优势。以下是一些在2025年备受推崇的编程AI工具:1.GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub、OpenAl和Microsoft联合打造的一款高级代码生成和辅助工具。它基于OpenAl的Codex模型，能够理解自然语
简述web3.0前端开发的最简单三个步骤飞机号Mrsfu223 web3 区块链 python java 开发语言
Web3.0是互联网的下一代前沿技术，包括人工智能，大数据和区块链都是这项技术的核心，Web3.0为用户提供了更为智能的互联网服务体验，该技术的核心要素为去中心化，也就是摆脱中心化的权力控制，能够让数据和各项交易通过网络里的各项节点来维护和验证，并不是通过中心化的机构或服务器控制各项节点，Web3有车有中心化，有户权益性，去信任化，互操作性这些特点，可以拥有更大的操作空间和可能性。去中心化是基于区
人机交互：面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用 zhubeibei168 机器人及导航人机交互 vr ar 开发语言机器人导航与定位
14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用14.1虚拟现实中的面部识别在虚拟现实（VR）环境中，面部识别技术可以显著提升用户体验，使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情，VR系统可以实时调整虚拟角色的行为，增强用户与虚拟世界的互动。14.1.1面部表情识别面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像，使用计算机视觉算法识别出用户的表情，如微笑、惊讶、愤怒等，虚拟角色可
.NET/C#大型项目研发必备(5)--Web服务/WebApi的负载均衡 DeveloperSharp 负载均衡负载均衡器 web api 微服务
前言：本系列文章适合有初/中级.NET知识的同学阅读。（1）本系列文章，旨在讲述研发一个中大型项目所需要了解的一系列“基本构件”，并提供这些“基本构件”的【最简单】、【最快速】使用方法！！（并不深究技术原理）（2）通过阅读本系列文章，能让你在正规“项目研发”方面快速入门+进阶，并能达成“小团队构建大网站”的目的。（3）本系列文章采用的技术，已成功应用到人工智能、产业互联网、社区电商、游戏、金融风控
人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程 AI_DL_CODE 人工智能深度学习药物研发 deep learning
摘要：本文探讨了人工智能（AI）在药物研发中的应用，强调了AI在加速药物发现、降低成本和提高成功率方面的重要性。文章概述了AI在药物靶点识别、化合物筛选、药物设计优化等方面的应用，并详细介绍了机器学习和深度学习的基本原理。通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力
pytorch实现循环神经网络纠结哥_Shrek pytorch rnn 深度学习
人工智能例子汇总：AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体：nn.RNN：最基本的循环神经网络，适用于短时依赖任务。nn.LSTM：长短时记忆网络，适用于长序列数据，能有效解决梯度消失问题。nn.GRU：门控循环单元，比LSTM计算更高效，适用于大部分任务。网络类型优势适用场景RNN计算简单，适用于短时序列语音、文本处理（短序列）LSTM适用于长序列，能记忆长期信息
深度学习的应用场景及常用技术 eso1983 深度学习
深度学习作为机器学习的一个重要分支，在众多领域都有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景及常用技术。1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。例如，在安防领域，通过对监控摄像头拍摄的图像进行分类，判断是否有可疑人员或物品出现；在电商领域，对商品图片进行分类，方便用户搜索和筛选商品。示例：识别图片中的动物是猫还是狗，或者判断一张图片是风景照还是人物照。
无线通信与人工智能技术与发展年度总结 Loving_enjoy 实用技巧人工智能信息与通信
2024年，无线通信与人工智能技术取得了显著的进步和突破，这些技术的革新不仅推动了行业的数字化转型，还为全球经济的持续发展注入了新的活力。以下是对无线通信与人工智能技术在这一年发展的详细总结。####无线通信技术的飞速演进无线通信技术的历史可以追溯到19世纪末，意大利科学家马可尼成功实现无线电波传输，开启了无线通信的大门。然而，直到20世纪后期，无线通信技术才真正开始腾飞，从2G到5G不断演进，如
探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！孔旭澜Renata
探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍Labelbox是一款专为企业级客户设计的高级数据标注工具。它允许用户构建自己的定制标注界面（编辑器），提供强大的API和SDK，以适应各种复杂的数据标注需求。无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比万俟淋曦 Some Insights 人工智能 AI 生成式人工智能大模型 LLM chatgpt 大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events（专栏目录）本文目录一、开源LLM是什么意思？二、开源LLM如何工作？2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好？4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
LearnLM: Improving Gemini for Learning UnknownBody LLM Daily 语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例，我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导，其中培训和评估示例包括描述后续模型中
【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测码银支持向量机机器学习人工智能
在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。本文将通过一个具体案例介绍如何使用支持向量机（SVM）和网格搜索（GridSearchCV）来预测学生的成绩，并通过调整参数来优化模型性能。数据集：公众号“码银学编程”后台回复：学生成绩-SVM前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：前言–人工智能教程引言学生的成绩预测
Python-OpenCV实现运动物体检测 HackDyno python opencv 开发语言 Python
Python-OpenCV实现运动物体检测运动物体检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它可以帮助我们识别并跟踪视频中的运动物体。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库实现基于帧差法的运动物体检测。导入库首先，我们需要导入所需的库：OpenCV和NumPy。importcv2importnumpyasnp读取视频我们将从视频文件中读取帧数据。可以使用cv2.VideoCapture函数打开
OpenCV中投影变换的代码实现 AI_dataloads opencv 计算机视觉人工智能
目录引言技术背景变换过程完整代码展示运行结果引言投影变换是计算机视觉和图像处理领域中常用的技术之一。它可以用于将图像从一个透视关系映射到另一个透视关系，常见的应用包括图像矫正、景深变化、以及虚拟实境的创建。本文将介绍如何使用OpenCV中的cv2.warpPerspective函数进行投影变换。技术背景投影变换的核心是使用一个3x3的变换矩阵，这个矩阵将源图像中的点映射到目标图像中的对应点。这个变
【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议（GAIIS 2025）】人工智能与信息安全的魅力禁默学术会议人工智能
重要信息时间：2025年2月21日-23日地点：中国杭州官网：http://www.ic-gaiis.org简介2025年第二届生成式人工智能与信息安全将于2025年2月21日-23日在中国杭州举行。主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开，紧密聚焦AI的热点和难点问题，深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面：数据安全：生成式人工智能通常需要大量的
《解锁AI黑科技：数据分类聚类与可视化》人工智能深度学习数据挖掘
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园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶快鲸智慧楼宇管理系统其他
内容概要园区智能化系统的出现，标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案，更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能，园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势，更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面，智能化系统能够实时监控并优化资源的配置，
DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统 Coderabo python DeepSeek R1
前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置：NVIDIAGPU（RTX3090或更高）+32GB内存+50GB存储空间最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+16GB内存+3
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 erlang rabbitmq redhat
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 FilenameUtils common-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 java web.xml SSI spring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 Install Sonar
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 oracle sql 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
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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 java Math lang
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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
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