- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet (2025.2.26)
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- 2025届毕业设计选题参考,包含网站管理系统开发,微信小程序开发,APP开发,大数据分析,人工智能
平姐设计
计算机毕业设计选题清单微信小程序开发语言人工智能数据分析
网站开发选题:1、基于Java的企业食堂管理系统的设计与实现2、基于web的办公平台3、综合学工服务系统4、超市管理系统5、基于springboot的云笔记共享系统6、毕业生实习管理系统7、驾校预约管理系统8、基于Java的航空订票系统9、企业资源规划系统10、洗衣房预约管理系统的设计与实现11、桌面端有声小说12、基于Python的毕业生就业率分析管理系统的设计与实现13、基于VUE的富平县农产
- AI取代的不是人类,而是不会使用AI的人
xiaocang668888
人工智能
面对人工智能对职场的深度渗透,职场人需从技能升级、能力重构、思维转型三个维度构建核心竞争力。以下是具体策略:一、技能升级:掌握AI协同工具AI工具链学习掌握主流AI工具(如Claude、Midjourney)的操作逻辑,将重复性工作(数据分析、文档处理)交由AI完成,释放时间用于高阶任务。例如,市场营销人员用AI生成广告初稿后,再注入人性化洞察。技术门槛公式:CAI=任务重复度工具掌握度×业务理解
- 高效能计算与高速数据传输的完美结合:飞腾D2000处理器与复旦微双FPGA集成主板
国产化嵌入式平台解决方案
fpga开发linux硬件工程硬件架构pcb工艺嵌入式硬件
随着数字化转型和高性能计算需求的不断增长,工业、通信、人工智能等领域对硬件平台的性能要求也在不断提升。为应对这些挑战,一款高效能、灵活可扩展的定制主板应运而生,基于飞腾D2000处理器和复旦微FPGA技术,提供了一流的计算能力和高速数据传输能力,成为企业高性能计算与数据处理需求的理想选择。这款主板并非通用的开发板,而是针对特定需求的定制化设计。它更适合那些需要高性能计算、FPGA并行处理或高速通信
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
彬彬侠
自然语言处理NLP自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用,并结合了多种先进的技术,包括机器学习(ML)、深度学习(DL)、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译(MachineTranslation,MT)应用场景:在线翻译:GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
- 数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用
宁宁可可
数据安全数据安全
数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析,显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率,尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析:一、AI/ML如何提升数据安全能力?1.核心价值复杂数据识别:解析非结构化数据(文本、图像、音视频)中
- 模式识别课程设计:人脸识别 背景与问题引入之问题描述
XLYcmy
模式识别网络安全人工智能课程设计模式识别人脸识别PCALLM
1.2问题描述通过之前的背景介绍可以知道人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向,已广泛应用于身份验证、安全监控、智能家居等多个领域。随着计算机硬件性能的不断提升和深度学习技术的成熟,人脸识别的精度和应用场景不断扩展。本研究设计了一种基于主成分分析(PCA)[7]和K-L变换的人脸识别系统,利用ORL人脸数据库作为数据源,对输入的人脸图像进行识别,并输出与其特征最相似的人脸。该系统的
- AI人工智能机器学习之聚类分析
rockfeng0
人工智能机器学习sklearn
1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例15:基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析
Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【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
- Accord.NET框架功能介绍
绀目澄清
Accord.NETAccord.NET
机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。Accord.NET框架扩展了AForge.NET框架,提供了一些新功能。同时为.NET环境下的科学计算提供了一个完整的开发环境。该框架被分成了多个程序集,可以直接从官网下载安装文件或者使用NuGet得到。可以参考以下链接:https://g
- 大模型成本优化实战:从分布式训练到量化剪枝,轻松降低AI计算开销
网罗开发
AI大模型人工智能机器学习深度学习
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 高并发微服务日志管理:ELK、Loki、Fluentd 终极对决与实战指南
网罗开发
java集后端云原生微服务elk架构
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 大模型下一场战事,为什么是AI Agent?
AGI小明同学
人工智能音视频llama面试职场和发展
(一)改变游戏规则AIAgent会改变软件的游戏规则。武汉人工智能研究院院长王金桥的观点是:“美国AgentStore(智能体商店)发展得好,这会令中美大模型差距持续拉大。”AIAgent很酷,而竞争残酷。OpenAI就差摆明讲了:“我全部都要。”(双手收拢握拳状)。野心这么大,留给别人的不多了。一位老读者向我吐槽,OpenAI可以是“发电厂”,做发电的生意,把电器的生意留给别人。但它选择了既做电
- 人工智能丨大语言模型不再高不可攀!DeepSeek开源FlashMLA,开启AI新纪元
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能语言模型开源
在人工智能技术飞速发展的今天,DeepSeek宣布开源其核心大语言模型框架——FlashMLA,这一举动引发了业界的广泛关注。那么,DeepSeek开源FlashMLA,究竟意味着什么?这不仅是一次技术上的开放,更是对行业生态、技术创新和长期价值的一次深刻诠释。技术民主化:降低门槛,赋能更多开发者DeepSeek开源FlashMLA,首先意味着技术民主化的进一步推进。大语言模型作为AI领域的核心技
- 基于matlab的帧间差法进行视频目标检测系统
挂科边缘
MATLAB项目实战matlab人工智能计算机视觉
文章目录前言一、理论基础1.帧间差分法2.背景差分法3.光流法二、程序实现总结源码下载前言运动目标自动检测是对运动目标进行检测、提取、识别和跟踪的技术。基于视频序列的运动目标检测,一直以来都是机器视觉、智能监控系统、视频跟踪系统等领域的研究重点,是整个计算机视觉的研究难点之一。运动目标检测的结果正确性对后续的图像处理、图像理解等工作的顺利开展具有决定性的作用,所以能否将运动物体从视频序列中准确地检
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
全栈你个大西瓜
人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- 如今传统企业如何做数字化转型?
年少有为2025
saas小程序开发bigdata人工智能大数据产品运营架构
什么是数字化转型?“数字化转型”实际上就是对业务过程进行的重塑,通过重塑使其默认就更加适应更全面的在线环境,从最终用户的接触到后端的办公室工作,全面实现无需人工接入的过程自动化。广义上的数字化,强调的是数字技术对商业网的重塑,信息技术能力。不只是单纯的解决企业的降本增效的问题,而是成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量。“数字化转型就是利用数字化技术,如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等
- 大学生知识库人工智能知识助手泉舟创新中心【产品经理】
一米九五的猪
1、授课:张思鹏sunnyact(泉舟时代创新创业中心)参考:2、主要文章内容:大学生知识库(专升本)1.福建统招专升本考试大纲及参考用书http://fj.offcn.com/html/2018/11/108847.html2.福建省教育考试院2019年普通高校专升本考试报名工作的通知http://jyt.fujian.gov.cn/xxgk/zywj/201812/t20181228_4728
- c++ 智能指针_超详细 C/C++ 学习路线分析:学好 C/C++,走遍天下都不怕
weixin_39637919
c++智能指针c++构造函数数组c++标准异常类层次结构c++图形界面编程c++基于mfc之地图量算c++电视遥控(静态+友元)
C/C++遍布的领域有后端服务器,移动互联网后端,经典Windows界面开发,移动互联网端界面开发,跨平台界面开发,图形分析,系统架构,应用设计,分布架构,还有现在最为流行的人工智能等一些新的技术领域。所以说:C/C++俨然已成为一门贵族语言,成为了编程界最重要的语言之一。如果大家如果在自学遇到困难,想找一个C++学习环境,可以加入我们的C++学习圈,点击我加入吧,会节约很多时间,减少很多在学习中
- AI 平台技术架构设计方案
数研妙手
AI技术实践人工智能
一、引言随着人工智能技术的广泛应用,构建一个高效、灵活且可扩展的AI平台至关重要。本方案旨在提供一个全面的AI平台技术架构设计,以满足不同场景下的AI开发、训练、部署和管理需求。二、设计目标高效性:确保在训练和推理过程中能够充分利用计算资源,快速处理大量数据,缩短训练时间和推理延迟。灵活性:支持多种AI框架、算法和模型,能够适应不同的业务场景和需求变化。可扩展性:易于扩展计算资源、存储容量和功能模
- 深度学习的前沿与挑战:从基础到最新进展
Jason_Orton
深度学习人工智能数据挖掘机器学习
目录引言什么是深度学习?深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络(CNN)2.循环神经网络(RNN)3.生成对抗网络(GAN)4.变分自编码器(VAE)5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理(NLP)3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习(DeepLearning)近年来成为人工智能领域的核心技术之
- 基于特征提取的方法实现对心室视频的追踪
阿蛋会代码
音视频python开发语言opencv目标检测计算机视觉
一、特征提取的方法本代码实现了一套基于计算机视觉的心脏运动定量分析系统,通过特征点追踪技术对超声心动图视频进行动态解析。核心技术采用ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征检测算法,在每帧图像中提取具有旋转不变性的显著斑点特征,构建包含位置和方向信息的特征描述子。通过暴力匹配器(BFMatcher)进行跨帧特征点匹配,结合汉明距离阈值筛选出可信度高的空间对应点对。系统以
- 量子计算与人工智能的未来交响曲
Echo_Wish
前沿技术人工智能量子计算人工智能
量子计算与人工智能的未来交响曲大家好,我是Echo_Wish,今天我们来聊聊一个既前沿又令人兴奋的话题——量子计算与人工智能的交叉领域。这两大尖端科技的结合,不仅为科学研究带来了新的可能性,更可能彻底改变我们的生活方式。本文将深入探讨这一交叉领域,并通过代码示例展示其实际应用。量子计算与人工智能的现状首先,我们来了解一下量子计算和人工智能的基本概念。量子计算利用量子力学的基本原理,如叠加态和纠缠态
- 量子计算如何改变加密技术:颠覆与变革的前沿
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算
量子计算如何改变加密技术:颠覆与变革的前沿大家好,我是Echo_Wish,一名专注于人工智能和Python的自媒体创作者。今天,我们来探讨一个前沿且引人深思的话题——量子计算如何改变加密技术。随着量子计算的快速发展,传统的加密技术面临前所未有的挑战和机遇。本文将详细介绍量子计算对加密技术的影响,并通过实际代码示例展示其可能的应用。一、量子计算的基本概念量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算方式,
- 巨型计算机是未来新型计算机吗,未来计算机技术展望
国观智库
巨型计算机是未来新型计算机吗
未来计算机技术展望1、前言计算机的发展将趋向巨型化、微型化、网络化多媒体化和智能化。自从1944年世界上第一台电子计算机诞生以来,计算机技术迅猛发展,传统计算机的性能受到挑战,开始从基本原理上寻找计算机发展的突破口,新型计算机的研发应运而生。未来量子、光子、分子和纳米计算机将具有感知、思考、判断、学习以及一定的自然语言能力,使计算机进人人工智能时代。这种新型计算机将推动新一轮计算技术革命,对人类社
- 【openCV-66】内参矩阵和外参矩阵
华东算法王
华东算法王-opencvopencv矩阵人工智能
外参矩阵与内参矩阵在计算机视觉、相机标定和三维重建等领域,内参矩阵和外参矩阵是描述相机如何将三维世界映射到二维图像的重要工具。它们分别描述了相机的内部特性和外部位置,是相机标定的核心组成部分。1.内参矩阵(IntrinsicMatrix)内参矩阵描述了相机内部的几何特性,主要涉及焦距、光心和像素的比例等参数。它通常是一个3x3的矩阵,用来将相机的归一化坐标系转换为像素坐标系。1.1内参矩阵的组成内
- 使用Python和Vosk库实现语音识别
车载testing
python语音识别开发语言
使用Python和Vosk库实现语音识别在人工智能和机器学习领域,语音识别技术正变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,可以方便地实现语音识别功能。今天,我们将介绍如何使用Python中的SpeechRecognition库和Vosk模型来实现语音识别。一、SpeechRecognition库的安装SpeechRecognition库是Python中一个简单易用的语
- LayoutInflater & Factory2
Android西红柿
Android基础java开发语言android
关于作者:CSDN内容合伙人、技术专家,从零开始做日活千万级APP。专注于分享各领域原创系列文章,擅长java后端、移动开发、商业变现、人工智能等,希望大家多多支持。未经允许不得转载目录一、导读二、概览三、使用3.1LayoutInflater实例获取3.2调用inflate方法解析3.3四、LayoutInflater.Factory(2)4.1使用4.2注意点五、推荐阅读一、导读我们继续总结学
- uml类图
Android西红柿
工具-效率androidflutter
关于作者:CSDN内容合伙人、技术专家,从零开始做日活千万级APP,带领团队单日营收超千万。专注于分享各领域原创系列文章,擅长java后端、移动开发、商业化变现、人工智能等,希望大家多多支持。目录一、导读二、概览三、推荐阅读一、导读我们继续总结学习基础知识,温故知新。二、概览无他,唯记录尔!publicvoidtest(){System.out.println("HelloWorld");}fun
- 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><