- 「重磅」Sci.Robot最新封面:由多种人体肌肉组织驱动的生物混合手,人机融合取得新突破
天机️灵韵
具身智能人工智能硬件设备机器人生物信息学具身智能人工智能
ScienceRobotics查看原文:https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adr5512论文解析:《Biohybridhandactuatedbymultiplehumanmuscletissues》研究背景与目标本研究提出了一种基于生物混合技术的机械手,通过集成多个人体骨骼肌组织(MuMuTA,Multi-MaterialMulti-
- 仿生机器人核心技术与大小脑
天机️灵韵
人工智能具身智能硬件设备机器人人工智能具身智能
以下是针对仿生机器人核心技术的结构化总结,涵盖通用核心技术与**“大脑-小脑”专用架构**两大方向:一、机器人通用核心技术这些技术是仿生机器人实现功能的基础,与生物体的“身体能力”对应:1.感知与交互技术多模态传感器融合视觉:3D视觉(如RGB-D相机)、动态目标跟踪(如光流算法)。触觉:柔性电子皮肤、分布式压力传感器(模仿人类皮肤)。听觉:声源定位、噪声抑制(如麦克风阵列)。环境感知:激光雷达(
- LeetCode热题100刷题1:1.两数之和、49. 字母异位词分组、128. 最长连续序列
每天努力进步!
力扣hot100leetcode算法c++哈希表
1.两数之和借助哈希表classSolution{public:vectortwoSum(vector&nums,inttarget){unordered_mapumap;for(inti=0;i>umap;定义这个结构十分巧妙,第一个元素表示对字符串排序后的单词(每个单词进行排序,若为异位词排序后必相同)第二个元素字符串数组存这同一类的字符串【auto自动数据类型无需指定类型】classSolu
- HarmonyOS应用开发者高级试题005
code36
鸿蒙证书试题库harmonyos华为
一、判断题1、合理的动效可以帮助引导、取悦用户,减少等待时间,更能增加产品识别度,让用户舒适的的使用产品。T2、每一个自定义组件都有自己的生命周期。T3、所有使用@Component修饰的自定义组件都支持onPageShow,onBackPress和onPageHide生命周期函数。F4、一个页面可以存在多个@Entry修饰的组件。F5、用户首选项preferences是以Key-Value形式存
- zipkin备忘
dzl84394
springboot学习日志javazipkin
server安装https://zipkin.io/pages/quickstart.html这里提供了几种安装方式当天他可以吧数据方存cassandra,kafka,es,等地方服务器直接下载curl-sSLhttps://zipkin.io/quickstart.sh|bash-s得到zipkin.jar启动nohup/usr/local/jdk17/bin/java-jarzipkin.ja
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- 单细胞分析(11)——scRNA-seq数据整合
生信小鹏
生信技能学习scRNA单细胞测序经验分享
单细胞RNA-seq数据整合:SeuratIntegrationandHarmony1.研究背景在单细胞RNA测序(scRNA-seq)研究中,批次效应(batcheffect)是不可忽视的问题。不同样本来源(如多个实验室、不同测序平台、不同患者)可能会导致非生物学因素的影响,从而影响数据分析的准确性。之前单独写过Harmony去除批次,为了更好地整合多个样本,这次使用以下两种方法进行批次校正:S
- 安全测试中的身份认证与访问控制深度解析
进击的雷神
安全性测试
第一部分:基本概念与核心问题1.身份认证与访问控制基础1.1身份认证三要素知识因素(密码、PIN码)持有因素(硬件令牌、手机)生物因素(指纹、面部识别)1.2访问控制模型DAC(自主访问控制)MAC(强制访问控制)RBAC(基于角色的访问控制)2.关键安全机制2.1会话管理要素会话ID生成算法Cookie安全属性(Secure/HttpOnly)会话超时机制2.2权限管理原则最小权限原则(POLP
- LangChain开发【NL2SQL】应用(few-shot优化)
向羿燃
LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客,留了一个问题,对于相对复杂的sql(leetcode中等难度的sql题),gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究:https://medium.com/ubiai-nlp/step-
- 1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析:从Prompt到Pre-training的进化路径
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力人工智能promptchatgptlangchaingpt
企业级AI大模型四阶技术全景解析:从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔:四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│(万亿参数基建)├─大模型微调│(领域知识注入)├─AI智能体│(任务自动化)└─提示工程(零样本交互)1.1技术层级关系与适用场景技术阶段技术门槛算力需求企业应用成熟度典型工具链提示工程★☆☆☆☆CPU即可90%+企业已部署LangChain、AutoGPT
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静静的喝酒
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Wuliwuliii
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=============================以下是最小生成树+并查集======================================【HDU】1213HowManyTables基础并查集★1272小希的迷宫基础并查集★1325&&poj1308IsItATree?基础并查集★1856Moreisbetter基础并查集★1102ConstructingRoads基础最小生成
- ImageJ:科研与工业图像处理的利器
邱蒙励
ImageJ:科研与工业图像处理的利器imageJ下载链接项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/35869项目介绍ImageJ是一款功能强大的开源图像处理软件,广泛应用于科研和工业领域。无论您是从事生物医学研究、材料科学分析,还是工业质量控制,ImageJ都能为您提供高效、灵活的图像处理解决方案。本仓库提供了适用于不同操作系统和架构
- 管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用
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管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域展现出广阔的前景,其独特优势和应用效果正逐渐改变着茶饮料行业的生产方式。以下是几个关键点,说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力:1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力,能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下,有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质,使得产品清澈透明,同时保留茶叶的自然香气和色泽,这对于提升茶饮料的品质至关重要。2.提高生
- 管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化中的应用与优势
莱特莱德
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全球水资源现状,尤其是苦咸水(含盐量介于淡水和海水之间的水体)资源的分布与挑战。管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化领域中扮演着不可或缺的角色,尤其是在预处理阶段,其独特的设计和高效性能为整个淡化过程的顺利进行奠定了坚实基础。1.高效预处理优势说明:苦咸水往往含有较高浓度的悬浮颗粒、胶体、微生物以及部分有机物,这些杂质若直接进入反渗透(RO)等核心淡化单元,将导致膜堵塞、污染和效率下降。管式超滤膜凭借其
- 管式超滤膜浓缩分离技术在食品行业中的应用优势
莱特莱德
膜分离设备
在当今食品加工技术日新月异的时代,高效、安全的生产方式成为了行业追求的目标。管式超滤膜浓缩分离技术作为现代膜分离技术的重要组成部分,已在食品行业中展现出其独特的价值与优势,尤其是在分离浓缩领域。1.低温处理,保护生物活性管式超滤膜系统的一大亮点在于其低温分离过程,无需加热即可完成物质的分离与浓缩。这对于处理热敏感性食品原料(如蛋白质、酶、维生素等)尤为重要,因为它能有效防止热变性,保留原料中的生物
- 基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统(Python+PySide6界面+训练代码)
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOpython目标检测人工智能开发语言
引言近年来,计算机视觉技术在各行各业中得到了广泛的应用,特别是在智能监控、自动驾驶、医疗诊断等领域。深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。在这一领域,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效且准确的目标检测能力,成为了当下最为流行的深度学习模型之一。在海洋生物保护、海洋环境监测等应用中,快速识别和检测海洋动物种类对于科学研究和保护工
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- Face ID(面部识别)和Touch ID(指纹识别)生物识别的使用iOS (附完整代码)
QNMJD
FaceIDTouchIDiOSios安全
越来的多的项目使用了FaceID(面部识别)和TouchID(指纹识别),不得不说确实很方便。最近整理了一下完整的使用方法,放在下面。运行效果:识别中效果下面是代码实现步骤一,首先我们需要引入头文件#import,这个框架里封装了我们需要的生物识别模块。#import步骤二,判断设备是否支持FaceID(面部识别)和TouchID(指纹识别)//创建LAContextLAContext*conte
- 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing)
潜心学习的渣渣
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概念零概率问题:在计算事件的概率时,如果某个事件在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致该事件的概率结果是0。这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到,就被认为该事件一定不可能发生(即该事件的概率为0)。拉普拉斯平滑(Laplaciansmoothing)是为了解决零概率的问题。法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法,估计没有出现过的现象的概率。理论假设:假定训练样本很大时,每个分量x的计数加1
- 【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses
开心星人
论文阅读论文阅读
https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中,来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍,甚至在防御研究中成为了一种默认假设,我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说,这些防御方法首先在
- python解析word_word文档的python解析
weixin_39737317
python解析word
主要两块,第一个是文件类型的转换,第二个是用docx包去对word文档中的table进行parse1.文件格式装换因为很多各种各样的原因,至今还有一些word文档是doc的格式存的,对于这种,如果我们想用python对这个word文档中的内容进行解析的话,理论上必须要处理成docx先。如果你刚好是个mac的用户,那你可以不用弄了,因为如果你用python+osx的系统,这个就是个无解的事情,可以考
- word文档的python解析
afvko8191
pythonjava
主要两块,第一个是文件类型的转换,第二个是用docx包去对word文档中的table进行parse1.文件格式装换因为很多各种各样的原因,至今还有一些word文档是doc的格式存的,对于这种,如果我们想用python对这个word文档中的内容进行解析的话,理论上必须要处理成docx先。如果你刚好是个mac的用户,那你可以不用弄了,因为如果你用python+osx的系统,这个就是个无解的事情,可以考
- 进销存系统是什么?有哪些热门的进销存管理系统?
在现代企业管理中,进销存系统已成为提升运营效率、优化资源配置的重要工具。无论是小型企业还是大型集团,进销存系统都能帮助企业实现从采购、库存到销售的全流程管理。本文将详细介绍进销存系统的定义、核心功能以及几款好用的进销存管理系统。一、进销存系统的定义与核心功能(一)定义进销存系统是一种集成化的管理工具,主要用于管理企业的采购、库存和销售流程。它通过自动化和信息化手段,优化业务流程,提高运营效率,降低
- 【智能算法】协同进化算法
大雨淅淅
智能算法人工智能机器学习网络算法
1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受,基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域,就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种,想要生存下去,就必须通过遗传变异来适应环境,通过自身的不断完善来适应生存环境。遗传的目的在于将父代的优良性能传递给子代,让子代能更好
- 大脑神经网络与机器神经网络的区别
天机️灵韵
具身智能人工智能具身智能
大脑神经网络(生物神经网络)与机器神经网络(人工神经网络,ANN)虽然名称相似,但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别:1.基础结构与组成大脑神经网络:由生物神经元(约860亿个)通过突触连接形成动态网络。神经元通过电化学信号(动作电位)和神经递质传递信息。具有高度的可塑性(突触可增强或削弱),支持终身学习和适应。网络结构复杂,包含分层(如大脑皮层)和并行处理机制。机器神
- 《深度解析:批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》
人工智能深度学习
在机器学习和深度学习的领域中,梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。而批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)和小批量梯度下降(MBGD)是梯度下降算法的三种常见变体,它们在计算效率、收敛速度和准确性等方面各有特点。原理与计算方式批量梯度下降(BGD):BGD在每次迭代时,都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度,然后根据梯度更新模型参数。例如,若训练集中有1000个样本,那么每次迭代
- 第二章:9.5 多个输出的分类
望云山190
分类数据挖掘人工智能
多标签分类问题多标签分类问题是一种特殊的分类问题,其中每个输入样本可以同时属于多个类别。这与单标签分类问题不同,在单标签分类问题中,每个输入样本只能属于一个类别。例如,在自动驾驶汽车的场景中,一张图像可能同时包含汽车、公交车和行人,因此在这种情况下,每个图像可以有多个相关的标签。构建多标签分类神经网络的方法方法一:独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说,
- 【JPCS(ISSN:1742-6596)独立出版】2025年应用物理与材料科学国际学术研讨会(ICAPMS 2025)
艾思科蓝 AiScholar
学术会议材料科学与工程材料科学网络自然语言处理语言模型人工智能开发语言材料工程物联网
2025年应用物理与材料科学国际学术研讨会(ICAPMS2025)将于2025年3月21-23日于广州隆重召开。本次研讨会旨在汇聚来自全球的科学家、研究人员和行业专家,共同探讨应用物理与材料科学领域的前沿进展与创新应用。会议将提供丰富的学术交流平台,包括特邀报告、主题讨论和互动研讨,涵盖纳米材料、半导体材料、生物材料和先进制造工艺等多个研究方向。与会者将有机会分享他们的新研究成果,深入交流学术观点
- R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)
后端
引言本系列开启R中单细胞RNA-seq数据分析教程,持续更新,欢迎关注,转发!简介现在,很少有人只进行一次单细胞RNA测序实验并仅产生一份数据。原因很直接:目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量,通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。虽然有些实验策略,比如细胞哈希!,以及一些计算方法,比如demuxlet和scS
- 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><