- 生物信息学工作流(Bioinformatics Workflow):概念、历史、现状与展望?
lisw05
生物信息学生物信息学工作流
李升伟整理1.引言生物信息学工作流是指通过一系列计算步骤和工具,对生物学数据进行处理、分析和解释的系统化流程。随着高通量测序技术的普及和生物数据的爆炸式增长,生物信息学工作流在基因组学、转录组学、蛋白质组学等领域中扮演着至关重要的角色。它不仅提高了数据分析的效率,还为生命科学研究提供了新的视角和方法。2.生物信息学工作流的概念生物信息学工作流的核心是将复杂的生物学数据分析任务分解为多个可管理的步骤
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
其他
内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 体育数据分析:竞技表现优化与商业价值挖掘的技术范式
Tina0898
数据分析数据挖掘
体育数据分析作为一门交叉学科,正在重塑现代体育产业的发展轨迹。通过多源数据采集、机器学习建模和商业智能分析,体育数据分析已经形成了完整的技术体系和应用生态。本文将深入探讨体育数据分析的技术架构、应用场景和商业价值。一、数据采集与处理技术架构现代体育数据采集系统采用分布式架构,集成了计算机视觉、惯性测量单元(IMU)和生物电传感器等多模态数据源。计算机视觉系统通过高速摄像机和深度学习算法,可实现运动
- 羧基/氨基化sio2荧光微球:是一种表面修饰有羧基或氨基的荧光二氧化硅微球
星贝爱科生物-xb
氨基化sio2荧光微球羧基化sio2荧光微球
羧基/氨基化SiO₂荧光微球是一种表面修饰有羧基或氨基的荧光二氧化硅微球,具有特别的物理化学性质和广泛的应用前景,以下为你详细介绍:基本信息外观:通常为白色粉末或胶体溶液,在特定波长的激发光下可发出荧光。粒径:粒径可在纳米到微米级别进行调控,常见的粒径范围包括20nm-200μm等。表面性质:表面修饰的羧基或氨基赋予微球良好的生物相容性和化学反应活性,使其能够与生物分子或其他材料进行特异性结合。制
- Day16 洛谷真题讲解
流星雨.又来临
c++算法开发语言
呀呀呀呀,嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻嘻,太开心了,终于看到了一丝丝快乐的光环,终于ac了大家先来看一眼这道题,我觉得其实还是真的蛮经典的,刚开始的时候我心思看看如何能够把每个数给他存进一个数组里面,后来我发现原来,这个题目,只要在深深的探查一下,就会慢慢发现其中的道理,于是我重新开始想方法,okl,终于找到了一个这个好个找规律,我真觉得这个普及-的题,好像每一道都有点找规律。大家仔细看我上面的那个演草纸
- [A-29]ARMv8/v9-GIC-中断子系统的安全架构设计(Security/FIQ/IRQ)
奔跑的架构师
ARMv8/ARMv9安全架构安全架构arm开发armlinuxandroid
ver0.1前言打开这篇文章的时候,我们已经为每一个中断信号规划一条路径,在外设和PE-Core之间建立了消息通道,外设有紧急的情况下可以给SOC中的大哥打报告了。下面就把接力棒就交到了CPU手里了,但是PE-Core要交给那个ExceptionLevel以及Security下运行的软件处理呢?本文就要探讨这个课题,也就是吧中断子系统在ARM的安全框架下的工作机制和大家讨论清楚。同样本文也需要一些
- ai写作文
太空漫步11
AI写作
天津市高考作文题阅读下面的材料,根据要求写作。在缤纷的世界中,无论是个人、群体还是国家,都会面对别人对我们的定义。我们要认真对待“被定义”,明辨是非,去芜存真,为自己的提升助力;也要勇于通过“自定义”来塑造自我,彰显风华,用自己的方式前进。以上材料能引发你怎样的联想与思考?请结合你的体验和感悟,写一篇文章。要求不少于800字;作文1定义与自定义:人生的双重奏在生活的舞台上,我们既是演员,又是观众。
- 总理在政府工作报告中提到具身智能,so!这是个什么玩意?竟也能帮我发高分顶会
前沿速递AI
具身智能ai人工智能
3月5日,李强总理在政府工作报告时提到,“将建立未来产业投入增长机制,培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。在未来具身智能势必会有爆发式的发展。从学术研究的角度来看,具身智能已成为各大顶会的热门议题。以CVPR2025为例,具身智能成功跻身热门研究领域前三,充分展现了其重要性。那么总理提到的具身智能是个什么呢?目前,具身智能的研究主要集中在四个核心方向:具身感知、具身互动、具身智能体
- [系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注(含学术探讨)
Eastmount
系统安全与恶意代码分析系统安全恶意样本分析恶意家族标注Defender病毒分析
您可能之前看到过我写的类似文章,为什么还要重复撰写呢?只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全,更加成体系且不破坏之前的系列。因此,我重新开设了这个专栏,准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测,“系统安全”系列文章会更加聚焦,更加系统,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,逆向分析也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向
- 多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验
木子算法
非参数统计非参数检验概率论统计
多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中,当数据不满足正态分布或方差齐性假设时,传统的参数检验(如方差分析ANOVA)可能失效。此时,非参数检验方法(如秩检验)成为更可靠的选择。本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验,包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。二、理论基础1.问题定义假设我们有kkk个独立样本
- RK3568与掌静脉模块:解锁安防新未来
计算机学长
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引言在当今数字化时代,随着人工智能和物联网技术的飞速发展,各类智能设备如雨后春笋般涌现,为我们的生活和工作带来了极大的便利。在这些智能设备的背后,高性能的处理器和先进的生物识别技术起着关键作用。RK3568处理器作为一款中高端的芯片,以其出色的性能和丰富的接口,在物联网、安防监控、智能家居等众多领域得到了广泛应用。而掌静脉模块作为一种高精度、高安全性的生物识别技术,正逐渐成为身份验证和安全控制领域
- Redis
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1.Redis简介简单来说redis就是一个数据库,不过与传统数据库不同的是redis的数据是存在内存中的,所以存写速度非常快,因此redis被广泛应用于缓存方向。另外,redis也经常用来做分布式锁。redis提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外,redis支持事务、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。2.我们为什么要用redis/为什么要用缓存呢?主要从“高性能”和“
- 大模型最新面试题系列:训练篇之模型监控与调试
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能pytorchAI编程语言模型
1.训练过程中需要监控哪些关键指标?如何设置报警阈值?关键指标损失函数值:包括训练损失和验证损失,反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率:分类任务中的预测正确样本占总样本的比例,评估模型的预测能力。召回率和F1值:在二分类或多分类任务中,用于更全面地评估模型性能,特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率:监控学习率的变化,确保其处于合适的范围,避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢
- 【MATLAB源码-第269期】基于matlab的鱼鹰优化算法(OOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线.
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操作环境:MATLAB2022a1、算法描述鱼鹰优化算法(OspreyOptimizationAlgorithm,简称OOA)是一种新兴的基于自然界生物行为的智能优化算法,其灵感来自于鱼鹰这种海鸟在捕猎过程中的独特行为。鱼鹰是一种生活在全球范围内的猛禽,以鱼类为主食。它们的捕猎方式非常高效和精准,能够通过快速调整飞行路径和俯冲角度来捕捉猎物。鱼鹰的捕猎行为不仅表现出高度的灵活性,还能在不同环境中表
- 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向
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地球科学数据学习笔记学习笔记数据分析
一、流向(current)流向一般指流体前进的方向、去向,一般以正北方向为正,例如流体从南流向北,则流向为0°,其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向,与流向相反,例如风从南吹向北,则为南风,风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量(雷达数据除外),u分量表示纬向风,v分量表示经向风。u为正,表示西风,风向为270°;v为正,表示南风,风向为180°。示意图如下所示,
- AdaBoost算法
Mr终游
机器学习算法决策树
目录一、核心原理:二、算法步骤三、关键优势:四.局限与解决五、代码示例(鸢尾花数据集)AdaBoost(AdaptiveBoosting)是一种经典的集成学习算法,通过组合多个弱分类器(如决策树)来构建强分类器。其核心思想是通过迭代优化残差(错误)和动态调整样本权重,逐步提升模型性能。以下是对AdaBoost的简明总结和关键要点:一、核心原理:提升法:通过顺序训练多个弱分类器,每轮专注修正前一个模
- 企业信息查询系统的技术实现路径探析——以某大数据平台为例
探熵科技
大数据
引言在数字化转型加速的背景下,企业信息服务领域正经历着从传统工商查询向智能决策支持的演进。本文将以某企业信息查询系统为研究样本,解析其技术架构与实现路径,探讨大数据技术在企业服务场景中的落地应用。一、行业技术现状分析当前企业信息服务面临三大技术挑战:多源异构数据整合:需聚合工商数据(结构化)、招投标公告(半结构化)、企业新闻(非结构化)等差异化数据源数据实时性要求:企业经营状态变更、联系方式更新等
- 浅析scipy.signal.find_peaks()
weixin_44249131
python开发语言后端
浅析scipy.signal.find_peaks()依旧是官方文档先行scipy.signal.find_peaks如何选择不同的峰值查找函数由于需要监测波形的峰值,因此找到该函数该函数通过与周围位置的比较找到峰值输入:x:带有峰值的信号序列height:低于指定height的信号都不考虑threshold:其与相邻样本的垂直距离distance:相邻峰之间的最小水平距离,先移除较小的峰,直到所
- 数据机构 C语言实现队列(含代码详解 易懂)
码上好玩
/*数学模型参照《大话数据结构》队列部分!!!取余运算实现队列循环!!!*/#include#include#include#include#defineOK1#defineERROR0#defineTURE1#defineFALSE0#defineMAXSIZE20/*队列最大的成员个数即数组的长度*/typedefintStatus;typedefintQElemType;/*循环队列的顺序存
- 连锁餐饮企业数字化转型:击碎同质化“魔咒”,解锁增长“新密码”
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3月3日,蜜雪冰城以千亿港元市值登陆港交所,创港股IPO冻资纪录。这个从河南街头走出的"雪王",用28年构建了覆盖全球4.6万+门店的供应链帝国,其数字化能力正是支撑"高质平价"模式的核心引擎。AMT企源曾有幸深度参与过蜜雪冰城数字化体系规划工作,助力其谋划数字化蓝图,为其规模化扩张和品牌升级奠定坚实基础。放眼当今竞争激烈的餐饮市场,尤其是现制茶饮行业,CR5(行业内排名前五的企业所占的市场份额总
- 库存管理太难?教你用进销存系统轻松搞定积压和缺货!
数据库
做个生意怎么会这么难?——不是货压一堆卖不出去,就是热门商品缺货,客户白白流失。到底该怎么管理库存才不会出现这种问题呢?——用进销存系统!今天咱们就聊聊,进销存系统到底怎么把进货、销售、库存全链路打通,帮你减少库存积压、降低缺货风险的。文中提到的进销存系统模板,详情>>https://s.fanruan.com/s5fpp1.实时库存管理,告别“拍脑袋”决策以前,很多老板都是靠“经验”来判断要进多
- 深度学习_第二轮
Humingway
深度学习深度学习人工智能
损失函数对偏置和权重求导,x、y作为常量确实,当进行模型训练时,(x)和(y)分别代表输入特征和对应的输出值,它们以数据点对的形式存在,一个数据集中通常包含多对这样的数据。每一对((x_i),(y_i))代表了数据集中的一个样本。在计算损失函数的梯度(即关于权重的偏导数)时,需要考虑整个数据集中的所有样本。对于每个样本((x_i),(y_i)),我们计算其对损失函数的贡献,并通过求和或平均这些贡献
- 对深度学习中的基本概念—梯度的理解
Humingway
深度学习深度学习人工智能
本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念,没有它就没有人工智能的今天。然而,即使抛开令人眼花缭乱的术语(比如sgd、ada、moment、adam)不谈,即使最简单的“梯度”本身,也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度?让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先,我们定义一个简单的例子,来模拟一下深度学习的学习过程。已知:有一个正确的数据对(或者叫样本),(
- 如何从零开始训练大模型?(附AGI大模型路线图)
脱泥不tony
agi人工智能产品经理语言模型大数据学习AI大模型
1背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、7b模型比,得分比qwen2b高,和qwen7b比有的高有的低。这个是minicpm的详细技术文档。https://shengdi
- 《基于WebGPU的下一代科学可视化——告别WebGL性能桎梏》
Eqwaak00
matplotlibwebgl微服务架构云原生分布式
引言:科学可视化的算力革命当WebGL在2011年首次亮相时,它开启了浏览器端3D渲染的新纪元。然而面对当今十亿级粒子模拟、实时物理仿真和深度学习可视化需求,WebGL的架构瓶颈日益凸显。WebGPU作为下一代Web图形标准,通过显存直存、多线程渲染和计算着色器三大革新,将科学可视化性能提升至10倍以上。本文将深入解析如何利用WebGPU突破大规模数据渲染的极限。一、WebGPU核心架构解析1.1
- 代码随想录算法训练营Day5| LeetCode 242 有效的字母异位词、349 两个数组的交集、202 快乐数、1 两数之和
今天也要早睡早起
代码随想录算法训练营跟练算法leetcode哈希算法
哈希表基本概念哈希表(hashtable)是一种数据结构,用于储存键值对数据。它可以理解为一个固定大小(NNN)的桶数组,每个桶都有一个编号([0,N−1][0,N-1][0,N−1])。当你想存一个键值对时,哈希函数会把键转换成一个对应的索引,告知你这个值应该存入哪个桶。即将条目(k,v)(k,v)(k,v)储存在桶A[h(k)]A[h(k)]A[h(k)]中。查找时,只需用相同的哈希函数计算出
- 深入理解指针
醉熏的蚂蚁
C语言c语言
在初步了解了指针的用法之后,我们可以想一想,既然一个变量有地址,而且在上一篇文章中我们知道了一个数组也有地址,那么函数、字符串这些东西有没有地址呢?如果有,那这些地址有什么用?我们又要怎样来使用这些地址?看了这篇文章,相信你对指针会有更深入的理解!目录字符指针变量数组指针变量二维数组传参的本质函数指针变量typedef关键字函数指针数组转移表字符指针变量在对指针有了一个初步的了解之后,我们知道了存
- 遗传算法基础讲解
HH予
深度学习
一、遗传算法基础1.什么是遗传算法?一种模拟生物进化过程的优化算法,基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。核心思想:通过选择(优胜劣汰)、交叉(基因重组)、变异(基因突变)操作,逐步逼近问题的最优解。2.为什么用遗传算法?适用性强:解决复杂的非线性、多峰、离散或连续优化问题。无需梯度信息:对目标函数的数学性质要求低,适合黑箱优化。全局搜索能力:通过种群并行搜索,避免陷入局部最优,适合多维优化。
- 【数据挖掘】异构图与同构图
dundunmm
数据挖掘深度学习数据挖掘知识图谱人工智能
在图论(GraphTheory)中,异构图(HeterogeneousGraph)和同构图(HomogeneousGraph)是两种不同的图结构概念,它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图(HeterogeneousGraph)定义:异构图是指节点类型和/或边类型不同的图,通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如,在社交网络、知识图谱、生物网络等领域,数据往往包含多个类别的实体
- AbMole肿瘤研究综述(二):靶向抑制剂与人源单抗,开启肿瘤研究新篇章
AbMole
AbMole生物化学生物试剂科研生物实验
肿瘤的研究一直是生命科学和基础医学领域中的热门话题,随着分子生物学和肿瘤生物学等学科的发展,人们逐渐明确了一系列与肿瘤发生和转移等密切关系的基因、蛋白,包括多种受体酪氨酸激酶(RTKs,如EGFR、ALK、c-Met、TRK、BCR-ABL等)和非RTKs(如BCR-ABL、BTK、CDK等),以及一些重要的细胞信号通路,如RAS/RAF/MEK、PI3K/mTOR等。AbMole向大家介绍围绕上
- 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><