- 美发行业的现状与未来趋势
shboka920702
大数据生活
美发行业作为美容产业的重要组成部分,近年来发展迅速。随着消费者对个性化服务的需求不断增加,美发行业也在不断变革和创新。然而,行业在快速发展的同时,也面临着诸多挑战和痛点。本文将探讨美发行业的现状、痛点以及未来的发展趋势,并展望如何通过技术手段提升行业效率。根据相关数据显示,全球美发行业市场规模在2022年已达到约1000亿美元,预计到2027年将增长至1500亿美元。中国作为全球第二大美发市场,市
- 美发店管理升级:数字化如何解决账务与提成的痛点
shboka920702
科技生活大数据人工智能
在美发行业,账务核对和员工业绩提成计算一直是经营者面临的两大难题。无论是小型美发店还是大型连锁美容院,每天都会面临大量的交易流水、会员卡充值、产品消费等复杂的财务数据。与此同时,员工的提成计算也因服务项目多样、提成比例不同而变得繁琐。这些问题不仅耗费大量时间,还容易出错,导致经营者难以专注于业务拓展和服务提升。传统账务核对的痛点在传统的美发店管理中,账务核对通常依赖于手工记录和Excel表格。每天
- Python精进系列:ord 函数
进一步有进一步的欢喜
python开发语言
目录一、引言二、基本概念2.1Unicode编码简介2.2ord函数定义三、使用示例3.1处理ASCII字符3.2处理非ASCII字符四、与chr函数的关系五、实际应用场景5.1字符排序5.2简单加密算法5.3字符验证六、注意事项6.1输入参数要求6.2跨平台兼容性七、总结一、引言在Python编程里,字符和编码的处理是常见的操作。ord函数作为Python内置函数之一,在字符和Unicode编码
- 电脑与手机
浅梦ChienMong
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文章目录电脑电脑的发展历程电脑的分类电脑的基本结构电脑的主要功能电脑的常见品牌手机手机的发展历程手机的分类手机的基本结构手机的主要功能手机的常见品牌电脑与手机在使用场景方面的对比办公场景娱乐场景学习场景电脑与手机在硬件技术发展趋势方面的对比处理器性能存储技术显示技术电脑与手机在软件生态方面的对比操作系统生态应用开发生态电脑电脑,又称计算机,全称为电子计算机,是一种能够按照程序运行,自动、高速处理海
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博士图像处理人工智能机器学习
一区1.IEEETRANSACTIONSONPATTERNANALYSISANDMACHINEINTELLIGENCE顶刊:是出版商:IEEE2.IEEETransactionsonMultimedia顶刊:是出版商:IEEE3.InformationFusion顶刊:是出版商:ELSEVIER4.IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING顶刊:是出版商:IEEE5.KNO
- 鸿基智启:东土科技为具身智能时代构建确定性底座
一RTOS一
科技人工智能鸿道Intewell操作系统
人类文明的每一次跨越都伴随着工具的革新。从蒸汽机的齿轮到计算机的代码,生产力的进化始终与技术的“具身化”紧密相连。当大语言模型掀起认知革命,具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。在这场革命中,东土科技以自主研发的鸿道Intewell工业操作系统与MaVIEW开发平台,为智能体的“大脑”与“肢体”架起确定性桥梁。具身智能:物理世界的认知革命具身智能(E
- 【大数据】大数据处理-Lambda架构-Kappa架构
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- Python 爬虫实战:从大众点评爬取餐厅评价,探寻美食打卡地
西攻城狮北
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目录引言一、项目背景与需求分析1.1大众点评平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取餐厅信息3.1获取餐厅列表3.2获取餐厅详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言大众点评作为国内知名的本地生活服务平台,提供了丰富的餐厅信息和用户评价。通过爬取大众点评上的餐厅评价数据,我们可以分析餐厅的受欢迎程度、
- 如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理
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在当代自然语言处理领域,拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像,SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中,我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。技术背景介绍大规模语言模型(LLM)近年来在各个领域中获得了广泛的应用,它们在处理自然语言任务时表现出色。iF
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随着网络数据的爆炸性增长,如何高效地从网页中获取结构化信息变得愈发重要。在这篇文章中,我们将探讨如何使用UnstructuredURLLoader和SeleniumURLLoader来处理和加载来自URL的HTML文档。这两种方法都有其特定的应用场景和优势。技术背景介绍对于需要大量从不同网页中获取信息的场景,选择合适的工具显得尤为关键。UnstructuredURLLoader提供了一种简单直接的
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模拟退火简介模拟退火是一种随机化算法。对于一个当前最优解附近的非最优解,爬山算法直接舍去了这个解。而很多情况下,我们需要去接受这个非最优解从而跳出这个局部最优解,即为模拟退火算法。当一个问题的方案数量极大(甚至是无穷的)而且不是一个单峰函数时,常使用模拟退火求解。实现如果新状态的解更优则修改答案,否则以一定概率接受新状态。模拟退火时有三个参数:初始温度T_0,降温系数d,终止温度T_k。是一个比较
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网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Lambda架构总共由三层系统组成:批处理层(Batc
- 【leetcode hot 100 25】K个一组翻转链表
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解法一:先计算链表的总个数。根据节点总数和当前处理的节点个数进行判断。classSolution{publicListNodereverseKGroup(ListNodehead,intk){ListNodereverse=newListNode();reverse.next=null;ListNodecurr_reverse=reverse;//计算链表总数intnum=0;ListNodecu
- PointNet++改进策略 :模块改进 | x-Conv | PointCNN, 结合局部结构与全局排列提升模型性能
我是瓦力
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目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法,旨在从点云(pointcloud)数据中学习特征。传统卷积神经网络(CNN)在处理规则网格数据(如图像)时非常有效,但由于点云是无序且不规则的,直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失,并对点的排列顺序敏感。
- 人工智能学习
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//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5//-----数学基础&&数字图像-----//向量大小/方向矢量(有大小和方向)标量(只有大小没有方向(长度))单位向量线性变换(矩阵运算)T(v+w)=T(v)+T(w)T(cv)=cT
- 点云网络的论文理解(三)-点云网络的优化 PointNet++的总体说明
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总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性,理解一下这个,PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小,因为除了pooling之外使用的就只有mlp,之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数,每个的参数可能不同,有正
- 物联网实时数据存储方案选择
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MySQL物联网数据库物联网时序数据库数据库
存储物联网设备发出的实时数据时,需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案:1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据,如传感器数据。优点:高效存储和查询时间序列数据,支持高写入和查询吞吐量。常见选择:InfluxDB、TimescaleDB、Prometheus。2.NoSQL数据库适用场景:适合非结构化或半结构化数据,如JSON、XML。优点:灵活的数据模型,易于扩展,适合
- 熬夜一星期!我把WPS的功能用Qt重写了
十年编程老舅
QT开发qt开发qt项目qt项目实战qt编程计算机毕设项目c++项目
我收到大量粉丝提问:"学完C++/Qt技术栈后,如何通过实战串联知识点?作为深耕C++/Qt领域的技术人,我始终认为通过真实项目实践是掌握技术栈的最佳方式。今天我将以自研的"智汇协同Office"项目为例,深度剖析如何用Qt构建企业级桌面应用。无论你是刚学完Qt基础的新手,还是想进阶提升的开发者,这个支持多文档处理、富文本编辑、打印预览的实战案例都将让你对Qt开发有全新认知。一、项目技术全景图本项
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importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包,类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用,损失函数需要用fromtorchimport
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目录1.异步处理详细解释运用场景代码示例2.流量削峰详细解释运用场景代码示例3.日志处理详细解释运用场景代码示例4.数据同步详细解释运用场景代码示例5.任务调度详细解释运用场景代码示例6.分布式事务详细解释运用场景代码示例7.系统集成详细解释运用场景代码示例以下为你详细介绍MQ(消息队列)在日常工作中的8种常用使用场景:1.异步处理详细解释在一些业务流程中,存在部分操作耗时较长且不影响主流程的立即
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题目:仿京东放大镜效果基础知识:获取鼠标在盒子内的坐标分析:整个案例可以分为三个功能模块鼠标经过小图片盒子,黄色的遮挡层和大图片盒子显示,离开隐藏2个盒子功能黄色的遮挡层跟随鼠标功能移动黄色遮挡层,大图片跟随移动功能效果:代码如下:window.addEventListener('load',function(){varpreview_img=document.querySelector('.pr
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快手主站推荐算法一、因果里面前门准则是什么(Front-DoorCriterion)前门准则是因果推断中的一个重要概念,用于在存在未观测混杂因素的情况下识别因果效应。它由朱迪亚·珀尔(JudeaPearl)提出,是后门准则的补充。1.1.定义前门准则适用于以下情况:存在一个中介变量MMM,它完全介导了处理变量XXX对结果变量YYY的因果效应。处理变量XXX和结果变量YYY之间存在未观测的混杂因素U
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想实现的效果:1、通过网络url加载图片(支持gif)2、加载之前使用默认占位图3、加载出现问题后要做兜底处理其实可以通过先将图片资源加载到本地文件中,然后读出来设置,虽然要绕一圈,但不失为一个好方案。但是,为了熟悉Flutter的图片相关知识,还是采用官方提供的API来试着实现。下面是最终方案:FadeInImage(image:_addImageLoadListener(imageUrl),/
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目录1.工具类的功能设计2.工具类的实现依赖配置工具类代码3.工具类的使用示例示例1:美化JSON打印示例2:从JSON中提取数据示例3:修改JSON数据示例4:合并JSON对象4.总结在现代软件开发中,JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种广泛使用的轻量级数据交换格式。由于其简洁性和易读性,JSON被广泛应用于API通信、配置文件、数据存储等场景。然而,在处理JSON
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JavaScript性能优化是提升Web应用流畅度和用户体验的核心环节。以下是针对常见性能问题的实战案例与优化方案,涵盖代码优化、渲染优化、内存管理等多个方面:一、高频事件处理优化案例1:滚动事件卡顿问题:页面监听scroll事件实现动态效果,但频繁触发导致卡顿。优化方案:javascript复制//1.节流(Throttle):固定时间间隔执行functionthrottle(fn,delay)
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算法人工智能强化学习自动驾驶线性代数
QP问题(QuadraticProgramming,二次规划)是什么?QP(QuadraticProgramming,二次规划)是一类优化问题,其中目标函数是二次型函数,约束条件可以是线性等式或不等式。QP问题是线性规划(LP,LinearProgramming)的扩展形式,广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下:minx12xTQx
- 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探
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AI重制版】预训练NLP自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
- 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
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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><