- 【UI自动化】Selenium库中使用By类元素定位方法
搞不来测试的摄影狮
软件测试pythonselenium自动化
使用By类,首先需要在Python中导入该模块:fromselenium.webdriver.common.byimportBy1.通过元素的ID属性来定位driver.find_element(By.ID,'kw')如下图,我们需要定位百度的输入框。首先选中定位工具,然后选中输入框。我们可以看到该元素id的值为:"kw"2.通过元素的NAME属性来定位driver.find_element(By
- AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌:重塑未来科技格局的三大核心战场
meisongqing
人工智能科技
2025年3月,全球科技领域最引人注目的动态,莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛,以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织,不仅推动了中国科技产业的深度变革,更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战:从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长,使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测,到2030年,中国AI人才缺口将达400万,而美国A
- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- 【大模型开发】深入解析 DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型开发大模型微调deepseekdeepspeedpython人工智能pytorch
深入解析DeepSpeed:原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎,专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。其核心目标是提供高吞吐、低内存占用、低成本的分布式训练方案,让数千亿甚至万亿级参数模型的训练成为可能。本文将从DeepSpeed的核心原理、关键组件、代码示例及实现过程详解等方面做详细阐述,帮助读者更好地理解并使用Deep
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- 2025 年,微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样?
字节跳动开源
架构微服务人工智能
2025年开年,DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮,并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下,微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。微服务架构通过将系统拆解为多个小型、独立的服务,每个服务运行在自己的进程中,负责特定的业务功能。与单体架构相比,微服务架构实现了更高的灵活性、可扩展性和可维护性,这些特性使其成为现代软件开发的首选。然而,随着企业应用规模和复
- HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟
KY_chenzhao
HSPF模型流域
在水文模拟领域,HSPF模型(HydrologicalSimulationProgramFortran)与SWAT模型一样,都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF模型因其强大的功能和简便的操作,在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据的情况下提供可靠的模拟数据,还能满足不同场景下的水文模拟需求。一、HSPF模型的优势高集成度的前后处理软件:HSPF模型配备了高集成度的前后处理软件,大
- (六)Java-BigDecimal
Kyrie_Li
Java体系java开发语言
一、概述BigDecimal类用于高精度计算,特别适用于需要进行精确浮点数运算的场合,例如货币计算、金融应用或科学计算。二、优势由于double和float类型是浮点数类型,它们在表示一些十进制数时会出现精度丢失问题,而BigDecimal则可以避免这些问题,提供任意精度的数值表示。三、特点1.任意精度:BigDecimal的精度仅受限于计算机的内存,而不像float和double有固定的精度限制
- Apipost一站式API工具评测:整合Postman+Swagger+JMeter三大功能,打造全流程开发解决方案
作为一名Java开发者,始终追求开发过程的高效性。使用IntelliJIDEA编写代码只是开始。一般来说,代码完成后,我们会切换到Postman进行API调试。在确保API表现符合预期后,我们会使用Swagger为前端团队生成文档。最后,再使用JMeter进行性能和负载测试,以确保API工作流顺畅且自动化。Apipost=Postman+Swagger+JMeter然而,这种多工具的方法存在诸多挑
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
程序员莫玛
人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- 详解Vue 的 key 机制
向贤
前端开发vue.jsjavascript前端
详解Vue的key机制(从底层原理到实战价值,彻底讲透关键设计)一、Key的本质作用核心定位:虚拟DOM的身份证Vue通过虚拟DOM实现高效渲染,而key是虚拟节点(VNode)的唯一标识符。其作用可拆解为:场景无Key的问题有Key的解决方案列表更新元素复用错乱,导致状态残留(如输入框内容)精准匹配新旧节点,保持状态一致性组件切换相同类型组件实例被复用,生命周期未触发强制销毁旧组件,触发完整生命
- 利用AI大模型,破解医疗数据困境_医疗ai大模型
喝不喝奶茶丫
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随着AI技术飞跃,医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据,还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发,这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而,数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下,高效利用有限的医疗数据?医疗数据困境新解:基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可
- LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话
喝不喝奶茶丫
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上节课,我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构,以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁,为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
- leetcode 贪心算法
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刷题记录以局部最优推出整体最优,且想不到反例,则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组,用大饼干满足胃口大,并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren(self,g,s):g.sort()s.sort()res=0ind=len(s)-1foriinrange(len(g)-1,-1,-1):ifind>=0ands[i
- 简单区分 五大算法分析策略(分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界)
土味儿~
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一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题,分割成k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立,且与原问题相同,然后各个击破,分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用:通过反复应用分治,可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小,最终使子问题缩小到很容易求出其解,由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则,应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜?每个子问题是否规模相同或怎样才
- AI 技术 引入 RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行
小赖同学啊
人工智能低空经济人工智能自动化运维
将AI技术引入RTK(实时动态定位)系统,可以实现智能化管理和自动化运行,从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例:一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题:RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度,传统方法耗时较长。AI解决方案:使用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)预测整周模糊度。通过历史数据训练模型,实现快速解算。实例:某无人机公司使用A
- 数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用
Dipeak数巅科技
人工智能大数据商业智能BI
近日,数巅科技与智慧足迹数据科技有限公司(智慧足迹)达成战略合作,双方将联合开展AI大模型应用研发,提供定制化行业解决方案,以技术创新推动AI大模型应用创新,助力企业数智化转型。智慧足迹拥有丰富的系统集成经验,数巅科技拥有领先的AI大模型应用技术能力和专业知识,双方将充分发挥各自优势,在AI大模型应用领域展开深度合作:双方将联合研发企业级大模型场景化应用。数巅科技将提供全面的技术支持,包括但不限于
- JVM——15.定位 堆外内存 OOM
你想要怎样的未来
jvmjvm实战javajavajvmjvm.gcjava虚拟机
文章目录1.ByteBuffer堆外内存介绍2.ByteBuffer堆外内存申请、释放(源码分析)2.1堆外内存申请2.2堆外内存释放3.什么情况会发生堆外内存OOM4.模拟堆外内存OOM4.1模拟14.2模拟24.3模拟35.堆外内存OOM的定位及解决1.ByteBuffer堆外内存介绍在介绍OOM那篇文章中,对堆外内存进行了介绍,就直接把它复制过来;ByteBuffer和DirectByteB
- 如何对大模型进行微调?从原理到实战全解析
挣扎与觉醒中的技术人
人工智能外包转型集成学习chatgptgpt-3软件工程
随着大语言模型(LLM)的快速发展,微调(Fine-tuning)已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤,结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践,详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包,助你快速上手!一、什么是大模型微调?微调指在预训练大模型(如GPT-3.5、LLaMA)的基础上,使用特定领域的数据进行二次训练,使模型适应新任务或领域需求。
- 【技术干货】三大常见网络攻击类型详解:DDoS/XSS/中间人攻击,原理、危害及防御方案
挣扎与觉醒中的技术人
网络安全入门及实战ddosxss前端网络
1.DDoS攻击1.1什么是DDoS攻击?DDoS(DistributedDenialofService,分布式拒绝服务攻击)通过操控大量“僵尸设备”(Botnet)向目标服务器发送海量请求,耗尽服务器资源(带宽、CPU、内存),导致正常用户无法访问服务。1.2攻击原理与分类流量型攻击:如UDP洪水、ICMP洪水,通过发送大量无效数据包占用带宽。协议型攻击:如SYN洪水攻击,利用TCP三次握手漏洞
- 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
qq_375279829
大数据架构python课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来,就业市场日益复杂多变,求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题,本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的机器学习算法,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
- 《Python实战进阶》No20: 网络爬虫开发:Scrapy框架详解
带娃的IT创业者
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No20:网络爬虫开发:Scrapy框架详解摘要本文深入解析Scrapy核心架构,通过中间件链式处理、布隆过滤器增量爬取、Splash动态渲染、分布式指纹策略四大核心技术,结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例,构建企业级爬虫系统。提供完整代码与运行结果,包含法律合规设计与反爬对抗方案。Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中
- 【带你 langchain 双排系列教程】8.LangChain开发Agent智能体:从入门到实战
夜里慢慢行456
双排人工智能pythonlangchain
一、什么是LangChain?LangChain是一个专为构建大模型应用设计的开发框架,其模块化设计和丰富的工具链让智能体开发更高效。相比传统开发,LangChain提供以下核心优势:内置Agent模板:快速实现工具调用、多轮对话、记忆管理。无缝对接主流大模型:支持OpenAI、ChatGLM、DeepSeek等。灵活可扩展:通过Chains组合实现复杂业务逻辑。二、快速开始:环境搭建与基础配置1
- 从基础到实践(十三):无源晶振和有源晶振的应用指南
硬件进化论
php开发语言硬件工程人工智能模块测试
无源晶振与有源晶振是电子系统的核心时钟源,共同支撑现代数字设备的精准运行。无源晶振因结构简单、成本低、功耗小,广泛用于基础时钟生成(如MCU、消费电子),但其依赖外部电路设计,稳定性受环境制约。有源晶振集成振荡电路,直接输出稳定时钟信号,具备高精度(±0.1ppm)、低抖动、抗干扰强等特性,是通信设备(5G基站)、卫星导航、高速接口(PCIe/USB)等高性能场景的刚需。二者在成本、精度、复杂度上
- 第二章:标签大狂欢:从基础到变形
我自纵横2023
HTML教程前端htmlxml
第二章:标签大狂欢:从基础到变形2.1文本标签的魔法咒语一、专治「文字乱跑症」的标签想象一下,你刚写了一段优美的文字,结果浏览器像个熊孩子一样把它们堆成一团——这时候就需要标签施展「定身咒」了!作用:把文字关进段落牢房,强制换行并保持间距。语法:这是一段被温柔包裹的文字搞笑案例:程序员的浪漫:你是我永不溢出的栈,是我命中注定的异常捕获。(悄悄说:是换行符,但才是段落的正确打开方式哦!)二、标题标签
- 多模态模型在做选择题时,如何设置Prompt,如何精准定位我们需要的选项
暗巷提灯
prompt
我们这里以Qwen2-VL-7B-instruct为例:假设我们需要分析一张图片的情绪(从现有的情绪中进行选择),并且我们需要它以思维链的形式展现出来,我们可以这样设置prompt:emotion6_CoT="""Analyzethegivenimageanddeterminetheemotionitrepresents.Emotionaloptions:(A)anger(B)disgust(C)
- 【开源精选】《前端铺子》:打造你的全能型小程序开发助手
平淮齐Percy
【开源精选】《前端铺子》:打造你的全能型小程序开发助手qdpz-uniapp项目基于vue-uniapp,使用colorUi与uView框架,完美支持微信小程序,包含功能:自定义TabBar与顶部、地图轨迹回放、电子签名、自定义相机/键盘、拍照图片水印、在线答题、证件识别、周边定位查询、文档预览、各种图表、行政区域、海报生成器、视频播放、主题切换、时间轴、瀑布流、排行榜、渐变动画、加载动画、请求封
- C++之list删除元素
csdn_zhangchunfeng
C++VS技术管理索引列表c++
C++之list删除元素对容器list存储的元素执行删除操作的时候,一般都是使用其成员函数实现的:(1)clear():删除list容器中的所有元素(2)remove(value):删除容器中所有为value的元素(3)remove_if():删除容器中满足条件的元素(4)unique():删除容器中相邻的重复元素,只留下一个(5)erase():删除list容器中指定位置处的元素,也可以删除容器
- 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
- AI Prompt 提示词工程入门指南:新手小白快速上手
机器学习司猫白
人工智能prompt
近年来,人工智能(AI)发展迅猛,特别是大语言模型(LLMs)(如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等)的广泛应用,让人们可以用自然语言与AI进行互动。而提示词工程(PromptEngineering),即如何设计有效的提示词,已经成为一项重要技能。本篇博客专为新手小白打造,帮助你快速掌握Prompt工程的基础,学会如何撰写高质量的提示词,让AI更精准地理解你的需求,并产出最优
- 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><