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呆码科技
人工智能数据分析数据挖掘
无人值守人工智能智慧系统数据分析:深度洞察与未来展望随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已逐渐渗透到社会经济的各个领域,其中无人值守人工智能智慧系统作为AI技术应用的前沿阵地,正引领着一场深刻的行业变革。这类系统通过集成高级算法、大数据分析、物联网(IoT)及云计算等先进技术,实现了对复杂环境的自主监控、智能决策与高效管理,极大地提升了运营效率,降低了人力成本,并开启了数据驱动决策的新纪元。本
- 论“人工智能生命体”站在那个高度?(之二)
中國龍在廣州
人工智能-智能体-具身智能人工智能
第一部分:人工智能生命体人工智能生命体,提及的是《人工智能生命体新启点》一书,原文附后,本文中以本书代表。《人工智能生命体新启点》一书,是在现今科学技术发展,从人工智能、智能体、具身智能等大环境下,形成的一种全新理念的理论指导,以此发展出具有自我意识的人工智能生命体,拥有现代科技并以生命体的形式出现,具备类人类般的思想活动,更好的体现与融入人类的社会环境;具有自我意识的智能生命体就如人类的拥有大脑
- 医疗AI与融合数据库的整合:挑战、架构与未来展望(上)
Allen_Lyb
数智化教程(第二期)人工智能数据库架构
引言随着人工智能(AI)在医疗健康领域的广泛应用,数据已成为医疗AI发展的核心驱动力。然而,医疗数据具有极度的异构性(包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组JSON/图结构、传感器时序等),传统数据架构难以高效整合。因数据孤岛、复杂ETL流程以及昂贵维护成本,医疗AI平台通常难以充分发挥价值。融合数据库(ConvergedDatabase/多模态一体化数据库)通过支持SQL、JSON、图、向量、
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列二十六一文看懂:马斯克旗下人工智能公司xAI正式推出的Grok4,Grok4如何开启“多智能体内生化”的AI新范
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列二十七开源王炸!KimiK2凭万亿参数撕开大模型天花板:代码、Agent、推理全碾压,32家企业疯抢接入一、架构
- Prompt:开启与AI高效对话的钥匙
解密Prompt:开启与AI高效对话的钥匙一、什么是Prompt?——AI的“使用说明书”想象一下,你正在指挥一位无所不知但毫无主动性的“实习生”——人工智能(AI)。你不能指望它“心领神会”,你必须给出清晰、具体的指令,它才能准确地完成你想要的任务。这个指令,就是Prompt(提示或提示词)。简单来说,Prompt是你向AI(如大型语言模型LLM)发出的文本或问题,用以引导它生成特定的、高质量的
- AI人工智能中Actor - Critic算法的深入解析与应用场景
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AI人工智能中Actor-Critic算法的深入解析与应用场景关键词:Actor-Critic、强化学习、策略梯度、价值函数、深度强化学习、马尔可夫决策过程、A2C/A3C摘要:本文将深入解析Actor-Critic算法的核心原理,从基础概念到数学推导,再到实际应用场景。我们将通过生动的比喻解释这一强化学习中的重要算法,展示其Python实现代码,并探讨它在游戏AI、机器人控制等领域的应用。最后,
- AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾
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AIAgent智能体开发实战人工智能ai
AI人工智能领域多模态大模型的发展历程回顾关键词:AI人工智能、多模态大模型、发展历程、技术演变、应用场景摘要:本文旨在全面回顾AI人工智能领域多模态大模型的发展历程。通过对不同阶段核心概念、算法原理、数学模型等方面的深入剖析,结合实际项目案例,探讨其在各个领域的应用场景。同时,推荐相关的学习资源、开发工具和重要论文著作,最后总结多模态大模型的未来发展趋势与挑战,并对常见问题进行解答。1.背景介绍
- AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能算法ai
AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词:Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要:本文深入浅出地讲解Actor-Critic算法的核心原理,通过生活化的比喻和可视化分析,帮助读者理解这一强化学习中的重要算法。我们将从基础概念入手,逐步剖析算法架构,并通过Python代码实现和可视化演示,展示算法在实际问题中的应用
- 如何用深度学习实现图像风格迁移
最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格,或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在
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AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词:TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要:本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略,从基础概念到高级技巧,全面解析如何高效训练深度学习模型。我们将从数据准备、模型构建、训练优化到部署应用,一步步揭示TensorFlow模型训练的核心技术,并通过实际代码示例展示最佳实践。背景介绍目的
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Actor-Critic:AI人工智能领域的新宠儿关键词:强化学习、Actor-Critic、策略梯度、价值函数、深度强化学习、A2C、A3C摘要:Actor-Critic是强化学习领域的一种重要算法框架,它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点,成为近年来人工智能领域的热门研究方向。本文将用通俗易懂的方式介绍Actor-Critic的核心概念、工作原理、实现方法以及实际应用,帮助读者理解这一强大
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深度剖析AI人工智能领域多模态大模型关键词:AI人工智能、多模态大模型、模型架构、算法原理、应用场景摘要:本文旨在对AI人工智能领域的多模态大模型进行深度剖析。首先介绍多模态大模型的背景知识,包括目的、预期读者等。接着阐述核心概念,分析其架构和原理,并给出相应的流程图。通过Python代码详细讲解核心算法原理和具体操作步骤,同时用数学模型和公式进一步阐释。在项目实战部分,给出实际案例及详细代码解读
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OpenAI在AI人工智能领域的创新之路关键词:OpenAI、人工智能、创新之路、技术突破、应用场景摘要:本文深入探讨了OpenAI在AI人工智能领域的创新之路。首先介绍了OpenAI的背景信息,包括其成立目的、发展历程等。接着详细阐述了OpenAI的核心概念,如强化学习、生成式对抗网络等,并通过示意图和流程图展示其原理和架构。然后讲解了相关核心算法原理,结合Python代码进行具体说明。同时,给
- 探索AI人工智能领域Actor - Critic的无限潜力
探索AI人工智能领域Actor-Critic的无限潜力关键词:AI人工智能、Actor-Critic、强化学习、策略网络、价值网络摘要:本文将深入探索AI人工智能领域中Actor-Critic方法的无限潜力。我们会先介绍其背景知识,接着用通俗易懂的方式解释核心概念,包括Actor和Critic的含义及它们之间的关系,然后阐述其核心算法原理和具体操作步骤,还会给出数学模型和公式并举例说明。通过项目实
- AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案
AI学长带你学AI
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AI人工智能领域多模态大模型的技术瓶颈与解决方案关键词:多模态大模型、技术瓶颈、跨模态对齐、计算效率、数据稀缺、模型泛化、解决方案摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域多模态大模型发展过程中面临的主要技术瓶颈,包括跨模态对齐困难、计算资源消耗巨大、高质量多模态数据稀缺、模型泛化能力不足等问题。针对这些挑战,我们提出了系统性的解决方案,涵盖算法优化、架构创新、数据增强等多个维度。文章通过理论分析、数学
- 【杂谈】-人工智能:从无序部署到可问责治理的转型之路
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- 从“直觉抢答”到“深度思考”:大模型的“慢思考”革命,思维链、树、图如何让AI越来越像人?
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- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
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股票基金量化开源平台对比分析报告引言研究背景与意义在金融科技快速发展的背景下,量化交易已成为现代金融市场中投资者追求高效与精准交易的核心工具。通过程序化方式,投资者能够迅速处理海量市场数据,制定并执行复杂交易策略,其高效性、低情绪干扰及策略多样性等优势显著[1]。特别是随着人工智能技术的深化,2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现,推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验
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开源基金/股票量化平台调研报告引言调研背景与目的近年来,随着人工智能技术的持续深化,量化交易领域迎来了深刻变革。2025年,基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现,不仅在技术层面实现突破,更在实际应用中展现出强大竞争优势,推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略,量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性,已成为金融机构与投资者追求超额收益的重要
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同步发电机与逆变型电源故障电流特性对比实验研究前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。1.研究背景与意义随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提高,逆变型电源(Inverter-BasedResources,IBR)在电网中的比重日益增加。与传统同步发电机相比,IBR的故障响应特性存在显著差异,这对电力系统的保护设计和运行控制提出了新的挑战
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
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AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- 人工智能界的“黑话“大揭秘:AI新词汇速成指南
人工智能界的"黑话"大揭秘:AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水?听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书?别担心,今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动",让你轻松混入AI圈子,秒变内行人!LLM(大型语言模型):AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点:训练数据以TB(万亿字节)计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
- 解密Claude系列:从原理到实践的全方位解析
软考和人工智能学堂
强化学习人工智能Claude快速入门Claude
引言:Claude系列模型的崛起在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力,正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点,并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
- 元宇宙:中国数字经济的新赛道——基于游戏生态、AI与区块链的创新实践
boyedu
元宇宙域名游戏人工智能区块链元宇宙
引言:数字经济时代的“新大陆”在数字技术的浪潮中,元宇宙正从科幻概念跃升为全球科技竞争的焦点。中国,作为全球数字经济规模第二大的经济体,正以独特的路径探索元宇宙的发展——以游戏生态为起点,融合人工智能(AI)与区块链技术,构建一个虚实融合的数字新世界。这一路径不仅契合中国在5G、AI、区块链等领域的技术积累,更与“数字经济”“新质生产力”等国家战略形成共振。本文将从技术融合、经济价值、社会影响三个
- 智能体架构设计的五大核心原则:构建下一代AI系统的工程基石
一休哥助手
人工智能
引言:智能体架构的范式演进人工智能领域正经历从孤立模型向自主智能体的范式转变。2025年,全球AI智能体市场规模突破200亿美元,在金融、医疗、制造等领域的渗透率超40%。然而,智能体开发仍面临协作效率低(多智能体任务重叠率达30%)、安全风险高(工具调用错误率18%)和系统僵化(需求变更迭代周期超2周)三大痛点。本文基于产业实践提炼五大核心设计原则,为构建下一代智能体系统提供架构指南。传统LLM
- 昇思MindSpore创新训练营·长三角站开始报名!
昇思MindSpore
人工智能自然语言处理深度学习
一、介绍为充分发挥长三角研究型大学联盟教学实践基地共建共享功能,加强华东高校优秀青年学子的交流与互动,提供学生与产业界接触的机会,上海交通大学与华为技术有限公司共同发起,面向长三角研究型大学学生开设昇思MindSpore创新训练营。本次训练营以实践项目和业界需求为牵引,以学生实践为主线,让学生在实践的过程中学习和实践人工智能相关知识,掌握相关技术和工具,紧跟业界最新趋势,加深对人工智能行业的认识,
- OPPO未来科技大会,科技感满满!你最爱哪些黑科技呢?
冬天不冷了
#OPPO未来科技大会#OPPO携手IHSMarkit发布《智能互融:借助5G、人工智能和云技术,释放机遇》白皮书,表明人工智能、云技术和边缘设备、互联和物联网的协同努力,将为企业和消费者带来价值。看了一下早上的,是说明年绿厂要发不少好玩的产品,比如智能手表AR眼镜之类的,有些可能跟Reno3一块发,对外是说构建生态万物互联,其实就是多卖几样多赚钱,然后用这钱砸了搞技术赚更大的钱,毕竟现场说了未来
- 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><