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Vueyarnvueweb
一、背景在Node生态系统中,依赖通常安装在项目的node_modules文件夹中。然而,这个文件的结构和实际依赖树可能有所区别,因为重复的依赖可以合并到一起。npm客户端把依赖安装到node_modules目录的过程具有不确定性。这意味着当依赖的安装顺序不同时,node_modules目录的结构可能会发生变化。这种差异可能会导致类似“我的电脑上可以运行,别的电脑上不行”的情况,并且通常需要花费大
- 技术革新让生活更便捷
巴巴郭海鹄
生活量子计算经验分享
量子通信是一种利用量子力学原理进行信息传递的技术。它的基本原理是量子纠缠和量子密钥分发。量子纠缠指两个粒子即使相隔很远,一个粒子的状态改变会立刻引起另一个粒子状态的相应变化。量子密钥分发则是通过量子态传输实现加密密钥的安全交换。在信息安全领域,量子通信具有显著优势。传统加密方法依赖于复杂的数学问题,但未来可能被量子计算机解密。而量子通信利用量子力学的不确定性,提供了一种理论上无法被窃听的安全通信方
- 【专题】2025中国消费者的转型报告汇总以精准战略驱动新常态PDF解读(附原数据表)
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=39932在当下复杂多变的商业环境中,中国消费者市场正经历着深刻的变革。经济增长模式的转变、宏观经济环境的不确定性,都在重塑着消费者的行为与偏好。深入理解这些变化,对于企业制定精准有效的市场策略、把握增长机遇至关重要。本报告汇总洞察基于文末403份消费者行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。运用
- 时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模
前程算法屋
时间序列分析(Python)不确定性建模python深度学习机器学习时间序列数据分析
时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列,预测未来每个时间点的具体值。这种问题定义虽然简单直接,但是也面临着一些问题。在很多应用场景中,我们不仅希望能预测出未来的具体值,更希望能预测出未来取值不确定性,例如一个概率分布或者取值范围。在很多应
- 年度人力费用你管对了吗?
负载均衡
2024年匆匆落幕,2025年如期而至。在经济形势充满不确定性、各行各业纷纷寻求降本增效的大背景下,众多企业将控制人力总费用作为关键举措。然而由于缺乏科学的总控方法,不少公司虽然短期内看似降低了费用,却可能引发诸多负面连锁反应。那么,如何科学管控人力费用?你的年度人力费用管对了吗?一、控制人力费用的五大误区1、简单粗暴一刀切部分企业为了降低年度总人力费用,采取“一刀切”的方式,直接下达文件要求各部
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摘要:随着互联网技术的飞速发展,互联网企业不断探索线上业务的边界,寻求新的增长动力。在互联网初期,面对商业模式和盈利模式的不成熟,国内互联网企业多从借鉴国外成功经验起步,逐步摸索出适合本土市场的线上业务发展路径。然而,这一过程充满了挑战与不确定性,互联网泡沫的破灭使企业深刻反思,开始关注用户价值的实现。在此背景下,“开源AI智能名片2+1链动模式S2B2C商城小程序”应运而生,成为互联网企业转型升
- IFPP-02
SofterICer
eSIM服务器
这段文字讨论了制造行业的几个关键变化,以及这些变化如何影响产品的生产和连接性。以下是该段落的核心内容概述:1.**生产运营的变化**:制造商正在改变他们运营生产的方式和地点。COVID-19之后,出现了明显的回流(onshoring)趋势,这是由多种因素驱动的,包括供应链中断、地缘政治紧张和贸易不确定性。2.**回流的优势**:回流可以减少运输成本,加快交付时间,并提高质量控制。政府通过税收优惠和
- DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径
XianxinMao
人工智能
标题:DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径文章信息摘要:DeLLMa框架通过整合大型语言模型(LLMs)和结构化数据,优化了在不确定性条件下的决策过程,特别是在处理复杂决策问题时,能够增强决策的严谨性和精确性。该框架利用LLMs处理非结构化文本数据的能力,结合结构化数据的定量分析,弥补了传统决策方法中的认知偏差和信息处理不足。通过引入知识图谱和定量分析技术,DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
- 模型 反脆弱
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系列文章分享模型,了解更多模型_思维模型目录。从不确定性中获益。1反脆弱模型的应用1.1钛方科技的智能化转型与反脆弱能力构建钛方科技成立于2015年,是一家专注于智能触觉技术研发与产业化应用的科技型中小企业。然而,钛方科技在发展初期面临诸多挑战,包括技术优势突出但资金短缺、市场渠道不完善、内部管理经验不足等问题,这些问题使得企业在面对不确定性时显得尤为脆弱。钛方科技通过与联想集团合作,借助联想的供
- 交叉熵和它的朋友
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交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异,定义为:H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中,P(i)P(i)P(i)是真实分布,Q(i)Q(i)Q(i)是预测分布。交叉熵与熵的关系熵用于衡量随机变量的不确定性,定义为:H(P)=−∑iP(i)logP(i)H(P)=-\sum_{i}
- 什么叫鲁棒性?
众乐乐_2008
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在计算机科学和优化领域,鲁棒性(Robustness)是指系统或算法对于输入数据的变化、扰动或噪声的容忍程度。一个具有鲁棒性的系统或算法能够在面对不确定性、异常情况或意外输入时仍然保持良好的性能和效果。具体来说,鲁棒性可以表现为以下几个方面:健壮性:鲁棒性可以体现在系统或算法对于异常或无效输入的处理能力。当系统或算法能够正确地识别和处理异常情况,避免崩溃或错误输出时,可以说具有健壮性。频域鲁棒性:
- SQL中主键的作用
患得患失949
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主键(PrimaryKey)是在关系型数据库中用于唯一标识数据库表中每条记录的一列或一组列。它具有以下特性:1.唯一性:主键必须包含唯一的值,确保每条记录在主键列上具有唯一的标识。这意味着在整个表中不能存在两条记录具有相同的主键值。2.非空性:主键列不能包含NULL值,确保每个记录都有一个有效的主键值。这样可以避免主键列的数据缺失或不确定性。3.单一性:每个表应该有一个主键,并且每个表只能有一个主
- 自然语言处理的统计学原理
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人工智能语言模型自然语言处理人工智能
大家好,我是数行天下。语言承载着人类思维和文化,扮演着学习、交流和文化传承的重要角色。人脑对语言的处理能力是智慧的最高形式,也是人工智能旨在实现的皇冠。自然语言处理在人工智能中的重要性体现在其对人机交互、信息提取、知识表示、机器翻译等多个方面的影响。随着大语言模型技术的进步,NLP将继续推动AI的发展,使机器更好地理解和生成自然语言,更好地服务于人类。然而自然语言充满了不确定性和模糊性,不同场景的
- NPDP第二章:组合管理
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什么是产品组合?权衡取舍一系列项目或产品新产品开发面临的挑战1.新产品开发与企业战略脱节;2.过的的项目同时开发;3.缺乏有效的业务优先级管理;4.资源配置没有动态调整。组合管理定义(过程)(组合管理就是做对的项目)组合管理是动态决策的过程、持续评估选择的项目、不确定性、合理分配资源完成正确的事组合管理价值:早期选择、快决策、提高回报率、降低风险组合管理的特点:1.在动态决策环境下运行;2.项目处
- 最小边际采样在分类任务中的应用
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最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里,如何高效利用有限的标注数据,一直是研究的重点。最小边际采样(LeastMarginSampling)作为主动学习策略中的一种,为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中,模型会对每个样本预
- 温度虽寒,其道犹变:OpenAI接口之温度参数设置为0,为何每次回复仍有不确定性?
凌漪_
大模型openai采样
问题描述调用openaiAPI,使用templature=0,每次返回的内容仍有一些不同>>>client=OpenAI(...api_key=api_key,...base_url=api_base)#第一次尝试>>>response=client.chat.completions.create(model='gpt-3.5-turbo',messages=[{"role":"user","co
- python缺失值处理 fillna_python 处理缺失值
weixin_39888018
python缺失值处理fillna
数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况,其对数据分析会有较大影响,导致结果不确定性更加显著缺失值的处理:删除记录/数据插补/不处理1.判断是否有缺失数据importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats%matplotlibinlines=pd.Series([12,33,45,23,
- 2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C:奥运奖牌榜模型 详细解析和代码(持续更新中,2025美赛)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模开发语言2025年数学建模美赛2025美赛C题奥运奖牌榜模型
目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降?7.尚未获得奖牌的国家的预测8.奥运项目与奖牌数的关系2.教练与国家奖牌数的关联2.1定义“伟大教练”效应2.2数据分析方法2.3分析结果3.选择三个国家并确定应投资的运动项目3
- ASPICE评估如何优化软件开发、测试和部署流程
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ASPICE(AutomotiveSPICE,即汽车软件过程改进及能力评定)评估在提高软件开发、测试、部署的速度和质量方面发挥着重要作用。以下是ASPICE评估如何具体提高这些环节的具体方式:一、提高软件开发效率标准化流程:ASPICE定义了汽车软件开发的标准化流程,包括需求工程、软件架构设计、编码、测试等各个环节。这种标准化有助于减少开发过程中的不确定性,提高开发效率。最佳实践:ASPICE评估
- 字节启动AGI长期研究计划,代号Seed Edge
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1月23日,据媒体报道,字节豆包大模型团队已在内部组建AGI长期研究团队,代号“SeedEdge”,鼓励项目成员探索更长周期、具有不确定性和大胆的AGI研究课题。接近字节的知情人士透露,SeedEdge的目标是探索AGI的新方法,代号名中Seed是豆包大模型团队名称,Edge代表最前沿的AGI探索。SeedEdge鼓励跨模态、跨团队合作,为项目成员提供宽松的研究环境,实行采用更长周期的考核方式,以
- 2025美赛C题完整代码+建模过程
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2025美赛思路+代码参考机器学习python数学建模
问题一第一个问题是开发国家奖牌总数模型,包括以下几个具体要求:开发一个预测各国奖牌数(至少包括金牌和总奖牌数)的模型,并包括模型预测结果的不确定性/精度估计及模型性能的衡量指标。根据模型,预测2028年洛杉矶夏季奥运会的奖牌榜,包括所有结果的预测区间,并分析哪些国家可能在奖牌榜上有所提升,哪些国家表现可能不如2024年。模型应包括尚未获得奖牌的国家,预测下届奥运会中有多少国家可能赢得他们的首枚奖牌
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未来商贸物流:人工智能与大数据的深度融合在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,商贸物流行业正站在变革的十字路口,而人工智能与大数据宛如一对闪耀的双子星,为其照亮前行的道路,深度融合之下,一个全新的未来画卷正徐徐展开。智能预测需求:精准把握市场脉搏传统的商贸物流往往依赖过往经验和粗略的市场调研来预估货物需求,这就如同在迷雾中摸索,充满不确定性。而如今,借助大数据的海量存储与超强分析能力,以及人工智能的深度
- 基于matlab汽车定速巡航仿真,毕业设计论文汽车定速巡航控制系统的设计.doc
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汽车定速巡航控制系统的设计摘要:随着汽车工业和公路运输业的发展,汽车会越来越普及,人们将需要更加舒适、简便和安全的交通工具。汽车巡航控制系统是一种辅助驾驶系统,它不但可以减轻驾驶员的负担,还可以提高驾车的舒适性。汽车巡航控制系统具有非线性、时变不确定性,并受到外界扰动、复杂的运行工况等影响,采用传统PID控制很难取得满意的效果,本文介绍了一种基于模糊PID控制算法的汽车巡航控制系统。本文首先阐述了
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- AI Agent:深度解析与未来展望
码事漫谈
c++人工智能
一、AIAgent的前世:从概念到萌芽(一)早期探索AIAgent的概念可以追溯到20世纪50年代,早期的AI研究主要集中在简单的规则系统上,这些系统的行为是确定性的,输出由输入决定。随着时间的推移,AI逐渐能够处理不确定性,1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础,神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。(二)技术突破2017年后,大语言模型(LLM)的出现推动了AIAg
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章引言:宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律,如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展,人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域,尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势,在训练和优化模
- 路径规划:环境适应性路径规划_(7).路径规划的不确定性处理
zhubeibei168
机器人(二)机器人计算机视觉机器人导航人工智能数码相机
路径规划的不确定性处理在路径规划中,不确定性是一个常见的问题,尤其是在动态和复杂的环境中。不确定性可以来源于多种因素,包括传感器误差、环境变化、动态障碍物等。处理不确定性是确保路径规划算法在实际应用中能够稳定、可靠运行的关键。本节将详细探讨路径规划中的不确定性处理方法,包括概率模型、鲁棒优化、重规划策略等。1.不确定性的来源在路径规划中,不确定性主要来源于以下几个方面:1.1传感器误差传感器是路径
- 企业落地大模型的路径选择:微调、RAG、提示词工程
AGI-杠哥
深度学习自然语言处理人工智能学习知识图谱
一、大模型的特点1)不确定性与传统应用不同,模型的输出是不确定的,即使多次问它一样的问题,给出的结果也可能不一样。这种特性对于日常应用业务OK,但是如果要在企业内用来处理具体业务问题,就必须提高这个稳定性,否则影响生产经营,例如产线操作人员通过模型获取操作步骤或者参数,如果步骤或者数据不对可能会导致产品出现质量问题等等。2)静态性模型一旦训练好,就无法再补充数据,因此模型不会了解你自己组织内部的年
- 寄存器 reg
一条九漏鱼
verilog开发实战指南fpga开发
理论学习组合逻辑最大的缺点就是存在竞争冒险问题,会增加电路的不稳定性和不确定性,使用时许逻辑可以极大的避免这种问题,使得系统更加的稳定。时序逻辑最基础的单元就是寄存器,寄存器有存储功能,一般是D触发器(DFlipFlop,DFF)组成。由时钟脉冲控制,每个D触发器能够存储一位二进制码。D触发器的功能:在时钟信号的边沿下,将信号从输入端D送到输出端Q;同步复位D触发器moduleflip_flop(
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_