- 探秘 C++:从基础语法到复杂项目实践的全攻略(一)
小周不想卷
艾思科蓝学术会议投稿java开发语言
目录C++是什么搭建开发环境常见的IDE介绍安装步骤与简单配置创建和运行C++项目基础语法入门变量与数据类型运算符与表达式控制结构C++是什么C++是一种强大的编程语言,它的历史可以追溯到20世纪70年代末。当时,计算机科学家比雅尼・斯特劳斯特鲁普(BjarneStroustrup)在贝尔实验室工作,他希望扩展C语言以支持面向对象编程(OOP),最初的工作被称为“CwithClasses”,这是C
- 通过vLLM部署LLM模型到生产环境中
MichaelIp
人工智能实验室大语言模型人工智能pythonAIGC自然语言处理语言模型promptllama
文章目录1使用vLLM部署模型2部署过程2.1准备GPU环境2.2安装vLLM依赖项3使用vLLM部署模型并启动服务3.1部署开源模型3.2部署微调模型4测试服务是否正常运行5评估服务性能1使用vLLM部署模型本地部署模型主要包含下载模型、编写模型加载代码和发布为支持API访问的应用服务这三个步骤。这个过程通常伴随较高的人工部署成本,vLLM可以用来简化这一流程。它是一个专为大模型推理设计的开源框
- 领域模型介绍
阿湯哥
架构
领域模型介绍领域模型(DomainModel)是软件系统中用于抽象和表达业务逻辑的核心结构,它将复杂的业务问题转化为代码中的对象、规则和交互关系,帮助开发者以业务语言构建系统。领域模型的核心目标是高内聚、低耦合,通过清晰的边界(BoundedContext)隔离不同业务模块,确保代码与业务需求高度一致。领域模型的核心元素及经典案例我们以电商系统的订单处理流程为例,说明领域模型的核心元素如何协作。1
- 音频进阶学习十六——LTI系统的差分方程与频域分析一(频率响应)
山河君
#语音信号处理学习信号处理音视频
文章目录前言一、差分方程的有理式1.差分方程的有理分式2.因果系统和ROC3.稳定性与ROC二、频率响应1.定义2.幅频响应3.相频响应4.群延迟总结前言本篇文章会先复习Z变换的有理分式,这是之前文章中提过的内容,这里会将差分方程和有理分式进行结合来看。主要是通过有理分式进行对于冲激响应的表达,以及根据导函数对于频率响应的介绍。本文会对Z变换的频率响应中的幅频响应、相频响应以及群延迟的表达式进行推
- 「热」Java 面试八股文之虚拟机篇
java晴天过后
java面试经验分享
Java虚拟机篇简述JVM内存模型线程私有的运行时数据区:程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈。线程共享的运行时数据区:Java堆、方法区。简述程序计数器程序计数器表示当前线程所执行的字节码的行号指示器。程序计数器不会产生StackOverflowError和OutOfMemoryError。简述虚拟机栈Java虚拟机栈用来描述Java方法执行的内存模型。线程创建时就会分配一个栈空间,线程结束
- Linux--DNS 域名解析服务
lwww20
linux运维服务器
目录一、DNS解析1.1DNS定义及作用1.2DNS服务器的分布1.3DNS使用的协议及端口号1.4DNS服务器平时可用地址1.5、DNS服务器类型1.6查询方式(两种)1.7域名代理商二、域名2.1域名体系结构图三、DNS域名解析过程3.1正向解析过程四、Bind服务器端配置文件4.1DNS服务搭建4.2DNS主从服务器及自动同步4.3DNS分离解析实验一、DNS解析1.1DNS定义及作用DNS
- 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选?其选股策略包含哪些方面?
量化问财
量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式,通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同,量化交易强调数据驱动和模型优化,能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法,从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面:数据驱动的决策
- UnionLLM——通过统一接口调用国内外所有LLM的Python开源工具包
everfly
pythongithub
最近忙里偷闲和公司前端小伙伴一起撸了一个Python开源项目——UnionLLM。这是一个通过与OpenAI兼容的统一方式调用各种国内外各种大语言模型和Agent编排工具的轻量级开源工具包。我们开发它的起因是因为在实际项目中,经常需要调用多个大语言模型的API,但是国内每个大语言模型的接口和参数都不一样,这给我们的工作带来了很大的困扰和额外的成本。UnionLLM的目标是通过统一且容易扩展的方式连
- 扩散模型基本概念
AndrewHZ
深度学习新浪潮扩散模型计算机视觉流形学习生成式模型深度学习次深度学习人工智能
1.核心思想从最原始的DDPM来讲,扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链,相当于VAE+流模型。与标准化流相比,扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程,负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼
- 利用GPT开发应用005:Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4
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GPT开发GPT应用专栏GPT-1GPT-3GPT开发CodexTurboChatGPT
文章目录一、GPT-3Codex二、GPT-3.5Turbo二、ChatGPT三、GPT-4一、GPT-3Codex 2022年3月,OpenAI发布了GPT-3Codex的新版本。 这个新模型具有编辑和插入文本的能力。它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的,并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底,OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。 Codex系列模型
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HaoHao_010
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- 使用Python爬虫抓取并分析电商网站销量数据的完整指南
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- 2014年上半年系统集成项目管理工程师真题解析(上午+下午)
BoltBear
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2014年上半年系统集成项目管理工程师(上午+下午)上午试题1、根据《计算机信息系统集成企业资质等级评定条件(2012年修定版)》的规定,对于申请二级资质的企业来说,近三年的系统集成收入总额占营业收入总额的比例不低于()。A.30%B.50%C.60%D.70%2、企业信息化是国民经济信息化的基础,企业信息化的结构不包括()。A.产品(服务)层B.作业层C.管理层D.检测层3、在电子商务中,除了网
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cgblpx
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- 算法-数据结构-图-邻接表构建
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算法数据结构java职场和发展
邻接表的基本概念顶点(Vertex):图中的每个顶点用一个节点表示。每个顶点存储一个链表或数组,用于记录与该顶点直接相连的其他顶点。边(Edge):如果顶点A和顶点B之间有一条边,那么在A的邻接表中会记录B,同时在B的邻接表中也会记录A(如果是无向图)。存储方式:邻接表可以用多种方式实现,比如:链表:每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。动态数组:每个顶点对应一个动态数组(如Ar
- c++优先队列使用总结,简单易懂
01_
实用技巧c++开发语言优先队列重载仿函数
优先队列(PriorityQueue)是一种抽象数据类型,类似于常规的队列或栈,但每个元素都有一个优先级。元素的出队顺序不是按照它们进入队列的顺序,而是根据它们的优先级。优先级最高的元素最先出队。主要特点:元素优先级:每个元素都有一个优先级,通常用数值表示,数值越小(或越大)优先级越高。出队顺序:优先级最高的元素最先出队。实现方式:优先队列通常通过堆(Heap)数据结构实现,但也可以用其他方式(如
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YOLO目标检测计算机视觉深度学习YOLOv11YOLOv8YOLOv10
YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注:AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇(订阅的小伙伴,终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏)目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图:ASFF的创新点主要包括:作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly
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- CSS—盒模型(3分钟结合示例精通盒模型)
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个人博客:haichenyi.com。感谢关注1.目录1–目录2–概念3–内容4–内边距5–边框6–外边距7–类型概念 在HTML中,每一个元素都可以看作一个矩形的盒子。如图 如上图所示,一个一个的矩形都可以堪称一个元素。矩形有大有小,边有粗有细,离HTML四周的边距有近有远。在HTML里面,一个盒子的大小,边的粗细,离四周的距离这都是盒模型的组成要素。 我们以边为分界线,把一个盒模型分为"
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在Java开发的江湖中,HashMap是一个绕不开的话题。它不仅是Java集合框架中的核心成员,也是面试中的高频考点。今天,我们就来深入剖析HashMap的实现原理、特性以及面试中常见的问题和答案。一、HashMap的基本特性键值对存储:HashMap是基于键值对(Key-Value)的存储结构,每个键唯一地映射到一个值。非线程安全:HashMap不是线程安全的,多线程环境下使用时需要额外的同步措
- 在 Ubuntu 22.04 上搭建 Dify 应用的完整指南
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Dify是一款开源的AI应用开发平台,支持快速构建基于大语言模型(如GPT-3、ChatGLM等)的应用。本教程将详细演示如何在Ubuntu22.04系统上部署Dify。一、环境准备1.系统要求Ubuntu22.04LTS最低配置:2核CPU/4GB内存/20GB硬盘推荐配置:4核CPU/8GB内存/40GB硬盘2.更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-ysudoap
- Objective-C实现NLP中文分词(附完整源码)
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Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词(NLP中的重要任务之一)在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理(NLP)领域并不常见,但通过合理的算法设计和数据结构,可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法(MaximumMatchingAlgorithm),例如正向最大匹配(ForwardMaximu
- 细说 单链表、双向链表 、LinkedList类(附 add 源码解读)和 ArrayList 和 LinkedList 的区别 —— 数据结构
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数据结构Java链表数据结构算法
前言:上一篇文章我们初步介绍了List以及ArrayList,我们不难发现使用ArrayList过程中,对元素进行操作可能会涉及到大量数据的改变,所以LinkedList“临危受命”,本篇文章将从链表的相关概念入手,对单向、双线链表进行模拟实现,再回到LinkedList集合内当中进行简单分析,最后结合上一篇文章,阐述四点LinkedList和ArrayLIst区别。如果有需要快速了解两者区别的朋
- VQ-Diffusion 深度解析与实战指南
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VQ-Diffusion深度解析与实战指南VQ-Diffusion项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vqd/VQ-Diffusion1.项目介绍VQ-Diffusion是一个用于文本到图像合成的深度学习模型,基于矢量量化变分自编码器(VQ-VAE)和去噪扩散概率模型(DenoisingDiffusionProbabilisticModel)。该模型通过将DDP
- 字节的豆包和Kimi 的优劣势对比
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javapython算法
字节豆包、Kimi(月之暗面)和深度求索(DeepSeek)三款AI助手的对比分析,涵盖核心技术、功能特性、优劣势及适用场景.1.核心能力对比维度豆包(字节跳动)Kimi(月之暗面)DeepSeek(深度求索)技术基础基于字节自研云雀大模型,多模态能力突出,依托抖音/头条数据生态。Moonshot自研长文本大模型,专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成,垂直领域优化。长文本处理支持
- Unity3D 实现骨骼动画的 GPU Skinning 详解
Thomas_YXQ
nginx运维游戏开发Unity3D3d架构ui
引言在游戏开发中,骨骼动画是一种常见的动画技术,它通过骨骼的变换来驱动模型的顶点变化,从而实现角色的动画效果。传统的骨骼动画通常在CPU上进行计算,但随着硬件的发展,GPU的计算能力越来越强,GPUSkinning技术逐渐成为优化骨骼动画性能的重要手段。本文将详细介绍如何在Unity3D中实现GPUSkinning,并提供相关的代码实现。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交
- Oracle 数据库基础入门(一):搭建数据管理基石
Aphelios380
Oracleoracle数据库linux编辑器
在当今数字化时代,数据库作为数据管理的核心工具,对于各类应用系统的开发至关重要。尤其是在Java全栈开发领域,掌握一款强大的数据库技术是必备技能。Oracle数据库以其卓越的性能、高度的可靠性和丰富的功能,在企业级应用中广泛使用。开辟新的篇章,让我们踏上Oracle数据库的学习之旅,聚焦于基础的建表、数据操作等关键知识,为后续深入学习和实际项目应用筑牢根基。一、DDL数据定义语言:构建数据库结构框
- 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><