- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能深度学习ai
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
2301_80355452
深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- 网络安全运维与攻防演练综合实训室解决方案
武汉唯众智创
web安全运维安全网络安全运维与攻防演练实训室网络安全运维攻防演练实训室网络安全运维与攻防演练
一、前言在数字化浪潮席卷全球的当下,网络已深度融入社会的各个层面,成为推动经济发展、社会进步和科技创新的关键力量。从日常生活中的移动支付、社交互动,到企业运营中的数据管理、业务拓展,再到国家关键基础设施的运行,网络的身影无处不在。在日常生活中,我们频繁地在网络上进行各种活动,如网上购物、移动支付、社交互动等,这些活动都涉及到个人敏感信息的传输和存储。一旦这些信息被泄露,个人可能面临财产损失、身份被
- Kotlin集合与泛型
Devil枫
安卓kotlinwindows开发语言
一、集合类型Kotlin提供了三种主要的集合类型:List、Set和Map。List(列表)有序集合,允许重复元素。funmain(){//不可变Listvalnumbers:List=listOf(1,2,3,4,5)println("不可变List:$numbers")//可变ListvalmutableNumbers=mutableListOf(10,20,30)mutableNumbers
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- 创建对象的步骤
玩代码
jvm
以下是创建对象的具体步骤及详细说明,结合关键流程与原理分析:1.判断对象是否加载、链接阶段、初始化阶段类加载检查是对象创建的第一步。当遇到new指令时,虚拟机会检查该指令的参数是否能在常量池中定位到类的符号引用,并检查该类是否已被加载、解析和初始化。若未加载,需先执行类加载过程。链接分为三个子步骤:验证:确保类信息符合虚拟机规范,避免安全问题。准备:为类的静态变量分配内存并设置默认初始值(如int
- muduo
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php前端开发语言
好的,我们来深入剖析陈硕老师开发的著名C++网络库——muduo。它以“简单、高效、易用”著称,是学习LinuxC++高性能网络编程的绝佳范本。我会尽量详细、通俗地讲解其核心思想、关键组件、源码结构和工作原理。核心思想:Reactor模式(Non-blocking+I/OMultiplexing)muduo的灵魂是Reactor模式。理解它就理解了muduo的一半。想象一下:传统阻塞模型的问题:想
- 轻松开发AI应用:Dify、Langchain与Coza全方位对比分析
AI Agent首席体验官
人工智能langchain
1.Dify与Langchain区别Dify和Langchain都是用于开发AI应用的平台,但在设计理念、功能特点及适用场景等方面存在明显差异。以下是两者的详细对比:总体概述Dify:一个开源低代码平台,旨在简化AI应用的开发,提供完整的UI解决方案和无缝的集成能力,适合技术背景不强的用户,帮助他们快速开发和部署AI应用。Langchain:一个灵活的Python开发库,为开发者提供精细控制,适合
- 编程语言发展史之:逻辑编程语言
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介逻辑编程(logicalprogramming)是一种编程范式,旨在以一种逻辑的方式来表示程序,而不是像命令式编程一样直接面向计算模型或执行指令。逻辑编程倾向于通过构造计算机所理解的数学逻辑模型来解决问题。它特别适用于那些对数据结构和算法模型十分敏感的问题。与函数式编程相比,逻辑编程更加强调数据、关系和抽象等抽象概念之间的对应关系,因此更容易设计出正确而优雅的程
- 游戏服务器:分区分服 vs 全区全服深度解析
你一身傲骨怎能输
游戏行业领域知识专栏服务器架构
下面详细分析游戏服务器分区分服与全区全服的区别,涵盖原理、优缺点、适用场景、技术实现等多个维度。一、基本概念1.分区分服分区分服指的是:游戏服务器被划分为多个“区”或“服”,每个区服是一个相对独立的世界,玩家只能在自己选择的区服内进行游戏、交互、排名、交易等。例如:一区、二区、三区,或“电信一区”、“网通二区”等。2.全区全服全区全服指的是:所有玩家都在同一个大世界中,或者不同区服的玩家可以无障碍
- 脑机新手指南(二十)BCI2000 新手入门指南(下篇)
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南人工智能算法大数据
一、引言在上篇文章中,我们介绍了BCI2000的基本概念、特点和优势,以及安装、配置和基本使用流程。在本篇文章中,我们将深入探讨BCI2000的信号处理和分类算法,并提供一些实操的代码教程,帮助新手更好地掌握BCI2000的使用方法。二、BCI2000的信号处理(一)信号处理的基本概念在脑机接口系统中,信号处理是一个非常重要的环节,它的主要目的是从原始的脑电信号中提取有用的信息,并去除噪声和干扰。
- 脑机新手指南(十七)EEG-ExPy 新手入门教程(上篇):基础概念与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南新手入门算法脑机接口
一、EEG-ExPy是什么?EEG-ExPy是一个基于Python的开源工具包,专为脑电(EEG)实验设计、数据采集和实时分析而开发。它的核心优势在于低门槛易用性和模块化设计,即使是没有编程基础的新手,也能通过简单的代码或图形界面快速搭建EEG实验流程。其功能覆盖:1.自定义实验范式设计(如视觉刺激、运动想象任务)2.实时EEG信号采集与预处理3.简单的脑机接口(BCI)应用开发4.实验数据的存储
- 脑机新手指南(十五)speechBCI 项目新手入门指南(上):项目概述、代码结构与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南python脑机接口新手入门
一、引言在脑机接口(BCI)领域,语音相关的研究正不断取得突破。speechBCI项目为语音脑机接口的研究提供了一个优秀的开源代码库。该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇,详细引导新手深入了解和使用speechBCI项目。二、项目概述speechBCI项目不仅仅是一个代码集合,它背后有着深厚的学术背景和实际应用价值。它与一篇发表在[Natur
- 脑机新手指南(十二):BciPy 脑机接口工具入门(下篇):核心功能与实践应用
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脑机新手指南人工智能算法机器学习
一、BciPy核心模块深度解析(一)信号采集与处理模块(acquisition&signal)1.信号采集流程BciPy通过LabStreamingLayer(LSL)协议实现多设备同步采集:frombcipy.acquisitionimportLslStreamer # 初始化LSL流采集器 streamer=LslStreamer() streamer.connect() # 连接到EEG设
- 脑机新手指南(七):OpenBCI_GUI:从环境搭建到数据可视化(上)
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南脑机接口算法人工智能新手入门
一、OpenBCI_GUI项目概述(一)项目背景与目标OpenBCI是一个开源的脑电信号采集硬件平台,其配套的OpenBCI_GUI则是专为该硬件设计的图形化界面工具。对于研究人员、开发者和学生而言,首次接触OpenBCI设备时,往往面临数据可视化、实时处理及跨平台兼容性等挑战。OpenBCI_GUI的核心目标是为所有OpenBCI设备(包括Ganglion、Cyton及CytonwithDais
- 脑机新手指南(三):新手小白入门 BCI-从认识到初体验(上)
一、引言脑机接口(Brain-ComputerInterface,简称BCI)作为一项前沿科技,正逐渐改变我们对大脑与外部设备交互方式的认知。本教程旨在为完全不了解BCI的新手提供一个全面且系统的入门指南,帮助大家开启在BCI领域的学习之旅。二、认识BCIBCI的定义BCI是一种能够实现大脑与外部设备直接通信的技术。它通过检测大脑活动产生的电信号、磁信号或其他生理信号,并将这些信号转化为计算机能够
- 机器视觉:ransac算法详解
无水先生
数字图形和图像处理算法计算机视觉
目录一、说明:二、算法步骤三、算法代码四、其它补充一、说明:RANSAC是一种常用的参数估计方法,全称为RandomSampleConsensus(随机抽样一致性)。它通过随机选择数据中的一部分,然后根据这些数据拟合模型,统计模型与其他数据的偏差,最终筛选出符合一定阈值的数据,用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域,如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。其优点在于对噪声数据和异常值有很强的鲁
- matlab有限元相场算法
bubiyoushang888
算法matlab机器学习
研究的目的是证明一种有限元相场算法,其中相场方程是完全耦合并同时求解的。不过,在这种情况下,完全耦合的方程是弹性和非守恒的阶参数;然而,该方法可作为其他相场模型完全耦合公式的模板。这是求解具有弹性不均匀性的Allen-Cohn方程的主要程序。有限元算法。该算法解决了非保守阶参数的演化问题。全耦合模式下应力列场的演化。取决于代码中Isolve参数的选择:对于Isolve-1,代码以长手格式和非优化模
- 磁盘是计算机存储设备的一种,用于持久存储和读取数据,通过磁性材料在盘片上制造磁道和磁点
Bol5261
engineering)Data(StructuresAlgorithms)App(ApplicationJavaKotlin)制造网络
以下是关于磁盘的详细介绍:磁盘的定义与作用磁盘是计算机存储设备的一种,用于持久存储和读取数据。它以圆盘状的物理结构为基础,通过磁性材料在盘片上制造磁道和磁点,利用磁头来读写数据。其主要功能是存储操作系统、应用程序、用户数据等,并在需要时提供数据的读取和写入。磁盘的分类按磁头是否可以移动分类移动磁头式磁盘(MovableHeadDisk):磁头可以移动,用于定位磁盘上不同的磁道,典型代表是机械硬盘(
- 无人设备遥控器之RTK技术篇
SKYDROID云卓小助手
信号处理人工智能嵌入式硬件算法自动化
RTK(Real-TimeKinematic,实时动态差分)技术是一种基于载波相位测量的高精度卫星导航定位技术,在无人设备(如无人机、无人车、无人船)遥控器中应用广泛,可显著提升设备的定位精度与作业效能。一、技术原理:载波相位差分实现厘米级定位RTK技术的核心在于通过基准站与流动站(无人设备)之间的实时数据交互,消除卫星信号传播过程中的公共误差,实现厘米级定位精度。具体流程如下:基准站观测:部署在
- 【Python】函数
Guiat
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个人主页:Guiat归属专栏:Python文章目录1.函数的定义1.1基本定义方式1.2函数名和参数2.函数的调用2.1基本调用方式2.2参数传递3.函数的返回值3.1`return`语句3.2返回多个值4.函数的作用域4.1局部变量4.2全局变量5.匿名函数(Lambda函数)5.1定义和使用5.2应用场景6.递归函数6.1定义和原理6.2优缺点正文1.函数的定义1.1基本定义方式在Python
- 脑机新手指南(二十一)基于 Brainstorm 的 MEG/EEG 数据分析(上篇)
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南数据分析数据挖掘
一、脑机接口与神经电生理技术概述脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)是一种在大脑与外部设备之间建立直接通信通道的技术,它通过采集和分析大脑信号来实现对设备的控制或信息的输出。神经电生理信号作为脑机接口的重要数据来源,主要包括以下几种类型:MEG(脑磁图):通过测量大脑神经元电活动产生的磁场变化来反映脑功能,具有极高的时间分辨率。EEG(脑电图):通过头皮电极记录大脑皮
- 基于RapidOCR与LangChain的PDF图文内容解析器开发
要努力啊啊啊
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fromtypingimportListfromlangchain.document_loaders.unstructuredimportUnstructuredFileLoaderfromdocument_loaders.ocrimportget_ocrimporttqdmclassRapidOCRPDFLoader(UnstructuredFileLoader):def_get_element
- 【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION
Akttt
T2I计算机视觉人工智能text2img深度学习
CODE:2309https://github.com/StevenShaw1999/RnBABSTRACT近期的文本到图像(T2I)扩散模型在以文本提示作为输入生成高质量图像方面取得了显著进展。然而,这些模型无法传达布局指令所指定的合适空间构图。在这项工作中,我们探索了使用扩散模型进行零样本接地T2I生成,即无需训练辅助模块或微调扩散模型就能生成与输入布局信息相对应的图像。我们提出了一种区域与边
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
AI智能探索者
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
- python实战:在Linux服务器上使用LibreOffice命令行批量接受Word文档的所有修订
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服务器pythonlinuxLiberOffice开源办公软件linux办公软件
在Linux服务器上使用LibreOffice命令行批量接受Word文档的所有修订一、背景与需求1.1常见场景1.2为什么选择LibreOffice二、环境准备2.1安装LibreOffice2.2验证安装三、Python实现代码四、代码解析4.1主要功能4.2错误处理4.3使用灵活性五、高级应用5.1批量处理多个文件5.2与其他工具集成六、注意事项七、总结在实际工作中,我们经常需要处理包含修订标
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- Java 大顶堆、小顶堆
你都会上树?
数据结构java开发语言数据结构
堆堆结构实际上是一个完全二叉树,不过它又在完全二叉树的基础上做了升级。小顶堆:其每个节点的父节点都小于当前节点,那么根节点就是其最小的节点。大顶堆:其正好与小顶堆相反,每个节点的父节点都大于当前节点,所以根节点就是最大的节点。结构在Java中,没有实际意义上的堆数据结构。不过,通常都使用数组来存储。接下来边简单概述为什么要使用数组以及数组存储的好处。对于完全二叉树结构,它当前所在层数用n表示,那么
- Day52|动态规划part13:300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组
QHG7C0
数据结构与算法(二刷)动态规划算法
子序列问题是动态规划解决的经典问题300.最长递增子序列首先我们明确一下子序列的定义,子序列与子串(必须要连续)不同,子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。一看没啥思路,都忘光了。。。也不知道咋用动态规划做。确定dp数组含义及下标dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。这里明确dp[i]的含义很重要,因为这道题我们返回的结
- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- 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><