- 大模型中token是什么?QA测试必须掌握的知识点
AI技术老狗(QA)
自然语言处理人工智能
模型理解和处理的基本单位就是Token,那模型处理的基本单位又是什么呢?它可以是单词、字符、短语甚至图像片段、声音片段等。例如,一句话会被分割成多个Token,每个标点符号也会被视为单独的Token。Token的划分方式会影响模型对数据的理解和处理。例如,中英文的Token划分方式就存在差异。对于中文,由于存在多音字和词组的情况,Token的划分需要更加细致。大型语言模型(LLM)是不能真直接正理
- 什么是LLM 大语言模型(Large Language Models, LLM),大语言模型的关键组成部分?大型语言模型如何运作?如何训练大型语言模型?
未禾
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLM大语言模型(LargeLanguageModels,LLM)什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。转换器LLM能够进行无监督的训练,但更精确的解释是转换器
- LeetCode:58 统计最后一个单词的长度
ALICEy_
算法LeetCode算法javaleetcode
Problem:58.最后一个单词的长度思路从后向前遍历,进行统计解题过程从后向前遍历,进行统计,如果遇到空格,那么说明最后一个单词结束了,初次想到的是正向遍历,但是需要处理的逻辑很多,比如,第一个单词结束后,还得去考虑第一个单词末尾的空格,如何处理?如果字符串的长度较长,由很多个单词组成,那么逻辑变的非常复杂所以反向遍历,就变的非常简单,从最后一个单词处理,只需要考虑最后单词是否包含空格,此处需
- 5、Pytorch 实现简单图卷积GCN,数据集Cora分类任务
找个栗子
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cora数据集-下载地址https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz1、Cora数据集是什么?Cora数据集由2708篇科学出版物组成,分为七类之一。引文网络由5429个链接组成。数据集中的每个出版物都由一个0/1值的单词向量描述,表示字典中不存在/存在相应的单词。该词典由1433个独特的单词组成。数据集下有两个文件cora.citesco
- 【Agent】OpenManus-Prompt组件详细分析
非晓为骁
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1.提示词架构概述OpenManus的提示词组件采用了模块化设计,为不同类型的智能体提供专门的提示词模板。每个提示词模块通常包含两种核心提示词:系统提示词(SystemPrompt)和下一步提示词(NextStepPrompt)。这种设计使得提示词可以独立于智能体代码进行管理和优化,同时保持了提示词与智能体之间的紧密集成。2.提示词类型与设计2.1系统提示词(SystemPrompt)设计特点:定
- 亚马逊怎么分析竞品广告?
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亚马逊广告主要有以下几种类型:一、赞助广告(SponsoredAds)商品推广(SponsoredProducts)这是按点击付费的广告,推广单个商品。展示在搜索结果页、商品详情页等。有自动和手动投放两种方式,自动投放由亚马逊匹配关键词和页面,手动投放卖家可自己选择关键词、商品和匹配类型(如广泛匹配、词组匹配、精准匹配)。例如,卖家销售一款品牌为A的运动手环,手动投放时可以选择“运动手环”“品牌A
- P1481 魔族密码
好好学习^按时吃饭
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题目来自洛谷网站:字典树trie思路:题目要求我们找到最长的词链,题目告诉我们:如果在一个由一个词或多个词组成的表中,除了最后一个以外,每个单词都被其后的一个单词所包含,即前一个单词是后一个单词的前缀,则称词表为一个词链。①将输入的字符串存入字典树中,在存入的过程中,我们用dp数组来记录以这个字符串末尾结尾的字符串链接了几个字符串。②也就是说,题目的最长词链一定是树上最长的支,当我们找完了这个字符
- vue3+ts+vite项目使用 unplugin-auto-import (自动导入)
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vue3vue3typescriptvite自动引入auto-import
该项目是基于vite创建的vue3+ts+vue-router+pinia项目;启动项目:npminstallnpmrundev启动后遇到了以下问题:问题1:Componentname"Person"shouldalwaysbemulti-word.eslint(vue/multi-word-component-names)解释:组件名“Person”应该总是由多个单词组成(组件名name:‘Pe
- SQL中关于WHERE子句与HAVING短语的区别
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数据库数据库开发
where子句与having短语的区别在于作用的对象不同where:作用于基本表或者是试图表示的是个体存在的条件是分组统计前对个体进行的筛选where不能使用聚集函数having:是对于分组以后对统计量进行的判断条件作用于组,从中选择满足条件的组having可以使用聚集函数用比较形象的解释来说就是,当全校的学生在操场上你需要将人聚集你的面前,当你叫全体男生来到主席台面前是你需要用的是wherese
- python离线语音转文本_使用Python将语音转换为文本的方法
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使用Python将语音转换为文本的方法,语音,转换为,文本,您的,麦克风使用Python将语音转换为文本的方法易采站长站,站长之家为您整理了使用Python将语音转换为文本的方法的相关内容。语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语,并将其转换为可读文本的能力。那么如何在Python中将语音转换为文本?如何使用SpeechRecognition库在Python中将语音转换为文本?我们不需要从头开始
- jieba库词频统计_jieba分词器(应用及字典的补充)及文档高频词提取实战
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jieba分词器是Python中最好的中文分词组件,本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式:将句子按照最精确的方法进行切分,适合用于进行文本分析;2、全模式:将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来,分词速度很快但容易产生歧义;3、搜索引擎模式:在精确模式分词的基础上,将长的句子再次进行切分,提高召回率,适用于搜索引擎
- NLU-预训练模型-2018:Bert(二)【“Masked LM”缺点:①预训练与微调不一致;②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度:O(n^2·d);n:输入序列长度(规定最长512)】
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#NLP/词向量_预训练模型bert人工智能深度学习
五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征,即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么?首先,这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如,如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配,这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果,即使没有关键字或短语重叠。其次,或许更重要的是,这些向量被
- 泛目录程序:2025快云站群程序的SEO优化功能
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大数据泛目录
快云站群程序的SEO优化功能围绕搜索引擎算法设计,具体包含以下核心模块:1.关键词智能布局密度检测与优化:自动分析内容关键词密度,建议合理区间(2%-8%),避免堆砌或遗漏;多词策略支持:可针对单篇内容设置主关键词+长尾词组合,覆盖更多搜索场景;标题/摘要自动生成:根据关键词智能生成高点击率的标题和Meta描述,提升搜索展示效果。2.内链自动化系统内容关联推荐:基于语义分析,自动在文章中插入相关内
- 如何在 Python 中将语音转换为文本
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语音处理人工智能综合pythonxcode开发语言
一、说明 学习如何使用语音识别Python库执行语音识别,以在Python中将音频语音转换为文本。想要更快地编码吗?我们的Python代码生成器让您只需点击几下即可创建Python脚本。现在就现在试试!二、语言AI库2.1相当给力的转文字库 语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语并将其转换为人类可读文本的能力。在本教程中,您将学习如何使用SpeechRecognition库在Python中
- 力扣hot100——49.字母异位词分组
码凡
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49.字母异位词分组给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。示例1:输入:strs=["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]示例2:输入:strs=[""]输出:[[""]]示例3:
- 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器
shuoac
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在AI及自然语言处理任务中,选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具,通过n-gram重叠来筛选和排序示例,从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度,计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高,表示文本间的重叠越大。NGramOv
- 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征(Creative Words & Features Model), 词袋模型处理未知词,模型得分
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理人工智能深度学习
这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征(CreativeWords&FeaturesModel)1.处理否定(NegationHandling)2.词组特征(Bigrams&N-grams)3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型(Bag-of-Words,BoW)1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词?4.处理未知词的方法计算模型得分(ScoreCalculation)处理创造
- RISC-V与ARM
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ARM系列小知识嵌入式
RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员,或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。ISA定义了机器及其微架构本身可以理解的命令/指令,它还定义了如何存储、访问和实施指令。我们使用计算机可以理解的语言向计算机的硬件发出指令。计算机语言由称为指令的词组成,词汇表称为指令集。指令集告诉我们每条指令的
- 数组作为HashMap的键
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学习Java的一些记录java算法开发语言
1、数组的hashcode是根据地址引用计算的。2、Arrays.hashcode静态方法能够根据数组的内容创建相应的hashcode。3、hashmap用数组做key时用的是地址引用计算的的hashcode,所以应避免使用数组为键。如果一定要用数组来作为map的key值的话,有两种方法:1,将数组转化为string2,用list代替记录自:力扣-剑指OfferII033.变位词组,链接力扣。
- 19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子
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AIWritePaperDeepSeekChatGPT人工智能chatgpt机器学习AIWritePaper大数据
写作风格与语言特征重复性与一致性:AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式,且整体语气和风格保持高度一致,缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。缺乏情感与语境变化:AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。过度使用特定词汇和短语:某些词汇和短语在AI生成的文本中出现频率较高,如“commendable”“meticulous”“
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
AGI大模型与大数据研究院
程序员提升自我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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
- Python学习第七天
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模块模块是一个包含Python代码的文件,通常以.py为扩展名。模块中内容有函数、类、变量/常量、测试代码。模块的作用:划分代码结构、提高代码的复用率。命名规范使用小写字母:模块名应全部使用小写字母。避免使用大写字母,因为不同操作系统对文件名的大小写敏感度不同。使用下划线分隔单词:如果模块名由多个单词组成,使用下划线_分隔单词。这种风格称为file_util避免使用关键字和内置模块名不要使用Pyt
- 什么是情绪分析?基本指南
沃丰科技
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情感分析用于了解文本中的观点、情感和态度。情绪分析也称为情绪分类或观点挖掘,允许您通过提取特定单词或短语来确定内容是正面、消极还是中性。情绪分析的主要目的是分析公众对某些产品、事件、人或想法的看法。过去几年来,该领域取得了重大进展,这主要是由于用户生成的情绪分析数据空前增长。它现在有无数的应用,为大企业、政治、心理学和社会学提供见解。本基本指南旨在概述情绪分析:基本面、各种类型的情绪分类、工作原理
- LeetCode 49:字母异位词分组
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目录LeetCode49:字母异位词分组题目描述解题LeetCode49:字母异位词分组题目描述给定一个字符串数组,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。示例:输入:[“eat”,“tea”,“tan”,“ate”,“nat”,“bat”]输出:[[“ate”,“eat”,“tea”],[“nat”,“tan”],[“bat”]]说明:所有输入均为小写字母。不考虑答案输
- LeetCode49:字母异位词分组
向阳1218
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原题地址:49.字母异位词分组-力扣(LeetCode)题目描述给你一个字符串数组,请你将字母异位词组合在一起。可以按任意顺序返回结果列表。字母异位词是由重新排列源单词的所有字母得到的一个新单词。示例1:输入:strs=["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]示例2:输入:
- LeetCode 热题 100:02 字母异位词分组
静心观复
leetCode热题100算法leetcode职场和发展
题目描述力扣第49题「字母异位词分组」要求如下:给定一个字符串数组strs,将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。示例1:输入:strs=["eat","tea","tan","ate","nat","bat"]输出:[["bat"],["nat","tan"],["ate","eat","tea"]]示例2:输入:strs=[""]输出:[[""]]示例3:输入:st
- Leetcode 49: 字母异位词分组
越哥聊IT
LeetCode算法面试通关leetcode算法职场和发展
Leetcode49:字母异位词分组这是一道经典的哈希表与字符串操作相关的题目,考察快速分组和使用数据结构的能力。所谓字母异位词,是指由相同的字母通过重新排列形成的不同单词。题目要求将一组字符串按照字母异位词分组。问题描述给定一个字符串数组strs,将词组按照字母异位词进行分组,返回所有分组后的结果。字母异位词具有相同的字符,只是排列顺序不同。输入输出示例:输入:strs=["eat","tea"
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 笔记:大模型Tokens是啥?为啥大模型按Tokens收费?
瞬间动力
硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位,代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景:1个token≈1个单词或标点符号。示例:句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"],共4个token。中文场景:1个token≈1个汉字或词语。示例:短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"],共4个token;若
- 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><