- 前端开发领域倾囊相授——含自己实验室制定的学习计划和技术引导与学习
编程星辰海
#前端学习
【裂缝中的光即是你】暗处挣扎的根,终会托起向阳的花;深谷盘旋的风,终将化作腾空的羽翼。别嫌伤口丑陋,那是光挤进生命的缝隙;别怨脚步太慢,蛰伏的岁月自有深意。你看石缝里的种子,裂骨之痛后才有破晓的新绿;你听深海的暗涌,无声积蓄才掀起滔天的浪脊。此刻的沉默不是妥协,是把叹息锻造成剑;偶尔的停驻不是认输,是让灵魂与远方重新校准。当孤独漫过肩头,请相信:你举着火把走过的夜路,正一寸寸点亮他人的黎明;你咬紧
- 期待在 VR 森林体验模拟中实现与森林的 “虚拟复现”
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vr
VR森林体验模拟,无疑是科技与自然领域一次极具开创性意义的奇妙碰撞。它借助前沿的虚拟现实技术,以别出心裁、独树一帜的方式,为我们精心打造并带来了一场前所未有的森林探索奇幻之旅。在教育领域,于中小学的自然科学课堂上,学生们无需长途跋涉,就能通过VR森林体验模拟,身临其境地观察珍稀植物的生长细节,近距离感受森林生态系统的奥秘,极大地激发了他们对自然科学的浓厚兴趣;在专业的林业院校,这一技术更是成为了重
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- 照明新基建:塔能科技如何用数字骨骼支撑智慧城市生长
塔能物联运维
人工智能大数据
一、能源管理困局:双碳目标下的市政用电痛点在双碳背景下,城市照明用电量已引起市政部门的重点关注。据国家统计局统计:我国城市照明用电量已占据全市城市用电量的28%,部分城市的照明用电量已高达35%以上,高压钠灯传统照明系统存在大量的“长明灯”长“明”问题,照明浪费已十分严重,二线城市市政部门统计未经治理路段无效照明耗电320万度,耗资高达2亿多元。塔能科技智慧照明系统为这种窘迫带来了光明。塔能科技智
- 农业生产的智能管家:物联网助力科学种植养殖
蓝蜂物联网
物联网信息可视化运维制造云计算
农业生产长期面临着自然环境多变、生产管理粗放、资源利用效率低等难题。农户在种植养殖过程中,往往依靠经验进行决策,难以精准把握作物生长需求和动物生长规律,导致农产品产量不稳定、品质参差不齐,养殖效益难以提升。随着物联网技术在农业领域的深入应用,农业生产迎来了智能化转型的契机,蓝蜂的物联网解决方案犹如智能管家,为农业生产提供全方位的智慧服务。在种植领域,蓝蜂的农田监测系统堪称作物生长的“守护者”。通过
- 管理思想之水象星座特质
lingdian23
管理思想水象星座
水象星座,苛求较真,你会失去更多。水象星座包括巨蟹座、天蝎座和双鱼座,分别以螃蟹、蝎子和鱼作为象征符号。这三种动物不是生长在隐秘的地方,就是在水边或水底生活,由此也可以看出这三个星座特殊的倾向和特质。水象星座的感官欲望几乎和地象星座一样强烈,不过,相较于地象星座,他们比较能自然流露,可以要谨防过度或太过苛求。水象星座的人通常用情很深,尤其是对于爱情,很难抱超然的态度。水象星座人要懂得,过分苛责较真
- 继 Evo 2 之后,Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE,训练数据涉及 70 种不同细胞系
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众所周知,人体由不同类型的细胞组成——免疫细胞在感染发生时可引发炎症反应以抵御病原体;干细胞具有分化潜能,可生成多种组织类型;而癌细胞则通过逃避生长调控信号,实现异常增殖。尽管这些细胞在功能和形态上差异巨大,但它们几乎都拥有相同的基因组。细胞的独特性并非来自DNA序列本身的差异,而是源于它们如何调控和使用相同的基因信息。换言之,细胞的特性源于基因表达的差异,而一个细胞的基因表达模式不仅决定了它属于
- LightGBM:极速梯度提升机——结构化数据建模的终极武器
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能GBDTLightGBM
基于直方图与Leaf-wise生长的高效GBDT实现,横扫Kaggle与工业场景一、为什么需要LightGBM?GBDT的瓶颈传统梯度提升树(如XGBoost)在处理海量数据时面临两大痛点:训练速度慢:需预排序特征&层次生长(Level-wise)内存消耗高:存储特征值与分裂点信息LightGBM的诞生微软亚洲研究院于2017年开源,核心目标:✅训练效率提升10倍✅内存占用降低50%✅保持与XGB
- AI模型开发的全生命周期管理体系
TechVision大咖圈
人工智能AI模型开发全生命周期管理MLOps模型部署数据管理模型监控
从"炼丹"到工程化:让AI模型开发不再是玄学目录1.引言:告别AI开发的"野蛮生长"时代2.生命周期管理体系总览3.数据管理阶段:万丈高楼平地起4.模型开发阶段:从想法到现实5.训练与调优阶段:让模型"学会"思考6.部署与监控阶段:上线不是终点7.维护与迭代阶段:持续进化的秘诀8.总结:构建可持续的AI开发生态1.引言:告别AI开发的"野蛮生长"时代还记得那些年我们"炼丹"的日子吗?一个模型训练几
- 推荐项目:hedera——Unity的3D常春藤模拟生长工具
施刚爽
推荐项目:hedera——Unity的3D常春藤模拟生长工具hederapaint3DivyintheUnityEditor,watchprocedurallygeneratedmeshessimulategrowthandclinginginreal-time项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/he/hedera项目介绍hedera是一个专门为Unity开发者
- 致癌分子的失控狂飙:EGFR 信号通路如何驱动肿瘤生长,又如何成为精准治疗靶标?
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在细胞构成的精密王国里,每个分子都遵循着既定的规则运行。然而,当表皮生长因子受体(EGFR)这一关键分子因某种原因失控,过量表达并持续激活时,一场导致细胞疯狂增殖的“叛乱”便悄然启动。作为肿瘤发生发展的核心驱动者,EGFR通路的异常激活不仅揭开了癌细胞恶性转化的序幕,更成为现代肿瘤精准治疗的重要突破口。一、肿瘤基因的双重面孔:原癌基因如何沦为“叛变者”肿瘤的发生源于基因世界的失衡,其中原癌基因与抑
- Trends in Plant Science | 地理资源所寇亮团队发表关于“根系迭代效应”全新理论范式与量化方法的最新成果
生态学者
细根大数据
本文首发于“生态学者”微信公众号!自上世纪80年代以来,根系生态学中以过程为基础的根系生长、周转、分解动态研究取得了蓬勃发展,这些过程决定了植物根源碳对土壤碳库的贡献。一方面,根系的生长和周转决定了根系向土壤输送碳的量,另一方面根系分解也决定了这些碳将有多少从土壤中释放出去。但此类根系动态研究多基于根系生长-死亡(碳输入)和分解(碳输出)的单过程,忽略了根系碳输入-输出过程的连续性和完整性,因此得
- 甜菜杂草目标检测数据集(猫脸码客第278期)
公众号:猫脸码客
开源数据集猫脸码客开源数据集甜菜杂草目标检测数据集
甜菜杂草检测一、甜菜田杂草种类甜菜田中常见多种杂草,以下为你详细介绍几种典型杂草:稗草植物属性:一年生草本植物,外形与稻子极为相似。形态特征:秆直立,表面光滑无毛。圆锥花序主轴带有角棱,质地粗糙;小穗密集生长在穗轴的一侧,几乎无柄或仅有极短柄。生长习性:花果期在7-10月,常生长于稻田、沼泽、沟渠旁以及低洼荒地等区域。狗尾草别称:又叫莠,因其穗形酷似狗尾巴而得名。形态特征:秆疏丛生,直立或者基部膝
- GPU 寿命的物理极限:实验室服务器运维的科学方法论
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1.GPU衰减的物理机制解析1.1热力学衰减模型阿伦尼乌斯方程应用:k=A⋅e−Ea/(kBT)k:化学反应速率(电子迁移速度)Ea:激活能(约0.5-1.0eV)T:绝对温度(℃+273.15)寿命计算公式:寿命=k1∝eEa/(kBT)示例:85℃寿命是75℃的1/2,95℃寿命仅为75℃的1/4。1.2电子迁移现象微观机制:高电流密度导致金属原子脱离晶格(如铝互连层)空洞形成与晶须生长引发短
- 从生存到生长:智能化转型中的“共生型企业家“进化论
开利网络
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数字化生存:从利己博弈到利他共生当流量红利消退、供应链重构加速,企业正面临"前有狼、后有虎"的生死局。数字化不再是选择题,而是决定企业能否穿越周期的必答题——但90%的企业都走错了方向。转型密码,在于变革传统商业逻辑:用数字化手段把蛋糕做大,而非抢食存量。某制造企业开放供应链数据中台,让上下游中小厂商共享产能预测模型,看似"自断财路",实则带动产业链整体效率提升30%,企业自身也收获25%的生态增
- OpenLayers 计算GeoTIFF影像NDVI
GIS之路
OpenLayersWebGIS前端信息可视化
前言NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)即归一化植被指数,是反应农作物长势和营养信息的重要参数之一,用于监测植物生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差。其值在[-1,1]之间,-1表示可见光高反射;0表示有岩石或裸土等,NIR和R近似相等;正值,表示有植被覆盖,且值越大,表明植被覆盖度越高。计算公式:NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)1.
- 神经网络全景图:五大核心架构详解与本质区别
摘取一颗天上星️
深度学习神经网络人工智能深度学习
在人工智能的进化史上,神经网络如同分形生长的生命体,不断分化出适应不同任务的专用结构。本文将深入解析五大核心神经网络架构,揭示其设计哲学与应用边界。一、前馈神经网络(FNN):万物起源的基石结构特点:严格的单向信息流(输入层→隐藏层→输出层),无循环连接输入层隐藏层1隐藏层2输出层数学本质:y=σ(W2⋅σ(W1⋅x+b1)+b2)y=\sigma(W_2\cdot\sigma(W_1\cdotx
- 对ARM堆栈的理解
诗丶远方的田筠
arm开发
对ARM堆栈的理解一般ARM是按照向下生长的方式(即地址递减堆栈):对于RTOS系统,任务分配栈内存的栈起始地址一般就是栈底的位置。栈起始地址是栈内存区域的起始点,它是栈在内存中的起始位置。栈的大小size是指RAM中分配给当前任务(线程)的栈内存区域的总容量,栈的大小通常受到内存资源的限制,因此需要合理分配。栈顶指针(SP):控制栈的生成方向(默认是朝高->低地址),初始值通常设置为栈起始地址(
- 【Python 算法零基础 4.排序 ⑧ 基数排序】
L_cl
Python常见算法算法排序算法数据结构
没人能打败我,我会抽出自己的骨,打断自己的筋,重新生长——25.5.29选择排序回顾①遍历数组:从索引0到n-1(n为数组长度)。②每轮确定最小值:假设当前索引i为最小值索引min_index。从i+1到n-1遍历,若找到更小元素,则更新min_index。③交换元素:若min_index≠i,则交换arr[i]与arr[min_index]。'''①遍历数组:从索引 0 到 n-1(n 为数组长
- DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业:用 AI 重构农田管理 “神经网”
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek无人农场协同作业农田管理神经网人工智能
目录一、引言二、DeepSeek技术大揭秘2.1核心架构解析2.2关键技术剖析三、智能农业无人农场协同作业现状3.1发展现状概述3.2协同作业模式介绍四、DeepSeek的“农场奇妙游”4.1数据处理与分析4.2作物生长监测与预测4.3病虫害防治4.4农机协同作业调度五、实际案例大放送5.1案例一:绿丰农场5.2案例二:阳光果园六、挑战与对策探讨6.1面临的挑战6.2应对策略七、未来展望7.1De
- 农产品产量智能预测系统-项目介绍
数字化与智能化
机器学习场景落地-智慧农业人工智能农产品产量智能预测系统
一、项目介绍1、项目背景农业在全球粮食安全中占据着至关重要的地位,是人类生存和发展的基础产业。然而,当前农业生产正面临着诸多严峻挑战。气候变化导致极端天气事件愈发频繁,干旱、洪涝、高温等灾害严重影响农作物的生长和发育;土地使用变化使得可耕种土地面积减少,土地质量下降;人口的持续增长则不断加大对农产品的需求。在这些因素的交织影响下,传统的农作物产量预测方式已难以满足现代农业发展的需求。传统预测方法,
- 【Halcon】图像分割中的 regiongrowing 与dyn_threshold 动态阈值 算法详解对比
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图像分割中的regiongrowing与动态阈值算法详解对比在使用HALCON进行图像处理时,图像分割是最常见也最关键的操作之一。本文将深入讲解regiongrowing算子的原理与使用方法,并与另一常见方法——动态阈值(dyn_threshold)进行详细对比,帮助你根据不同应用场景选择合适的分割策略。一、regiongrowing算子详解1.算子功能regiongrowing是基于区域生长的分
- JS 设计模式(1):初识设计模式
smallluan
js设计模式设计模式开发语言javascript
一、为什么需要设计模式想象你正在搭建一座复杂的写字楼,如果没有统一的设计图纸,施工团队各干各的,导致管道错乱、电路重复铺设,最终不仅导致效率低下,还可能因为一个小小的改动“牵一发而动全身”。软件开发也是如此,没有一套设计规则的指引,代码就很容易陷入“混乱生长”的困境。你在开发的时候有没有遇到这样的问题:在开发的最开始往往会为每一个需求“即兴创作”代码。比如你在开发电商系统的时候,商品展示、订单处理
- 完整改进RIME算法,基于修正多项式微分学习算子Rime-ice增长优化器,完整MATLAB代码获取
算法小狂人
算法改进算法学习matlab
1简介为了有效地利用雾状冰生长的物理现象,最近开发了一种优化算法——雾状优化算法(RIME)。它模拟硬雾状和软雾状过程,构建硬雾状穿刺和软雾状搜索机制。在本研究中,引入了一种增强版本,称为修改的RIME(MRIME),集成了多项式微分学习算子(PDLO)。与传统的RIME方法相比,PDLO的加入给RIME算法引入了非线性,提高了其适应性、收敛速度和全局搜索能力。2.MRIME算法RIME算法从自然
- 基于RGB与多光谱图像的农田语义分割技术研究及应用
中达瑞和-高光谱·多光谱
相机
随着智慧农业的发展,精准监测农田环境与作物生长状态成为关键需求。传统遥感技术受限于光谱分辨率与成像条件,难以满足精细化管理要求。本文以无人机搭载中达瑞和S810多光谱相机为技术载体,结合深度学习算法,提出单模态与多模态融合的农田语义分割方法。通过构建专用数据集与创新网络架构,显著提升了复杂场景下的分割精度与环境适应性,为精准农业提供了高效解决方案。一、研究背景与技术挑战农业生产的数字化监测依赖高精
- 【计算机视觉系列实战教程 (十二)】:图像分割(阈值分割threshold、分水岭算法watershed的使用步骤、洪水填充floodFill算法的使用)
还下着雨ZG
计算机视觉计算机视觉人工智能
1.图像分割概述(1)What(什么是图像分割)将图像划分为不同的子区域,使得同一子区域具有较高的相似性,不同的子区域具有明显的差异性(2)Why(对图像进行分割有什么作用)医学领域:将不同组织分割成不同区域帮助分析病情军事领域:通过对图像的分割,为自动目标识别提供参数,为飞行器或武器的精准导航提供依据遥感领域:通过遥感图像分析城市地貌、作物生长情况。此外,云系分析和天气预报都离不开图像分割交通领
- 现代健康养生:解锁生活中的科学防护密码
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生活
在快节奏的现代生活中,健康养生并非遥不可及的目标,而是藏在日常细节里的科学实践。掌握这些实用的养生技巧,能为生活注入源源不断的活力。肠道是人体重要的消化和免疫器官,呵护肠道健康从饮食细节入手。多吃富含益生菌的食物,如无糖酸奶、泡菜,其中的有益菌群能调节肠道微生态,改善消化功能。同时,适量补充益生元,像香蕉、洋葱,它们是益生菌的“食物”,可助力有益菌生长。避免过度摄入生冷、辛辣食物,减少肠道刺激,让
- 基于STM32单片机语音识别 智能衣柜控制系统 除湿换气消毒成品 语音识别 蓝牙传输控制 红外感应 光敏照应 DIY成品 实物+源程序+原理图+仿真+其它资料
牛哥单片机开发电子工作室
单片机stm32嵌入式硬件语音识别课程设计
随着家庭中衣物不断增多,衣物的保存存在着许多的不方便,大多数的人喜欢把衣物存放在衣柜中,而传统的衣柜在防潮防霉等方面表现的并不尽如人意。在防潮方面,传统的衣柜并没有相应有效的除湿措施,每当下雨或者是在空气相对湿度过大时,衣柜中的衣物极易受潮,穿在身上容易引发感冒等疾病,给人们带来许多的不便。潮湿的环境也更容易导致霉菌等各种细菌的生长,而传统的衣柜并没有消毒的功能。霉菌破坏衣物的结构使纤维变得更加脆
- 机器学习(12)——LGBM(1)
追逐☞
机器学习机器学习
文章目录LightGBM算法详解1.算法背景2.核心创新2.1基于直方图的决策树算法2.2单边梯度采样(GOSS)2.3互斥特征捆绑(EFB)3.算法细节3.1树生长策略3.2特征并行与数据并行3.3类别特征处理4.关键参数说明4.1核心参数4.2控制速度参数4.3控制过拟合参数5.与XGBoost对比6.实践建议7.代码示例8.适用场景9.局限性LightGBM算法详解LightGBM(Ligh
- 机器学习(11)——xgboost
追逐☞
机器学习机器学习人工智能
文章目录1.算法背景和动机1.1.提升算法(Boosting)1.2.XGBoost的改进动机2.算法基础3.核心创新3.4稀疏感知算法4.系统优化4.1列块(ColumnBlock)4.2缓存感知访问4.3外存计算5.算法细节5.1树生长策略5.2特征重要性评估5.3自定义目标函数6.关键参数详解6.1通用参数6.2提升器参数6.3学习任务参数7.与LightGBM对比8.实践建议9.代码示例1
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro