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c语言创建对象变量
大家还记得上节课的“类是对象的抽象和概括,而对象是类的具体和实例。”这句话吗,学会类的定义之后,下一步就是对象的创建和使用了1.对象的创建类就是包含函数的结构体,是一种自定义数据类型,用它定义出来变量,就是对象,这就是所谓的“对象是类的具体和实例”,定义了一个这个类的对象,也可以说实例化了一个对象,就是这个意思!而对象的使用,和结构体的使用也一样,都是主要访问里面的成员,也都是用过.的方式来访问,
- 绩效系统的技术重构:用工程思维解决公平性与效率难题
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绩效系统的技术重构:用工程思维解决公平性与效率难题当你的绩效模块成为团队吐槽的“祖传屎山”,背后往往是技术债的集中爆发。本文从开发者视角拆解:如何用系统设计解决评分公平性、数据孤岛与流程低效三大顽疾。一、技术人眼中的绩效痛点graphTDA[绩效系统技术债]-->B[评分公平性]A-->C[数据整合]A-->D[流程效率]B-->B1(“案例:销售精英因黑盒评分离职”)C-->C1(“手动合并40
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前言什么是泛型?在我们一般的编程模式下,我们需要给任何一个变量指定一个具体的数据类型,而泛型允许我们不指定具体类型的情况下进行编程,这样会具有更好的扩展性泛型的基本用法泛型主要有两种定义方式:定义泛型类,及定义泛型方法,使用的语法结构都是,括号中的字母使用任何字母都可以的,T只是常规写法在Kotlin中,还拥有非常出色的类型推导机制,假设我们传入一个Int类型的参数,Kotlin能够自动推导出泛型
- 基于springboot+mysql+jpa+html实现商品销售信息系统
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基于springboot+mysql+jpa+html实现商品销售信息系统一、系统介绍1、系统主要功能:2.涉及技术框架:3.本项目所用环境:二、功能展示三、其它系统四、获取源码一、系统介绍1、系统主要功能:订单管理模块商品管理模块品牌管理模块分类管理模块客户管理模块供应商管理模块2.涉及技术框架:web框架:SpringBoot数据库框架:SpingDataJPA数据库:MySql项目构建工具:
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AI人工智能领域:Bard的崛起之路关键词:Bard、GoogleAI、大语言模型、对话式AI、自然语言处理、生成式AI、AI竞争摘要:本文深入探讨GoogleBard的发展历程、技术架构及其在AI领域的地位。我们将从Bard的诞生背景开始,分析其核心技术原理,比较与其他大语言模型的异同,并通过实际案例展示其应用场景。最后展望Bard的未来发展方向及面临的挑战。背景介绍目的和范围本文旨在全面解析G
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介绍Redis是一款高性能的开源内存数据库,核心采用键值对(Key-Value)存储模型。其最大优势在于数据完全基于内存操作,读写速度远超传统磁盘数据库(内存访问速度可达磁盘的数千倍,固态硬盘仍有显著差距)。支持丰富的数据结构(字符串、哈希、列表、集合等),并非简单存储单一值。提供持久化机制(RDB快照/AOF日志),确保重启后数据可恢复。具备主从复制、哨兵高可用、集群分片等分布式能力,扩展性强。
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
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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
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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
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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
- 使用 Python 调用 Instagram API 爬取 Instagram 图片(完整指南)
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点云侠
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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
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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
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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
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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(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
- Brduino脑机连载(四)脑电范式软件大全(附源网页)
Psychopy(点击查看源网址)特点:是一款免费的心理学实验设计软件,可用于创建各种脑电实验范式,如视觉、听觉、认知等任务。它具有强大的图形界面和丰富的刺激呈现功能,能够精确控制刺激的时间、位置、强度等参数,并且支持多种数据格式的输出,方便与其他脑电分析软件进行集成.适用场景:适用于心理学、神经科学等领域的研究人员进行各种认知、感知、情感等方面的脑电实验研究,尤其是对于需要复杂刺激呈现和精确时间
- 机器视觉:ransac算法详解
无水先生
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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
- 从多源融合文档:使用LangChain合并加载器的指南
dsndnwfk
langchainphp开发语言python
#从多源融合文档:使用LangChain合并加载器的指南在数据驱动的世界中,处理和分析数据并不总是来自单一来源。通常,我们需要从多个文档中提取信息,以便全面了解一个主题或进行复杂的数据分析。本文将介绍如何使用LangChain的各种文档加载器来合并多个来源的数据,使得数据处理变得更加高效和简便。##1.引言在现代数据分析中,我们经常需要从多个文档中提取有价值的信息。这些文档可能以不同的格式存在,并
- 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(
- Python程序设计 第6章:函数和函数式编程
若北辰
Python程序设计python开发语言
Python程序设计Python是全球范围内最受欢迎的编程语言之一,学好Python将对个人职业生涯产生很大的助力,Python在机器学习、深度学习、数据挖掘等领域应用极为广泛。在数据科学家/数据分析师、人工智能工程师、网络安全工程师、软件工程师/全栈工程师、自动化测试工程师等岗位,年入50万,很普遍,学好Python,高薪就业不是问题,因此推出Python程序设计系列文章:Python程序设计第
- 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
- 深入解析FastAPI:Python高效Web API框架
永不放弃yes
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:FastAPI是一个专为构建API设计的现代、高性能PythonWeb框架,它利用TypeHinting和Pydantic库简化了数据验证和文档生成。文章深入介绍了FastAPI的核心特性,如异步支持、类型提示、依赖注入、自动化API文档以及错误处理等。还探讨了FastAPI的部署和测试方法,提供了实践案例和代码示例。FastAPI因其简洁、高效、易于测试的特
- 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
- 【多空三分天下】主图操盘系统 指标技术使用分解及源代码
选择不变
炒股主图指标区块链短线指标通达信指标公式炒股指标
如上图,多空三分天下操盘系统主图指标,主要分为如上8大信号及技术功能。当日买比详细的比例数据实时的五档买卖数据总和以及买卖差三条操盘线及对应的当下价格波段操盘买卖信号-波段操作参考强势启动信号-实体红色K线标记+钱袋图标信号关注做多信号-实体紫色+文字“关注做多”提示信号操盘线高位转空三线合一,空头形成操盘线空头三线合一,转多头一线变三线如上图,震荡或短线空头行情,一条指标线,行情转多,一线变三线
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
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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
- 什么是神经网络和机器学习?【云驻共创】
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什么是神经网络和机器学习?一.背景在当今数字化浪潮中,神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱,推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而,对于初学者和专业人士来说,理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中,我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。二.神经网络和机器学习简介神经网络和机器学习都是人工智能领域中的重要概念,它们通常用于解决各
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你都会上树?
数据库数据库javaoracle
数据库AICD特性之–原子性Atomicity数据库AICD特性之–隔离性Isolation数据库ACID特性之–持久性Durability数据库AICD特性之–一致性Consistency一致性指数据库在事务执行前后,数据始终符合预设的完整性约束和业务规则。事务执行前数据是合法的,执行后也必须合法,不允许出现违反规则的中间状态。一致性并非独立实现,而是依赖ACID中其他特性的协同:原子性(Ato
- 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、
- 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><