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韩公子的Linux大集市
五MySQL运维DBAmysql数据库
文章目录优化版三国主题MySQL建表与查询练习(细节增强)题目一:三国人物信息表(全面优化)建表语句(增强约束与注释)插入数据(含完整信息)查询练习(增强实用性)题目二:三国战役表(增强关系设计)建表语句(完整关系模型)插入数据(完整战役信息)查询练习(多表关联)综合实战演练1.人物能力值分析2.战役地图查询3.胜负因素分析设计亮点总结优化版三国主题MySQL建表与查询练习(细节增强)题目一:三国
- 大模型MoE模型技术详解
大雷神
AI人工智能机器学习AI大模型
场景:大型超市的收银区域想象一下周末的超市,人山人海(就像大模型要处理海量的Token)。众多收银台(专家):超市有20个收银台,每个收银台都是一个“专家”。有的收银台是人工柜台(擅长处理现金、复杂商品、老人购物);有的是自助扫码机(适合年轻人、商品少、动作快);有的是快速通道(只允许买5件商品以下的顾客);有的是大宗商品通道(专门处理整箱饮料、大件物品)。智能引导系统(门控网络):顾客(每个To
- flask模型model--多表操作
lpy817
flaskpython后端数据库mysql
外键的设置表之间的关系为一对多时,需要创建两张表,在多的一端表中设置外键。表之间的关系为多对多时,需要创建三张表,两边的表中一般都不设置外键,构建一张中间表对这两个表设置外键。如何知道backref定义的反向属性名,最终可以访问什么?#在A模型中(比如Grade)students=db.relationship('Student',backref='grade')#那么在B模型(Student)中
- 2025年网络安全人员薪酬趋势
程序员肉肉
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2025年网络安全人员薪酬趋势一、网络安全行业为何成“香饽饽”?最近和几个朋友聊起职业规划,发现一个有趣的现象:不管原来是程序员、运维还是产品经理,都想往网络安全领域跳槽。问原因,答案出奇一致——“听说这行工资高”。确实,从2025年的数据来看,网络安全行业的薪资水平不仅跑赢了大多数IT岗位,甚至成了“技术岗里的天花板”。但高薪背后到底有哪些门道?哪些职位最赚钱?城市和经验如何影响收入?今天我们就
- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
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引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- 【代码学习】扩散模型原理+代码
李加号pluuuus
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来源:超详细的扩散模型(DiffusionModels)原理+代码-知乎(zhihu.com)代码:drizzlezyk/DDPM-MindSpore(github.com)DDPM1.Unet1.1正弦位置编码classSinusoidalPosEmb(nn.Cell):def__init__(self,dim):super().__init__()half_dim=dim//2#将给定的维度除
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
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nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 第三章:网络安全基础——构建企业数字防线
阿贾克斯的黎明
网络安全web安全安全
目录第三章:网络安全基础——构建企业数字防线3.1网络协议安全深度解析3.1.1TCP/IP协议栈安全漏洞图谱3.1.2关键安全协议剖析3.2网络攻击全景防御3.2.1OWASPTop102023最新威胁3.2.2高级持续性威胁(APT)防御3.3网络安全设备部署指南3.3.1下一代防火墙(NGFW)配置要点3.3.2IDS/IPS系统部署方案3.4企业网络架构安全设计3.4.1安全分区最佳实践3
- 2025年的RAG技术发展趋势与演进
码农Q!
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本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察,讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG(检索增强生成)由“检索”和“大模型生成”两部分组成,而检索之前的索引创建(如chunking、embedding等)是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中,RAG概念突然走红,并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
- AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势:为什么它是中国市场的“AI主力军”?关键词:文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要:在全球AI大模型浪潮中,百度文心一言(ERNIEBot)凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势,成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻,从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
- 数字经济时代科技创业的巨大潜力
2025年3月,42岁的字节跳动创始人张一鸣以655亿美元身家成为中国新首富。这位"80后"企业家白手起家的故事,展现了数字经济时代科技创业的巨大潜力。本文将带您了解张一鸣的成功秘诀,分析网络安全行业的最新趋势,并为计算机专业学生提供实用建议。张一鸣的成功之道张一鸣的财富增长主要得益于字节跳动的全球化布局和技术创新。2024年上半年,公司营收达730亿美元,其中海外收入占比23%。旗下TikTok
- 网络安全行业核心人才需求与职业发展路径
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安全网络安全程序人生职场和发展
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为驱动经济、重塑社会的核心资产。从智慧城市到工业互联网,从移动支付到远程医疗,数字技术深度融入人类生活的每个角落。然而,技术赋能的另一面是风险的指数级放大——网络攻击手段日益复杂,数据泄露事件频发,关键基础设施面临瘫痪威胁,甚至国家安全与公民隐私也暴露在未知风险之中。在此背景下,网络安全早已超越技术范畴,成为关乎国家战略、企业存续与个人权益的“数字生命线”。无论
- 网安学习NO.12
下一代防火墙(Next-GenerationFirewall,简称NGFW)是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备,其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境(如云计算、移动办公、加密流量激增等)中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点,通过融合多元安全能力,实现对网络流量更精准、更智能、更全面的管控与防御。一、下一代防火墙与传统防火墙的核心差异传统防火墙主要依赖“端口-协议”
- 【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek
东方鲤鱼
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由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况,故在本地搭建部署;前提条件1.由于需要拉取开源镜像,受网络限制,部分资源在前提中会下载的更快!请自行;2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),专为无缝部署大型语言模型(LLM)(如Llama2、Mistral、Llava等)而设计。通过一键式
- 【前端】异步任务风控验证与轮询机制技术方案(通用笔记版)
一、背景场景在某类生成任务中,例如用户点击“执行任务”按钮后触发一个较耗时的后端操作(如生成报告、渲染图像、转码视频等),由于其调用了模型、渲染服务或需要较长处理时间,为了防止接口被频繁恶意调用,系统需要加入风控验证机制。此外,因任务处理为异步,前端无法立即获得最终结果,因此需通过轮询方式定期查询任务状态,等待任务完成后展示结果。二、整体流程说明1.用户点击“执行任务”按钮:前端调用风控接口/ap
- Git 分支管理规范
一、大公司的分支管理实践1.GitFlow(经典模型)master:主分支,仅用于发布正式版本featureelop:开发分支,集成新功能feature/*:功能分支,从featureelop分支创建,用于开发新功能release/*:发布分支,从featureelop分支创建,用于测试和修复hotfix/*:热修复分支,从master分支创建,用于紧急修复2.GitHubFlow(持续交付型)m
- 本地部署大模型的几种方式
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语言模型人工智能自然语言处理chatgpt学习
现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及YI等.前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!无论私有的大模型,还是开源的可私有化部署的大模
- 推荐系统中的归因分析
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人工智能大数据
推荐系统中,归因分析(AttributionAnalysis)分析用户完成转化前到底是哪个渠道最起决定性作用。参考网络相关资料,常用的用户转化归因分析模型有如下6种,现收录参阅。1)最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。用户8月1日小红书种草,8月5日搜索官网,8月10日淘宝广告点击并完成下单。“最后点击归因”将此次转化归于淘宝广告,适用电商促销季投放归因。2)首次点击归因转化价
- mac m1安装大模型工具vllm
liliangcsdn
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1更新系统环境参考vllm官网文档,vllm对applem1平台macos,xcoder,clang有如下要求OS:macOSSonomaorlaterSDK:XCode15.4orlaterwithCommandLineToolsCompiler:AppleClang>=15.0.0在AppStore更新macOS和XCoder,依据XCoder版本号安装commandlinetools。htt
- Ubuntu系统下pip install的accelerate包没有安装至conda环境下,而是错误放入.local文件中
服务器上跑模型时莫名报了一个没有‘torch’包的错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/ubuntu/.local/bin/accelerate",line5,infromaccelerate.commands.accelerate_cliimportmainFile"/home/ubuntu/.local/lib/python3.10/site-p
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 解决 Python 包安装失败问题:以 accelerate 为例
在使用Python开发项目时,我们经常会遇到依赖包安装失败的问题。今天,我们就以accelerate包为例,详细探讨一下可能的原因以及解决方法。通过这篇文章,你将了解到Python包安装失败的常见原因、如何切换镜像源、如何手动安装包,以及一些实用的注意事项。一、问题背景在开发一个深度学习项目时,我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而,当我运行以下命令时:bash复制pipins
- 思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界
John Song
AI人工智能思维链2.0CoT多模态思维链元认知优化
以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章(原文链接)的博客化重构,融合技术本质与应用实践:思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一、从黑箱到透明思考:CoT的核心突破传统LLM困境:“大模型如同天才自闭症患者——知识渊博却无法展示思考路径”CoT解决方案:#标准CoT提示模板prompt="""问题:小明有5个苹果,吃掉2个
- 操作系统 线程模型 用户级线程 内核级线程 混合线程 多对一模型 一对一模型 多对多模型
littleAirport~
hqyanyan操作系统线程
根据操作系统内核是否对线程可感知,可以把线程分为内核线程和用户线程。名称描述用户级线程由应用程序所支持的线程实现,内核意识不到用户级线程的实现内核级线程内核级线程又称为内核支持的线程在只有用户级线程的系统内,CPU调度还是以进程为单位,处于运行状态的进程中的多个线程,由用户程序控制线程的轮换运行;在有内核支持线程的系统内,CPU调度则以线程为单位,由操作系统的线程调度程序负责线程的调度。对于多用户
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- LLaMA 学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构:模型微调手册:推理示例:指定位置加载模型测试ok:模型下载:llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码(RoPE)LLaMA模型结构:llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册:大模型微调LLaMA详细指南(准备环境、数据、配置微调参数+微调过程)_llama微调-CSDN博客显存占用:FP16/B
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分