- Awesome-SIEMENS 西门子1847 学习视频整理
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PLC可编程控制器网络iot智能硬件学习方法硬件架构
基于西门子1847学习平台所整理的工业自动化相关学习视频,希望方便查找所需要资源,获取所需技能,由于时间有限,不定时但持续更新。想要交流或学习相关资源,请私信联系或微信PRE_ZHY联系,添加请注明西门子资源文章目录1.基础知识与技能1.1编程1.2网络知识1.3运动相关1.4其他知识2.硬件2.1PLC2.2变频驱动及伺服G120S120V20V90变频器故障及维护2.3工控机2.4电源2.5西
- 【知识图谱构建系列1】数据集介绍
几道之旅
人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱
文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目(LLM4KGC)聚焦于利用大语言模型(LLMs)实现从文本到知识图谱(Text-to-KnowledgeGraph,T2KG)的自动化构建,旨在探索高效可靠的知识
- Python版-LeetCode 学习:438. 找到字符串中所有字母异位词
guyu1003
LeetCode算法字符串pythonleetcode算法
给定一个字符串s和一个非空字符串p,找到s中所有是p的字母异位词的子串,返回这些子串的起始索引。字符串只包含小写英文字母,并且字符串s和p的长度都不超过20100。说明:字母异位词指字母相同,但排列不同的字符串。不考虑答案输出的顺序。示例1:输入:s:"cbaebabacd"p:"abc"输出:[0,6]解释:起始索引等于0的子串是"cba",它是"abc"的字母异位词。起始索引等于6的子串是"b
- 2025年中总结
Just Jump
人生经历思考反思认知方法2025年中总结
2025年中总结。一如往年惯例,总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标,每周迭代交付,先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练,是需要些时间和精力投入的,这并不是一个简
- 从零到云:我在达内一年的Linux云计算培训之旅
博客简介本篇博文中,我将从学员身份去分享过去一年里在达内教育培训有关Linux云计算的学习经历和收获,旨在为那些渴望踏入云计算领域的初学者提供一份指南参考,同时也尝试把笔记内容进行整理输出并分享给大家。无论你是刚接触IT的新手,还是希望通过报名培训机构转型的职场人,希望这份笔记能为你揭示关于培训机构里的Linux云计算基础知识和实践技巧。大纲概览培训笔记将按照机构课程顺序由简入深进行分享,总共分为
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 小程序学习笔记:判断分页数据边界,优化性能
you4580
学习笔记小程序
在小程序开发过程中,数据分页展示是常见的功能需求。但如果处理不当,可能会出现无效的数据请求,影响程序性能。今天咱们就来深入探讨如何在小程序开发里精准判断是否还有下一页数据,并避免发起多余请求。一、问题引入假设有80条美食数据,每页展示10条,理论上8页就能展示完。但在实际操作时,你有没有想过,会不会出现请求第9页、第10页数据这种情况呢?答案是肯定的。就像在开发美食类小程序时,用户不断上拉加载新数
- 小程序学习笔记:实现分页加载商铺列表数据并渲染 UI
you4580
学习笔记小程序
在微信小程序开发中,实现分页加载指定分类下的商铺列表数据,并进行UI渲染是常见的功能需求。本文将详细介绍这一功能的实现过程,包括API接口调用、数据请求、数据处理以及UI渲染和样式美化,同时附上相应代码,帮助大家更好地理解和实践。一、API接口与数据请求(一)API接口地址我们要调用的API接口地址包含一个动态参数:cat_id,这个参数用于指定分类的ID。例如,如果要请求美食分类下的所有商铺列表
- SafeMimic:迈向安全自主的人-到-机器人模仿移动操作
三谷秋水
智能体机器学习人工智能安全机器人人工智能机器学习
25年6月来自德州Austin分校的论文“SafeMimic:TowardsSafeandAutonomousHuman-to-RobotImitationforMobileManipulation”。机器人要想成为高效的家居助手,必须学会仅通过观察人类操作即可完成新的移动操作任务。仅凭人类的单个视频演示进行学习极具挑战性,因为机器人需要首先从演示中提取需要完成的任务及其方法,将策略从第三人称视角
- 【JAVA学习】泛型
我不会写代码njdjnssj
学习
传统方法不能对加入到集合ArrayList中的数据类型进行约束,遍历的时候需要进行类型转换,如果集合中的数据量较大,对效率有影响。泛型又称参数化类型,是JDK5.0出现的新特性,解决数据类型的安全性问题,在类声明或实例化时只要指定好需要的具体类型即可。泛型的好处:1)编译时,检查添加元素的类型,提高了安全性。2)减少了类型转换的次数,提高效率。Dog->Dog->Dog不加泛型的话:Dog加入->
- 多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界
Echo_Wish
前沿技术人工智能人工智能
多模态AI:让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界,从来不是只靠单一感官:眼睛看到画面,耳朵听到声音,皮肤感受到温度,嘴巴尝到味道,甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入,构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习(MultimodalLearning),正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天,我想跟大家聊聊:多模态学习为何重要?当前有哪些创新模型?如何
- 2-感知机学习算法
罗东琦
统计学习笔记
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于判别模型,也是神经网络与SVM的基础。感知机模型假设输入空间为χ⊆Rnχ⊆Rn,输出空间为Υ⊆{+1,−1}Υ⊆{+1,−1}。输入x∈χx∈χ表示实例的特征向量,输出y∈Υy∈Υ表示实例的类别。则下面的函数f(x)=sign(w⋅x+
- 【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍
云天徽上
PaddleOCRpythonocr开发语言人工智能文字识别
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 感知机学习
Collin_NLP
机器学习Python
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。感知机的定义:从输入空间Rn到输出空间{+1,-1}的函数映射:f(x)=sign(w*x+b)模型参数:w----权值向量b----偏置wx+b=0-----分离超平面方程数据集{(xi,yi)}with1给定训练集,正例x1=(3,3)x
- 【微信小程序学习】搜索音乐页面代码实现
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程序员微信小程序学习notepad++
}/*热搜榜*/.hotContainer.title{font-size:28rpx;height:80rpx;line-height:80rpx;border-bottom:1rpxsolid#eee;}.hotList{display:flex;flex-wrap:wrap;}.hotItem{width:50%;height:80rpx;line-height:80rpx;font-siz
- 最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版(离线AI语音视觉识别篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件mcuAI编程
前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一,凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性,在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中,发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力,分类列出学习课程知识点和实操参考,希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能,同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开,相关理论和实操除
- 全网最全学习Zephyr开发中文教程资料汇总-从基础文档视频到上手实操示例
聆思科技AI芯片
Zephyr保姆级上手教程zephyrAIGC多模态嵌入式硬件iot硬件工程驱动开发
Zephyr作为一款开源且极具灵活性与可扩展性的实时操作系统(RTOS),拥有原生的BLE协议栈、完整的Net协议栈,涵盖TCP/IP与应用层协议,具备出色的实时性,支持硬实时任务调度,确保系统响应的确定性延迟,并且内存占用极小。丰富的通信机制、深度集成的电源管理模式等,也进一步提升了其在嵌入式领域的竞争力。然而,要深入掌握Zephyr开发并非一蹴而就之事。为了方便大家顺利踏上Zephyr开发之路
- Python Requests 与 RESTful API 的交互实践
AI天才研究院
AI人工智能与大数据pythonrestful交互ai
PythonRequests与RESTfulAPI的交互实践关键词:PythonRequests、RESTfulAPI、HTTP请求、API交互、JSON数据处理摘要:本文将带你从“零基础”到“实战高手”,用通俗易懂的语言和生活案例,拆解PythonRequests库与RESTfulAPI交互的核心逻辑。我们将学习如何用Requests发送GET/POST/PUT/DELETE等常见HTTP请求,
- 最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版(大模型篇)
聆思科技AI芯片
聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下,无论是探索未来职业方向,还是更新技术储备,掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手,到课堂用于学术研究的智能工具,大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求,我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能,整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
- 机器学习,支持向量机svm和决策树xgboost介绍
suixinm
支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法,但它们基于不同的原理,各有其优势和劣势,适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比:1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面(在特征空间中),将不同类别的样本分隔开,并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点(支持向量)的距离(间隔)最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型(虽然是核方法,
- 跨届资源汇聚地:校友平台开启终身学习与职业互助新模式
IDZSY0430
学习大数据运维开发用户运营流量运营
引言在知识经济时代,“校友”二字早已超越单纯的情感符号,演变为蕴含巨大潜能的资源网络。传统校友关系受限于时空隔阂与信息壁垒,难以实现深度互动与资源共享。如今,依托智能化校友平台,一个打破届别、跨越地域的终身学习与职业互助新生态正加速形成,成为驱动个体成长与社群繁荣的核心引擎。一、资源整合:构建校友生态系统的数字基石校友平台的底层逻辑在于系统性整合碎片化资源,为跨届协作奠定量化基础:动态校友数据库平
- uniapp发布安卓app流程
panda4919
uni-app
1.登录hbuilder2.打开项目根目录中的manifest.json配置文件,在基础配置面板中,获取uni-app应用标识,并填写应用名称:3.切换到App图标配置面板,点击浏览按钮,选择合适的图片之后,再点击自动生成所有图标并替换即可4.点击菜单栏上的发行->原生App-云打包:5.勾选打包配置6.在控制台中查看打包的进度信息:7.点击链接下载apk的安装包,并安装到Android手机中查看
- 【学习】《算法图解》第十章学习笔记:贪婪算法
程序员
一、贪婪算法概述贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择,从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。(一)算法适用场景贪婪算法适用于具有"贪心选择性质"的问题,即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于:需要求解最优化问题问题具有贪心选择性质问题具有最优子结构性质(二
- Java多线程编程中容易混淆的Thread.sleep()与Object.wait()深度解析
前言在Java多线程编程的学习和实践过程中,我发现很多初学者(包括曾经的我)经常混淆Thread.sleep()和Object.wait()这两个方法的使用场景。本文将通过代码示例、时序图和内存变化图,深入分析这两个方法的区别,并分享我在实际项目中使用它们解决线程同步问题的经验。一、基本概念对比1.Thread.sleep()//使当前线程暂停执行指定的毫秒数Thread.sleep(1000);
- 学习以任务为中心的潜动作,随地采取行动
三谷秋水
计算机视觉智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能深度学习
25年5月来自香港大学、OpenDriveLab和智元机器人的论文“LearningtoActAnywherewithTask-centricLatentActions”。通用机器人应该在各种环境中高效运行。然而,大多数现有方法严重依赖于扩展动作标注数据来增强其能力。因此,它们通常局限于单一的物理规范,难以学习跨不同具身和环境的可迁移知识。为了突破这些限制,UniVLA,是一个用于学习跨具身视觉-
- 剑指offer第二版学习笔记(一)前言
虚空来袭
剑指offer第二版剑指Offer第2版
久闻剑指offer大名,如今我也到了要找工作的时候了,趁现在还有时间,多学一点是一点,在此开一个分集记录一下在学习剑指offer过程中的一些经验和想法。注:使用的书籍是剑指offer第二版。本期内容书籍内容书籍内容简介结语本期仅写了书籍内容介绍,作者还总结了书籍特色、对创作过程中家人、朋友等进行了感谢,我略去了这些部分。下期应该是接着看第一部分。
- 【Transformer论文】通过蒙面多模态聚类预测学习视听语音表示
Wwwilling
推荐系统论文阅读Transformer系列论文transformer聚类多模态
文献题目:LEARNINGAUDIO-VISUALSPEECHREPRESENTATIONBYMASKEDMULTIMODALCLUSTERPREDICTION发表时间:2022发表期刊:ICLR摘要语音的视频记录包含相关的音频和视觉信息,为从说话者的嘴唇运动和产生的声音中学习语音表示提供了强大的信号。我们介绍了视听隐藏单元BERT(AV-HuBERT),这是一种用于视听语音的自我监督表示学习框架
- 项目实战复盘:跨平台团队如何组合工具完成 iOS App 上架全流程
2501_91600889
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
在一次使用Flutter开发的跨平台项目中,我们团队要将一款教育类App同时上线Android与iOS。团队成员清一色Windows/Linux用户,仅有远程使用的一台旧款Macmini,资源非常有限。这篇文章将还原我们当时iOS上架的完整流程,并分享我们是如何组合使用不同工具,各自完成关键环节,不依赖完整Mac环境也能顺利上线AppStore的经验。阶段一:准备开发者证书和描述文件(Provis
- 对比2个数据库:google Cloud Firestore 和 supabase
waterHBO
数据库云端数据库
帮我对比一下:CloudFirestore和supabase尤其是,是否免费,注册难度,是否需要银行卡注册,我没有国外的银行卡(我在中国大陆)。以及免费额度是多少,上手难度,即,学习曲线因为我平时一般是写小项目,我的数据库一般使用json或是sqlite3第1个回答好问题!下面是CloudFirestore(Firebase)和Supabase的全面对比,特别关注了中国大陆用户关心的注册、费用、学
- 【Spring AI】 1接入 Ollama实践
占星安啦
springaijavaspringaiollama
SpringAI接入Ollama实践学习笔记Ollama官方文档SpringAI快速开始SpringAIOllama集成文档1.pom.xml依赖配置前置条件:请确保你已安装好Java17+、Maven、Ollama,并已下载好所需大模型。在pom.xml中添加SpringAI及Ollama相关依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-webor
- 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><