- Elasticsearch连接 java.net.ConnectException: Connection refused: getsockopt
swany
elasticsearchjava.net
使用springboot连接Elasticsearch创建全文索引,总是报连接不上的问题,报错如下:org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException:Errorcreatingbeanwithname'esContentService':Unsatisfieddependencyexpressedthroughfiel
- 第2章:Flux全版本说明
鱼雀AIGC
AI绘画ComfyUIstablediffusionFlux
1、Flux官网首页:https://blackforestlabs.ai/(需要魔法)2、Flux官方(黑森林)的三个版本:Pro版本效果最好,但是闭源,API收费的。Dev版本开源但是不可商用,至少需要24G显存运行。下载地址:https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main(需要魔法)Schnell版本开源可商用下载地
- 【unitrix】 4.5 库文件介绍(readme.md)
liuyuan77
我的unitrix库rust
unitrix·单位算阵Unitrix:Normalizedphysicalunitmanagementand2Dgeometrycomputingthroughconstifiedmatrices.Deliverszero-costabstractionswithno_stdsupport.单位算阵:通过常量化矩阵实现物理量单位化与2D几何计算规范化。提供零成本抽象,支持no_std环境。Key
- “组学”的数据结构与概念
不秃的卤蛋
组学多组学人工智能深度学习
1.组学数据:生命系统的分子层面快照定义:组学数据是指利用高通量实验技术,对生物样本(细胞、组织、个体等)在特定状态下,某一类生物分子全集进行系统性、大规模定量测量所产生的数据集。核心特征:全局性(Global):目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖(如全基因组、全转录组、全蛋白质组),而非单个分子。高通量(High-throughput):依赖先进平台(如二代/三代测序、高分辨率质谱、芯片技术),
- 马斯克YC技术核弹全拆解:Neuralink信号编译器架构·星舰着陆AI代码·AGI防御协议(附可复现算法核心/开源替代方案/中国技术对标路径)
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agi
一、Neuralink技术栈深度剖析▶神经信号编译架构(基于已公开专利US20220369936)关键算法实现:#运动意图解码核心(简化版)importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclassNeuralDecoder:def__init__(self):self.model=RandomForestClassif
- STUN协议 与 TURN协议
桃花岛主70
网络网络协议
STUN(SessionTraversalUtilitiesforNAT,NAT会话穿越应用程序)是一种网络协议,STUN(SimpleTraversalofUserDatagramProtocolthroughNetworkAddressTranslators(NATs),NAT的UDP简单穿越)是一种网络协议,它允许位于NAT(或多重NAT)后的客户端找出自己的公网地址,查出自己位于哪种类型的
- 【Kubernetes】CKA Simulator Kubernetes 1.31
陈陈CHENCHEN
Kuberneteskubernetes容器
最近为了准备CKA认证,整理了模拟题,期望能帮助到需要的小伙伴们!Question1|ContextsYouhaveaccesstomultipleclustersfromyourmainterminalthroughkubectlcontexts.Writeallthosecontextnamesinto/opt/course/1/contexts.Nextwriteacommandtodisp
- poetry init --name privategpt --python “>=3.10“ --dependency gradio 报错!
微信公众号:AI创造财富
elasticsearch大数据搜索引擎
powersys@powerSys:~/work/privategpt-gradio$poetryinit--nameprivategpt--python">=3.10"--dependencygradioThiscommandwillguideyouthroughcreatingyourpyproject.tomlconfig.Version[0.1.0]:Description[]:Licen
- 【Elasticsearch】请求量和延迟对搜索性能的影响及关键指标分析
G皮T
#Elasticelasticsearch大数据搜索引擎性能搜索监控运维
1.请求量对搜索性能的影响2.延迟对搜索性能的影响3.其他重要的搜索性能指标3.1吞吐量(Throughput)3.2错误率(ErrorRate)3.3召回率(Recall)3.4精确率(Precision)3.5平均响应时间(AverageResponseTime)3.6百分位延迟(PercentileLatency)3.7缓存命中率(CacheHitRatio)3.8索引新鲜度(IndexFr
- 分类树/装袋法/随机森林算法的R语言实现
廖致君
R
原文首发于简书于[2018.06.12]本文是我自己动手用R语言写的实现分类树的代码,以及在此基础上写的袋装法(bagging)和随机森林(randomforest)的算法实现。全文的结构是:分类树基本知识predginisplitrulesplitrule_bestsplitrule_randomsplittingbuildTreepredict装袋法与随机森林基本知识baggingpredic
- YACE:强大的AWS CloudWatch Prometheus Exporter
滕骅照Fitzgerald
YACE:强大的AWSCloudWatchPrometheusExporteryet-another-cloudwatch-exporterPrometheusexporterforAWSCloudWatch-DiscoversservicesthroughAWStags,getsCloudWatchmetricsdataandprovidesthemasPrometheusmetricswith
- MySql升级安装、socket 及密码重置
月光技术杂谈
数据库LinuxmysqlAccessdeniedHY000密码重置socket连接失败
升级项目需要使用Mysql8.0,查看自己的ubuntu22.04上mysql版本为5.7,使用以下命令自动升级到8.0版本。sudoaptinstallMysqlsock错误:Can’tconnecttolocalMySQLserverthroughsocket运行mysql-u-p报以下错误:ERROR2002(HY000):Can'tconnecttolocalMySQLserverthro
- Day55打卡 @浙大疏锦行
ayuan0119
python打卡shupython
知识点回顾序列预测介绍单步预测多步预测的2种方式序列数据的处理:滑动窗口多输入多输出任务的思路经典机器学习在序列任务上的劣势;以随机森林为例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegres
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- python简单的预测模型_python简单预测模型
HOWARD ZHOU
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python简单预测模型步骤1:导入所需的库,读取测试和训练数据集。#导入pandas、numpy包,导入LabelEncoder、random、RandomForestClassifier、GradientBoostingClassifier函数importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderim
- 社交机器人具身导航新范式!AutoSpatial:通过高效空间推理学习实现机器人视觉语言推理和社交导航
视觉语言导航
具身智能机器人人工智能具身智能
作者:YangzheKong,DaeunSong,JingLiang,DineshManocha,ZiyuYao,andXuesuXiao单位:乔治梅森大学,马里兰大学论文标题:AutoSpatial:Visual-LanguageReasoningforSocialRobotNavigationthroughEfficientSpatialReasoningLearning论文链接:https:
- Android ADB设备离线,无法发出命令
p15097962069
androidadb
本文翻译自:AndroidADBdeviceoffline,can'tissuecommandsIcan'tconnecttomydeviceanymoreusingADBthroughthecommandlineorinEclipse.我无法再通过命令行或在Eclipse中使用ADB连接到我的设备。Runningthecommand运行命令adbdevicesreturnsthedevicena
- 随机森林预测、重要性分析(Python实现)
不期而遇__
python随机森林机器学习
fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor,RandomForestClassifierfromfunctoolsimportreduceimportnumpyasnpimportpandasaspd#数据导入及基本信息定义data=pd.read_
- Chapter 3: Testing J2EE Applications
Summary总结Important重要Testingshouldoccurthroughoutthesoftwarelifecycle.Testingshouldbeacoreactivityofsoftwaredevelopment.测试必须发生在软件开发的整个生命周期。测试必须是软件开发的一个核心任务。Testcasesshouldusuallybewrittenbeforecode.Ins
- 森林之王再进化:Forest Pack Pro 8.0 与免费神器 ForestSet
渲吧-云渲染
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在三维场景构建领域,尤其是面对需要铺陈大量植被、岩石、建筑等重复元素的宏大环境时,效率与真实感是设计师永恒的追求。ForestPackPro,作为3dsMax生态中公认的“终极散射工具”,早已成为专业设计师工作流中不可或缺的核心组件。其最新发布的8.0版本,更带来了一项革命性的免费辅助插件ForestSet,将工作流程的灵活性与协作性推向了全新高度。ForestPackPro:效率与真实的基石Fo
- Improving iov_iter
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Theiov_iterinterfaceisusedtodescribeanditeratethroughbuffersinthekernel.DavidHowellsledacombinedstorageandfilesystemsessionatthe2025LinuxStorage,Filesystem,MemoryManagement,andBPFSummit(LSFMM+BPF)todi
- 机器学习与深度学习07-随机森林01
my_q
机器学习与深度学习机器学习深度学习随机森林
目录前文回顾1.随机森林的定义2.随机森林中的过拟合3.随机森林VS单一决策树4.随机森林的随机性前文回顾上一篇文章链接:地址1.随机森林的定义随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,用于解决分类和回归问题。它基于决策树(DecisionTrees)构建,并通过组合多个决策树来提高模型的性能和稳定性。随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多棵决策树,然后综合它们的预测结果
- 紫光展锐连续三年荣获GTI国际大奖
紫光展锐官方
5G信息与通信
近日,2025年GTI国际产业大会成功举办,活动上GTIAwards2025获奖名单正式揭晓,紫光展锐连续三年斩获国际权威机构GTI颁发的大奖。此次,T8300凭借在5G技术创新和娱乐体验方面的卓越表现,荣获GTI“移动技术创新突破奖”(InnovativeBreakthroughinMobileTechnologyAward)。GTI是由中国移动、软银、沃达丰等运营商于2011年发起成立的国际产
- simple write-through invalidation protocol 如何满足缓存一致性的形式化定义
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verilog缓存一致性协议
文章目录A缓存一致性的形式化定义Bsimplewrite-throughinvalidationprotocol保证了几点simplewrite-throughinvalidationprotocol保证的三个基准点解读B1:所有上总线的写会在总线上串行化B2读能读到最新写入的值B3partialorder三个基准点做了什么结论1(测试的等价性)要做到的事情三个基准点能保证通过缓存一致性测试吗?A
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复习基准模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#随机森林分类器fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#用于评估分类器性能的指标fromsklearn.metricsimportclassification_report,c
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张彦峰ZYF
性能优化后端
目录一、衡量指标说明(一)响应时间(ResponseTime)平均响应时间(AverageResponseTime)百分位数响应时间(PercentileResponseTime)(二)吞吐量(Throughput)(三)资源利用率(ResourceUtilization)监控和度量手段比较和基准测试进行优化分析预测和规划资源(四)并发处理能力(Concurrency)并发量并发模型并发控制和性能
- Python实战:随机森林
python游乐园
python随机森林机器学习
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,由多个决策树组成,可用于分类和回归任务。基本原理随机森林的核心思想是构建多个决策树,并将这些决策树的结果进行综合。在构建每棵决策树时,采用了两种随机化策略:数据采样随机:使用自助采样法(BootstrapSampling)从原始训练数据集中有放回地抽取一定数量的样本,形成一个新的训练子集,用于训练每一棵决策树。这意味着每棵树的训练数据可能会有
- 利用Python构建随机森林模型及其性能优化
缑宇澄
python
在机器学习的众多算法中,随机森林(RandomForest)凭借其出色的稳定性、强大的抗噪声能力以及良好的解释性,成为数据挖掘和预测分析的常用工具。它通过集成多个决策树模型,不仅能有效解决单一决策树容易过拟合的问题,还能在分类和回归任务中展现优异的性能。本文将深入解析随机森林的原理,并通过Python代码实现从模型构建到性能优化的完整过程。一、随机森林模型原理随机森林是一种基于集成学习(Ensem
- CET6 仔细阅读 24年6月第二套-C2 自我认知这一块
-qOVOp-
英语六级算法
Whensomeoneasksus“whatdoyoudo?”wenearlyalwaysreplywithouroccupation.Work,formanyofus,ismuchmorethanajob.Itisthedefiningaspectofouridentity.Formanyofusitisthroughourjobthatwecandefineourselves.“Without
- 【学习笔记6】论文SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy
||Φ|(|T|Д|T|)|Φ||/
sql
AbstractText-to-SQL转换是一项关键创新,简化了从复杂SQL语句到直观自然语言查询的转换,尤其在SQL在各类岗位中广泛应用的情况下,这一创新显得尤为重要。随着GPT-3.5和GPT-4等大型语言模型(LLMs)的兴起,这一领域得到了极大的推动,提供了更好的自然语言理解能力和生成细致入微的SQL语句的能力。然而,在Text-to-SQL应用中,开源LLMs的潜力尚未得到充分挖掘,许多
- 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><