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山海青风
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在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- 英语学习课程
西部驯兽师
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根据国内工程领域职场新人的特点,结合阿联酋工程项目管理实际需求,制定以下系统性英语学习方案(以12个月为周期):一、基础构建阶段(第1-3个月)学习内容:工程英语词汇体系使用《BEC中高级词汇手册》,重点掌握300个工程管理核心术语(如:BillofQuantities工程量清单、VariationOrder变更令)通过PingCode研发管理系统英文界面,每日记录10个工作中实际接触的工程术语商
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
那年一路北
Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用
AI天才研究院
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大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词:大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要:本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。首先,我们介绍了大模型技术的基本概念、发展背景及其在商品评价分析中的应用前景。随后,我们阐述了电商平台商品评价分析的基本概念、挑战及目标指标。接着,本文重点分析了大模型技术在情感分析和商品推荐中的具体应用,
- 用DeepSeek做副业,月入过万不是梦!手把手教你AI创作变现秘籍
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一、[开篇引言]副业新风口:AI创作变现数据揭示:2023年,超过40%的职场人尝试副业,其中AI创作工具成为热门选择。用户痛点:不知道如何开始缺乏高效工具支持变现路径不清晰DeepSeek的解决方案:通过AI技术,帮你从内容创作到变现,全程高效操作。二、[DeepSeek副业指南]手把手教学1.选择副业方向:找到你的创作领域步骤1:输入兴趣关键词示例:输入“科技”“教育”“生活技巧”步骤2:AI
- 清华大学发布最新版DeepSeek学习教程,完整版pdf合集,速收藏。
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资料链接:https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4d前日,清华发布的《DeepSeek从入门到精通》长达104页,还没学完,清华大学又发布了几个重磅教程!清华大学《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》,《普通人如何抓住DeepSeek红利》,《DeepSeek如何赋能职场应用》等等,这些教程将学习的受众群体从新手小白扩展到了科研人员,职场人
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
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目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
- 打造智能供应链:必备工具清单大公开
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供应链管理工具在企业的运营中扮演着至关重要的角色,它们能够帮助企业高效地管理供应链流程,降低成本,提高响应速度,并增强市场竞争力。以下是一些常见的供应链管理工具及其特点:一、基础办公软件●MsOffice(Word、PPT、Excel):职场人必备的基础工具,尤其在Excel中,可以通过VBA、PowerQuery、PowerPivot等功能进行数据处理和分析,覆盖大部分企业90%的业务场景,如需
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
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自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
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自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理中的一项经典任务,目的是通过分析文本,判断其表达的情感倾向性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、市场调研、客户服务等领域,帮助企业和机构快速了解用户的情感态度。在本文中,我们将深入探讨情感分析的基本概念、常用方法,并展示如何使用Python和现代NLP工具实现情感分析任务。1.情感分析的基本概念
- 文心一言产品拆解调研报告
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目录一、产品概述二、目标用户与市场定位三、核心功能分析1.功能列表2.功能使用流程3.交互体验四、用户体验评估1.用户视角1.1学习曲线1.2操作流畅度1.3用户心理预期满足程度2.情感设计2.1细节设计与用户情感体验2.2界面与交互符合用户预期3.使用场景3.1高频场景下的操作体验3.2低频或紧急场景下的操作便利性总结五、数据和技术分析1.技术架构1.1技术架构概述1.2核心功能支持与稳定性1.
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一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- DeepSeek超强搭档!这8款免费神器让你的效率翻倍
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- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
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第一弹:《DeepSeek:从入门到精通(100页PDF)》第二弹:《DeepSeek如何赋能职场应用?从提示语技巧到多场景应用》第三弹:《普通人如何抓住DeepSeek红利?》现在是《DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单》PDF阅读地址:https://tcnsnwj3d31i.feishu.cn/wiki/CkbJw0pm5i5uAEkiijrcGGHrnGhPDF中
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你好,我是冴羽。这么正式的开头说明我有了一个大动作。是的,我创建了自己的知识星球:“冴羽·前端大佬成长之路”。重点一:新的一年,我会在知识星球更新一套“前端大佬成长之路”的课程。包含目标规划篇、学习方法篇、前端学习篇、个人管理篇、职场发展篇、面试技巧篇、健康养生篇共7大篇章、40节文章。总结了我近十年的工作生活经验,让大家少走一些弯路,节省一些时间。重点二:但是帮助你全面成长,一套课程是不够的,必
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我知道在很多中大型公司,其实有好多领导前辈、以及师傅会给那些校招生,以及应届生规划一定的学习成长路线。有些皮于表面,有些醍醐灌顶。其实如果职场上有那么一个领路人,个人的成长是飞速的。我入职了一家新单位,这家单位的没有太多规范,没有太多的组件封装积累,还会考核每周的代码量,我发现有些阶段代码量(测试阶段、需求阶段等)不够的时候大家都是往项目中塞没用的代码,还有些同学会复制公共组件的代码进自己的模块充
- AI取代的不是人类,而是不会使用AI的人
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面对人工智能对职场的深度渗透,职场人需从技能升级、能力重构、思维转型三个维度构建核心竞争力。以下是具体策略:一、技能升级:掌握AI协同工具AI工具链学习掌握主流AI工具(如Claude、Midjourney)的操作逻辑,将重复性工作(数据分析、文档处理)交由AI完成,释放时间用于高阶任务。例如,市场营销人员用AI生成广告初稿后,再注入人性化洞察。技术门槛公式:CAI=任务重复度工具掌握度×业务理解
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
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DS:作为歌曲创作者,参考灌篮高手日语版主题曲《在世界尽头》曲风,给出一首歌曲《最后一首歌》嗯,用户让我写一首叫《最后一首歌》的歌曲,参考《灌篮高手》日语版主题曲《直到世界尽头》的曲风。首先,我需要回忆一下《直到世界尽头》的特点。这首歌是热血摇滚,充满激情,旋律激昂,歌词充满了坚持不懈、团队合作和追求梦想的主题。比如,歌词里有很多关于汗水、战斗、不放弃的意象,还有强烈的情感表达。接下来,用户之前已
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以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
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从零开始:用看板工具打造高效学习管理系统在当今这个信息爆炸的时代,知识更新换代的速度快得惊人,无论是学生、职场人士还是终身学习者,都面临着如何有效管理学习过程、提升学习效率的难题。而板栗看板这款软件,或许能为我们提供一种全新的解决方案。今天,就让我们一起深入探讨如何利用看板工具构建一个高效的学习管理系统。[]()一、学习管理的痛点与需求在开始使用任何工具之前,我们首先要明确自己在学习管理方面究竟遇
- 【AI学习】2024年末一些AI总结的摘录
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看到不少的总结,边摘录边思考。尤其是这句话:“人类真正的问题是:我们拥有旧石器时代的情感、中世纪的制度和神一般的技术”。22024生成模型综述来自@爱可可-爱生活2024年见证了AI领域的重大飞跃。从OpenAI的主导地位到Claude的异军突起,从xAI到中国的DeepSeek和Qwen,整个行业呈现出百花齐放的态势。让我们梳理2024年的关键进展,并展望2025年的研究方向。大语言模型:架构创
- 都在这,DeepSeek完整版学习手册【清华大学1-5弹】(无套路,免费下载)
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DeepSeek课程链接:https://pan.quark.cn/s/517afdb4419c前段时间,清华大学发布了一份AI教学课程—《DeepSeek从入门到精通》,课程以浅显易懂的方式讲解了DeepSeek的相关知识,比如提示词的应用技巧、调教AI的秘籍等,课程发布当天就在网络上迅速走红,被誉为“清华第一版”。紧接着,清华大学又推出了第二弹课程—《DeepSeek如何赋能职场应用?》。很快
- 如何制作电子名片二维码?
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随着智能手机的普及,传统纸质名片由于易丢失、难管理、携带不便以及信息更新困难等问题,逐渐被现代化的电子名片所取代。微信电子名片作为一种便捷高效的名片形式,已被越来越多的职场人士广泛使用。尤其是在销售人员、律师、HR和业务员等职业群体中,电子名片不仅提供了更高效的交流方式,还能展现个人和企业的专业形象。本文将详细介绍如何通过草料二维码制作微信电子名片,帮助您快速创建属于自己的电子名片二维码,并最大化
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以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案,结合当前技术趋势和市场需求设计,分步骤实施:一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例:GPT-4负责故事化长文案创作(如品牌故事)Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例:电商:"3秒卖点+使用场景+情感共鸣"三段式模板教育:"痛点诊断→解决方案→效果承诺"课程文案医疗:"症状解析+技术优势+患者见证"
- 计算机毕业设计springboot的旅游信息管理系统设计与实现hyrsf9【附源码+数据库+部署+LW】
苏苏酱 ゛计算机毕设源码程序
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本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统的选题背景和意义选题背景:随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,旅游业成为了人们休闲娱乐、增长知识、放松身心的重要方式之一。然而,传统的旅游信息管理方式存在着许多问题,如信息不透明、效率低下、服务质量难以保证等。因此,设计和实现一个高效、便捷的旅游信息管理系统具有重要的意义。意义:首先,旅游信息
- 【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习人工智能RAG
文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命:文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球,向量坐标就是它们的星际坐标:经度:语义维度(动物/植物/人造物)纬度:情感维度(积极/中性/消极)高度:抽象维度(具体/抽象)#词语向量可视化示例words=["国王","王后","男人","女人","电脑"]embedd
- 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
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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
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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><