- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 腾讯 tRPC-Go 教学——(5)filter、context 和日志组件
go腾讯rpchttp
本文咱们来介绍一下在tRPC中的filter机制、context用法,以及在相关机制上可以实现的tracinglog能力。说实话,这一部份是我个人最不喜欢的tRPC的实现模式,不过这不妨碍咱们使用它——只要把它封装成让人更为舒服的模式也未尝不可。系列文章腾讯tRPC-Go教学——(1)搭建服务腾讯tRPC-Go教学——(2)trpcHTTP能力腾讯tRPC-Go教学——(3)微服务间调用腾讯tRP
- DeepSeek学习教程 从入门到精通pdf下载:快速上手 DeepSeek
不会编程的程序猿ᅟ
学习
下载链接:DeepSeek从入门到精通(清华大学).pdf链接:https://pan.baidu.com/s/1Ym0-_x9CrFHFld9UiOdA5A提取码:2ebc一、DeepSeek简介DeepSeek是一款由中国团队开发的高性能大语言模型,具备强大的推理能力和对中文的深刻理解。它广泛应用于智能办公、教育辅助、编程开发、商业分析等领域,支持自然语言交互,用户无需复杂提示词即可获得高质量
- LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(3),qlora微调deepseek记录
闻道且行之
自然语言处理语言模型人工智能qlora微调llamadeepseek
前言 上篇文章记录了使用lora微调llama-1b,微调成功,但是微调llama-8b显存爆炸,这次尝试使用qlora来尝试微调参数体量更大的大语言模型,看看64G显存的极限在哪里。1.WhyQLora?QLoRA在模型加载阶段通过4-bit量化大幅减少了模型权重的显存占用。QLoRA通过反量化到BF16进行训练,在保持计算精度的同时,进一步节省显存和提高效率。QLoRA在加载、训练、以及权重
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
一ge科研小菜菜
人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今数字化时代,网络安全已成为国家、企业和个人面临的重要挑战。从传统的病毒、木马攻击,到高级持续性威胁(APT)、零日漏洞和供应链攻击,网络威胁的形式日益复杂。与此同时,人工智能(AI)技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案,而DeepSeek作为AI领域的新兴力量,也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型(LLM)加强网络安
- python绘图之回归拟合图
pianmian1
python回归开发语言
回归拟合图在数据分析中具有重要作用,它不仅可以帮助我们理解变量之间的关系,还可以评估模型的拟合效果、进行预测和推断、发现异常值,以及用于模型比较和结果展示。importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#创建一个示例数据集#假设我们有一些鱼的重量和高度数据data={'Weight':[100,150,200,250,3
- tcp udp区别
有趣的难受
网络udptcp/ip网络
tcp和udp的区别有:1、udp是无连接的,tcp是面向连接的;2、udp是不可靠传输,tcp是可靠传输;3、udp是面向报文传输,tcp是面向字节流传输。UDPUDP协议全称是用户数据报协议,在网络中它与TCP协议一样用于处理数据包,是一种无连接的协议。在OSI模型中,在第四层——传输层,处于IP协议的上一层。UDP有不提供数据包分组、组装和不能对数据包进行排序的缺点,也就是说,当报文发送之后
- (14)FPGA与GPU区别
宁静致远dream
FPGA入门与提升(培训课程)fpga开发
(14)FPGA与GPU区别1文章目录1)文章目录2)FPGA入门与提升课程介绍3)FPGA简介4)FPGA与GPU区别5)技术交流6)参考资料2FPGA入门与提升课程介绍1)FPGA入门与提升文章目的是为了让想学FPGA的小伙伴快速入门以及能力提升;2)FPGA基础知识;3)VerilogHDL基本语法;4)FPGA入门实例;5)FPGA设计输入,包括代码输入、原语输入;6)FPGA设计技巧;7
- 第2章:如何基于LangChain4j实现聊天记忆
一起学开源
智能体开发LangChainjava数据库人工智能langchain智能体开发
本章主要介绍基于LangChain4J如何实现聊天记忆的功能,解决大模型无状态下有上下文的聊天1.聊天记忆(ChatMemory)的介绍手动管理和维护ChatMessage(聊天消息)是繁琐的。因此,LangChain4j提供了一个ChatMemory抽象概念,以及多种现成的实现方式。ChatMemory可以作为独立的低级组件使用,也可以作为高级组件(如AI服务)的一部分。ChatMemory充当
- 忘掉 DeepSeek:Qwen 2.5 VL 与 Qwen Max 来了
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读Qwen系列又推出了两款令人瞩目的新模型:Qwen2.5VL和Qwen2.5Max。如果还停留在“DeepSeek是最强”那一档,就可能要重新考虑一下,因为这两款模型的实力相当惊艳。什么是Qwen2.5VL?先从Qwen2.5VL说起。它不仅能看图识物,还能理解视频、文本,具备执行电脑操作(agentic)
- Deepseek从入门到精通,最全指令汇总
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ai人工智能深度学习服务器运维
在人工智能技术日新月异的今天,Deepseek作为一款功能强大的语言交互工具,正深刻地改变着我们获取信息、进行内容创作的方式。无论是从事文案策划、程序开发,还是单纯想要解决日常疑问,Deepseek凭借其卓越的语言理解与生成能力,都能成为我们得力的助手。而若想充分挖掘Deepseek的潜力,熟练掌握各类指令便是开启这扇智能大门的钥匙。接下来,就让我们一同深入探索这份从基础到高阶的Deepseek指
- WPF实现简单的3D图形
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简述Windows演示基础(WPF)提供了一种功能,用于根据应用程序要求绘制、转换3D图形并为其添加动画效果。它不支持完整的3D游戏开发,但在某种程度上,您可以创建3D图形。通过组合2D和3D图形,您还可以创建丰富的控件、提供复杂的数据插图或增强应用程序界面的用户体验。“视口3D”元素将3D模型托管到我们的WPF应用程序中。示例让我们举一个简单的例子来了解如何使用3D图形。创建一个名为WPF3D图
- 手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法
coding 迪斯尼
chatgpt算法人工智能大语言模型
在上一节中,我们将每个单词转换为一个表示数字的标记(token)。现在,我们需要将这个数字映射到一个向量上,这个向量称为嵌入(embedding)。在深度学习中,所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示,例如图像、语音、单词、音频等。最初,向量中的各个字段会被初始化为随机数,然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值,从而使这些字段包含某种“知识”。
- Unity VRoid+Blender+Unity 3D人物模型导入使用
lovingyk
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UnityVRoid模型导出VRM后,经Blender导出FBX格式,再放入Unity中调整的全过程实操实在没有最新的解决方案,只能参考老视频教程VRoid(.vrm)导入Blender导入Unity和动画详解全流程_哔哩哔哩_bilibili诸多尝试后,整理出必要的软件版本搭配如下:VRoid:由于导出的VRM模型并没有多大出入,版本任意,我使用的是VRoidStudio1.26.0版本;Ble
- 大模型应用开发:核心技术与领域实践
每天五分钟玩转人工智能
人工智能
一本书籍的价值在人工智能领域,大模型技术以其强大的语言理解和生成能力,正在深刻改变着众多行业的应用方式。然而,面对这些复杂且前沿的技术实现与实际落地挑战,许多开发者和从业者往往感到无从下手。为了解答这些疑问,提供系统的技术知识和实战经验,《大模型应用开发:核心技术与领域实践》应运而生。这本书由科大讯飞AI团队与中国科大的资深专家联合撰写,旨在打通大模型的技术原理与应用实践之间的壁垒,为相关领域的从
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之114 详细设计之55 知识表征
一水鉴天
人工智能
本文要点要点项目名称:为使用AI聊天工具的聊天者添加一个知识系统项目背景:在现在各种AI聊天工具层出不穷的今天,我觉得特别需要一个通用的AI聊天工具的图形界面能够为每个聊天者(或一个利益相关者组织)建立自己的知识树,并以认知地图为基础,建立从当前节点导航到其它各个知知识树节点的技术能力分析作为连接或运用成熟的计算机技术(后期会包括其他技术)的指导和辅助,以优化路径为目标,这样一个软件系统。首先,在
- 3D打印注塑件-省模具费90%的解决方案
CASAIM
3d
"开模费用50万,首批订单才200件?"这是许多制造企业的真实困境。传统注塑工艺动辄数周的开模周期和5-50万元的模具成本,让中小企业的产品迭代举步维艰。在传统制造流程中,注塑件的生产往往需要高昂的模具开发费用和较长的生产周期。从设计到模具制造,再到最终产品的成型,这一过程不仅耗时耗力,还增加了企业的生产成本。3D打印加工原理:将实际加工生产中的复杂3D模型数据,在软件中等分切片成相对简单的2D平
- 微软量子芯片引领人工智能革命,开启计算新纪元
AI_1988
人工智能
摘要:微软近日发布了具有里程碑意义的量子芯片,这一突破性技术不仅为量子计算带来了新的可能性,更为人工智能领域带来了前所未有的发展机遇。本文将探讨微软量子芯片如何与人工智能相结合,以及它对未来计算世界的深远影响。一、引言在人工智能技术飞速发展的今天,计算能力成为了推动其进步的关键因素。微软的最新成果——量子芯片,以其独特的量子计算能力,为人工智能的发展提供了新的动力。这一技术的出现,预示着人工智能将
- DeepSeek模型量化
快乐非自愿
deepseek
技术背景大语言模型(LargeLanguageModel,LLM),可以通过量化(Quantization)操作来节约内存/显存的使用,并且降低了通讯开销,进而达到加速模型推理的效果。常见的就是把Float16的浮点数,转换成低精度的整数,例如Int4整数。最极限的情况下,可以把参数转化成二值Bool变量,也就是只有0和1,但是这种大幅度的量化有可能导致模型的推理效果不佳。常用的是,在70B以下的
- 基于STM32设计的俄罗斯方块小游戏
鱼弦
单片机系统合集stm32嵌入式硬件单片机
鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)基于STM32设计的俄罗斯方块小游戏1.介绍基于STM32设计的俄罗斯方块小游戏是一款利用STM32微控制器、LCD显示屏和按键实现的经典休闲游戏。该游戏具有
- CSS面试题
星仔如雨
Vue3css前端
活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!提醒:在发布作品前,请将不需要的内容删除。1.盒子模型CSS中的盒子模型(BoxModel)是用来描述HTML元素在
- SHMIP:冰下水文模式比较计划
星仔如雨
GlaDS学习
题目:SHMIPThesubglacialhydrologymodelintercomparisonProjectSHMIP(冰下水文模型比较计划)是一个致力于解决冰下水文多种理论方法问题的项目。该计划通过构建一系列综合模拟实验,并对运行这些模拟的各参与模型的结果进行比较,以达到其目标。这将有助于潜在的模型用户更加明智地为特定应用选择合适的模型。同时,对于模型开发人员来说,这将有助于他们评估哪些地
- 腾讯 tRPC-Go 教学——(7)服务配置和指标上报
go腾讯后端rpchttp
系列文章腾讯tRPC-Go教学——(1)搭建服务腾讯tRPC-Go教学——(2)trpcHTTP能力腾讯tRPC-Go教学——(3)微服务间调用腾讯tRPC-Go教学——(4)tRPC组件生态和使用腾讯tRPC-Go教学——(5)filter、context和日志组件腾讯tRPC-Go教学——(6)服务发现腾讯tRPC-Go教学——(7)服务配置和指标上报……还会有更多,敬请期待……配置,是一个服
- 机器学习基础
dringlestry
机器学习人工智能
了解机器学习的基本概念,如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标(准确率、召回率、F1分数等)。机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够通过数据和经验自动改进,而无需明确编程。机器学习可以根据学习方式和数据的有无,分为以下几种基本类型:1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种机器学习类型,其中模型通过带标签的数据进
- DeepSeek剖析:与国际知名 AI 模型的全方位对比
西红柿和马铃薯
人工智能人工智能
一、引言DeepSeek最近大火了,随着DeepSeek的横空出世,连OpenAI和英伟达芯片都感觉到了危机。DeepSeek作为一款由中国团队开发的大型语言模型,在竞争激烈的AI市场中崭露头角,引发了广泛的关注和讨论。它不仅展现出了强大的技术实力,还在多个领域有着广阔的应用前景。然而,如同任何新兴技术一样,DeepSeek也面临着诸多挑战和质疑。本文将对DeepSeek进行全面深入的分析,探讨其
- 目前(2025年2月)计算机视觉(CV)领域一些表现优异的深度学习模型
空空转念
深度学习系列计算机视觉深度学习人工智能
按任务类型分类介绍:图像分类CoCa:结合对比学习和生成学习,通过对比损失对齐图像和文本嵌入,并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色,且仅需极少的任务特定微调。PaLI:这是一个多模态模型,结合了40亿参数的视觉Transformer(ViT)和多种大型语言模型(LLM),并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
- 地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法 - V2.0
算法自动驾驶
该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法简介在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BEV方法,继TeslaOpenAIDay公布其BEV感知算法之后,相关研究层出不穷,感知效果取得了显著提升,BEV也几乎成为了多传感器特征融合的
- 大数据安全项目
是小酒
大数据pythonpycharmsqlmysql
1.项目详情 用python写一个大数据安全项目(使用tk,页面布局使用盒子模型,页面中各个按钮,主题要美观,按扭间的距离不要太进),需要连接数据库连接名是root(数据库名为bigdata_security,数据库密码是123456。查询数据库中的student表(包括id,name,sex,school,height,weight这些字段))。包括管理员和学生两个功能。2.代码详
- 3.actor模型的基本搭建(c#代码)
YANQ662
其他c#开发语言
本文看了博客C#实现Actor并发模型(案例版)_51CTO博客_actor并发模型,这里作为笔记用,该博客内容写的很详细,这里基本上没有改动。首先,本文的目录如下:每个cs文件的代码都有详细的注释,具体代码如下:1.IActor.cs代码:usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;u
- 【登月计划】DAY4上期:生产计划与排程(1-3)--《2000台半成品堆积成山!老板直播痛哭:排产失误让我血亏500万!》
泛泛不谈
0-2岁智能制造工程师启蒙需求分析经验分享制造
目录一、血腥开场:案例:某电风扇厂商618大促前遭遇生产事故:二、死亡案例:三、段位表:生产计划能力6大等级四、家电排产核心痛点拆解五、产线实战:排产工程师的“救命三招”一、血腥开场:案例:某电风扇厂商618大促前遭遇生产事故:灾难现场:生产线堆满半成品(缺电机/缺包装盒)京东订单延迟发货→罚金300万+流量降权致命原因:人工排产失误:计划员误算电机需求(漏算10%损耗)无系统预警:缺料3天无人察
- 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><