- 【数据挖掘实战】 房价预测
机器学习司猫白
数据挖掘人工智能python机器学习
本次对kaggle中的入门级数据集,房价回归数据集进行数据挖掘,预测房屋价格。本人主页:机器学习司猫白机器学习专栏:机器学习实战PyTorch入门专栏:PyTorch入门深度学习实战:深度学习ok,话不多说,我们进入正题吧概述本次竞赛有79个解释变量(几乎)描述了爱荷华州艾姆斯住宅的各个方面,需要预测每套住宅的最终价格。数据集描述本次数据集已经上传,大家可以自行下载尝试文件说明train.csv-
- kaggle入门级竞赛Spaceship Titanic LIghtgbm+Optuna调参
机器学习司猫白
机器学习实战机器学习python集成学习scikit-learn
kaggle入门级竞赛SpaceshipTitanic简介数据介绍数据集描述数据字段描述train.csv-约三分之二(~8700)乘客的个人记录,用作培训数据。test.csv-剩余三分之一(~4300)乘客的个人记录,用作测试数据。您的任务是预测Transported该集合中乘客的价值。Sample_submission.csv-格式正确的提交文件。代码分类变量optuna算法简介简介欢迎来到
- Neural Architecture Search (NAS) 原理和应用
weixin_58349913
python
NeuralArchitectureSearch(NAS)原理和应用NeuralArchitectureSearch(NAS)是一种自动化设计神经网络架构的技术。它通过搜索空间中的不同架构配置来找到最优或接近最优的神经网络结构,从而减少人工设计网络结构的工作量。NAS的目标是通过自动化的方式获得比手工设计更高效、准确的模型架构,特别适用于对网络架构要求较高的任务。1.NAS的基本原理NAS的核心思
- GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代
Echo_Wish
前沿技术人工智能python人工智能gpt
GPT-4对话模型在客服中的应用与前景:开启智能客服新时代随着人工智能技术的迅猛发展,基于深度学习的对话模型在各个领域中得到了广泛应用。其中,GPT-4对话模型在客服系统中的应用尤为引人注目。本文将探讨GPT-4在客服中的应用与未来发展前景,并结合具体代码示例进行说明。一、GPT-4对话模型概述GPT-4(GenerativePre-trainedTransformer4)是OpenAI开发的一种
- SOTA(state - of - the - art)的多模态推理
百态老人
人工智能机器学习算法
SOTA多模态推理的基本概念多模态推理是指在处理和融合多种不同类型数据(如文本、图像、声音等模态)的基础上进行的推理过程。SOTA(state-of-the-art)则表示在当前该领域中的最优水平。SOTA的多模态推理模型能够有效地对多种模态数据进行分析、推理和决策。例如,在视觉问答场景中,模型要对输入的图像(视觉模态)与问题(文本模态)进行理解,然后推理出答案。从技术架构角度来看,多模态推理模型
- Spring Boot & MyBatis Plus 版本兼容问题(记录)
michael.csdn
springbootmybatisplus后端
SpringBoot&MyBatisPlus版本兼容问题(Invalidvaluetypeforattribute'factoryBeanObjectType':java.lang.String)问题描述问题排查1.检查`@MapperScan`的路径2.项目中没有配置`FactoryBean`3.检查`Spring`和`MyBatisPlus`版本兼容性解决方法问题描述当使用spring-boo
- 导出 YOLOv11 模型的详细步骤和说明
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计算机视觉YOLO人工智能计算机视觉
以下是关于如何导出YOLOv11模型的详细步骤和说明:1.导出YOLOv11模型的基本步骤YOLOv11模型可以通过Ultralytics提供的接口轻松导出为多种格式,如ONNX、TensorRT、CoreML等。以下是导出模型的基本步骤:1.1安装Ultralytics库首先,确保已安装Ultralytics库:pipinstallultralytics1.2加载模型并导出使用Python代码加
- 代码工艺:实践《修改代码的艺术》中如何安全地在现有代码库中修改代码的方法
rongqing2019
代码工艺代码规范
《修改代码的艺术》一书中,对如何安全地在现有代码库中修改代码提出了以下步骤:1.定义变更点;2.寻找测试点;3.打破依赖关系;4.编写测试;5.进行修改和重构。场景描述已有一段代码逻辑更新用户信息,但它的代码存在以下问题:缺乏单元测试,无法验证修改是否正确。存在硬编码和强耦合,导致难以扩展和测试。方法过于复杂,多个逻辑混在一起,影响可读性。原始代码(待修改)以下是现有的代码逻辑:@Servicep
- 前端——Html+CSS
逆风局?
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目录CSS引入方式颜色表达方式CSS选择器去掉超链接的下划线路径表示行高和首行缩进常见标签布局标签flex布局表单标签表单项标签改变鼠标指针的样式表格标签div{box-sizing:border-box;}CSS引入方式具体有3种引入方式,语法如下表格所示:名称语法描述示例行内样式在标签内使用style属性,属性值是css属性键值对。中国新闻网内部样式定义标签,在标签内部定义css样式。h1{.
- 数据结构——算法基础
小禾苗_
数据结构
1、概念算法(Algorithm)用来描述对特定问题的求解步骤,它是指令的有限序列,其中每一条指令代表一个或多个操作算法的概念在计算机科学领域中几乎无处不在,在各种计算机系统的实现中,算法的设计往往处于核心的位置。计算机的问世是20世纪算法是计算机科学的重要基础,就像算盘一样,人们需要为计算机编制各种各样的“口诀”即算法,才能使其工作软件(项目)=程序+文档程序=数据结构+算法软件(项目)=数据结
- Vue.js 深度剖析:2024 前端高频面试题详解
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Vue.js深度剖析:2024前端高频面试题详解1.Vue的响应式原理是什么?2.Vue组件通信方式有哪些?3.Vue的生命周期是什么?4.如何优化Vue应用性能?5.什么是Vue的CompositionAPI?6.什么是Vue的VirtualDOM?7.Vuex与Pinia的区别是什么?1.Vue的响应式原理是什么?答:Vue的响应式系统基于数据劫持和发布-订阅模式。数据劫持:Vue2使用Obj
- 掌握 JavaScript:从基础到高级,全面提升编程技能
跟着小郑学前端
javascript开发语言ecmascript
JavaScript是一种广泛应用于网页开发的编程语言,它使网页具有动态交互的能力。作为Web开发的核心技术之一,掌握JavaScript基础是每位开发者的必备技能。本文将介绍JavaScript的基础知识,包括数据类型、运算符、控制结构、函数等内容,并通过代码示例帮助大家理解。1.JavaScript数据类型JavaScript主要有以下几种数据类型:数据类型描述示例String字符串类型,用于
- 模型压缩与优化技术——神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)
DuHz
轻量化模型机器学习计算机视觉人工智能神经网络深度学习数据挖掘语音识别
模型压缩与优化技术中的神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术1.引言在深度学习领域,神经网络的架构设计对模型的性能至关重要。传统的手动设计网络架构的过程费时费力,且通常依赖于经验和直觉。为了提升效率与效果,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)作为一种自动化的方法,能够通过算法寻找和优化最佳的神经网络架构。NAS可以在图像识别
- PID控制的优势与LabVIEW应用
LabVIEW开发
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PID控制(比例-积分-微分控制)已在工业控制领域得到广泛应用,尤其在实时控制和自动化系统中,其核心优点是简单、稳定且高效。尽管许多现代控制方法(如自适应控制、模型预测控制等)逐渐崭露头角,PID控制依然保持着无可替代的地位。以下是PID控制长期无法被取代的根本原因,并结合LabVIEW在PID控制中的应用进行详细探讨。1.PID控制长期无法取代的原因1.1控制目标的简单性与稳定性PID控制能够在
- 【AI日志分析】基于机器学习的异常检测:告别传统规则的智能进阶
人工智能机器学习深度学习
摘要随着系统规模的扩大和复杂性增加,传统基于规则的日志分析方法难以识别隐藏的复杂异常模式。本文将介绍基于机器学习的日志异常检测技术,包括模型选择、特征工程及实现步骤。通过具体的代码示例与图表,展示如何高效检测异常日志,并提供应用场景与优化策略。引言日志是系统运行状态的关键数据来源,但面对海量日志数据,传统规则式分析显得力不从心。机器学习能够根据日志的历史数据和行为模式,通过训练模型检测异常情况,不
- 大模型密度定律:AI代码生成器将迎来爆发式增长?
前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- 2024实力进阶:百度智能云千帆AppBuilder年度盘点
2024,AI浪潮奔涌,百度智能云千帆AppBuilder持续升级,以AI原生之力,革新企业级大模型应用开发范式,重塑行业生态!企业级RAG实现重大突破,支持无限存储,高并发秒速响应,且能实现随业务弹性扩缩容。此外RAG支持一键联网,无缝连接百度搜索、文库、百科等全网最新资源,资讯获取实时更新,全面且精准。多语言RAG为企业开拓全球市场保驾护航;强图表解析功能让报告与报表分析更精准高效。企业级Ag
- 字节启动AGI长期研究计划,代号Seed Edge
量子位字节跳动
1月23日,据媒体报道,字节豆包大模型团队已在内部组建AGI长期研究团队,代号“SeedEdge”,鼓励项目成员探索更长周期、具有不确定性和大胆的AGI研究课题。接近字节的知情人士透露,SeedEdge的目标是探索AGI的新方法,代号名中Seed是豆包大模型团队名称,Edge代表最前沿的AGI探索。SeedEdge鼓励跨模态、跨团队合作,为项目成员提供宽松的研究环境,实行采用更长周期的考核方式,以
- 理论五、大模型-Prompt
伯牙碎琴
大模型prompt
一、prompt是什么在大型语言模型集成中,"prompt"是指您向模型提供的输入文本或指令,以引导模型生成特定类型的响应。这个prompt可以是一个问题、一段描述、一个任务说明,甚至是一部分对话历史记录等。通过设计和优化prompt,您可以引导模型生成符合预期的回复或完成特定的任务。在集成大型语言模型时,良好设计的prompt可以帮助模型更准确地理解您的意图,并生成更符合预期的结果。因此,对于不
- 程序员这辈子| 还有5天到2025年,说点掏心窝的话~
前端后端程序员
1.不要追求完美,专注于成长作为一名程序员,初入职场时总想着把每一行代码都写得完美无缺,生怕出错。其实,真正重要的是不断地学习和成长。不要担心犯错,那是成长的必经之路。每一个Bug都是你前进的一步。#这是一个模拟简单的Bug修复过程的代码defdivide(a,b):try:returna/bexceptZeroDivisionError:print("Error:Divisionbyzerois
- 300行ABAP代码实现一个最简单的区块链原型
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- SGLang安装教程,部署你的大模型,性能比vllm好,实现张量并行,数据并行,加快推理速度,亲测效果好。
张登杰踩
人工智能结对编程python
目前大模型部署工具主要是vllm,最近出现了SGLang,很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理,例如deepseek-R1,Qwen2.5,Mistral,GLM-4,MiniCPM3,InternLM2,Llama3.2等。代码:GitHub-sgl-project/sglang:SGLangisafastservingframeworkforlargelanguagemodelsand
- @RequestBody接收Json参数 | 用自定义注解对Vo对象中Date类型日期格式校验
手hold刺猬
003.疑难问题javaspringmvcjson正则表达式springboot
标题太长有木有?主要是为了把问题描述清楚,免得进错文章。问题描述昨天测试的同事测试接口的时候,测试出来一个Date类型校验问题。要求输入的日期格式是:yyyy-MM-ddHH:mm:ss,Vo中使用的注解如下:@DateTimeFormat(pattern=”yyyy-MM-ddHH:mm:ss”)测试同事输入下面两种参数都是保存成功,当输入为“202105”参数时,保存的数据变为“1970-01
- c++瓷砖
橙子亿
c++开发语言
今天的题目叫“瓷砖”,是“DFS深度优先搜索递归”一类的。题目描述在一个w×h的矩形广场上,每一块1x1的地面都铺设了红色或黑色的瓷砖。小谢同学站在某一块黑色的瓷砖上,他可以从此处出发,移动到上、下、左、右四个相邻的且是黑色的瓷砖上。现在他想知道,通过重复上述移动所能经过的黑色瓷砖数。输入第一行为两个数h和w,2≤w,h≤50,之间有一个空格隔开。以下为一个w行h列的二维字符矩阵,每个字符为“.”
- 大模型密度定律:AI代码生成器将迎来爆发式增长?
前端
近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:强大的AI代码生成器,开启联网搜索新纪元
前端
深度求索团队近日发布了AI代码生成器DeepSeekV2.5系列的最终版本——DeepSeekV2.5-1210,并正式上线了备受期待的联网搜索功能。这标志着DeepSeekV2系列发展历程的一个重要里程碑,也为AI大模型在代码生成和信息检索领域树立了新的标杆。此次更新不仅带来了模型能力的全面提升,更重要的是开启了AI与实时信息互联的新篇章。DeepSeekV2.5-1210的核心改进:Post-
- 本地大模型服务 Ollama:从安装到使用
aabond
githubpythonsoftwarepythongithubLLMqwenollamallama3大模型
文章目录前言一、下载安装1.1官网安装1.2压缩包安装1.3docker安装二、命令行使用2.1常用命令2.2模型列表2.3使用三、Open-WebUI3.1安装3.2修改语言3.3使用参考前言Ollama是专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计的开源框架,它有如下几个特点:简单的部署过程:Ollama提供跨平台的安装包,并提供docker方式部署。跨平台支持:Ollama可以
- QAT与PTQ模型量化方法的区别
old_power
计算机视觉模型量化深度学习计算机视觉
QAT(QuantizationAwareTraining)和PTQ(PostTrainingQuantization)是两种常见的模型量化方法,用于减少深度学习模型的计算和存储开销,同时尽量保持模型的性能。1.QAT(QuantizationAwareTraining)定义:QAT是在模型训练过程中引入量化操作,使模型在训练时就能感知到量化带来的影响,从而更好地适应量化后的精度损失。流程:在训练
- golang获取docker容器内的nacos配置
luobobaicai3
golangdocker开发语言
问题描述:最近在调试程序的时候,需要链接docker容器内的nacos进行调试。但是在配置正确的情况下还是无法链接。发现问题:查看日志后发现,golang链接nacos是使用的grpc协议,端口是9848(未配置的情况下,是nacos端口+1000),而docker容器未导出对应端口,所有导致golang无法获取配置解决问题:查看了nacos(v2.3.1)的配置,未发现可以配置grpc端口。重新
- Keras、TensorFlow、PyTorch框架对比及服务器配置揭秘
小深ai硬件分享
人工智能深度学习服务器
深度学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。在深度学习领域,Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架,能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用,离不开合适的服务器配置,就像魔法师需要魔法棒和魔力,下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
- 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><