- Python环境搭建:从零开始配置开发环境
码农垦荒笔记
Pythonpython开发语言经验分享
一、为什么你需要学会搭建Python环境?1.Python是什么?它能做什么?想象Python就像一把“万能工具刀”——无论是想做个网站、分析数据、写个小游戏,还是研究人工智能,它都能帮你搞定。比如:豆瓣、Instagram的后台用了Python科学家用Python分析实验数据连ChatGPT的开发者也会用到Python库2.为什么环境配置这么重要?举个生活例子就像做菜前要先准备好锅和调料,写Py
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性?
人工智能教学实践
python编程实践人工智能学习人工智能
要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性,需要跳出单一专业的学习框架,通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法:一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法:用XMind或Notion绘制思维导图,以AI为中心,辐射关联专业的核心技术节点。例如:AI(机器学习)├─数据支撑:大数据技术(Hadoop/Spark)+数据
- 数据分析的智能化变革:AI人工智能
AI大模型应用工坊
数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。详细阐述了相关核心概念、算法原理、数学模型,通过具体的项目实战展示了AI在数据分析中的应用,介绍了实际应用场景以及可利用的工具和资源。同时对数据分析智能化变革的未来发展趋势与挑战进行了总结,并解答了常见问题,为读者全面了解这一变革提供了丰
- AI大模型定义与应用概述
水云桐程序员
人工智能ai大模型
AI大模型,也成为基础模型或大规模预训练模型,指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型:这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例:GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。多模态大模型:擅长同时处理和生成多种模态的信息,如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例:
- 浅析基于深度学习算法的日语OCR技术原理及其应用场景
AI人工智能+
TEL18600524535ocr文字识别人工智能
在全球数字化进程加速的今天,日语作为世界第九大使用语言,其文字处理的自动化需求日益凸显,日语OCR技术应运而生。中科逸视日文OCR技术是一款基于先进人工智能技术的专业光学字符识别(OCR)解决方案,专门针对日语文本的数字化需求设计开发。能够将纸质文档、图片中的日文内容快速准确地转换为可编辑、可搜索的电子文本,大幅提升日文资料的处理效率,为企业国际化运营和个人日语学习提供强有力的技术支持。技术原理中
- 浅析通用文字识别OCR技术的工作过程及其应用场景
AI人工智能+
TEL18600524535人工智能ocr计算机视觉图像处理文字识别
通用文字识别技术作为人工智能领域的重要分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。通用文字识别技术基于光学字符识别(OCR)技术发展而来,其核心原理是通过对图像中文字的特征提取与分析,将其转化为计算机能够理解和处理的文本信息。这一过程涉及多个关键步骤:图像预处理:输入的图片可能存在光照不均、倾斜、模糊等问题,预处理阶段会对图像进行灰度化、降噪、二值化、倾斜校正等操作,以提高文字的清晰度和可识别性。例
- 蒙特卡罗方法与深度学习的关系
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型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
蒙特卡罗方法与深度学习的关系作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来蒙特卡罗方法和深度学习都是近年来在计算科学和人工智能领域取得重大突破的技术。蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法,广泛应用于物理、工程、金融等领域。深度学习则是一种基于人工神经网络的学习方法,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显
- AI人工智能 语音识别
马里亚纳海沟网
人工智能语音识别python学习运维笔记
AI人工智能构建语音识别器语音识别或自动语音识别(ASR)是AI机器人等AI项目的关注焦点。没有ASR,就不可能想象一个认知机器人与人进行交互。但是,构建语音识别器并不容易。开发语音识别系统的困难开发高质量的语音识别系统确实是一个难题。语音识别技术的困难可以广泛地表征为如下所讨论的许多维度-词汇大小词汇大小影响开发ASR的难易程度。考虑以下词汇量以便更好地理解。例如,在一个语音菜单系统中,一个小词
- 基于Python的智能语音识别系统设计
MATLAB算法工程师Y
python语音识别开发语言
引言语言是人类最原始直接的一种交流方式,通俗易懂、便于理解。随着科技的发展,语言交流不再只存在于人与人之间,如何让机器“听懂”人类的语言并做出反应成为人工智能的重要课题,语音智能交互技术应运而生。作为其中重要一环的语音识别技术近年来不断发展,走出了实验室,随着人工智能进入人们的日常生活中。当今市场上语音识别技术相关的软件、商品涉及人类生活的方方面面,语音识别的实用性已经得到充分的印证。如今语音识别
- 基于python的语音识别系统,Python语音识别技术路线
快乐的小肥熊
ai智能写作python语音识别开发语言cnn
如何用python调用百度语音识别1、首先需要打开百度AI语音系统,开始编写代码,如图所示,编写好回车。2、然后接下来再试一下的音频,开始编写成功回车,如图所示的编写。3、最后,查看音频c的属性,可以看到音频持续28秒,这样就是用python调用百度语音识别成功解决问题。谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创Python语音识别,调用的是哪个客户端接口函数调用腾讯云的语音识别(一句话识别)接口-Py
- Ubuntu 24.04.2 LTS Python 人工智能Ai视觉模型
GHY云端大师
AI训练模型python人工智能
一、创建Python虚拟环境#更新软件包列表,确保你获取到最新版本的可用软件包sudoaptupdate#安装用于创建Python3.10虚拟环境(venv)的相关软件包sudoaptinstallpython3.10-venv-y或sudoaptinstallpython3.12-venv-y#使用Python3创建一个名为"yolov8_env"的虚拟环境python3-mvenvyolo
- 人工智能训练知识学习-TTS(智能语音合成)
笨鸟笃行
人工智能学习
人机对话——TTS(TextToSpeech)概念:TTS技术,即文本转语音技术,是一种将文字内容转换为语音输出的技术。它通过计算机程序和算法,将文本信息转化为自然流畅的语音信号,让用户能够听到文字内容,而无需手动阅读。(即将文本转换为语音输出)TTS技术的工作原理(一)文本预处理当TTS系统接收到一段文本输入时,首先会对文本进行预处理。这包括分词、词性标注、语义理解等操作。例如,在中文文本中,系
- Python 语音识别与语音合成的实现方法
加班不如去钓鱼
python语音识别xcode
```htmlPython语音识别与语音合成的实现方法Python语音识别与语音合成的实现方法随着人工智能技术的发展,语音处理在实际应用中变得越来越重要。Python作为一种功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现语音识别和语音合成的功能。本文将详细介绍如何使用Python实现语音识别与语音合成。一、语音识别语音识别(SpeechRecognition)是将人类的语音转换为文本的过程。Pyt
- 从 MDM 到 Data Fabric:下一代数据架构如何释放 AI 潜能
大卫的 AI 办公摸鱼手册
人工智能与主数据元数据专栏fabric架构人工智能
从MDM到DataFabric:下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言:AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天,企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而,Gartner数据显示,仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署,其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理(MDM)虽能解决基础数据标准化问题,但在应对多源异
- 论“人工智能生命体”站在那个高度?
第一部分:人工智能生命体人工智能生命体,提及的是《人工智能生命体新启点》一书,原文附后,本文中以本书代表。《人工智能生命体新启点》一书,是在现今科学技术发展,从人工智能、智能体、具身智能等大环境下,形成的一种全新理念的理论指导,以此发展出具有自我意识的人工智能生命体,拥有现代科技并以生命体的形式出现,具备类人类般的思想活动,更好的体现与融入人类的社会环境;具有自我意识的智能生命体就如人类的拥有大脑
- 黑客 vs. 网安:谁才是数字世界的主宰? 2024年信息安全人员应该重点学什么?
网安导师小李
程序员编程网络安全linux运维服务器excelweb安全pythonjava
在当今数字化飞速发展的时代,信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现,企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起,信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能(AI):**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器学习和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如,恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
- 机器人工程专业毕设选题推荐
文章目录1前言2如何选题3选题方向2.1嵌入式开发方向2.2物联网方向2.3移动通信方向2.4人工智能方向2.5算法研究方向2.6移动应用开发方向2.7网络通信方向3.4学长作品展示4最后1前言近期不少学弟学妹询问学长关于电子信息工程专业相关的毕设选题,学长特意写下这篇文章以作回应!以下是学长亲手整理的物联网相关的毕业设计选题,都是经过学长精心审核的题目,适合作为毕设,难度不高,工作量达标,对毕设
- 飞算JavaAI:AI赋能的Java开发助手
山峰哥
人工智能java开发语言数据库信息可视化人机交互
『AI先锋杯·14天征文挑战第一期』AI技术如何重塑你的工作与行业?一、前言在2025年人工智能技术爆发的时代,开发者的工作方式正经历着革命性变革。智能编码工具已经从简单的代码补全进化到能够理解复杂需求、生成完整工程的能力。本文将深入分析国产Java开发助手飞算JavaAI如何通过自然语言交互彻底改变传统开发流程,并结合电商系统、金融交易引擎等实战案例,验证其在实际项目中的生产力提升效果。二、飞算
- AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow:高并发场景下AI代理的性能调优
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:高并发场景下AI代理的性能调优关键词:AI代理,工作流,性能调优,高并发,分布式系统,资源管理,负载均衡1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,AI代理(AIAgents)在各个领域的应用越来越广泛。AI代理作为自动化、智能化的执行实体,能够模拟人类智能行为,完成复杂的任务。在高并发场景下,例如在线服务、金融服务、智能城市等,A
- 解锁阿里云文字识别OCR:开启智能文本处理新时代
阿里云OCR:技术先锋登场在数字化转型的汹涌浪潮中,海量文本数据如潮水般涌来,如何高效处理这些文本,成为众多企业和开发者面临的关键挑战。阿里云文字识别OCR,作为一款强大的人工智能技术,应运而生,宛如一位英勇的先锋,为我们开辟了一条高效处理文本的光明大道。它能够精准地将图片、扫描件中的文字转化为可编辑的文本,极大地提高了信息处理的效率和准确性,在众多领域中发挥着不可或缺的重要作用。探秘阿里云OCR
- 大规模预训练语言模型的参数高效微调
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型(PLMs)在特定下游任务上的微调和存储成本极高,这限制了它们在实际应用中的可行性。为了解决这一问题,来自清华大学和北京人工智能研究院的研究团队探索了一种优化模型中一小部分参数的方法,同时保持其他参数不变,以大幅降低计算和存储成本。研究团队提出了“delta-tuning”这一概念,将优化的参数部分称为“delta”,即在训练过程中被“改变”
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- 探索提示词工程的魅力:提升你的AI应用到新高度
杭律沛Meris
探索提示词工程的魅力:提升你的AI应用到新高度Prompt-Engineering-Guide-zh项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide-zh在人工智能的快速发展前沿,提示词工程指南-中文版犹如一盏明灯,照亮了语言模型应用的新路径。本项目是由PartnerDAO精心翻译并维护,旨在构建一个全面的知识库,帮助开
- Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南
司南锤
GitHubprompt
项目概述PromptEngineeringGuide是一个由DAIRAILab维护的开源项目,致力于系统性地总结和分享提示工程(PromptEngineering)的理论与实践方法。随着大语言模型(如GPT系列、Claude、Gemini等)的广泛应用,如何设计有效提示以发挥模型最大能力,成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。该项目以教程、案例和最佳实践为核心,帮助开发者和研究者快速掌握提示设
- 小红书自动化操作:使用本地Chrome和User Data实现高效反检测
龙潜月七
自动化chromepython
小红书自动化操作:使用本地Chrome和UserData实现高效反检测在自动化操作社交媒体平台时,如何绕过反爬虫机制一直是个挑战。本文将介绍如何配置Selenium驱动本地Chrome浏览器,并利用UserData目录保留浏览器指纹,实现更接近真实用户的操作行为。为什么使用本地Chrome和UserData?传统的无头浏览器或默认配置的Selenium容易被网站识别为机器人,主要原因在于:浏览器指
- AI产品经理技术篇:AI领域常用术语解析
让我看看好学吗
人工智能产品经理机器学习深度学习学习
作为AI产品经理,深入理解人工智能领域的核心术语是高效沟通、需求定义和产品落地的关键。无论是与算法工程师协作优化模型,还是向业务方解释技术方案,准确掌握专业术语能显著提升决策效率,避免因概念混淆导致的开发偏差。本文系统梳理了模型与算法、NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)、数据处理、核心评估指标等领域的核心术语,帮助产品经理快速构建AI技术认知框架。目录1.基础概念2.模型与算法3.自然语言
- 元宇宙养老社区:数字化照护的创新实践
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《元宇宙养老社区:数字化照护的创新实践》关键词元宇宙养老社区数字化照护虚拟现实人工智能大数据物联网摘要本文深入探讨了元宇宙养老社区的概念、技术架构及其在数字化照护中的应用。通过分析虚拟现实、人工智能、大数据和物联网等核心技术,本文详细阐述了元宇宙养老社区的架构设计、项目实施、运营管理与用户体验优化。同时,本文还展望了元宇宙养老社区的潜在市场、技术发展趋势以及未来挑战与机遇。文章目录《元宇宙养老社区
- AIGC领域MCP模型上下文协议:推动行业数字化转型的新引擎
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
AIGC领域MCP模型上下文协议:推动行业数字化转型的新引擎关键词:AIGC、MCP模型、上下文协议、数字化转型、人工智能、内容生成、语义理解摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)领域的MCP(多模态上下文感知)模型及其上下文协议,揭示其如何成为推动行业数字化转型的新引擎。我们将从基础概念出发,逐步解析MCP模型的技术原理、实现方法和应用场景,并通过实际案例展示其在各行业的创新应用。文章还
- 2025 年使用 Python 和 Go 解决 Cloudflare 问题
ForRunner123
pythongolang开发语言
作为一名从事网络自动化和爬取工作的开发者,我亲眼目睹了日益复杂的安全性措施带来的挑战。其中一项挑战是Cloudflare的TurnstileCAPTCHA系统,目前该系统已在全球2600多万个网站上使用。这种先进的解决方案重新定义了我们对机器人检测的处理方式,它具有出色的能力,可以过滤掉80%的恶意流量,同时允许真实用户无需繁琐的谜题即可浏览网站。在2025年,我发现掌握使用Python和Go等编
- 人脸识别接口&sdk,两张人脸相似度比对
人工智能时代,人脸识别技术正在被广泛应用于金融支付、安防监控、身份验证等多个领域,基于深度学习算法于海量样本训练,人脸识别接口以高精度、低延迟的特性出现在大众视野,成为开发者和企业用户集成人脸识别功能的首要选择之一。人脸识别接口技术服务原理:格式转换:支持BMP、JPG、PNG、TIF等多种常见图像格式;尺寸调整与压缩:建议图像大小控制在200KB左右,确保传输效率与识别质量;图像增强:自动旋转、
- 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><