- 新型模型架构(参数化状态空间模型、状态空间模型变种)
三月七꧁ ꧂
LLM语言模型gpt文心一言promptembeddingAIGCagi
文章目录参数化状态空间模型状态空间模型变种 Transformer模型自问世以来,在自然语言处理、计算机视觉等多个领域得到了广泛应用,并展现出卓越的数据表示与建模能力。然而,Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息,这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。在处理长序列时,这种复杂性会消耗大量的计算资源与存储空间。为了解决这个问题,研究人
- awesome python 中文版 相见恨晚!(pythonNB的第三方资源库)
weixin_30788731
AwesomePython中文版来啦!原文链接:Python资源大全内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单
- 超实用计算机网络面试题,快来学习一下
优人ovo
计算机网络学习
引言计算机网络作为程序员的内功,不仅要做到深入理解,面试题也要详细掌握,跟着作者的节奏好好复盘一下吧1.OSI模型和TCP/IP模型的区别是什么?各层的主要功能是什么?考察点:网络分层架构、协议栈理解答案方向:OSI分为7层(物理层→数据链路层→网络层→传输层→会话层→表示层→应用层),TCP/IP简化为4层(网络接口层→网络层→传输层→应用层)。关键区别:OSI是理论模型,TCP/IP是实际工业
- 领域驱动设计中的核心概念
能源革命
技术技术DDD领域驱动
领域驱动设计(DDD)的核心概念是理解和构建复杂系统的基础。1.领域(Domain)定义:领域是软件所解决的业务问题所在的范围,是业务逻辑和规则的集合。理解:领域是DDD的出发点,它定义了软件需要解决的问题空间。例如,在一个电商系统中,领域可能包括订单管理、用户管理、支付处理、库存管理等。重要性:明确领域可以帮助开发团队聚焦于业务的核心问题,避免被技术细节分散注意力。2.领域模型(DomainMo
- 【有啥问啥】深入浅出:大模型应用工具 Ollama 技术详解
有啥问啥
大模型科普人工智能深度学习
深入浅出:大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来,大型模型(LargeModels,LLMs)技术突飞猛进,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,部署和运行这些庞大的模型往往面临着环境配置复杂、资源需求高昂等挑战。为了解决这些痛点,Ollama应运而生。本文将深入探讨Ollama,一个旨在简化大模型本地运行和管理的开源工具,帮助读者理解其核心概念、优势以及应用场景
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
深度学习&目标检测实战项目
YOLO深度学习uiYOLOv5人工智能计算机视觉
引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
- 社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘(Datawhale AI 夏令营)
会飞的Anthony
人工智能人工智能
深入理解赛题——探索性数据分析首先,我们先介绍一下什么是EDA:探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA)是一组数据分析技术,旨在总结其主要特征,通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA?在现在的数据挖掘类比赛中,模型和方法选择空间往往很小,同时存在不少自动机
- 象牙塔中的“智者”:DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元
海棠AI实验室
“智教之光“-探索AI教育新范式人工智能RAGDeepSeek
目录高校问答智体的“前世今生”:痛点与机遇DeepSeekR1:开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”:场景、架构与实践3.1场景一:智能学术助手3.2场景二:个性化学习导航3.3场景三:科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶:让问答智体更“聪明”4.1知识图谱融合4.2持续学习与反馈4.3多模态融合挑战与展望:迈向更广阔的未来1.高校问答智体的“前世今生”:痛点与
- llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务
码不动了鸭
llama人工智能transformer
使用llama-factory完成模型的微调训练后,需要开启其api服务进行调用,参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml中的内容进行改写API实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议,基于uvicorn服务框架进行开发,使用如下的方式启动:下述为
- 玩转python:掌握Python数据结构之栈Stack
千益
浅显易懂玩转python开发语言python
栈(Stack)是计算机科学中一种非常基础且重要的数据结构。它的特点是后进先出(LIFO,LastInFirstOut),就像我们生活中叠盘子一样,最后放上去的盘子总是最先被拿走。本文将用通俗易懂的语言和丰富的案例,带你轻松掌握栈的概念、实现和应用。什么是栈?栈是一种线性数据结构,它只允许在一端进行数据的插入和删除操作。这一端被称为栈顶(Top),另一端被称为栈底(Bottom)。栈的操作主要有两
- python面向对象编程总结:从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧
吴师兄大模型
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Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码(PCA降维后输入进RF模型)
Jason_Orton
分类matlab算法人工智能机器学习随机森林
本代码实现了对高维数据通过PCA进行降维后,再输入到RF模型中去,从而提高模型精度的目的。代码中都有详细的注释,直接替换数据就可以使用。一.概述1.主成分分析(PCA)目的:降维,减少数据的维度,同时保留尽可能多的原始数据的方差。步骤:标准化数据:为了使每个特征对总的方差贡献相似,通常需要对数据进行标准化处理。计算协方差矩阵:确定数据集中特征之间的协方差。计算特征值和特征向量:从协方差矩阵中提取特
- Spring WebFlux 入门:WebFlux 是什么?它的作用是什么?
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SpringWebFlux入门:WebFlux是什么?它的作用是什么?1.WebFlux是什么?SpringWebFlux是Spring5引入的响应式Web框架,它基于Reactor库,旨在提供异步、非阻塞的编程模型,能够在高并发场景下提升系统吞吐量。WebFlux主要有以下特点:非阻塞I/O:使用Reactor框架支持完全的响应式流处理。支持事件驱动:采用Reactor的Mono和Flux处理数
- 如何使用 DeepSeek 提升工作效率
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如何使用DeepSeek提升工作效率?在这个信息爆炸的时代,我们每天都要面对海量的数据和信息,如何高效地处理这些信息并将其转化为生产力,成为了职场人士必须解决的问题。而今天我要分享的工具——DeepSeek,正是一个能够帮助我们在工作中事半功倍的好帮手。一、什么是DeepSeek?DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索与分析平台,它不仅支持快速的信息检索,还能通过对数据的深度分析和挖掘,为用
- 在 Windows 上部署 DeepSeek 的详细教程
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热门话题windows
在Windows上部署DeepSeek的详细教程DeepSeek是一款备受瞩目的国产AI大模型,其开源特性使得用户可以在本地进行部署,以获得更快速、稳定的体验,并确保数据的私密性。本文将为您提供在Windows系统上部署DeepSeek的详细步骤。1.环境准备1.1检查系统要求在开始之前,请确保您的计算机满足以下基本要求:操作系统:Windows10或更高版本处理器:现代x86_64架构的CPU内
- Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调
猫猫姐
大模型llama
Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一,但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方便略微欠佳!本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座,通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调,提高Llama3的中文能力!LLaMA-Factory是一个开源的模型训练工具Llama3-8
- (C语言小项目)猜字游戏(测试版)
双叶836
C语言小项目c语言游戏算法数据结构c++开发语言
#include#include#includevoidpage0(){printf("****************************************\n");printf("********1.开始游戏2.退出游戏********\n");printf("********3.游戏难度4.神秘力量********\n");printf("*********************
- 基于51单片机的交通灯控制系统的设计
小董爱吃辣
51单片机嵌入式硬件单片机
首先对系统的设计,自然想到软件部分与硬件部分,软件部分根据所要实现的功能进行编写,与硬件要进行对应。本文所介绍的是用keil进行c语言编写的,用STC-ISP进行烧录到板子上,在烧录之前,最好先用Proteus进行仿真,如果实现其所有功能后,再进行烧录,然后在板子上看实际实现的效果。以下我写的顺序是层层递进,展示如何一步步进行思考。可能有点长,但是包看懂的,无废话。一、功能需求分析1.基础功能交通
- 深度学习笔记——基础部分
肆——
深度学习深度学习笔记人工智能pythonpytorch
深度学习是一种机器学习的方式,通过模仿人脑吃力信息的方式,使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。深度学习和机器学习的区别:在机器学习中,特征提取通常需要人工设计和选择,依赖于领域专家的知识来确定哪些特征对模型最为重要;而在深度学习中,特征提取是自动进行的,通过多层神经网络结构直接从原始数据(也可能需要初步处理)中学习复杂特征,减少了对人工干预的依赖,使得模型能够处理更加复杂的数据和任务。计算
- Django--注册
「已注销」
Django应用:urls.py:路径跳转settings.py:项目设置,中间件,APP,数据库,根路径,静态文件,指定启动wsgiwsgi.py:入口__init__.py:一个空文件,告诉Python这个目录应该被认为是一个Python包。MVC:model:模型,实体类,数据库连接。view:视图。control:控制层。数据库配置:现在,打开mysite/settings.py。这是个包
- 机器学习基础(4)
yyc_audio
深度学习python机器学习神经网络人工智能
超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- CentOS 7中安装Dify
laolitou_1024
CentOSDockerAIcentos运维人工智能
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。尤其是我们本地部署DeepSeek等大模型时,会需要用到Dify来帮我们快捷的开发和应用。大家可以参考学习它的中文文档:https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md一、系统要求在安装D
- 明明做了很多事,却总不被领导提拔?怎样避免成为“职场老黄牛”?
晏小北
职场和发展经验分享求职招聘经济
很多人,受到毒教育影响,只知道埋头苦干,勤能补拙。残酷的真相是,方向反了,越勤奋,错得越离谱。南辕北辙,一之为甚,其可再乎?图片来源:网络领导让你干活,本质上,是一个委托-代理问题,他不能事必躬亲,所以将这个活儿委托给你。但,如果对所有活儿都来者不拒,注定会沦为工具人。活儿也分三六九等,识别哪些是优质活儿,哪些是劣质活儿,比埋头苦干更重要。如何评判一个活儿的优质程度?有两个标准,自由裁量权和稀缺度
- Elasticsearch 聚合查询的 Java 实现
Leon_Jinhai_Sun
elasticsearchjava
importco.elastic.clients.elasticsearch._types.aggregations.Aggregation;Mapaggregations=qu.buildAggregations(data.get("aggregations"));这段代码是Java语言编写的,用于构建Elasticsearch聚合查询。Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务
- 上线DeepSeek大模型,黄山“大位”智算中心正式点亮
人工智能
2月28日,智启黄山,算领未来——黄山“大位”智算中心点亮仪式在黄山市大位人工智能计算中心举行,标志着黄山“大位”智算中心正式投入运营。同日,DeepSeek-R1大模型在黄山“大位”正式上线,通过“顶尖大模型+普惠算力底座”的深度融合,构建黄山市人工智能创新生态。黄山市委常委、副市长王恒来出席并致辞。他表示,黄山“大位”智算中心的点亮,是黄山市贯彻落实习近平总书记关于"人工智能是引领这一轮科技革
- 大模型智能体应用开发利器——Dify:构建大规模智能应用和知识库的理想工具
伯牙碎琴
大模型AI大模型人工智能Deepseek
Dify介绍:大模型应用中的集成平台与知识库构建随着大模型技术的飞速发展,越来越多的企业和开发者开始寻求有效的解决方案来集成并优化大模型的应用。Dify作为一个新的集成平台,凭借其强大的功能和灵活的架构,成为了构建大规模智能应用和知识库的理想工具。本文将详细介绍Dify及其核心功能,探讨它在大模型应用中的主要用途,并介绍与Dify类似的其他平台或产品。Dify官网链接Dify架构图1.Dify简介
- 【设计模式】——解释器模式(Interpreter Pattern)
J^T
设计模式C/C++解释器模式设计模式c++系统架构
目录引言一、解析器模式的基本概念核心思想解析器模式结构UML图应用场景二、解析器模式的优点与缺点优点缺点三、C++实现算术表达式解释器1.定义抽象表达式2.实现终结符表达式3.实现非终结符表达式4.构建和解释表达式四、总结引言在软件开发中,设计模式是解决常见软件设计问题的一种成熟方案。解释器模式(InterpreterPattern)是一种行为型设计模式,它提供了一种解释语言句子或表达式的方法。这
- 机器学习|决策树|Gini指数和熵的区别|简单示例
漂亮_大男孩
机器学习决策树人工智能
如是我闻:在决策树模型中,Gini指数和熵(Entropy)是用来计算节点纯度的两种方法。它们都是评估分裂点的好坏,以选择最佳的属性来分裂。让我们先来了解一下这两种方法的定义,然后通过一个简单的例子来讨论它们之间的区别。Gini指数Gini指数是一个衡量数据分布不均匀程度的指标。在决策树中,它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低,数据的纯度越高。其计算公式为:Gini=1−∑i=1npi2Gi
- 认识 TapFlow,以编程方式运行 TapData
开源软件开发者物化视图
什么是TapFlow?TapFlow是TapDataLiveDataPlatform最新推出的一个面向编程的API框架。TapFlow可以让开发者和数据工程师用一个简单易用而又强大的编程语言来进行数据管道和数据模型的开发工作。这次的发布包括一个Python的SDK。TapFlow需要连接一个TapDataCluster(可以是企业版,云版或社区版)才能运行。为何需要编程式的方式?TapData目前
- 00计算机视觉学习内容
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉(ComputerVision)开发需要掌握数学基础、编程语言、图像处理、机器学习、深度学习等多个方面的知识。以下是一个系统的学习路线:1️⃣数学基础(核心理论支撑)计算机视觉涉及很多数学概念,以下是必备数学知识:✅线性代数(矩阵运算是计算机视觉的核心)向量、矩阵运算(加减、乘法、转置)特征值与特征向量SVD(奇异值分解),用于图像压缩、降维齐次坐标变换(用于3D计算机视觉)✅概率统计(
- 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><