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臣妾写不来啊
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自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域的交叉学科,旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。以下为你详细介绍:自然语言处理的关键技术词法分析:将文本拆分成一个个单词或词素,同时确定每个词的词性。例如,对于句子“我喜欢苹果”,词法分析可能会将其拆分为“我/代词”“喜欢/动词”“苹果/名词”。这是自然语言处理的基础步骤,为后续的分析
- Neural Network from Scratch in Cangjie: Part 4 - 仓颉从头开始的神经网络:第四部分
研究编程
神经网络深度学习华为开发语言
Today,wewilltrytorecreatetheoutputlayerforatypicalclassificationnetworkwiththehelpofthe`Softmax`activationfunction.Itwillletusnormalizetheoutputofthefinallayerinournetworkanddisplayprobabilitiesofwhic
- 程序设计算法竞赛基础——练习3解题报告
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程序设计算法竞赛基础——练习3解题报告1001AstrangeliftProblemDescriptionThereisastrangelift.Theliftcanstopcanateveryfloorasyouwant,andthereisanumberKi(0usingnamespacestd;constintmaxn=1e6+5;//fl表示该层按钮情况time存放到达该层所需最小次数st
- 【GNN4Medical】GNN在医疗领域发展和应用
静静喜欢大白
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目录1、引入2、方法综述2021SensorsGraph-BasedDeepLearningforMedicalDiagnosisandAnalysis:Past,PresentandFuture图神经网络在智能诊断与预测中应用的指南和测试基准2022MechanicalSystemsandSignalProcessingTheemerginggraphneuralnetworksforintel
- 深入理解卷积神经网络(CNN):从原理到实践
巷955
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引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习领域最具影响力的架构之一,尤其在计算机视觉任务中表现出色。自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中一战成名以来,CNN不断演进,推动着图像识别、医疗影像分析、自动驾驶等领域的快速发展。本文将系统介绍CNN的核心原理、关键组件和实际应用,并通过PyTorch代码示例展示如何构建一个CNN模型。一、C
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近年来,在从社交网络到分子生物学等众多领域中,数据以图形式表示的情况愈发常见。图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是专门针对图结构数据研发的,若想充分释放图表示的潜能,深入探究图神经网络就成为关键。在本部分内容里,我们将详细剖析图神经网络的基础概念,并弄清楚它们为何能成为现代数据分析和机器学习领域的关键工具。下面,我们将围绕这些要点,全面认识GNN。首先,我们会剖析图作为数据
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一、AgriculturalObjectDetectionwithYouLookOnlyOnce(YOLO)Algorithm:ABibliometricandSystematicLiteratureReviewVision是农业中使用的多种数字技术和工具的主要组成部分。物体检测器YouLookOnlyOnce(YOLO)由于其最先进的性能,在相对较短的时间内在农业中广受欢迎。YOLO提供准确度的
- 神经光子渲染:物理级真实感图像生成——从麦克斯韦方程到深度学习
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一、技术背景与核心突破2025年,神经光子渲染(PhotonicNeuralRendering,PNR)技术通过物理光学方程与神经辐射场的深度融合,在AIGC检测工具(如GPTDetector5.0)的识别准确率从98%降至12%。该技术突破性地将电磁波传播建模误差控制在λ/2000(λ=550nm),在NVIDIARTX6090上实现了2048×2048分辨率图像的实时生成(平均耗时23.4ms
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循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入,在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursiveneuralnetwork)。RNN是一种特殊的神经网络结构,它是根据‘人的认知是基于过往的经验和记忆‘这一观点提出的.它与DNN,CNN不同的是:它不仅考虑前一时刻的输入,而
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- 使用python和matlab实现BP神经网络算法的分析比较
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分析和比较使用Python和MATLAB实现BP神经网络算法实现的复杂度、代码可读性、库支持、性能以及应用的灵活性等。1.BP神经网络的基本原理BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork)是一种多层前馈神经网络,通过反向传播算法来训练网络。其基本思想是利用梯度下降法,通过反向传播误差梯度不断调整网络的权值和偏置,使网络的实际输出值与期望输出值之间的误差最小化。2.Pyt
- 【论文阅读】Adaptive Mixtures of Local Experts
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多模态神经网络人工智能深度学习
MoE可以理解成一种集成算法。其思想是训练多个神经网络(也就是多个专家,每一个专家是一个神经网络)。每个专家被指定应用于数据集的不同部分。这就是说,数据集可能有着多个不同的来源(意思是说数据集中的数据的产生方式不同)。不同来源提供的数据差距较大(但真实),因此我们为每一个来源的数据一个指定的神经网络来处理,而且模型还有一个managingneuralnet用来判断一个输入应该交给哪一个神经网络来处
- MoE经典论文简述
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大模型笔记人工智能大模型
1.开创工作1.1Adaptivemixturesoflocalexperts,NeuralComputation’1991论文:Adaptivemixturesoflocalexperts这是大多数MoE论文都引用的最早的一篇文章,发表于1991年,作者中有两个大家熟知的大佬:MichaelJordan和GeoffreyHinton。提出了一种新的监督学习过程,一个系统中包含多个分开的网络,每个
- 利用python从零实现Byte Pair Encoding(BPE)
accurater
python开发语言
喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO第一章:自然语言处理与分词技术基础1.1自然语言处理的核心挑战自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能领域的重要分支,其核心目标是实现计算机对人类语言的理解与生成。在深度学习技术快速发展的今天,NLP面临着三大基础性挑战:语言的非结构化特性:自然语言具有复杂的语法结构、多变的语义表达和丰富的上下文依赖关系数
- Azure databaricks spark 流式处理写入sql pool 参考地址
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sparkazuresparksql
1、azure的文档并不好找,案例也不好用,我不知道别人是什么感受,我是这种感觉2、最合适的开发方式是在azuredatabaricks的netbook上面写spark代码,不要用idea3、欢迎一起吐槽4、有其他的流式处理链接欢迎发我,我们一起学习#参考的网址https://docs.microsoft.com/en-us/answers/questions/193131/databricks-
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计算机科学技术埃隆.马斯克开源
李升伟编译埃隆·马斯克以颠覆性创新闻名于世。从特斯拉(Tesla)、SpaceX、Neuralink到无聊公司(TheBoringCompany),他的商业版图始终围绕解决全球复杂挑战展开。然而,一个较少被讨论的维度是:马斯克对开源(OpenSource)的坚定支持——通过共享知识与协作,加速技术进步。本文将探讨马斯克的开源哲学如何重塑科技格局,剖析其公司实践中的真实案例,并反思透明化协作在竞争激
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机器学习机器学习神经网络cnn
前言在深度学习领域,神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的数学模型。它通过大量的层次结构和参数调整来实现模式识别、分类、回归等任务。常见的神经网络结构有前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks,简称FNN)和卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)。这两种网络模型在图像处理、语音识别等多个领域取得了巨大的成功。本篇博客将详细介绍前
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深度学习文章目录深度学习前言CNNExplainerDeepLearningPlaygroundConvNetJSUnderstandingCNNwithInteractiveVisualizations3Blue1BrownNeuralNetworksYouTubePlaylistDistill.pubTensorFlowCNNVisualization(TensorBoard)NN-SVGOp
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- 2021-10-19 C++奇怪数
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缘由求:用c++求出1000以内的所有奇怪数-编程语言-CSDN问答奇怪数为这样一个整数①:除了自身以外所有因子之和大于这个数本身(首先必须是盈数)②:除了自身以外所有因子的集合,没有任何一个子集中所有数的和等于这个数本身(数组的子集可以是单个以及2个以上连续的)void奇怪数(){//缘由https://ask.csdn.net/questions/7536352?spm=1005.2025.3
- 面向对象的需求分析与UML构造块详解
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项目专栏:【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍文章目录前言一、基于原生Python实现卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)二、卷积的介绍三、图像处理的卷积算法原理四、算法实现4.1导包4.2自定义卷积函数4.3测试卷积结果4.4使用PyTorch定义卷积函数完整源码前言最近粉丝群中很多朋友私信咨询一些决策树、逻辑回归等机器学习相关的编程问题,为
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Assignment5:MarkovChainforProceduralLevelGenerationThepurposeofthisassignmentistomakeyoufamiliarwithproceduralcontentgenerationforleveldesign.MarkovChainsareoneoftheearliestProceduralContentGeneration
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深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它通过模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的高效处理。本文将为大家介绍深度学习领域的十大经典算法,帮助大家更好地理解和应用深度学习技术。1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据(如图像)的神经网络。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件,实现了对
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基于NLP的对话系统开发:从零构建智能客服机器人引言随着人工智能技术的快速发展,智能客服机器人已经成为企业提高客户服务效率、降低运营成本的重要工具。基于自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)的对话系统,可以让机器人与用户进行自然语言交互,从而实现智能问答、问题处理、客户支持等功能。本文将从零开始,详细讲解如何使用NLP技术开发一款智能客服机器人,内容涵盖基础原理
- 使用Scade实现神经网络算法
fdtsaid
同步数据流语言及其实现人工智能ScadeLustre
在ERTS2022中,ANSYS发表了使用Scade实现神经网络AI算法的相关工作。论文题目为《ProgrammingNeuralNetworksInferenceinaSafety-CriticalSimulation-basedFramework》背景与挑战神经网络在安全关键系统中的应用:随着嵌入式系统中自主性的引入,神经网络(NN)在多个领域的成功应用引起了安全关键系统行业的关注。然而,现有
- 人工智能和自然语言处理(NLP)基本知识和学习
熵减画眉
人工智能自然语言处理学习计算机视觉机器学习深度学习知识图谱
自然语言处理(NLP)基本知识和学习自然语言处理(NLP):深度学习在自然语言处理领域也有显著的应用,如文本分类、情感分析、机器翻译等。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能和语言学领域中的一个重要分支,它涉及计算机程序和算法,这些程序和算法能够理解、解释和生成人类语言。NLP的目标是使计算机能够处理和理解自然语言数据,以便进行有效的通信和数据提取。主
- 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
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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
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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><