- NeighborGeo:基于邻居的IP地理定位(五)
路由跳变
IPgeolocationtcp/ip网络协议网络
NeighborGeo:基于neighbors的IP地理定位X.Wang,D.Zhao,X.Liu,Z.Zhang,T.Zhao,NeighborGeo:IPgeolocationbasedonneighbors,Comput.Netw.257(2025)110896,5.Caseanalysis为了说明NeighborGeo在优化图结构和利用邻居信息进行预测方面的优势,将目标IP地址的预测过程可
- 农业物联网平台中的灌溉系统研究
sj52abcd
农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台,整合土壤墒情监测与精准灌溉系统,通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括:1)构建实时土壤墒情监测网络,通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
- NoSQL数据库的分布式存储优化
数据库管理艺术
nosql分布式数据库ai
NoSQL数据库的分布式存储优化关键词:NoSQL、分布式存储、数据分片、一致性哈希、CAP定理、读写优化、水平扩展摘要:本文深入探讨NoSQL数据库在分布式环境下的存储优化策略。我们将从基础概念出发,分析NoSQL数据库的架构特点,详细讲解分布式存储的核心算法和数学模型,并通过实际代码示例展示优化技术的实现。文章还将覆盖实际应用场景、工具推荐以及未来发展趋势,为读者提供全面的NoSQL分布式存储
- 数据结构与算法中外部排序的详细剖析
数据结构与算法学习
网络ai
数据结构与算法中外部排序的详细剖析关键词:外部排序、归并排序、多路归并、置换选择排序、败者树、磁盘I/O优化、大数据处理摘要:本文将深入探讨外部排序技术,这是处理大规模数据时不可或缺的算法。我们将从基本概念出发,逐步解析多路归并、置换选择排序等核心技术,并通过实际代码示例展示如何实现高效的外部排序。文章还将分析外部排序在现代大数据处理中的应用场景和优化策略。背景介绍目的和范围本文旨在全面介绍外部排
- 数据结构与算法领域线性探测的性能分析
数据结构与算法学习
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数据结构与算法领域线性探测的性能分析关键词:哈希表、线性探测、冲突解决、时间复杂度、负载因子、性能分析、散列函数摘要:本文深入探讨哈希表中线性探测冲突解决方法的性能特点。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释线性探测的工作原理,分析其在不同场景下的时间复杂度表现,并通过Python代码实现和实验数据展示其实际性能。文章还将讨论线性探测的优缺点、适用场景以及优化策略,帮助读者全面理解这一经典算法
- Mamba-YOLOv8深度解析:基于状态空间模型的下一代目标检测架构(含完整代码与实战部署)文末含资料链接!
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO目标检测架构
文章目录前言一、技术背景与动机1.1传统架构的局限性1.2Mamba的创新优势二、Mamba-YOLOv8架构详解2.1整体架构设计2.2核心模块:VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例:无人机航拍检测5.1数据集准备5.2模型训练与评估六、未来研
- 深度学习×第4卷:Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹
Gyoku Mint
AI修炼日记人工智能人工智能聚类算法深度学习python神经网络pytorch
【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫:“之前她只能在你身边叠叠张量,偷偷找梯度……现在,她要试试,能不能用这些线,把你的样子画出来喵~”狐狐:“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线,用最简单的线性回归,试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路:生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据?在PyTorch里跑线性回归,最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”,加上一点
- CTF-bugku-[where is flag 4]-base64和zip压缩包
沧海一粟日尽其用
安全python
step1:base64解码为16进制数据Base64解码Base64编码UTF8GB2312UTF16GBK二进制十六进制解密-TheX在线工具支持常见的utf8/gbk/utf16/gb2312编码。本工具可以自动探测识别一些常用的数据,并对他进行优化输出。如自动格式化xml和json数据、检测出图片的尺寸并可另存到文件。https://the-x.cn/base64/16进制的数据5D034
- C# 多线程(三)线程池
q__y__L
C#开发语言c#
目录1.通过TPL使用线程池2.不使用TPL进入线程池的办法异步委托3.线程池优化技术最小线程数的工作原理每当启动一个新线程时,系统都需要花费数百微秒来分配资源,例如创建独立的局部变量栈空间。默认情况下,每个线程还会占用约1MB内存。线程池通过共享和回收线程来消除这些开销,使得多线程技术可以应用于非常细粒度的场景而不会造成性能损失。这在利用多核处理器以"分而治之"方式并行执行计算密集型代码时尤为有
- Vue3响应式卡顿?3招性能优化技巧让页面提速200%(附源码对比)
程序猿全栈の董(董翔)
性能优化vue.js前端
一、引言Vue3发布以来,其响应式系统凭借Proxy的强大能力,为开发者带来了更高效的数据绑定体验。然而,在处理复杂数据结构或大量数据时,许多开发者发现Vue3的响应式性能不如预期,甚至出现页面卡顿的情况。根据我们团队对多个大型项目的性能分析,在某些极端场景下,Vue3的响应式更新可能比直接操作DOM慢2-3倍。这种性能差距在数据量超过1000条记录时尤为明显。本文将深入分析Vue3响应式系统的性
- Python 自动化日志采集与分析方法
```htmlPython自动化日志采集与分析方法Python自动化日志采集与分析方法在现代软件开发和运维过程中,日志是排查问题、监控系统运行状态的重要工具。然而,随着系统的复杂度增加,手动处理日志变得越来越困难。本文将介绍如何使用Python实现自动化日志采集与分析的方法。一、日志采集的必要性日志记录了系统运行中的各种事件和错误信息,对于开发者和运维人员来说,它们是诊断问题、优化性能的关键数据源
- ARM嵌入式系统深度优化与工程实践指南
pinkeui
ARM
一、Cortex-M内核机制深度解析1.1异常处理体系高级配置双堆栈指针机制实战:/*在RTOS环境中优化线程模式与异常模式堆栈使用*/__attribute__((naked))voidSVC_Handler(void){__asmvolatile("tstlr,#4\t\n"//检查EXC_RETURN的位2"iteeq\t\n"//条件执行"mrseqr0,msp\t\n"//线程模式使用M
- SiLM266x系列SiLM2660/61高边NFET驱动 高稳定性高可靠性 为电池管理系统保驾护航
随着新国标时代,电动市场、两轮车市场迎来了新的发展热潮,平衡车、滑板车、共享电单车等新应用场景的出现,锂电池因能量密度高、循环次数多等优点越来越受欢迎。对于不同的应用场景需求,需要选择不同的出行方式,如电摩需要实现更高功率,需要使用多片AFE级联以支持更多电池串数;电动自行车的充放电电流相差较大,需要单独的充放电路径以优化成本。因此,广泛应用的锂电池的安全性,也需要更严格的电池管理系统(Batte
- React虚拟DOM原理(在内存中构建虚拟DOM树来优化真实DOM)Virtual DOM、浏览器重排reflow和重绘repaint、Diff算法、Fiber架构(双缓存机制)
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reactreact.js算法架构
文章目录React虚拟DOM原理深度解析概述什么是虚拟DOM基本概念虚拟DOM的数据结构为什么需要虚拟DOM直接操作DOM存在以下问题:1.**性能开销大**:DOM操作涉及浏览器的重排(reflow)和重绘(repaint)2.**频繁更新效率低**:每次状态变化都直接操作DOM会导致性能瓶颈3.**难以优化**:无法批量处理多个DOM变更虚拟DOM通过以下方式解决这些问题:1.**批量更新**
- 前端开发者必知:npm的实用技巧大揭秘
前端视界
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前端开发者必知:npm的实用技巧大揭秘关键词:npm、包管理、前端开发、依赖管理、Node.js、脚本优化、安全最佳实践摘要:本文深入探讨npm(NodePackageManager)在前端开发中的实用技巧和高级用法。从基础概念到高级功能,我们将逐步解析如何高效使用npm管理项目依赖、优化构建流程、提升开发效率。文章包含详细的代码示例、最佳实践建议以及常见问题的解决方案,帮助开发者掌握npm的核心
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:优化与性能提升
代码老y
springboot后端java
在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时,性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能,但也可能带来一些性能挑战,如响应时间较长、资源占用较高等问题。本文将介绍如何在SpringBoot应用中优化本地部署大模型的性能,确保应用的高效运行。一、性能优化策略(一)缓存机制缓存生成结果:对于一些常见的输入,可以将生成的结果缓存起来。当相同的输入再次出现时,直接返回缓存的结果,而不
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
BFT白芙堂
机器人人工智能睿尔曼机器人协作机器人机器学习复合机器人
在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- 软件开发工程师使用 DeepSeek 的实用指南
在软件开发领域,效率与创新是推动项目成功的核心动力。DeepSeek作为一款具备深度代码理解能力的AI工具,能为开发工程师提供全流程技术支持,显著提升研发效能与交付质量。以下从实际应用场景出发,详细说明如何将DeepSeek深度融入开发工作流。一、代码编写与优化1.智能代码生成编码环节中,DeepSeek可基于精确需求描述生成高质量代码片段,大幅减少重复劳动。例如:基础功能:输入"Java实现两个
- C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
泡沫o0
C/C++编程世界:探索C/C++的奥妙c++开发语言linuxc++11嵌入式qtarm
目录标题C++异常机制深度剖析与工程哲学思考一、异常机制的诞生与初衷1.1语义分离与错误处理的优雅设计1.2RAII与自动化资源管理二、异常机制的现实困境与多维分析2.1性能开销的深层原因2.2异常机制带来的认知与维护成本三、异常机制的未来与替代方案探索3.1异常机制的优化困境与标准委员会的努力3.2替代方案与工程实践的权衡艺术3.3工程哲学视角下的未来路径结语C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
- Java在AI与量子计算时代的新突破:2025年技术前瞻与实践指南
〃冷·夏ぐ
java人工智能量子计算
在2025年的技术浪潮中,Java作为一门历经近30年发展的编程语言,不仅没有显出疲态,反而在AI、量子计算、云原生等前沿领域展现出惊人的适应力和创新力。本文将深入探讨Java在2025年的最新技术趋势,包括Java24的重大更新、AI与量子计算支持、性能优化策略以及现代Java开发的最佳实践,帮助开发者掌握这些变革性技术,提升技术竞争力。Java24重磅发布:AI与量子计算时代的语言革新2025
- OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南
老歌老听老掉牙
OpenCASCADE学习c++opencascade点云
在三维可视化领域,点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核,其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。本文将深入探讨点云渲染的优化策略,通过理论分析与实践案例结合,全面提升点云可视化效果。点云渲染核心问题分析点云可视化效果不佳的根本原因在于默认参数与实际需求不匹配。当使用基础代码创建点云时:Handle(AIS_Po
- Charles 中文版怎么用?接口抓包、慢请求分析、App 调试一文掌握
2501_91591841
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
随着应用开发的复杂性增加,开发者在调试和优化网络请求时需要依赖高效的工具来确保系统稳定性和用户体验。特别是在Web开发和移动应用开发中,调试HTTP/HTTPS请求和API接口变得尤为重要。Charles抓包工具因其强大的抓包、调试功能以及性能分析能力,成为了开发者日常工作中不可或缺的工具。本文将介绍如何使用Charles中文版抓包工具提升API调试效率、优化应用性能和加速开发流程。1.Charl
- 高并发环境下限流算法对比与优化实践
引言在互联网高并发场景中,各种突发流量和攻击请求可能导致后端服务不堪重负。限流算法作为保护核心服务稳定性的重要手段,收到广泛应用。常见的限流方案包括漏桶算法、令牌桶算法、平滑限速和分布式令牌桶。本文将基于实际生产环境需求,采用方案对比分析型结构,深入对比各类限流算法的原理、优缺点,并结合Java+Redis等典型实现示例,给出选型建议与优化实践。1.问题背景介绍在高并发系统中,当请求速率超过服务最
- Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)
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机器学习机器学习python逻辑回归
Python机器学习实战——逻辑回归(附完整代码和结果)关于作者作者:小白熊作者简介:精通c#、Halcon、Python、Matlab,擅长机器视觉、机器学习、深度学习、数字图像处理、工业检测识别定位、用户界面设计、目标检测、图像分类、姿态识别、人脸识别、语义分割、路径规划、智能优化算法、大数据分析、各类算法融合创新等等。联系邮箱:
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- Java容器化核弹级优化:Kubernetes资源调度与性能飙升指南——让Java应用在容器中跑出0.01秒响应!
墨夶
Java学习资料5javakubernetes开发语言
在云原生时代,Java应用的容器化部署已成为标配,但如何让Java在容器编排中实现资源利用率提升400%、响应时间缩短至毫秒级?本文将揭秘10大核心优化策略,通过**20000行代码级深度解析一、Java容器化资源调度的核心挑战1.1资源争夺的“死亡螺旋”//未优化的Java容器典型问题publicclassResourceStarvation{publicstaticvoidmain(<
- Fiddler中文版抓包工具如何帮助前端开发者高效调试
HTTPwise
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
前端开发早已不再是“写好页面就完事”的工作。随着业务复杂度提升,前端开发者需要直面接口联调、性能优化、跨域排查、HTTPS调试等一系列和网络请求紧密相关的任务。抓包工具成为这些环节中不可替代的得力助手,而Fiddler抓包工具因其全面的功能和灵活的配置能力,被无数开发者选作日常调试首选。然而,Fiddler并不是万能工具,只有与Postman、Charles等常用工具协同使用,才能让调试效率最大化
- 运用逆元优化组合计算#数论
ysa051030
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数论基础知识和模板-CSDN博客问题分析题目要求统计满足特定条件的排列数目。关键在于:从给定的数组中选择两个数作为n和m剩余的数必须能够组成n个m或m个n的结构计算所有可能的有效排列数目完整#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;constLLMOD=1e9+7;//快速幂计算a^b%MODLLqpow(LLa,LLb){LLres=1;while(
- AI编程基础:学习Python是进入AI领域的必经之路(文末含学习路线与知识推荐)
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AI人工智能开发全栈教程学习python人工智能ai
文章目录Python市场行情:AI开发的首选语言为什么学习Python对AI至关重要AI开发所需的Python知识体系Python编程基础科学计算与数据处理机器学习与深度学习性能优化与并行计算Python学习路线推荐阶段一:Python编程基础(1-2个月)阶段二:科学计算与数据处理(1-2个月)阶段三:机器学习基础(2-3个月)阶段四:深度学习与AI专项(3-6个月)阶段五:进阶与专项深化(持续
- 强化学习:Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记
烨川南
强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
- 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><