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数据分析能量站
机器学习人工智能
JobFitAI是一个全面的简历分析项目,旨在通过人工智能技术优化招聘流程和人才匹配。核心功能简历解析与评估:利用先进的自然语言处理(NLP)和机器学习技术,JobFitAI能够快速解析简历内容,提取关键信息,如工作经历、教育背景、技能等,并对简历的整体质量进行评估。岗位匹配算法:基于大量的岗位数据和人才画像,JobFitAI通过智能匹配算法,将候选人的简历与岗位要求进行精准匹配,帮助招聘人员快速
- 【机器学习】机器学习入门基础普及介绍(面向新人小白)
偷偷的卷
机器学习人工智能python学习
hello大家好!机器学习的小文章如期而至~还是和数据结构的顺序一样,也是从头开始描述,有基础的朋友可以看目录划重点哈OK,咱们话不多说,直奔主题!本次介绍也是根据我之前学习的经验来选择相应的内容,也参考了带我的教授的一些教学内容,所以可以说是经历之谈,不是那种方方面面俱全的百科,略写的部分后续的文章还会展开讲的,不好理解的地方也带过了或者没有提及,毕竟是入门嘛(顺带一提,这位教授来自MIT,大家
- FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR
还不秃顶的计科生
联邦学习人工智能
第一部分:解决的问题数据异构性:客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形(losslandscape)不一致,本地优化可能收敛到尖锐最小值,影响全局模型的泛化。现有方法的局限性:如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性,但无法保证全局平坦性;FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分:论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。(1)全局锐度优化在服务器端,使用SAM技术来寻找
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一心向上的小奥
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算法一Kmeans聚类原理:K-Means是一种非常经典的聚类算法,其基本思想是:基于给定的数据点集合,通过迭代过程寻找k个聚类中心,使得各数据点到其最近聚类中心的距离之和最小。方法概述:初始化:随机选择k个数据点作为初始的聚类中心。分配:将每个数据点分配给最近的聚类中心。更新:根据分配的结果,重新计算每个聚类的中心。重复:重复步骤2和步骤3,直到聚类中心不再改变或达到最大迭代次数代码实现impo
- [Visual Studio] VC++项目属性之C/C++运行库设置
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什么是MSVC运行库(CRT)?MSVC(MicrosoftVisualC++)的运行库是一组库文件,它们包含了一些常用的函数和数据结构,可以在程序运行时被调用。这些库文件通常会被编译到程序中,以提高程序的性能和可移植性。MSVC的运行库包括以下几个部分:标准库:包含了一些基本的函数和数据结构,如字符串、数组、链表等。数学库:包含了一些数学函数,如三角函数、对数函数、指数函数等。图形库:包含了一些
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海歌也疯狂
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/*********************************************************************************@brief卡尔曼滤波器函数*@paraminData-输入值*@return滤波后的值*@noter值固定,q值越大,代表越信任测量值,q值无穷大,代表只用测量值。*q值越小,代表越信任模型预测值,q值为0,代表只用模型预测值。*q:
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大家好,欢迎来到今天的“AI相亲大会”!今天的主角是我们的老朋友——RAG(检索增强生成),以及它的新搭档——RL(强化学习)。这两位AI界的“单身贵族”即将在Python的舞台上展开一场精彩的“相亲”之旅。我们将从零开始编写所有代码,包括RL算法,不使用任何RAG框架。通过自建的RL奖励系统来提升RAG,将查询的检索质量提高到84%。当RAG遇上RL:一场“双向奔赴”的优化之旅那么,当RAG遇上
- C语言与数据库内核开发:存储引擎设计、事务处理与索引算法实现(一)
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内容概要全国算力网作为数字经济的核心基座,正通过"东数西算"工程实现跨区域算力资源的高效配置。该网络以异构计算与边缘计算融合为技术支点,结合智能算力调度与绿色低碳技术,构建覆盖工业互联网、元宇宙、生物计算等多元场景的协同体系。通过芯片架构创新与算法优化,算力可扩展性显著提升,超算中心与云服务平台的资源调度效率优化了30%以上。与此同时,量子计算、神经形态计算等前沿技术突破,为金融风险评估、医疗影像
- 智能算法安全优化与多领域应用实践
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内容概要在智能算法快速渗透产业核心场景的背景下,安全优化与多领域协同应用成为技术落地的关键命题。当前研究聚焦于构建算法全生命周期的安全防护体系,通过联邦学习实现数据隐私保护与跨机构协作的平衡,借助可解释性算法增强医疗影像分析、金融风控等场景的模型透明度。同时,生成对抗网络在自动驾驶感知系统优化与数据增强中的应用,需同步解决对抗攻击防御与生成样本可信度验证问题。技术实践中,特征工程与超参数优化直接影
- 算力生态协同驱动多域智能升级
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内容概要当前算力生态正经历从单一技术突破向多维度协同演进的范式转变。以异构计算架构为技术底座,边缘计算节点与量子计算单元形成互补性布局,构建起覆盖云端、终端及边缘侧的三层算力网络。通过跨地域资源调度平台与智能编排系统,工业互联网场景中的实时控制需求与元宇宙高并发渲染任务得以实现动态适配。在此过程中,算法层面的模型压缩技术与数据治理体系持续优化算力使用效率,而芯片架构创新则从存算一体、光子计算等方向
- GESP认证C++编程真题解析 | P11963 [GESP202503 六级] 环线
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- GESP认证C++编程真题解析 | B4263 [GESP202503 四级] 荒地开垦
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欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- GESP认证C++编程真题解析 | B4259 [GESP202503 二级] 等差矩阵
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AI诗歌写作平台:AnKo智能创作的诗歌之光!AI诗歌写作平台,AnKo,作为一款领先的AI创作工具,正在改变诗歌写作方式。AI诗歌写作平台让创作者体验智能灵感,AnKo提供高效便捷的诗歌生成。随着AI诗歌写作平台的进步,AnKo成为诗人们的得力助手!AI诗歌写作平台:触手可及AI诗歌写作平台,AnKo,通过智能算法分析诗歌结构,让创作者更轻松获取灵感。AI诗歌写作平台的多模型AI聚合能力,使An
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题目描述罗马数字包含以下七种字符:I,V,X,L,C,D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如,罗马数字2写做II,即为两个并列的1。12写做XII,即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下,罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例,例如4不写做IIII,而是IV。数字1在数字5的左边,所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地,数字
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驱动开发人员或者经常与协议规范打交道的工程师对位域肯定不陌生。当我们需要用C语言数据类型来表示软硬件平台指定的描述符结构,以及某些网络协议的包格式时;或者描述为了节省内存而自定义的紧凑数据结构时;为了可读性,编码的方便性,我们会使用使用位域(Bit-Field)。本文将探讨位域的基本概念,使用细节和一些注意项。位域——基本概念带有预定义宽度的变量被称为位域,形式如下:struct位域结构名{类型说
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1.等级说明1级初学者初学者是指刚刚完成Python入门课程的人。他可以使用1或2个Python类或函数解决一些问题。通常,答案可以直接在教科书中找到。2级中级中级是指刚刚学习过Python,但已经具有相对较强的编程背景的人。他应该能够解决可能涉及3或3个Python类或函数的问题。答案不能直接在教科书中找到。3级高级。他应该使用Python通过更丰富的库函数,数据结构和算法来解决更复杂的问题。他
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力扣Hot100刷题记录-搜索二维矩阵II(240)题目描述编写一个高效算法来搜索mxn矩阵中的目标值target。该矩阵具有以下特性:每行元素从左到右升序排列每列元素从上到下升序排列示例:输入:matrix=[[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16,22],[10,13,14,17,24],[18,21,23,26,30]],target=5输出:true如果
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本系统(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面。系统程序文件列表系统内容:用户,学校,学院,专业分类,志愿报名,学校推荐,考试通知,个人简历开题报告内容一、课题来源及研究背景随着考研热的持续升温,考生对高效、精准的考研信息获取和志愿推荐系统的需求日益迫切。当前市场上虽已存在部分相关系统,但大多存在信息更新不及时、推荐算法不够智能等问题。因此,开发
- 图像识别技术第二课
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一、机器学习机器学习是一类强大的可以从经验中学习的技术。通常采用观测数据或与环境交互的形式,机器学习算法会积累更多的经验,其性能也会逐步提高。机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。到目前为止,不管是监督学习还是无监督学习,我们都会预先获取大量数据,然后启动模型,不再与环境交互。这⾥所有学习都是在算法与环境断开后进行的,被称为离线学习。优点是,我们可以孤⽴地进行模式识别,而不必分心于其他问题
- 图像识别技术与应用近期总结
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scikit-learn人工智能python
一、人工智能1、人类工业文明的发展历经机械化、电气化、信息化时代,如今已步入人工智能时代。2、人工智能概述:阐述人工智能是在机器上实现的智能,是研究相关理论、方法等的技术科学,介绍了其在生活方式上的转变,在日常生活中多个领域都有应用。二、机器学习1、机器学习主要包含数据、模型、目标函数和优化算法这几个关键组件。2、机器学习可分为监督学习、无监督学习和强化学习。三、深度学习1、深度学习发展:介绍了发
- 算法 | 灰狼优化算法原理,公式,应用,算法改进研究综述,matlab完整代码
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灰狼优化算法(GWO)综述:原理、应用与改进研究摘要灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)是一种基于灰狼群体捕食行为的元启发式算法,自2014年提出以来,因其结构简单、参数少且收敛性能优异,被广泛应用于工程优化、人工智能和工业控制等领域。本文系统阐述了GWO的生物学原理、数学模型及核心公式,总结了算法在参数自适应、混合策略、混沌初始化等方面的改进研究,并提供了完整的MATLAB
- 多传感器数据融合算法---9轴惯性传感器
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#传感器的原理加速度计:加速度计—我们可以把它想作一个圆球在一个方盒子中。假定这个盒子不在重力场中或者其他任何会影响球的位置的场中,球处于盒子的正中央。你可以想象盒子在外太空中,或远在航天飞机中,离任何天体,一切东西都处于无重力状态。在图中你可以看到我们给每个轴分配了一对墙(我们移除了Y+以此来观察里面的情况)。设想每面墙都能感测压力。如果我们突然把盒子向左移动(加速度为1g=9.8m/s^2),
- c++进阶之----哈希(桶)
卷卷的小趴菜学编程
C++c++开发语言c语言散列表哈希算法哈希算法
本篇主要讲解哈希桶的实现,线性探测和开放寻址法在下一篇博客中讲解1.概念哈希(Hash)是一种将任意长度的输入数据映射到固定长度的输出数据的方法。哈希函数是哈希的核心,它负责将输入数据转换为哈希值。哈希值通常是一个整数,用于快速查找和比较数据。哈希函数:将输入数据转换为固定长度的输出数据(哈希值)的函数。哈希值:哈希函数的输出结果。哈希表:一种基于哈希的数据结构,用于快速查找、插入和删除数据。2.
- 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
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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
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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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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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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
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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
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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><