- 传统推荐算法库使用--mahout初体验
Huterox
推荐算法算法机器学习
文章目录前言环境准备调用混合总结前言郑重声明:本博文做法仅限毕设糊弄老师使用,不建议生产环境使用!!!老项目缝缝补补又是三年,本来是打算直接重写写个社区然后给毕设使用的。但是怎么说呢,毕竟毕设的主角不是xx社区,这个社区是为我的编译器服务的,为了推广这个编译器,然后我才做了这个社区。然而不幸的是,开题答辩的时候,各位“专家”叫我以xx社区为主,听起来高级。于是没有办法,我只能强行做个社区,怎么做呢
- 基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现
74b3a3e489d4
基于音乐/电影/图书的协同过滤推荐算法代码实现一、开发工具及使用技术MyEclipse10、jdk1.7、tomcat7、jsp、javascript、jquery、bootstrap、webuploader、layer、ssh、mysql、navicat、mahoutAPI等。二、开发过程1、本文主要介绍基于音乐的协同过滤推荐算法代码实现,电影、图书等推荐原理相同。2、本文使用的推荐算法有:基于
- Hadoop 大数据技术原理与应用
kk8_
hadoop大数据hdfs
Hadoop大数据技术原理与应用大数据概述定义特征大量,多样,高速,价值研究意义应用场景医疗,金融,零售Hadoop概述历史优势扩容能力强,成本低,高效率,可靠性,高容错Hadoop生态分布式存储系统(HDFS)分布式计算框架(MapReduce)资源管理(YARN)数据迁移(Sqoop)数据挖掘算法库(Mahout)分布式数据库(HBase)分布式协调服务(Zookeeper)数据仓库(Hive
- 【大数据分析与挖掘技术】概述
Francek Chen
大数据技术基础数据分析数据挖掘Mahout
目录一、数据挖掘简介(一)数据挖掘对象(二)数据挖掘流程(三)数据挖掘的分析方法(四)经典算法二、Mahout(一)Mahout简介(二)主要特性(三)Mahout安装与配置一、数据挖掘简介需要是发明之母。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市
- 【大数据分析与挖掘技术】Mahout推荐算法
Francek Chen
大数据技术基础数据分析人工智能数据挖掘Mahout
目录一、推荐的定义与评估(一)推荐的定义(二)推荐的评估二、Mahout中的常见推荐算法(一)基于用户的推荐算法(二)基于物品的推荐算法(三)基于SVD的推荐算法(四)基于线性插值的推荐算法(五)基于聚类的推荐算法三、对GroupLens数据集进行推荐与评价(一)如何使用推荐器进行推荐(二)如何评估推荐器的好坏推荐是Mahout机器学习算法的主题之一,它极大地渗透到了人们日常生活的方方面面,比如,
- 计算机毕业设计之全网独家Spark租房爬虫数据分析与推荐系统 租房大数据 租房app 租房数据分析 租房爬虫 房源推荐系统 房源数据分析 房源可视化
haochengxu2022
数据分析爬虫推荐系统spark爬虫数据分析推荐系统
一、网站·登录与注册、注销·短信验证码修改密码·我的信息:身份证实名认证·租房业务流程(预约+看房+支付+完成+评价)、进度步骤条展示·支付宝沙箱支付·房屋浏览、中介信息查看·房屋推荐(基于mahout协同过滤算法)·房屋评价、点赞与收藏二、后端·统计主页、个人信息(带头像上传)、权限管理、用户管理、资讯管理、通知管理、日志管理、评论管理、轮播图管理、房屋管理、中介管理、订单管理。·中介权限可以登
- 推荐系统中协同过滤算法实现分析
weixin_33853794
人工智能python数据库
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>原创博客,欢迎转载,转载请注明:http://my.oschina.net/BreathL/blog/62519最近研究Mahout比较多,特别是里面协同过滤算法;于是把协同过滤算法的这个实现思路与数据流程,总结了一下,以便以后对系统做优化时,有个清晰的思路,这样才能知道该如何优化且优化后数据亦能正确。推荐中的协同过滤算法简单说明下:首先,通过
- 大数据分析- 基于Hadoop/Mahout的大数据挖掘
shenmanli
大数据hadoop数据挖掘行业应用开发人员
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台。Hadoop在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。一、培训对象1,系统架构师、系
- “大数据分析挖掘-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘(含Spark、Storm和Docker应用介绍)”培训
shenmanli
培训课程公开课企业培训大数据hadoopspark
随着互联网、移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。为解决广大
- springboot集成mahout实现简单基于协同过滤算法的文章推荐算法
程序个人练习生
开源项目学习算法springboot推荐算法
文章目录参考文章前言1.建表并且生成一些数据首先,建立一个用户文章操作表(user_article_operation)使用casewhen语句简单统计数据2.代码与测试只需要根据表生成相应实体类(注意要加一个value属性来存储分数)主要代码如下,其实就两个方法userArticleOperationMapper.getAllUserPreference()方法收集数据mapper文件如下测试算
- 视觉CV-AIGC一周最新技术精选(2023-11)
机器学习与AI生成创作
AIGC
PG-Video-LLaVA:PixelGroundingLargeVideo-LanguageModelshttps://github.com/mbzuai-oryx/Video-LLaVA将基于图像的大型多模态模型(LMM)扩展到视频领域是具有挑战性的。最近将基于图像的LMM扩展到视频的方法要么缺乏grounding定位能力(例如,VideoChat,Video-ChatGPT,Video-L
- java电影推荐系统_基于Mahout的电影推荐系统
语文乌托邦
java电影推荐系统
1.Mahout简介ApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等,并且,在Mahout的最近版本中还加入了对ApacheHadoop的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。2.Taste简介T
- mahout 源码解析之聚类--聚类迭代模型
theonlytank2011
数据挖掘mahout源码mahout源码解析
在前面讲聚类策略时,包org.apache.mahout.clustering.iterator里面还有几个类没有进行讲解,这次做下收尾工作。ClusterIterator利用ClusterClassifier和指定的迭代次数将样本进行聚类。其中有三个具体的函数。iterate主要对内存中的数据进行聚类,输入就为一个Vector类型的迭代器。publicClusterClassifieritera
- 理论学习--【Hadoop生态原理学习】
zenas_yuan
Hadoophadoop
一、Hadoop原理1.核心:HDFS(存储)、MapReduce(分析)解决大量数据存储与处理的问题离线分析:hive实现查询:hbaseBI分析:Mahout2.版本1.0mapreduce还进行资源调度2.0mapreduce=yarn(资源调度)+mapreduce(进行计算运行在yarn上),HDfs:nn,ha2.1.2yarn还支持strom、spark、。。选择考虑因素:是否开源、
- 推荐系统-基于物品协同过滤算法代码实现
Moutai码农
大数据推荐系统算法推荐算法大数据spark
1、简介当前Spark没有像mahout那样,严格区分基于物品的协同过滤推荐(ItemCF)和基于用户的协同过滤推荐(UserCF),只有基于模型的协同过滤推荐算法ALS(model-basedCF)。但ALS算法对于一些特定的问题(用户数量较小的场景,以及物品数量明显小于用户数量的场景),效果并不理想,不像mahout提供了各种推荐算法选择。为了充分利用spark在速度上带来的提升同时为满足一些
- java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法 基于项目的协同过滤推荐算法
74b3a3e489d4
java+jsp+mysql实现在线电影推荐系统movieCFWeb一、项目简介http://localhost:8080/movieCFWeb/前台http://localhost:8080/movieCFWeb/admin后台自定义数据,mahout实现基于用户的协同过滤推荐算法前台包含用户注册、登录、搜索电影、分页、电影详情、评分、修改信息、评分列表、推荐电影等功能后台包括用户、电影、评分、
- 2.3 初探Hadoop世界
howard2005
数据清洗和预处理大数据离线分析hadoop大数据分布式
文章目录零、学习目标一、导入新课二、新课讲解(一)Hadoop的前世今生1、Google处理大数据三大技术2、Hadoop如何诞生3、Hadoop主要发展历程(二)Hadoop的优势1、扩容能力强2、成本低3、高效率4、可靠性5、高容错性(三)Hadoop的生态体系1、HDFS分布式文件系统2、MapReduce分布式计算框架3、Yarn资源管理框架4、Sqoop数据迁移工具5、Mahout数据挖
- 「大数据集群的搭建和使用」背景知识:大数据Hadoop生态圈介绍
优秀的Athena在休息
大数据集群的搭建和使用大数据hadoop分布式
目录一、Hadoop简介二、Hadoop的运行模式1.单机模式2.伪分布式模式3.完全分布式模式三、Hadoop生态圈组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.HBase7.HCatalog8.Avro9.Thrift10.Drill11.Mahout12.Sqoop13.Flume14.Ambari15.Zookeeper四、Hadoop优缺点五、Hadoop学
- 【大数据】Hadoop 生态系统及其组件
G皮T
#Hadoophadoopbigdata大数据hdfshivemapreduceyarn
Hadoop生态系统及其组件1.Hadoop生态系统的组成2.Hadoop生态系统简介2.1HDFS2.2MapReduce2.3YARN2.4Hive2.5Pig2.6HBase2.7HCatalog2.8Avro2.9Thrift2.10Drill2.11Mahout2.12Sqoop2.13Flume2.14Ambari2.15Zookeeper2.16Oozie1.Hadoop生态系统的组
- 26Hbase介绍及其数据模型和架构(hbase学习1)
文茶君
Hbase介绍Hadoop生态系统spark已经替代mahouthbase简介:非关系型数据库知识面扩展cassandra、hbase、mongodb(文档型数据库)、rediscouchdb,文件存储数据库Neo4j非关系型图数据库HbaseHadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列(面向列的KV数据库)、可伸缩(动态扩展机器。不需要停服务)、实时读写的分布式数据库利用Hado
- Item-Based Recommendations with Hadoop
liuyuan185442111
OldHadoophadoop大数据分布式
Mahout在MapReduce上实现了Item-BasedCollaborativeFiltering,这里我尝试运行一下。安装Hadoop从下载Mahout并解压准备数据下载1MillionMovieLensDataset,解压得到ratings.dat,用sed‘s/:[0-9]{1,}):[0-9]{1})::[0-9]{1,}$/,\1,\2/’ratings.dat处理成需要的格式。运
- 【大数据毕设】基于Hadoop的音乐推荐系统论文(三)
Maynor996
#课设&毕设大数据课程设计hadoop
博主介绍:✌全网粉丝6W+,csdn特邀作者、博客专家、大数据领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于大数据技术领域和毕业项目实战✌文末获取项目联系摘要本文基于Hadoop技术,设计并实现了一个名为“酷酷音乐网站”的系统,用于音乐资源的存储、管理和推荐。该系统采用Hadoop生态系统中的组件,包括HDFS、MapReduce、HBase和Mahout等,实现
- 如何使用Java进行机器学习?
玥沐春风
java机器学习开发语言
在Java中进行机器学习,可以使用各种开源机器学习库和框架来实现。以下是一些常用的Java机器学习库:Weka:Weka是一个非常流行的机器学习库,提供了大量的算法和工具,以及用于数据预处理、特征选择和可视化的功能。Deeplearning4j:Deeplearning4j是一个用于深度学习的开源库,支持多种神经网络模型和训练算法,可以用于图像分类、文本分析等任务。ApacheMahout:Apa
- 阿里云上部署java8和hadoop3.0、spark、hive及Mahout
karwik
大数据
1.安装JDK1.8到oracle官网:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.htmllinux是64位的,安装jdk-8u131-linux-x64.tar.gz安装及配置参考http://blog.csdn.net/rchm8519/article/details/48721
- 【大数据】图解 Hadoop 生态系统及其组件
G皮T
#Hadoop大数据hadoop分布式hdfsmapreduceyarnhive
图解Hadoop生态系统及其组件1.HDFS2.MapReduce3.YARN4.Hive5.Pig6.Mahout7.HBase8.Zookeeper9.Sqoop10.Flume11.Oozie12.Ambari13.Spark在了解Hadoop生态系统及其组件之前,我们首先了解一下Hadoop的三大组件,即HDFS、MapReduce、YARN,它们共同构成了Hadoop分布式计算框架的核心
- 斯皮尔曼相关性 —— Spearman Correlation
ifnoelse
推荐算法usercacheaction存储
斯皮尔曼相关性可以理解为是排列后(Rank)用户喜好值之间的Pearson相关度。《MahoutinAction》中有这样的解释:假设对于每个用户,我们找到他最不喜欢的物品,重写他的评分值为“1”;然后找到下一个最不喜欢的物品,重写评分值为“2”,以此类推。然后我们对这些转换后的值求Pearson相关系数,这就是Spearman相关系数。斯皮尔曼相关度的计算舍弃了一些重要信息,即真实的评分值。但它
- java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 SSH(spring+struts+hibernate)开发框架
74b3a3e489d4
java+jsp+mysql实现个性化租车推荐系统carcfrs一、项目简介只有前台用户,没有管理员,功能是用户登录、注册、评论、评分、收藏、热点推荐、基于用户根据评分进行协同过滤推荐算法,数据爬虫爬取一嗨租车数据。二、项目展示
- Mahout教程_编程入门自学教程_菜鸟教程-免费教程分享
菜鸟一记
笔记
教程简介Mahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。此外,通过使用ApacheHadoop库,Mahout可以有效地扩展到云中。Mahout教程-使用此入门教程,从简介,机器學習,环境,推荐,聚
- SSH(Spring+Hibernate+Struts)开发框架开发购物商城推荐系统shop mahout实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法 个性化购物推荐系统
74b3a3e489d4
SSH(Spring+Hibernate+Struts)开发框架开发购物商城推荐系统shop项目简介1、前台:http://localhost:8080/ComputerRecom/后台:http://localhost:8080/ComputerRecom/admin/login.jsp用户名:admin密码:admin;2、推荐使用mahout接口实现基于用户、项目的协同过滤推荐算法,ssh开
- 新手必看,《彩虹六号:围攻》创意玩家制作了一张干员周期表
爱游戏的萌博士
二月份的时候,2020《彩虹六号》国际邀请赛(Sixinvitational2020)最后阶段,育碧带来了《彩虹六号:围攻》的更新内容,公开了最新的两位干员“Oryx”与“Iana”。算上新干员,《彩虹六号:围攻》的干员数量已经来到了54位!那么如果你是《彩虹六号:围攻》的新手,面对这么多的选择肯定无所适从。这些干员都有什么特点?有没有什么方法能快速熟悉这些干员呢?就在游戏“VoidEdge”更新
- 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><