- 【AI论文】TPDiff:时序金字塔视频扩散模型
东临碣石82
人工智能算法
摘要:视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战:巨大的计算需求。为了缓解这一挑战,我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余,在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见,我们提出了TPDiff,一个统一的框架,用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段,我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率,仅在最后阶段采用全帧率,从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型,我们引入了
- 从LayerNorm到RMSNorm:深度学习归一化技术的进化!qwen2.5的技术。
KangkangLoveNLP
qwen2.5深度学习人工智能transformerpytorch自然语言处理python神经网络
RMSNorm(RootMeanSquareNormalization,均方根归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,是LayerNorm(层归一化)的一种改进。它通过计算输入数据的均方根(RootMeanSquare,RMS)来进行归一化,避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm(层归一化)LayerNorm(层归一化)是一种用于深度学习的归一化技术,主要用于稳定训练过程、加
- Linux驱动学习--V4L2框架
文艺小少年
linux运维服务器V4L2
一、引言V4L2是Videoforlinux2的简称,为linux中关于视频设备的内核驱动。在Linux中,视频设备是设备文件,可以像访问普通文件一样对其进行读写,摄像头在/dev/video0下。V4L2在设计时,是要支持很多广泛的设备的,它们之中只有一部分在本质上是真正的视频设备。主要有以下几种几种接口视频采集接口(videocaptureinterface):这种应用的设备可以是高频头或者摄
- C#带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
weixin_30777913
c#数据仓库云计算sql
设计一个基于多个带标签SnowflakeSQL语句作为json配置文件的C#代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库的数据导出为CSV文件到本地目录上,标签加扩展名.csv为导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能,程序需要异常处理和输出,输出出错时的错误信息,每次每个查询导出数据的
- RabbitMQ实战(二)-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式
Java思享汇
RabbitMQ学习RabbitMQ消息持久化事务confirmack
「扫码关注我,面试、各种技术(mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm)持续更新中~」RabbitMQ学习列表:RabbitMQ实战(一)-消息通信基本概念·在上一篇学习完RabbitMQ通信的基本概念后,我们来继续学习消息的持久化以及代码实现RabbitMQ通信。在正常生产环境运维过程中无法避免RabbitMQ服务器重启,那么,如果RabbitMQ重启之后,那些队列和交换器就会
- 卷积神经网络可视化
天行者@
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(CNN)的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度,系统梳理CNN可视化的核心技术,并提供代码示例和前沿方向分析:一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理:提取卷积层的权重,将其转换为图像形式,观察滤波器学习到的模式。实现步骤:提取卷积层权重(形状为[out_channels,in_channels,kernel_siz
- 深入解析:大型机器学习模型的基本概念与特点
AI大模型-大飞
机器学习人工智能AI大模型AI神经网络大模型
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发,对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分,并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读,供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下:·大模型的定义·大模型相关概念区分·大模型的发展历程·大模型的特点·大模型的分类·大模型的泛化与微调1.大模型的定义大模型是指具有大规模参数和复杂计算结
- 【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十)XML、XPATH、XQuery与XML数据库
贫苦游商
数据库学习xmlxpathxml数据库xquerysql
【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十)XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML树模型的生成方式Xpath语言Xpath常用的标记XQuery语言XML基础知识XML是一种语言,更是一种适合灵活描述各种办半结构化的数据和结构的好工具。在一应用程序与另一应用程序需通信(交换数据)
- 【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十一)云数据库、NoSQL 与 NewSQL
贫苦游商
数据库学习nosqlnewsql云数据库CAPsql
【从零开始学习计算机科学】数据库系统(十一)云数据库、NoSQL与NewSQL云数据库云服务器的服务云数据库和传统的分布式数据库的异同NoSQLNoSQL数据库的特点CAP定理NoSQL的特性NoSQL数据库的分类NoSQL的适用场景Nosql数据库实例-RedisRedis的优势MongoDBMongoDB的特点NewSQLNewSQL出现的背景NewSQL(新型分布式数据库)的概念NewSQL
- 【从零开始学习计算机科学】编程语言(一)常用编程语言的发展与介绍
贫苦游商
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【从零开始学习计算机科学】编程语言(一)常用编程语言的发展与介绍编程语言可读性可写性可靠性代价影响编程语言的因素编程语言的分类编程语言设计中的权衡编程语言的实现方法编程环境编程语言的发展过程低级语言时代高级语言时代第一个高级语言—Fortran第一个结构化程序设计语言—ALGOL最简单的语言——BASIC编程语言里一个重要的里程碑——Pascal现代程序语言革命的起点——C语言面向对象时代Java
- spring boot 基础学习 - 请求参数映射与参数j校验
破小孩儿乖
springboot学习笔记spring请求参数springbootspringmvc
springboot支持多种类型的请求参数映射1.简单数据的映射简单数据我们只需要给handler添加相应的形参,保证形参名称和页面请求参数的名称一致,spring就会回自动的帮我们将请求参数进行格式装换并封装到形参中:handler代码:@RequestMapping("paramstest")publicStringsimpleparam(Integerid,Stringusername,Bo
- 深入浅出 K 近邻算法:原理、实践与应用
烂蜻蜓
机器学习近邻算法算法
引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
- 【漫话机器学习系列】137.随机搜索(Randomized Search)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
- 南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航
3月9日,教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上,谈到了人工智能+教育的重要性。他强调,要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节,研究其有效性和适应性,让青年一代更加主动地学习,让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性,在新学期工作布置会上,发布了一个前瞻性决策:24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”,南京大学党委
- 百度官方!打造「大模型全开发周期系列课程」,AI应用开发入门课率先发布!(内含英雄帖)
在这个大模型技术日新月异的时代,AI的潜力正被无限释放,改变着我们的工作和生活方式。你是否渴望成为这场变革的参与者?你是否也想在这个大模型时代中抢占先机?那“学习AI”、“使用AI”、“入局AI”我们真的可以受益吗?学习辅助:将AI使用融入学习当中,依据当前学习情况,整理重点难点,让复习有的放矢,更高效掌握知识点。效率提升:帮助处理繁琐重复的工具,如数据分析师使用AI识别数据中的关键信息,自动整理
- Spring Boot整合参数校验的技术学习
小码快撩
springboot学习java
引言在软件开发中,数据校验是一个非常重要的环节,它确保了数据的完整性和安全性。SpringBoot作为一款流行的Java框架,提供了非常方便的参数校验功能。本文将详细介绍如何在SpringBoot中整合参数校验,并通过示例代码演示其使用方法。一、依赖管理在SpringBoot中整合参数校验的依赖管理相对简单,因为SpringBoot默认集成了HibernateValidator作为其参数校验的支持
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
- Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理
家常凉菜
kafkarocketmqrabbitmq
最近学习了Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理,本文主要是记录一下Kafka、RabbitMQ、RocketMQ三款中间件之间的区别。下面先对各自的架构进行简单的介绍,然后详细对比一下他们之间的关键不同点。由于学习时间和个人水平有限,文中错误之处在所难免,敬请指正。一、Kafka简介Producer:生产者,向Kafka集群(Broker)中发送消息Consumer:
- 医学人工智能影像诊断数据收集与整理
V搜xhliang0246
人工智能健康医疗算法
在医学领域中,人工智能(AI)尤其是深度学习技术,已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型,需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程,介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集,并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先,你需要收集包含医学影像的数据集。这些数据通常来自医院或研究机构,并且需要经过伦理审查和患者同意。示例数据集假设我们有一个包含肺部X光片的数据集,
- Android电量与流量优化
Ya-Jun
android
Android电量与流量优化一、电量优化基础1.1电量消耗原理Android设备的电量消耗主要来源于以下几个方面:屏幕显示:屏幕是耗电量最大的硬件之一,尤其是高亮度和高刷新率的屏幕。CPU处理:CPU执行计算任务时会消耗大量电量,尤其是高负载运算。网络通信:移动数据、Wi-Fi和蓝牙等网络通信会持续消耗电量。GPS定位:GPS定位是非常耗电的操作,尤其是高精度定位。传感器使用:加速度计、陀螺仪等传
- 渗透学习笔记(四)window基础2
nnnimok
学习笔记
声明!学习视频来自B站up主**泷羽sec**有兴趣的师傅可以关注一下,如涉及侵权马上删除文章,笔记只是方便各位师傅的学习和探讨,文章所提到的网站以及内容,只做学习交流,其他均与本人以及泷羽sec团队无关,切勿触碰法律底线,否则后果自负!!!!有兴趣的小伙伴可以点击下面连接进入b站主页[B站泷羽sec](https://space.bilibili.com/350329294)五、Windows网
- 【大模型学习】第十五章 Transformer技术 看这一篇就足够了
好多渔鱼好多
AI大模型transformer深度学习AI人工智能大模型
目录一、引言二、Transformer起源背景1.从"健忘症"到"过目不忘"的进化之路三、一个简单的例子让你理解什么是Transformer四、技术要点与底层原理1.自注意力机制(Self-Attention)1.1什么是自注意力?1.1.1如何计算查询(Query)、键(Key)和值(Value):1.1.2缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)1.1.3两个生活
- 深度学习模块缝合教程:从理论到实践
RockLiu@805
深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
- 数据处理与图形绘制的多领域应用案例,学会了你也是高手!
A达峰绮
经验分享数据处理图形绘制经典案例
一、引言在当今数字化时代,数据处理与图形绘制已成为各领域不可或缺的技术手段。从科学研究到商业分析,从工程设计到日常决策,海量的数据需要高效处理,而直观清晰的图形则能帮助人们迅速理解数据背后的信息。本教程将通过多个具体应用案例,涵盖多种编程语言,深入讲解数据处理与图形绘制的实践方法,助力学习者解决学习过程中的难题,提升相关技能。二、Python在数据处理与图形绘制中的应用(一)金融数据分析案例数据获
- 数据处理与图形绘制应用案例深度全面解析,值得收藏学习!
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经验分享大数据计算机学习资源
在当今数字化时代,数据犹如一座蕴含无限价值的宝藏,而数据处理和图形绘制则是开启这座宝藏的关键钥匙。数据处理能够对海量、复杂的数据进行清洗、转换和分析,挖掘出其中有价值的信息;图形绘制则可以将这些信息以直观、形象的图形展示出来,帮助人们更好地理解和决策。无论是在商业领域的市场分析、金融领域的风险评估,还是在科研领域的实验数据解读,数据处理和图形绘制都发挥着不可或缺的作用。本文将通过多个不同领域的应用
- 【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model,个人入门学习路线+优质学习博客资料
Leafing_
DiffusionModel扩散模型人工智能深度学习AIGC扩散模型AI视频生成算法人工智能深度学习
文章目录零、写在前面一、扩散理论缘起DDPM再见,马尔科夫!高视角DDIMLevelup!更高视角SDE、ScoreMatching、ODE走直线!RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT:StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步,再比较ConsistencyModel/LCM半白箱采
- Android 里SQLite和ROOM框架简单介绍
大林不要掉头发
android数据库
简单的AndroidSQLite使用最简单的SQLite在Android开发中,SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统,经常用于存储和管理应用程序的数据。如果你刚刚学习Android数据库的使用,你一定要学习SQLite的使用。以下是一个简单的示例,展示了如何在Android应用中创建SQLite数据库、创建表、插入数据以及查询数据。创建SQLite数据库、创建表publicclassDB
- 30岁了,零基础想转行网安从头开始现实吗?
白帽子凯哥哥
tcp/ip安全web安全学习网络
这篇文章没有什么套路。就是一套自学理论和方向,具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白!有自学也有培训!1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的,各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。2,我之前让你们在没有目的的时候学习linux,在学习LINUX的同时你第一个遇到的问题就是命令。作为一个黑客入门着来说你必须要懂什么是命令化系统,什么是图形化系统
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
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人工智能java数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- conda创建python虚拟环境,python虚拟环境的好处
www55597
python开发语言人工智能
大家好,小编来为大家解答以下问题,python虚拟环境和主环境有什么区别,conda创建python虚拟环境,现在让我们一起来看看吧!Sourcecodedownload:本文相关源码和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。Python的包一般存在几个地方python的皮卡丘如何写代码。比如,大部分系统包会存在sys.prefix指定的路径下。在
- 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><