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化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- 基于STM32的无人机自主导航与避障系统
STM32发烧友
stm32无人机嵌入式硬件
目录引言环境准备2.1硬件准备2.2软件准备无人机自主导航与避障系统基础3.1控制系统架构3.2功能描述代码实现:实现无人机自主导航与避障系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与远程监控实现4.4用户界面与数据可视化应用场景:无人机智能化与任务执行问题解决方案与优化收尾与总结1.引言无人机自主导航与避障技术是无人机系统实现智能化和高效任务执行的核心功能。基于STM32微控制器,该
- 密钥派生算法介绍 及 PBKDF2(过时)<Bcrypt(开始淘汰)<Scrypt< Argon2(含Argon2d、Argon2i、Argon2id)简介
carcarrot
相关知识算法与结构密钥派生算法密钥派生函数BcryptScryptArgon2
密钥派生算法介绍https://blog.csdn.net/xcxhzjl/article/details/127297263一、定义密钥派生函数(KeyDerivationFunction)就是从一个密码产生出一个或多个密钥,具体就是从一个masterkey,password或者passphrase派生出一个或多个密钥,派生的过程使用PRF(PseudoRandomFunction)。是一种实现
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互联网之路.
知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- leetcode 0008 - 字符串转换整数 (atoi) medium
SuperCandyXu
Leetcodeleetcode算法
1题目:字符串转换整数(atoi)请你来实现一个myAtoi(strings)函数,使其能将字符串转换成一个32位有符号整数。函数myAtoi(strings)的算法如下:空格:读入字符串并丢弃无用的前导空格("")符号:检查下一个字符(假设还未到字符末尾)为‘-’还是‘+’。如果两者都不存在,则假定结果为正。转换:通过跳过前置零来读取该整数,直到遇到非数字字符或到达字符串的结尾。如果没有读取数字
- tarjan算法——求无向图的割点和桥
风灵无畏YY
强连通分量tarjan割点和桥
一.基本概念1.桥:是存在于无向图中的这样的一条边,如果去掉这一条边,那么整张无向图会分为两部分,这样的一条边称为桥无向连通图中,如果删除某边后,图变成不连通,则称该边为桥。2.割点:无向连通图中,如果删除某点后,图变成不连通,则称该点为割点。二:tarjan算法在求桥和割点中的应用1.割点:1)当前节点为树根的时候,条件是“要有多余一棵子树”(如果这有一颗子树,去掉这个点也没有影响,如果有两颗子
- 【Python】7天-python实现缓存-day01
qq_40375355
Python-7天小项目pythonpython缓存开发语言
使用Python实现类似redis的缓存,原文是使用go实现的,本文使用python实现,用来比较两者的区别,方便从python转go的开发者比较二者的不同。PS:原文链接是:https://geektutu.com/post/geecache-day1.htmlPS:预计在完成前还会对本文多次修改仅作参考PS:测试代码也会在后续补充一、LRU和LRU-K原文使用的是LRU算法,这里改成LRU-K
- 100种算法【Python版】第38篇—— Tarjan算法
AnFany
算法python开发语言Tarjan算法群体分析
本文目录1算法说明2算法示例:社交群体分析3算法示例:交通路网中的强连通分量识别4算法应用1算法说明Tarjan算法由计算机科学家RobertTarjan于1972年提出,目的是在有向图中有效地找到强连通分量(StronglyConnectedComponents,SCC)。强连通分量是指图中一个最大子图,其中任意两个节点之间都有路径相互可达。Tarjan算法是基于深度优先搜索(DFS)的一种高效
- Python实现强连通分量算法——Tarjan算法
NoABug
算法深度优先python
Python实现强连通分量算法——Tarjan算法Tarjan算法是一种基于深度优先搜索(DFS)的强连通分量(SCC)查找算法,由RobertTarjan在1972年提出。它采用了栈(Stack)数据结构来记录已发现但未处理完的节点,并通过对每个节点进行DFS遍历来寻找强连通分量。以下是Python实现的Tarjan算法的完整源码:#-*-coding:utf-8-*-deftarjan(gra
- python爬虫项目(一百九十八):电商平台用户行为数据分析与推荐系统、爬取电商平台用户行为数据
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爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫数据分析开发语言信息可视化okhttp
在现代电商平台中,用户的行为数据对于优化用户体验、提升销量以及个性化推荐至关重要。通过抓取和分析用户的浏览、点击、购买等行为数据,电商平台能够更好地了解用户的偏好,从而推荐相关产品,增加用户的黏性和购买意愿。本篇博客将详细介绍如何通过爬虫技术抓取电商平台的用户行为数据,并结合数据分析和推荐算法,构建一个简单的推荐系统。目录一、电商平台用户行为数据二、爬虫技术实现2.1网站分析2.2使用Seleni
- Tarjan求无向图割边
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算法图论
文章目录Tarjan算法无向连通图的搜索树时间戳dfn追溯值low无向图的割边及判定对重边的处理参考实现Tarjan算法不得不说RobertTarjan真的是大师,发个网站大家感受一下——论文索引。这里要说的Tarjan算法用于解决无向图的连通性,学习之前,先了解两个概念。无向连通图的搜索树当我们遍历一个无向连通图时,显然一个点只会被访问一次,而访问一个点的方法是从一个当前已访问的点uuu,沿着它
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一、图论问题Ⅴ今天学习最小生成树算法–prim算法和kruskal算法。最小生成树是所有节点的最小连通子图,有n个节点则必有n-1条边将所有节点连接起来。如何选取n-1条边使得图中所有节点连接到一起,并且边的权值和最小,这就是最小生成树问题。1、prim算法–寻宝问题prim算法的思想是每次寻找距离最小生成树最近的节点,并加入到最小生成树中。prim主要有三步:1、选距离生成树最近节点;2、最近节
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《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
- 【二分查找 图论】P10050 [CCO2022] Alternating Heights|普及
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本文涉及的基础知识点本博文代码打包下载C++二分查找C++图论C++算法:滑动窗口及双指针总结[CCO2022]AlternatingHeights题目描述Troy计划给CCO的学生拍一张合影,他向你寻求帮助。有KKK个学生,编号从111到KKK。Troy忘记了学生的身高,但他记得没有两个学生的身高相同。Troy有一个序列A1,A2,…,ANA_{1},A_{2},\ldots,A_{N}A1,A
- 【数据挖掘】NumPy
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NumPy是Python中一个用于进行科学计算的基础库,它提供了高效的数组操作和数学运算功能。在数据挖掘中,NumPy被广泛应用于数据预处理、特征工程、算法实现等方面,尤其是在处理大规模数据时,因其提供的高效运算和矩阵操作的能力,极大地提升了数据处理的效率。NumPy的主要功能和在数据挖掘中的应用高效的多维数组(ndarray):NumPy提供了一个强大的多维数组对象ndarray,可以存储和处理
- 如何使用Python爬虫实时获取股票行情数据并进行分析:完整教程
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目爬虫python开发语言信息可视化c++
前言在金融领域,股票行情的实时获取和分析是投资决策中至关重要的一环。借助Python的强大生态系统,结合爬虫技术和数据分析库,投资者可以实时获取股票行情数据,并通过各种算法和模型进行深入分析。本教程将从零开始,带你深入学习如何使用Python爬取股票行情数据并进行分析。一、爬虫技术概述爬虫是从网络上自动提取信息的程序,它可以帮助我们获取互联网数据。在股票分析中,爬虫技术的应用非常广泛,尤其是通过A
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- 人工智能算法安全优化实践路径
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术深度融入产业实践的进程中,算法安全优化已成为保障系统可靠性与社会信任的核心命题。本文系统性梳理从数据预处理到模型落地的全流程安全实践路径,聚焦金融风控、医疗影像诊断、自动驾驶等关键场景,揭示算法开发中潜藏的伦理风险与技术挑战。通过整合自动化机器学习与联邦学习技术,构建跨数据孤岛的协作框架,同时引入可解释性算法增强模型透明度,确保决策逻辑可追溯、可验证。在模型优化维度,重点解析
- 金融风控与医疗影像算法创新前沿
智能计算研究中心
其他
内容概要在金融风控与医疗影像交叉领域,算法创新正推动两大行业的技术范式变革。联邦学习算法通过分布式数据协作机制,在保证隐私安全的前提下,显著提升金融风险预测模型的泛化能力。医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络(3D-CNN)架构,实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割,诊断准确率较传统方法提升23.6%。值得关注的是,可解释性算法(如LIME和SHAP)的深度应用,使两类场景中的模型决策
- 设计模式-行为型模式
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行为型设计模式主要关注对象之间的职责分配,即它们如何交互以及如何分配职责。这类模式不仅描述了如何在对象之间划分责任,还涉及算法的封装和实现。以下是几种常见的行为型设计模式及其简要说明:1.观察者模式(ObserverPattern)目的:定义一种一对多的依赖关系,使得当一个对象的状态发生变化时,所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。应用场景:事件处理系统、订阅发布机制。示例:importjav
- Redis分布式存储案例面试题
哎呀哎呀诶
Redisredis分布式数据库
问:1~2亿条数据需要缓存,请问如何设计这个存储案例?答:单机单台肯定是不可能的,肯定是分布式存储。问:用redis如何落地?答:1、哈希取余分区(小厂回答)2、一致性哈希算法分区(中厂回答)3、哈希槽分区(大厂回答,推荐回答)1、哈希取余分区2亿条记录就是2亿个(k,v),我们单机不行必须要分布式多机,假设有3台机器构成一个集群,用户每次读写操作都是根据公式:hash(key)%N个机器台数,计
- 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理
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在自然语言处理中,文本嵌入是一个重要的技术,它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中,我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference(TEI)工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取,包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用,它
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在回溯算法中,剪枝的目的是减少不必要的递归调用,从而提高算法的效率。剪枝的方式可以有很多种,有些剪枝确实不需要在for循环中实现,而是通过其他方式(如条件判断)来实现。下面详细解释为什么有些剪枝不需要for循环,以及如何根据具体问题选择合适的剪枝方式。目录一、为什么有些剪枝不需要for循环?剪枝的本质:剪枝的位置:剪枝的灵活性:二、举例说明例子1:组合问题(需要for循环剪枝)为什么需要for循环
- 算法篇1:二分查找
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数组篇算法一:二分查找详解零、问题描述给定一个n个元素有序的(升序)整型数组nums和一个目标值target,编写一个函数搜索nums中的target。若目标值存在返回下标,否则返回-1。示例:输入:nums=[-1,0,3,5,9,12],target=9输出:4一、算法适用条件有序性:数组必须按升序或降序排列(通常假设升序)。唯一性(非必须):若数组有重复元素,需明确查找目标(如第一个/最后一
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
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智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选?其选股策略包含哪些方面?
量化问财
量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式,通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同,量化交易强调数据驱动和模型优化,能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法,从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面:数据驱动的决策
- 【第三天】零基础学习量化基础代码分析-持续更新
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录记录量化基础代码总览引言基本概念量化投资伪代码示例:量化投资模型框架总结每日-往期回看第一天零基础学量化基础知识点总览-持续更新第二天零基础学习量化基础代码总览-持续更新第三天零基础学习量化基础代码分析-持续更新记录量化基础代码总览引言量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来制定投资策略的方法。通过分析历史数据,发现市场规律,
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
安意诚Matrix
机器学习笔记人工智能笔记
人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- ASFF算法
神笔馬良
Python入门知识深度学习人工智能
1.特征金字塔的缺点:对于单发检测器,在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联,小实例与下层特征映射相关联。3.解决的问题:如果一幅图像同时包含大小目标,则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算,降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因:当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时,其他层特征图
- 算法-数据结构-图-邻接表构建
程序员南飞
算法数据结构java职场和发展
邻接表的基本概念顶点(Vertex):图中的每个顶点用一个节点表示。每个顶点存储一个链表或数组,用于记录与该顶点直接相连的其他顶点。边(Edge):如果顶点A和顶点B之间有一条边,那么在A的邻接表中会记录B,同时在B的邻接表中也会记录A(如果是无向图)。存储方式:邻接表可以用多种方式实现,比如:链表:每个顶点对应一个链表,链表中存储与该顶点相连的其他顶点。动态数组:每个顶点对应一个动态数组(如Ar
- 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><