- 分布式电源对配电网故障定位的影响(Python代码实现)
创新优化代码学习
分布式python开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述分布式电源对配电网故障定位的影响研究一、分布式电源的特点及其对配电网的影响二、传统故障定位方法的局限性三、分布式电源接入后的故障定位改进方案四、未来研究方向五、结论2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
L_serein
玩转LLM笔记语言模型人工智能
尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。尽管我们付出了巨大的努力,但这份综述仍远非完美:我们可能会遗漏重要的参考文献或主题,也可能存在不严谨的表述或讨论。由于空间有
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.群居蜘蛛算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于群居蜘蛛算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局
- Selenium WebDriver自动化测试(扩展篇)--Jenkins持续集成
职说测试
seleniumjenkinsci/cdUI自动化测试web自动化测试
文章目录一、引言二、Jenkins简介三、安装部署Jenkins安装部署四、集成Git与Maven安装必要的插件配置Git配置Maven五、创建Job创建自由风格的项目配置源码管理配置构建触发器配置构建环境配置构建步骤配置Post-buildActions六、触发构建示例:GitHubWebhook触发构建七、封装通用方法示例:使用Groovy脚本创建Job八、总结参考文献一、引言持续集成(Con
- 文献管理详解-ChatGPT4o作答
部分分式
笔记
文献管理详解文献管理是学术研究中的重要环节,尤其是在撰写论文、报告或项目时,研究者往往需要处理大量的参考文献。一个科学高效的文献管理流程,能够显著提升研究工作的效率和质量。以下从文献管理的意义、基本流程、常用工具、技巧与策略以及常见问题等方面详细讲解文献管理。1.文献管理的意义1.1提高效率避免重复查找文献,节约时间。快速检索需要的文献和数据,尤其是在文献量较大的情况下。1.2提升写作质量在论文写
- Java 之LinkedList源码简单分析
REN_林森
#Java基础知识javaLinkedListList双向链表
LinkedList源码分析前言一、数据结构二、初始化三、添加元素四、添加元素到指定位置五、获取元素六、删除元素总结参考文献前言LinkedList是我们常用的一个容器,简单分析LinkedList的源码,可以更好的了解LinkedList容器,了解它的数据结构、初始化、添加元素是如何实现。一、数据结构LinkedList的底层是一个带头尾指针的双向链表,双向链表通过一个私有静态内部类来定义。pr
- 利用gensim生成词袋模型(基于频次和基于TF-IDF)
weixin_50291342
文本表示自然语言处理python机器学习
前言参考文献:胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型,书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码,原代码就来自于这本书,我加了一些注释,方便理解代码。一、引入库fromgensim.modelsimportTfidfModelfromgensim.corporaimportDictionaryimportjieba二、
- 基于麻雀优化算法的路径优化问题(Matlab代码实现)
长安程序猿
算法matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述1.引言2.麻雀搜索算法(SSA)原理3.改进策略4.实验与结果展示5.考虑几何约束条件的路径优化6.结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码1概述路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分。面对愈渐复杂的工作环境,传统的路径规划技术存在各种难以解决的问题
- 【Matlab算法】[特殊字符]基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究(附MATLAB完整代码)
Albert_Lsk
MATLAB算法实现与应用matlab算法机器人人工智能开发语言算法应用避障算法
基于人工势场的多机器人协同运动与避障算法研究摘要1.引言2.方法说明2.1人工势场模型2.2运动控制流程3.核心函数解释3.1主循环结构3.2力计算函数4.实验设计4.1参数配置4.2测试场景5.结果分析5.1典型运动轨迹5.2性能指标6.总结与建议成果总结改进方向附录:完整MATLAB代码参考文献摘要本文提出了一种基于人工势场法的多机器人协同运动与避障算法,通过MATLAB实现仿真验证。算法通过
- 【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍
Wthirteen
matlab
文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分,其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法,并采用三种思路方法编写其对应的Matlab代码,供大家思考。方法一采用多层循环进行编写,码量极小,易于复刻,但并未求出插值函数;方法二采用符号变量结合矩阵运算,完全按照拉格朗日插值法的思
- 基于二进制粒子群算法的背包问题求解- 附代码
智能算法研学社(Jack旭)
离散二进制智能优化算法智能优化算法应用算法python机器学习matlab数学建模
基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码文章目录基于二进制粒子群算法的背包问题求解-附代码1.二进制粒子群算法2.背包问题3.实验结果4.参考文献5.Matlab摘要:本文主要介绍二进制粒子群算法,并用其对背包问题进行求解。1.二进制粒子群算法在PSO算法中,每个优化问题的解都是粒子在搜索空间中的位置,粒子还有一个速度值决定它们飞翔的方向和距离,然后粒子群就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。在搜
- 【Android—OpenCV实战】实现霍夫圆检测针对沙盘交通灯信号检测
我的青春不太冷
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文章目录AndroidOpenCV实战:霍夫圆检测实现沙盘交通灯智能识别引言:当计算机视觉遇见智慧交通霍夫圆检测原理剖析数学之美:参数空间转换关键参数解析Android实现全流程环境准备核心代码解析颜色识别策略性能优化技巧实验结果对比完整实现流程图Python实现霍夫圆检测Android实现霍夫圆检测Android实现霍夫圆检测(精简版本)扩展方向以及建议参考文献AndroidOpenCV实战:霍
- 自动驾驶数据集三剑客:nuScenes、nuImages 与 nuPlan 的技术矩阵与生态协同
数据与算法架构提升之路
#自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
目录1、引言2、主要内容2.1、定位对比:感知与规划的全维覆盖2.2、数据与技术特性对比2.3、技术协同:构建全栈研发生态2.4、应用场景与评估体系2.5、总结与展望3、参考文献1、引言随着自动驾驶技术向全栈化迈进,Motional团队构建了涵盖3D感知、2D检测及规划决策的数据集矩阵,为自动驾驶系统提供了从环境感知到行为决策的全链路支持。nuScenes:多模态3D感知的行业标杆nuImages
- 视频分析:基于目标检测(YOLO)实现走路看手机检测、玩手机检测、跌倒检测等
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构音视频深度学习人工智能
文章大纲背景行为检测的定义与挑战视频分析数据集目标检测数据集自制数据集思路Kaggle数据集COCO数据集OpenImagesDatasetV7人类行为视频分析yolo进行行为分析的检测看手机行为检测--方法与数据集方法数据集跌倒行为检测--方法与数据集跌倒检测-数据集跌倒检测-目标检测跌倒检测-姿态估计参考文献与学习路径背景行为检测在自动驾驶、视频监控等领域的广阔应用前景使其成为了视频分析的研究
- 毕设题目:Matlab无人机飞行作业
海神之光
Matlab毕设系列matlab
1案例背景随着我国农业的快速发展,在工业生产中逐渐引入高科技设备。在防治病虫害的过程中,引入植保无人机进行飞行作业。2现成案例(代码+参考文献)1【轨迹跟踪】基于matlab无人机轨迹跟踪【含Matlab源码1152期】2【路径规划】基于matlab多种算法无人机路径规划【含Matlab源码1263期】3【路径规划】基于matlab任意架次植保无人机作业路径规划【含Matlab源码322期】4【路
- 《how linux work》A. 参考文献
linux
附录A.参考文献Abrahams,PaulW.,和BruceLarson,《UNIX快速入门指南》,第2版。波士顿:Addison-Wesley专业出版社,1995年。Aho,AlfredV.,BrianW.Kernighan,和PeterJ.Weinberger,《AWK编程语言》。波士顿:Addison-Wesley,1988年。Aho,AlfredV.,MonicaS.Lam,RaviSet
- Endnote20——使用记录
eagle_Annie
学习方法经验分享
Endnote20——使用记录文章目录Endnote20——使用记录前言使用的参考文献格式参考网址参考文献安装中英混排问题处理作者姓名不顶格、第2行不顶格前言记录一些Endnote20的坑和网址。调试Endnote20按这个来一遍就行。使用的参考文献格式Endnote20提供的GBT7714参考格式有两个,使用的是ChineseStdGBT7714(numeric)参考网址参考文献安装文件要保存到
- python+selenium+pytesseract识别图片验证码
Yu_摆摆
pythonselenium软件测试pythonselenium开发语言ocr
一、selenium截取验证码参考文献:利用selenium自动实现对验证码截图并保存importjsonfromioimportBytesIOimporttimefromtest.testBefore.testDriverimportdriverfromtest.util.test_pytesseractimportrecognizefromPILimportImageimportallurei
- RNN/LSTM/GRU 学习笔记
Curz酥
机器学习rnnlstmgru深度学习机器学习
文章目录RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN?2、RNN的基本结构3、各种形式的RNN及其应用4、RNN的缺陷5、如何应对RNN的缺陷?6、BPTT和BP的区别二、LSTM1、LSTM简介2、LSTM如何缓解梯度消失与梯度爆炸?三、GRU四、参考文献RNN/LSTM/GRU一、RNN1、为何引入RNN?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是用来建模序
- 车-电-路网时空分布负荷预测研究(Matlab代码实现)
Ps.729
matlab开发语言
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体,其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响,而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行,因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
- 车-电-路网时空分布负荷预测研究(Matlab代码实现)
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- yolov5 实例分割:从原理、构建数据集到训练部署
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AI实战yolov5实例分割c++部署opencv自定义数据集
yolov5实例分割:从原理、构建数据集到训练部署1.模型介绍1.1YOLOv5结构1.2YOLOv5推理时间2.构建数据集2.1使用labelme标注数据集2.2生成coco格式label2.3coco格式转yolo格式3.训练3.1整理数据集3.2修改配置文件3.3执行代码进行训练4.使用OpenCV进行c++部署5.使用openvino进行c++部署参考文献1.模型介绍1.1YOLOv5结构
- skywalking获取traceId(tid)的方式
野木香
skywalking获取traceId(tid)的方式```一,通过MDC不能获取到traceId,tid二,可以通过skywalking手动追踪API来获取参考文献:https://blog.csdn.net/jilo88/article/details/81355265步骤:1,引入依赖jar包org.apache.skywalkingapm-toolkit-trace6.5.02,方法调用i
- 【Mamba之模型训练系列(四)】将 mamba 扩展到多模态大型语言模型,实现高效推理
愷创作者
Mamba及多模态模型训练系列语言模型人工智能自然语言处理
将mamba扩展到多模态大型语言模型,实现高效推理背景知识与研究动机Cobra模型设计视觉编码器DINOv2SigLIP投影器Mamba语言模型主干训练策略训练数据训练阶段预训练阶段多模态指令调整阶段微调策略训练细节训练策略的关键结论实验验证实验设置性能比较推理速度消融研究关键结论参考文献这篇文章介绍了一个名为Cobra的新型多模态大型语言模型(MLLM),它基于状态空间模型(SSM),旨在提高多
- 详解PASCAL VOC数据集及基于Python和PyTorch的下载、解析及可视化【目标检测+类别分割】
KRISNAT
机器学习数据集pythonpytorch目标检测
目录PASCALVOC数据集简介PASCALVOC各年份数据集摘要数据集下载通过下面官方提供的网址下载通过PyTorch的API下载数据集解析目标检测数据集物体分割数据集参考文献PASCALVOC数据集简介PASCALVOC数据集是计算机视觉领域中目标检测(objectdetection)任务和分割(segmentation)任务的基准数据集。PASCALVOC数据和比赛发源于由欧盟资助的PASC
- 基于STM32设计的盲人智能饮水机(221)
DS小龙哥
智能家居与物联网项目实战stm32嵌入式硬件单片机饮水机
文章目录一、前言1.1项目介绍【1】开发背景【2】项目实现的功能【3】项目硬件模块组成1.2设计思路【1】整体设计思路【2】整体构架1.3项目开发背景【1】选题的意义【2】可行性分析【3】参考文献【4】摘要1.4开发工具的选择1.5系统框架图1.6系统功能总结1.7设备原理图1.8硬件实物图二、硬件选型2.1STM32开发板2.2PCB板2.3USB下载线2.4ESP8266WIFI2.5杜邦线(
- AI Native概念解析:人工智能的原生创新
勤劳兔码农
人工智能百度
AINative概念解析:人工智能的原生创新目录引言AINative概念的提出背景定义AINative的特点数据驱动自主学习实时决策可解释性AINative的应用领域医疗健康智能制造金融服务智慧城市教育科技AINative的技术架构数据层算法层应用层AINative的挑战与机遇技术挑战伦理和法律问题商业机遇AINative的未来发展趋势预测研究方向总结参考文献1.引言人工智能(AI)技术正在快速发
- Docker Hub 镜像 Pull 失败的解决方案
lijiachang030718
Dockerdocker容器运维程序人生经验分享笔记学习方法
目录引言一、问题二、原因三、解决方法四、参考文献引言在云原生技术火热的当下,Docker可谓是其基础,由于其简单以及方便性,让开发人员不必再为环境配置问题而伤脑筋,因为可将其看作一个虚拟机程序去理解。所以掌握好它可谓是很重要的事情,本文章将解决作者使用Docker时,遇到的一个基础问题,这也是困扰了很多人的问题,在此写篇文章分享给大家。一、问题在UbuntuLinux环境下,dockerpullu
- 【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】2.20 傅里叶变换:从时域到频域的算法实现
精通代码大仙
numpypythonnumpypython算法
2.20傅里叶变换:从时域到频域的算法实现目录《傅里叶变换:从时域到频域的算法实现》2.20.1FFT算法原理2.20.2复数数组存储优化2.20.3频域滤波案例2.20.4音频处理案例2.20.5与CUFFT性能对比2.20.6总结2.20.7参考文献2.20.1FFT算法原理傅里叶变换(FourierTransform,FT)是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具,而快速傅里叶变换(Fast
- 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><