- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
yhwang-hub
深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 【C语言】_柔性数组
_周游
C语言c语言柔性数组算法
目录1.柔性数组要求及特点2.柔性数组相关使用2.1实现方式1:柔性数组2.2实现方式2:可变长数组3.柔性数组优势在C99标准中,结构体中的最后一个成员允许是未知大小的数组,称之为柔性数组成员;structS1{intnum;doubled;intarr[];//柔性数组成员};structS2{intnum;doubled;intarr[0];//柔性数组成员};//以上两种写法均是正确的柔性
- 下载马斯克Grok-1模型的实战代码
herosunly
大模型grok-1下载模型实战代码
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
- 吴恩达深度学习笔记(七)——机器学习策略
子非鱼icon
深度学习自学笔记深度学习机器学习人工智能神经网络吴恩达
一、正交化通俗的理解就是:要能够诊断出系统性能瓶颈在哪里,以有策略刚好解决这个问题。一个“按钮”只负责解决一件事情。二、单一数字评估指标准确率(precision):在分类器中标记为猫的例子中,有多少是真的猫召回率(recall):对于所有的真猫图片,你的分类器正确识别了多少。但如果有两个评估指标,就很难去选择一个更好的分类器,如下图所示。所以有一个结合这两个指标的标准方法,也即F1分数,定义如下
- 大文件分块上传.断点续传.秒传
我是奶龙!我是奶龙!我是奶龙!
html5cssjavascriptspringboot
大文件分块上传分片上传,就是将所要上传的文件,按照一定的大小,将整个文件分隔成多个数据块(我们称之为Part)来进行分别上传,上传完之后再由服务端对所有上传的文件进行汇总整合成原始的文件。分片上传适用场景1.大文件上传2.网络环境环境不好,存在需要重传风险的场景分片上传的基本流程图1.将待上传文件按照一定大小进行分片。2.使用InitiateMultipartUpload接口初始化一个分片上传任务
- 深度学习中的通道(Channel)概念详解
小·恐·龙
大模型深度学习人工智能
1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
- 程序默认栈空间大小
tadus_zeng
操作系统
linuxlinux下线程的默认栈大小是8M$ulimit-s8192#8*1024KB查看单个进程暂用堆栈的信息$strace-f-p{PID}临时改变栈空间的大小ulimit-s102400#改为100MBulimit-sunlimited#不限制永久修改栈空间大大小echo-ne"*softstack102400">>/etc/security/limits.conf或者$sudoecho'
- Spring 3自定义注解与格式化器的深度实践
t0_54manong
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在Spring框架中,格式化器(Formatter)和注解(Annotation)是处理数据格式化和验证的强大工具。通过将注解与格式化器绑定,我们可以在字段级别灵活地定义数据的格式化规则。本文将通过一个完整的示例,展示如何创建自定义注解、格式化器,并将它们绑定到Spring的AnnotationFormatterFactory中,实现字段级别的数据格式化。一、背景与需求在开发Web应用时,我们经常
- OpenCV 笔记(25):图像的仿射变换
Java与Android技术栈
opencv笔记人工智能计算机视觉
1.几何变换图像的几何变换是指将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置,其实质是改变像素的空间位置,估算新空间位置上的像素值。几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。以下是常用的几种几何变换:旋转:将图像旋转指定角度。缩放:按缩放因子调整图像大小,使其变大或变小。平移:将图像从当前位置移动到新位置。错切:沿特定轴倾斜图像。仿射变换:一个更广泛的类别,包括单个变换
- 小白WEB前端学习(七)
Sun ᥫᩣ涵
WEB前端前端学习
续:小白WEB前端学习(六)继续学习CSS(五)8.响应式布局:响应式布局意在实现不同屏幕分辨率的终端上浏览网页的不同展示方式1.响应式布局介绍:优点:面对不同分辨率设备灵活性强能够快捷解决多设备显示适应问题缺点:兼容各种设备工作量大,效率低下代码累赘,会出现隐藏无用的元素,加载时间加长手机:76899212482.media媒体查询HTML标签字号手机屏幕大小不同,分辨率不同如何设置不同的htm
- 重生之我在异世界学编程之C语言:深入位段篇
就爱学编程
C语言c语言开发语言
大家好,这里是小编的博客频道小编的博客:就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!!本文目录引言正文一位段的基本使用(1)位段的声明(2)位段的访问二位段的大小计算(1)从右向左分配位(2)对齐要求(3)填充位三经典习题习题1:位段存储计算习题2:位段与对齐习题3:位段与结构体数组习题4:位段与位操作习题5:位段与内存映射习题6:位段与网络协
- 使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储
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faisspython
技术背景介绍FacebookAISimilaritySearch(FAISS)是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索,即使这些集合可能无法完全加载到内存中。FAISS提供了评估与参数调优的支持代码,使得它在处理大型数据集时非常实用。核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法,如倒排文件和压缩索引,使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
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大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
文章标题《AI驱动电商搜索导购:技术创新与应用》关键词:人工智能,电商搜索导购,机器学习,深度学习,推荐系统,自然语言处理,个性化搜索,图像识别,应用案例,未来展望。摘要:本文旨在探讨人工智能(AI)在电商搜索导购领域的应用,分析其技术创新和实际应用案例,探讨AI驱动电商搜索导购的未来发展趋势。文章首先介绍了AI在电商搜索导购中的角色和优势,然后深入探讨了AI基础理论和搜索导购技术原理。接着,文章
- 机器学习笔记 - 机器学习/深度学习实战案例合集
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习人工智能案例应用神经网络
一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- 揭秘Linux:从内核到发行版,一文读懂开源操作系统的核心奥秘
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揭秘Linux:从内核到发行版,一文读懂开源操作系统的核心奥秘文章目录揭秘Linux:从内核到发行版,一文读懂开源操作系统的核心奥秘引言:Linux的魅力与挑战Linux内核:操作系统的心脏内核版本命名规则内核版本的演进历史主流内核分支解析Linux发行版:为什么如此多样化?发行版的定义与组成主流发行版深度对比如何选择适合自己的发行版内核与发行版的关系:解开"版本"之谜发行版如何选择和定制内核内核
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
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Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- Linux 执行 fdisk -l 出现 GPT PMBR 大小不符 解决方法
码农研究僧
BUGlinuxgpt运维fdiskPMBR
目录前言1.问题所示2.原理分析3.解决方法前言找工作,来万码优才:#小程序://万码优才/r6rqmzDaXpYkJZF1.问题所示执行fdisk-l的时候出现如下提示:[root@VMS-Centos-test1~]#fdisk-lGPTPMBR大小不符(419430399!=4294967295),将用写入予以更正。ThebackupGPTtableisnotontheendofthedev
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幼稚鬼?
算法蓝桥杯笔记
**时间复杂度**一、概念理解时间复杂度是用来衡量算法运行时间随输入规模增长而增长的量级。它主要关注的是当输入规模趋向于无穷大时,算法执行基本操作的次数的增长趋势,而不是精确的运行时间。二、分析代码中的基本操作确定关键操作在一段代码中,首先要找出对整体运行时间影响最大的操作。例如,在一个循环中,如果循环体主要是进行简单的算术运算,那么这些算术运算就是基本操作。对于排序算法,比较元素大小和交换元素位
- AI 对程序员的冲击剖析
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摘要随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其影响力已逐渐渗透到各个行业,程序员群体也面临着前所未有的冲击。本文深入探讨AI对程序员在编程工作模式、技能需求以及职业发展路径等方面带来的冲击,并分析程序员应对这些冲击的策略与方向,旨在为程序员在AI时代的职业发展提供参考。一、引言AI技术近年来取得了突破性进展,其在自然语言处理、机器学习、深度学习等领域的应用日益广泛。在软件开发领域,AI不再仅仅是辅助工
- 蓝桥杯常用api总结
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数据结构算法javaacm竞赛
蓝桥杯常用api总结:Util:Util.print(arr);//打印数组String:str.length();//获取长度:str.subSting(start,end);//(取到end-1)切片函数:str.charAt(i);//获取某个位置的字符:toCharArray();//转换成字符数组:x.compareTo(y);//x,y两个字符串比较字典序:(代表的数字的大小比较):S
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手掌大小的超级计算机Nvidia在CES2025上为桌面用户推出了一款大小和手掌差不多的超级计算机——ProjectDIGITSAI超级计算机。虽然它的大小和一个手掌差不多,但性能方面可以说是强到惊人。ProjectDIGITSProjectDIGITSProjectDIGITS搭载全新的GB10GraceBlackwell超级芯片,这是一款基于NVIDIAGraceBlackwell架构的片上系
- Linux 如何使用fdisk进行磁盘相关的操作
linux
简介fdisk命令是Linux中用于管理磁盘分区的强大文本实用程序。它可以创建、删除、调整大小和修改硬盘上的分区。基本语法fdisk[options]:要管理的磁盘,例如/dev/sda、/dev/nvme0n1或/dev/vda示例用法列出所有分区将显示所有可用的磁盘及其分区,包括它们的大小和文件系统fdisk-l示例输出Disk/dev/sda:500GBSectorsize(logical/
- 什么是Oracle认证专家(OCP)?
leegong23111
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Oracle认证专家(OracleCertifiedProfessional,简称OCP),是甲骨文公司精心打造的一项专业级数据库认证体系。该认证深度聚焦于Oracle数据库技术范畴,致力于培育并精准认证一批能够熟练管理、高效维护以及深度优化Oracle数据库系统的资深专业人才。一旦成功获取OCP认证,即标志着个人已全面掌握了一系列高级数据库技能,其中囊括了数据库软件的安装部署、系统参数的精细配置
- 华为流程L1-L6业务流程深度细化到可执行
智慧化智能化数字化方案
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该文档主要介绍了华为业务流程的深度细化及相关内容,包括流程框架、建模方法、流程模块描述、流程图建模等,旨在帮助企业构建有效的流程体系,实现战略目标。具体内容如下:华为业务流程的深度细化流程层级:华为业务流程分为L1-L6六个层级,L1为流程大类,L2为流程组,L3为流程,L4为子流程,L5为活动,L6为任务。各级流程层层细化,从宏观战略层面逐步落实到具体执行层面,确保流程的完整性和可操作性。流程框
- HTTPS keytool工具使用(高频)
笑锝没心没肺
Linux#网络安全https网络协议http
keytool是Java平台的一个密钥和证书管理工具,它用于管理JavaKeystore(JKS)文件,这些文件用于存储密钥和证书。以下是keytool命令的一些常用选项及其详解:基本语法keytool[options]选项列表生成密钥库-genkeypair:生成密钥对。-alias:密钥库条目的别名。-keyalg:密钥算法,例如RSA或EC。-keysize:密钥大小(位数)。-validi
- 学习记录:OpenMV 摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。
DIY机器人工房
openmv学习笔记学习opencvpython
代码解释:整体功能:此代码是使用OpenMV摄像头的一个简单示例,主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集,并计算和显示采集图像的帧率。首先,对摄像头进行初始化,包括重置、设置像素格式和帧大小,并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。#版权所有(c)2013-2023OpenMVLLC。保留所有权利。#h
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 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><