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charles666666
人工智能自然语言处理语言模型知识图谱transformer
一、提示词工程工具链:概念与架构解析1.1为什么需要工具链?大模型交互的本质是“指令设计”,但人工编写提示词存在三大痛点:效率低(重复调试耗时)、质量不稳定(依赖个人经验)、复用性差(场景迁移成本高)。例如,某电商企业要求AI生成500种商品描述时,人工逐条调整提示词需耗费数周,且风格难以统一。工具链的价值在于通过模块化设计与自动化流程解决上述问题。其核心架构包含三个层级:需求解析层:将用户需求拆
- 大语言模型中的思维链提示:解锁高效互动的秘密
t0_54program
大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域,大语言模型(LLMs)已然成为一颗耀眼的明星,它经过海量训练,能够理解并生成人类语言,在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而,若想与这些模型实现高效沟通,掌握正确的请求方式至关重要,而思维链提示(Chainofthoughtprompting)便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示(Prompting)?LLMs基于海量数据集进行训练,以理解并生成类人文本。其
- 【数据标注师】语音切割转写
试着
数据标注师数据标注师语音切割转写
目录**一、语音标注任务解析****任务类型矩阵****核心挑战****二、硬件与工具准备****专业级工作环境配置****必备工具掌握****三、核心技能深度训练****模块1:精准切割技术****模块2:专业级听辨能力****模块3:转写规范体系****四、复杂场景攻坚策略****场景1:多人对话分割****场景2:专业领域转写****五、质量与效率双提升****质检避错清单****效率提升方
- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
超自然祈祷
智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
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在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- 选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由
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在AI模型训练尤其是大模型领域,存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长,如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中,数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而,随着数据集的急剧增长,存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求,导致读写性
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- AI算力综述和资料整理
木鱼时刻
人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
- Launcher3源码分析(CellLayout)
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CellLayout是workspace的屏幕。CellLayout中的一些重要属性:intmCellWidth;intmCellHeight;//每一个屏幕的行列数intmCountX;//每一行的item个数intmCountY;//每一列的item个数//item之间的距离intmWidthGap;//item之间的宽度intmHeightGap;//item之间的高度构造方法publicC
- Launcher3中的CellLayout 和ShortcutAndWidgetContainer 的联系和各自职责
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1.CellLayout(网格布局容器)/***网格布局的核心容器,负责划分单元格和管理占用状态*/publicclassCellLayoutextendsViewGroup{privateintmCellWidth=100;//单元格宽度(像素)privateintmCellHeight=100;//单元格高度privateintmCountX=4;//列数privateintmCountY=4
- 同态加密库(HElib)
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HElib是一个开源的同态加密软件库,由耶鲁大学专家开发,最初由ShaiHalevi和VictorShoup开发,CraigGentry在IBM任职期间也参与相关研究,于2013年5月5日首次发布。主要支持带自举(Bootstrapping)的Brakerski-Gentry-Vaikuntanathan(BGV)方案和近似数Cheon-Kim-Kim-Song(CKKS)方案。一、项目概述开发背
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基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统,能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据,并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体,广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板,而基于深度
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1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
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口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
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文章目录关键说明:以下是IPv4地址空间中前缀长度与主机位关系的完整表格大全,按照前缀长度从小到大(主机位从大到小)排列:前缀长度子网掩码主机位数量地址总数可用主机数典型应用场景/00.0.0.0324,294,967,296不可用默认路由/1128.0.0.0312,147,483,648不可用理论划分/2192.0.0.0301,073,741,8241,073,741,822国家级网络/32
- Windows系统部署YOLOv5 v6.1版本的训练与推理环境保姆级教程
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文章目录一·概述二·依赖环境(`prerequisites`)2.1硬件环境2.2软件环境三·环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型3.7安装其他依赖3.8测试环境安装3.9测试训练流程四·参考链接一·概述本文档主要记录使用工
- 分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
- 非法指针引用的‘连环杀手’:C语言程序员的必修生存课(2万字长文)
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c语言面试智能指针野指针函数指针内存泄露C++面经
1.指针的本质:内存的“遥控器”要搞懂指针的安全性,先得明白指针到底是个啥。简单来说,指针是个变量,但它存的不是普通数据,而是内存地址。你可以把它想象成一个遥控器,指向内存里的某个位置,告诉你:“嘿,数据在这儿!”通过指针,你可以直接读写那块内存的数据。但问题来了:如果这个“遥控器”指向的地方压根儿没数据,或者指向了不该碰的地方(比如系统内存),那程序可就炸了。这就是非法指针引用的根源。
- 【C++】实验八
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题目:1、求面积,输入底和高,输出三角形的面积,循环上述输入输出过程,直到输入为负数时,程序输出“结束”。思路:写一个循环,输入为负时跳出,在循环内输入底和高输出三角形面积2、输出1000以内,能被2,7,9任意两个整除的数。每行输出5个。思路:用for循环来取出每一个数,再用逻辑表达式来分别判断3、输出两个数(含这两个数)之间所有奇数的和思路:需要两个由键盘输入的变量当作范围,用逻辑表达式进行判
- C++入门笔记
张峻铖
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写在开头初衷:对于一个程序员/算法工程师来说,只会Python未免过于单薄了。出于未来找工作的需要,开始学习C++,并使用C++刷LeetCode。背景:本科有C语言课程,甚至学过汇编,研究生阶段主要使用Python。提醒:该系列文章以尽可能快地应用C++(刷题)为目的,暂以B站黑马程序员C++教程为教材,主要记录重点内容和对个人来讲不易理解或陌生的内容,具有较浓的个人笔记特点,因此,在全面性和权
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C++入门学习笔记1:命名空间2:C++输入&输出3:缺省参数4:函数重载5:引用6:内联函数1:命名空间在C语言的学习中变量、函数和类的名称将都存在于全局作用域中,可能会导致很多冲突,使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化,以避免命名冲突或名字污染,namespace关键字的出现就是针对这种问题的。#include#includeintrand=10;//C语言没办法解决类似这样的命名冲突
- 微调大语言模型(生成任务),怎么评估它到底“变好”了?
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语言模型人工智能自然语言处理
随着大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用,越来越多团队开始基于它们做微调,定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务,但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后,如何科学有效地评估模型效果,帮助你用对指标,做出准确判断。一、微调时的评估:关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss(ValidationLoss)微调训练时,我们会准备一部分数据作为验
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
QQ67658008
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电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标:‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝(巢)带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
- 不懂的还在争论AI,懂行的已用Python+DeepSeek变现!逆袭机会就在AI应用层
渡难繁辰
python开发人工智能拥抱AI人工智能pythonai
最近总有种错觉:AI时代轰轰烈烈,普通人却只能当看客?大模型训练动辄千万美金,算法高深莫测,似乎离我们太远。别急,AI真正的革命性力量,正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙,就是你早该学起来的:Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”,行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数!巨头烧钱搭台,我们轻量唱戏!科技大佬砸重
- 终端文件查看终极奥义:是时候升级你的`cat`了!——揭秘`bat`:一个你相见恨晚的命令行神器
wylee
bashcatbat
前言:告别“原始时代”,你的终端值得拥有更美的视界!作为一名常年与代码、日志、配置文件打交道的开发者或系统管理员,终端无疑是我们最亲密的伙伴。我们习惯了用ls列出文件,用grep搜索内容,当然,也少不了用cat来查看文件的内容。然而,你是否曾无数次地面对一堆密密麻麻、黑白灰相间的代码或日志,感到眼睛疲劳、心生烦躁?传统的cat命令,它简单、直接、高效,但它也仅仅是“打印”而已。它不会帮你区分代码结
- 力扣网C语言编程题:“寻找重复数”的两种思路
魏劭
逻辑编程题C语言leetcode算法
一.简介本文记录力扣网上编程题目,主要涉及数组方面的,指针的使用来解决问题,这里以C语言实现。二.力扣网C语言编程题:寻找重复数题目:寻找重复数给定一个包含n+1个整数的数组nums,其数字都在[1,n]范围内(包括1和n),可知至少存在一个重复的整数。假设nums只有一个重复的整数,返回这个重复的数。你设计的解决方案必须不修改数组nums且只用常量级O(1)的额外空间。示例1:输入:nums=[
- 力扣网C语言编程题:在数组中查找目标值位置之二分查找法
魏劭
逻辑编程题C语言leetcodec语言算法
一.简介上一篇文章对力扣网上"有序数组中查找目标值范围"题目进行了普通的解法。文章如下:力扣网C语言编程题:在数组中查找目标值位置之暴力解法-CSDN博客本文使用二分查找法进行实现,因为二分查找法符合题目要求(时间复杂度为O(logn))。二.力扣网C语言编程题:在数组中查找目标值位置之二分查找法题目:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums,和一个目
- 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><