篓zi
篓zi

复杂网络数据集

NETWORK REPOSITORY A SCIENTIFIC NETWORK DATA REPOSITORY WITH INTERACTIVE VISUALIZATION and MINING TOOLS

Index of Complex Networks

KONECT

Stanford Large Network Dataset Collection

School Computing Data RepoSItory at ASU

SocioPatterns sensing platform

你可能感兴趣的:(数据集)

  • 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300% AI_DL_CODE 大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
    摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
  • Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案 AI大数据智能洞察 大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
    Hive与Hudi集成：增量大数据处理方案关键词：Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要：本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念，剖析它们之间的关系，详细阐述集成的算法原理与操作步骤，通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时，会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源，探讨未来发展趋势与挑战。
  • 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
    探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
  • 【YOLO系列】YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现 一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法YOLO目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉论文阅读
    YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾：精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求：工业落地：在移动端/边缘设备实现实时检测（>30FPS）学术突破：无需昂贵算力（如1080Ti即可训练），在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
  • JavaScript对象与Math对象完全指南 hui函数 Javascriptjavascript前端开发语言
    JavaScript对象与Math对象完全指南对象基础概念与操作对象是什么？数据集合：包含相关数据和功能的容器结构组成：属性：描述对象特征的变量（名词性）方法：对象可执行的操作（动词性，本质是函数）对象创建与访问//创建对象letperson={ //属性 name:"张三", age:28, profession:"软件工程师",  //方法 introduce(){  return`大家好，我
  • 重构数据库未来：金仓数据库，抢占 AI 原生时代先机
    7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机（云数据库AI版）以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年，这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次，电科金
  • 基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战 不若浮生一梦 python作业python数据分析开发语言
    本文将通过一个酒店订单数据集，展示如何使用Python进行完整的数据分析流程，包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察，适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。一、项目背景随着旅游业的迅速发展，酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。本项目基于某国际连锁酒店集团提供的真实订单数据，包含超过10万条记录，涵盖订单类型、顾客行为、取消情况等多个维度。目标是通
  • 数据赋能（343）——数据整合——概述 lh1793 数据
    进行数据整合时，需要遵循以下原则以确保整合数据的完整性、一致性、准确性和可用性。全方位集成原则：信息整合系统既是“数据中心”也是“业务中心”，应具备界面集成、数据集成、应用迁移、业务集成等能力。全面集成原则：既要支持逻辑集成，也要支持物理集成，确保数据的全面性和完整性。集约性原则：整合后的数据库应符合数据库标准要求，避免冗余，为数据共享奠定基础。衔接性原则：在数据整合过程中，应考虑到与不同比例尺或
  • 大模型QLoRA微调——基于Qwen2-7B的自动化病历摘要生成系统
    01项目简介（1）项目背景医疗文档中包含大量的诊疗信息，例如疾病诊断、手术名称、解剖部位、药物使用以及影像和实验室检查结果。这些信息是医疗数据分析的核心，但由于医疗文本内容复杂、格式多样，提取这些关键内容具有一定挑战。为此，本项目基于Qwen-7B大语言模型，通过QLoRA微调，使其从医疗文档中识别并提取这些信息。（2）数据集介绍本项目在Yidu-S4K数据集上进行指令微调任务，该数据共计包含10
  • Python中的 filter() | 函数详解 2401_87650616 python开发语言
    目录前言一、基本概念基本语法二、使用方式1.使用lambda函数2.使用普通函数3.使用None过滤假值三、filter()与列表推导式对比1.filter()方式2.列表推导式方式3.选择建议四、常见应用场景1.过滤偶数2.过滤空字符串3.过滤None值4.过滤质数五、注意事项与最佳实践1.惰性求值：filter()返回的是迭代器，只在需要时计算，节省内存2.性能考虑：对于大数据集，filter
  • 标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具 伏容一Julia
    标签助手：基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手（labelGo-Yolov5AutoLabelImg）是一个图形化的半自动图像注解工具，它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程，利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注，极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
  • SpringBoot Stream实战指南
    Stream的概念Stream（流）是计算机科学中用于处理数据序列的抽象概念，通常指按顺序读取或写入的数据集合。它可以是文件、网络连接、内存缓冲区等数据源的抽象表示，允许逐块处理数据而无需一次性加载全部内容。Stream的类型输入流（InputStream）从数据源（如文件、网络）读取数据，例如FileInputStream用于读取文件内容。输出流（OutputStream）向目标（如文件、控制台
  • 汤逊湖高分辨率矢量图Shp文件及ArcGIS应用指南 夏曦安
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本矢量图数据集针对汤逊湖地理信息，提供了精确的边界、形状及属性信息，适用于多种领域。介绍SHP文件及其相关文件格式，展示了在ArcGIS中如何进行空间分析，包括地形、缓冲区、叠加、网络分析，模拟分析，以及可视化等功能，强调其在环境科学、城市规划等领域的应用价值。1.汤逊湖矢量图数据集概述在地理信息系统（GIS）领域，准确、丰富的数据集是进行空间分析和决策支持的
  • RK3568笔记九十三：基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测 殷忆枫 RK3568学习笔记笔记YOLO
    若该文为原创文章，转载请注明原文出处。一、介绍Yolov5是一种目标检测算法，属于单阶段目标检测方法，是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。最新的YOLOv5v7.0有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x等，除了目标检测，
  • 博客摘录「 适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程，从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集（Windows+conda+pycharm）」2024年3月13日
    激活虚拟环境使用condaactivate命令激活虚拟环境，激活成功的标志就是命令行前面的（base）换
  • 电科金仓全栈出击，“融合数据库平台”挑战AI时代新范式
    7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机（云数据库AI版）以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年，这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次，电科金
  • 读心与芯：我们与机器人的无限未来05未来之路 躺柒 机器人机器人学人工智能大数据分析智能计算
    1.概念1.1.利用数据确定模式，描述数据集的某些属性，基于过去的经历判断未来可能发生什么，或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集，它不需要显式编程，为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据（又称训练数据）构建模型，在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型，包括有
  • 电科金仓“融合数据库”发布：锚定AI时代，重构国产数据库格局 可涵不会debug AI赋能数据库人工智能重构
    7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机（云数据库AI版）以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra，并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年，这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次，电科金
  • svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
    fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下：共5列，前4列为样本特征，第5列为类别，分别有三种类别Iris-setosa，Iris-versicol
  • Python数据可视化库之autoviz使用详解
    概要在数据可视化的广阔领域中，快速且智能地将数据转化为直观图表，是数据分析师和开发者的共同需求。Python的autoviz库应运而生，它凭借“一键生成可视化”的强大功能，极大地简化了数据可视化流程。无论是处理简单数据集，还是复杂的多变量数据，autoviz都能自动分析数据特征，生成高质量可视化结果，成为提升数据分析效率的得力助手。安装与验证1、安装方法autoviz库的安装可以借助Python常
  • 【SVM】支持向量机实例合集 KENYCHEN奉孝 支持向量机算法机器学习
    基于Java的SVM（支持向量机）实例合集以下是一个基于Java的SVM（支持向量机）实例合集，包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库（如LIBSVM、Weka、JSAT）实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集：//加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
  • 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型 艾派森 数据挖掘实战合集信息可视化人工智能python数据挖掘随机森林
    ‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
  • 9、LLaMA-Factory项目微调介绍 Andy_shenzl 大模型学习llamaLLaMAFactory微调大模型LoRA
    1、LLaMAFactory介绍  LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看，该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前（2024年3月1日）支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集，同时封
  • [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN：由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色 清风AI 计算机视觉算法深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络机器学习目标检测目标跟踪人工智能傅立叶分析深度学习
    目录1.背景和动机2.方法概述：ODA-GAN框架2.1弱监督分割管道2.2样本重新划分策略2.3ODA-GAN核心模块3.实验设置与结果3.1数据集和评估指标3.2性能比较3.3消融研究4.结论与贡献1.背景和动机虚拟免疫组化（IHC）染色技术旨在通过生成模型将H&E染色图像转换为IHC染色图像，从而避免繁琐的物理染色过程（如重复切片和抗体处理）。然而，现有方法面临关键挑战：染色不真实与不可靠性
  • 3D并行与4D并行
    3D并行3D并行通常指的是将以下三种并行策略结合起来：D1：数据并行（DataParallelism）D2：张量并行（TensorParallelism）D3：流水线并行（PipelineParallelism）各个“D”的含义及详细讲解1.数据并行（DataParallelism）含义：在数据并行中，每个设备（或一组设备）都持有完整的模型副本。训练数据集被分成多个批次（mini-batches）
  • 暗流涌动 创作人李新钢
    深度学习和所有机器学习方法一样，是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模，以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字，差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机的大脑（处理器加上存储器）里，总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字。学习的、反复看的图片叫“训练数据集”；“训练数据集”中，一
  • 详解C++中的全局算法 超级飞侠12138 C++c++开发语言c语言
    全局算法在C++中，全局算法通常指的是不依赖于特定数据结构或对象，而是可以在各种数据集合上使用的通用算法。这些算法通常定义在标准模板库（STL）中，因此可以在整个程序中重复使用，适用于多种数据类型。STL中的算法可以作用于数组、向量、列表、集合、映射等容器。使用这些算法时，通常需要包含头文件。（1）遍历算法std::for_eachstd::for_each算法用于对容器中的每个元素执行指定的函数
  • 【数据集】全球 0.5 度湿地甲烷排放与不确定性数据集 WetCHARTs WW、forever 数据集CH4
    目录数据概述v1.3.3新特性应用与验证数据下载数据文件信息模型配置说明（四位代码）空间与时间覆盖参考数据集名称：CMS:全球0.5度湿地甲烷排放与不确定性（WetCHARTsv1.3.3）数据概述数据概述-WetCHARTsv1.3.1数据概述-WetCHARTsv1.3.3此数据集提供了2001年1月1日至2022年8月31日期间，全球湿地甲烷（CH₄）排放的月度估算数据，空间分辨率为0.5x
  • Excel快速入门教程8-数据透视表 python测试开发
    有时您需要分析大量数据，成易于阅读和理解的报告。数据透视图允许我们分析此类数据并生成满足业务要求的报告。在本教程中，我们将介绍以下主题;什么是数据透视图？创建数据透视图二维数据透视图什么是数据透视图？数据透视图是大数据集的摘要，通常包括总数，平均值，最小值，最大值等。假设您有不同地区的销售数据，使用数据透视图可以按地区汇总数据并查找每个区域的平均销售额，每个区域的最大和最小销售额等。数据透视图允许
  • 机器学习实战笔记（四）：决策树（Python3 实现） max_bay 机器学习实战笔记机器学习实战决策树python
    1决策树的构造1.1决策树的特点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型。在构造决策树时，我们需要解决的第一个问题就是，当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用。为了找到决定性的特征，划分出最好的结果，我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集。这些数据子集会分
  • 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><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他