- AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧
SuperAGI架构师的AI实验室
AI大模型应用开发宝典AIGC人工智能easyuiai
AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词:AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状,然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例,展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
- Python高级数据结构——分治法(Divide and Conquer)
Echo_Wish
Python笔记数据结构与算法Python算法数据结构
Python中的分治法(DivideandConquer):高级算法解析分治法是一种将问题划分为更小的子问题,解决子问题后再将结果合并的算法设计方法。它常被应用于解决复杂问题,如排序、搜索、图问题等。在本文中,我们将深入讲解Python中的分治法,包括基本概念、算法框架、具体应用场景,并使用代码示例演示分治法在实际问题中的应用。基本概念1.分治法的定义分治法将一个大问题划分为若干个规模较小且相互独
- 【Vue 3 Diff算法解析:从排队老头到最长递增子序列(LIS)】
Gazer_S
Vue3算法vue.js算法前端
Vue3Diff算法解析:从排队老头到最长递增子序列(LIS)前言Vue3的diff算法是前端框架中的一颗明珠,它通过巧妙的最长递增子序列(LIS)算法,将DOM操作的复杂度从O(n²)降低到O(nlogn)。但这个算法对很多开发者来说就像一本天书,充满了抽象的概念和复杂的逻辑。今天我们用通俗易懂的比喻来揭开它的神秘面纱。一、核心理念:老头排队的智慧1.1问题场景想象一下,有一群老头要按年龄从小到
- 人工智能概述
雪碧聊技术
人工智能人工智能
欢迎来到AI奇妙世界!亲爱的开发者朋友们,大家好!我是人工智能领域的探索者与分享者,很高兴在CSDN与你们相遇!在这里,我将持续输出AI前沿技术、实战案例、算法解析等内容,希望能和大家一起学习、交流、成长!为什么关注AI?人工智能正在重塑世界!深度学习让机器拥有“视觉”“听觉”**大模型(如GPT、文心一言)**改变人机交互方式数据科学赋能商业决策AI医疗助力精准诊断智能推荐优化用户体验无论你是A
- 机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型应用入门实战与进阶AI大模型企业级应用开发实战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
机器学习算法解析:XGBoost与LightGBM作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:XGBoost,LightGBM,高效特征选择,并行化训练,自动调参,弱分类器集成1.背景介绍1.1问题的由来随着数据科学和人工智能技术的发展,越来越多的问题需要利用机器学习算法进行解决。传统的一维决策树虽然直观且易于理解,但在面对高维度数据集时
- 大语言模型:人像摄影的“达芬奇转世”?——从算法解析到光影重塑的智能摄影革命
黑巧克力可减脂
AIGC语言模型人工智能自然语言处理
导言在摄影术诞生之初,达芬奇或许无法想象,他对于光影、比例和解剖的严谨研究,会在数百年后以另一种形式重生。今天,当摄影师面对复杂的光线环境或苦苦寻找最佳构图时,一位由代码构筑的“光影军师”正悄然降临——大语言模型(LLM)正以前所未有的方式,重塑人像摄影的创作边界。解构经典:大语言模型如何“消化”百年摄影智慧大语言模型并非凭空创造建议,其根基在于对海量摄影知识体系的深度理解与结构化重组。理论内化:
- 【自动驾驶】经典LSS算法解析——深度估计
IRevers
个人学习笔记自动驾驶算法人工智能深度学习python机器学习
LSS-Lift.Splat,Shoot论文题目:Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesFromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D代码:https://github.com/nv-tlabs/lift-splat-shoot概括:先做深度估计和特征融合,然后投影到BEV视图中,在BEV视图中做特征融合,在融合后的特
- 直线插补动画引擎:从数学原理到C#实现——用代码绘制动态几何艺术
墨夶
C#学习资料c#算法开发语言
一、直线插补核心算法解析1.1DDA算法数学原理//////DDA算法实现直线插补///publicclassLineInterpolator{privatePointF_currentPoint;privatePointF_endPoint;privatefloat_stepSize;privatefloat_dx,_dy;privatefloat_xIncrement,_yIncrement;
- 多目标路径规划:IMOMD-RRT*算法详解
多目标路径规划项目结构与关键算法解析一、项目版本概览该路径规划项目共包含两个主要版本:两个版本的共同点:配置文件路径:config/algorithm_config.yamlsystem:使用不同算法的编号destination:定义目标点的ID列表map:指定使用的地图文件pseudo:1:仅规划起点到终点0:多目标路径规划两个版本的区别:✅新版特点:路径生成由src/main可执行文件完成;支
- LeetCode算法解析:全面掌握编程挑战与面试技能
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:LeetCode作为一个在线编程平台,提供了丰富的算法问题,帮助程序员提升编程技能和面试准备。内容覆盖了多种计算机科学领域,包括数据结构和算法,以及各类编程难题。解决这些问题有助于深化对编程语言、数据结构和算法的理解,并提高系统设计和软件开发能力。本解析可能会包含一个名为“leetcode-master”的开源项目,该项目包含了不同编程语言的LeetCode问
- Go项目限流全攻略:超越中间件的全方位解决方案
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引言:限流在分布式系统中的重要性在当今高并发的互联网应用中,流量控制已成为保障系统稳定性的关键手段。一次突发的流量洪峰可能导致整个系统崩溃,造成不可估量的损失。作为Go开发者,我们常常会面临这样的面试问题:Go项目中如何实现限流?仅仅使用中间件就足够了吗?本文将深入探讨Go项目中的限流策略,分析中间件的局限性,并介绍超越中间件的全方位解决方案。一、常见限流算法解析1.令牌桶算法(TokenBuck
- React.js前端开发中的性能优化的常见挑战与解决思路
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React.js前端开发中的性能优化的常见挑战与解决思路关键词:React性能优化、虚拟DOM、重新渲染、代码分割、内存管理摘要:本文深入探讨React应用开发中常见的性能瓶颈及其解决方案。从虚拟DOM原理到Fiber架构演进,从组件渲染机制到内存泄漏预防,通过算法解析、数学模型验证和实战案例,系统性地构建React应用性能优化知识体系。本文还将提供可落地的性能检测工具链和最佳实践方案。文章目录R
- 梯度增强与XGBoost算法解析
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##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- 计算机视觉算法实战——手势识别:技术、实现与未来展望(主页有源码)
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✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.手势识别领域介绍手势识别作为人机交互(HCI)领域的重要组成部分,已经成为计算机视觉研究的热点方向之一。这项技术通过摄像头捕捉人类手部动作,利用算法解析这些动作所代表的含义,进而实现与计算机系统的自然交互。手势识别系统通常包含以下几个关键环节:图像采集、预处理、特征提取、分类识别以
- 自适应限流算法实战
双囍菜菜
#Go高吞吐架构算法Golang
自适应限流算法实战文章目录自适应限流算法实战一、限流算法演进史:从静态到自适应1.1传统限流算法的致命缺陷1.2自适应限流的革命性突破二、自适应限流核心指标体系2.1黄金四维指标2.2指标融合公式三、经典自适应算法解析3.1TCPBBR带宽自适应算法核心限流应用3.2NetflixConcurrencyLimit梯度下降策略智能探针机制四、AI赋能的智能限流4.1LSTM预测模型架构4.2强化学习
- 基于EKF的三自由度车辆定位算法解析与实践
南风寺山
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:扩展卡尔曼滤波器(EKF)是处理非线性系统的有效算法,广泛应用于车辆定位、自动驾驶和机器人导航。本文档提供的源码针对车辆三自由度动态模型实现了EKF,通过传感器数据融合提高了车辆定位的精度。文档详细解析了EKF在车辆定位中的应用,从基础理论到算法流程,再到源码的具体实现,为开发者提供了深入学习EKF的机会,并展示了如何利用EKF实现精确的车辆定位。1.EKF基
- 从 PPO、DPO 到 GRPO:大语言模型策略优化算法解析
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从PPO、DPO到GRPO:大语言模型策略优化算法解析背景与简介大语言模型(LLM)的训练通常分为预训练和后训练两个阶段。预训练阶段,模型在海量文本上学习下一词预测的能力;后训练阶段,我们希望进一步对齐模型输出与人类偏好,使模型给出的答案更符合人类期待。这常通过人类反馈强化学习(RLHF)来实现。RLHF的典型流程是:先让人类对模型的不同回答进行比较,得到偏好数据,然后训练一个奖励模型来评估回答质
- 45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
写文章的大米
数据结构&算法数据结构算法
↑↑↑欢迎关注,分享更多IT技术注:本笔记为公司内部技术小组持续学习2年多时间+个人整理不下5次的结果产出。目录45|位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?算法解析位图(BitMap)布隆过滤器45|位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?开篇题如何实现网页爬虫中的URL去重功能?算法解析需求功能性需求添加一个URL查询一个URL非功能性
- 前端十种排序算法解析
涛哥码咖
算法排序算法前端算法
1.冒泡排序1.1说明冒泡排序为一种常用排序算法,执行过程为从数组的第一个位置开始,相邻的进行比较,将最大的数移动到数组的最后位置执行的时间复杂度与空间复杂度为o(n^2)1.2执行过程从数组的第一个位置开始,截止位置为arr.length-1-i,相邻比较元素值如果前个元素值大于后个相邻元素值,交换两个元素的值重复执行2步骤for循环执行的次数完成及完成排序1.3实现代码functionbubb
- 操作系统关键知识点之实时调度算法解析与应用
一杯年华@编程空间
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操作系统关键知识点之实时调度算法解析与应用本次重新学习操作系统,希望将学习内容进行总结,与大家一同学习进步。以下将梳理文档中的核心知识点,并以通俗语言讲解,标注重点,最后通过表格总结。一、核心知识点总结与通俗讲解(一)实时系统的可调度性判定知识点:通过公式(\sum_{i=1}^{m}\frac{C_{i}}{P_{i}}\leq1)判断系统是否可调度,其中(m)为进程数,(C_i)为进程(i)的
- Brduino脑机连载(十一)P300 脑电识别常用算法
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P300脑电识别常用算法解析在脑机接口(Brain-ComputerInterface,BCI)领域,P300作为一种极具代表性的事件相关电位(Event-RelatedPotentials,ERP)成分,具备重要的应用价值。通过对大脑在特定刺激下产生的P300电位进行识别,能够解读大脑意图,进而实现大脑与外部设备之间的交互。本文旨在深入探讨P300脑电识别中常用的一些算法,剖析其原理、应用及各自
- 可解释性医疗影像算法解析
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内容概要在医疗影像分析领域,可解释性算法的核心价值在于建立临床诊断的透明化决策路径。本文通过系统性解构深度学习框架下的技术链条,揭示从数据标注、特征工程到模型评估的全流程透明度构建方法。研究聚焦卷积神经网络(CNN)与注意力机制的双向协同作用,量化分析其在肺结节检测、肿瘤分割等场景中的特征可视化效果。为平衡算法性能与可解释性需求,文中提出基于多维度评估指标的优化框架(见表1),涵盖准确率、召回率、
- AI人工智能主动学习的算法解析
AI云原生与云计算技术学院
人工智能学习算法ai
AI人工智能主动学习的算法解析关键词:主动学习、机器学习、人工智能、数据标注、查询策略、半监督学习、模型优化摘要:本文深入解析AI领域中的主动学习算法,这是一种让机器学习模型能够"主动"选择最有价值数据进行学习的智能方法。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释其工作原理,详细分析核心算法和数学模型,并提供Python实现示例。文章还将探讨主动学习的实际应用场景、工具资源以及未来发展趋势。背景介
- Python实现快速排序的三种经典写法及算法解析
宸津-代码粉碎机
算法数据结构python
今天想熟悉一下python的基础写法,那就从最经典的快速排序来开始吧:1、经典分治写法(原地排序)时间复杂度:平均O(nlogn),最坏O(n²)空间复杂度:O(logn)递归栈空间特点:通过左右指针交换实现原地排序defquick_sort(arr,low,high):iflowpivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)3、尾递归优
- Python 爬虫实战:猫眼电影登录与票房数据爬取(请求签名算法解析)
yansideyucsdn
python爬虫实战python爬虫算法
一、引言猫眼电影作为国内知名的电影票务平台,提供了丰富的电影票房数据和影评信息。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的票房数据,进行数据分析和可视化展示。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取猫眼电影的票房数据,并解析请求签名算法,实现合法合规的数据采集。二、项目背景与目标2.1项目背景猫眼电影平台拥有海量的电影票房数据和用户评价,这些数据对于电影行业从业者、研究人员以及普通观众
- C语言多级指针三维理解法:从变量地址到函数回调
星辰夜语666
Cc语言开发语言
博主介绍:精通C、Python、Java、JavaScript等编程语言,具备全栈开发能力。日常专注于分享编程干货、算法解析、项目实战经验,以及前沿技术动态。让我们一起在技术的道路上不断探索,共同成长!C语言多级指针三维理解法:从变量地址到函数回调1.引言在C语言的学习和使用过程中,指针一直是一个核心且具有挑战性的概念,而多级指针更是让许多开发者望而却步。多级指针不仅涉及到内存地址的复杂操作,还在
- 【普及−】洛谷P1706 全排列问题
CCF_NOI.
信息学奥赛C++图的遍历算法
见:P1706全排列问题-洛谷题目描述按照字典序输出自然数1到n所有不重复的排列,即n的全排列,要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。输入格式一个整数n。输出格式由1∼n组成的所有不重复的数字序列,每行一个序列。每个数字保留5个场宽。输入输出样例输入#13输出#1123132213231312321说明/提示1≤n≤9。算法解析DFS,对楼上的回溯+剪枝进行详解。我们以N=3为例,构造一
- DALL·E 2 生成图像的风景增强:如何优化旅行照片
AI天才研究院
DALL·E2风景ai
DALL·E2生成图像的风景增强:如何优化旅行照片关键词:DALL·E2、图像生成、风景增强、AI修图、旅行照片优化、深度学习、计算机视觉摘要:本文深入探讨了如何利用OpenAI的DALL·E2模型来增强和优化旅行照片中的风景元素。我们将从技术原理出发,详细解析DALL·E2的图像生成机制,并提供实用的分步指南,展示如何通过AI技术将普通旅行照片转化为令人惊叹的艺术作品。文章包含核心算法解析、数学
- Java领域JVM的堆内存的动态扩展与收缩
Java技术栈实战
javajvm数学建模ai
Java领域JVM的堆内存的动态扩展与收缩关键词:JVM、堆内存、动态扩展、垃圾回收、内存管理、性能调优、GC策略摘要:本文深入探讨Java虚拟机(JVM)中堆内存的动态扩展与收缩机制。我们将从JVM内存模型基础出发,详细分析堆内存的动态调整原理、触发条件、实现机制以及对系统性能的影响。文章包含核心算法解析、数学模型建立、实际案例演示以及最佳实践建议,帮助开发者深入理解并优化JVM内存管理。1.背
- 工业视觉阈值技术圣经:VisionMaster六维算法解析+脑图攻防手册
Ro小陌
VisionMaster视觉算法计算机视觉视觉检测
VisionMaster阈值方式深度解析及脚本实现指南VisionMaster的阈值处理是Blob分析、缺陷检测等视觉任务的核心模块,其阈值方式根据应用场景的复杂性提供了多种灵活选择。一、阈值方式分类及原理单阈值(SingleThreshold)原理:设定固定阈值,根据极性划分目标与背景。亮于背景:灰度≥低阈值的像素被保留(范围:[低阈值,255])暗于背景:灰度≤低阈值的像素被保留(范围:[0,
- 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><