- x86-64汇编语言训练程序与实战
十除以十等于一
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:汇编语言是一种低级语言,与机器代码紧密相关,特别适用于编写系统级代码及性能要求高的应用。nasm编译器是针对x86和x86-64架构的汇编语言编译器,支持多种语法风格和指令集。项目Euler提供数学和计算机科学问题,鼓励编程技巧应用,前100个问题的答案可共享。x86-64架构扩展了寄存器数量并引入新指令,提升了数据处理效率。学习汇编语言能够深入理解计算机底层
- (二)SAP Group Reporting (GR) 核心子模块功能及数据流向架构解析
数据如何从子公司流转到合并报表的全过程,即数据采集→合并引擎→报表输出,特别是HANA内存计算如何优化传统ETL瓶颈。SAPGroupReporting(GR)核心模块功能及数据流向的架构解析,涵盖核心组件、数据处理流程和关键集成点,适用于S/4HANA1809+版本:一、核心功能模块概览模块功能关键事务码/FioriApp数据采集(DataCollection)整合子公司财务数据(SAP/非SA
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?
AI算力网络与通信
AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制?关键词:神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要:本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起,用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾,再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制(内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱),并对应解析神经形态计算的三大突破
- 数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?
Echo_Wish
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数据可视化:艺术与科学的交汇点,如何让数据“开口说话”?数据可视化,是科技与艺术的结合,是让冰冷的数字变得生动有趣的桥梁。它既是科学——讲究准确性、逻辑性、数据处理的严谨性;又是艺术——强调美感、信息传递的直觉性,以及与观众的共鸣。可以说,好的数据可视化不仅能让人快速理解复杂信息,还能激发思考、引发行动。科学——数据可视化的理性基石首先,数据可视化必须遵循严谨的数据处理和清晰的信息传递原则。这就要
- 大学生入门:分支结构及其易踩坑的点
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java大学生入门java开发语言经验分享
循环和分支在我们的日常代码中出现频率很高,无论是简单的数据处理还是复杂的业务逻辑,都会经常用到,它们看似简单,但是使用起来还是有很多隐藏的问题的,接下来我们一起学习或者复习一下:一、分支结构1、if语句主要包括三种:if语句、if-else语句、if-elseif-else语句if语句:if(条件表达式){//条件为真时执行的代码块}如果要执行的语句只有一句,可以省略“{}”,但是不建议if-el
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具
PythonAI编程架构实战家
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使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词:Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要:本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始,逐步深入到核心算法实现,包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例,读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
- # 【GEE基础及工具)(一)】工欲善其事,必先利其器:借助Open Earth Engine实现影像高效处理及批量任务执行
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在遥感数据分析与处理工作中,海量影像数据的预处理(如去云、裁剪)和分析(如均值计算)是支撑后续研究的核心环节。而Sentinel-2影像作为常用的遥感数据源,常因云层遮挡、数据量大等问题增加处理难度。同时,在使用GoogleEarthEngine(GEE)处理数据时,“批量导出任务需手动逐个启动”的问题也会显著降低效率。本文将从“工具优化”和“数据处理”两个维度展开,详细介绍如何通过GEE完成Se
- Mybatisplus的雪花算法及代码生成器的使用
你我约定有三
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1.雪花算法1.1背景:雪花算法(Snowflake)的使用背景主要源于高并发分布式系统环境下对唯一ID生成的需求。这种需求在像Twitter这样的社交媒体平台上尤为突出,因为Twitter需要处理每秒上万条消息的请求,并且每条消息都必须分配一个唯一的ID。这些ID不仅需要全局唯一,以跨机器、跨时间区分,还需要保持一定的顺序性(尽管不要求连续),以方便客户端排序和后续的数据处理。1.2与自动递增的
- 医疗AI新基建:MCP与A2A协议的破局与前瞻
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一、引言1.1研究背景与动因在数字化与智能化飞速发展的时代浪潮下,医疗AI已成为全球医疗领域变革与创新的关键驱动力。从疾病的早期精准诊断,到个性化治疗方案的制定,再到远程医疗与健康管理,医疗AI正以其强大的数据处理能力、精准的模式识别能力和高效的决策辅助能力,重塑着传统医疗服务的格局。据相关数据显示,2023年中国AI医疗行业规模达973亿元,预计2028年将增至1598亿元,年复合增长率达10.
- TiDB - 分布式数据库的架构与特性
爽新全效瓷兔膏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:TiDB是一个开源的分布式NewSQL数据库,受到了Google的Spanner/F1系统的启发。它提供水平扩展和强一致性事务,适用于需要高可用性和大规模数据处理的场景。TiDB的核心特点包括其分布式架构,由TiDBServer(SQL层)、PDServer(调度器)和TiKVServer(存储引擎)组成;支持无缝的水平扩展和ACID事务;与MySQL高度兼容
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
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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。
- 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战:从振动传感器数据到轴承故障预警系统
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摘要:在工业设备健康监测中,振动传感器数据是评估设备状态的核心依据,但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于PythonPandas构建工业级时序数据处理流水线,提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法,针对工业场景设计专用策略:短时缺失采用线性插值、长时缺失标记异常,振动数据结合移动平均与Z-score检测保留真实特征。通过时域(峰值、峭度
- 怎么判断一个DAPP是否真正去中心化
判断一个DAPP(去中心化应用)是否真正去中心化,需要从多个维度进行考察。以下是关键评估标准:1.区块链依赖程度✅真正去中心化:核心逻辑和数据处理完全依赖智能合约,运行在区块链上(如以太坊、Solana等)。❌伪去中心化:依赖中心化服务器处理关键数据或业务逻辑,仅前端去中心化。2.智能合约控制权✅去中心化:合约代码开源,无管理员密钥(adminkey)或可升级后门,治理由DAO(去中心化自治组织)
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java基础Java集合javapython开发语言
Java集合框架学习指南:一份完整的知识地图️前言JAVA集合,是每个Java开发者的必备武器。工作中的程序员都在使用它,因为它是数据处理中不可或缺的工具。说到如何优雅地使用、如何实现高性能、如何确保线程安全,相信大家都有自己的心得,毕竟实战中遇到的问题和解决方案都是最好的老师。但要说到底层实现原理、设计思想,可能就只有部分开发者有深入研究了。本文旨在帮助新手构建知识体系,也为老手提供系统复习的参
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
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文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- 42、智能制造与数字化转型:创新之路与实践成果
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智能制造与数字化转型:创新之路与实践成果1.数据处理决策与架构挑战在数据处理方面,需要考虑多个关键决策维度,主要包括摄入、处理和持久化。1.1数据摄入方式原始数据摄入:直接获取最基础、未经过处理的数据,能保留数据的完整性和原始特征,但可能数据量较大,处理成本较高。聚合数据摄入:对原始数据进行一定程度的汇总和整合,减少数据量,便于后续分析,但可能会丢失一些细节信息。1.2数据处理模式集中式处理:将数
- 年月日_怎样在excel日期表格中提取年月日等信息?
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“hello小伙伴们大家好,我是归一。本节内容我将继续给大家介绍ExcelPowerQuery数据处理实用的18种方法中的第11招——提取日期信息。下面,我们开始今天的学习吧~”#表格制作excel##在家办公日记##在家办公日记#01业务问题:如何提取日期中的年月日和季度?下面,我们来看这样一个问题:现有一张销售数据表,其中有一个订单日期字段,由于我们想要查看每个月、每个季度的销售情况,所以还需
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
大力出奇迹985
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本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
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随着人工智能技术的飞速发展,DeepSeek作为一款行业领先的开源大模型,正在大数据领域掀起一场深刻的变革。其强大的数据处理和分析能力,为各行业带来了新的机遇和变革,推动数据与业务的深度融合。以下是DeepSeek在大数据领域的一些典型的潜在应用:1.加速数据处理与分析流程在传统的大数据应用中,数据收集、预处理和分析往往是一个繁琐且耗时的工程。DeepSeek凭借其高效的算法和强大的计算能力,极大
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
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以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
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以下是基于Python和C++开发全国研学基地查询与管理APP的技术方案,结合高性能数据处理、混合语言开发及教育行业合规性要求:---###**一、核心功能架构**```mermaidgraphTDA[用户端APP]-->B{API网关}C[管理端平台]-->BB-->D[Python业务微服务]D-->E[C++数据处理引擎]D-->F[时空数据库集群]E-->G[智能推荐系统]F-->H[可视
- Python,C++,go语言开发社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理APP
Geeker-2025
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开发一款用于**社会犯罪人群回归社会跟踪与辅助管理**的App,结合Python、C++和Go语言的优势,可以实现高效的数据处理、实时的跟踪监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python+Go)-**编程语言**:-**Python**:用于数据处理、机器学习(如风险评估、行为预测)、脚本编写等。-**Go**:用
- Python, C ++开发冷冻食品供应链管理app
Geeker-2025
pythonc++
开发一款用于**冷冻食品供应链管理**的App,结合Python和C++的优势,可以实现高效的后端数据处理、实时的供应链监控以及用户友好的前端界面。以下是一个详细的开发方案,涵盖技术选型、功能模块、开发步骤等内容。##技术选型###后端(Python)-**编程语言**:Python-**Web框架**:Django或Flask-**数据库**:PostgreSQL或MySQL-**实时通信**:
- IoTDB智能分析节点AINode:时序数据分析的新引擎
时序数据说
iotdb数据分析数据挖掘时序数据库数据库大数据ai
在大数据与物联网的驱动下,时序数据处理需求激增,如何高效存储、管理并实时分析海量时序数据成为技术挑战。作为专为时序数据设计的数据库,IoTDB通过引入智能分析节点(AINode),将机器学习能力原生集成到数据库中,实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。本文将深入解析AINode的核心功能、技术优势及实际应用场景。AINode:IoTDB的智能分析引擎AINode是IoTDB推出的第三种内生节
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 《剑指offer》-算法篇-排序
小新学习屋
数据结构与算法算法leetcode职场和发展数据结构与算法
题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
hadoop布道师分布式zookeeperhadoop分布式锁
Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- 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><