- OnJava8-学习分享(附资源)
李超同学
学习书籍onjava8
本书是布鲁斯•埃克尔时隔15年,继ThinkinginJava之后又一力作,基于Java的3个长期支持版(Java8、11、17),讲解Java核心语法,并对Java的核心变化进行详述。全书内容通俗易懂,配合示例讲解逐步深入,并结合实际开发需要,从语言底层设计出发,有效帮读者规避一些常见的开发陷阱。主体部分共22章,内容包含对象、操作符、控制流、初始化和清理、复用、多态、接口、内部类、集合、函数式
- c# winform 五子棋 人机对战 (详细)
目录1.前言2.人机对战主要功能实现3.其他功能修改4.完整代码1.前言c#winform简单五子棋,支持连续悔棋。-CSDN博客基础版跳链接。建议先阅读。在基础版的界面上增加两个groupBox,并各自放两个radioButton。在基础版上form1.cs中增加变量privateboolisAIThinking=false;//判断是否该ai走privateTimeraiDelayTimer;
- 每日英汉对照(238-10-11)
快乐有你_1ec8
1CanIaskyousomething?我能问你件事吗?2Sure.当然。3DoyouknowyourfriendStuart?是关于你的朋友斯图尔特?4Well,heaskedmeoutagainandIsaidyes,andthenIstartedthinkingmaybeIshouldtalktoyourfirst.他又约我出去了,我答应了,然后我觉得应该先和你谈谈。5Aboutwhat?
- 英语流利说 Level6 Unit1 Part2 Dialogue
咔哧咔哧大橙子
ChangesinLifeWhatareyouthinkingabout?Youlooksopensive.IwasjustthinkingabouthowmuchthingshavechangedsinceIwasachild.Oh,sometimesIthinkaboutthattoo.Whatwereyourthoughts?Nostalgicforsure.GenerallyIrememb
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?—— 一项基于变形策略的实证研究
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?——一项基于变形策略的实证研究论文标题:RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorphosisarXiv:2507.16808[pdf,html,other]RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorp
- Sequential Thinking:AI深度思考的新范式及其与CoT、ReAct的对比分析
码字的字节
人工智能SequentialCoTReAct
引言:AI深度思考的演进与SequentialThinking的崛起在人工智能技术快速发展的今天,AI模型的思考能力正经历着从简单应答到深度推理的革命性转变。这一演进过程不仅反映了技术本身的进步,更体现了人类对机器智能认知边界的持续探索。早期的大语言模型虽然能够生成流畅的文本,但在处理复杂问题时往往表现出"浅思考"的局限性——答案可能看似合理,却缺乏严谨的推理过程和系统性考量。例如,2022年的一
- 《How to Take Smart Notes》读书笔记1
LY320
最近在读一本书,题为《HowtoTakeSmartNotes:OneSimpleTechniquetoBoostWriting,LearningandThinking–forStudents,AcademicsandNonfictionBookWriters》1。尚未读完,分享一些读这本书的感想,我的一些心得,和不解。这本书让我觉得最有收获的点是更新了我对记录和整理笔记的认识。通常我们在记录笔记时
- MCP与Sequential Thinking:系统问题的分解与解决之道
Echo_Wish
Python进阶python人工智能算法
MCP与SequentialThinking:系统问题的分解与解决之道引言:复杂问题背后的逻辑思维在面对复杂问题时,我们常常感到手足无措,尤其是在需要将任务分解为多个步骤时。这是对个人思维能力的极大挑战,而掌握有效的思维工具则可以让事情事半功倍。今天我们讨论的两个工具:MCP(MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive)和SequentialThinking(顺
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能
文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- 系统、架构、结构思维辨析
深海科技服务
IT应用探讨架构大数据服务器linux程序人生
一、什么是系统、架构、结构思维系统式思维、架构式思维和结构化思维都是解决复杂问题的重要思维方式,它们之间既有联系又有区别。1.系统式思维(SystemsThinking)定义:系统式思维是一种宏观的、整体性的思考方式,它关注事物作为一个整体的运作方式,以及其组成部分之间如何相互关联、相互影响。它强调理解事物内部的结构、模式、周期和反馈回路,而不是孤立地看待某个问题或某个部分。核心思想:整体性:看到
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- Cline中配置MCP
Alexon Xu
MCP
1、自动安装MCP默认AI生成的配置会报错:spawnnpxENOENTspawnnpxENOENT,然后排查了npx安装都是OK的,需要使用cmd运行npx,配置如下:{"mcpServers":{"sequentialthinking":{"autoApprove":[],"disabled":false,"timeout":60,"command":"cmd.exe","args":["/c
- 深入理解reeze/tipi项目中的词法分析与语法分析技术
焦习娜Samantha
深入理解reeze/tipi项目中的词法分析与语法分析技术tipiThinkingInPHPInternals,AnopenbookonPHPInternals项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tipi引言在编程语言实现领域,词法分析和语法分析是构建编译器或解释器的关键环节。本文将基于reeze/tipi项目中的相关内容,深入浅出地讲解这些核心技术原理。
- Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
钟屿
论文阅读人工智能深度学习学习图像处理计算机视觉
Diff-Retinex:用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中,我们重新思考了低光照图像增强任务,并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型,称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外,我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此,Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中,我
- 【番外】 AI 时代应具备的四大核心能力
成都犀牛
人工智能大模型人工智能机器学习
四大核心能力AI思维、整合力、引导力、判断力另:如果想快速吸收,可以直接下拉到最后看总结1.AI思维(AIThinking)AI思维是人工智能模型在执行任务时所展现的“思考”方式,是其内部决策逻辑和数据处理能力的体现。算法思维(AlgorithmicThinking):解释:指AI理解和执行决策逻辑的能力。这包括理解任务的内在结构,将问题分解为可处理的步骤,并按照预设或学习到的算法进行处理。它关注
- 论文阅读:arxiv 2025 OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://www.doubao.com/chat/8815924393371650https://arxiv.org/pdf/2506.02397#page=17.09OThink文章目录速览研究背景与问题核心思路与方法实验结果结论与意义速览这篇论文聚焦于
- 论文阅读:arxiv 2025 Not All Tokens Are What You Need In Thinking
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://arxiv.org/pdf/2505.17827https://www.doubao.com/chat/8814790364572162文章目录速览研究背景提出的解决方案:条件token选择(CTS)实验结果核心贡献研究局限总结速览这篇论文主要探
- CppCon 2016 学习:Lightweight Object Persistence With Modern C++
虾球xz
CppCon学习c++开发语言
你给出的这段文字是某个演讲、论文或者技术文档的概要(Overview)部分,内容主要是关于内存分配器(allocator)设计以及**对象持久化(objectpersistence)**的一些思路。让我帮你逐条解析和理解:Overview(概要)•Goals(目标)Describeawayofthinkingaboutallocatordesignthatmaybehelpful描述一种设计内存分
- ✨如何在 vLLM 中取消 Qwen3 的 Thinking 模式
杨靳言先
人工智能pythonchatgpt自然语言处理pytorch
如何在vLLM中取消Qwen3的Thinking模式在使用Qwen3模型与vLLM(VeryLargeLanguageModel)进行推理服务时,你可能会发现模型默认会输出类似“我正在思考……”的提示内容。这种行为被称为Thinking模式。如果你希望跳过这些提示内容,直接返回模型结果,本文将介绍两种实现方式。什么是Thinking模式?Thinking模式是Qwen3在推理时默认输出的一种提示语
- fastadmin发送邮箱提示“SMTP Server did not respond with anything I recognized”
爱吃西红柿!
php
修改vendor/txthinking/mailer/src/Mailer/SMTP.php亲测有效
- 17、Swift框架微调实战(2)-QWQ-32B LORA微调cot数据集
Andy_shenzl
大模型学习SwiftQWQ微调LORA
1、QWQ-32B介绍1.1基本介绍QwQ是Qwen系列的大模型之一,专注于推理能力(reasoning)。相比于传统的指令微调(instruction-tuned)模型,QwQ具备思考与推理(thinkingandreasoning)的能力,因此在各种下游任务(特别是复杂问题)上,能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型,其性能可媲美当前最先进的推理模型,如DeepSeek
- 大模型现象级发现-2025年上半年 资料收集
CSPhD-winston-杨帆
人工智能
相关资料让QwQ思考模型-不思考的小技巧2025-05-27最新实验:不听人类指令OpenAI模型拒绝自我关闭https://x.com/PalisadeAI/status/1926084635903025621公众号qwen3的致命幻觉!大模型微调会思考的大模型更不听话,我的豆包失控了…WhenThinkingFails:ThePitfallsofReasoningforInstruction-
- 多目标跟踪笔记2023
AI算法网奇
数据结构与算法目标跟踪笔记人工智能
目录cvpr2023多目标跟踪算法汇总:MixFormerV2ovtrack模型284MMotionTrackFocusOnDetails:OnlineMulti-objectTrackingwithDiverseFine-grainedRepresentation1、摘要2、方法Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-Object
- 图文检索(1):Rethinking Benchmarks for Cross-modal Image-text Retrieval
简简单单的貔貅
图文检索深度学习计算机视觉
RethinkingBenchmarksforCross-modalImage-textRetrieval摘要1引言2相关工作2.1Image-Textretrieval2.2Image-TextDatasets3方法3.1更新图像候选池3.1.1准备候选图像3.1.2搜索相似的图像3.1.3组装相似的图像集3.2对粗粒度文本进行翻新3.2.1找到粗粒度的文本3.2.2提示生成细节3.2.3合并新
- LeapVAD:通过认知感知和 Dual-Process 思维实现自动驾驶飞跃——论文阅读
一点.点
#自动驾驶人工智能语言模型
《LeapVAD:ALeapinAutonomousDrivingviaCognitivePerceptionandDual-ProcessThinking》2025年1月发表,来自浙江大学、上海AI实验室、慕尼黑工大、同济大学和中科大的论文。尽管自动驾驶技术取得了显著进步,但由于推理能力有限,数据驱动的方法仍然难以应对复杂的场景。与此同时,随着视觉语言模型的普及,知识驱动的自动驾驶系统也得到了长
- NoThinking vs Thinking:推理模型无需思考也能有效
王哥儿聊AI
大模型论文阅读解析人工智能语言模型自然语言处理
摘要:最近的大型语言模型(LLMs)显著提升了推理能力,主要是通过在生成过程中包含一个明确且冗长的“思考”过程来实现的。在本文中,我们质疑这种明确的思考过程是否真的必要。我们使用最先进的DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型,发现通过简单的提示绕过思考过程(记作NoThinking)可以出人意料地有效。在控制token数量的情况下,NoThinking在多个具有挑战性的推理数据集上优
- Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
绒绒毛毛雨
搜索推荐语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2背景:长思维链推理模型与过度思考现象2.1思维链(CoT)推理2.2长CoT推理模型中的过度思考问题3基于模型的高效推理3.1基于长度奖励设计的强化学习(RL)3.2使用可变长度CoT数据的监督微调(SFT)3.2.1构建可变长度CoT推理数据集3.2.2微调方法4基于推理输出的高效推理4.1将推理步骤压缩为更少的潜在表示4.2推理过程中的动态推理范式4.2.1基于显式标准的动
- 进阶篇09self-Ask-大模型
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机器学习大数据人工智能
AIAgent技术框架进阶教程:SelfAsk深度解析系列课程进度已完成章节:9章当前更新内容:SelfAsk框架详解即将更新:ThinkingandSacrifici框架解析目录知识回顾SelfAsk框架原理实战代码解析版本迁移指南最佳实践建议常见问题解答1.知识回顾PlanandExecute核心要点需要工具直接处理未完成已完成用户请求任务分解子任务列表执行判断外部API调用内部计算状态更新完
- AI Agent(十一)-Camel基于AI的图像内容识别
AI_Auto
人工智能人工智能AIAgent
AIAgent系列【十一】一.Camel库函数修复二、代码实现一.Camel库函数修复对于camel-ai版本为0.2.22的安装包程序,base_model中函数preprocess_messages,此函数的作用是对消息列表进行预处理,主要目的是在将消息发送到模型API之前,移除消息中的“思考内容”(thinkingcontent),并执行其他模型特定的预处理操作。需要修改的文件地址为:…Li
- TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters
不打灰的小刘
dailypapertransformer深度学习人工智能语言模型
基本信息原文链接:https://arxiv.org/abs/2410.23168作者:HaiyangWang,YueFan,MuhammadFerjadNaeem,YongqinXian,JanEricLenssen,LiweiWang,FedericoTombari,BerntSchiele️关键词:ProgressiveScaling,Attentionmechanism分类:机器学习摘要中
- 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><