- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库?Milvus的核心概念(collection、field、index、partition、segment)Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus(推荐)本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义(包含向量字段和元数据字段
- 手把手教你搭建AI搜图系统:基于BGE-VL+Milvus的完整实现指南
引言图像搜索有何价值?•帮你找身份证:在海量相册里搜索身份证•电商神器:淘宝"拍立淘"让你拍照变订单•设计师救星:3秒找到可商用的高清素材图老搜索vs新搜索的区别老搜索:像查字典,必须输入正确关键词新搜索:像跟人聊天,图片/语音都能搜,还能理解表情包为什么选BGE-VL+Milvus这个王炸组合?•就像给搜索引擎装了"人脑"(BGE-VL理解图片内涵)•加上"闪电手"Milvus(毫秒级匹配海量图
- 基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图
时间的痕迹01
milvus
背景最近再做项目的时候,里面有个AI检索的功能,其中一个点就是要实现以图搜图,也就是用户上传一张图,要找出相似度比较高的图,比如下面这样,第一张是原图,第二张是图中的一部分,用户上传第二张图,要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索,也就是在运营端上传第一张图片的时候,先把整个图片转换为向量,存储到向量数据库中,然后用户在检索的时候,把第二张图再转换为向量,与第一张图的向量进行
- 玩转 Milvus(一):解锁向量数据库的秘密,拥抱Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
引言:向量数据库,AI时代的“超级引擎”想象一下,你上传一张猫咪照片,系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张;或者在购物APP中点开一件T恤,推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后,藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型,文本、图像、音频被转化为一串数字,捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个?传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策,而向量数据库横空
- 玩转 Milvus(二):在 Ubuntu 22.04(WSL2)上安装 Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
玩转Milvus(二):在Ubuntu22.04(WSL2)上安装Milvus引言:让Milvus在你的笔记本上“起飞”在《玩转Milvus(一)》中,我们揭开了向量数据库的神秘面纱,认识了Milvus作为AI时代的“超级引擎”,如何驱动智能搜索、推荐系统和多模态应用。现在,是时候让Milvus在你的电脑上“落地生根”了!本篇博客将带你在Ubuntu22.04(WSL2)环境下安装Milvus,聚
- RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库(ANN、FAISS、Milvus 等)
不务正业的猿
面试LangChainAI面试职场和发展大模型RAGAI人工智能算法
向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容,是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入(embedding)模型的支持下,将文本、图像等数据表示为高维向量,以便通过向量相似度(如余弦相似度或欧氏距离)找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大,实际系统通常采用近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbor,ANN)算法,在保证结果精度接近
- 图片查重从设计到实现(2)Milvus安装准备etcd介绍、应用场景及Docker安装配置
超龄超能程序猿
milvusetcddocker
etcd作用、应用场景及Docker安装配置在分布式向量数据库Milvus的架构中,etcd扮演着至关重要的角色。Milvus用于存储和管理海量向量数据,支持高效的相似性搜索等操作,而其分布式集群的正常运行高度依赖元数据的一致性和可靠性,etcd正是承担这一关键任务的组件,负责存储Milvus集群的元数据,如集合信息、索引配置、分区详情等,确保Milvus各节点能协同工作。下面详细介绍etcd的相
- Milvus 2.5.14 使用 milvus-backup v0.5.7 的备份实践
gs80140
基础知识科谱milvus
目录Milvus2.5.14使用milvus-backupv0.5.7的备份实践背景部署环境1.安装milvus-backup工具2.确认Milvus服务信息3.编写backup.yaml配置4.执行备份5.遇到的问题及解决方案(1)invalidkey:log.file.rootpath(2)invalidkey:milvus.port或milvus.address(3)备份只有meta文件(4
- Milvus向量数据库集合操作初尝试
麦克阿建
milvus
目录1.集合(Collection)2.字段(Field)3.索引(Index)4.分区(Partition)5.实体(Entity)6.代码示例6.1集合创建6.2向量插入6.3向量查询6.4向量删除1.集合(Collection)集合是Milvus中存储数据的最基本单元。它类似于数据库中的一个表(table)。集合定义了数据的整体结构,包括数据类型、字段、索引等。作用:集合是你数据的容器,用来
- 高阶知识库搭建实战五、(向量数据库Milvus安装)
伯牙碎琴
大模型数据库milvus大模型AI
以下是关于在Windows环境下直接搭建Milvus向量数据库的教程:本教程分两部分,第一部分是基于docker安装,在Windows环境下直接安装Milvus向量数据库,目前官方推荐的方式是通过Docker进行部署,因为Milvus的运行环境依赖于Linux系统。如果你希望在Windows上直接运行Milvus,可以考虑使用MilvusLite版本,这是一个轻量级的Python库,适用于快速原型
- 向量数据库FAISS/Chromadb/ES/milvus简单概述
FAISSFAISS(FacebookAISimilaritySearch)是一种高性能的向量相似性搜索库,用于在大规模向量数据集中快速搜索最相似的向量。它是由FacebookAIResearch开发的,旨在解决大规模向量搜索的问题,广泛应用于各种领域,如图像搜索、文本搜索、推荐系统等。FAISS的主要特点和优势如下:高效的相似性搜索:FAISS使用了一系列高效的算法和数据结构,如倒排索引、局部敏
- 大模型——TRAE+Milvus MCP 自然语言就能搞定向量数据库
不二人生
大模型milvus数据库trae大模型
大模型——TRAE+MilvusMCP自然语言就能搞定向量数据库不久前,继Cursor和ClaudeDesktop在海外市场掀起智能编程浪潮后,字节跳动TRAE海外版也进入了付费模式。相较前两款海外产品,TRAE集成了代码补全、智能问答和Agent模式之外,还可以为中文开发者带来本土化的智能编程体验。恰逢其时,MilvusMCP服务器新增了SSE(Server-SentEvents)支持。相比传统
- 推荐开源项目:Milvus Lite —— 轻量级向量数据库,助力AI应用快速起飞
穆希静
推荐开源项目:MilvusLite——轻量级向量数据库,助力AI应用快速起飞项目介绍MilvusLite是知名开源向量数据库Milvus的轻量级版本,专为需要在小型环境中进行向量嵌入和相似性搜索的AI应用设计。通过将MilvusLite导入您的Python应用,您可以直接使用Milvus的核心向量搜索功能。MilvusLite已集成在PythonSDKofMilvus中,只需通过pipinstal
- Linux部署Milvus数据库及Attu UI工具完全指南
一、准备工作1.1环境要求操作系统:Ubuntu20.04/Debian11/CentOS7+硬件配置:至少8GB内存,4核CPU,50GB磁盘空间网络要求:可访问互联网(用于拉取Docker镜像)1.2安装Docker和DockerCompose1.2.1安装Dockersudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ydocker.iosudosystemctlstar
- windows配置内网穿透
AI算法网奇
win/ubuntu运维服务器
目录dify访问:在Windows上配置frpcdify访问:VECTOR_STORE=milvusMILVUS_URL=http://host.docker.internal:19530#取决于Milvus启动位置在Windows上配置frpc下载地址:https://github.com/fatedier/frp/releases解压后,编辑frpc.ini:下载版本:frp_0.62.1_w
- 医疗AI与融合数据库的整合:挑战、架构与未来展望(下)
Allen_Lyb
数智化教程(第二期)人工智能数据库架构
解决方案:引入融合数据库(Multi-modalDataFusionDB)医院引入一款支持图、向量、表、流的融合数据库(如OracleADW、Milvus+PostgreSQL、或某国产平台),完成了以下集成:数据类型来源系统格式/模型示例内容基因组数据NGS平台VCF/JSON/图EGFR突变、ALK融合等医学影像特征CT影像AI平台向量肿瘤体积、位置、边界清晰度等临床病历HIS/EMR结构化表
- 国产(以麒麟为例)环境,离线安装docker、docker-compose、milvus
般若-波罗蜜
1024程序员节dockerpython深度学习pytorch
文章目录一、专有名词解释1.主流cpu2.操作系统二、安装docker2.读入数据总结docker错误解决方法一、专有名词解释1.主流cpu架构(指令集)x86(早期intel开发的32位指令集)x64(CISC)1)AMD64--------AMD首先开发出64位指令集,向下兼容32位2)x86_64--------intel使用AMD的64位指令集,换了个名字而已ARMAArch64为ARMv
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- RAG技术栈详解:构建智能问答系统的核心组件
认知超载
AI人工智能
本文深度剖析RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术栈的核心构成,助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块(Retriever)向量数据库主流选择:Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力:ChromaDB(开源轻量级)、腾讯云向量数据库嵌入模型(Embedding)OpenAItext-e
- 安装milvus数据库
weixin_44080967
milvus数据库
#创建保存目录mkdir-pdocker_images_backupcddocker_images_backup#1.保存Milvus镜像dockersave-omilvus_latest.tarmilvusdb/milvus:latest#2.保存MinIO镜像dockersave-ominio_latest.tarminio/minio:latest#3.保存ETCD镜像dockersave-
- Milvus向量数据库入门指南
longfei.li
milvus数据库人工智能
一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用和向量相似度搜索而设计,以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来,Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制,它支持多种索引类型,包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
- 新手如何本地构建Milvus向量数据库
BeMiracle~
milvus数据库
简单构建一个Milvus数据库一、前言:什么是Milvus数据库二、安装Docker官方下载地址:配置Docker三、安装Milvus四、Milvus关键概念介绍1、首先创建数据库2、然后创建逻辑定义3、添加字段4、创建集合collection5、建立索引(有索引才能查询数据)6、插入更新删除数据7、查询数据(查询limit个相似向量)一、前言:什么是Milvus数据库Milvus是一款开源向量
- Milvus数据库创建
cts618
Milvus分布式向量数据库数据库milvusoracle
URL:https://milvus.io/docs/zh/manage_databases.mdfrompymilvusimportMilvusClient"""URL:https://milvus.io/docs/zh/manage_databases.md"""#创建数据库client=MilvusClient(uri="",token="")client.create_database(d
- Milvus知识库创建
importconfigparserimporttimeimportrandomfrompymilvusimportMilvusClientfrompymilvusimportDataTypecfp=configparser.RawConfigParser()cfp.read('config.ini')milvus_uri=cfp.get('example','uri')token=cfp.get
- Milvus中 Collections 级多租户 和 分区级多租户 的区别
背太阳的牧羊人
人工智能RAG优化方法milvus向量数据库
原文链接图片内容中。1,所有租户共用一个Collection:所有租户共享一个Collection,租户特定字段用于过滤。2,每个租户一个分区:租户共享一个Collections,但他们的数据存储在不同的分区中。我们可以通过为每个租户分配一个专用分区来隔离数据。3,基于PartitionKey的多租户:这是一种可扩展性更强的方案,其中单个Collections使用分区Key来区分租户。它们看起来相
- Milvus 资源调度系统的核心部分:「查询节点」「资源组」「数据库」
背太阳的牧羊人
milvus数据库milvus数据库
Milvus的资源管理分为三层:查询节点、资源组和数据库。查询节点:处理查询任务的组件。它在物理机或容器(如Kubernetes中的pod)上运行。资源组:查询节点的集合,充当逻辑组件(数据库和Collections)与物理资源之间的桥梁。您可以将一个或多个数据库或集合分配给一个资源组。下面我将详细解释这三个概念。总体图(打个比方)你可以把整个Milvus系统想象成一个「大型图书馆系统」,里头有:
- 向量数据库milvus中文全文检索取不到数据的处理办法
--勇
数据库milvus全文检索
检查中文分词配置Milvus2.5+支持原生中文全文检索,但需显式配置中文分词器:创建集合时指定分词器类型为chinesepythonschema.add_field(field_name="text",datatype=DataType.VARCHAR,max_length=65535,enable_analyzer=True,analyzer_params={"type":"chinese"}
- pymilvus.exceptions.MilvusException: <MilvusException: (code=0, message=attempt #0: channel=by-dev-r
Langchain连接AI大模型连接milvus数据库,向milvus同步数据时报错如下:ERROR:ExceptioninASGIapplicationTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/devops/.local/lib/python3.10/site-packages/uvicorn/protocols/http/httptools_impl.p
- Milvus向量数据库:处理和分析大规模向量数据
concisedistinct
人工智能milvus数据库向量人工智能机器学习高可用容灾
目录一Milvus概述性能可扩展性易用性二Milvus的核心技术1向量索引HNSWIVFPQ2GPU加速3分布式架构分布式三深入了解Milvus的技术细节1存储机制持久化存储内存存储2数据导入与导出批量导入实时导入3高可用性与容灾机制数据副本自动故障恢复数据备份与恢复四实践中的Milvus1电商平台的图像搜索系统架构性能优化2金融行业的风险控制系统架构成果与展望五结语在当今数据驱动的世界中,处理和
- 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><