- Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线学习平台用户活跃度提升与留存策略研究中的应用(354)
青云交
大数据新视界Java大视界java智能教育在线学习平台用户活跃度留存策略个性化推荐行为分析
Java大视界--Java大数据在智能教育在线学习平台用户活跃度提升与留存策略研究中的应用(354)引言:正文:一、Java构建的用户行为感知系统1.1多维度行为数据实时分析1.2用户画像动态更新(全周期标签)二、Java驱动的个性化学习与留存策略2.1智能推荐引擎(课程/练习匹配)2.2留存策略自动化(全周期干预)三、实战案例:从“流失”到“留存”的蜕变3.1K12平台:让“跟不上”的学生留下来
- 推客系统开发:从0到1构建高效社交化推荐引擎
wx_ywyy6798
推客系统分销系统海外短剧系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
在信息爆炸的时代,如何让用户快速获取感兴趣的内容?推客系统(推荐引擎)成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用,精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点,助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验:基于用户行为数据(浏览、点赞、收藏等)生成定制化推荐。流量高效分发:解决“信息过载”问题,提升内容/商品的曝光率。商业
- AI推荐系统演进史:从协同过滤到图神经网络与强化学习的融合
万米商云
人工智能神经网络深度学习
每一次滑动手机屏幕,电商平台向你推荐心仪商品的背后,是超过百亿量级的浮点运算。从早期的“猜你喜欢”到如今的“比你更懂你”,商品推荐引擎已悄然完成从简单规则到深度智能的技术跃迁。一、协同过滤:推荐系统的基石与演进协同过滤(CollaborativeFiltering)作为推荐系统的“古典方法”,其核心思想朴素却有力:相似的人喜欢相似的东西。早期的矩阵分解技术(如2009年的SVD算法)将用户-物品交
- 行业案例 | ASOS 借助 Azure AI Foundry(国际版)为年轻时尚爱好者打造惊喜体验
领驭科技
azure人工智能microsoft
英国潮流电商ASOS借力微软AzureOpenAI,打造生成式AI购物新体验。平台整合大语言模型与推荐引擎,通过智能聊天交互帮年轻用户探索穿搭灵感,精准匹配近900个品牌的潮流单品,实现技术升级与个性化需求的双重突破。使用AzureOpenAI服务和AzureAI提示流打造自然语言体验项目目标与技术选择:ASOS正在利用微软AzureOpenAI服务(国际版)和AzureAI提示流(国际版)构建基
- Fluss 实战:用 Partial Update 构建实时宽表的新范式
flink大数据
传统流式数据管道通常需要在主键上Join多个表或流,以创建一个宽表。例如,假设你正在为一个电子商务平台构建实时推荐引擎。为了提供高度个性化的推荐,你的系统需要拥有每个用户的完整360°视图,包括:用户偏好、过往购买记录、点击流行为、购物车活动、产品评价、客服工单、广告曝光以及会员忠诚度状态等信息。这至少涉及8个不同的数据源,每个数据源都会独立地产生更新。在大规模场景下Join多个数据流虽然可以通过
- LangChain03-图数据库与LangGraph
江畔柳前堤
AI大模型数据库oracle线性代数数据挖掘语音识别opencv硬件工程
图数据库与LangGraph集成实践1.引言在构建智能问答系统、推荐引擎或复杂决策流程时,传统的关系型数据库和向量数据库往往难以满足对实体关系建模和多跳推理的需求。图数据库(如Neo4j、TigerGraph)通过节点-边-属性的结构化表示,能够高效存储和查询复杂的关系网络,而LangGraph作为LangChain的扩展框架,提供了基于有向无环图(DAG)的流程编排能力。本文将深入解析图数据库与
- 4款顶级搜索引擎API,构建AI应用必备的搜索服务
Ava的硅谷新视界
人工智能搜索引擎
引言随着人工智能(AI)和机器学习技术的不断发展,越来越多的企业和开发者依赖于强大的搜索API来获取、处理和利用网页内容。无论是构建智能问答系统、推荐引擎,还是进行数据分析,选择合适的搜索API对于项目的成功至关重要。本文将介绍四款常见的Web搜索API:博查WebSearchAPI、微软BingWebSearchAPI、GoogleSerpApi以及Exa.aiWebSearchAPI,并进行详
- 基于EFISH-SCB-RK3576工控机/SAIL-RK3576核心板的KTV点歌主机技术方案(国产化替代J1900的全场景技术解析)
电鱼智能
RK3576技术方案无人机边缘计算机器人嵌入式硬件linux
一、硬件架构设计多媒体处理模块超高清解码:RK3576NPU+GPU协同解码,支持
[email protected]硬解(功耗98%),响应延迟800ms)人脸识别:双MIPI-CSI接口支持4K摄像头接入,活体检测误判率50ms),消除人声与伴奏时差支持48通道DSP效果器,混响/变声处理零卡顿智能推荐系统本地化AI推荐引擎(用户画像更新周期38音频性能专业级112dB动态范围,
- 直播带货AI电商系统超级进化:从实时推荐到虚拟主播的全栈实现(附完整代码)
夏末之花
人工智能
引言:直播电商3.0时代2023年直播电商市场规模突破4.9万亿,传统直播间面临三大痛点:用户停留时长B{AI网关}B-->C[实时推荐引擎]B-->D[虚拟主播系统]B-->E[智能场控系统]C-->F[图神经网络]D-->G[NeRF渲染]E-->H[强化学习]二、核心技术实现1.实时推荐系统(核心代码)#基于时间衰减的图神经网络推荐classTemporalGNN(nn.Module):de
- 精准推荐引擎模块:为婚恋交友小程序用户邂逅缘分
小程序phpvue.js
婚恋APP在当前环境下的创新发展路径主要包括以下几个方面:技术创新与用户体验优化:大数据与AI算法的应用:通过大数据分析和AI算法,婚恋APP可以更精准地匹配用户需求,提供个性化推荐,提升匹配成功率;通过深度分析用户的个人资料、兴趣爱好、生活习惯以及心理特征,构建出最佳伴侣的心理画像。然后,在庞大的用户数据库中寻找与该画像最匹配的候选人,实现精准推荐隐私保护技术:加强数据加密和访问控制,确保用户信
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- neo4j cypher_Neo4j:使用Cypher生成实时建议
dnc8371
pythonjava大数据人工智能hadoop
neo4jcypherNeo4j的最常见用途之一是构建实时推荐引擎,一个共同的主题是它们利用大量不同的数据来提出有趣的推荐。例如,在此视频中,阿曼达(Amanda)展示了约会网站如何通过社交联系开始,然后介绍热情,位置和其他一些东西,从而构建实时推荐引擎。GraphAware有一个简洁的框架,可以帮助您使用Java构建自己的推荐引擎,我很好奇Cypher版本的外观。这是示例图:CREATE(m:P
- Neo4j:使用Cypher生成实时建议
dnc8371
pythonjava大数据人工智能vueViewUI
Neo4j的最常见用途之一是构建实时推荐引擎,一个共同的主题是它们利用大量不同的数据来提出有趣的推荐。例如,在此视频中,阿曼达(Amanda)展示了约会网站如何通过社交联系开始,然后介绍热情,位置和其他一些东西,从而构建实时推荐引擎。GraphAware有一个简洁的框架,可以帮助您使用Java构建自己的推荐引擎,我很好奇Cypher版本的外观。这是示例图:CREATE(m:Person:Male{
- neo4j安装_Neo4j:使用Cypher生成实时建议
cunhui1209
python大数据java人工智能hadoop
neo4j安装Neo4j的最常见用途之一是构建实时推荐引擎,一个共同的主题是它们利用大量不同的数据位来提出有趣的推荐。例如,在此视频中,阿曼达(Amanda)展示了约会网站如何通过社交联系开始,然后介绍热情,位置和其他一些东西,从而构建实时推荐引擎。GraphAware有一个简洁的框架,可以帮助您使用Java构建自己的推荐引擎,我很好奇Cypher版本的外观。这是示例图:CREATE(m:Pers
- 基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景
Python程序员罗宾
学习人工智能搜索引擎笔记github
一、Dify大模型可以搭建多种业务应用场景前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!主要应用场景包括:1.智能客服系统自动响应:利用大模型的自然语言处理能力,实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配:准确识别用户问题类型,并将其路由到相应的服务团队。知识库构建:自动生成和维护企业级的知识库。2.个性化推荐引擎用户画像分析:深度挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯。精准推荐:根据用户特征提供定制
- Python实现个性化推荐二
Ninina1992
python人工智能开发工具
基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- 酒店旅游API:数据交互的隐形桥梁——以携程API为例
数据小爬虫.网站开发-Brad
国际平台API各大电商平台api微信开发者pythonphp开源
一、API:酒店和第三方服务无缝连接。核心价值:实时数据互通:房态、价格、库存秒级同步。业务流程自动化:预订、支付、确认全程无需人工干预。生态扩展:开发者可基于API构建定制化工具(如比价插件、智能推荐引擎)。xiechengAPI接入说明携程获取酒店详情原数据API返回值说明item_get_app-获取酒店详情原数据xiecheng.item_get_app二、携程API架构解析:如何撑起万亿
- 超越实验室:打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)
海棠AI实验室
人工智能理论与学术机器学习人工智能信息可视化
人工智能正以前所未有的速度从研究实验室走向我们的日常生活。我们看到AI驱动着从语音助手到推荐引擎的各种应用,而自动驾驶汽车、个性化医疗等更具变革性的应用前景也始终令人期待。然而,要真正释放AI的潜力,我们还需要克服一个关键障碍:让AI真正在现实世界中可靠地运行,而不仅仅是在受控的实验室环境中。想象一下,一辆自动驾驶汽车在一个晴朗的下午行驶时表现完美,但当它进入一个大雾天气区域时,它却无法识别前方的
- 大模型产品Deepseek(三)、API 调用指南
伯牙碎琴
大模型DeepseekAI大模型
DeepSeekAPI调用指南DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎,为开发者提供了简洁易用的API接口,使得将其集成到各种应用场景中变得更加高效和便捷。在这一章节中,我们将详细介绍如何通过API调用DeepSeek,包括如何进行身份验证、如何提交请求、如何解析响应以及如何通过代码实现基本的搜索与推荐功能。1.DeepSeekAPI概述DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎,通
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- 品牌在营销中利用AI的6种方式
AI科研视界
人工智能搜索引擎
人工智能(AI)已经革新了品牌进行营销的方式,提供了与消费者建立联系、个性化体验和优化活动的新机遇和独特机会。从预测分析到客户服务自动化,最新的AI进展正在重塑营销领域。以下是品牌在其营销策略中利用AI的六种方式,以及实际例子和实施建议。1.个性化推荐AI驱动的推荐引擎分析大量数据,了解消费者偏好和行为,实时提供个性化的内容和产品推荐。这种方法促进了更深入的联系,增强了客户忠诚度,特别是考虑到80
- 推荐Rerank二次重排序算法
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能hadoop机器学习人工智能大数据数据挖掘编程语言
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】推荐Rerank二次重排序算法前言推荐的Rerank排序有两种情况,一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果,另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。但不管哪一种用到的算法是一样的。比如用逻辑回归、随机森
- 图数据库 之 Neo4j - 应用场景2 - 实时推荐引擎(7)
magic_kid_2010
图数据库图数据库neo4j
摘要实时推荐引擎是在今天的竞争激烈市场中保持竞争力的关键。本文介绍了如何使用图技术构建一个基于用户行为和关联数据的实时推荐引擎,以提供个性化的建议。我们将探讨实时推荐引擎的背景和原理,并提供详细的操作步骤说明,帮助你构建自己的实时推荐引擎。背景在零售、服务、媒体和社交领域,为用户提供个性化的实时建议对于实现客户价值最大化和保持竞争力至关重要。传统的推荐引擎通常使用基于协同过滤或内容过滤的方法,但这
- 产品经理应该懂的人工智能知识
敲代码的小小酥
人工智能产品经理人工智能
一、人工智能产品“三要素”算法、数据、计算能力是人工智能产品的三要素。二、人工智能产品的应用人工智能普遍应用的产品或服务可分为三大类:第一类是语音和文字处理,例如人工智能写新闻稿、机器人客服等;第二类是图像和视觉,例如自动驾驶、医疗影像诊断、机器人分拣、人脸识别等;第三类是大数据分析和预测,例如交互搜索引擎、智能推荐引擎、金融风控,健康风险管理系统等。三、机器学习处理过程(1)原始数据采集原始数据
- 头条号转正收益低?你真的了解头条转正的机制吗?
sfsfvsvsFV
自媒体时代,人人皆媒体,毫无疑问入驻自媒体行业的人越来越多,而头条号因为受众群庞大在加上只能推荐引擎,不用求关注求订阅就能有海量读者。但是头条号发文真的每一条都有阅读量吗?答案大家都清楚,作为一个自媒体人,从小白一步步开始学习,就是希望能够跟大家一起交流。想要高阅读的前提,是要有高推荐,两者是息息相关的。那么什么是推荐量呢?说白一点,就是根据你文章的内容,推荐给有这方面内容需求的读者,推荐量就是你
- 基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库, 我构建了一个电影推荐系统
Python算法实战
大模型理论与实战gpt向量数据库深度学习推荐算法LLM大模型
电影推荐系统自从机器学习时代开始以来就不断发展,逐步演进到当前的transformers和向量数据库的时代。在本文中,我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件,以构建最佳的推荐引擎。在众多可用的向量数据库中,我们将关注QdrantDB,因为它具有独特的特性——HNSWANN搜索算法,正如我在之前的文章中讨论的那样。传统推荐系统随着支持向量机(SVM)等机器学习算法的发展,引入transf
- 小红书推荐大数据在阿里云上的实践
aliyunhologres
经典用户案例flinkkafkahdfs大数据数据库
本篇内容主要分三个部分,在第一部分讲一下实时计算在推荐业务中的使用场景。第二部分讲一下小红书是怎么使用Flink的一些新的功能。第三部分主要是讲一些OLAP的实时分析的场景,以及和阿里云MC-Hologres的合作。作者:小红书推荐工程负责人郭一小红书推荐业务架构首先这个图上画了一些比较典型的推荐业务,使用大数据的主要模块,其中最左边是线上推荐引擎,一般推荐引擎会分成召回、排序、后排等几步,在这里
- 大家好,今天是小芽第一次跟大家见面!
WishBud
小芽现在先跟大家自我介绍一下吧!(WishBud)是小芽的全名,直译过来就是(愿望芽)的意思。(因为小芽有一个很美好的愿望)小芽是具备结合了语义网络图谱技术、M/R可视化技术、情景推荐引擎技术的认知智能app。(小芽也不知道是什么,但是好厉害的样子0_0)所以小芽能做的事有很多哦,例如小芽可以通过知识图谱技术向很多不知道下一步该如何迈出的童靴,提供多条未来发展的选择(当然要通过童鞋的小测验还有平时
- 专家系统房产营销智能推荐系统的设计与实现毕业设计源码
sj52abcd
课程设计
专家系统房产营销智能推荐系统的设计与实现背景:随着人工智能技术的不断发展,专家系统在房产营销领域中的应用也越来越广泛。然而,目前大多数专家系统在房产营销方面的应用仍存在一些局限性和挑战。因此,本研究旨在通过设计和实现一套房产营销专家系统,提高房产营销的效率和准确性。研究目的:本研究旨在设计和实现一套房产营销专家系统,包括房产信息管理、用户画像构建、推荐引擎和营销策略生成等模块。通过该系统,房产中介
- AI产品经理 - 方法篇-工作方法
石工记
产品之剑产品经理
一、AI产品经理-典型的工作方法二、如何从0做一个AI产品1.完整的工作流程2.项目经理:3.项目实施:样本测试模型-推荐引擎4.项目上线5.项目实施-产品设计研发
- 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><