- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- 强化学习入门三(SARSA)
第六五签
算法模型算法人工智能
SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分(TD)学习算法,与Q-Learning同属无模型(model-free)算法,但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素:状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)、下一状态(NextState)、下一动作(NextAction),即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
- 算法入门:BFS与DFS详解(C++实现)
Jay_515
算法算法
深度优先与广度优先是算法世界的两大基石,掌握它们如同获得探索算法宇宙的钥匙一、初识BFS与DFS什么是BFS和DFS?BFS(广度优先搜索):逐层遍历数据结构,先访问离起点最近的节点DFS(深度优先搜索):沿着分支深入到底部,再回溯探索其他分支核心应用场景算法典型应用场景BFS最短路径问题、社交网络好友推荐、连通块分析DFS路径存在性判断、拓扑排序、解决回溯问题、图连通性检测二、BFS算法详解算法
- RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF
UnknownBody
LLMDailyLLMRL语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《RLHFWorkflow:FromRewardModelingtoOnlineRLHF》的翻译。RLHF工作流程:从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry奖励模型与偏好模型2.3评估结果3迭代策略优化3.1监督微调3.
- 使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model:从入门到实践
茫茫人海一粒沙
Lorallama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel,它是构建RLHF(基于人类反馈的强化学习)系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库,通过参数高效微调(LoRA)实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是RLHF流程中的评分器,它学习人类偏好:在
- string + 栈 & bitset & 可达性统计(拓扑排序)
很多做题的时候宁愿想到用暴力模拟半天愣是想不到可以用栈来解决!所以今天就加深对栈的印象,顺便熟悉一下string的一些相关操作(便于明年天梯赛的暴力模拟)。string+栈:最优屏障详解见代码://Problem:最优屏障//Contest:NowCoder//URL:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/14666//MemoryLimit:4MB//TimeL
- 算法竞赛备赛——【图论】拓扑排序
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法图论c++蓝桥杯数据结构
拓扑排序算法前置知识:1.DAG图:一个无环的有向图,即有向无环图。2.AOV网络:在⼀个表示⼯程的有向图中,⽤顶点表示活动,⽤弧表示活动之间的优先关系的有向图称为顶点表示活动的⽹(ActivityOnVertexNetwork),简称AOV⽹。拓扑排序:其实就是对⼀个DAG图构造拓扑序列的过程。拓扑排序算法:kahn(卡恩)算法(基于BFS)和基于DFS的算法。kahn(卡恩)算法可以判环时间复
- GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGELANGUAGE MODELS
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习计算机视觉
GeneralistRewardModels:FoundInsideLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2506.232351.概述将大型语言模型(LLMs)与复杂的人类价值观(如乐于助人和诚实)对齐,仍然是人工智能发展中的一个核心挑战。这项任务的主要范式是来自人类反馈的强化学习(RLHF)[Christianoetal.,2017;Baietal.,
- BFS-FloodFill 算法 解决最短路问题 多源 解决拓扑排序
penguin_bark
#BFS算法宽度优先leetcode
文章目录一、FloodFill算法[733.图像渲染](https://leetcode.cn/problems/flood-fill/description/)2.思路3.代码[200.岛屿数量](https://leetcode.cn/problems/number-of-islands/description/)2.思路3.代码[LCR105.岛屿的最大面积](https://leetcod
- 【数据结构】图 ,拓扑排序 未完
Rsingstarzengjx
数据结构
参考:「数据结构详解·十二」有向无环图&拓扑排序-CSDN博客AB13【模板】拓扑排序【模板】拓扑排序_牛客题霸_牛客网描述给定一个包含nn个点和mm条边的有向无环图(DAG,DirectedAcyclicGraph),求出该图的拓扑序。若图的拓扑序不唯一,输出任意合法的拓扑序即可。若该图不能拓扑排序(即图中存在环),输出−1−1。输入描述第一行输入两个整数n,mn,m(1≤n,m≤2⋅1051≤
- Text2Reward学习笔记
1.提示词请问,“glew”是一个RL工程师常用的工具库吗?请问,thiscodebase主要是做什么用的呀?1.1解释代码是否可以请您根据thiscodebase的主要功能,参考PyTorch的文档格式和文档风格,使用Markdown格式为选中的代码行编写一段相应的文档说明呢?2.项目环境配置2.1新建环境[official]2.1.1Featurizecondacreate-p~/work/d
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 数据结构复习提纲
DeadPool loves Star
数据结构复习大纲
数据结构复习提纲算法的五个特征设计算法通常应考虑线性表线性表的特性广义表的结构特点树的有关术语二叉树特点满二叉树完全二叉树二叉树的性质二叉树的按层遍历算法等价二叉树等价二叉树树的表示方法Huffman树的相关概念内外节点的相关概念Huffman树的应用图的定义图的存储结构邻接表的特点生成树最小生成树拓扑排序有关概念拓扑排序特点关键路径有关概念事件的最早发生时间事件的最迟发生时间活动的最早开始时间活
- 如何训练一个 Reward Model:RLHF 的核心组件详解
茫茫人海一粒沙
深度学习人工智能强化学习
RewardModel(奖励模型)是RLHF的核心,决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel,包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是一个评分器:它输入一个文本(通常是prompt+模型回答),输出一个实数分值(reward),表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 强化学习-双臂老虎机
transuperb
强化学习人工智能
本篇文章模拟AI玩两个老虎机,AI需要判断出哪个老虎机收益更大,然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断,如果把这个看作一个简单的强化学习的话,那么AI就是agent,两个老虎机就是environment,AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q,预测哪一个的价值高,然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机,进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value,然后再进行下一次判断,直到
- 【Algorithm】拓扑排序简单介绍
文章目录拓扑排序简单介绍1基本概念2常见实现方式方法一:Kahn算法(基于入度的广度优先)原理示例代码方法二:DFS(基于深度优先搜索)原理示例代码3拓扑排序在C++实战中的典型场景4检测环5总结拓扑排序简单介绍拓扑排序(TopologicalSort)是图论中的一种重要算法,用于对有向无环图(DAG)中的所有顶点进行线性排序,使得对于每一条有向边u→v,顶点u出现在顶点v之前。在C++开发中,拓
- 计算机数据结构图知识点,2011考研计算机数据结构复习重点解析:图的应用
夏欢Vivian
计算机数据结构图知识点
图是数据结构科目中难度最大的重点章节,在这两年的考试中也作为重点来考查。图这部分内容概念多、算法多、难度大。这就需要大家深刻理解每个知识点,多做练习,抓住规律,才能很好地解答这部分试题。图这部分要求大家掌握图的定义、特点、存储结构、遍历、图的基本应用等内容。图这部分的重点和难点是图的基本应用,这在09年和10年的考试中有所体现。图的基本应用包括:最小生成树、最短路径、拓扑排序、关键路径等。09年考
- 强化学习-K臂老虎机
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程,它允许智能体(Agent)能够在与环境(Environment)的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动(Action),并根据行动的结果接收反馈,即奖励(Reward)。这些奖励信号指导智能体调整其策略,以最大化长期累积奖励。强化学习的核心是价值函数(Val
- 【速写】policy与reward分词器冲突问题(附XAI阅读推荐)
囚生CY
速写python
TRL的PPOTrainer实现存在一个很严重的问题,它的model和reward_model两个参数所使用的分词器是必须相同的,否则一定会报错。之前已经提过,PPOTrainer要求训练数据(train_dataset参数)必须包含input_ids字段,这个跟SFTTrainer,DPOTrainer,GRPOTrainer都不同,查了一下源码(trl/trainer/ppo_trainer.
- 力扣Hot100每日N题(9~10)
_铁铁铁铁铁_
leetcode算法职场和发展
207.课程表拓扑排序模板/*Dequequeue=newLinkedList>graph;publicbooleancanFinish(intnumCourses,int[][]prerequisites){inNum=newint[numCourses];graph=newArrayList());}for(int[]prerequisite:prerequisites){intv=prere
- 大量RPM仓库管理指南:更新与批量获取实战手册
tianyuanwo
devops操作系统rpmyumdnf
一、核心概念解析1.1RPM生态系统架构构建同步分发反馈开发环境SPEC文件RPM构建本地仓库内部镜像生产环境1.2仓库管理器演进特性Yum(CentOS7)Dnf(CentOS8+/龙蜥)依赖解析线性算法拓扑排序+SAT求解器事务回滚❌✅性能(10k+包场景)12-18秒3-5秒模块化支持❌✅(AppStream)仓库元数据格式primary.xml.gzprimary.xml.gz+modul
- 强化学习基础概念图文版笔记
要努力啊啊啊
大模型中的技术名词解析深度学习人工智能语言模型自然语言处理论文阅读笔记
强化学习基础概念图文版笔记1️⃣基本框架:Agent与Environment核心角色:Agent(智能体):做出决策的“大脑”,根据当前状态选择动作。Environment(环境):Agent所处的世界,接收动作并返回下一个状态和奖励。工作流程:Agent观察→环境反馈状态(state)Agent决策→选择动作(action)环境响应→返回奖励(reward)和新状态Agent更新策略图形示意:[
- 强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
小城哇哇
人工智能语言模型ai深度学习机器学习强化学习agi
1.强化学习核心概念强化学习(reinforcementlearning,RL):智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时,尝试使所获得的奖励最大化的算法。动作(action):环境接收到的智能体基于当前状态的输出。状态(state):智能体从环境中获取的状态。奖励(reward):智能体从环境中获取的反馈信号,这个信号指定了智能体在某一步采取了某个策略以后是否得到奖励,以及奖励的大小。探索(e
- 拓扑结构(王道版)——求拓扑序列(邻接表)、求逆拓扑序列(邻接矩阵)、DFS求拓扑排序与逆拓扑排序(邻接矩阵)
参考王道《2023年数据结构考研复习指导》一、求拓扑序列(邻接表)#include#defineMaxVerTexNum20typedefintVertexType;//顶点的数据类型typedefintInfoType;//带权图中边上权值的数据类型//用邻接表存储图typedefstructArcNode{//边表结点intadjvex;//该弧所指向的顶点的位置(存储下标)InfoTypei
- DPO(Direct Preference Optimization)详解
要努力啊啊啊
大模型中的技术名词解析人工智能深度学习算法
DPO(DirectPreferenceOptimization)训练详解一、什么是DPO?DPO(DirectPreferenceOptimization)是一种用于训练大语言模型的直接偏好优化方法,它相比于PPO(ProximalPolicyOptimization)无需显式构建奖励模型,而是基于人类反馈的“选优对比”直接学习偏好。应用背景:替代PPO实现RLHF微调流程不需要训练Reward
- 代码随想录算法训练营Day58 || 图论part 08
傲世尊
图论
拓扑排序--卡玛网117软件构建:核心思想是找到入度为0的节点,然后将其移除,如此反复,知道所有节点被移除。删除节点的过程其实是,把被删除节点作为出发点所连接的节点的入读都减一。dijkstra(朴素版)精讲--47参加科学大会:和prim算法类似,minDist数组不断更新每个节点到源节点的最短距离。同样是代码能看懂,但是自己手写不来,只能一步步抄。图论都是理解还ok,代码真得花时间熟悉啊。
- 拓扑排序——117. 软件构建
水代码的程序猿
力扣算法数据结构图论
117.软件构建题目描述某个大型软件项目的构建系统拥有N个文件,文件编号从0到N-1,在这些文件中,某些文件依赖于其他文件的内容,这意味着如果文件A依赖于文件B,则必须在处理文件A之前处理文件B(0<=A,B<=N-1)。请编写一个算法,用于确定文件处理的顺序。输入描述第一行输入两个正整数N,M。表示N个文件之间拥有M条依赖关系。后续M行,每行两个正整数S和T,表示T文件依赖于S文件。输出描述输出
- 数据结构第12周作业(图、AOV网与拓扑排序)
Cachel wood
算法与数据结构php欧拉回路tcl
1.邻接矩阵:(0110000001010100010110000)\left(\begin{array}{lllll}0&1&1&0&0\\0&0&0&0&1\\0&1&0&1&0\\0&0&1&0&1\\1&0&0&0&0\end{array}\right)⎝⎜⎜⎜⎜⎛0000110100100100010001010⎠⎟⎟⎟⎟⎞邻接表2.voidVisit(A,n,v){for(i=1;iV
- 【代码随想录day58】【C++复健】 117. 软件构建(拓扑排序);47. 参加科学大会(dijkstra(朴素版)精讲)
薔薇十字
c++算法leetcode图论
117.软件构建(拓扑排序)继续边看解析边做题,思考时的问题做个如下的总结:1.存边用什么数据结构?在题目中,我们需要存储节点之间的依赖关系(边信息)。选择适合的数据结构非常重要:选择unordered_map>:这个结构的作用是将节点int映射到一个vector,即以O(1)的复杂度找到所有依赖当前节点的节点集合。在代码中,rela[left].push_back(right)表示从节点left
- 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><